著者
梅田 裕平
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.57, no.11, pp.1122-1127, 2016-10-15

近年,ビッグデータやモノのインターネット(IoT)によって,新しいサービスが展開されるようになってきた. さらに,深層学習など人工知能技術の発展にも影響を与えている. 一方で,ビッグデータやIoTが成功するか否かはデータ分析にかかっているといわれている.しかし,データが複雑になる中で従来のデータ分析手法だけでは詳細な分析が難しくなってきている.その中で新しいデータ分析手法として注目され始めているのが,データの形をとらえることで新たな知見を得ようとするトポロジカル・データ・アナリシス(TDA)である.本稿では,データの形をどのようにしてとらえ,それによって何が分かるのかを応用事例とともに解説する.
著者
松井 由信 梅田 裕平 穴井 宏和
雑誌
経営課題にAIを! ビジネス・インフォマティクス研究会資料
巻号頁・発行日
vol.1, no.3, 2014-11-20

At a retail store or wholesales, orderers must order their items adequately.For example, there are some situations such that they must order their items so as to reduce their order cost or to equalize the order quantity. In order to handle such problems unitedly, the Model Predictive Control (MPC) framework is effective, because the MPC is an optimal operation method of dynamical systems and the process of stocks can be seen as a dynamical system.In this paper, we propose a MPC framework for the inventory management and show its effectiveness by numerical examples.