活動記録

回数 開催日 講演題目 講演者（所属） 参加人数
64 2025/03/15 量子アニーリングマシンを用いた応用問題の解決 中田和秀（東京科学大学 工学院 経営工学系 教授） 20人
65 2025/07/10 現実問題における生産スケジューリングとHexaly評価 魚井英生(株式会社ブレインパッド、アナリティクスコンサルティングユニット シニアリードデータサイエンティスト)、羽田充宏(株式会社ブレインパッド、アナリティクスコンサルティングユニット データサイエンティスト) 29人
66 2025/08/20 日本企業における社会変化にともなう人材育成の課題と対応策 - 「AI活用による配車スケジュール要件定義の効率化と精度向上」を実現するエンジニアを育成するには - 山本邦雄（MCS研究所 代表、株式会社 IS＆C事務所 国際 コンサルティング グループ WCG（World Consulting Group)) 15人
67 2025/10/25 サプライチェーンの需要計画立案業務におけるDX推進事例の紹介 石渡健祐（花王株式会社 デジタル戦略部門 DXソリューションズセンター チーフデータサイエンティスト) 21人
68 2026/02/26 サプライチェーンマネジメントにおけるOR技術の活用サプライチェーンの需要計画立案業務におけるDX推進事例の紹介 伊藤直紀（株式会社ファーストリテイリング デジタル業務改革サービス部 マネージャー・リードデータサイエンティスト） 27人

活動記録詳細

第64回研究部会

講演題目：量子アニーリングマシンを用いた応用問題の解決
講演者：中田和秀（東京科学大学 工学院 経営工学系 教授）
日時：2025年3月14日（金） 18:30から20:00まで(18時10分開場)
場所：（株）構造計画研究所 本所新館（東京）《新館地下1階 レクチャールーム》（〒164-0011 東京都中野区中央4-5-3）
参加費：OR学会正会員と賛助会員は無料、非会員は1,000円

講演要旨

量子アニーリングマシンは、量子力学の原理を使って組合せ最適化問題を高速に解くための専用コンピュータである。これは「焼きなまし」と呼ばれる物理現象を量子の世界に応用したもので、エネルギーが低い状態へと自然に収束する性質を利用している。その結果、組合せ最適化問題の最適解を高速に見つけられると期待されている。しかし、現在のところ、古典的なコンピュータによる求解と比べて実用的であるとは言えない。本発表では、我々が研究した量子アニーリングマシンを使って「二次割当問題」と「スポーツスケジューリング問題」を解く方法について紹介し、その技術的な課題や将来の応用可能性について議論する。

参加者数

研究部会20名、懇親会11名にて実施しました。

第65回研究部会

講演題目：現実問題における生産スケジューリングとHexaly評価
講演者：魚井英生(株式会社ブレインパッド、アナリティクスコンサルティングユニット シニアリードデータサイエンティスト)、羽田充宏(株式会社ブレインパッド、アナリティクスコンサルティングユニット データサイエンティスト)
日時：2025年7月10日（木） 18:30から20:00まで(18時15分開場)
場所：（株）構造計画研究所 本所新館（東京）《新館地下1階 レクチャールーム》（〒164-0011 東京都中野区中央4-5-3）
参加費：OR学会正会員と賛助会員は無料、非会員は1,000円

講演要旨

我々は、様々な企業様に対して、データ活用およびシステム開発のコンサルティングおよび受託開発を行っています。本公演では、とある製造業様の生産スケジューリングに関して、Hexalyを活用したシステム開発事例を紹介します。特にどういった制約条件が、スケジューリングパッケージでは難しく、個別開発する必要があるのか、それがHexalyでどのようにモデリングできるのかといった技術的な側面について。
また、システム開発、特に複数工場で利用促進していくにあたり、Hexalyのどのようなライセンス体系が良かったかといったビジネス側面について。といった、技術とビジネスの両側からHexalyを選定した理由と、率直な評価を述べたいと思います。

参加者数

研究部会29名、懇親会17名にて実施しました。

第66回研究部会

講演題目：日本企業における社会変化にともなう人材育成の課題と対応策 - 「AI活用による配車スケジュール要件定義の効率化と精度向上」を実現するエンジニアを育成するには -
講演者：山本邦雄（MCS研究所 代表、株式会社 IS＆C事務所 国際 コンサルティング グループ WCG（World Consulting Group))
日時：2025年8月20日（水） 18:30から20:00まで(18時15分開場)
場所：（株）構造計画研究所 本所新館（東京）《新館地下1階 レクチャールーム》（〒164-0011 東京都中野区中央4-5-3）
参加費：OR学会正会員と賛助会員は無料、非会員は1,000円

講演要旨

OR研究者を事例に取ると

  1. AI領域の技術トレンドに触れる機会が少ない
  2. 新技術へのキャッチアップが遅い
  3. 理論重視・厳密解志向、ブラックボックスを嫌う

ので、今まで行ってきたヒヤリングや経験の範囲だけでパラメータの精度の向上をおこなってきた。厳密解を志向するならば、多面的な統計的手法や近似的アプローチで各種パラメータを抽出し取捨選択を行うことが必須である。

しかし、ベテランは古い技術に固守、ノウハウが暗黙知になっている。そのため、最新技術や現代の日本の状況を踏まえた体系だった技術伝承できていない。最近の若者や企業従業員は、効率重視で基礎力や応用力がなくなり、すべてベンダーに丸投げになっている。しかし、ベンダーの技術屋も効率重視の中パッケージ売りで、本質を分かる技術屋がいない状況である。

そこで、今回

  • 最新技術を活用した「実践型技術屋」育成
    • 「暗黙知化されたノウハウ」から「構造化された技術知」に転換するためのアプローチ
    • 効率主義と丸投げ体質の中で「考える技術屋」を育てるための教育・マネジメントモデル
  • AIを活用した制約条件の抽出
    • 従来の経験や勘に頼ったパラメータ設計ではなく、AIによる潜在制約を洗い出す方法
      これについては、配車スケジュールの潜在制約条件の洗い出し活用した事例を紹介する
  • AI・DX・メタバースなどの新技術の適用
    • 上記を踏まえたAI・DX・メタバースを活用した人材育成システム概要

等について、私のコンサル・開発等の経験を基に説明する。

講師紹介

講師から自己紹介のスライドをHP用にいただきましたので掲載いたします。こちらからダウンロードしてください。

参加者数

研究部会15名、懇親会10名にて実施しました。

第67回研究部会

講演題目：サプライチェーンの需要計画立案業務におけるDX推進事例の紹介
講演者：石渡健祐（花王株式会社 デジタル戦略部門 DXソリューションズセンター チーフデータサイエンティスト)
日時：2025年10月24日（金） 18:30から20:00まで(18時15分開場)
場所：（株）構造計画研究所 本所新館（東京）《新館地下1階 レクチャールーム》（〒164-0011 東京都中野区中央4-5-3）
参加費：OR学会正会員と賛助会員は無料、非会員は1,000円

講演要旨

需要計画はSCM（サプライチェーンマネジメント）の基点となる重要な計画業務であり、その精度は売上・棚卸資産といった経営指標に密接に関連します。 近年、需要の不確実性が高まる中で、計画精度の低下・業務負荷の増大が課題となっており、デジタル技術を活用した需要計画業務の支援が急務となっています。
本講演では、花王の需要計画立案業務におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みについて、具体的な事例を交えて紹介します。 従来の属人的な計画策定から脱却し、AIや機械学習を活用した予測モデルを構築することで、計画精度の向上と業務効率化を実現しています。
DXは単なる技術導入ではなく、業務プロセスの再設計と組織文化の変革を伴うものであり、現場担当者との協働が成功の鍵となります。 実務的な視点からDX推進における課題とその克服方法についても触れ、今後の展望を共有します。

参加者数

研究部会21名、懇親会11名にて実施しました。

第68回研究部会

講演題目：サプライチェーンマネジメントにおけるOR技術の活用
講演者：伊藤直紀（株式会社ファーストリテイリング デジタル業務改革サービス部 マネージャー・リードデータサイエンティスト）
日時：2026年2月26日（木） 18:30から20:00まで(18時15分開場)
場所：（株）構造計画研究所 本所新館（東京）《新館地下1階 レクチャールーム》（〒164-0011 東京都中野区中央4-5-3）
参加費：OR学会正会員と賛助会員は無料、非会員は1,000円

講演要旨

サプライチェーンとは、原材料の調達から製造・物流・販売に至るまでの一連のプロセスを意味し、企業活動や個人の生活において中核的な役割を果たしている。これらのプロセスを統合的に運用し、全体最適化を志向する経営活動がサプライチェーンマネジメント（SCM）である。
とりわけ製造小売業（SPA: Specialty store retailer of Private label Apparel）においては、商品企画から販売に至るまでを一貫して管理するSCMの実践により、コスト効率の向上や市場変化への迅速な対応を実現している。SCMを構成する各フェーズには多様な意思決定課題が存在し、これらに対しては統計・機械学習・数理最適化といった情報数理技術が重要な解決手段として用いられている。
本発表では、アパレル製造小売業におけるサプライチェーンの上流から下流に至るまでの各種課題に対し、オペレーションズ・リサーチ (OR) の技術 がどのように活用されているかを概説する。また、これらの技術を実社会において実装する過程で直面する課題についても触れる。

講師紹介

講師からCV(英文)のリンクをいただきましたのでご案内します。

Naoki Ito


http://napinoco.github.io

参加者数

研究部会27名、懇親会12名にて実施しました。