ワークフォース最適化 インテリジェンスAEC企業のための
Atlasは、貴社の実力を映すデジタルツインです。一人ひとりの社員を、実際に担える業務と結び付けて可視化します。チームの稼働率、眠っている収益を引き出すクロストレーニングの道筋、そして受注前に見える実行リスクまで、着手前に把握できます。
採用ゼロのまま、収益の最大化を支援します。
すべての回答は、貴社の社内データに加えて4,324件の出典付きファクト（1,069の公開情報源）から算出され、必ず人の確認を経ています。
$86.3M of active pipeline, you didn't know you could staff.
- $47.5Mstaffable todayof current pipeline, zero new hires, moves included
- +$0.0Munlockedthrough reallocation and cross-training, zero hires
- $12.4Mexternal work in reachcurrently staffable, from 46 open solicitations scanned against your bench
- Environmental 2 compliance seats cross-trained+$4.6M
- Civil & Transportation 3 reallocations across benches+$3.2M
- Structural 1 senior move unlocks a program+$2.0M
Six priced moves, each a named person, zero hires.
What remains after the moves: $29.0M short, every gap named, the fix priced at $400K.
every number opens to its evidence増員せずに、さらに収益を伸ばせるか?
Your systems
- HRISPeople and titles
- ERPUtilization
- CRMPursuits
- FinanceMargin and backlog
What Atlas unlocks
- Newly staffable todayWork in the pipeline you already won
- Revenue unlocked by cross-trainingPriced moves, zero hires
- External revenue in reachPublic solicitations matched to your bench
- Competitive pricingA team that delivers the same work for less
ニューロシンボリックAIが、分断されたデータを生きたAECオントロジーへと構造化し、数値は決定論的な計算が担います。稼働率、フィー、マージン、あらゆる数字が出典まで遡れます。その先にあるのは、死角が収益に変わる瞬間です。
分断されたデータを、収益のために最適化。
- $0.0M
- 配置可能なのに未配置だった案件を発見
- 0
- 獲得に必要な新規採用
- 0
- 社員の裏付けとなる出典付きの能力
- 0s
- 質問から回答まで
配置できるとは思わなかった仕事が見つかる
Atlasは、受注が進む案件に対して社員の状況を常時照合します。稼働率を目標値と突き合わせ、今いる人材を必要なチームへ変えるクロストレーニングの機会を見つけ出します。そこに$9.8Mが眠っています。
ATLASWorkforce OptimizationWon Work, Currently Unstaffed
Run Capacity Intelligenceもう二度と商機を逃さない
Atlasは事業開発を自動化します。毎晩、公共調達ポータルに公示された全案件を読み込み、貴社の人材と突き合わせ、本当に勝てる$12.4M分だけを、チーム編成と価格まで揃えて提示します。
ATLASWorkforce Optimization · ExternalOpen solicitations, matched against your entire firm
SAM.gov, Caltrans, and city and county portals, watched nightly
City of San Rafael PA&ED
5 / 5 coveredBuilt from the whole firm's bench, every seat available today. No new hires.
- N. AlexandrosSenior Principal · Oversight44% utilized
- A. Mehta, PEPrincipal · PM58% utilized
- R. PikeStructural · Engineer62% utilized
- J. ValeEnvironmental · Analyst38% utilized
- C. TrentCompliance · Analyst41% utilized
Every seat under 65% utilized. The capacity to win this exists today.
- Fee
- $4.5M
- Delivery cost
- $3.28M
- Margin
- $1.22M
- Margin %
- 27%
- Scanning 46 open solicitationsWaiting
- Matching 4,324 capabilities across the firmWaiting
- Checking utilization and availabilityWaiting
- Building a team that can win itWaiting
- Pricing delivery at your ratesWaiting
$4.5MBuilt from the whole firm's bench, every seat available today. No new hires.
最先端のAECインテリジェンスを、手のひらに
私たちは業務配分で立ち止まりませんでした。Atlasは、フロンティアAIと決定論的計算の最先端の組み合わせをデジタルツインに適用します。どんな状況も実際に起こる前にモデル化し、コストが発生する前に結末を読めます。
他のソフトウェアには真似できないモデリング。何でも聞いてください
AEC企業だけが抱える課題に向けたフロンティアAI。普段の言葉で質問すれば、数秒で回答が返り、すべての行に根拠が付いています。
You're on track to win $29M of work you can't staff.
- Confidential hyperscale developer75GOOD$12.5M
- Mid-Atlantic private university83STRONG$8.5M
- Brooklyn residential developer100STRONG$5.2M
- NJ schools development authority86STRONG$2.8M
Weighted across six active client relationships, recomputed as the roster and pipeline change.
You're on track to win $29M of work you can't staff.
- Confidential hyperscale developer75GOOD$12.5M
- Mid-Atlantic private university83STRONG$8.5M
- Brooklyn residential developer100STRONG$5.2M
- NJ schools development authority86STRONG$2.8M
Weighted across six active client relationships, recomputed as the roster and pipeline change.
社員名簿に何でも質問。出典付きの回答。
普段の言葉で質問できます。「$50M超の病院案件を率いた経験者は?」Atlasは出典付きの根拠で回答し、一人の退職がどこに響くかまで示します。
サービスを見るEvery chip links to its source. Nothing locks until three independent sources agree.
追いかける前に、遂行できるかを知る
RFPをAtlasに渡すだけ。レディネススコア、自社人材からの推奨チーム、そして採用・外注・育成によるギャップ解消プランを、スケジュール付きで受け取れます。
サービスを見る- N. AlexandrosSenior Principal85Good fit44%Available
- A. Mehta, PEPrincipal80Good fit58%Limited
- S. DonnellyMng. Principal75Good fit76%High utilization
Scored from the RFP against your live bench, with every path to close the gap priced before the go/no-go meeting.
どんな結末も予測する
Atlasは貴社をデジタルツインとして再構築します。社員、資格、プロジェクトのすべてが出典付きの根拠に支えられ、そこに問いかけられます。既に知っていることではなく、誰の頭にも収まりきらないこと。二つの案件が同じ四半期に重なったとき人員はどうなるのか、どちらを動かすべきか。
All three thin benches come due in the same quarter.
Geotech and civil are deep enough to absorb both. These three are not.
Modeled on the live twin: 272 colleagues, every claim cited, refreshed as the firm changes
- すべての記述に出典
- 単一障害点を自動で警告
- 資格カバレッジを一目で
受注を決める前に、どこが壊れるかを知る
隠れたキャパシティを見つけるのと同じツインが、受注をストレステストにかけます。その案件が最も手薄な部門から何を奪い、何を枯渇させ、対策に何がかかるのか。
ストレステストの様子を見る
ATLAS/ Portfolio Coverage · What-ifMMeridian · What-if scenarios
Hypothetical scenario · deterministicYou have the skill, not the bench. Phase 2 pulls from Electrical and MEP at once, your two thinnest benches.
Don't hire piecemeal: build the power bench or bring in an MEP specialist.
On paper this staffed. Drag it: a modest shift adds roles you can't recruit before ramp. You'd be committing with almost no margin, and something always moves.
You have the skill, not the bench. Phase 2 pulls from your two thinnest benches at once.
Don't hire piecemeal: build the power bench or bring in an MEP specialist.
AIが根拠を見つける。計算と従来型ソフトウェアがスコアを付ける。
ブラックボックスはありません。AtlasのAIが根拠を集めて出典を示し、決定論的なスコアリングが判定を下します。
常に出典付き
すべての回答が、その裏付けとなる根拠に100%リンクしています。
3系統で裏付け
独立した3つの情報源が一致するまで、何も確定しません。
決定論的スコアリング
レディネススコアは透明な計算から生まれます。モデルの気分ではありません。
即答
全社員を対象に、質問から回答まで数秒。
導入の流れ
Atlasが公開情報を読む
公開されたプロジェクト記録から、初期の能力マップを構築します。連携作業もIT案件もゼロ。
貴社チームが修正と確認
レビューのたびにマップが精緻になります。
準備ができたらシステム連携
パイプラインと稼働率のデータを段階的に取り込み、毎月成果物を届けます。
「10年以内に、すべてのAEC企業は、社員の集合的な専門性を把握し、それを仕事と結び付け、死角を収益に変えるシステムの上で動くようになります。私たちはそのシステムを作っています。デモは営業チームではなく、私たち自身がご案内します。」
