• 数理とデータで切り拓くモビリティのOR
• 2026年12月5日(土)13:35-17:15
• 対面のみの開催
• 石川県金沢市文教会館（アクセス）
• https://smms.kktcs.co.jp/smms2/event/orsj/110（申込期限11月30日(月)）

• 13:35～13:40

  　開会のあいさつ　中部支部 支部長 鈴木 淳生（名城大学）

  13:40～14:40

  　講演１　「ITS×ITL～温故知新」
  　講演者　堀口 良太 （株式会社 アイ・トランポート・ラボ）

  14:55～15:55

  　講演２　「マルチエージェント強化学習による分散型信号制御」
  　講演者　橋本 申 （株式会社 地域未来研究所）

  16:10～17:10

  　講演３　「多様なデータを鍛え、社会に実装する：企業内データ分析組織の組成と産学連携を通じたデータインフォームドな都市・交通の展望」
  　講演者　日下部 貴彦 （株式会社 ソーシャル・デザイナーズ・ベース）

  17:00～17:05

  　閉会のあいさつ　中部支部 副支部長 小野 廣隆（名古屋大学）

• • 正会員 3,000円
  • 賛助会員 3,000円
  • 学生会員 0円
  • 非会員（一般） 5,000円
  • 非会員（FMES会員^※） 3,000円
  • 非会員（学生） 0円

  ※注意

  旧FMES(経営工学関連学会協議会)会員とは，以下の8学会の会員です．
  日本経営工学会(JIMA)，日本オペレーションズ・リサーチ学会(ORSJ)，日本品質管理学会(JSQC)，日本信頼性学会(REAJ)，研究・イノベーション学会(JSRPIM)，日本設備管理学会(SOPE-J)，経営情報学会(JASMIN)，プロジェクトマネジメント学会(SPM)

• シンポジウム終了後，会場周辺にて懇親会を計画しております．
  • 18:00～
  • 6,500円(当日現金支払い)
  • 発表会場周辺
  • 2025年11月30日(金)18:00までにシンポジウム参加申し込みサイトにてお申込みください．

【講演概要】

• 講演１
  • 「ITS×ITL～温故知新」
  • 堀口 良太 氏（株式会社 アイ・トランポート・ラボ 会長）
  • ITS (Intelligent Transportation Systems) の概念が提唱されてから30年余り、今では様々なサービスが実現し、日常生活の中で普通に使われるようになった。㈱アイ・トランスポート・ラボ（ITL）は交通工学分野での大学研究者が中心になって、学術的な研究成果の社会への還元を目的に、2000年に設立したベンチャー会社であり、ITS普及・発展とともにビジネスを展開してきた。講演では、ITLの技術がどのようにITSの発展に役立ってきたかを俯瞰し、これからの交通社会の発展と成熟に向けて、求められる研究の方向性について論じてみたい。
• 講演２
  • 「マルチエージェント強化学習による分散型信号制御」
  • 橋本 申 氏（株式会社 地域未来研究所）
  • マルチエージェント強化学習（MARL）を用いた、複数交差点の分散型信号制御の考え方について紹介する。集中制御では、交差点数の増加に伴って計算負荷が非常に大きくなる。一方、各交差点を個別に制御する分散制御では、ネットワーク全体の最適性が保証されない。本研究では、まず強化学習で最適制御パラメータを求めるための基礎条件を整理し、状態・行動・報酬を定義した。また、交通流の波の伝播時間が制御間隔より長く、状態がマルコフ性を満たす場合、分散制御で全体最適を達成できることを理論的に示した。さらに、2交差点ネットワークを用いた検証を行い、学習結果が理論最適値に近いことを確認した。
• 講演３
  • 「多様なデータを鍛え、社会に実装する：企業内データ分析組織の組成と産学連携を通じたデータインフォームドな都市・交通の展望」
  • 日下部 貴彦 氏（株式会社 ソーシャル・デザイナーズ・ベース 社長、
    阪急阪神ホールディングス 株式会社 ﾃﾞｰﾀｱﾅﾘｼｽﾃﾞｨﾚｸﾀｰ、
    東京大学空間情報科学研究センター 客員研究員 ）
  • 阪急阪神ホールディングスにおけるデータ分析組織「データ分析ラボ」の立ち上げを中心に、事業部門との協働によるデータ基盤構築の取り組みを紹介する。POSやポイントカード、交通データなど企業内に分散する多様なデータを、実務の現場で「使えるデータ」へと鍛え上げていく過程を通じ、企業や都市におけるデータ基盤の要件とその活用のあり方を論じる。さらに、整備されたデータ基盤を土台とした産学連携研究の可能性に触れ、実務課題の解決と学術的知見の融合が、今後の都市・交通分野にどのような展開をもたらすのか、データインフォームドな社会の実現に向けた展望を述べる。