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。

注釈

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

【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

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Nuorium Modeling Agent Project

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