　wisepotは、数理最適化モデルに加えて、入力データや設定情報、実行結果、検証の履歴、業務背景などのコンテキストを束ねて統合管理する基盤だ。PoC段階から実稼働を見据えた品質管理を助け、独自に培った開発標準やモデル精度の検証プロセスを取り入れることで、開発スピードと品質を両立したモデル改善サイクルを可能にする。

　また、モデルや設定の更新履歴、バージョンごとの検証データを記録して重要な情報を標準化し、原因追究や再現性の確保を容易にする。モデルやノウハウを組織の資産として蓄積することで、担当者の交代や退職時における知見の引き継ぎをスムーズにし、業務の属人化を防ぐ。さらに、PythonのほかJavaやC++などで記述された既存の最適化資産や周辺システムとの接続にも対応する。

　物流や生産、サプライチェーン、人員配置などの領域において、実運用での定着を図る企業に向けたフィールドPoCメニューも推進する。本番稼働後も効果を維持する仕組みや、ノウハウの継承方法、コンテキストの蓄積と活用手順について、参加企業と連携して検証を進める。

　近年は生成AIの普及により、制約条件や目的関数で表現する数理最適化モデルを素早く構築する環境が整いつつある。しかし、実業務へ組み込んだ最適化システムは、専門的なドメイン知識に基づく複雑な処理で構成されるため、要件変更に応じた見直しや過去の検証データの活用、引き継ぎ体制の不足が課題となっていた。同基盤の展開により、個人の職人芸に依存していたモデル運用を組織の共通資産へ転換し、計画業務での意思決定の高度化と継続的な業務改善を支援する。

数理最適化モデルの開発、運用の壁［クリックで拡大］出所：日鉄ソリューションズ

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