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title: 数理最適化と人工知能の融合による次世代SCM -AGI4OPT と AGI4SCM -
tags:  #moai  
author: [MIKIO KUBO](https://www.docswell.com/user/mikiokubo)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/8JDGWKP8JG.jpg?width=480
description: MOAI Labが開発したAGI4OPTおよびAGI4SCMは、数理最適化と人工知能を統合し、自然言語による指示とデータから複雑な課題を自動解決するAgentic AIです。従来のオープンソースソルバーとは異なり、問題の規模や実務要件に応じた最先端の解法やメタヒューリスティクスを自動選択して適用します。さらに、Model Context Protocol（MCP）上のスキルとして主要なAIモデルから呼び出すことが可能であり、検証用コードによる解の正確性チェックや詳細な視覚的ダッシュボードの生成も行います。社内での安全なAI活用を支えるMOAIクラウド基盤とともに、生産計画、配送、スケジューリングなどのサプライチェーン最適化を強力に支援します。  #海洋大 #講演 #AGI4OPT #moai   @kubomikio
published: November 07, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/mikiokubo/5N7P67-agi4opt
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# Page. 1

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MOAI Lab 紹介
@東京海洋大発ベンチャー講演会
Mikio Kubo


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEP39KNW78.jpg)

MO (Mathematical Optimization)
数理最適化・メタヒューリスティクス
AI (Artificical Intelligence)
人工知能
の融合技術を中心とした技術集団


# Page. 3

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商品
AGI4OPT & AGI4SCM


# Page. 4

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What is AGI4OPT ?
最適化のための汎用人工知能
自然言語による問題の説明と
元データを入れるだけで
最先端の最適化をしてくれる Agentic AI


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QDXYKREP.jpg)

AGI4OPTアシスタント
手持ちのAIに最適化の専門家のスキルを付与
AGI4OPTクラウド
会社全体で使える最適化の専門家
AIで自動生成したアプリを社内で共有


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4Z6WPQJ1.jpg)

What is AGI4SCM ?
SCMのための汎用人工知能
自然言語と元データを入れるだけで
最先端のSCM解析をしてくれる Agentic AI


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71RVY9L7G.jpg)

AGI4SCMアシスタント
手持ちのAIにSCMの専門家のスキルを付与
AGI4SCMクラウド
会社全体で使えるSCMの専門家
様々なサプライチェーンアプリを社内で共有


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7W1LGQQJ2.jpg)

サプライチェーン最適化 AGI4SCM
サプライチェーン最適化アプリ
在庫最適化・予測
生産最適化
ロジスティクス最適化
シフト最適化
リスク最適化
在庫分類（ABC/XYZ分析）
在庫方策
需要予測
ロットサイズ最適化
スケジューリング最適化
物流ネットワーク最適化
配送最適化
シフト最適化
タスク割り当て最適化
リスク評価
リスク最適化
「MCP上のスキル」として提供
Claude, ChatGPT, Gemini などから呼び出し


# Page. 9

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MOAIクラウド
ゼロトラスト基盤による安全なAI活用
青写真によるアプリ配布
（ユーザーごとに独立したアプリ）
AIに鍵を渡さない完全隔離設計
「MCP上のスキル」によるAI統制


# Page. 10

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スキル（Agent Skills）
AIに専門知識をもたせる仕組み
最適化とSCMに関する30年以上のノウハウ
MCP上のスキル（Skills on MCP – Model Context Protocol ）
スキルを隠蔽し、MCP として接続


# Page. 11

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AGI4OPTの使用例
段取り費用付きの多品目生産計画の問題を解いてください。
データは添付したよ。
スキルなし
通常の混合整数最適化としてモ
デル化し、オープンソースのソ
ルバーで解く
小規模例題は解けるが、大規模
問題例だと解けない
AGI4OPTスキル利用
通常のモデル化だけでなく、問題例の規
模に応じて Matheuristicsを実装
検算用コードで解の正しさを確認し、
推奨方法を提示
問題例の規模により最適な手法を自動選択


# Page. 12

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X = {}
I = {}
Y = {}
スキルなしの出力（一部）
M_big = 1000000 # Big-M for setup linkage
for p in products:
期 t に品目 p を生産する量を表す変数
for t_idx, t in enumerate(months):
X[(p, t)] = solver.NumVar(0.0, solver.infinity(), f'X_{p}_{t}')
I[(p, t)] = solver.NumVar(0.0, solver.infinity(), f'I_{p}_{t}')
Y[(p, t)] = solver.IntVar(0, 1, f'Y_{p}_{t}')
for p in products:
for t_idx, t in enumerate(months):
prev_inv = initial_stock[p] if t_idx == 0 else I[(p, months[t_idx-1])]
# I[p, t] == prev_inv + X[p, t] - demand[p][t]
solver.Add(I[(p, t)] == prev_inv + X[(p, t)] - demand[p][t])
for p in products:
for t in months:
# Get max possible demand sum from t to end to bound M tightly, or use a safe upper bound
max_prod = sum(demand[p][months[k]] for k in range(len(months))) + initial_stock[p]
solver.Add(X[(p, t)] <= max_prod * Y[(p, t)])


# Page. 13

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for m in ['M1', 'M2']:
m_products = [p for p in products if prod_info[p]['machine'] == m]
capacity_minutes = mach_info[m]['hours_per_month'] * 60
for t in months:
expr = solver.Sum([
prod_info[p]['minutes_per_unit'] * X[(p, t)] + prod_info[p]['setup_minutes'] * Y[(p, t)]
for p in m_products
])
solver.Add(expr <= capacity_minutes)
objective = solver.Objective()
for p in products:
setup_cost = prod_info[p]['setup_cost_yen']
holding_cost = prod_info[p]['holding_cost_yen_per_unit_month']
for t in months:
objective.SetCoefficient(Y[(p, t)], setup_cost)
objective.SetCoefficient(I[(p, t)], holding_cost)
objective.SetMinimization()
スキルなしの出力（続き）


# Page. 14

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AIG4OPTスキル利用（全部）
var IsSetup {PRODUCTS, MONTHS} binary;
var Supply {p in PRODUCTS, s in MONTHS, t in MONTHS: s <= t and NetDemand[p,t] > 0} >= 0;
var Production {p in PRODUCTS, s in MONTHS} = sum {t in s..NumMonths: NetDemand[p,t] > 0} Supply[p,s,t];
minimize TotalCost:
sum {p in PRODUCTS, s in MONTHS} SetupCost[p] * IsSetup[p,s]
+ sum {p in PRODUCTS, s in MONTHS, t in MONTHS: s <= t and NetDemand[p,t] > 0}
HoldCost[p] * (t - s) * Supply[p,s,t] + InitHoldConst;
subject to MeetDemand {p in PRODUCTS, t in MONTHS: NetDemand[p,t] > 0}:
sum {s in 1..t} Supply[p,s,t] = NetDemand[p,t];
subject to SetupLink {p in PRODUCTS, s in MONTHS, t in MONTHS: s <= t and NetDemand[p,t] > 0}:
Supply[p,s,t] <= NetDemand[p,t] * IsSetup[p,s];
subject to ProdLink {p in PRODUCTS, s in MONTHS}:
Production[p,s] <= ProdUB[p,s] * IsSetup[p,s];
subject to Capacity {m in MACHINES, s in MONTHS}:
sum {p in PRODUCTS: MachineOf[p] = m}
(MinutesPerUnit[p] * Production[p,s] + SetupMinutes[p] * IsSetup[p,s]) <= CapMinutes[m];


# Page. 15

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ampl-latex-generation スキル利用
高次元空間
強い定式化
強化式


# Page. 16

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例
乗務員スケジューリング問題を最適化して。
データは添付したよ。
スキルなし
通常の混合整数最適化としてモ
デル化し、オープンソースのソ
ルバーで解く
小規模例題は解けるが、大規模
問題例だと解けない
AGI4OPTスキル利用
通常のモデル化だけでなく列生成法を実装
様々なソルバー（SOTA解法）で解き、
時間と精度を比較
検算用コードで解の正しさを確認し、
推奨方法を提示
問題例の規模により最適な手法を自動選択


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJL89MVPER.jpg)

例
配送最適化問題を最適化して。
データは添付したよ。
スキルなし
通常のオープンソースのソル
バーで解く
付加条件には対処できない
大きな問題例には対処できない
出力はテキストのみ
AGI4OPTスキル利用
通常のモデル化だけでなく様々な配送最適化
ソルバー（SOTA解法）で解き、時間と精度
を比較
検算用コードで解の正しさを確認し、
推奨方法を提示
問題例の規模により最適な手法を自動選択


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M6ZYG2JW.jpg)

AGI4OPTはダッシュボードも返す


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RP69Z5J9.jpg)

例
スケジューリング問題を最適化して。
データは添付したよ。
スキルなし
通常のオープンソースのソル
バーで解く
付加条件には対処できない
大きな問題例には対処できない
出力はテキストのみ
AGI4OPTスキル利用
通常のモデル化だけでなく様々なスケジュー
リング最適化ソルバー（SOTA解法）で解き、
時間と精度を比較
検算用コードで解の正しさを確認し、
推奨方法を提示
問題例の規模により最適な手法を自動選択


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJX3MQ9X7X.jpg)

AGI4OPTはダッシュボードも返す


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKYG9P97D.jpg)

AGI4SCMの使用例
この需要データを分析して。データは添付したよ。


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE39NWX9E5.jpg)



# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDGWK28EG.jpg)



# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P39K1WJ8.jpg)

AGI4SCMの使用例
この需要データを最適化して。データは続きだよ。


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JV4MVY97Q.jpg)



# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EG1GL94JL.jpg)



# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQDXYWR7P.jpg)



# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74Z6WKQE1.jpg)

AGI4SCMの使用例
この需要データを予測して。データは添付したよ。


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1RVYXLJG.jpg)



# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJW1LGNQE2.jpg)

AGI4SCMの使用例
予測に基づく動的在庫方策の効果を検証して。


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZPML33J3.jpg)



# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76MNWXZEV.jpg)



# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75Z5MX9J4.jpg)



# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2RN9X57R.jpg)



# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYDP486EM.jpg)



# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN65Y91J8.jpg)



# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9LYP2Y73.jpg)

AGI4SCMの使用例
物流ネットワークの最適化をして。データは添付したよ。


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8X6D5KJD.jpg)



# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LEL89MYP7R.jpg)



# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM6ZYN2EW.jpg)



# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRP69D5E9.jpg)



# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEX3MQ1XJX.jpg)

AGI4SCMの使用例
サプライチェーンリスクの評価をして。データは添付したよ。


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKYG929JD.jpg)



# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L739NW4975.jpg)



# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DGWKQ87G.jpg)

AGI4SCM ：複数のMCPを組合せた Web アプリを作れる


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP39KLWE8.jpg)

AGI4SCMクラウド ：アプリのUIをAIで修正して共有


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EV4MVQ9JQ.jpg)

ソフトウェアの国内総代理店
数理最適化モデリング言語 AMPL
40年以上の全世界での販売実績をもつ最適化モデラーのデファクトスタンダード
PyVRP エンタープライズ
最高精度の配送最適化アルゴリズム・ほとんどすべての実務制約に対応


# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57G1GLW4EL.jpg)

出版物 (1)
エージェントスキル：
自律型 AI が変える
最適化とサプ ライチェーン
の未来
朝倉書店
近刊


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQDXY3RJP.jpg)

出版物 (2)
もっとあたらしい
数理最適化
近代科学社
近刊


# Page. 50

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その他のサービス
MOAIブートキャンプ
AI×数理最適化で動くプロトタイプを
3日間で構築する実践型プログラム
https://www.moai-lab.jp/