開発の背景：データ活用が進む一方で、「可視化・予測」と「最適化」の分断が課題に

昨今、データ分析基盤サービスの普及や生成AIの登場により、企業におけるデータ活用は「現状を可視化する」段階から、「未来を予測する」段階へと進化しています。しかし、その可視化・予測の結果をもとに「具体的な業務計画を立案する」最適化のプロセスについては、導入が限定的です。これは、各社固有業務への対応に最適化ソリューションの機能カスタマイズが必要となる点や、実行環境の整備が求められる点が背景にあります。その結果、予測はできても、それを最適な業務計画へと結びつけることが難しいという課題が生じています。

開発の狙い：可視化・予測・最適化をつなぎ、一連のプロセスをシームレスに実行可能に

Fiboatは、物流・製造をはじめとする多様な計画業務に対応する「セミオーダーメイド型²」の最適化ソリューションです。NRIがこれまでに培ってきた知見と最適化技術を集約して開発されており、各社固有の業務プロセスにも柔軟に適応できる高いアジリティを備えています。これにより、企業は自社の業務に即した最適化を迅速かつ効果的に実現することが可能です。
このたび、Fiboatが既存のデータ分析基盤と連携して利用できるようになったことにより、以下のメリットがあります。

1. データの可視化・予測から最適化まで一貫した機能実装を短期間で実現
   従来、Fiboatを用いた最適化の実行にあたっては、データの可視化や予測データの準備、実行基盤の構築など、最適化実施に向けた準備作業が必要でした。今回の新機能により、ユーザーが既に利用しているデータ分析基盤上の分析工程にFiboatを組み込むことで、短期間での導入が可能となり、早期の効果発揮を実現します。例えば、需要予測データをもとに分析を行う既存のデータ基盤に、最適な生産・在庫計画を立案するFiboatの機能を組み込むことで、データ分析の結果を業務計画に直接反映できるようになり、収益拡大やコスト削減といった経営効果をより早期に実現します。
2. 複雑な業務における業務変革シナリオ策定のための分析データを提供
   これまで人手に依存していた配送計画や生産計画、発電計画といった複雑な業務も、本ソリューションを活用することで、より迅速かつ手軽に最適な計画を立案できるようになります。これにより、担当者の負荷軽減のみならず、企業全体での継続的な業務改善や新たな価値創出³を後押しします。データに基づく客観的な判断が可能になることで、属人的な経験や勘に頼らない、より再現性の高い業務運営へと変革を促します。

NRIは今後も、物流、製造、金融といった業界固有のニーズに対応した計画業務テンプレート⁴を拡充するとともに、データ分析基盤上での可視化・予測・最適化の一連のプロセスの実行だけでなく、生成AIと連携した自然言語による最適化の実行等、活用の幅を広げていきます。また、データアナリティクスと数理最適化の知見を融合させることで、お客さまの事業変革と持続的な成長に貢献するソリューションの提供をめざします。

• 1 データ分析基盤：データの蓄積から分析・AI活用までを一元的に扱い、組織全体の高度なデータ利活用を支えるプラットフォーム
• 2 セミオーダーメイド型：アルゴリズムを一から実装する必要のあるオーダーメイド型やアルゴリズムが固定の既成型と異なり、業務に合わせて予めNRIが用意したアセットからコンポーネントを選択して実装する方式
• 3 Fiboat活用による価値創出の事例：出光興産株式会社とNRIは、石炭ボイラーのCO₂排出量を抑制し、カーボンニュートラル（CN）への移行を支援する新たなソリューション「idemitsu-R40」を共同で開発。「idemitsu-R40」において、Fiboatはバイオマス燃料などのCN燃料の活用比率を安定的かつ効率的に高めるための燃料組み合わせ（使用する燃料・利用比率）および最適な運転条件の提案に貢献
  https://www.nri.com/data/jp/news/files/000046825.pdf
• 4 計画業務テンプレート：業界毎の固有のニーズに対応したひな形であり、実際にFiboatのソフトウェア上に実装できるテンプレートとして整備