数理モデリング｜サービス・事業｜アポロ株式会社

数理モデルで、ビジネスを最適解に導く。

勘や経験に頼りがちな複雑な意思決定を、数理モデルで予測・最適化・シミュレーション。「現場で使える」ロジックとして実装します。

感覚と経験に頼った意思決定から脱却し、データに基づく最適解を自動で導きたい。	在庫の過剰・欠品が繰り返されており、仕入れや発注のタイミング・量に根拠がない。	生産・シフトのスケジューリングに多大な時間がかかっており、属人化している。
配送コストや積載効率を改善したいが、組み合わせが膨大で人手では対応できない。	価格設定やプロモーション施策の収益インパクトをシミュレーションしたい。	予測モデルに投資したが、意思決定プロセスへの組み込みができていない。

コンサルティングと
技術の融合

業務課題の言語化からモデル設計・実装まで、コンサルタントとデータサイエンティストが一体となって支援。事業理解に基づく「解くべき問題」の定義から責任を持ちます。

業務実装まで
コミット

モデル開発だけで終わらず、既存システムへの組み込み・現場定着まで伴走。最適化エンジンを業務フローに接続し、実運用で動くソリューションを提供します。

スピーディな
PoC対応

まずは小規模に効果を検証。ROIが見えてから本格導入へ進むアプローチで、投資リスクを最小化します。短期間で「効果が見える」状態まで到達します。

需要予測・在庫最適化

機械学習を用いた精度の高い需要予測モデルを構築し、適切な発注量・安全在庫・発注タイミングを自動算出します。欠品率と過剰在庫の両方を同時に削減します。

#需要予測 #在庫最適化 #安全在庫 #季節性モデル

生産・スケジューリング最適化

複雑な制約条件（設備能力・人員・納期・優先順位）を考慮しながら、生産計画・シフトスケジュール・作業順序を数理的に最適化します。属人業務を自動化します。

#生産計画 #シフト最適化 #ジョブスケジューリング #制約最適化

ルート・物流最適化

配送拠点・車両・時間窓・積載量を考慮した最適配送ルートを算出。輸送コスト・CO₂排出量の削減と、顧客サービスレベルの向上を両立します。

#VRP #配車ルート最適化 #物流ネットワーク #動的ルーティング

価格・収益最適化

需要の価格弾力性・競合動向・在庫状況を踏まえたダイナミックプライシングを実現。収益最大化・粗利改善のための価格戦略をデータ起点で設計します。

#ダイナミックプライシング #価格弾力性 #収益最適化 #プロモーション最適化

予測・推論モデル	古典的な時系列予測モデル（ARIMA / SARIMA / Prophet）、統計・ベイズモデリング（Stan / PyMC / NumPyro）、機械学習（LightGBM / XGBoost）、深層学習（PyTorch / TensorFlow）
数理最適化	線形計画、（混合）整数計画（Gurobi, CPLEX, HiGHS, CBC）、離散最適化（DFS/BFS, 動的計画法, 貪欲法, グラフアルゴリズム）、非線形最適化（scipy.optimize / Ipopt / NLopt）、問題特化・制約最適化（OR-Tools / CP-SAT / Routing Solver）、メタヒューリスティクス（焼きなまし, LNS, 遺伝的アルゴリズム, タブーサーチ）
シミュレーション	モンテカルロシミュレーション（NumPy / SciPy）、離散事象シミュレーション（SimPy）、エージェントベースモデル（Mesa）
MLOps	統合MLプラットフォーム（Amazon SageMaker / Google Vertex AI）、データ・特徴量管理（Airflow / 各種DB）、モデル学習・実験管理（MLflow）、精度監視指標・運用管理ルールの検討