マルチエージェント・オーケストレーション

サプライチェーンは依然として断片化し、システムは互いに通信せず、データは孤立しており、人が手作業でデータの不足や問題を解決する必要があります。

平均的なフォーチュン500社の企業におけるサプライチェーンの非効率性に起因する年間損失。

意思決定インテリジェンス・プラットフォームの概念図

マルチエージェント・オーケストレーション:
協調して働くインテリジェンス

project44の意思決定インテリジェンス・プラットフォームは、複数のAIエージェントを連携・自動化させるアーキテクチャで設計されており、時間とコストを削減しながら、確信を持って業務を遂行できるよう支援します。

エージェントは、キャリアへの連絡、貨物のルート変更、貨物の再予約など、個別のアクションを実行するだけではありません。 これらのAIエージェントは、プラットフォーム全体で一連の関連するアクティビティをオーケストレーションし、サプライチェーン上の課題を自律的に検知・予測し、先回りして解決します。

時間とコストの削減

年間30万ドル以上の削減

データ品質に関連するリソースの節約

75%削減

データ品質の問題に費やす時間

40~60分

自動化された解決策により例外ごとに節約

確信を持って実行

2桁

データ品質の改善

最大90%高速化

問題解決

1,000

自律型電話とEメール(一日あたり)

エージェントの主なユースケース

混乱を予測&防止

AI Disruption Agentがサプライチェーン混乱を早期検知し、影響を分析します。 project44のAI Disruption Agentは、世界中のインシデントが貨物に与える潜在的なリスクついて、パーソナライズされたインサイトを提供します。さらに、AI主導の推奨事項の提供を通じて、貨物の移動を維持しサプライチェーンが止まらないよう支援します。

キャリアのデータ品質を自律的に改善

AI Data Quality Agnetsは、24時間365日体制で稼働し、データの不足や問題を自動的に修正します。 人間がデータ問題を解決する場合は多くの時間とコストがかかります。しかしAI Data Quality Agentsなら工数をかけずに、エンド・ツー・エンドの可視化とデータ品質の向上を実現します。

インサイトを迅速に取得

AIエージェント・アシスタントであるMOは、自然な会話を通じてインサイトを解き明かします。 複雑な質問に対する迅速な回答の取得、パフォーマンス指標の把握、SKUレベルの在庫の表示などが可能です。

エージェントのユースケース例

精密なジオフェンシング

お客様の施設で貨物の到着が適切に把握されるように、当社のエージェントは実際のトラック挙動パターンに基づいて厳密なジオフェンスをダイナミック生成します。

荷物とアセットのインテリジェントなマッチング

キャリアが機器IDを提供しない場合でも、エージェントはproject44の広範なキャリアネットワークを活用して、該当車両をリアルタイムに特定します。

カメラを使用した可視化の向上

貨物が交通量の多いエリアを通過する際、エージェントはリアルタイムのカメラデータを分析し、間違いの防止、セキュリティの強化、および貨物の可視化向上を実現します。

業務変革

事後対応からプロアクティブへ

問題は、ビジネス成果に影響を与える前に解決されます。 エージェントが問題を特定して明らかにし、推奨事項を作成し、対策を講じます。

マニュアルプロセスからオーケストレーションへ

チームは、戦略的なパートナーシップ、リスク許容度、サービスレベルのコミットメントなど、人間の判断を必要とする意思決定に重点を置き、エージェントはスピードと精度が求められるタスクの実行を担当します。

報告から監視・管理まで

何をすべきかを考える必要はありません。ログインすると、完了したこと、どこまで進んでいるかを確認することができます。 このプラットフォームは、未解決の問題やタスクを一覧に表示するだけでなく、どんなアクションが自律的に実行され、どのタスクが成功裏に完了したかを確認できる履歴(成果の記録)を提供します。


マルチエージェント・オーケストレーションでサプライチェーンを変革します。

連携しない独立した個別AIツールを何個も使用する必要はありません。
project44で、サプライチェーン全体にインテリジェンスの活用を始めましょう。