SUMMARYセミナー概要
近年、バス業界では深刻な運転士不足をはじめとする多くの課題に直面しています。本セミナーでは、こうした業界課題に対し、数理最適化技術を活用した実践的なソリューションをご紹介いたします。
乗務員のシフト編成、運行ダイヤの設計、配車計画の立案など、バス事業者様の業務効率化とサービス品質向上に直結する各種計画業務において、数理最適化がどのように貢献できるかを、具体的な導入事例を交えて解説いたします。
特に、乗務員シフト編成の自動最適化を導入した事例では、現場の課題をどのように整理し、最適化に至るまでにどのような検討が行われたのか、導入される企業のDX推進部門での取り組みや現場からの反応、導入後の効果など、リアルな声をもとにご紹介します。また、導入過程で直面した困難と、それを乗り越えるためのポイントについても詳しくお伝えします。
当社はこれまで、数理最適化技術を活用し、さまざまな業界の業務課題を解決してきました。現場で培った経験と専門知識をもとに「複雑な制約や業務ルールの整理」 「最適な技術を選定・組み合わせての実装」といった、実践的なアプローチをわかりやすくご紹介します。
当日は、バス・鉄道業界における最適化プロジェクトを担当する専門家が講師を務めます。バス・鉄道業界における人手不足や業務効率化に課題をお持ちの皆様にとって、具体的な解決のヒントを得られる絶好の機会です。ぜひ会場にて直接ご相談ください。
RECOMMENDこんな方におすすめ
-
バス業界で運行管理やシフト管理をご担当されており、他社がどのように人手不足による課題を解決しているのか、具体的な事例を通じて学びたい方
-
乗務員のシフト、運行ダイヤ、配車計画など、制約条件が多く判断に時間がかかってしまう業務に対し、最適な計画を立てる方法を模索されている方
-
人員削減に頼るのではなく、業務プロセスそのものを見直し、効率化を図ることで、サービスレベルを落とすことなく持続可能な運営を実現したい方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
-
バス業界の課題と動向
バス業界が直面するドライバー不足や2024年問題などの課題について概観し、業界の最新動向と今後の展望を解説します。
- プログラム２
-
数理最適化技術の基礎と可能性
数理最適化技術の基本概念から応用可能性まで、バス事業におけるダイヤ/路線改正、月間計画と日々の運用への適用方法を解説します。
- プログラム３
-
車両運用計画の最適化
コスト削減と効率的な配車計画を実現するための数理最適化アプローチと具体的な導入ステップをご紹介します。
- プログラム４
-
乗務員シフト編成の最適化事例
遠州鉄道様における乗務員シフト自動作成の成功事例を詳細に解説し、導入から運用までのノウハウをお伝えします。
- プログラム５
-
運行ダイヤの最適化
サービスレベル向上とコスト削減を両立するダイヤ最適化の手法と実際の成功事例をご紹介します。
SPEAKERS登壇者情報
-
株式会社NTTデータ数理システム
数理計画部 グループリーダー中野 雄介
製造業から旅客業まで、幅広い分野で数理最適化の技術を駆使してきたエンジニアに従事。これまでに、資材の切り出し最適化、配船計画・積み付け、シフトスケジューリングなど、現場の課題に即した最適化プロジェクトを多数手がける。近年は、旅客業における最適化プロジェクトに注力。現場のニーズを的確に捉えた実装力で、業務効率化と意思決定支援を実現する。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- バス業界の課題を数理最適化で乗り越える ～人手不足解消のための運行効率化・サービス改善セミナー～
- 開催場所
- 信濃町煉瓦館 JR 信濃町駅より徒歩 1 分
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
-
イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。
-
自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。