＜数理最適化＞ 研究会 2022
共に探求するサスティナブルな未来 と 成長へのフロンティア
～ デジタル時代の課題解決と＜数理最適化＞の可能性 ～
ご招待
開催日時
- 第1回 2022年8月26日（金）12：00～17：00
（＊昼食付 / 受付11：30～）
好評にて満席となり、申し込み終了いたしました。 - 第2回 2022年9月16日（金）12：00～17：00
（＊昼食付 / 受付11：30～）
好評にて満席となり、申し込み終了いたしました。 - 第3回2022年11月9日（水）12：00～17：00
（＊昼食付 / 受付11：30～）
開催趣旨
数理最適化のプロフェッショナル ＆ エキスパートと
未来志向で意見交換・相談・探求ができる
完全招待制の研究会
The CDO Salon
（株式会社ビジネス・フォーラム事務局）
今、多くの企業で目下の課題となっているデジタル変革の実現や対応。そして、変革の先にある成長とともに実現しなければならないサスティナブルな未来。この課題と目標を実現するための方法として、日本企業が、『数理最適化』を取り入れ・適用することが、解決の糸口になるのではないか？そんな可能性を議論・考察する場として＜数理最適化＞ 研究会2022を発足する運びとなりました。
研究会の主幹には、数理最適化をビジネスの現場で検証されたプロフェッショナルと現役の研究者でありエキスパートに参画いただきました。8月、9月、11月の開催においては、まず、主幹のお二人からの講義を交えながら、皆様と以下のポイントについて理解も深めて参ります。
- 『数理最適化』の歴史・流れを押さえる
- サスティナブル経営に向けて数理最適化が解決（寄与）できること
- ビジネスにおける提供事例紹介
- 事例における個別問題と取り組み方の紹介
ひいては、『数理最適化』をビジネスシーンに適用・応用するため、経営課題をはじめ、業務における様々な課題やアイデアを持ち寄り、継続的にお悩みの共有・解消ができる場。
また、異業種で議論・意見交換ができる、垣根を超えたネットワーク構築や多様な視点を交えた考察・検証できる場として、この＜数理最適化＞ 研究会をご活用・お役立ていただきたく考えております。
ご多用中とは存じますが、是非、この機会にご出席を賜りたく、ご案内申し上げます。
概要
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参加対象者 |
素材・化学メーカーの役員及び、CDO、デジタル部門・経営企画部門・情報システム部門の責任者の方々 |
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参加定員 |
完全ご招待 5名程度 ※定員に達した場合はキャンセル待ちにてお申込みを受付けます。 |
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参加料 |
無料（事前登録制） |
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参加形式 |
来場型 ラウンドテーブル ※オンラインでの配信はございません。 ※登録時のメールアドレスに登録完了メールを送付いたしますが、万が一届かない場合、大変お手数ですが、customer1@b-forum.netまでご連絡ください。 |
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主催 |
The CDO Salon（協力：株式会社ビジネス・フォーラム事務局） |
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協賛 |
ダッソー・システムズ株式会社 |
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プログラム主幹 |
東京工業大学 特任教授 / The CDO Salon アドバイザー 大阪大学 大学院情報科学研究科 数理最適化寄附講座 教授 |
プログラム
共通プログラム内容
12：00～13：00 Lunch Time 〔※ご昼食を召し上がりながら〕
- ご挨拶
- 研究会の背景・アジェンダ解説
ダッソー・システムズ株式会社
DELMIAブランド ディレクター
藤井 宏樹 氏
プロフィール
13：00～14：00 Main Talk
DXに効く、数理最適化の役立て方
～ 体験知・経験値からひも解く、限定的なデータ活用・最適化で終わらない、数理最適化活用の可能性 ～
デジタルトランスフォーメーションを新たな「関係性の発見・構築、そして、その最適化を通じた変革の実現」と捉えよう。
そうするとさまざまなデータの収得、解析、適用が基本になるが、さらにその中にある構造の把握とその最適化が必須になる。前者ではIoTやAI (機械学習、自然言語解析、データ解析) などが大事になる。しかし、後者では、コンピューターサイエンス的なモジュール化と統合、アーキテクチャー的考察、アルゴリズム、数理最適化が本領を発揮する。
なぜなら現在起きている構造の把握やものごとの本質的把握がなされるからである。そうするとこれらによって得られる解決法はAIなどによるベストエフォート的な結果ではなく、ある程度結果が保証されたものになる。
これはビジネスの遂行にとっては信頼でき安心できる要素である。このようなDXと数理最適化の関係に着目し、全体感、事例などを紹介し、さらに新たな可能性を探りたい。
東京工業大学 特任教授
The CDO Salon アドバイザー
岩野 和生 氏
（元 株式会社三菱ケミカルホールディングス CDO （Chief Digital Officer））
1975年東京大学理学部数学科卒業、同年日本アイ・ビー・エム株式会社入社、1987年米国プリンストン大学Computer Science学科よりPh. D.取得。東京基礎研究所所長、米国ワトソン研究所Autonomic Computing担当ディレクター、ソフトウェア開発研究所所長、先進事業担当執行役員等を歴任。2012年より三菱商事株式会社ビジネスサービス部門、デジタル戦略部門顧問、科学技術振興機構研究開発戦略センター上席フェロー。2017年より株式会社三菱ケミカルホールディングス執行役員、先端技術・事業開発室Chief DigitalOfficer、フェロー、顧問。2020年より現職。2020年より株式会社ラキール社外取締役。2010年より東京工業大学客員教授。
14：00～14：30 Rest Time ＆ Question Time
休憩 ＋ 受講者から岩野氏の講演について質疑応答
14：30～15：30 Guest Talk
問題解決に効く『数理最適化』の適用
～ 研究/応用事例から考察する、 データ分析を超えた意思決定・計画策定へのアプローチ ～
数理最適化はデータ分析の結果を踏まえて意思決定や計画策定を実現する問題解決の出口を担当する手段であり、データ分析の普及にともない製造業や物流業にとどまらない幅広い分野で注目を集めるようになりました。
しかし、組合せ最適化の専門的な知識があれば現実問題が即座に解決できるわけではなく、実際には、最適化問題のモデリングからシステムの導入まで、専門知識だけでは解決できない課題が数多く存在します。
本講演では、実務における応用事例を交えながら、数理最適化を用いて現実問題の解決に取り組む際に生じる課題とその対策について解説します。
大阪大学
大学院情報科学研究科
数理最適化寄附講座 教授
梅谷 俊治 氏
2002年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程指導認定退学、博士(情報学)。現在、大阪大学大学院情報科学研究科数理最適化寄附講座教授。数理最適化、アルゴリズム、オペレーションズ・リサーチなどの研究に従事。特に、大規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用に従事。著書に『しっかり学ぶ数理最適化：モデルからアルゴリズムまで』講談社(2020)、『応用に役立つ50の最適化問題』朝倉書店(2009)がある。
15：30～16：00 Rest Time ＆ Question Time
コーヒーブレイク ＋ 受講者から梅谷氏の講演について質疑応答
16：00～16：40 Round Table
【インタラクティブ セッション】
＊全参加者を交えた意見交換と情報共有・情報交換
- 例１）海外成功事例の紹介
- 例２）所感・気づきの共有
- 例３）新たな視点や期待・可能性
- 例４）消化不良のポイント解説・深堀り
など
16：40～17：00 Wrap up
＊今後の研究会（ディスカッション）で取り上げたいテーマ、要望を確認・整理
- 例１）分科会などで具体的な考察・検証したいテーマの検討
- 例２）課題解決へのヒントや相談したい（アドバイス希望）内容の整理
など
※ プログラム内容や時間は急遽変更となる場合がございます。予めご了承いただきますようお願い申し上げます。