生成AI×数理最適化が導く より快適なユーザー体験
迅速かつ正確なサポートやトラブルシューティングなどを常時提供
株式会社オクトーバー・スカイ(東京都府中市、代表取締役:Craig Albrecht、以下オクトーバー・スカイ)は、数理最適化に特化したソリューション、コンサルティング、トレーニングを提供するGurobi Optimization, LLCの日本拠点として、Gurobi Optimizerをビジネスの中核に据えた活動を展開しています。このたびGurobi本社(米国オレゴン州ビーバートン)は、Gurobi ユーザーポータル上で利用できる新しいAIアシスタント「Gurobot(グロボット)」を正式にリリースしました。
Gurobot(グロボット)は、「Gurobi Intelligence」フレームワークの第一弾として誕生した、数理最適化をより親しみやすく、対話的で、革新的な体験に変えるAIアシスタントです。ユーザーとの自然な対話を通じて、最適化問題の解決をサポートします。
Gurobi Optimization, LLCでは、2024年より初期バージョンのGurobotを限定的に提供してきましたが、機能・安定性ともに大きく進化させて、このたび正式版としてリリースしました。大規模言語モデル(LLM)の対話能力と、Gurobiが長年培ってきた数理最適化に関する専門知識を融合し、ユーザーの実務を強力にサポートします。
Gurobotの主な特徴は以下のとおりです:
これらの機能は、Gurobiユーザーポータルにログインし、利用規約に同意するだけで、無料で利用可能です。ビジネスユーザーはもちろん、アカデミックライセンスをご利用の教育・研究機関の皆様にもご活用いただけます。
さらに、GurobotはGurobiのクラウドサービス基盤(AWS)上で通信内容はすべて暗号化し、安全に稼働しております。プライバシーポリシーに準拠してチャット内容が管理され、履歴削除やアカウント閉鎖時のデータ削除にも対応しています。
また、Gurobotは汎用AIとは異なり、Gurobiの公式ドキュメントや専門知識に基づいた回答を生成します。可能な限り情報源を明示し、透明性と信頼性を両立しています。お客様からフィードバックをいただき、継続的な機能拡張を予定しています。
このように、Gurobotはお客様のGurobi体験向上に対する私たちのコミットメントの象徴ともいえる存在です。こうした取り組みは、分野や業種を超えた数理最適化活用を支援する「Gurobi Innovation Lab」でも展開されており、今後さらなる革新をご期待ください。
「Gurobi Innovation Lab」に関するプレスリリース:
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000149729.html
数理最適化業務における「すぐに知りたい」「自分で調べたい」を支援する存在として、以下のような機能を提供します。
これらの機能により、Gurobotはユーザーの作業効率を大幅に高め、問題解決までの時間を短縮します。
こんなユーザーに特にお使いいただきたいと考えています。
最適化に関する「ちょっと聞きたい」「すぐ知りたい」に応える存在として、Gurobotは今後、Gurobiコミュニティにおける日常的なパートナーとなることを目指しています。
Gurobot(グロボット)URL:https://www.gurobi.com/solutions/gurobot/
「私たちの使命は、数理最適化を可能な限りアクセスしやすく、インパクトのあるものにすることです。Gurobotは、ユーザーエクスペリエンスに即時性、明確性、操作性をもたらします。これは単なるサポートツール以上のもので、イノベーションと顧客の成功に対する私たちのコミットメントの延長なのです。」
Gurobiの意思決定インテリジェンス技術により、顧客は数秒で最適なビジネス決定を行うことができます。労働力スケジューリングやポートフォリオ最適化からサプライチェーン設計まで、あらゆる分野でGurobiは数兆個の解の可能性の中から最適解を特定します。
意思決定インテリジェンスのリーダーとして、Gurobiは統合しやすいフル機能ソフトウェアと業界最高クラスのサポートを提供し、業界トップレベルの98%の顧客満足度を誇ります。
2008年に設立されたGurobiは、南北アメリカ、ヨーロッパ、アジアで事業を展開しています。SAP、エールフランス、ナショナルフットボールリーグなどの組織を含む、ほぼすべての業界の顧客にサービスを提供しています。
詳細は、https://www.gurobi.com/ をご覧ください。
■数理最適化とは
数理最適化とは、数学的に問題を記述することで最適解を導き出す手法です。複雑な意思決定問題を数理モデルで表現し、コスト削減、利益最大化、作業効率の向上など、ビジネス目標を最大限に達成する手段を提供します。具体的には、製造業でのスループット向上による生産ラインの効率化、物流での配送ルートの最短化によるコスト削減に活用されています。そのほかに、リソース管理やスケジューリングにおいても、限られた人材や設備を効果的に活用したり、調達コストの最小化、納期遅れの解消など事業全体のパフォーマンス向上に役立っています。このように、数理最適化はデータに基づいた精緻な意思決定を可能にし、企業の競争力を高めるための重要なツールとなっています。
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