農業経営において、現場の意思決定を支える「見えないツール」として、数理最適化が注目されています。この技術が実際の農業現場でどのように活用され、より良い選択を可能にするのかを見ていきます。

AIはとても強力な道具ですが、「もっともらしい答え」を返す一方で、必ず正しいとは限りません。制約条件や目的を一つひとつ言葉にしながら、数理最適化によって、あなたのすぐそばにある日常や仕事の悩みを「どう解決を目指すのか」を具体的な事例とともに見ていきます。

最近開催されたGurobiの学術ウェビナーのハイライトをご紹介します。このウェビナーでは、最適化の教育と実践に関する3つの異なる視点が交わされました。

ウィーンで開催された2025年Gurobiサミットにおいて、Agoraは、最適化を活用した分析がいかにしてエネルギーシステムのレジリエンスとコスト効率への道を切り開くことができるかを探求しました。

AIはとても強力な道具ですが、「もっともらしい答え」を返す一方で、必ず正しいとは限りません。制約条件や目的を一つひとつ言葉にしながら、数理最適化によって、あなたのすぐそばにある日常や仕事の悩みを「どう解決を目指すのか」を具体的な事例とともに見ていきます。

多目的最適化からInfeasibleな問題への対処まで、Gurobiの高度なモデリングツールがお手伝いします。

「今年いちばん幸せなお花見は、いつ・どこか？」という、誰もが一度は悩んだことのある問い。身近なテーマを通して、数理最適化がどのように「後悔しない意思決定」を支えてくれるのかをやさしく読み解いていきます。

新しい GPU 対応アルゴリズムであるバリア法および PDHG の最新ベンチマーク結果をご覧ください。

AIはとても強力な道具ですが、「もっともらしい答え」を返す一方で、必ず正しいとは限りません。制約条件や目的を一つひとつ言葉にしながら、数理最適化によって、あなたのすぐそばにある日常や仕事の悩みを「どう解決を目指すのか」を具体的な事例とともに見ていきます。

Gurobi は、現実課題に対するより高速で効率的なソリューション探求に役立つ NVIDIAの cuOpt PDLP のオープンソース化を称賛しています。

なぜAIを導入しても、業務が“決め切れない”まま残るのか。その背景には、AIの中に複数のモデルが存在し、それぞれ得意・不得意があるという事実があります。AIと数理最適化の違いを整理しながら、「AIで解決できない」と感じた業務に対して、どのようなアプローチがあり得るのかを考えていきます。

Gurobiのお客様は、GPUハードウェア上でPDHGアルゴリズムを使用して大規模LP（線形計画問題）を解き、そのパフォーマンス上の利点を評価できるようになりました。

“経験の判断”から、“再現できる仕組み”へ

Gurobiの年次レポートの主要なハイライトを通して、最適化が大きな影響を与えている領域についての洞察を紹介します。

Gurobot（グロボット）が教えてくれた、納得のいく判断軸

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Gurobot（グロボット）に聞いてみた、“その先”の選択肢

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迅速な最適化サポートと専門的ガイダンスを実現する、最新機能・技術を探索しましょう

発電・配電の最適化の可能性

構造化され、規律ある科学、体系的なベストプラクティスに根ざしながらも創造的なものとして最適化を受け入れる

数理最適化って、何が“最適”なの？ある調味料製造会社の悩み

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透明性、解釈性、説明性にまつわる重要な質問に取り組むことで、最適化モデルや機械学習モデルを守る方法を発見しましょう。

ソルバーパフォーマンスの改善の重要さと、それがどのように高速な求解に役立つかをご紹介します。

意思決定の質を高める、小さな習慣のすすめ

パラメータ思考が導く、部分最適から全体最適への一歩

経営にこそ役立つ “パラメータ思考”という視点