================================
Nuorium Optimizer 生成 AI 活用マニュアル
================================

**Version 1.28.0**

概要 (Overview)
===============

本マニュアルでは、大規模言語モデル（LLM）を活用して、最適化モデルの構築を自動化するための専門的手法を解説します。
対象ツールは以下の2つです。

- **PySIMPLE** — Python ベースのモデリングライブラリ。LLM に最適化コードを自動生成させます。
- **Nuorium Optimizer Excel アドイン** — Excel 上で最適化モデルの入出力を設定するアドイン。LLM に入出力の範囲設定手順を生成させます。

具体的には OpenAI 社の ChatGPT を例に説明しますが、Anthropic 社の Claude や Google 社の Gemini など、他の LLM でも同様に適用可能です。

.. note::
   ChatGPT は OpenAI 社の、Claude は Anthropic 社の、Gemini は Google 社の商標または登録商標です。
   本マニュアルで使用される製品名・サービス名は、各社の商標または登録商標です。

**4段階プロセス**:

- **(a) Documentation の理解** — PySIMPLE または Excel アドインのドキュメントを LLM に学習させる
- **(b) 問題から数式への変換** — 最適化問題を数学的モデルに変換（共通）
- **(c) 数式からコード生成 または 設定生成** — PySIMPLE コード、または Excel 入出力設定手順を生成
- **(d) 結果の確認と出力** — 求解結果を確認・集約する

例えば、以下のような問題に対して、PySIMPLE コードまたは Excel アドインの設定手順が生成されます。

**問題設定例**

.. code-block:: text

   【問題：生産計画問題】
   ある工場で3つの製品（A, B, C）を生産します。

   データ
   - 製品の利益（円/個）: A=1000, B=1500, C=1200
   - 材料1の使用量（kg/個）: A=2, B=3, C=1
   - 材料2の使用量（kg/個）: A=1, B=2, C=3
   - 労働時間（時間/個）: A=1, B=1.5, C=2
   - 利用可能な材料1: 100kg
   - 利用可能な材料2: 120kg
   - 利用可能な労働時間: 80時間

   要求: 利益を最大化する生産計画を求める

ツール比較
==========

.. raw:: latex

   \newpage

.. toctree::
   :maxdepth: 3
   :caption: 目次

   pysimple
   excel_addin

参照情報
========

- `Nuorium Optimizer Excel アドイン マニュアル <https://www.msi.co.jp/solution/nuopt/docs/excel/index.html>`_
- `Excel データ範囲登録の解説 <https://www.msi.co.jp/solution/nuopt/docs/excel/articles/data-range-registration.html>`_

----

**Nuorium Modeling Agent Project**

Copyright |copy| 2026 Nuorium Optimization Team. All rights reserved.

.. |copy| unicode:: 0xA9