S4 Simulation System を実際にご利用頂いているユーザー様の事例をご紹介いたします。
製造
AGC 株式会社 尊田 嘉之 様、中元 正司 様
科学的な問題解決手法と最新のデジタルツールの組合せと、知見を積んだ部員により数多くの改革を成功させている。その中からシミュレーションツールであるS4 Simulation System（以下、S-Quattro）を活用して解決した事例を2つご紹介する。(インタビュー記事はこちら)
(ユーザコンファレンス2020 ご講演)
「改善・革新活動におけるS4(Speedy・Simple・Smart・Simulation)」
ご講演ダイジェスト動画(NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)
ライオン 株式会社 山尾 ジキソン ヒデキ 様
調達から受注に至るまでのサプライチェーンマネジメント（以下、SCM）のシミュレーションシステムとしてS4 Simulation System（以下、S-Quattro）を新たに導入。生活者が求める商品が速やかに行き届く状況を企業運営の理想のひとつとして位置づけ、SCM全体の最適化を推進している。(インタビュー記事はこちら)
(ユーザコンファレンス2020 ご講演)
ご講演ダイジェスト動画(NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)
(対談：サプライチェーンマネジメントの最適化を目指して)
サプライチェーンマネジメントへのシミュレーション活用の取り組みや、数理最適化や機械学習ではなく、シミュレーションを選んだ理由、 S4 Simulation Systemを利用するメリットや技術的な課題について、S4 Simulation Systemの開発メンバーの豊岡がお話を伺いました。
対談動画はこちら(NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)
株式会社 荏原製作所 様
(ユーザコンファレンス2020 ご講演)
S4シミュレータと強化学習を用いた計画のAuto Planning
JFEスチール 株式会社 様
(ユーザコンファレンス2016 予稿)
鋼材の温度計算と加熱炉制御 ～シミュレーションと最適化の実用化事例紹介～
東京エレクトロン 株式会社 岩永 修児 様
(ユーザコンファレンス2019 予稿)
半導体製造装置におけるウェハ搬送シミュレーションモデルの開発
NTTデータ数理システム技術者インタビュー
強化学習とは？機械学習との違いや製造業における具体例
最近は製造業の生産工程での強化学習の活用のご相談が増えてきました。今回は製造業を中心とした強化学習の実務での活用についてNTTデータ数理システムの有識者である松下さんにインタビューしました。(インタビュー記事はこちら) (pdf版はこちら)
公共・社会インフラ
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 富士通ソーシャル数理共同研究部門様
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所富士通ソーシャル数理共同研究部門様では、福岡空港を訪れる旅客満足度向上の為の数理技術を開発されています。 その取り組みの一つとして、国際線ターミナルの手続きにおける混雑シミュレーションを S4 Simulation System を用いて開発し、 混雑解消の為の施策検討を開始しました。
プレスリリース
九州大学と福岡空港ビルディング、富士通研究所が旅客満足度向上にむけた実証実験を開始（外部リンク）
富士通研究所 人工知能研究所/早稲田大学 社会シミュレーション研究所/九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 大堀 耕太郎様
(ユーザコンファレンス2015 予稿)
社会システムデザインにおけるシミュレーション技術の役割 ～「正しさ」を捨てることで見える新たな可能性～
富士通研究所 人工知能研究所 山根 昇平 様
(ユーザコンファレンス2016 予稿)
顧客満足度向上のための人流制御ソリューションの研究
富士通研究所 人工知能研究所 山田 広明 様
(ユーザコンファレンス2017 予稿)
空港における旅客の混雑緩和のためのモデリング＆シミュレーション~技術を社会に根付かせるための現場起点のアプローチ~
株式会社NTTデータ様
人流分析サービス「BizXaaS Map」
・NTTデータ様の「BizXaaS MaP🄬（ビズエクサースマップ）人流分析サービス」と、NTTデータ数理システムの S4 Simulation System（以下、S-Quattro）が連携。
・人流分析から複数プランのシミュレーション、その結果の効果検証や評価までワンストップで提供、効果的な事業案策定や課題解決を支援。
(インタビュー記事はこちら)
道路交通シミュレーション
株式会社NTTデータ様は官公庁や自治体、企業など広く社会に情報システムを提供しています。アジアなど交通の密集が進む世界の大都市への提案として、道路交通の渋滞を予測し、 適切な交通量になるよう信号制御を行う先進的なシステムを開発されました。 そのシミュレーション基盤として重要な役割を果たしているのが、S4 Simulation System です。
(インタビュー記事はこちら)
航空管制シミュレーション
交通ITSにおける渋滞シミュレーションをはじめ、交通分野の技術開発に注力しているNTTデータ。今回は、その一環として航空シミュレータを開発した。 シミュレータの開発には S4 Simulation System を利用し、日本上空を飛行している航空機の渋滞状況を、シミュレーションによって再現、評価している。
(インタビュー記事はこちら)
日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 様
NTTコミュニケーション科学基礎研究所様では、テーマパークでのアトラクションの待ち時間を削減する為の手法を研究をされています。その研究の中で、S4 Simulation System を活用。マルチエージェントシミュレーションによって、提案手法の定量的評価を行うことにより、その有効性を示しました。
(インタビュー記事はこちら)
(ユーザコンファレンス2018 予稿)
遊園地の混雑度シミュレーション
機関誌「オペレーションズ・リサーチ」66巻1号)
テーマパーク問題の新展開（外部リンク）
人工知能学会論文誌 32 巻 (2017) 5 号 p. AG16-F_1-8
特集論文 「エージェント技術とその応用2017」
混雑飽和状態の遊園地における待ち時間削減手法のシミュレーション評価（外部リンク）
株式会社 リクルートマネジメントソリューションズ 仲間 大輔 様
(ユーザコンファレンス2018 予稿)
シミュレーションで「個と組織」を理解する ~ 組織マネジメントへの応用に向けて ~
都築電気株式会社 様
(ユーザコンファレンス2021 予稿)
シミュレーションを活用した公共施設の待ち時間削減への取り組み
ご講演ダイジェスト動画(NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)
保健・医療
国立保健医療科学院 健康危機管理研究部 市川 学 様
市川先生はエージェントベースの疫学シミュレーションの専門家で、これまでに伊豆大島を対象としたインフルエンザの感染プロセスのご研究 をされてきました。今回は、より局所的な空間である、家庭や学校内における感染リスクの評価に S4 Simulation System を活用されました。 シミュレーションでは、ソーシャルフォースモデリング機能を用いて、感染プロセスに必要となる人々の接触頻度の見える化をされています。
第75回日本公衆衛生学会総会 「生活空間におけるインフルエンザ感染シミュレーションを用いた感染プロセスの分析」
教室内シミュレーションデモ動画 (NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)
世帯内シミュレーションデモ動画 (NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)
コールセンター
TOTO 株式会社 様
TOTO 株式会社様では特約店や施工店からの専門的な問い合わせに対応する部門を事業部ごとに設けています。 こうした問い合わせ部門における応答率とオペレーター数のバランスを求めるのに、S4 Simulation System を活用。 シミュレーションによって導き出された結果は、適正な人員配置を検討するための具体的なデータとして役立っています。 (インタビュー記事はこちら)
株式会社 TMJ 様
(ユーザコンファレンス2014 予稿)
数理技術で会社の成長をサポート ～コールセンターにおけるシミュレーション＆最適化技術の応用事例～
マーケティング
株式会社アサツー ディ・ケイ様
(ユーザコンファレンス2011 予稿)
エージェント・ベースド・シミュレーションによる、コミュニケーション効果測定モデルの開発に向けて
(ユーザコンファレンス2014 予稿)
消費者を“動かす”には？ ～エージェント・ベースド・モデル（ABM）による消費者行動の表現～
流通・小売
配送・物流
沖電気工業 株式会社 樋田 愛 様
国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下、NEDO）の公募事業に採択され、AI間連携基盤技術の開発に取り組んでいる沖電気工業株式会社様。労働者不足や二酸化炭素排出といった社会課題を解決し、トラック輸送業界の発展に寄与する新しいマーケット構想の実現に向けて、NTTデータ数理システムのツールや実装サポートを活用しながら研究開発を進めている。(インタビュー記事はこちら)
機関誌「オペレーションズ・リサーチ」66巻1号)
自動交渉プラットフォームを有する混載マッチングシステムの提案（外部リンク）
建築
株式会社 NTTファシリティーズ 様
(ジャパン・レジリエンス・アワード(強靭化対象)優秀賞 受賞)
地震の多い日本にあって、近年、超高層建物における「長周期地震動」が問題となっている。大きな地震に伴って建物が大きく長時間揺れるこの現象をいかに抑止するか。建築構造の専門家集団を有する株式会社NTTファシリティーズでは、この建物の振動制御技術に深層強化学習を用いたAIをいち早く導入し、新たな制振システムを実現している。
(インタビュー記事はこちら)
DX人材育成
株式会社 アイデミー 様
(アカデミックコンファレンスFY2021ご講演資料)
DX時代における人材育成 -Aidemy Business Cloudのご紹介-
ご講演ダイジェスト動画(NTTデータ数理システムYoutube公式チャンネル)