榎本數學研究所

Enomoto Mathematics Labolatory

～ビジネス上の課題を数理的に解く～

「手作業に頼る」業務を、数理で再設計します。

制約が多い現場の業務の解決策を、なるべく要望に沿えるような形で数理的に提案する仕組みを構築します。

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「何を最適化すべきか」を一緒に整理し、改善方針を明確にします。

要件整理から試算、実装、運用支援まで、必要な範囲のみを効率的に進めます。

本格的な要件定義前でも、課題の有無や実現性の見立てからご相談いただけます。

✓最適化とは、あらかじめ定めた制約条件を満たしながら、数値目標を最大化・最小化する技術です

✓例えばシフト最適化なら、資格要件と休暇希望を両立しながら、現場の負荷を平準化できます

✓ある案件では、手作業で半日かけていた作成作業を、短時間で自動でできるようにしました

✓シフト作成、ルート最適化、配置の割り当てなど、現場の定型業務は、数理的な設計で改善できる可能性があります

✓我々は、抱えている課題を現実的な時間で解を導ける形に落とし込み、サービスとして運用できるようにします

抱えている課題に関する相談

問題を解く最適化エンジンの開発

データ入力や結果の可視化など、必要最小限の機能を備えたウェブアプリ化

我々は、単に問題を定式化して既存のライブラリに投げるだけではなく、並列化、問題分割、変数削減、様々なヒューリスティクスなどの手法を駆使し、必要なら特殊機能の一からの実装も行います。これにより、他社が諦めるような問題も現実的に解ける形に落とし込みます。

1. 課題をお聞かせください

現場で困っていること、改善したい業務、制約条件などをお聞かせください。

2. 最適化の可否を整理

実現可能性や必要な工数を、まずは簡単に見立てて整理します。

3. 具体的な改善案を作成

必要に応じて、試算やプロトタイプを通して、実務に落とし込める形をご提案します。

代表紹介

榎本観 Enomoto Kan

京都大学理学部卒。最適化理論に精通し、大手企業を含む数々の最適化案件を成功に導いた経験を持つ。代表作はQUBO自動生成pythonパッケージquboassist。日本オペレーションズ・リサーチ学会員。

「改善したい業務がある」「現場の手作業を減らしたい」「最適化で解決できるか知りたい」など、まずはお気軽にお問い合わせください。
本格的な要件定義を始める前でも、無料で課題整理を行います。