愉快通快の技術基盤は、「データ基盤層・ロジック層・カスタマイズ層」の3層分離設計と、単一責任・疎結合・再利用性に基づくマイクロエンジン設計で構成されています。
各層が独立して機能する構造。ある層の変更が他の層に波及しない設計が、システムの安定性・セキュリティ・拡張性を同時に担保。
顧客ごとの業態・業種・固有要件をこの層で完全に吸収する。ロジック層のエンジンを一切変更せず、パラメータ設定とUIで全ての顧客差異に対応。
製造業・商社・小売・D2Cの業態差異はすべてパラメータで表現。サービスレベル・リードタイム係数・コスト重み付けを顧客ごとに個別設定。
React製統合ダッシュボード。GYR在庫状態・発注推奨・統合物流コストをリアルタイム可視化。ロールに合わせて表示を切り替え。
既存システム（ERP / WMS / EC）とのAPI連携を担当。他層を変更することなく、新しい連携先の追加・変更が可能。
TOC×数理最適化×AI予測の実装層。3つのマイクロエンジン（DCO・IPO・O²）が独立して動作し、それぞれの最適化問題だけを専門的に解く。
キャリア選定・CBM最適化・梱包計算を専任で担当。リードタイムと物流コストの2パラメータを受け取り、最適リストを出力。
倉庫への在庫配置最適化を専任。需要予測＋機械学習モデルで需要を予測し、全倉庫への最適配分を出力。
発注量・発注点の計算を専任。ROP = SS +（予測需要×LT）を日次更新し、GYR管理・アラート制御を実行。
全ての最適化計算の原料となるデータを収集・整備・提供する基盤。ここが正確でなければ、どれだけ優れたアルゴリズムも意味をなさない。
売上・在庫・配送履歴データをリアルタイムで収集・クレンジング。上位層へはAPIを通じてのみ提供し、実装詳細を隠蔽。
需要予測モデル（WAPE動的重み付け）等を管理。学習・推論・更新のライフサイクルをAzure ML上で自動化。
顧客データを完全分離管理。カスタマイズ層からの直接アクセスを不可能にし、不正アクセスをアーキテクチャレベルで排除。
カスタマイズ層はデータ基盤層へ直接アクセス不可。顧客設定の変更がデータやアルゴリズムを汚染するリスクをアーキテクチャで排除している。
ロジック層のエンジンを更新しても、顧客設定もデータ基盤も変更不要。新アルゴリズムのリリースが既存顧客への影響ゼロで実現できる。
新顧客の追加はカスタマイズ層のパラメータ設定のみ。ロジック層・データ基盤層はそのまま再利用。SaaSとしての低コスト展開の根幹をなす。
「大きなモノリスシステム」ではなく「小さな専門エンジンの集合体」として設計する。各エンジンは以下の4原則に従い、複雑な最適化問題を独立・協調しながら解く。
各エンジンは特定の機能に特化する
一つのエンジンは一つの最適化問題だけを解く。「配送コストを最安にすること」だけに集中するエンジン、「在庫をどの倉庫に置くか」だけに集中するエンジン——専門化することで品質が上がり、バグの原因も特定しやすくなる。
エンジン間の依存関係を最小化する
あるエンジンを変更・更新したとき、他のエンジンに連鎖的な影響を与えない構造。エンジン同士は定義されたインターフェース（API）のみを通じて通信し、内部の実装には直接依存しない。障害が局所化され全体停止を防ぐ。
複数の最適化エンジンで共通利用する
需要予測・LT計算・コスト計算など、複数エンジンが必要とする処理を「共有モジュール」として独立させる。各エンジンはこれを呼び出すだけでよく、同じロジックを複数箇所に書く必要がなくなる。修正が一か所で済み、品質が一貫して保たれる。
新しい最適化要件に柔軟対応する
新しい最適化が必要になったとき、既存エンジンを改造するのではなく、新しいエンジンを「追加」する。既存の動いているシステムへの変更を最小化しながら、機能を拡張し続けられる。オープン/クローズド原則——変更に閉じ、拡張に開いた設計。
3層分離の実装詳細・マイクロエンジンの設計思想について、技術的な深い議論を歓迎します。