MOAIソリューションで
大規模最適化の課題を解決
数理最適化と機械学習の融合技術（MOAI）で
サプライチェーン、エネルギー、金融、モビリティ、マーケティングなどにおける効率化を実現
Why we stand out
機械学習（広く言うと人工知能）と最適化はアナリティクス（解析的情報技術）で重要な役割を果たしてきました。機械学習は予測的アナリティクスで、最適化は指示的アナリティクスで用いられることが多いため、単に予測してから最適化をすることを「融合」と呼んでいるケースも見かけます。しかし、真の機械学習と数理最適化の融合は、より広範なものです。
私たちは、ここ数年で急速な発展を遂げたこの融合分野をMOAI (Mathematical Optimization + Artificial Intelligence) と名付け、その中で実務的に有効と考えられるものに対し、過去の研究を超える新しい技術を確立しました。それにより、従来の最適化や機械学習単体では解決できなかった複雑で大規模な問題を、高速に解くことが可能になったのです。この新技術を用いたソリューションを提供するため、私たちはMOAI Labを設立しました。
MOAI Platform
特定の最適化ソルバーでは解決が難しい問題にも対応可能なプラットフォームを提供します。
探索アルゴリズムにおいて「no free lunch theorem」という定理があるように、最適化問題に対する万能なアルゴリズムは存在しません。最適化問題の解決に期待されている量子コンピュータで高速に解ける問題クラスBQPにも、最適化問題クラス（NP-complete，NP-hard）は含まれていません（証明されていません）。
また、数理最適化ソルバー（Gurobi，CBC, CPLEXなど）以外にも多くの実用的なアルゴリズムが存在し、これらは主に数理最適化ソルバーが不得意とする問題の解決に用いられます。実際の課題解決には、適切なアルゴリズムの選択が必要です。
大規模データの分析や大規模最適化問題の求解のためのモジュールが搭載されています。
MOAIプラットフォームには、独自開発を含む複数のソルバーや専用アルゴリズム、データ分析や処理に便利なモジュールが搭載されています。
データ分析機能
最適化問題のためのデータ分析アルゴリズムを搭載
一般的なBIツールでは分析が難しいデータも効率よく分析可能
最適化問題求解機能
課題に最適な汎用モデル＋最適化アルゴリズムを採用
特定の手法に限定せず、MOAI、数理最適化、メタヒューリスティクス、強化学習などから適切なものを選択
特 徴
少人数
モジュール化されたUI部品が用意されているため、少人数での開発やメンテナンスが可能
短期間
開発期間を、専用アルゴリズムを開発する場合の半分以下に短縮可能
アジャイル
事業特徴に合わせたアジャイルなカスタマイズ開発により、ビジネス環境の変化に応じたシステム修正も容易
大規模
現行の技術で求解可能な最大規模の実際問題に対応できるアルゴリズムを搭載
Optimization Solutions
私たちは、最適化技術応用のプロフェッショナルとして、
さまざまな大規模最適化問題の解決経験を活かし、最適なソリューションを提供します。
最適化プロジェクトの成功を左右する要因として「8割がモデリング、2割がアルゴリズム」と言われるほど、モデリングは極めて重要なプロセスです。MOAIプラットフォームを利用すれば適切なアルゴリズムの選択は容易になりますが、良いモデル設計ができなければ、どれほど高性能なソフトウェアを用いても問題が解けないことは多々あります。
このプロセスは一見簡単そうに見えるかもしれませんが、実務への理解、最適化の理論と応用に関する知識、プログラミングスキル、そして実用的な提案を行うコンサルティング能力のいずれも欠かせません。よくある失敗例として、要件は定義できたが最適化問題が解けない、または何らかの結果は出るが実用性が低く、効果が薄いといったケースがあります。
私たちは、最適化応用のプロフェッショナルチームとして、お客様の課題解決に必要なすべての能力を備え、確実に成果を上げる最適化ソリューションをご提案します。
Plans and Pricing
クラウドサービス、API利用、オンプレミス利用可能
企業規模を問わずご利用いただけるように複数プランをご用意しています。詳細はお問い合わせください。
Our Team
野々部 宏司
代表取締役 CEO
創業メンバー
法政大学教授
博士（情報学）
最適化アルゴリズム研究と産業応用が専門。
スケジューリング最適化ソルバー、制約最適化ソルバーの開発者。開発したアルゴリズムは大手の商用最適化ソルバーにも組み込まれている。企業との共同研究などで大規模実際最適化に対する課題の解決経験豊富。
久保 幹雄
取締役 CTO
創業メンバー
東京海洋大学教授
博士（工学）
最適化アルゴリズム研究と産業応用が専門。
最適化応用分野の第一人者で、数理最適化や機械学習などの数理手法を用いたサプライチェーン最適化の研究および応用においても第一線で活躍。大手企業の多数の最適化プロジェクトに技術提供を行っており、MOAI技術を含むさまざまな最適化技術の普及にも貢献。
小林 和博
取締役
創業メンバー
青山学院大学准教授
博士（理学）
最適化アルゴリズム研究と産業応用が専門。
最適化技術の応用で大手メーカーや物流企業など複数の企業との共同研究実績あり。過去には大手企業でシステム開発、（国研）海上技術安全研究所において物流研究の国家プロジェクトに従事。
斎藤 努
取締役
創業メンバー
株式会社ビープラウド
トヨタ自動車株式会社
前職の株式会社構造計画研究所において長年最適化アルゴリズム開発の中核メンバーとして多くの実際問題を解決。現在、トヨタ自動車株式会社にて最適化プロジェクトに従事。
鄭 金花
取締役
創業メンバー
10年以上最適化関連コンサルティング業務に従事。複数の大規模最適化プロジェクト参加。
呉 偉
創業メンバー
静岡大学助教
博士（情報科学）
最適化アルゴリズム研究と産業応用が専門。
学生時代に多数の学会賞を受賞。スケジューリング最適化、金融関連の最適化など多数の企業と共同研究。
土村 展之
創業メンバー
関西学院大学教育技術職掌
博士（工学）
News
2025.01.20【news】資料ダウンロードページを追加しました。
2025.01.20【news】私たちはいくつかの実務的な問題に対してMOAI技術のテストを行い、その結果を報告します。詳細はブログ記事「MOAI技術の有効性を実証する実務的な実験例」をご覧ください。
2025.01.07【news】 MOAI プラットフォームのサプライチェーン最適化ページに 1万ジョブのスケジューリング最適化の求解動画を追加しました。ページリンク
2025.01.17【blog】 ブログ「MOAI技術の有効性を実証する実務的な実験例」を追加しました。
2025.01.16【blog】 ブログ「数理最適化問題の分類と例」を追加しました。
2025.01.16【blog】 ブログ「MOAIで推奨される計算機のスペック」を追加しました。
2025.01.15【blog】 ブログ「時系列基盤モデルについての正しい解説」を追加しました。
2025.01.15【blog】 ブログ「Amazon SageMaker Studio Labについて」を追加しました。
2025.01.12【blog】 ブログ「スケジューリング最適化ソルバー比較」を追加しました。
2025.01.12【blog】 ブログ「検索付き生成AIツールの比較」を追加しました。
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