顧客の多様化する嗜好に伴い，マス・カスタマイゼーションへの取組みが話題になっている．しかしながら，顧客の要望を取り入れ，製品の仕様を増やすと生産に関わる業務が複雑になり，顧客への納期回答業務も煩雑になる．本研究では，生産管理システムで扱われるATP(Available to promise) / CTP (Capable to promise)に対して，深層学習とBRMS(Business Rule Management System)を適用し，納期回答業務をシステム化する方法を提案する．さらに，優先度に基づくCTPによる納期回答の試行例を通じて，複雑な業務の簡素化を実現できる生産管理システムの構築内容を示すと共に，提案する方法の効果について検討する．
