株式会社NTTデータ数理システム

Skill

得意とする領域・技術

トップ研究者タイプ

数理最適化のアルゴリズム開発やソルバ知識を生かしたモデリングを得意とする。
アルゴリズム開発では、特に離散・整数計画を中心としてアルゴリズム（数理科学）とメニコアなどのプログラミング（コンピュータサイエンス）の両面で日々ソルバの向上を目指している。

研究では決められた指標をもとに性能向上を目指しつつ、現場のお客様の「使用感」とのバランスをとって開発を進めていく、お客様目線での開発を行うことを重要視しています。

Achievements

主な実績

2007年: 入社

2007年～2017年: マーケティング、エネルギー、シフトスケジューリングなどの分野における、数理最適化を活用したアプリケーション開発の受託案件を担当

Nuorium Optimizer の開発
主に混合整数計画ソルバの開発を担当

2018年: ドイツの研究所 Zuse Institute Berlin に１年間滞在し、数理最適化技術の研究を行う

2019年～: Nuorium Optimizer の開発をチームリーダーとして担当

Style

スタイル・仕事との向き合い方

Nuorium Optimizer を通じて数理最適化技術をリードする

私は現在、主に汎用数理最適化ソフトウェアである Nuorium Optimizer の開発のチームリーダーとして業務に従事しています。
数理最適化自体は 50 年以上の長い歴史を持った技術ですが、今なお進化し続けています。

私のミッションの一つは、数理最適化に関する研究にアンテナを張り、有望な技術を見出し、Nuorium Optimizer に取り入れることです。
もちろん、ただ取り入れられるだけではなく改良を加えたり、またあるいは自分たちで新たな手法を創案することもあります。

興味深いのは、現場で使われることを通じてアルゴリズム・ソルバの成長が促されるというプロセスです。
一例として、WCSP タブーサーチという「京都大学・問題解決エンジンプロジェクト」が開発したアルゴリズムがあります。
このアルゴリズムは Nuorium Optimizer に搭載されて以来シフトスケジューリングをはじめ数多くの実務に適用されましたが、そうした中で開発時には思いもよらかった課題に直面し改良が加えられています。

2018 年にはドイツの研究所 Zuse Institute Berlin に１年間業務の一環として滞在いたしました。
こちらの研究所では数理最適化の研究者が世界中から集い、私も大いに刺激を受けました。
こちらでの滞在成果として切除平面と呼ばれる技術の開発を行いNuorium Optimizer にも成果を取り込んでいます。技術詳細は以下の論文にまとめております。

藤井浩一. "発電機起動停止計画問題のための切除平面の改良と分枝限定法の並列化." スマートグリッド(2022): 30-33.

また、滞在時にスタートした「二次割当問題」という数理最適化問題を解くというプロジェクトではいくつかのベンチマーク問題に対して世界で初めて最適解を証明するという成果が得られました。こうした研究成果も将来的に Nuorium Optimizer に取り込められればと考えています。

世界との技術交流や現場からのフィードバックを通じて Nuorium Optimizer の技術力を高め、希少な国産ソルバとして世界の数理最適化ソルバと競い合っています。
Nuorium Optimizer は 20 年以上の長い歴史を持つソフトウェアですので後方互換性などの品質にもしっかり目を配りながら、日々改良に知恵を絞っています。

数理最適化が形作る未来

地球環境問題や人口減少などの社会的なイシューから、企業の大小様々に抱える課題まで、数理最適化をそれらの解決の糸口となるポテンシャルを秘めています。数理最適化技術の発展に伴い、その活用例はますます広がりをみせるでしょう。数理最適化の未来に夢みる一技術者として、その一端を担えるべく、今後も研究開発に取り組んでいきたいと思います。