私は社会人博士課程として、九州大学大学院へ進学しており、本カンファレンスで「On a Network Extension Algorithm for Vehicle Routing Problem and Its Evaluation.」というタイトルで数理最適化についての研究成果を発表してきました。

今回のカンファレンスの主なテーマは、AI技術や数理最適化によるビジネス課題の解決でした。

参加者は、理論的な研究から実務的な応用まで、幅広い領域にわたるセッションを通じて知識を共有しました。

特に、AIを使った大規模データの最適化や、リアルタイムでの意思決定支援に関する技術が紹介されており、私自身の研究テーマにも大きなヒントを得ることができました。

カンファレンスは3日間にわたって行われ、参加者全員がそれぞれの専門分野に基づいたセッションに参加しました。

特に興味深かったのは、AIと最適化技術を組み合わせた実用的なアプローチについての発表です。

数理モデルを活用し、複雑な問題を効果的に解決するためのアプローチが多く紹介されていました。

私は現在、Fusicで働きながら社会人博士として大学院で学んでいます。

業務と学業の両立のため、プロジェクトメンバーやチームメンバーから支えてもらっています。

両立は決して簡単なものではありませんが、今回のようなカンファレンスに参加することで、実務における問題意識と学術研究の最新知見を繋げることができ、非常に有意義だと感じました。

このような場で得た新しい視点や知識は、日常の業務に直接的に活かすことができるため、学びのモチベーションを高める要因にもなっています。

実際に、今回のカンファレンスでは、私の研究テーマにも通じる最適化手法が数多く発表され、研究の方向性を再考する貴重な機会となりました。

こういった研究成果を発表する場では、研究に関する議論のほかに、カンファレンスでの研究者や技術者とのコミュニケーションも大きな経験だと思います。

今回は大学生として参加しましたが、これからも、こうした機会を通じて知見を深め、会社のプロジェクトや業務に貢献していきたいと思います。

以上、『The 8th NUS-ISM-ZIB-IIR-MODAL Workshop』への参加レポートでした。

これからも、AIや数理最適化技術を活かし、新たな価値を提供できるよう、引き続き学び続けていく所存です。