最適化とは？

技術概要

技術特性
様々な要素の組み合わせから
最良のパターンを選ぶ技術
解決する問題（=最適化問題）

以下に要素分解できる問題

  • 変数（組み合わせ）
  • 制約（守らなければならない条件）
  • 目的（目指すべき状態の定義）

ビジネスプロセスにおける
最適化

データ活用のステップ 主な技術（ソリューション） 収集：必要な情報や過去実績や内外環境など関連情報を集める・・・IoT：モノの状態や動きを感知して自動的にデータを取得することができる 分析：収集した情報を元に今まで何がなぜ起きたのかを分析する・・・BI：蓄積された大量のデータを統合し、可視 化分析することができる 予測：分析をもとに今後何が起きるのを予測する・・・機械学習（AI）：学習データに基づき、未知の状態やモノに対して判断予測することができる 計画：予測をもとに行動の元となる施策を立案する・・・最適化（AI）：制約や目的に応じた最適な状態や行動を導き出すことができる 実行：計画に基づいて業務を遂行する・・・産業機械/RPA：作業ルールに基づいたオペレーションを自動で実行することができる データ活用のステップ 主な技術（ソリューション） 収集：必要な情報や過去実績や内外環境など関連情報を集める・・・IoT：モノの状態や動きを感知して自動的にデータを取得することができる 分析：収集した情報を元に今まで何がなぜ起きたのかを分析する・・・BI：蓄積された大量のデータを統合し、可視 化分析することができる 予測：分析をもとに今後何が起きるのを予測する・・・機械学習（AI）：学習データに基づき、未知の状態やモノに対して判断予測することができる 計画：予測をもとに行動の元となる施策を立案する・・・最適化（AI）：制約や目的に応じた最適な状態や行動を導き出すことができる 実行：計画に基づいて業務を遂行する・・・産業機械/RPA：作業ルールに基づいたオペレーションを自動で実行することができる

AIとしての最適化

アルゴリズムベース 最適化:評価のアルゴリズム（ルール）を与えられることで、無数の組み合わせ選択肢から最良のものを特定する←→機械学習:大量の学習データで訓練されたモデルによって、未知の状態やモノに対して判断・予測するアルゴリズムベース 最適化:評価のアルゴリズム（ルール）を与えられることで、無数の組み合わせ選択肢から最良のものを特定する←→機械学習:大量の学習データで訓練されたモデルによって、未知の状態やモノに対して判断・予測する