Ami Consumption
客室稼働率からリネン・アメニティ・厨房資材の消費を予測し、繁忙期の前に発注します。
習慣で発注するホテルは、繁忙期にいつも足りず、閑散期にいつも余ります。エージェントが消費を客室稼働率に結びつけ、発注が実需に従うようにします。
仕事を受けた後、エージェントは何をするか
上で一度お任せいただきました。そこからエージェントは自らデータを見張り、業務イベントが起きれば動き、委任された分を処理し、残りを根拠とともに持ち帰ります。以下がその実績と、いまお待ちしている分です。
エージェントが自ら処理（催促不要）
- 客室タイプ別の稼働率予測を確認
- 稼働率を資材の使用量へ換算
- 前シーズンの実使用量と比較
- 在庫と未着の発注を控除
- 調達期間の順に購入順序を編成
ご判断待ち
- 調達期間の長い資材群 2 つご確認待ち
- 繁忙期向けの事前発注ご承認待ち
「繁忙期の前に手当てすべきものは何ですか」
リネンとアメニティ群を先に手当てします。調達期間が最も長いためです。
調達の長い群は前倒しで発注して、ほかは従来の周期のままで。
稼働率予測に沿って、調達期間の長い資材群の事前発注を用意しました。
繁忙期の発注は委任いただいた金額を超えます。用意済みで、ご承認をお待ちしています。
稼働率が予測を下回った場合はどうなりますか。
発注を 2 波に分けました。1 波目は確実な水準に従い、2 波目は実際の稼働率がご指定のしきい値を超えたときだけ動きます。
監査ログ · Ami Consumption · 資材部長 の委任による
この例の数値は説明用です。実運用ではエージェントが数値を作ることはなく、社内システムにある値を読んで並べ替えるだけです。
- あなたの権限の中で読む
- 委任された範囲で実行する
- すべての操作が証跡に残る
エージェントに出会う場所
- モジュールの画面の中でいま開いている伝票の横に提案が出ます。別のアプリへ移る必要はありません。
- Ami に普段の言葉で聞く入力でも音声でも、システムでお使いの言語のままで結構です。
- 仕事が発生すれば自ら動く業務イベントに応じて動き、仕事を届けます。思い出していただくまで待ちません。
エージェントはどこからデータを取るのか
エージェントは独自のデータ保管庫を持たず、外部へ同期もせず、複製も残しません。モジュールが動いている権限付きデータ層をそのまま読み、呼び出した本人の権限に厳密に従います。
- データが社外へ出ていく
- 権限を二度目に組み直すことになり、ずれる余地が生まれる
- 数値が同期周期の分だけ遅れる
- 日付・客室タイプ別の稼働率
- リネン・アメニティ・厨房資材の消費
- 仕入先のリードタイム
では AI モデル自体はどこで動くのか
上の図は「データがどこにあるか」、こちらは「モデルがどこで動くか」の話で、別の事柄です。機微度に応じて自動的に振り分けられるため、処理ごとに選ぶ必要はありません。
ハイブリッド AI の考え方を見る同じグループのエージェント
同じデータ層の上にある他のエージェント。通常はまとめて有効化します。
- Ami Sourcing見積を比較し、実際の納入履歴でサプライヤーを評価し、異常な価格を警告します。
- Ami Stock欠品と滞留在庫を警告し、FEFO と倉庫別の基準在庫に沿って補充を提案します。
- Ami Demand実売データから需要を予測し、能力と突き合わせ、計画確定前にシナリオを試算します。
- Ami Scheduling現場の実能力に沿って製造指図の順序を提案し、遅延しそうな指図を警告します。
- Ami Quality不良を分類し、工程と勤務シフトまで根本原因を辿り、証拠付きで CAPA を起票します。
- Ami Maintenance稼働時間と設備データから故障を予測し、ラインが止まる前に保全指図を出します。
- Ami Recipe店舗ごとのレシピ差異と廃棄を追跡し、利益を削っているメニューを示します。
- Ami Fleet実走行距離から整備時期を予測し、車検や保険の期限が近づくと警告します。
- Ami Assortment店舗ごとの在庫をその店舗の実売速度と突き合わせ、移動を提案し、動きの鈍い商品を示します。
- Ami Season産地と作期ごとに収量を予測し、最盛期の前に加工能力を調整します。
- Ami Pharmacy医薬品と資材をロットと有効期限で追跡し、期限間近を警告し、拠点間の移動を提案します。
このエージェントがしないこと
- 自分に権限を与えません。フォームの下書きや書き込みはできますが、委任された範囲に限られ、その外は提案で止まります。.
- データへの抜け道はありません。呼び出したアカウントが見てよいものだけを見ます。独自の接続は持ちません。.
- 匿名で動きません。どのエージェントが誰の委任で処理し、誰が承認したかがログに残るため、責任は人に残ります。.
このエージェントを有効にするには
- 在庫・倉庫 モジュールを運用中であることが前提です。エージェントはそのモジュールのデータを読みます。
- 権限設定を別途行う必要はありません。エージェントの権限は呼び出した方の権限そのものです。
- 導入の過程で有効化し、既存の承認フローに沿って調整します。
具体的な適用範囲とモジュールごとの順序は、現状を踏まえてデモの場で決めます。
よくいただく質問
エージェントが独断でデータを書き換えることはありますか。+
独断ではありませんが、読むだけでもありません。委任いただいた範囲では、フォームの下書きもシステムへの書き込みも行います。その範囲を超える処理は提案で止まり、権限のある方を待ちます。いずれの経路でも、すべての操作が監査ログに残ります。
提案が誤っていた場合はどうなりますか。+
提案には必ず根拠が付きます。どの伝票のどの行で、なぜそう判断したかまで示します。承認者が記帳前に修正または差し戻し、その二つの操作もまた監査証跡を残します。
チャットボットとの違いは何ですか。+
チャットボットは尋ねられたときだけ答えます。エージェントは一度任された仕事を引き受け、そこから自らデータを見張り、業務イベントが起きれば動き、報告まで行います。この後半こそチャットボットにはできない部分です。
自動化フローとの違いは何ですか。+
自動化フローは設定済みの手順をそのまま実行します。エージェントは業務データを読み、状況に応じて順位を付け、何をすべきかを自ら選びます。ただし委任された範囲に限られ、承認が要る処理は既存の承認経路をそのまま通ります。
データが社外に出ることはありますか。+
機微なデータに触れる処理は、御社インフラ内に置いた内部 AI で動きます。外部モデルを使うのは機微でない処理だけです。振り分けはデータの機微度に応じて自動で行われます。