project44ポッドキャスト・シリーズ
非効率性がもたらすコスト負担
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。
2億5,000万ドル
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。
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は、例外管理を事後対応からインテリジェントな自動化へと変革する意思決定インテリジェンスプラットフォームを構築しました。
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、個々のアクションを実行するだけではありません。 project44の分析、最適化、オーケストレーションフレームワークは、コンテキストとインテリジェンスを使用して、適切なユースケースに適切なエージェントを選択し、可能な限り最高の成果を提供します。 この統合されたアプローチは、単一目的のエージェントでは提供できない継続的なサイクルを形成します。
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）
AIエージェントと
マルチエージェント・オーケストレーションの違い
AIエージェントは、戦術的な実行層
自律型のAIエージェントが、キャリアに対して電話を発信したり、Eメールの送信、データ問題の解決など、個別のトランザクションタスクを処理します。 各タスクは1回の処理（シングルターン）で完了します。
マルチエージェント・オーケストレーションは、戦略的な調整層
複数のAIエージェントが、連続または並行して連携して動作します。複数ステップまたは高度で複雑なタスクや業務を実行するためのエコシステムまたはワークフローを指します。 この調整は、複数のエージェントを活用する設定可能な自律型ワークフローの形を取る場合もあれば、それらのワークフロー自体を管理・制御するエージェント型システムとして実装される場合もあります。
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
事後対応型から予測・実行型へ
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、完了したタスク、どこまで進んでいるかの進捗状況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。
project44のマルチエージェント・オーケストレーションを選択する理由
世界最大級の包括的な輸送データファブリック
project44のプラットフォームは、港から最終目的地まで、すべての輸送モード、ノード、パートナーを1つの高精度かつコンテクスト化されたライブ・データファブリックに融合しています。 これは、より良いインサイト、迅速な意思決定、そして予期せぬ事態の減少を意味します。
サプライチェーン向けに構築
世界最大の輸送データセットで訓練されたproject44のAIは、現実のロジスティクスの課題に適応し、予測ETA（到着予定時刻）から自律型ワークフローまで、あらゆる領域で活用され、役立っています。
内蔵された実行機能
project44は、可視化だけでなく、サプライチェーン業務を支援するために特別に設計されています。 project44のプラットフォームは、インサイトをアクションに変換し、チームが機能横断的にコラボレーションし、ワークフローを大規模に自動化することを可能にします。
AIのリーダーシップ
project44のマルチエージェント・オーケストレーションは、10年にわたって年間15億件の出荷を対象とした予測インテリジェンスの精度向上を基に構築されており、他のプロバイダーにはない経験とイノベーションを提供します。
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
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。
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は、例外管理を事後対応からインテリジェントな自動化へと変革する意思決定インテリジェンスプラットフォームを構築しました。
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、個々のアクションを実行するだけではありません。 project44の分析、最適化、オーケストレーションフレームワークは、コンテキストとインテリジェンスを使用して、適切なユースケースに適切なエージェントを選択し、可能な限り最高の成果を提供します。 この統合されたアプローチは、単一目的のエージェントでは提供できない継続的なサイクルを形成します。