AIイノベーション

進化計算DARWIN

Evolutionary computation DARWIN

「進化計算DARWIN」とは

進化計算は、ここ数年話題となっているディープラーニングや機械学習とは別のAI(人工知能)システムです。
学習データを必要とせず、与えられた条件をもとに課題の最適解を求めることが可能です。
特に人間では到底処理することができない、無限に近い組合せ数の中から最適な答えを素早く導き出すこと等を得意とします。
スキルや労働条件などを考慮した「ナーススケジューリング問題」、無限に近いパターンの巡回ルートの中で最も効率的なルートを抽出する「巡回セールスマン問題」、ばらばらな大きさで様々な価値(金額)がある物を最も高額な組み合わせで選ぶ「ナップザック問題」などに活用されるAIとして知られています。

進化計算は、問題・課題の答えを一つの「個体」とし、生物が進化しながら長い年月を通じて環境に適応していく過程、生物の進化の仕組みをアルゴリズム化したものです。この仕組みのことを「遺伝的アルゴリズム」と言います。
生物は、各世代毎に交叉や突然変異、更には淘汰などを繰り返し、最終的に環境に適応している個体が残ります。その残った個体が最適解となります。

タイムインターメディアが提供する「進化計算DARWIN」(以下、進化計算ダーウィン)は、進化計算を活用するためのフレームワークです。進化計算ダーウィンをベースに、目的(課題)ごとにモデル化し、ソリューションとしてのシステムをご提供いたします。
また、学習データが不要なため、すぐに使用を開始することが可能です。
多様な組み合わせがあるため時間を要している作業や複雑過ぎて人間では考慮できない条件がある課題、熟練の経験と知識を持った専門家でしか対応できない業務等について、進化計算ダーウィンを使って飛躍的に効率化しながら課題解決をすることができます。

タイムインターメディアの強み

日本では1980年代から進化計算の研究が盛んに進められていました。
当時はまだコンピューターのスペック不足により実用化することが困難でしたが、近年のコンピューターの性能向上により、進化計算の利用が現実的になりました。

タイムインターメディアでは、ナンプレを代表とする各種パズルを作成することによって進化計算の研究とノウハウの蓄積をしてまいりました。その過程で、高度な課題モデリング手法、高速処理を可能とするアーキテクチャー、条件設定や個体評価関数の定義方法など様々な技術を獲得しております。そしてそれらの技術をフレームワーク化したものが「進化計算ダーウィン」です。
2018年には、その成果を示すべく世界最大の合体ナンプレ問題制作でギネス世界記録™を達成し、その技術の高さを証明致しました。

実績と効果

高校、大学の時間割自動編成

教員、教室、合同授業、選択科目、教室の設備の制約など、時間割は大量の組合せパターンの中から、最適かつ全ての条件を満たす必要があります。この時間割作成を進化計算により自動化・効率化しご提供いたしました。

従来の方法では複雑すぎるため諦めていた条件を進化計算によってカバーすることが可能となったため、導入前よりも満足度の高い時間割編成が行えるようになりました。

大学スポーツ実技の、履修希望者振り分け

アスリート学生の必修科目・選択必修科目、教職課程取得の要否などを考慮し、アスリート学生の履修パターンを最適化する仕組みを導入させて頂きました。

学生の履修希望提出から履修結果発表までが非常に短期間であり、その短期間で各責任者や専門スタッフを集め、ミスなく履修振分する必要がありました。AIによる自動振分を導入することで、短期間に複雑な履修振分を行うことが可能となりました。

宅地(土地)の自動区割り

宅地の区割りは、建築基準法や地方行政の定める条件を満足させた上で、販売しやすく、全ての宅地の価値合計が最も高い区割りをする必要があります。

また、区割りそのものは図面に線を引くような幾何学的な処理が必要です。
これらの幾何学的な区割りの最適化を進化計算で実現いたしました。

CM(テレビコマーシャル)編成の自動化

CMの編成は、スポンサーが確定した段階で素早く編成する必要があります。また、CMには様々な規制条件や自主規制条件があり、それらを満たした上でCMの編成を行う必要があります。この編成作業を進化計算で実施することにより圧倒的なスピードと効率化を実現しました。

スポンサーを獲得後、CMは短期間で編成する必要があり、さらにはスポンサーの都合や社会的出来事などにより、急な再編成も必要です。
それらの業務を実施するために、急な残業や長時間の編成作業が日常化していましたが、その業務を自動化したことにより、残業時間の削減や迅速かつより正確な変更対応が可能となり、働き方改革にも貢献することができました。

パズルの自動生成

パズルの問題作成を進化計算を使って自動生成する仕組みを構築しました。今までナンプレを代表とする各種パズルを作成しており、これまでに雑誌およそ140号、単行本およそ40冊、計1万問を超える問題を提供してまいりました。クライアントの要望に応じた難易度や解き方を設定できますので、従来よりも非常に高度で複雑な問題を高速で作成することが可能です。

様々なテクニックを必要とする問題や、答えが見つかりづらい難しい問題を作成する場合、人間の手による作成では気が遠くなるような作業が発生します。
しかし、AIによる自動生成によってこれらの問題を克服でき、通常では思いつかないパターンの問題やユニークな問題を大量かつ高速に作成することが可能となりました。

進化計算のポテンシャル

進化計算は様々な領域に適用することが可能です。
特定な制約や条件下での複雑な組合せの実現、無限のパターンからの最適解の抽出、矛盾する複数の目的を両立させる答え探しなど、様々な領域で活用することが可能であると考えています。

シフトの編成

コールセンター、倉庫、大型店舗、百貨店、工場など様々なスキルと工数を最適なコストで配置させるシフト編成。

アサイメントの最適化

職人、プロフェッショナル、特別な機械・機材などを最も効率的にプロジェクトや現場にアサインするアサイメント計画の最適化。

その他、
・発注や在庫量などの最適化・店舗の棚割の最適化・コストと品質(多目的)を考慮した最適化・ビルやマンションのフロア別部屋割り最適化など、様々な領域に適用することが可能です。
また、機械学習などの他のAIと組み合わせた全く新しいソリューションを構築することも可能です。

導入方法

進化計算ダーウィンの導入にあたっては、事前のヒアリングを行いお客様の課題を確認するところからスタートします。
また、課題に関連した各種制約条件や目標数値(評価軸)などもコンサルタントが確認させていただきます。

課題によってはPOC(Proof Of Concept)フェーズを設けさせていただき、進化計算ダーウィンで課題解決ができそうかをプロトタイプのアルゴリズムを作成し確認させていただきます。POCの評価後にプロジェクト計画の策定、本番のプロジェクト開始という流れになります。

まずは、お問い合わせしていただき、お客様の課題と悩みを伺わせてください。

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