その配置ミス、AIがゼロにする。数時間かかっていた管制業務を数分へ
週に何十時間、配置調整に費やしていませんか？
担当者以外では業務が難しい
- 警備資格、休憩、希望休などの条件を人間が手動でチェックが限界。
- 経験や熟練者でなければ配置できず、担当者の負担が重すぎる。
- 重複配置や資格不足による「配置ミス」信頼損失に直結します。
「AI」による警備員の自動配置とは
AI配置のロジックは
- 制約条件の自動判定:：警備員の資格、警備先の担当警備員、警備員の休日、警備員の重複配置などの複雑な制約をAIが全て自動で判定し、警備先へ配置登録します。
- 緊急時の再配置：急な欠員発生時や警備依頼元かからの修正も、数秒から数分で最適な配置が行える高速処理能力です。
- 警備配置漏れチェック：警備前日や警備当日に、警備漏れチェック機能で、安心機能で警備漏れを撲滅します。
「AI」の警備員配置は、大人数・複雑条件でも数秒。配置計算の遅延を根絶するクラウドネイティブ設計
Pythonの計算能力
複雑な組み合わせ最適化を一瞬で
- 配置計算は本質的に組み合わせ最適化問題です。配置の決定には、Pythonの高度なアルゴリズム（線形計画法、ヒューリスティクスなど）を使用しています。Pythonはデータサイエンス分野で最も信頼されており、このコアな計算能力が速度の基盤です。
FastAPIの非同期処理
待機時間をゼロにする非同期設計
- 配置計算のボトルネックは、データベースからのデータ取得や、外部API（資格確認など）との通信における「待ち時間」です。FastAPIは非同期処理（
async/await）に対応しているため、データ通信中にCPUを遊ばせることなく、他の計算や処理を同時に進めることができます。これにより、処理全体のスループットが劇的に向上します。
Cloud Runによる垂直・水平スケーリング
負荷に応じて瞬時に増減する処理能力
- システム全体をGoogle Cloud Run上に構築しています。通常時は最小限のコストで稼働し、配置計算が集中する時間帯には、自動的に複数のコンテナ（インスタンス）に処理を分散（水平スケーリング）します。これにより、警備員が数百人に増えても、サーバーダウンや処理遅延のリスクがありません。
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