一番よいルートは？

世の中には、「一番よい選択」をしたい場面がたくさんあります。

例えば、家から学校に行くとき、交通費や安全を考慮しつつ、多くの人はできるだけ早く到着できるようにルートを選ぶでしょう。また、アルバイトのシフトを選ぶときには、「どの曜日・時間に入るのが一番よいか」を考えるはずです。その際には、時給の高さや通いやすさなど、さまざまな条件が影響します。

このように、複数の条件をもとに最適な選択を導き出す数学の分野を「最適化」と呼びます。

AIには、最適化の考え方が欠かせない

最適化は、オペレーションズ・リサーチの中で、工学、情報学、経済学など、幅広い分野で活用されます。なかでも、人工知能（AI）の裏側には、最適化の考え方が欠かせません。

数学の関数や式を使って現実の問題を数理モデルとして表現し、そのモデルを解くアルゴリズムを考え、さらにそれをプログラミングで実装することが、最適化研究の主なプロセスです。

目的が増えるほど、効率的なアルゴリズムは難しい

私が取り組んでいるテーマの一つに「多目的最適化」があります。これは、「速くて安い」や「快適で省エネ」といった複数の目的を同時に達成しようとする数理モデルを扱います。

目的が増えるほど、「どの選択肢が本当によいのか」を判断するのが難しくなり、それに対応する効率的なアルゴリズムを考えるのも簡単ではありません。しかし、だからこそ挑戦のしがいがあり、そこが研究の面白さでもあります。

最適化は未来社会を支える基盤技術のひとつであり、その発展の一翼を担えるよう、研究に取り組んでいます。