GRID — Future Design Lab

企業の壁も、産業の壁も、 数理最適化で越えていく。

電力・海運・製造の現場で実証されてきた最適化AIの知見で、
一社単独では届かない「全体最適」を、貴社と共にかたちにします。

Co-creation Fields
電力・エネルギー海運・物流製造都市・スマートシティ
SCROLL
Issue

個社の努力だけでは、
もう最適化しきれない。

日本の産業とインフラは、これまでにない構造変化に直面しています。一社・一部門の効率化を積み上げる“部分最適”のアプローチは、限界を迎えつつあります。

ISSUE 01

−1,100万人

労働の担い手が足りなくなる

2040年には約1,100万人の労働供給が不足すると推計されています。省人化・自動化は、あらゆる産業で待ったなしの課題です。

出典: リクルートワークス研究所「未来予測2040」

ISSUE 02

12.9兆円/年

インフラ維持コストの増大

高度成長期に整備されたインフラの維持管理・更新費は、今後30年で年間最大約12.9兆円まで膨らむと推計されています。

出典: 国土交通省 推計

ISSUE 03

部分最適の限界

個別最適の総和は全体最適にならない

電力・物流・生産は相互に絡み合っています。一社ごとの効率化を積み上げても、サプライチェーンや社会全体のコストは下がりません。

 

この構造課題は、一社では解けない。
だから私たちは、企業と産業を横断する「共創の場」をつくりました。

Solution — 3 Approaches

Future Design Labの
3つのアプローチ

技術共創室 Future Design Lab は、電力・物流・航空・生産など多様な分野の知見を横展開し、部分最適を超えた全体最適を実現する共創プラットフォームです。

最適化
A企業
B企業
C企業
Approach 01

会社を横断する最適化

従来の最適化は、一企業や一部門の効率化にとどまる“部分最適”が中心でした。しかし、産業や業界全体での課題は相互に関連し合っており、個別の最適化だけでは限界があります。
私たちは、複数の企業を一つのシステムとして捉え、その境界を循環するような全体俯瞰の最適化を追求します。

Use Case海運・物流

複数拠点にまたがる配船計画の共同最適化

Before荷主・運航会社ごとに計画が分断。ベテランの経験頼みで、船隊全体の空きや重複が見えない。
After大規模船隊の配船計画を一つの最適化システムに統合。全体を俯瞰した計画を自動立案。
船隊全体の稼働率向上燃料コスト削減計画立案の省力化
同様の課題を相談する →
Approach 02

産業を横断する最適化

産業を横断する最適化は、既存の業務効率化を超え、次世代の社会インフラを形づくる挑戦です。
電力、物流、住まいといった異なる領域を統合することで、分散型エネルギーや新しいモビリティの基盤を支える未来が見えてきます。Future Design Labは各産業の知を繋ぐハブとして機能します。

Use Case電力 × 物流

電力需給計画の最適化技術を他産業へ横展開

Before最適化システムは産業ごとにゼロから個別開発。他業界の実証済みの解法が持ち込まれない。
After電力需給計画で実証した最適化エンジンを、物流の配送計画・製造の生産計画へ応用展開。
実証済み技術の転用開発期間の短縮産業横断の知見獲得
同様の課題を相談する →
Approach 03

経営レベルの最適化

従来の最適化は現場や部門単位にとどまり、経営判断には十分活かされていませんでした。
私たちは現場データと経営課題をリアルタイムに結び付け、投資配分やリスク管理など意思決定そのものを科学的に支援します。これにより短期の効率化にとどまらず、中長期の成長と持続可能性を実現します。

Use Caseエネルギー・製造

現場の計画AIを経営の意思決定に接続

Before現場の計画AIと経営判断が分断。燃料調達や投資配分は勘と経験への依存が残る。
After計画AIが算出するシナリオを経営指標に接続。定量シミュレーションに基づき意思決定。
意思決定の高速化調達リスクの可視化投資配分の最適化
同様の課題を相談する →
Why GRID

Future Design Labが
選ばれる理由

01

社会実装で磨かれた
数理最適化 × AI

電力の需給計画、大規模船隊の配船計画、生産・販売計画——研究にとどまらず、実運用システムとして稼働している技術です。現場で使われ続けることで磨かれた実装力が強みです。

02

産業を横断する
「越境知」

電力・海運・物流・製造・都市。複数産業の最前線で得た知見を横展開できるプレイヤーは多くありません。異業種の解法を貴社の課題に持ち込みます。

03

構想からPoC・実装まで
一気通貫で伴走

コンサルティングで終わらせず、アルゴリズム開発・システム化・運用改善まで自社で担います。「絵に描いた最適化」ではなく、動く仕組みを届けます。

貴社の課題が「最適化で解けるか」、
まず無料でお答えします。

課題が漠然としている段階でも構いません。情報交換からでもお気軽に。

無料で相談する
Process

共創の進め方

小さく始めて、効果を確かめながら進めます。最初の一歩は30分の情報交換からで十分です。

STEP 01

無料相談

現状の課題や関心テーマをお聞かせください。この段階では売り込みは行いません。情報交換・勉強会形式でも歓迎です。

STEP 02

課題整理・構想設計

業務とデータの現状を踏まえ、共創テーマと効果仮説を設計。「どこにどれだけの改善余地があるか」を見立てます。

STEP 03

PoC(概念実証)

小規模なデータ・範囲で最適化の効果を定量検証。投資判断に足る根拠を短期間でご提示します。

STEP 04

本開発・社会実装

実運用システムとして開発し、現場への定着と継続的な改善まで伴走します。

FDE Style — Forward Deployed Engineering

Forward Deployed Engineerが、
現場に入り込んで共創します

私たちは会議室のヒアリングだけで共創を進めません。業界・制度・現場感を知るドメイン人材と、その場でソフトウェアを形にするFDE(Forward Deployed Engineer)の2名体制で現場に入り、業務に同行しながら変革を進めます。

質問理解設計プロトタイプ このサイクルを、現場でその場で高速に回します。
01

現場密着 — 暗黙知を掘り起こす

業務に同行・参加し、手順書に載らない判断基準・例外処理・現場制約まで言語化します。

02

即時具体化 — その場で動くものに

現場で得た理解を、業務フロー・画面・アプリとして即座にプロトタイピングします。

03

KPI接続 — 数字で語れる形に

数理最適化に組み込み、コスト削減・工数削減など経営KPIに換算して効果を示します。

秘密保持契約(NDA)を締結のうえ進めますので、社内情報を含むご相談も安心してお寄せください。

梅田 龍介
Director

梅田 龍介

技術共創室 室長 / CTO 執行役員

東京大学マテリアル工学科、東京大学大学院システム創成学専攻卒業。電力需給計画最適化などの社会実装を牽引。AI技術を基軸に新たなビジネス共創を推進しています

単なる技術提供に留まらず、産業の枠組みを越えた越境知(Cross-boundary Knowledge)を創造することで、真の意味での社会全体の最適化を実現したいと考えています。
FAQ

よくあるご質問

課題がまだ明確になっていない段階でも相談できますか?

はい、むしろその段階からのご相談を歓迎しています。「何が最適化できるのか分からない」という状態から、業務を一緒に棚卸しして共創テーマを見つけるのがFuture Design Labの役割です。情報交換や勉強会形式からでもお気軽にどうぞ。

費用はどのくらいかかりますか?

テーマの規模や検証範囲によって異なるため、まずは無料相談で概算の目安をお伝えします。PoC(概念実証)から小さく始め、効果を確認したうえで本開発に進む段階的な設計が可能です。

社内データや業務情報の秘密保持は担保されますか?

秘密保持契約(NDA)を締結のうえで進めます。データの取り扱い範囲・保管方法についても、貴社のセキュリティポリシーに合わせて設計します。

成果が出るまでどのくらいの期間がかかりますか?

PoCは数ヶ月程度の短期間で効果の定量検証を行うのが一般的です。その結果をもとに、本開発・実運用までのロードマップをご提案します。

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担当者より2営業日以内にご連絡いたします。

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