01 / Network Design
拠点配置計画
需要分布・輸送コスト・固定費・リードタイムを考慮し、「どこに物流拠点や倉庫を設置するべきか」を最適化して立案します。中長期の投資判断・意思決定を支援します。
現場で起きていること
拠点の新設・統廃合は、固定費・輸送費・リードタイムが複雑に絡み合う、中長期の意思決定です。物流ネットワーク全体を見渡して最適な配置を定量的に判断することは難しく、勘や過去の経緯に頼りがちになります。さらに、需要や輸送条件は将来にわたって変動するため、単一の前提で設計すると大きなリスクが残ります。
GRIDのアプローチ ― 目的と効果
GRIDは、拠点・倉庫間の輸送をシミュレーションし、需要分布・輸送コスト・固定費・リードタイムから、最適な拠点配置と輸送手段を算出します。複数の不確実なシナリオに対して柔軟にシミュレーションすることで、データに基づいた投資判断の意思決定を可能にします。
これにより、輸送費・固定費の削減、在庫の適正化、投資判断の高度化、そして将来の需要変動にも対応できる強靭なサプライチェーンの構築につながります。
目的と効果
目的
- 拠点新設・統廃合の定量的判断
- サプライチェーン全体の再設計
- 中長期視点での最適配置の検討
効果
- 輸送費および固定費の削減
- 在庫の適正化
- 投資判断の高度化
- 将来需要変動に対応可能なサプライチェーン構築
02 / Land Transport
陸上輸送計画
運搬量・納期・車両台数・ドライバー制約を踏まえ、「どのルートを通るか・どの車両を使うか・何を積載するか」を最適化します。輸送モードの選択も含め、物流の2024年問題にも貢献します。
現場で起きていること
配送ルート・配車・積み付けは互いに影響し合い、個別に最適化しても全体としては崩れてしまいます。考慮すべき組み合わせは膨大で、最適な計画を人手で組み上げるのは困難です。加えて、ドライバーの1日の拘束時間規制（物流の2024年問題）により、従来どおりの配車では車両台数が増え、コストとCO₂が膨らみがちになりました。回送・空車走行やリードタイムの無駄も、なかなか減らせないのが実情です。
GRIDのアプローチ ― 目的と効果
GRIDは、中継拠点を含む配送ルートの設計、車両の割当、積み付け（積載計画）を同時に最適化し、実行可能な輸送計画を自動で立案します。ドライバーの勤務サイクルや拘束時間、輸送モードの選択まで考慮することで、車両台数とCO₂の削減、物流の2024年問題の改善に貢献します。
結果として、輸送コストの削減、回送・空車走行の削減、ドライバー拘束時間の最適化、リードタイムの短縮、CO₂排出量の削減につながります。
目的と効果
目的（解決する課題）
- 配送ルート設計（中継拠点経由を含む）
- 配車の最適化（どの車両をどの便に）
- 積み付け（積載効率を高めた実行可能な計画）
効果
- 輸送コスト削減／回送・空車走行の削減
- ドライバー拘束時間の最適化
- リードタイムの短縮
- CO₂排出量削減
需要・港湾制約・船舶性能を考慮し、「どの船を・どの順番で・どの港へ配船するか」を最適化して立案します。配船は制約が複雑に絡み合い、最も属人化しやすい計画業務のひとつです。
現場で起きていること
配船計画は、港湾条件・労働制約・在庫・天候など、多様な制約を同時に満たす必要があります。その組み合わせは膨大で（太平洋セメントの事例では「10の1,400乗通り」にも及びました）、人間がすべてを網羅して検討することは不可能です。計画は熟練担当者の知識と経験に強く依存し、担当者は膨大な時間と手間をかけて計画を組み、天候変化や需要変動のたびに組み直しを迫られます。配船は、最も属人化しやすい計画業務のひとつなのです。
GRIDのアプローチ ― 目的と効果
GRIDは、深層強化学習などの最先端AIで数百万通りを試算し、船舶割当と寄港順序を自動で立案します。在庫バランスを維持した、港湾制約・積載制限を満たす「実行可能な」運航計画を、誰が作っても再現できる形に変えます。
運行効率・稼働率の向上、輸送コストの最小化と運賃収益の最大化、属人化の解消、そしてCO₂排出量の削減とコスト削減の両立を実現します。出光興産では計画時間を約1/60に、日本郵船では策定時間を数時間から10分へと短縮するなど、業界大手との取り組みで確かな成果を上げています。
目的と効果
目的
- 船舶割当および寄港順序の最適化
- 在庫バランスを維持した運航計画の策定
- 港湾制約や積載制限を満たす実行可能な計画設計
効果
- 運行効率および稼働率の向上
- 輸送コスト最小化・運賃収益最大化
- 計画業務の属人化解消
- CO₂排出量削減とコスト削減の両立
需要予測・在庫状況・設備能力・原料制約を踏まえ、「どの工場（ライン）で・いつ・どれだけ生産するか」を全社最適で立案します。
現場で起きていること
生産計画は、需要の波・在庫水準・設備能力・原料制約・段取り替えといった無数の条件が複雑に絡み合います。ラインや設備への割り付けの組み合わせは膨大で、すべてのパターンを人手で検証することは現実的に不可能です。その結果、計画は特定の熟練担当者の経験と勘に依存し、「最適とは言い切れない計画」のまま運用されているのが、多くの製造現場の実態です。欠品を恐れて在庫を積めば過剰在庫に、絞れば欠品リスクに——このバランスもまた、担当者の感覚に委ねられてしまいがちです。
GRIDのアプローチ ― 目的と効果
GRIDは、工場間（ライン間）の生産配分を全社最適で設計し、適正な在庫水準を維持しながら欠品リスクを抑制します。設備能力や切替制約を踏まえた「実行可能な」計画を自動で立案するため、これまで属人化していた計画づくりから脱却できます。
コスト・稼働率・利益などの複数KPIを同時に評価し、複数のシナリオを瞬時に比較。計画策定にかかる時間を大幅に短縮し、需要変動や設備トラブルといった状況の変化に対しても、迅速にリプランできるようになります。
目的と効果
目的
- 工場間（ライン間）の生産配分を全社最適で設計
- 適正な在庫水準を維持しながら欠品リスクを抑制
- 設備能力や切替制約を踏まえた実行可能な計画策定
- 生産計画立案作業の属人性からの脱却
効果
- 複数KPI（コスト・稼働率・利益など）を同時に評価
- 複数シナリオによる計画比較が可能
- 計画策定時間の大幅短縮
- 状況変化に応じた迅速なリプラン
保有スキル・稼働状況・作業量・工程制約を踏まえ、案件優先度を考慮した最適な人員配置を立案します。建設業界の人材不足など、現場のリソース最適化に貢献します。
現場で起きていること
案件ごとに必要なスキルや人数は異なり、複数の案件をまたいで人を最適に割り当てる組み合わせは膨大です。優先度を踏まえた最適解を人手で導き出すのは難しく、配置は特定の担当者の経験に依存しがちになります。工程変更が起きるたびに再配置と手配が発生し、社員と協力会社の組み合わせ次第で稼働率にムラが生まれます。とりわけ人材不足が深刻な建設業界では、限られた人員をいかに無駄なく回すかが、受注機会そのものを左右します。
GRIDのアプローチ ― 目的と効果
GRIDは、保有スキル・稼働状況・工程制約をもとに、案件優先度を考慮した最適なリソース配分を算出します。複数案件をまたいだ配分も、工程変更時の迅速な再配置も自動で行い、稼働を標準化・平準化します。
これにより、受注可能な案件数の拡大、人員不足による機会損失の低減、内製化率の最大化、手配業務の工数削減、そして社員稼働率の平準化につながります。
目的と効果
目的
- 案件優先度を考慮した人員配置
- 複数案件間での最適なリソース配分
- 工程変更時の迅速な再配置設計
- 稼働標準化による最大活用
効果
- 受注可能案件数の拡大／機会損失の低減
- 内製化率の最大化
- 手配業務の工数削減
- 社員稼働率の平準化
06 / Port Logistics
港湾ロジスティクス運用計画
港湾における貨物需要・船舶スケジュール・ヤード容量・荷役能力・在庫制約を考慮し、「どの貨物を・いつ・どこに受入／払出するべきか」を最適化して立案します。
現場で起きていること
複数の船舶と貨物が交錯する港湾運用では、バース・ヤード・荷役機器をどう配分するかが極めて複雑です。本船のBooking情報やコンテナ情報、ヤードの空き状況、在庫制約など、考慮すべき条件は膨大で、計画は熟練者の経験と暗黙知に依存してきました。さらに、天候変動・需要変動・船舶遅延が起きるたびに計画の見直しが発生し、その負荷が運用効率を圧迫します。
GRIDのアプローチ ― 目的と効果
GRIDは、本船Booking・コンテナ情報を入力に、複雑な制約下で最適な枠取り・蔵置計画を、そして複数船舶・複数貨物を横断した荷役機器の配分までを自動で立案します。状況変化に応じて迅速にリプランすることで、熟練者の暗黙知に依存していた運用を標準化します。
これにより、滞船日数の削減による物流・燃料コストの低減、ヤード混雑・ゲート滞留の緩和による運用効率の向上、計画策定・手配業務の工数削減と港湾機能の安定化を実現します。
目的と効果
目的
- 複数船舶・複数貨物を横断した最適なバース・ヤード・荷役機器の配分
- 熟練者の経験・暗黙知に依存した業務の標準化と属人化解消
- 天候変動・需要変動・船舶遅延に対応した迅速なリプラン
効果
- 滞船日数削減による物流・燃料コスト低減
- ヤード混雑・ゲート滞留の緩和による運用効率向上
- 計画策定・手配業務の工数削減と港湾機能の安定化