株式会社Gurobi Japan（本社：東京都府中市、代表取締役社長：Duke Perrucci）は、2025年11月11日（東京）、11月13日（大阪）にて「Gurobi Connect 2025」を開催しました。本イベントでは、数理最適化ソルバー「Gurobi Optimizer」の最新動向、生成AIとの連携可能性、国内企業での導入事例、そして持続的な運用を実現するための事例を紹介し、意思決定の質とスピードを高めるための実践アプローチを紹介しました。
左からDr. Kostja Siefen、Kurt Mueller（Gurobi Optimization, LLC）、梅田 龍介氏（株式会社 グリッド）、平井 伸幸氏（株式会社 日立コンサルティング）、乾 伸雄（Gurobi Japan）
イベントの概要
イベント冒頭では、Gurobi社の技術責任者から最適化アルゴリズムの進化や“演繹的AI”としての役割の解説をお話しいたしました。続いて、社内外の有識者から国内企業による導入プロジェクトの具体的なプロセス紹介、さらに生成AIを活用したモデリング支援・業務効率化の新しいアプローチなど、理論から実運用までを網羅的に取り上げました。
参加者アンケートでは、本イベントが 企業の意思決定力向上や業務改革に寄与する“実務に直結した学びの場”となったことが伺える以下のようなコメントが寄せられました。
■ 実務への活用・再現性
「実例が多く、実務での経験とリンクする内容で非常に参考になった」
「具体的な業務におけるTipsや事例が臨場感をもって理解できた」
「どのようにビジネスに活用されているかが具体的に分かり、実務適用のイメージが持てた」
「社内向けDX部門であるため、同じ困りごとがあり、共感するところ、参考になるところが多かった」
■ プロジェクト推進・導入プロセスの理解
「数理最適化プロジェクトを進める上での知見が体系的に整理されていた」
「プロジェクトの進め方や、現場との向き合い方に対する示唆を得られた」
「事例だけでなく、数理最適化にどう取り組むべきかがよく分かった」
■ 新たな発見・視野の広がり
「これまで知らなかった適用先や、他社の取り組みを知ることができた」
「意思決定を“デザインする”という考え方が非常に興味深かった」
「他社事例を通じて、着目すべきポイントを具体的に理解できた」
■ 生成AI・Gurobotへの評価
「Gurobotはすぐに活用できそうで、有意義だと感じた」
「Gurobotの使い方が理解でき、実務で試してみたいと思った」
「最適化と生成AIを組み合わせる可能性を具体的にイメージできた」
生成AIが急速に普及する今、 “AIの推論を実行可能な判断へ落とし込む技術”として最適化の活用余地はさらに広がっています。Gurobi Japan は、最適化技術の普及と実装支援を通し日本企業の意思決定高度化と業務変革に貢献してまいります。
また、セッション内容は「 ログミー Business Gurobi Connect 2025 in Tokyo」 にて書き起こし記事として公開されておりますのでご覧ください。
セッションハイライト
① 最新技術動向：数理最適化は“演繹的AI”として企業の意思決定を支える
生成AIが普及する中でも、最適化が“再現性・説明性・確実性”を備えた意思決定技術として重要性を増していると解説。 アルゴリズム性能の進化と活用価値を紹介し、「企業の意思決定インフラ」としての最適化を明確化しました。
国内企業の導入事例を紹介。 属人化していた業務プロセスに最適化を導入することで、
業務の標準化・工数削減・運用安定化を実現した事例が語られました。プロジェクトの進め方、現場との連携、体制づくりなど、実装に必要な“リアルなプロセス”が共有されました。
最適化は「導入すれば終わり」ではなく、運用にこそ本質があります。本セッションでは、データ更新の扱い、制約条件の再設定、現場との会話方法など、導入後に継続的な成果を生むための運用ノウハウが解説されました。
④ 導入事例：数理最適化で働き方を変える 日立コンサルティング平井氏が提唱する"意思決定デザイン
最適化技術を働き方や意思決定プロセスの本質に結びつけ、日常業務からビジネス課題まで“意思決定を構造化・可視化する思考法”が紹介されました。ANAやサントリーなどの最適化活用事例を通じ、計画精度の向上だけでなく、工数削減やビジネスのアジリティ／回復力強化といった成果にも言及しています。
⑤ ペペロンチーノの材料調達と配送計画は“同じ問題” 日常とビジネスの意思決定に共通する「アクションの型」とは
意思決定を分かりやすく捉えるため、ペペロンチーノの材料調達といった身近な日常シーンを例に、ビジネス課題と共通する「意思決定の構造」を解説されました。計画レイヤーから意思決定を設計し、時間軸やルールを分解することで選択肢を整理し、最適化モデルへ落とし込む思考法を紹介。データありきではなく、「何を実現したいか」を起点に設計する重要性が強調されました。
⑥ 生成AIが切り開く数理最適化 – 生成AI技術「Gurobot」と最適化の連携によって広がる可能性
生成AI技術「Gurobot」を活用した数理最適化支援の最新アプローチを紹介しました。課題整理やモデリング、コード作成といった最適化プロセスに生成AIを組み合わせることで、専門知識のハードルを下げ、意思決定までのスピードと柔軟性を高められる点を解説。生成AIは最適化を“自動化する存在”ではなく、人の思考や判断を補完するパートナーであり、両者の連携によって、より実行可能で質の高い意思決定が実現できることが示されました。
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