サプライチェーン最適化、数理最適化、AI、SCMOPT、最適化ソルバー、python、可視化などのテーマで実務に役立つ様々な情報発信を行います。
コロナ禍で重要になる最適化モデル（１）シフト最適化
シフト最適化 コロナ禍においては，人的資源（スタッフ）の適切な配置が重要性を増すと考えられます．たとえば，スーパーのレジに適切な人数を適切な時間に配置しないと，お客さんがたくさん並んでしまい，コロナへの感染危険度が増しま […]
オンラインスプリント
オンライン デザイン スプリント コロナ時代を生き残るためのオンライン デザイン スプリント with MIRO+ZOOM 弊社では以前から問題解決方法として，DESIGN SPRINTを推奨していました．これは，Goo […]
実務的な需要予測手法
量的な予測手法の分類 予測は大きく質的な予測と量的な予測に分けられる．ここでは，量的な予測に限定して話を進める．量的予測手法は，大きく分けて時系列モデルと回帰モデルに分類できる． 時系列モデル 時系列予測は，時系列データ […]
野々部教授の講演ビデオ
弊社技術顧問の野々部宏司教授が2015年度の最適化セミナーでご講演された内容です． スケジューリング最適化ソルバーOptSeqの作者の1人でもあられる先生が，資源制約付きスケジューリング問題に対するモデルの拡張を分かりや […]
深層学習の歴史（パーセプトロンからTuring賞まで）
いま流行の深層学習(deep learning)はニューラルネットから生まれ，そのニューラルネットはパーセプトロンから生まれた．起源であるパーセプトロンまで遡ろう． 1958年に，コーネル大学の心理学者であったF. Ro […]