Nobutada Fujii 研究室

主宰者：Nobutada Fujii
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、製造業やアグリテック、物流といった実務的な課題を対象に、データ駆動的なアプローチと最適化技術を組み合わせた問題解決に取り組んでいます。生産スケジューリング、サプライチェーン設計、資源配分といった複雑なシステムの運用効率を高めることが主要なテーマであり、経済性とリスク耐性の両立を重視しています。 手法面では、数理最適化（確率計画法、組合せ最適化）とシミュレーション技術、機械学習を統合したアプローチを採用しています。特に、異なるスケール（戦略的・戦術的・実行レベル）のモデルを組み合わせるデータ駆動型マルチスケールモデリングは、従来の手法では対応困難な複雑なシステムを扱うための中核技術となっています。また、ドローン画像解析や画像処理といった新しい計測技術も導入し、実データの取得と活用に力を入れています。 主要な成果の方向性として、以下が挙げられます。第一に、不確実性（需要変動、機械故障、天災など）を組み込んだ堅牢な計画手法の開発です。第二に、多様なステークホルダーの意思決定を反映したマルチスケール社会シミュレーションの構築です。第三に、実践的な応用として、農業現場での収穫時期予測や林業における自動計測など、労働負荷軽減と効率化を実現する具体的なツール開発です。これらを通じて、理論と実践を結びつけた研究を展開しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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