【研究領域課題番号】19H00808 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

社会システム工学 / 経営工学 / オペレーションズリサーチ / 最適化 / 機械学習 / 社会実装 / アルゴリズム

【研究成果の概要】

機械学習システムの社会実装を促すために，機械学習システムの計算基盤を支える最適化アルゴリズムに着目し，錐最適化を中心的な技術として現実的な時間で高精度に解ける問題範囲を拡大，ならびに，離散構造を持つ問題を主な対象に計算効率の改善と理論性能保証の証明を行なった．一方で，機械学習モデルが出力する結果への利用者の安心感を高めるためのモデリング技法を開発した．特に，利用者の事前知識を学習モデルに反映させ，高性能性を保持しつつも，利用者の直観に反しない結果を導出する方法，ならびに，それを実現するためのアルゴリズムを多角的に開発した.

【研究の社会的意義】

Society 5.0の実現に向けては機械学習システムをより安心・安全に利用するための方法論の確立が重要であり，本研究では，その方法論の計算基盤である最適化アルゴリズムを刷新した．成果の一部はライブラリ等で公開され，比較的容易に利用できる形となっており，社会のさまざまな場面での活躍が期待できる．また，純粋数学の未解決問題に貢献する成果も得られた．事前知識の活用に基づく機械学習におけるモデリング技術は，汎用性が高く，また，高度な数学を用いずともその有効性や妥当性を議論できるものであり，一部の専門家による利用にとどまらず，こちらについても，社会のさまざまな場面での活躍が期待できる．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】30,420千円 (直接経費: 23,400千円、間接経費: 7,020千円)

【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】26242027 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

最適化 / 意思決定問題 / アルゴリズム / モデル化 / 数理計画問題 / 経営工学 / OR / 錐計画問題

【研究成果の概要】

本研究では、3つの目的に関して次のような研究成果をあげた。意思決定問題のモデル化では、国際分散投資におけるポートフォリオ最適化問題、コンテナターミナルにおける蔵置問題、多重共線性を考慮した変数選択問題などを整理してモデル化した。
アルゴリズムの開発では、線形計画問題を解く単体法とLPニュートン法、カバーリング整数計画問題を解く近似アルゴリズム、対称錘計画問題を解くロバストアルゴリズムなどに関する研究成果をあげた。
意思決定支援プラットフォームの開発では、実務上の制約をみたす大規模なスケジューリング問題、多期間ポートフォリオ最適化問題などに関するアルゴリズムを実装し、その性能評価を行った。

【研究の社会的意義】

意思決定問題のモデル化に関する研究成果は、今まで長年の経験を積んだ実務家のみが行うことができた意思決定を、最適化問題としてモデル化することにより、誰もが利用できるように可能性を広げたところに社会的な意義がある。
アルゴリズムの開発に関する研究成果は、最近とくに高度化あるいは複雑化している最適化問題をより正確かつ高速に解くための基礎研究として学術的な意義がある。
意思決定支援プラットフォームの開発に関する研究成果は、上記の基礎研究の成果を実務家が実際に利用するために必要であり、企業の業績改善・業務効率化に役立つものと期待できる。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31

【配分額】39,130千円 (直接経費: 30,100千円、間接経費: 9,030千円)