SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、多数の現場を抱える企業の全社規模での勤務シフト作成最適化に焦点を当て、シフトスケジュール・ワークスケジュールの最適化についてご紹介します。 サービス業や小売業を中心としたシフト最適化のデモンストレーションや導入事例のご紹介を通じて、勤務シフト作成を最適化・自動化する上での様々なポイントをお伝えします。 さらに、数理最適化を用いた勤務シフト作成の自動化におけるシステム開発の進め方についてもご紹介します。 勤務シフト作成や作業割当の自動化・システム化を全社規模でご検討の皆様に最適のセミナーです。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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多数の現場を抱える企業で、勤務シフトを全社一括で最適化・自動化し、効率的な人員配置によるサービスレベル向上を実現したい方
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勤怠管理システム等の既存システム刷新やDX推進に合わせて、複雑・多岐にわたる条件にも対応可能なシフト作成最適化の導入・高度化を検討されている方
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勤務シフト作成最適化を含むシステム開発を計画・推進している情報システム部門／経営企画・DX推進部門の方、関連システム開発に取り組むSIerの方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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数理最適化のご紹介
勤務シフト作成最適化に適用する技術として、数理最適化のご紹介を行います。
- プログラム２
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勤務シフト作成最適化・導入事例のご紹介
サービス業や小売業のシフトスケジュールやワークスケジュールを中心としたシフト最適化を、デモンストレーション・導入事例を交えてご紹介します。
- プログラム３
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勤務シフト作成最適化・システム開発の進め方のご紹介
数理最適化を用いて勤務シフト作成を最適化・自動化する際の、システム開発の進め方をご紹介します。
- プログラム４
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まとめ及び今後の展望
まとめとして、勤務シフト作成最適化における NTTデータ数理システムのケイパビリティをご説明します。
また今後の展望として、勤務シフト作成最適化における生成AIの活用可能性についても簡単にご紹介します。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
数理計画部 部長多田 明功
数理最適化の適用により、生産計画、発電計画、配送計画、人員配置など、さまざまな業界における数多くの課題解決を実現。昨今では、DX 推進や Green Innovation の推進で現れる課題に対して、数理最適化を用いた課題解決支援を実施。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 勤務シフト作成最適化セミナー
- 開催場所
- 信濃町煉瓦館 JR 信濃町駅より徒歩 1 分
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。