数理最適化の技術に夢をみる

藤井 浩一

数理計画部
藤井 浩一

学生時代は数学を専攻,2007 年にNTTデータ数理システム(当時 数理システム)へ入社。入社後は主にNuorium Optimizer の開発を担当。 2018 年には業務の一環としてドイツの研究所 Zuse Institute Berlin に滞在し、数理最適化技術の研究を行う。

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。

Our Data Scientists

データサイエンティスト

数理科学を信じ、数理科学を乗りこなす

シミュレーション&マイニング部

伊藤 孝太朗

リサーチャータイプ

データサイエンスにおける研究と実用の二刀流

シミュレーション&マイニング部

村田 智也

トップ研究者タイプ

現場のノウハウも取り込み、お客様が納得する分析結果を出し続ける

データマイニング部

中道 祐希

アナリストタイプ

「シミュレーション・数理最適化・機械学習」三種の神器を武器に課題を解決する

シミュレーション&マイニング部 

豊岡 祥

リサーチャータイプ

お客様や現場を巻き込んだ強いチームを作り、プロジェクトの成功に邁進する

数理ソリューション部

佐藤 誠

コンサルタントタイプ

データサイエンスが身近な世界を作りたい

データマイニング部

尾崎 博子

製品活用コンサルタントタイプ

長く使い続けられる、数理最適化システムを作る

数理計画部

岸本 祥吾

モノづくりタイプ

人類の英知をフル活用し、AIプロジェクトを生産的に推進する

数理工学部

大場 拓慈

アナリストタイプ

「いい結果が出ました」が ゴールではない 「日々業務で使っています」が 私のゴール

数理工学部

茂野 真弓

モノづくりタイプ

化学・物理法則をシミュレートする、サイエンスにおけるデジタルツインを推進

数理工学部

望月 俊輔

アナリストタイプ

アルゴリズムの美しさを楽しみつつ実用的で頑健な実装を目指す

数理計画部

清水 翔司

製品開発者タイプ

数理最適化の技術に夢をみる

数理計画部

藤井 浩一

トップ研究者タイプ