物流網を数学的に守る｜自律調整サプライチェーンOS デモ公開（最適化・異常検知・監査可能性）

更新日：12月14日

01. INTRO / はじめに：サプライチェーン最適化と異常検知のための自律調整OS—監査可能な数理制御GhostDrift数理研究所です。

先日公開した計算検証エンジン「ADIC」ですが、「で、具体的に何の役に立つの？」と思われた方もいるかもしれません。

その回答の一つとして、今回は**「物流（サプライチェーン）」**に特化した実用デモを開発・公開しました。

昨今、物流危機や在庫枯渇が社会問題になっていますが、実はこれ、従来のAIの弱点が露呈している例でもあります。

今回のデモでは、想定外の需要スパイクが発生した際、GhostDriftの理論がいかにして「物流の崩壊」を防ぐのか。その挙動をブラウザ上で体験できます。

このデモは、3つの倉庫（A, B, C）を結ぶ物流ネットワークのシミュレーターです。

以下の3段階のフェーズを通して、次世代の制御理論を体感できます。

ここでは、従来の「統計的予測」に基づく在庫管理を再現しています。

スライダーで「需要スパイク（注文殺到）」を起こしてみてください。

過去の平均値に基づいた最適化では、突発的な変化に対応できず、一瞬で在庫切れ（警告レッド）が発生し、配送網が麻痺する様子が見て取れます。

ここで我々の「GhostDriftエンジン」を起動します。

このエンジンは統計（確率）ではなく、「安全余力 $\delta$（デルタ）」という数理的な指標を下限保証します。

「倉庫Bが危ないなら、遠回りでも倉庫Cの在庫を融通する」といった判断を、人間が指示するのではなく、数式が自律的に導き出し、ネットワークを再構成します。

ADICの真骨頂である「Σ_1 台帳（検証レジャー）」を表示します。

AIが勝手に判断したように見えるルート変更が、実は「在庫が枯渇しないこと」を数学的に証明した上で行われていることが、ログとして確認できます。

今回のデモで注目してほしいのは、画面上のグラフ「安全余力 $\delta$ モニタ」です。

従来のシステムは「効率（速さ・安さ）」を最優先するため、ギリギリの運用になりがちです。

対してGhostDriftは、「有限閉包」の考え方に基づき、「システムが死なないための絶対的な領域」を確保することを最優先します。

コード上では、単なる条件分岐ではなく、構成的解析に基づいて「安全マージンが0を割らないルート」を探索・検証しています。

これが、不確実な現実世界で「止まらないインフラ」を作るための我々の答えです。

数理モデルが、机上の空論ではなく、実際のトラックや在庫を動かすOSになり得る。

その可能性を感じていただければ幸いです。

ぜひ、デモ画面で「負荷テスト」を実行し、従来型AIとの決定的な違いを体感してください。