株式会社NTTデータ数理システム

Skill

得意とする領域・技術

モノづくりタイプ

数理最適化を活用し、お客様の業務課題を解決する。
数理最適化とソフトウェア工学の知識を磨き、お客様に長く活用してもらえるプログラムを提供する。

Achievements

主な実績

2017年: 入社

2017年～: 数理最適化を活用するアプリケーション開発の受託案件を担当

2022年: PGBattle2022 においてNTTデータ数理システムチームの3位入賞に貢献

主な業務実績

大手製造会社の素材切り出しシステム
大手エネルギー会社の配船計画システム
大手広告会社の広告割り当てシステム

Style

スタイル・仕事との向き合い方

リーダーとして数理最適化プロジェクトを推進する

お客様の業務課題の解決に数理最適化を活用したシステムを導入するプロジェクトを担当しています。当社は数理最適化を活用するコアアルゴリズムの実装を担当し、情報システム部門やいわゆるSIerと連携してシステム化するというのがよくある座組です。

最近はプロジェクトリーダーという立場を任され、次の二つの切り口を特に意識してプロジェクトに取り組んでいます。

1.お客様の要望を整理し、現実的な要件の落としどころを探ること
2.開発しているソフトウェアの品質・寿命などの状況を把握し、開発方針を定めること

難易度やコストを考慮して、実現可能な落としどころを探る

数理最適化が価値を発揮する場面の一つが大規模な基幹業務の効率改善で、私もこのようなプロジェクトに携わっています。実務運用も含めて息の長いプロジェクトになるため、プロジェクトの途中でお客様から追加機能の要望をいただくことも多いです。

ご要望いただいた機能を実現する方法を可能な限り考えますが、数理最適化の問題として解くことが難しくなる、まったく別の枠組みの問題になり一から検証が必要になる、などの理由で工数や費用がかさみ、現実的に実現できないこともあります。

このような場合には、技術的な難しさを伝えてご納得いただき、実現可能かつお客様の要望をできるだけ満たすための方策をお客様と相談します。やりたいことと技術的に可能なことをすり合わせて、ご納得いただける落としどころを探していきます。

数理最適化とソフトウェア工学、両方の技術を磨き活用する

業務の遂行に当たっては、社会人・技術者として様々な能力を試されていると感じており、学ぶことは欠かせません。

実務運用も見据えて長期間使えるプログラムを作るためには、長期にわたって品質を保てる保守性、機能追加に備えるための拡張性が必要です。このために、数理最適化だけでなく、ソフトウェア工学も意識して学び、より高品質なソフトウェアを提供していきたいと考えています。

最近、あるプロジェクトでタスク管理方法を改善しました。新たに言語化して入力する必要のある内容が発生し改善作業に時間はかかりましたが、チーム内で状況整理がしやすくなり、より良い方策を選べるようになったと感じています。実施したことだけ見ると難しいことではありませんが、こういった取り組みを、ソフトウェア工学に関する理解をベースに、本質を捉えて行うことが重要だと考えています。

プロジェクトを着実に遂行し、お客様に長く使っていただけるシステムを提供するために必要と感じた知識を日々吸収しながら取り組んで参ります。