代数的な記述 

数学の教科書に近い記法による直感的で理解しやすいモデリングが可能です。

 モデルとデータの分離 

最適化モデル構造 （変数、目的関数、制約条件）と数値データ（係数、上下限など）を分離管理する設計により、モデルの再利用が高く、大規模データにも容易に対応できます。

ソルバー連携の柔軟性

各種商用ソルバーに加え、CBC、HiGHS、SCIP などのオープンソースのソルバーの切り替えがソルバー名を変更するだけで可能で、特定のソルバーに依存しない柔軟な構成により、用途やご要件に応じた最適な運用が可能です。

ソルバーの詳細につきましては、「最適化ソルバー」ページをご参照ください。

高い表現力 

線形最適化、混合整数最適化、二次最適化、非線形最適化など、幅広い最適化問題に対応できます。

 Pythonとの親和性 

「amplpyモジュール」を活用することで、AMPLによるモデリングを行いながら、Python環境でのデータ管理や結果分析との連携が可能です。

高い安定性と信頼性 

AMPLは、1980年代後半にベル研究所のロバート・フォーア（Robert Fourer）、デイビッド・ゲイ（David M. Gay）、そしてC言語の開発者としても著名なブライアン・カーニハン（Brian W. Kernighan）によって開発されており、長年の実績と技術的蓄積により、その安定性と信頼性が確立されています。

自動再定式化機能 

「MPライブラリ」によりソルバーの特性に応じたモデルの自動変換が行われ、求解効率と頑健性が向上します。

• AMPLライセンスの販売（商用・教育機関向け等）

• 導入・運用支援コンサルティング

• モデル構築・カスタマイズ支援

• 技術サポート、日本語ドキュメントの提供

「AMPL利用ガイド」

 AMPLの日本語のマニュアルリンク

AMPLおよび各種ソルバーには、求解可能な問題規模に制限のあるデモ版と、1ヶ月間ご利用いただける問題規模制限なしの無料トライアル版をご用意しております。いずれも下記のAMPLポータルからダウンロードしてご利用いただけます。

詳細は「AMPL利用ガイド」をご参照ください。

商品やサービスをご利用いただくことにより、お客様は、最新の利用規約の内容に同意されたものとみなされます。「AMPL利用規約およびエンドユーザライセンス契約」にご同意いただけない場合は、対応する商品・サービスのダウンロードおよびご利用をお控えください。

「AMPL利用規約およびエンドユーザライセンス契約」には、AMPLと連携可能な各種商用ソルバー（Gurobi、CPLEX、Xpress 等）に関する使用条件も含まれます。

AMPL 利用規約およびエンドユーザーライセンス契約

Google Gemini（Gem）を活用して AMPLモデルの自動生成をサポートするアプリを公開しました。

数理最適化の専門知識がなくても、自然言語で要件を入力するだけで、AMPLコードを自動的に生成できます。

特徴

開発時間の大幅短縮

• 自然言語で解きたい問題文を入力するだけで、AMPLコードが自動生成されます。

• 手作業でモデルを組む場合に比べ、開発時間を数倍以上短縮できます。

専門知識が不要

• 高度なAMPLや数理最適化の知識がなくても利用可能です。

• AMPLのモデルを自動で生成可能で、生成されたAMPLコードはダウンロード可能

無料で利用可能

• アカデミック、商用問わず無料でご利用いただけます。

使い方

手順１：問題文をテキストまたはマークダウンで入力します。

ご注意：問題文以外の文章は入力しないでください。

手順２：送信ボタンを押すと自動でAMPL定式化コードが生成されます。Canvasを押すとコードが画面の右側に表示されます。

ご注意：生成されたコードの部分修正指示はできません。