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株式会社MOAI Labとの協力体制の構築を開始

株式会社オプティマインド

株式会社MOAI Labとの協力体制の構築を開始

株式会社オプティマインドは株式会社MOAI Labと連携することで、機械学習と最適化の融合技術の発展に寄与するとともに、物流のサプライチェーン全体の高度化へ挑戦していきます。


[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/34529/34/34529-34-ba4a94afb1fa1d387e5e541229c555f5-1226x332.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社オプティマインド(本社 愛知県名古屋市、代表取締役社長 松下健、以下「オプティマインド」)は株式会社MOAI Lab(本社 東京都江東区、代表取締役CEO 野々部 宏司、以下「MOAI Lab」)と、組合せ最適化と機械学習の融合技術の発展および実社会での活用を広げることを目的とした協力体制の構築を開始したことをお知らせします。


オプティマインドは組合せ最適化を専門として学んだ松下(代表取締役)が創業した会社です。松下自身も、学士から博士後期課程まで、最適化の研究やアルゴリズムの開発・実装を行った経験があり、その時期から野々部教授や久保教授との交流がありました。
2018年から組合せ最適化技術を活用した自動配車クラウドサービス「Loogia(ルージア)」を提供し、物流業界の高度で複雑なオペレーションに対応できるよう、組合せ最適化やアルゴリズムの研究者によって常に機能追加や性能向上を図っております。

MOAI Labは組合せ最適化と近年発展がめざましい機械学習の技術を融合したMOAI (Mathematical Optimization + Artificial Intelligence) 技術に着目し、組合せ最適化や機械学習それぞれ単体では解決できなかったような複雑かつ大規模な問題を解決できる技術の開発や応用に取り組んでいます。

オプティマインドもMOAI技術は組合せ最適化問題に取り組む上で今後より重要な技術になると考え、このたびMOAI Labと協力することで新しい技術領域の発展に寄与していくことを決定しました。オプティマインドはこのような取り組みで最適化技術の進化へ貢献するとともに、新しい技術を活用することで物流のラストワンマイルに留まらないサプライチェーン全体の高度化を推し進め、日本や世界の物流の可能性を広げることに努めていきます。

株式会社MOAI Labについて
MOAI Labは組合せ最適化の研究者である野々部宏司氏(法政大学教授)と久保幹雄氏(東京海洋大学教授)が中心となって立ち上げた会社です。学術界での活躍はもちろんのこと、最適化ソルバーの実装や企業の最適化プロジェクトへの参画など産業応用の面でも多くの実績があります。またMOAI Labの取締役や社員には組合せ最適化やアルゴリズムを専門にしてきたメンバーが多く在籍しております。

会社名:株式会社MOAI Lab(https://www.moai-lab.jp/home
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CEO 野々部 宏司
設立:2024年11月
事業内容:MOAIプラットフォーム(SaaS)を基盤とした最適化ソリューションの提供およびコンサルティング

株式会社オプティマインドについて
当社は、「世界のラストワンマイルを最適化する」というビジョンを掲げ、物流分野の課題解決に取り組んでいます。コア技術である組合せ最適化アルゴリズムを活用し、輸配送の効率化を実現するソリューション「Loogia(ルージア)」を提供しております。大学で組合せ最適化やその他の数理分野の研究を行ってきた社員が多く在籍していることに加え、技術アドバイザーとして組合せ最適化分野で多くの実績を持つ久保幹雄氏(MOAI Lab 取締役CTO 兼 東京海洋大学教授)、柳浦睦憲氏(名古屋大学教授)、橋本英樹氏(東京海洋大学准教授)の3名から強力なバックアップを受けられる体制を構築し、日々の開発や研究を行っております。

会社名:株式会社オプティマインド(https://www.optimind.tech/
所在地:愛知県名古屋市中区栄2-11-30 セントラルビル9F
代表者:代表取締役社長 松下 健
設立:2015年6月
事業内容:ラストワンマイル配送におけるルート最適化サービス「Loogia」の提供

<本件に関する報道機関お問い合わせ先>
株式会社オプティマインド
コーポレート部
TEL:052-211-8036

プレスリリース提供:PR TIMES

記事提供:PRTimes

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