技術紹介 » 意思決定
複雑な制約条件がある2地点間の最適な移動経路を探索する技術

数多くの制約条件がある場合でも、2地点間を移動するための最適なルートを探索する技術です。

作業効率・安全性・経由地の順序関係性・機材の利用可能状態など複雑な条件下でも、人間よりも早く・正確な計画策定が可能です。

一般のツール(最適化ソルバなど)で解くのが難しい複雑な要素が絡み合う問題でも解を出すことができます。
複数の手法の組み合わせにより、実業務に求められるスピードでの求解が可能です。通常半日かかるようなケースにおいて数秒で解を出した実績もあります。
熟練担当者の中で暗黙的・感覚的に把握している制約などを加味した解が出せます。AIの導き出した解も担当者の感覚と合うように調整が可能です。
適用例
熟練職人や専門家などの行動や判断の再現をする技術

熟練職人や専門家などの行動や操作データを基に、その意図までをAIが学習し、人間にしかできないと思われていた専門的な行動や判断を再現する技術です。

操作ステップの記述とは異なり、未知の状況にも対応が可能です。

エキスパートの操作を直接的に学習できるため、比較的短い時間の学習で高い精度を発揮することが可能です。
シミュレーターの存在しない業務でもAI化が実現できます。
学習データが特定の操作に偏っている場合でも、ギリアの独自の手法によりAIの振る舞いが自然になるよう調整できます。
適用例
熟練職人の工事機器の制御を模倣 価格変動型施設の設定価格サジェスト ゲーム体験の向上(ガイド表示や戦況予測)