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数理最適化とは?AIや機械学習との違い、特徴や問題点、ビジネスへの活用事例についてわかりやすく解説!

2023.11.30

数理最適化はビジネスにおいてさまざまな場面で活用されており、今後も企業の経営課題や業務効率改善などに大きく貢献していくことでしょう。

そんな数理最適化についてあまり理解していない方は多くいます。

今回は、数理最適化やAIや機械学習との違い、特徴や問題点などをわかりやすく解説します。

数理最適化とは?

数理最適化とは、数学的な手法を用いて解決策が導き出せない問題に最適解を導き出す手法のことです。

特定の問題に対して成果を最大化させるための方法でもあり、日常生活の中でも数理最適化は活用されています。

また、企業の利益向上やコスト削減などの値を算出させることが可能です。

そのため、数理最適化を活用することでさまざまな問題を解決することができます。

数理最適化の特徴

数理最適化を活用することで、さまざまな問題を解決できます。

そんな数理最適化にはどのような特徴があるのか気になる方も多いです。

ここでは、数理最適化の特徴について解説します。

コスト削減が実現できる

数理最適化は、コスト削減が実現できます。

主に生産や輸送などの分野では、スケジュールの最適化やコスト削減に貢献することで、必要最適限のコストで高い利益や生産性を発揮させることが可能です。

さらに、生産計画やシフト作成なども数理最適化を活用することで、無人で短期間で行えるため、時間を大幅に削減できます。

そのため、製造業や物流業では数理最適化は活用されています。

品質向上ができる

品質向上も数理最適化を活用することで可能です。

品質向上のためには、生産コストや輸送コストの削減・最適化や顧客対応の精度を向上させて商品に反映させることなどが重要になります。

数理最適化を活用することで、それらの業務を全て最適化させることができスムーズな生産・輸送・顧客対応が実現します。

その結果、これまで以上に高い品質で商品を生産することが可能です。

ビジネス戦略の立案に役立つ

数理最適化は、データを元に意思決定や問題解決が行えるため、ビジネス戦略の立案に役立ちます。

これまでに蓄積した大量のデータを可視化して、そのデータを踏まえてさまざまな状況下でコスト削減や利益最大化を実現させられる戦略を立案します。

さらに、顧客分析や属人化の改善策を分析して、必要最低限のコストで高い成果を挙げられるような状態にします。

そのため、数理最適化を活用することで、効果的なマーケティング施策や企業戦略の立案が可能です。

数理最適化の問題点

ビジネスで活用できる特徴を多く持っており、実際に幅広い業界で活用されている数理最適化には、問題点も存在しています。

ここでは、数理最適化の問題点について解説します。

データがなければ始められない

数理最適化は、大量のデータを元にさまざまな分析や意思決定を行う技術なため、データがなければ活用できません。

例えば、初めて挑戦するプロジェクトやあまり実例がない事業の場合、事前にデータを収集して数理最適化を活用できる状態にする必要があります。

万が一、データが不十分であれば数理最適化は活用することができません。

そのため、十分なデータが収集できる物以外への活用が厳しい状態です。

工数や時間がかかる

数理最適化は、完成までに多くの工数や時間がかかります。

大量のデータからさまざまな条件や制約など踏まえた上で細かく分析・意思決定を行うため、プロジェクトによっては時間が不足してしまう可能性があります。

そのため、どこまで細かいデータが必要なのか判断して、簡単に分析できるデータをビジネスで活用することが大切です。

数値最適化の導入プロセス

実際に、数理最適化をビジネスで活用したい場合は、導入プロセスを理解してスムーズに取り入れられるようにしておきましょう。

数理最適化の導入プロセスには、主に以下4つの手順があります。

ここでは、数理最適化の導入プロセスについて解説します。

問題の整理をする

まず最初に、解決したい問題を整理します。

ここでは、「意思決定するもの」「制約や条件は何か」「最大化・最小化・標準化させたい値は何か」の3つの点を正確に整理することが大切です。

以上3つの点を整理しておくことによって、数理最適化でデータに基づいた正確な判断ができるようになります。

そのため、この最初のプロセスはこの後のプロセスにも大きく影響します。

最適化モデルを構築する(プロトタイピング)

続いて、先ほど整理した問題を数式にし、最適化モデルを構築します。

最適化モデルでは、「意思決定をするもの」を変数「制約や条件は何か」を制約条件「最大化・最小化・標準化させたい値は何か」を目的関数として表します。

以上のように、それぞれ求めているものを数式として表すことで、数理最適化に必要な条件を洗い出すことが可能です。

最適化モデルの検証をする

構築した最適化モデルを検証して最適解を導き出します。

この段階では、さまざまなツールを用いて最適化モデルの検証を行います。

数学的には、最適解が必ずしも現実の意思決定にはならないため、この段階で納得のいく答えにならなければ問題の整理から再度行うことが大切です。

また、納得のいくまで何度も繰り返し行うことが重要なポイントになります。

システム化する

納得がいくまで何度も検証と修正を繰り返したら、最後に最適化モデルをシステム化していきます。

1度システム化してしまうと再度修正することが困難になってしまうため、完全に納得のいく状態にした上でシステム化しましょう。

また、システム化実装にはPythonを用いて行われることが多いため、数理最適化を導入する場合は、Pythonを扱えるエンジニアの力が必要です。

最適化モデルをシステム化させられれば、数理最適化の導入は完了になります。

数理最適化とAIとの違い

AIとは、「Artificial Intelligence」という言葉の頭文字をとった名称であり人工知能という意味です。

人間のように考えて行動するプロセスをコンピュータで再現して活用する技術のことをAIといいます。

数理最適化は、特定の問題に対して数理的な手法を用いて解決策を導き出すための手法の1つであるため、AIとは違います。

数理最適化と機械学習との違い

機械学習とは、AIが与えられたデータからそのデータの傾向やルールを学習する手法のことです。

そのため、特定の問題の最適解を導き出すためのアプローチである数理最適化とは大きく違います。

例えば、「明日の天気予報を行う場合に用いられるのが機械学習」であり、「明日の天気から服装を判断するのが数理最適化」ということになります。

数理最適化とAIや機械学習は混同して認識している方が多くいますが、実際には大きく違ったものです。

これから数理最適化を学習する方は、以上の違いをしっかりと理解しておきましょう。

数理最適化のビジネス活用事例

数理最適化を活用することで、多くの問題解決に繋がります。

ただ、具体的にどのようなビジネスで活用できるのかあまり理解していない方も少なくありません。

ここでは、数理最適化のビジネス活用事例について解説します。

輸送・物流業界

数理最適化は、輸送・物流業界でよく活用されています。

主に、複雑な輸送ルートやスケジュールなどを最適化させることによって、人材不足が加速する輸送・物流業界でも限られた人材で効率的に業務を行うことが可能です。

さらに、スケジュールや計画を作成する担当者の業務負担も軽減されるため、長時間労働や時間外勤務などの削減にもなります。

エネルギー業界

エネルギー業界でも、数理最適化は活用されています。

エネルギー業界では、電力供給の最適化や最適な運用計画の作成、電力消費量の削減などを解決させるために活用されており、これにより大幅なコスト削減が可能です。

無駄なエネルギー消費を削減できたことによって、低コストで高い利益を実現させられるエネルギー会社が増加しました。

シフト作成業務

シフト作成業務は、数理最適化を活用することで効率的に行えます。

企業や店舗が抱えている数多くの人材のそれぞれの条件や希望などを満たした上で自動でシフトを作成することで、シフト管理にかかるコストを大幅に削減可能です。

さらに、従業員1人1人が不満なく働くことができたり、必要最低限の人員配置で人件費を削減させることもできます。

そのため、今後も多くの業界のシフト作成・管理で活用されていくことでしょう。

在庫管理業務

在庫管理業務も数理最適化を活用することで効率的になります。

在庫管理は、ニーズを予測して必要な在庫を補充してあまり必要のない在庫は補充しないなどの管理が大切です。

必要以上に在庫を仕入れてしまうと、欠品やあまりが増えてしまい無駄なコストにつながります。

数理最適化を活用することで、以上のような在庫管理業務を効率化し、最適な在庫数や在庫仕入れ管理を行うことが可能です。

そのため、ECサイトや通販サイトの在庫管理で活用している企業は多くなっています。

まとめ

数理最適化は、さまざまな業界で活用されており、経営課題の解決や業務効率化、戦略立案などで活躍しています。

さらに、これまで人では導き出すことができなかった答えを算出できるため、今後もより多くの分野で活用されていくことが予想されています。

これから数理最適化について理解を深めていきたい方やビジネスで導入を検討している方は、ぜひ今回の内容を参考にしてみてください。

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