課題から設計する
業務、KPI、利用者、データを整理し、AIを使うべき範囲から定義します。
企業ごとの課題に、
実装まで届くAIを。
Aptiseは、事業課題と現場業務に合わせてAIを設計し、構想、PoC、システム開発、業務定着まで一貫して支援します。
APTISEの進め方
AIをつくるだけでなく、
業務が動くところまで。
技術ありきで始めず、現場の判断や業務フローを理解したうえで、必要なAIとシステムを設計します。
使える仕組みにする
モデルだけで終わらせず、画面、API、既存システム連携まで実装します。
現場で育てる
実利用データと現場の声をもとに、精度と業務フローを継続して改善します。
事業内容
課題に合わせたAI開発と、
物流DXへの取り組み。
業界横断のAIシステム開発を主事業とし、物流の予測・最適化を重点領域として取り組んでいます。
01 / AI SOLUTIONS
AI Solutionsを見る企業固有の業務に、合うAIを。
生成AI、業務自動化、予測、数理最適化、データ活用を組み合わせ、個社の業務に適したシステムを開発します。
02 / LOGISTICS DX
Logistics DXを見る受注・在庫・配車を、最適化・自動化。
受注量予測、在庫・補充最適化、配車・配送最適化を通じて、物流の計画と実行を高度化します。
相談可能なテーマ
業務に合わせて、
技術の組み合わせから考える。
以下は顧客実績ではなく、現在ご相談いただける活用テーマです。実際の対象範囲は、業務とデータを確認したうえで個別に設計します。
AI SOLUTIONS
業界横断のAI活用
- 01社内ナレッジ検索・生成AI
- 02問い合わせ対応・業務自動化
- 03需要・売上予測とデータ活用
LOGISTICS DX
物流分野のAI活用
- 01受注量・物流量予測
- 02在庫・補充最適化
- 03配車・配送計画
- 04倉庫の自動化
DEMAND FORECASTING DIAGNOSIS
需要予測を導入できそうか、
15問から整理します。
データの期間や粒度、現在の在庫・発注課題から、需要予測の導入可能性と改善が期待できるポイントを無料で確認できます。検討を進めやすい商品群や、適した導入範囲も整理します。
- データ
- 期間・粒度・欠損・更新頻度
- 業務
- 在庫・発注・計画での判断方法
- 対象
- 需要特性と導入を始める範囲
- 結果
- 確認できた条件と次に確認すべき事項
創業チーム / 担当領域
CO-FOUNDER / CEO岡部 哲平
事業課題の整理、AI活用方針、プロジェクト設計を担当。
CO-FOUNDER / CTO伊藤 景悟
AI実装、システム設計、開発推進を担当。
お問い合わせ
AIで解けるか分からない段階から、ご相談ください。
課題、利用可能なデータ、進め方を一緒に整理します。