Zenithのご紹介： 最適化のためのディープラーニング・プラットフォーム

ビジネスやオペレーションの領域では、複雑なシステムの最適化が中心的課題であり、 特に製造業、製薬、電力生産などの分野で顕著になっています。これらの業界では、1つの構成要素が発揮したパフォーマンスが、他の構成要素に連鎖的な影響を及ぼし、相互依存のネットワークが形成されるような、大規模の運用パイプラインを扱うことがよくあります。従来、このようなシステムの最適化は、1つのステップで一度に処理され、潜在的な効率性やシステム全体の変更による幅広い影響を把握できない場合がありました。

株式会社Recursive (以下、当社と記載)では、このようなシステムをエンドツーエンドで最適化する手法を開発しています。このアプローチは個々の部品ではなく、システム全体のパフォーマンスを向上させることにより、生産効率を高め、温室効果ガスの排出を削減します。私たちのアプローチは、タスクの複雑さや規模に苦戦し、望ましい結果を効率的に達成するのに適していない、従来の最適化手法を凌駕しています。

当社のディープラーニング・プラットフォームであるZenithは、人間の専門家が作成可能なソリューションを大幅に改善する計算最適化技術を活用することで、これらの課題に対処します。AI主導の戦略を採用することで、Zenithはより幅広い潜在的な解決策を迅速かつ高精度に探索することができ、より効果的なシステム全体の最適化を可能にします。

組合せ最適化はなぜ難しいのか？

問題の性質上、従来の手法は組合せ最適化の領域で大きな苦戦を強いられます。組合せ最適化では、離散的なパラメータを操作することになりますが、これはチェス盤上の駒を再配置して最良の戦略的設定を達成するのに似ています。各駒は特定のマスに配置することができ、それぞれの潜在的な構成は他のものとは大きく異なる可能性があるため、結果に大きな影響を与えます。

これは、自動車の燃費を最大化するために最適速度を決定するような、従来の最適化タスクとは対照的です。このようなシナリオでは、速度のわずかな調整でさえ、燃料消費量に小さく予測可能な変化をもたらし、スムーズで緩やかな最適化プロセスを可能にします。下図は、段階的な調整が最適なポイントに向かう、滑らかな ランドスケープによって視覚的に表現されたものです。

対照的に、組み合わせ最適化では前述したような微調整はできません。組み合わせ最適化の「解」には（スイッチのオンかオフのような）離散的な選択肢が含まれるため、解を一方向にわずかに「動かして」その効果を測定する方法はありません。参照すべき勾配がないため問題は非連続的になり、最適解を見つける複雑さが劇的に増します。その結果、ほとんどのアプローチは試行錯誤に頼るか、単純な発見的手法に頼ることになります。このような方法論上のギャップは、Zenithが実施するような革新的なアプローチの必要性を強調するものであり、前述した困難な問題に取り組む方法を再考するものです。

組合せ最適化が役立つ例

コンビナトリアル・オプティマイゼーションが様々な分野に革命をもたらす可能性は計り知れず、それぞれのアプリケーションは、直接的なビジネス上の利点につながる特定の利点をもたらします。

配送ルートの最適化とロジスティクス

ロジスティクス業界では、配送ルートを最適化することが効率化に不可欠です。現在の配送ルートは、距離を考慮した単純な発見法に基づいて計画されることが多いですが、交通パターンや配達時間帯などの他の変数を無視している場合もあります。これは、時間と燃料を浪費する最適でない経路につながる可能性があります。組み合わせ最適化を適用することで、最短経路、混雑の少ない経路、配達の特定の時間帯など、複数の要素を同時に考慮した戦略的な配送経路の設計が可能になるのです。この最適化により、燃料消費量や配送時間が削減されるだけでなく、より信頼性の高い配送スケジュールによって顧客満足度も向上します。クラス最高のルート最適化を実施しないロジスティクス企業は、無駄なコストを発生させるだけでなく、こうしたテクノロジーを駆使して自社を凌駕する競合他社に市場での地位を奪われるリスクもあります。

医薬品における製剤最適化

医薬品の製剤化プロセスでは、副作用を最小限に抑えながら望ましい治療効果を得るために、様々な成分の最適な組み合わせと配合比率を見つけることが必要でです。従来、このプロセスは試行錯誤によって行われており、多大な時間とリソースを消費していました。組合せ最適化では、製剤を複雑なパズルとして扱い、成分の組み合わせとその量を精密に計算することで、有効性を最適化します。この方法は、開発プロセスを大幅にスピードアップし、コストを削減し、より効果的な医薬品をより早く市場に送り出すことができるため、製薬会社に競争力をもたらします。

産業機械の最適化

製造業やその関連分野では、機械の配置やHVACのような複雑なシステムの設定は、作業効率にとって非常に重要です。従来、工場のフロアレイアウトやHVACシステムの設定は、動的な運転条件を考慮しない静的な基準に基づいて決定されることが多くありました。組合せ最適化は、最も効率的なレイアウトと設定を決定するために様々な運用シナリオを考慮することで、より動的なアプローチを可能にします。例えば、機械の配置を最適化することで、材料が工程間を移動する時間を最小限に抑え、サイクルタイムを短縮し、生産性を向上させることができます。同様に、稼働率や外部の気象条件などの要因に基づいて空調設定をリアルタイムで最適化すれば、エネルギー消費を大幅に削減できるのです。その結果、運用コストの大幅な削減と生産効率の向上が実現し、収益に直接貢献します。

組合せ最適化を活用している企業は、従来の手法では達成できなかったレベルの業務効率と製品効果を実現しています。この最適化はコスト削減をもたらすだけでなく、イノベーションを促進し、次世代のインフラとオペレーションの舞台を整えるのです。

組み合わせ最適化の課題にAIで対処するZenithの方法

組み合わせ最適化に対するZenithのアプローチは、機械学習とグラフ理論の高度な技術を取り入れ、これらの問題の複雑な性質に効率的に取り組んでいます。　　以下は、そのプロセスの詳細です：

グラフ表現

Zenithは、問題の要素をグラフのノードとしてモデル化し、これらの要素間の関係をエッジとして表現します。医薬品製剤では、各成分がノードとなり、異なる成分間の化学的相互作用がエッジとなります。このグラフベースのアプローチにより、問題の構造的な分析が可能になり、ある要素の変化が他の要素にどのように影響するかを評価するための明確なフレームワークが提供されます。

スムージングのための埋め込み

組合せ最適化の問題は離散的な性質を持つため、従来の勾配ベースの最適化手法は適用できません。Zenithはエンベッディングを利用して、これらの離散的な要素を連続的な高次元空間にマッピングします。このマッピングプロセスにより、最適化のランドスケープが、計算機による解析や操作により適した形に変換されます。エンベッディングは、解空間の潜在的な探索方向を特定するのに役立ち、問題自体が小さな連続的調整を許さない場合でも、さまざまな要素を変更した場合の影響を推定する方法を作り出します。

離散オプティマイザー

Zenithは、問題の離散的かつ構造的な性質を扱うために設計された、特殊な最適化アルゴリズムを採用しています。進化的アルゴリズムやグラフ・ニューラル・ネットワーク・オプティマイザーなどがそれです。進化型アルゴリズムは、潜在的な解決策を幅広く生成し、自然淘汰を模倣しながら、その性能に基づいてこれらの解決策を時間と共に進化させるため、特に効果的です。グラフ・ニューラル・ネットワーク・オプティマイザは、問題のグラフ構造を活用することで、要素間の複雑な相互作用や依存関係を考慮し、最適な構成を提案します。

この方法論的フレームワークにより、Zenithは膨大な数の可能解を系統的に探索・評価し、最も効果的な構成を特定する確率を大幅に高めることができます。このプロセスは、最適解の探索を効率化するだけでなく、網羅的な探索や単純化された発見法に頼ることの多い従来の手法に比べて、計算負荷も軽減します。

Zenithの技術力は、離散最適化アルゴリズムとディープラーニング機能を組み合わせることで、従来の手法を凌駕し、2つの世界の長所を収穫しています。離散最適化アルゴリズムはそれ自体が数学的に、そして明示的に記述できる問題の最適化に限定されることが多いです。一方、ディープラーニングの手法は、データ駆動型の解決案を見つけることです。これは、問題の記述が例から推測されることを意味します。このようなデータ駆動型解法は多くの例を必要とするため、ディープラーニング手法は、たとえ明示的な問題定式化が利用可能であったとしても、限られたメリットしか引き出せないことが多いです。Zenithで開発されたパターンは、両方のアプローチの組み合わせを可能にし、その結果、利用可能なデータと利用可能な専門家の知識を最大限に活用し、制御可能なパラメータに従って解釈可能な解を提供しながら、非常に複雑な問題の最適化を実行できるシステムを実現します。

Zenithの使用例

岩谷産業株式会社のケーススタディでは、Zenithがどのように配送業務に革命をもたらしたかを詳しくご紹介しています。これまでの最適化の試みでは、同社の複雑なオペレーションを処理することはできませんでしたが、Zenithで様々なデータのインプットをすべて処理することができ、これまでにない効率化とコスト削減を実現しました。

Zenithは、このような先進的なテクノロジーを活用することで、物理的なインフラを高度に最適化されたシステムに変えることを目指しています。製造、エネルギー、運輸などの産業において、レイアウトや作業順序の効率を高めることで、生産性を大幅に向上させることができます。より効率的に設計された工場のフロアレイアウトは、材料の移動を最小限に抑えるように最適化され、生産時間を短縮し、製造作業に必要なエネルギーを削減することが可能です。

商業ビルのHVACシステムや物流における経路のような大規模システムのエネルギー使用を最適化することで、二酸化炭素排出量の大幅な削減を達成することが可能です。ルートを最適化することは、走行距離を減らし、燃料消費を減らし、排出量を削減することを意味します。同様に、建物内のエネルギーシステムをスマートに制御することで、エネルギーの無駄を最小限に抑えながら快適性を維持し、温室効果ガスの排出量を大幅に削減することができます。

製薬・ヘルスケア分野では、ゼニスの最適化技術が、企業の医薬品開発プロセスや患者ケアにクラス最高のソリューションをもたらします。医薬品製剤の高度な最適化技術は、全体的な開発期間と関連コストを削減し、化合物の組み合わせと用量を正確に最適化することで、副作用を低減したより効果的な医薬品を生み出し、患者の転帰を直接改善することができます。

さらに、医療管理では、スケジューリング、予約システム、資源分配に組み合わせ最適化を適用することで、業務効率を高めることが可能です。これらの側面を最適化することで、医療施設は患者の流れをより効果的に管理し、スタッフをより効率的に活用し、資源の不必要な使用を最小限に抑えることができます。このような変化は、運営コストの削減と患者ケアの向上につながり、医療システムに具体的な利益をもたらします。

*(HVAC：暖房・換気・および空調）

ゼニスのフューチャービジョン

私たちは、最適化プロセスに量子コンピューティングを統合することに有望な可能性を見出しています。量子コンピューティングは、古典的なコンピュータと比較して指数関数的に高速な計算が可能であり、特に潜在的な解が組合せ的に増大する課題に適しています。量子アルゴリズムは、ロジスティクスや複雑な製造プロセスにおいて、従来の方法では計算量の限界のために困難であった最適な構成の特定を劇的に加速する可能性があります。

Zenithの現在の軌道には、いくつかの領域にわたる最先端の開発が含まれています。私たちは、複雑な最適化タスクの処理に大幅な改善をもたらす大規模変圧器モデルや最先端の強化学習技術を含むツールキットを拡張しています。これらのAIモデルは、膨大な量のデータを分析し、さまざまなシナリオにわたって最適な戦略を学習することができ、革新的かつ効果的なソリューションを提供します。