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製造業向け生産計画最適化ソリューション
製造業における生産計画業務を、数理最適化で高度化・自動化するためのソリューション紹介資料です。納期、設備能力、段取り替え、人員スキル、在庫、物流などの多様な制約を踏まえ、目的（納期遵守、設備稼働率向上、在庫コスト削減など）を最大化する計画を算出する考え方を整理。現場の暗黙知を含む要件を「解ける問題」に落とし込む手順、プロトタイピングと評価を通じたシステム開発の流れも解説します。中長期スケジューラ、大日程計画、人員配置最適化などのユースケースを紹介しています。
製造業向けオペレーション最適化ソリューション<br>強化学習 × シミュレーション
製造業の生産現場で日々発生する判断（どのロットから処理するか、どの設備に割り当てるか、AGVをどう走らせるか等）を、刻々と変化する現場の状態に応じて最適化する「リアルタイムオペレーション最適化」ソリューションの紹介資料です。計画型（数理最適化）とシミュレーション型（ルール、探索、強化学習）の使い分けを整理し、シミュレーション型のアプローチを中心に解説。生産計画の最適化、AGV搬送の自動化、リアルタイム配車のユースケースも紹介しています。
強化学習とシミュレーションユースケース<br>生産シミュレーションと最適化
生産分野を題材に、強化学習とシミュレーションを組み合わせて現場の最適化を実現する方法をユースケースで紹介する資料です。リアルタイムに生産スケジュールを立案して自動化工場へ実装する取り組みや、シミュレーション最適化による生産ライン効率化（Dispatchルール最適化、納期遵守・リードタイム最適化など）を具体的に解説。さらに、生産計画を数理最適化型/シミュレーション型のどちらのアプローチで最適化するか、シミュレーション型の場合の最適化アルゴリズムにメタヒューリスティックと強化学習のアプローチを使うかなどの、手法選択のポイントも紹介しています。
数理最適化による計画業務DX<br> ～ 生産計画 、モノの配置、ヒトの配置 、 勤務シフト ～
数理最適化を用いて、生産計画・配送計画・人員配置・勤務シフト・荷物の積み付けなどの「計画業務」をDXするための入門資料です。目的（コスト最小化、負荷平準化、売上最大化など）と制約（法律、社内ルール、暗黙知）を整理し、現実の業務を数式として定式化して解くことで、制約を満たした最適な計画を自動生成する数理最適化の考え方を解説。導入ステップ（問題整理→プロトタイピング→評価→システム化）や、なぜ専門家が必要か、適用範囲と導入メリット、導入事例をまとめています。
リテールテックの活用 小売業の業務最適化<br>～ ダイナミックプライシング、発注量最適化 ～
小売業の業務最適化を、機械学習と数理最適化を組み合わせて実現するための考え方と事例をまとめた資料です。顧客行動や需要を予測し、その結果をもとに発注・値付け・製造量・陳列数・差配・配送ルートなどの意思決定を最適化する「Predict then Optimize」を軸に解説。発注量最適化、ダイナミックプライシング（値引き率最適化）、製造量・陳列数最適化、配送計画最適化などの具体例を通じて、欠品・過剰在庫・廃棄ロスの抑制と利益最大化の両立に向けたアプローチが掴めます。