（数理）最適化は，実際問題の『どうすればいいか』の答えを計算するための技術です．数理最適化は実際問題を抽象化し，数理モデル（複雑な数式）として表現することで，たくさんある答えの中から最適な答えを科学的に計算します．
数理最適化で変化に強く，持続可能なビジネスに
変化に強い計画が可能です．想定される変化に対し最適化ベースのシミュレーションを行うことで，ロバストな計画が可能になります．
変化への迅速な対応が可能です．意思決定の自動化（もしくは半自動化）が可能になるため，想定外の変化へも迅速な対応が可能です．
特定の人に依存しない持続可能なビジネスにすることができます．
数理最適化でより良い意思決定が可能に
簡単なルールや勘ではなく，最適化技術を用いた科学的な計算にもとづいた意思決定を行うことで，意思決定の自動化（高速化）だけでなく，コスト最小化（利益最大化）のようなより良い意思決定が可能になります．
数理最適化で様々な分野の課題解決に
最適化では問題を抽象化して解くため，現実社会では異なる問題でも，抽象化すればほぼ同じアルゴリズムが適用可能なことも多いため，幅広い分野の問題を解くことが可能です．
しかし，最適化ソリューション導入で何度も失敗している，導入しても期待と大分違う（良い解が出ないや遅い）という経験がある企業も少なくありません．理由は顧客側にあるケースや既存技術自体の限界もありますが，多くはベンダー側の技術力不足によるものです．（ソルバーは買ってくれば良いですが，モデリングは課題整理や解決経験と理論知識が必要で簡単には取得できません．）
弊社は失敗しない（技術限界の範囲内での最も良い）最適化ソリューション提供が可能です．他社で失敗した課題も解決した実績が豊富です．
DXによるトランスフォーメーションで意思決定最適化（自動化）に欠かせない技術である数理最適化の技術力の差でビジネスの成敗が決まると言っても過言ではありません．なぜなら技術力の差が効率化に大きな差（企業利益に大きな差）を与えるからです．
提供ソリューション特徴
最適化やAI（特に深層学習）はそのアルゴリズムの特性上，お客様ごとに異なる全ての制約条件をシステムに組み込むのは非常に難しいです．また，現状では，全ての問題を効率よく解くことのできる万能なアルゴリズム（またはソルバー）も存在しないため，問題に応じた適切なアルゴリズム（ソルバー）選択と適切なモデリングが重要になります．
弊社では，カスタマイズ可能でありながら費用を抑えた（問題に応じた適切なソルバーを用いるなど）ソリューション提供を心掛けています．
- SCMOPTをベースにしたセミオーダーオメイド（お客様の特有の条件を追加など）のソリューション提供
- 最適化ソルバーや既存の深層学習アルゴリズムを用いたソリューション提供
- 専用アルゴリズムを用いたオーダーメイドソリューションを提供
サプライチェーンソリューション
各種データ分析，AI（機械学習，深層学習）による解析，数理最適化によるサプライチェーンリューション提供が可能です．
データ分析ソリューション
需要予測や最適化に必要なデータの収集サポート，Pythonや各種データ分析ツールを用いた各種データ分析ソリューションを提供します．
需要予測ソリューション
従来型の統計ベースの需要予測，深層学習，ベイズ推論，自動機械学習を用いたAI需要予測など様々なニーズに応じた柔軟な需要予測ソリューションを提供します．また，需要予測と在庫最適化や人員配置最適化，配送最適化，ダイナミックプライシングなど各種最適化ソリューションを組み合わせたソリューション提供も行っています．
在庫最適化ソリューション
中長期の戦略的な在庫配置は商品の安定供給に不可欠な意思決定で，多品種，多段階のサプライチェーンネットワーク上の最適な（需要と供給のバランスが取れた）安全在庫配置は簡単な計算では求めることができません．安全在庫配置最適化ソリューションでは，サプライチェーンネットワーク上でいつ，どこに，どの商品（原材料）をどれくらい配置すれば良いかを計算する最適化ソリューションを提供します．
短期レベルの在庫最適化では，日々の需要予測をベースに，需要変動に合わせて動的に発注タイミングと発注量を自動計算する在庫ソリューションを提供します．
生産最適化ソリューション
在庫，生産，段取り費用，機械資源などを考慮した場合，まとめ生産やJIT（Just In Time）生産は必ずしも一番良い選択ではありません．場合によっては，無駄な段取りを行ったり，過剰在庫を生じたりします．
生産ロット最適化（在庫と生産費用のトレードオフの最適化）では，原材料，生産ライン，需要量なども考慮した多期間，多段階の生産ロット最適化が可能で，これにより，山勘によるスケジュールの大幅な改善を行うことができます．
生産スケジューリング最適化では，作業間の時間制約，人や機械などの資源，作業の並列や中断など様々な制約を考慮したより詳細なスケジュール作成を行うことが可能です．
ロットサイズ最適化とスケジューリング最適化はお客様の現場の特徴や必要に応じて組み合わせて使うことが可能です．
ロジスティクスネットワーク最適化ソリューション（施設配置最適化）
効率の良いロジスティクスネットワークの構築は，中長期の各種資源（倉庫やトラックなど）の効率的な利用を可能にする重要な意思決定です．
ロジスティクスネットワーク最適化ソリューションでは，長期レベルの施設の最適な候補地や規模の最適化，中期レベルの配送センター（倉庫）や生産工場間の効率的な輸配送ネットワークの最適化（需要の中期変動に応じて柔軟に輸配送ネットワークを変更する）ソリューションを提供します．
幹線輸送，配送最適化ソリューション
様々な制約を考慮した長距離輸送（幹線輸送）最適化，短距離配送（ラストワンマイル配送）最適化，MaaSや各種シェアリングサービスの配送効率化に使える動的配送最適化ソリューションを提供します．
人員配置最適化ソリューション
現実社会の様々な制約を考慮した大規模な（最大数百人）人員配置最適化のソリューションを提供します．人員配置のような割当問題を解くのが得意なメタヒューリスティックスベースの制約最適化ソルバーを使用しているため，大規模な問題でも安定して高速に解くことが可能です．
サプライチェーンリスク分析
サプライチェーンの途絶を事前に対処するための分析ソリューションを提供します．最適化をベースとした分析を行うことで，途絶の影響が大きい部品とその生産工場を特定することが可能です．
無人搬送車（AGV）の移動最適化ソリューション
半導体工場や物流センターなど各種無人搬送車の移動最適化（様々な制約を考慮しながら無駄な移動を最小化）ソリューションを提供します．
マーケティングソリューション
各種データ分析，AI（機械学習，深層学習）による解析，数理最適化によるマーケティングソリューション提供が可能です．
データ分析：可視化，データの分類，クラスタリングなど
AI解析：予測，レコメンドアルゴリズムやモデリングの提供
最適化：数理最適化のアルゴリズムやモデリングの提供
AIによる需要予測を起点としたマーケティング最適化ソリューション
深層学習の最新手法を用いた需要予測（もしくは売上予測）でマーケティング活動の需要量に対する影響度を分析し，適切な時期に適切なマーケティング活動が行えるように数理的手法で最適化するソリューション提供が可能です．
１．全体を考慮した最適化が可能
プロモーションを行う目標商品の需要量の変化のみならず，その商品と関係のあるその他の商品の需要量変化も同時に測定可能になり，会社全体での売上向上を実現できます．
２．新商品の需要予測が可能
過去の類似商品のデータなどから新商品の需要予測も可能になり，新商品に関しても適切なマーケティング施策が可能になります．
３．データから自動で特徴抽出が可能
需要量に影響を及ぼす可能性のあるデータを全て入力すると，最新の埋め込み型深層学習を使って影響ある要因を自動抽出し，需要量を予測します．
その他分野ソリューション
収益最適化ソリューション（ダイナミックプライシング）
動的価格付け理論に基づく深層強化学習や数理最適化を用た収益最適化ソリューションを提供します．
航空機の座席，列車や船の座席，ホテルや旅館の部屋， レンタカー，ゴルフ場におけるプレーの権利，相撲や野球の観戦券，テレビのコマーシャルの時間帯， コインパーキングの駐車場などの陳腐化資産に対する収益最適化ソリューションを提供します．
また，食品，家電やファッションなど一定の期間をすぎると価値が減る商品に対する需給バランスと企業収益を考慮したダイナミックプライシングソリューションも提供します．
発電機起動停止計画最適化ソリューション
数理最適化ソルバーを用いた発電機起動停止計画最適化ソリューションを提供します．
電力の需給バランスや様々な制約を考慮しながら発電費用が最小になるように発電機起動停止計画を立てるのは難しい最適化問題でしたが，近年は最適化ソルバーの性能向上とモデリングの工夫により解けるようになってきており，実際の運用で費用削減を可能にした海外事例も多数発表されています．
時間割作成とスケジューリングソリューション
保守，点検スケジューリング最適化；
航空機や電車などの乗務員のスケジューリング最適化；
会議，授業，スポーツなどの時間割最適化；
電車やバスのダイヤ最適化；
病院や介護施設，コールセンター，配送センターなどの人員配置最適化；
航空機の離着陸スケジューリング最適化など
に関する最適化にソリューション提供をします．問題の特徴に合わせて適切なソルバーを使用するため，大規模な問題でも安定して高速に解くことが可能です．
人道支援ロジスティックス
地震などの災害に対処するため，事前準備における備蓄品配置計画，対応フェイズにおける避難計画，救援物資輸配送計画などに関する最適化ソリューションを提供します．
現実社会では異なる問題でも，抽象化するとほぼ同じアルゴリズムが適用可能なことも多いため，上記に記載のない問題でもお気軽にお問い合わせください．