株式会社MOAI Lab（本社：東京都江東区、代表取締役：野々部宏司）は、数理最適化と人工知能の融合を体系化した『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』（久保幹雄・原口和也 著）と、『Hands-On Mathematical Optimization with AMPL in Python』の日本語版『数理最適化ハンズオン：AMPL + Python = amplpy』（久保幹雄・根岸信太郎 訳）の2冊を2026年10月15日より紙書籍およびKindle版として、Amazonにて同時発売します。
『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』は、最先端技術の概要と全体像をつかみたい方におすすめです。本書では、数理最適化とAIを組み合わせる研究の歴史・分類・最新動向をまとめています。数理最適化の3つの壁（計算量の爆発、不確実性、定式化の難しさ）をAIでどう越えるかを7つの融合パターンで体系化し、LLMを最適化モデリングに活用する研究の動向までを一冊で概観できます。
『数理最適化ハンズオン：AMPL + Python = amplpy』は、シフト計画から電力系統の運用、金融まで約50の実問題をPythonとAMPLで実際に解きながら学ぶ実践書です。定式化からAMPL / amplpyによる実装、結果の解釈までを実行できるコードとともに解説し、線形最適化から確率的最適化・2段階問題まで、複数のオープンソースや商用の最適化ソルバーに対応しています。9月に発売した『AMPL: 数理計画のためのモデリング言語』の応用編にあたりますが、AMPLの文法は第1章で扱うため、初めてでも読めます。
機械学習は予測や関数近似を、数理最適化は制約を満たす厳密な意思決定を得意としてきました。この2つは長らく独立した分野として発展してきましたが、いま「予測してから決める」だけでなく、「決めるために学習する」「学習で最適化を速くする」といった深い融合が始まっています。
大規模言語モデル（LLM）が自然言語から最適化モデルを組み立てる研究も進んでいます。ただし、AIが書いたモデルが現実の問題を正しく表しているかを判断するには、依然としてモデリングの知識が欠かせません。
『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』は、数理最適化とAIを組み合わせる手法の全体像を整理した書籍です。一方、『数理最適化ハンズオン：AMPL + Python = amplpy』は、数理最適化のモデリングと実装を実問題を通して学ぶ実践書です。回帰モデルやサポートベクターマシンを最適化で学習する例や、需要予測をもとに生産計画を立てる例など、『MOAI』で整理した融合パターンの一部にあたる例題も収録しています。2冊をあわせて読むことで、最適化×AIの最前線とその土台となるモデリングの技術の両方を学べます。
現場でよくある問いと、その検討に参考になる各書の該当箇所を紹介します。
AIと最適化をどう組み合わせればよいか、実務家が抱える問いに対して、本書は次の手法を紹介します。
業界ごとの代表的な問題を題材に、動くコードで解き方を示しています。自社の課題に近いモデルを手本にできます。
8月発売の『AI 時代の時系列予測』、9月発売の『AMPL』とあわせて、「予測する」から「決める」までを目的に応じてお読みいただけます。
AI・データ活用を「予測」から「意思決定」に広げたいDX推進者、研究開発の責任者
生産管理、物流・サプライチェーン、電力、金融などで最適化課題に取り組むエンジニア、アナリスト
数理最適化・機械学習・オペレーションズリサーチ（OR）を学ぶ学生・研究者
書籍名：『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』
著者：久保 幹雄、原口 和也
企画：株式会社MOAI Lab
発売日：2026年10月15日
判型・ページ数：紙書籍：A5判・138ページ
価格（税込）：Kindle版：1,000円 紙書籍：1,100円
Kindle版リンク：https://www.amazon.co.jp/dp/B0HLP41LBX
書籍名：『数理最適化ハンズオン：AMPL + Python = amplpy』
原著名：『Hands-On Mathematical Optimization with AMPL in Python』（2024）
著者・訳者：Krzysztof Postek、Alessandro Zocca、Joaquim Gromicho、Jeffrey Kantor、久保 幹雄（訳）、根岸 信太郎（訳）
企画：株式会社MOAI Lab
発売日：2026年10月15日
判型・ページ数：紙書籍：A4判・430ページ
価格（税込）：Kindle版：1,000円 紙書籍：2,860円
Kindle版リンク：https://www.amazon.co.jp/dp/B0HLRZSZ4K
久保 幹雄 — 専門はサプライチェーンおよび組合せ最適化。1990年、早稲田大学大学院理工学研究科修了。博士（工学）。早稲田大学助手、東京商船大学助教授、ポルト大学招聘教授などを経て、現在、東京海洋大学教授、株式会社MOAI Lab CTO。
原口 和也 — 専門はアルゴリズム論、組合せ最適化、グラフ理論。2007年、京都大学大学院情報学研究科修了。博士（情報学）。石巻専修大学助教および准教授、小樽商科大学准教授、京都大学准教授などを経て、現在、東京海洋大学教授。
根岸 信太郎 — 専門は、電力・エネルギーシステム、数理最適化。2018 年、大阪府立大学大学院工学研究科修了。博士（工学）。NEC データサイエンス研究所、東京農工大学特任助教を経て、現在、神奈川大学准教授。
Krzysztof Postek — Boston Consulting Group。元デルフト工科大学。
Alessandro Zocca — アムステルダム自由大学。
Joaquim Gromicho — ORTEC、アムステルダム大学。
Jeffrey Kantor — ノートルダム大学。
