経営・可視化・動きの型 ― 計算

積載効率チェック

トラックが満載かガラガラかを誰も数字で言えず、便数も荷姿も見直せない。

パレットと車両の寸法、積んだ枚数、便の記録を集めます。

集めたところ

書き方も桁もバラバラ

1枚にしたところ

ここを超えたら手を打つ1月6月

出てくるもの

計算している

図は自動で進みます。数字はしくみを見せるための例です。

中でやっていること

荷台の写真で空き具合を読み、積載率は寸法×枚数で積み上げ → 便の集約まで提案。

入れるもの

荷台開口部の写真（空荷の見本＋積載時）＋パレット/車両マスター＋便の記録

出てくるもの

容積・重量・床面の3つの積載率＋ネック＋サプライヤー×曜日×時間帯の色分け

わかること

ネックが重量なら容積を測っても答えは出ない。空いた便は集約、満載なら荷姿の小型化へ。

やり方の選択肢

ローカル（空荷の見本と差分＝ティーチング＋マスター積み上げ・学習ゼロ・0円運用）

使っているAIの階層

① ルールベース・ ② 従来型ML・画像処理

積載効率チェック＝マスター寸法×枚数の積み上げ算術(①)＋空荷の見本との差分で積み上がりを読む古典CV・ティーチング(②)。**深層学習ではない**。**積載率は画像から推定しない**（写真から取るのは積み上がりと、露出が判定に耐えるかだけ）

向いている人

物流・3PL／生産管理・購買

経営・可視化

業務ダッシュボード

取込 → ためる → 見える化 → 自動化。リアルタイムの数字。

経営・可視化

需要予測

出荷履歴 → 傾向＋曜日周期で需要予測 → 安全在庫まで算出。

経営・可視化

歩留まり予測

工程条件と良否実績 → 不良確率を予測 → 効くパラメータを特定。

経営・可視化

稼働レポート自動生成

各モジュールの状態を集約 → 対応要否を自動判断 → 日報を自動生成。