数理最適化とは

数理最適化とは、データをもとにモデルを作成し、リソースの上限や制限に応じた最適な意思決定をサポートする手法です。ビジネスにて蓄積された膨大なデータや、機械学習等により予測された情報を活用し、業務上の課題を数学的に解決していきます。数理最適化を様々な業務に活用していくことは、DX（デジタルトランスフォーメーション）の一つと言えるでしょう。

ビジネスで数理最適化が活用される事例は多岐に及びます。例えば、配送を伴う事業における運送経路の見直しによるコストの最小化、決められた貨物量とコンテナの大きさに対応する積載量の最大化、人や物資といったリソースの最適なスケジューリングによる生産性向上など、身近な分野でも利用されています。

数理最適化サービスのプロセス

数理最適化のサービスを提供するにあたり、まずはお客様からのデータを受領しコンサルティングを行います。その後、コンサルティングの結果を反映したシステム開発へと移ります。

ヒアリングやサンプルデータの確認を経て、お見積・ご契約を行います。コンサルティングにおいてデータ分析・モデリングから最適解を利用した解決策のご提案まで行います。最適化計算においては適切なソルバーを選択し、有料のソルバーを利用する際は別途お見積りします。

コンサルティング後にシステム開発をご提案します。既存のシステムとの連携等にも対応いたします。

お客様の状況により進め方は変わることもあります。ページ下部の「お問い合わせ」よりお気軽にご相談ください。

主な使用技術

学位・経歴

主な論文・著書・講演

著書

• pandasデータ処理ドリル Pythonによるデータサイエンスの腕試し（翔泳社）
• Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門（翔泳社）
• 徹底攻略Python 3 エンジニア認定［基礎試験］問題集（インプレス）
• データ分析ライブラリーを用いた最適化モデルの作り方（近代科学社）
• 今日から使える！組合せ最適化 離散問題ガイドブック（講談社サイエンティフィク）
• モデリングの諸相 ORと数理科学の交叉点（近代科学社）
• Python言語によるビジネスアナリティクス 実務家のための最適化・統計解析・機械学習（近代科学社）

その他の著書は技術記事執筆のページもご覧ください。

講演

• 日本OR学会 第7回RAMPシンポジウム「大規模データベースの最適配置問題について」
• 日本OR学会 第19回RAMPシンポジウム「大都市災害における緊急物資の最適配送計画」
• 日本OR学会ORセミナー「Python言語によるビジネスアナリティクス」

社外・団体等活動（役職）・表彰・受賞

• 日本OR学会 研究普及理事（2012年〜2014年）
• 日本OR学会 会計理事（2016年〜2018年）
• 日本OR学会 第23回事例研究賞「自動車船積付け支援システムの自動席割について」
• 電子情報通信学会 NS研究賞「エンド・ツー・エンドの遅延時間保証が可能なコア網ネットワーク制御方式の検討」
• 日本OR学会 第43回普及賞