数理最適化と機械学習で、制約の多い業務計画づくりを支援する
数理最適化と機械学習を組み合わせ、複雑な業務計画や資源配分の意思決定を支援する技術・ソフトウェア。
研究発の技術 数理最適化 機械学習 オペレーションズ・リサーチ 組合せ最適化 AutoOpt サプライチェーン最適化
実用化の段階
研究実証販売
AMPLの国内販売を2025年5月に開始し、ライセンス販売・導入支援を案内している。一方、MOAI Platform等の顧客導入実績や売上は公開情報で確認できない。
5製品
5提携・顧客
0特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
多数のデータ、業務上の制約、変動する需要などが絡む計画を、人手や単純なルールだけで短時間に立案・更新することが難しいという課題。
どう動くか
数理最適化で制約を満たす計画を求め、機械学習で予測や問題ごとの手法選択を支援する。MOAI Labは、複数のソルバーやアルゴリズムを組み合わせ、問題に応じて手法を選ぶAutoOptや、サプライチェーンのモデルを共通の要素で記述するSCMLを説明している。性能や開発期間に関する数値は同社の主張であり、個別の導入条件は公開情報から確認できない。
できるようになること
同社は、生産・物流・サプライチェーン・エネルギー・人員計画・防災などで、データに基づく計画作成や意思決定を支援すると説明している。普及すれば、資源配分や計画の更新を効率化し、制約やリスクを考慮した判断に役立つ可能性がある。
技術の出自：法政大学、東京海洋大学、青山学院大学、静岡大学などのオペレーションズ・リサーチ、組合せ最適化、サプライチェーン最適化分野の研究成果を基盤とする。東京海洋大学発ベンチャーの認定を受けている。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- サプライチェーン設計・統合計画
- 生産計画・生産スケジューリング
- 輸送・配送計画
- 需要予測・在庫最適化
- 人員配置・シフト計画
- 電力需給・発電計画
- 防災計画
- 収益最適化・ダイナミックプライシング
優位性の主張
会社の主張
MOAI技術は機械学習と数理最適化を融合し、予測だけでなく計画立案・意思決定まで支援すると同社が説明している。 出典
会社の主張
MOAI Platformは、専用アルゴリズムを個別開発する場合と比べ開発期間を半分以下にできると同社が主張している。比較条件や第三者検証は公開ページで確認できない。 出典
会社の主張
同社は300以上の最適化アルゴリズムやソルバーを活用し、課題に応じて手法を選ぶとしている。 出典
会社の主張
同社は、ベンチマーク問題での検証に基づき、独自の機械学習と最適化の融合などで既存の最先端アルゴリズムに対し数倍から数百倍の速度向上を実現したと主張している。問題や計算条件は個別確認が必要。 出典
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
公開情報では確認できていない。