スケーラブルで高精度な計算と、AIを活用した予測・最適化により、複雑なプランニングを変革。より優れたビジネス成果の実現を支援します。
複雑さを解消し、エンタープライズ プランニングを拡張し、実用的なインサイトをもたらす決定論的計算エンジンを活用して、静的なモデルや分断されたプロセスから脱却しましょう。
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組織の現実を単純化することなく、ビジネス シナリオをモデル化しましょう。最新の大規模言語モデル (LLM) と同じ数学的基盤の上に構築された Anaplan の計算エンジンは、企業における AI 主導の意思決定に対してスケーラブルなパフォーマンスを提供します。
エンタープライズ対応のアルゴリズム ライブラリ (Ensemble、LightGBM、TimesFM など) を活用した AI 駆動型フォーキャストにより、変化するビジネス環境に対応しましょう。パターンの特定、有意義なシグナルの抽出、説明可能性の向上、手作業による仮定の削減、そして迅速なアクションを実現します。
複数のシナリオ、ビジネス上の制約、競合する優先事項を同時に評価して最適な進め方を特定し、チームがより迅速かつ自信を持ってビジネス上の意思決定を行えるよう支援します。
高度な計算機能により、複雑な状況をモデル化し、プランニングのパフォーマンスを向上させ、インサイトからアクションへと迅速につなげる方法をご覧ください。
「Polaris への移行により、拡大、レポート作成、イノベーションが可能になりました。今では、Anaplan から離れることなく、ビジネスに必要なビューを構築できるようになりました」
Aneta Howard 氏、Anaplan プロダクト オーナー、マスター Anaplanner、JLR
高度な計算エンジンにより、組織は大規模なプランニング計算、フォーキャスト モデル、最適化シナリオをより効率的に処理できるようになります。Anaplan は、決定論的な計算、機械学習フォーキャスト、最適化機能を組み合わせることで、より迅速かつ統合されたエンタープライズ プランニングと意思決定を支援します。
多様なアルゴリズム、ガバナンスの効いたビジネス ロジック、予測型フォーキャスト、最適化機能を活用することで、組織が複雑なシナリオをモデル化し、トレードオフを評価し、より正確なフォーキャストを大規模に生成できるよう高度な計算が支援します。これにより、チームは変化するビジネス環境により迅速に対応できるようになると同時に、より透明性が高く、説明可能で、確信を持てるプランニングの意思決定を行えるようになります。
ガバナンスが効き、一貫性があり、かつ説明可能な出力を維持しつつ、本来のディメンション性で組織がデータをモデル化できるようにすることで、決定論的計算はプランニングの精度を向上させます。チームは、1 秒未満の応答時間で大規模かつ複雑なデータセットをより効率的に処理し、モデルのパフォーマンスを向上させるとともに、エンタープライズ全体にわたるより正確なフォーキャストやコネクテッド プランニングを支援できるようになります。
ガバナンスの効いた計算モデルは、AI によって生成されたインサイトの透明性と説明性を維持し、信頼できるビジネス ロジックやエンタープライズ データとの整合性を保つ上で役立ちます。予測型インテリジェンスとガバナンスの効いた計算を組み合わせることで、組織は推奨事項への信頼性を高め、複数のプランニング プロセスにまたがって一貫性を維持し、より確実な意思決定を大規模に支援できるようになります。
機械学習フォーキャストは、過去のデータと業務データを分析して傾向、パターン、需要シグナルを自動的に特定することで、プランニングの精度を向上させます。これにより、組織はデータ主導のフォーキャストをより多く生成し、手作業を削減し、変化への対応力を高めるとともに、エンタープライズ全体でより迅速かつ確信を持ったプランニングの意思決定を支援できるようになります。
Anaplan Forecaster は、需要フォーキャスト、セールス フォーキャスト、ワークフォース計画、在庫計画、業務フォーキャストといった複雑なプランニングの課題を組織が解決するのを支援します。機械学習を使用して傾向やパターンを特定することで、チームはフォーキャスト精度を向上させ、手作業による負担を軽減し、変化するビジネス環境へより迅速に対応できるようになります。
制約、トレードオフ、ビジネス上の優先順位を組織が評価し、推奨される成果を特定するのを Anaplan Optimizer は支援します。チームは、大規模に複数のビジネス目標のバランスを取りながら、複数の複雑なプランニング環境にまたがって、リソース配分、業務効率、シナリオ分析、意思決定を改善できます。
シナリオの最適化では、組織が複数のビジネス シナリオ、制約、トレードオフを評価し、最も効果的な進め方を特定できるようにすることで、業務計画を改善します。これにより、チームはリソース配分の改善、変化への迅速な対応、業務上の非効率性の削減を実現し、複数のプランニング プロセスにわたって、データに基づいたより確信のある意思決定を行えるようになります。
