NSSOL、数理最適化モデルの運用・定着を支援するプラットフォーム「wisepot」を提供開始

　日鉄ソリューションズ株式会社（以下、NSSOL）は18日、計画業務の要件を制約や目的関数として数学的に表現し、数理最適化の問題として自動計算できるようにした「数理最適化モデル」の開発から運用・改善までを支援するプラットフォームとして、「wisepot（ワイズポット）」の提供を開始したと発表した。

　「wisepot」は、数理最適化モデルの開発から運用・改善までのライフサイクル全体を管理するプラットフォーム。最適化モデルに加え、入力データ、設定情報、実行結果、検証履歴、業務的な背景などをコンテキストとして統合的に管理し、最適化システムの定着を支援するという。

　PoC段階から実運用を見据えた品質管理を支援する点が特徴で、AIの活用によりモデル開発が高速化する中でも、NSSOLが培ってきた開発標準やモデル精度の検証プロセスを取り入れることにより、開発スピードと品質を両立したモデル改善サイクルを実現するとした。

　また、モデルや設定変更の履歴、バージョンごとの検証結果を継続的に管理可能となっており、NSSOLのモデル分析ノウハウを生かして重要な情報を標準化し、記録できる。これにより、過去の検証経緯を追跡しやすくし、原因分析や改善活動の効率化につなげるとのこと。

　さらに、モデル、データ、運用ノウハウを横断的にコンテキストとして活用できる仕組みも用意した。開発の過程でNSSOLの最適化標準に沿って知見を蓄積できるため、担当者の異動や退職時の知見継承が容易になり、属人化の防止に貢献するとしている。

　加えて、Pythonだけでなく、JavaやC++など、既存の最適化資産との連携にも対応可能。NSSOLがこれまで手掛けてきた最適化システムの知見をもとに、既存モデルや周辺システムを活用しながら導入を支援できる。

　なお、NSSOLでは、物流、生産、サプライチェーン、人員配置などの分野において、最適化活用の定着を目指す企業とのフィールドPoCを推進している。このフィールドPoCでは、最適化モデルの有効性検証に加え、「本番運用後も効果を維持するための仕組みは何か」「担当者交代時にノウハウを引き継ぐには何が必要か」「改善に必要なコンテキストをどのように蓄積・活用すべきか」といった実運用上の課題についても、参加企業とともに検証を進めるとのことだ。