複雑な最適化モデルを構築して解決し、可能な限り最善のアクションを特定します。
データサイエンスでビジネスの意思決定を変革
IBM ILOG CPLEX Optimization Studioは、世界的に使用され30年以上の実績を持つ、高速で高精度の意思決定最適化テクノロジーです。ビジネス上の問題を数理モデルを使用して解決する処方分析ソリューションで、直感や経験ではなく事実に基づいた意思決定を支援します。最適化ソルバーの正確な数学的アルゴリズムを使用して、理論上よりよい解決策が存在しない最適解を確保することができ、最善のアクションを後押しします。
IBM ILOG CPLEXはさらに、IBMが提供するAIエージェント駆動のエンタープライズ向け開発支援パートナーであるIBM Bobを組み合わせることで活用の幅が劇的に広がります。複雑な業務ルールの数式変換やコーディングといった、これまで専門知識が必要であった作業を自動化をIBM Bobが支援し、現場の担当者自身が最適化を回せるようになります。
IBM ILOG CPLEXは線形計画法（LP）、二次計画法（QP）、制約プログラミング（CP）など、多様な手法に対応しています。数理最適化モデルを迅速に開発、実装し、ビジネスの成果向上につなげましょう。
- ビジネス上の意思決定を最適化
- 最適化モデルを迅速に開発して導入
- ビジネス成果を大幅に改善する実用的なアプリケーションを構築
ビジネス上の問題を最適化モデルに変換して、実績のある最適化ソルバーを使用して解決します。
CPLEX OptimizerやCP Optimizerなどの強力なソルバーを使用して、数理計画法、制約プログラミング、制約ベースのモデルを解明します。
オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの実装オプションから選択して、数理計画法および制約プログラミングを使用した処方的分析を適切に提供します。
数理最適化の壁をAIで解消
1. IBM Bob × CPLEXで実現する「最適化の民主化」
数理最適化の現場導入に際し、最適化の知識やコーディング・スキルといった壁にぶつかることがあります。IBM Bobがこの壁をどう取り払い、最適化プロジェクトの導入のハードルを大幅に下げるのかを、実際のデモ動画と合わせてご覧ください。
2. IBM Bob x CPLEXで、最適化開発を「専門家だけの領域」から「誰でも扱える領域」へ
IBM Bobを活用すると、専門家でなくても現場担当者が業務課題を最適化できるようになります。マッチング最適化の実践を例に、CPLEXの計算力とBobの開発支援のかけ合わせがどのような価値を生むのかをご覧ください。
IBM Bob x CPLEXのユースケースや導入に関してお気軽にご相談ください。
主な機能
CPLEXは、多様な業界における高スループットかつ大規模な最適化に対応するよう設計されています。単体計画（LP）、混合整数計画（MIP）、混合整数二次円錐計画（MIQCP）、二次円錐計画（SOCP）モデルを、シンプレックス法やバリア法といった高度なアルゴリズムと、分枝限定法、カット平面法、事前解法（pre-solve）技術を組み合わせて解くことができます。
離散変数を含む組合せモデルやスケジューリング問題は、CP Optimizerで解決できます。時間制約、整数変数、定義域の削減を活用することで効率的な解を導出可能です。リソース計画、勤務シフト管理、製造最適化、梱包、割り当てなど、業界を問わず複雑な組合せ課題に適しています。
OPL（最適化プログラミング言語）を使うことで、集合、配列、タプル、線形・非線形制約をネイティブにサポートする宣言型言語で複雑な最適化問題をモデル化できます。また、スケジューリング特有の構造であるインターバル（アクティビティー）や累積関数（Cumul関数、リソース管理）もサポートしており、汎用プログラミング言語に比べてモデリングプロセスを簡略化できます。
統合開発環境（IDE）には、制約認識型エディター、プロジェクトマネージャー、ソリューション・ビジュアライザーが搭載されています。OPLベースの開発において、モデルのデバッグ、プロファイリング、ローカルまたはIBM Cloud上での実行を行う際に、完全な制御と透明性を確保できます。スクリプトはJavaScriptで記述可能です。
CPLEXは、多様な業界における高スループットかつ大規模な最適化に対応するよう設計されています。単体計画（LP）、混合整数計画（MIP）、混合整数二次円錐計画（MIQCP）、二次円錐計画（SOCP）モデルを、シンプレックス法やバリア法といった高度なアルゴリズムと、分枝限定法、カット平面法、事前解法（pre-solve）技術を組み合わせて解くことができます。
離散変数を含む組合せモデルやスケジューリング問題は、CP Optimizerで解決できます。時間制約、整数変数、定義域の削減を活用することで効率的な解を導出可能です。リソース計画、勤務シフト管理、製造最適化、梱包、割り当てなど、業界を問わず複雑な組合せ課題に適しています。
OPL（最適化プログラミング言語）を使うことで、集合、配列、タプル、線形・非線形制約をネイティブにサポートする宣言型言語で複雑な最適化問題をモデル化できます。また、スケジューリング特有の構造であるインターバル（アクティビティー）や累積関数（Cumul関数、リソース管理）もサポートしており、汎用プログラミング言語に比べてモデリングプロセスを簡略化できます。
統合開発環境（IDE）には、制約認識型エディター、プロジェクトマネージャー、ソリューション・ビジュアライザーが搭載されています。OPLベースの開発において、モデルのデバッグ、プロファイリング、ローカルまたはIBM Cloud上での実行を行う際に、完全な制御と透明性を確保できます。スクリプトはJavaScriptで記述可能です。
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CPLEX Optimization Studioは非常にアジャイルであり、あらゆるシナリオに対する応答を提供します。より良い意思決定に役立ち、将来に備えることができます。 ”