入賞者インタビュー：東北大学 飯島さん

コンペ概要：群集シミュレーションを用いた発生交通量推定とは？

進化計算コンペティションは、産業界の実課題をテーマに、最適化手法の実力を競い合う大会です。2022 年の課題のひとつは、群集シミュレーションを用いて、あるエリアの発生交通量を時系列的に再現・推定するという非常に複雑な問題でした。限られた観測データと強い制約条件のもと、シミュレーションとの整合性を保ちながら、目的関数の最大化を図るというチャレンジングなテーマでした。

参加のきっかけと背景

今回インタビューしたのは、東北大学 工学部に所属する飯島さん。普段は最適化技術を活用した航空機の設計に関する研究に取り組んでおり、指導教員からの紹介をきっかけに、この進化計算コンペティションへの参加を決意しました。

コンペには個人でエントリーし、限られた時間の中で問題に取り組みながら、研究とは異なる実課題への応用に挑戦しました。

アプローチと課題設定

まずは問題文の理解に時間をかけ、変数、目的関数、制約条件を丁寧に読み解くことからスタートしました。変数が 300 を超える大規模な構造を持つため、どのようにアプローチするかを慎重に検討しました。

当初は遺伝的アルゴリズムなどのメタヒューリスティックをそのまま用いることも考えましたが、問題の規模や複雑性を踏まえて一度立ち止まり、求められている出力が曲線であることに注目しました。

そこから、時系列データ 300 個を 7 つの区間に分割し、間を補完することで次元を削減。この上で、ベイズ最適化（獲得関数に Expected Improvement を使用）を採用し、獲得関数の最大化に遺伝的アルゴリズムを組み合わせることで、効率的な探索を実現しました。

工夫とさらなる取り組み

大会期間中には、さらに取り組みたいアイデアも多く生まれました。

たとえば、補完で補っていた部分を徐々に最適化対象に含めていき、誤差を減らす考え方や、変数間の依存関係を踏まえて同時に更新するような手法の導入も検討していました。

また、スプライン補完以外に、群集シミュレーションで使われるような方程式があれば、それを使って現象の再現性を高めたかったという思いもあったそうです。

発見と気づき

今回のコンペを通して、研究と実務で求められる最適化手法の違いを肌で感じたといいます。研究では、任意性や汎用性が重視されますが、実務の現場では「評価値の高さ」や「特定の条件に対する最適解」が求められる場面が多く、その違いに大きな気づきがあったとのことです。

また、流体などの物理分野とは異なり、交通量推定のような課題では、そもそもモデル化が困難であることから、モデリングやアルゴリズムの選定に一層の創意工夫が求められることも実感しました。

ポスター発表と交流から得た学び

ポスター発表では、自分とは異なるアプローチを用いた参加者たちと活発な交流がありました。進化計算以外にも、実験計画法など多様な手法が活用されており、アプローチの幅広さに驚かされたといいます。

他の参加者の工夫や戦略を知ることで、自分の手法への新たな視点を得られたのは、大きな収穫だったそうです。

また、賞を受賞したことで、自身の研究所内でも取り組みが注目され、最適化技術の社会的意義を再確認するきっかけにもなりました。

最適化に対する思い

飯島さんは、最適化には大きく分けて 2 つのアプローチがあると考えています。一つは、既存の設計やパラメータの中で最適な組み合わせを見つけ、性能を最大化するもの。もう一つは、従来とは異なるパラメータ空間を探索し、これまでにない価値を生み出す革新的な最適化です。

特に後者は、応用の幅が広く社会的意義も大きい一方で、実用化・普及のハードルが高いと感じているそうです。この革新的な最適化を現実の場面で広く活用していくためには、混合整数計画問題のような複雑な構造を効率よく解く技術の発展が不可欠だといいます。

こうした技術が進展すれば、最適化は製造、物流、交通、エネルギーなど、より多くの分野に浸透し、社会全体の課題解決に貢献できると確信しています。

自身の研究や今後のキャリアにおいても、最適化の可能性をさらに広げていくことを目指しているとのことです。

未来の参加者へ

飯島さんが感じたのは、「問題とアルゴリズムの両方に柔軟な姿勢で取り組むことの重要性」です。

特定のアルゴリズムにこだわるのではなく、問題の変換によってアプローチを変えられるか適宜見直しながら、最適な解法を模索する姿勢が、成果を上げるために不可欠であると実感したとのことです。

編集後記

個人での参加ながら、高度な問題に真正面から取り組み、実務課題に対する洞察と最適化技術の応用を深めていった姿勢が印象的でした。研究と実課題の橋渡しを模索しながら、今後も最適化の可能性を広げていくであろう飯島さんの今後の活躍に期待しています。