梅谷 俊治

研究紹介

近年，産業や学術の分野における多くの重要な問題が組合せ最適化問題に定式化できることが知られるようになり，特に，大規模災害を想定した防災・避難計画，資源・エネルギーの供給・利用計画，公共・企業サービスの運用計画など，実世界から収集された大規模データに基づく大規模かつ多様な組合せ最適化問題を効率良く解くことが強く求められています． しかし，これらの組合せ最適化問題の多くがNP困難と呼ばれる問題のクラスに属する計算困難な問題であることが計算の複雑さの理論により知られています．このような背景の下で今後も大規模・複雑化が進むと予想される様々な計算困難な組合せ最適化問題を現実的な計算時間で解く実用的なアルゴリズムを開発することが私の研究テーマです． 現在は主に以下の研究テーマに取り組んでいます．

• 問題構造の解析に基づく組合せ最適化アルゴリズムの自動構成

• 大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法

• 詰込み・切出し問題に対する発見的解法

• 数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用

技術相談

企業の技術相談をお引き受けしています。上記の研究テーマだけに限らず、数理最適化に関するトピックであれば広く受け付けています。実施の形態はケースバイケースですので、まずは連絡先（電子メール umetani@ieee.org ）にご一報下さい。

技術アドバイザーもしくは顧問として契約する場合には、主にオンライン（あるいは貴社）にて、月1回程度、あるいは年数回程度のミーティングを設定し、業務上の課題に対してアドバイスもしくはコンサルティングを実施します。その他にも、相談に応じて、数理最適化に関する（連続）セミナーの実施や、メールやチャットツールを利用して随時相談を受けることも可能です。

※これまでに技術アドバイザーとして契約した企業はこちらの職歴の欄をご確認下さい。共同研究として契約した企業は共同研究の欄をご確認下さい。
※基本的に、システム開発・実装などの業務は受けていません。また、繁忙などの理由により仕事をお引き受けできないこともあります。

お知らせ

• 2025/5/27-30, 人工知能学会全国大会＠大阪国際会議場にて、オーガナイズドセッション「数理最適化」を開催します。

• 2025/3/5, 日本オペレーションズ・リサーチ学会春季シンポジウム「数理最適化の新時代　ー知のエコシステムと次世代の人材育成ー」のパネルディスカッションに出演しました。

• 2025/2/20，Recruit Tech Conference 2025のパネルディスカッション「アカデミア×ビジネスのコラボレーションの未来とは」に登壇しました。video

• 2024/12/18，Recruit Data Blogにて解説記事「最適化モデリング入門＠新人研修」を公開しました。

• 2024/12/11，白金鉱業Meetupにて「実務につなげる数理最適化」を講演しました。slide

• 2024/11/30，OR学会中部支部研究会にて「実務につなげる数理最適化」を講演しました。

• 2024/10/31，ITコンソーシアム京都 AI・IoT活用部会講演会【専門家に聞く！AIが紡ぐ未来の科学とビジネス】にて「実務につなげる数理最適化」を講演しました。

• 2024/9/30，logmiTechにインタビュー記事「機械学習の先にある"未開拓領域"への挑戦、リクルートが取り組む「数理最適化」の最前線と将来性」が掲載されました．

• 2024/9/27，logmiTechにインタビュー記事「"数理最適化"をいかにして実務で活用するか、AI時代に「ポストデータサイエンス」として注目される理由」が掲載されました．

• 2024/9/25，The Review of Socionetwork Strategies (RSS) に下記の論文が掲載されました．
  S.Ikeda, N.Nishimura and S.Umetani, Interpretable Price Bounds Estimation with Shape Constraints in Price Optimization

• 2024/7/11，connpassイベント「実務につなげる数理最適化〜アカデミア出身者が見たリクルート〜」に登壇しました．アーカイブ動画はこちら。

• 2024/6/8，日本OR学会待ち行列研究部会にて招待講演「実務につなげる数理最適化」を話しました．

• 2024/5/29，人工知能学会オーガナイズドセッション「AIと制約プログラミング」にて招待講演「組合せ最適化による問題解決の実践的アプローチ」を話しました．slide

• 2024/5/24，arXivに下記の論文を公開しました．
  S.Ikeda, N.Nishimura and S.Umetani, Interpretable Price Bounds Estimation with Shape Constraints in Price Optimization, arXiv preprints, arXiv: 2405.14909, 2024. paper

• 2024/5/9，Recruit Data Blogにて解説記事「実務につなげる数理最適化」を公開しました。

• 2023/10/12，MIKA2023（革新的無線通信技術に関する横断型研究会）にてチュートリアル「組合せ最適化による問題解決の実践的アプローチ」を講演をしました．

• 2023/10/1，株式会社リクルートで働き始めました．Advanced Technology Lab.に配属されました．

• 2023/9/30，数理最適化寄附講座が終了しました．

• 2023/9/12，大阪大学中之島センターにて，数理最適化寄附講座ワークショップを開催しました．

• 2023/3/8，数理最適化寄附講座が，日本オペレーションズ・リサーチ学会第47回実施賞を受賞しました．

• 2022/11/1, arXivに下記の論文を公開しました．
  H.Masuyama, H.Dan and S.Umetani, Curse of scale freeness: Intractability of large-scale combinatorial optimization with multi-start methods, arXiv preprints, arXiv:2210.16678, 2022. paper

• 2022/10/7，第34回RAMP数理最適化シンポジウムにて「実務につなげる数理最適化：数理最適化寄附講座の取り組み」を講演しました． webpage

• 2022/6/1，ORセミナー「メタヒューリスティクスの設計と実装」を開催しました． webpage

• 2022/3/24, 商船三井および商船三井システムズとの産学連携に関するプレスリリースが出ました．
  自動車船業務DX推進プロジェクト「数理最適化」活用第3弾！～スペースマネジメント自動化実証実験成功により、顧客満足度向上と環境負荷低減へのアプローチを加速～ press release

• 2022/3/18, European Journal of Operational Research (EJOR)に下記の論文が採録されました．
  Coordinate descent heuristics for the irregular strip packing problem of rasterized shapes

• 2022/2/17, リクルート主催のイベント「競技プログラミングとリクルート～開発現場で活きる知識とは～ーRECRUIT TECH MEET UP #4ー」にて， 数理最適化寄附講座との共同研究の取り組みをご紹介いただきました．slide

• 2021/10/29，NTTデータ数理システム主催「数理最適化交流会2021」にて講演しました．slide

• 2021/9/21, 商船三井および商船三井システムズとの産学連携に関するプレスリリースが出ました．
  自動車船業務DX推進プロジェクト「数理最適化」活用第2弾！～貨物積み付け計画作成の効率化により、お客様満足度の向上と環境負荷の低減を実現～ press release

• 2021/9/16, NEC Visionary Week 2021のセッション「データから「意思決定」を導く！ビジネス価値に直結する最適化とは」にて講演しました． slide

• 2021/8/10, 大学で究める学問発見サイト「夢ナビ」にて講義動画が公開されました．webpage

• 2021/7/10, オペレーションズ・リサーチ学会機関誌7月号に解説記事「自動車船の運航業務に数理最適化を適用するための実践的なアプローチ」が掲載されました．

• 2021/6/10, オペレーションズ・リサーチ学会機関誌6月号に解説記事「組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ」が掲載されました．

• 2021/5/28, 商船三井および商船三井システムズとの産学連携に関するプレスリリースが出ました．
  自動車船の配船計画支援システムの運用を開始しDXを加速  press release

• 2021/4/13, arXivに下記の論文を公開しました．
  S.Umetani and S.Murakami, Coordinate descent heuristics for the irregular strip packing problem of rasterized shapes, arXiv preprints, arXiv:2104.04525, 2021. paper

• 2021/1/13，NTTデータ数理システムの製品「Numerical Optimizer V23」に下記の論文の提案手法が実装されました．
  S. Umetani, Exploiting variable associations to configure efficient local search algorithms in large-scale binary integer programs, European Journal of Operational Research, 263 (2017), 72-81. DOI: 10.1016/j.ejor.2017.05.025 (open access)

• 2020/11/3, ブログ「数理最適化による問題解決の実践的なアプローチ」を公開しました．

• 2020/10/25, 白金鉱業.FMに出演しました．

• 2020/10/23, 講談社より「しっかり学ぶ数理最適化：モデルからアルゴリズムまで」が出版されました．サポートページはこちら．

• 2020/10/1, ブレインパッドと富士通研究所から寄附を受け「数理最適化寄附講座」を設置しました．大阪大学大学院情報科学研究科が「数理最適化寄附講座」を開設 press release

• 2020/5/6, Journal of the Operations Research Society of Japan (JORSJ)に下記の論文が掲載されました．
  N.Uematsu, S.Umetani and Y.Kawahara, An efficient branch-and-cut algorithm for submodular function maximization, Journal of the Operations Research Society of Japan, 63 (2020), 41-59. DOI: 10.15807/jorsj.63.41 (open access) supplement 

• 2019/10/1, 商船三井および商船三井システムズとの産学連携に関するプレスリリースが出ました．AIの基盤技術による自動車運搬船の配船と貨物積み付け計画の策定に成功 ～「数理最適化」を活用して計画の立案や検証を大幅に効率化～ press release 

• 2019/8/5, Journal of the Operations Research Society of Japan (JORSJ)に下記の論文が採録されました．
  An efficient branch-and-cut algorithm for submodular function maximization

• 2019/6/23, 国際会議IEEE SMC 2019に下記の論文が採録されました．
  An efficient branch-and-cut algorithm for approximately submodular function maximization

連絡先

電子メール：umetani@ieee.org