実務の最適化課題に役立つ2冊 ― 数理最適化×AIの全体像を描く『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』と、実問題をPythonで解く『数理最適化ハンズオン』を10月15日同時発売
MOAI Lab、数理最適化とAIに関する書籍2冊を2026年10月15日に同時発売へ
CATEGORY: テクノロジー
東京都江東区に本社を置く株式会社MOAI Labは、数理最適化と人工知能の融合を体系化した書籍など2冊を、2026年10月15日よりAmazonにて同時発売します。
発売されるのは、『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』(久保幹雄・原口和也 著)と、『Hands-On Mathematical Optimization with AMPL in Python』の日本語版となる『数理最適化ハンズオン:AMPL + Python = amplpy』(久保幹雄・根岸信太郎 訳)です。いずれも紙書籍およびKindle版が用意されます。
最適化とAIの融合を体系化する『MOAI』
『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』は、最先端技術の概要と全体像の把握を目的とした書籍です。数理最適化とAIを組み合わせる研究の歴史や分類、最新動向をまとめています。
本書では、計算量の爆発、不確実性、定式化の難しさという数理最適化における3つの壁をAIで克服するアプローチを7つの融合パターンとして体系化しています。さらに、大規模言語モデル(LLM)を最適化モデリングに活用する研究動向についても網羅されています。
約50の実問題で学ぶ『数理最適化ハンズオン』
『数理最適化ハンズオン:AMPL + Python = amplpy』は、シフト計画や電力系統の運用、金融など約50の実問題をPythonとAMPLを用いて解きながら学ぶ実践書です。定式化からAMPL / amplpyによる実装、結果の解釈までを実行可能なコードとともに解説しています。線形最適化から確率的最適化・2段階問題まで対応し、複数のオープンソースや商用の最適化ソルバーを扱います。
なお、同書は9月に発売された『AMPL: 数理計画のためのモデリング言語』の応用編に位置づけられていますが、AMPLの文法は第1章で扱うため、初めて学ぶ人でも読むことができます。
刊行の背景と想定される読者
長らく独立した分野として発展してきた機械学習と数理最適化ですが、現在は「予測してから決める」だけでなく、「決めるために学習する」「学習で最適化を速くする」といった深い融合が進んでいます。また、LLMが自然言語から最適化モデルを組み立てる研究も進む一方、AIが作成したモデルの妥当性を判断するにはモデリングの知識が欠かせません。
こうした背景から、最適化とAIの融合手法の全体像を整理した『MOAI』と、実問題を通じたモデリングと実装を学ぶ『数理最適化ハンズオン』の2冊をあわせて読むことで、最前線の動向とその土台となる技術の両方を学べるとしています。
想定読者には、AIやデータ活用を意思決定に広げたいDX推進者や研究開発責任者、生産管理や物流、電力、金融などの領域で最適化に取り組むエンジニアやアナリスト、数理最適化や機械学習、オペレーションズリサーチ(OR)を学ぶ学生・研究者が挙げられています。
書籍情報
『数理最適化 + 人工知能 = MOAI』
- 著者:久保 幹雄、原口 和也
- 企画:株式会社MOAI Lab
- 発売日:2026年10月15日
- 判型・ページ数:紙書籍:A5判・138ページ
- 価格(税込):Kindle版:1,000円、紙書籍:1,100円
- Kindle版リンク:https://www.amazon.co.jp/dp/B0HLP41LBX
『数理最適化ハンズオン:AMPL + Python = amplpy』
- 原著名:Hands-On Mathematical Optimization with AMPL in Python(2024)
- 著者・訳者:Krzysztof Postek、Alessandro Zocca、Joaquim Gromicho、Jeffrey Kantor、久保 幹雄(訳)、根岸 信太郎(訳)
- 企画:株式会社MOAI Lab
- 発売日:2026年10月15日
- 判型・ページ数:紙書籍:A4判・430ページ
- 価格(税込):Kindle版:1,000円、紙書籍:2,860円
- Kindle版リンク:https://www.amazon.co.jp/dp/B0HLRZSZ4K
株式会社MOAI Labの概要
- 会社名:株式会社MOAI Lab
- 所在地:東京都江東区三好1-8-3 越前屋ビル2F
- 代表者:代表取締役 野々部 宏司
- 設立:2024年11月
- 公式サイト:https://www.moai-lab.jp/
本記事は株式会社MOAI Labの発表をもとに作成しました。
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