数理最適化AIプラットフォーム「Euler（オイラー）」のα版ローンチ

企業の生産計画・需要予測・材料選定・配送計画・シフト計画・予算計画をAIで最適化

株式会社HOUSE OF DATAは、自社プロダクトである数理最適化AIプラットフォーム「Euler（オイラー）」（仮称）のα版をローンチしました。

組み合わせ論の始祖、レオンハルト・オイラー（Leonhard Euler）から引用

数理最適化とは、企業における様々な目的と条件に応じて、利益やコストを最大化・最小化する手法のことを指します。

ユースケースとしては次のようなものがあります。

1. 製造業・卸業

   1. 工場の生産計画に関し、予算当たりでの生産量が最大になるよう最適化する（費用対効果の改善）

   2. 商品を生産する際の材料選定に関し、商品の品質を維持した状態で原価が最小になるよう最適化する（材料費の削減）

   3. 工場のシフト計画に関し、所定の納期に対して最小の人数で生産出来るよう最適化する（費用対効果の改善）

   4. 物流拠点の配送計画に関し、所定の納品先に対して配送コストが最小になるよう最適化する（費用対効果の改善）

2. エネルギー業

   1. 発電所の供給計画に関し、原価当たりでの生産量が最大になるよう最適化する（費用対効果の改善）

   2. エネルギーの供給計画に関し、CO2排出量を最小化し、所定の需要量で供給出来るよう最適化する（非財務指標の改善）

3. 広告業

   1. 広告運用に関し、予算当たりでの任意のKPI（CPA・CPL・CPO）が最大になるよう最適化する（費用対効果の改善）

   2. マーケティング運用に関し、あるKPIを達成する為に有効的なセグメント・チャネル・広告媒体・マーケティング施策に投下する予算が最小になるよう最適化する（費用対効果の改善）

4. 金融業・不動産業

   1. 金融商品や不動産商品に関し、所定の利回りに対してリスクが最小になるようポートフォリオを最適化する（リスクヘッジ）

数理最適化が生み出すビジネスインパクトは大きく、数多くの数理最適化PJに携わってきた弊社コンサルタントとAIエンジニアが支援します。