このイベントについて

ブレインパッドのデータサイエンティスト/機械学習エンジニアが社外のデータ系の仕事をしている人と交流したい！と始まった勉強会兼交流会です。 同業の方も超welcomeです！ ゆるく開催し、発表者もドメインを問わず募集しています！

これまでの発表資料（公開分のみ）はこちら
[勉強会1周年の記念スライドはこちら→データサイエンス系の勉強会を 1年間毎月開催したら何が起こるか？]
https://brainpad-meetup.connpass.com/presentation/

過去の開催レポート
[データサイエンティストが集まる夜 白金鉱業Meetup Vol.15 効果検証 開催レポート | DOORS DX]
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_effectiveness-verification_1/

今回は「数理最適化」をテーマに開催します！

対象参加者 ※申し込み前に必ずお読みください

• 数理最適化に関心があるデータ系職種の方
• 数理最適化に関心がある学生

※ これから数理最適化を学びたい方も大歓迎です。初学者向けの発表をご用意しています！

※ 「知見の共有と参加者同士の交流」の両方を目的としているイベントです。
そのため、登壇者の発表開始から懇親会終了までの参加をお願いします。

当日のタイムライン

時間	内容	スピーカー
19:00～19:30	開場・受付
19:30～19:40	オープニング:白金鉱業Meetupについて	ブレインパッド 浅野
19:40～20:00	【初学者向け発表枠】 数理最適化のはじめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適化の面白さ〜	ブレインパッド 田口
20:00～20:20	数理最適化案件の始め方、進め方	ブレインパッド 羽田
20:20～20:25	休憩
20:25～20:45	数理最適化プロジェクトを成功させる8つのポイント	エルデシュ代表 岩永
20:45～21:05	実務につなげる数理最適化	リクルート 梅谷
21:05～21:10	休憩
21:10～21:55	懇親会
22:00	解散

発表時間20分（質疑応答は懇親会にて！）

スピーカー&発表内容

田口 雅也（株式会社ブレインパッド/データサイエンティスト）

プロフィール
2024年にデータサイエンティストとしてブレインパッドに新卒入社
学生時代は最適化アルゴリズムの研究に従事し修士号を取得
入社後は配送計画問題の案件に従事

発表内容：【初学者向け発表枠】
数理最適化のはじめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適化の面白さ〜

数理最適化とはどのようなものかを説明した後、日常の中で生じる身近な課題を具体例として取り上げ、数理最適化を活用して解決する方法をご紹介します。

羽田 充宏（株式会社ブレインパッド/データサイエンティスト）

X/Twitter:@H_A_ust

プロフィール
2023年にデータサイエンティストとしてブレインパッドに新卒入社
学生時代は微分方程式と機械学習まわりのテーマを研究
入社後は生産計画をはじめとした数理最適化の案件やマーケティング分析の案件に従事
数理最適化の新卒研修講師も担当

発表内容：数理最適化案件の始め方、進め方

最適化案件を行うにあたっての幅広い雑多な話題を話します。
主には最適化案件やったことないけど案件に配属された若手データサイエンティスト（去年の自分）を想定して話します。
発表では最適化案件を進める上でデータバリデーション、モデル作成、可視化などの各工程における便利なツールの紹介や考え方、ノウハウなどハード、ソフト両方の話をしようと思います。

岩永 二郎 （株式会社エルデシュ / 代表）

プロフィール
株式会社エルデシュ（代表）で数理科学全般のコンサルティングを提供する一方、電気通信大学（特任教授）では社会人向けデータサイエンス講座『データアントレプレナーフェロープログラム』の企画・運営
データサイエンス歴17年目になりました。
共著書「Pythonではじめる数理最適化 ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう」

発表内容：数理最適化プロジェクトを成功させる8つのポイント

初めての数理最適化プロジェクトは、専門性が高く暗黙知も多いため、プロジェクト推進が難しいと感じるものです。
プロジェクトでたくさん胃を痛めてきた発表者が、自身の経験を踏まえて数理最適化プロジェクトの成功に欠かせない8つのポイントについてゆるくお話をします。

梅谷 俊治（株式会社リクルート/シニアリサーチャー）

プロフィール
株式会社リクルート データ推進室 アドバンスドテクノロジーラボ シニアリサーチャー
2023年9月まで、大阪大学 大学院情報科学研究科 数理最適化寄附講座教授
数理最適化、アルゴリズム、オペレーションズ・リサーチなどの研究に従事
特に、大規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用に従事
著書に『応用に役立つ50の最適化問題』朝倉書店（2009）、『しっかり学ぶ数理最適化』講談社（2020）がある

発表内容：実務につなげる数理最適化

最近では、機械学習によるデータ分析の普及にともない、その結果を踏まえた上で意思決定や計画を策定を実現する数理最適化が注目されるようになりました。
また、現在では、有償・無償を含めて多くの数理最適化ソルバーが利用できるようになり、現実問題を解決するための有用な手段として急速に普及しつつあります。

しかし、企業に数理最適化の専門家は少なく大学から輩出できる人材にも限りがあるため、実務における数理最適化の数理最適化の活用はまだ限定的な範囲に留まっているのが現状です。

この課題を解決するため、
　（1)実務の各段階における問題解決の支援を通じて数理最適化の専門家を育成し、基幹事業に数理最適化を活用する枠組みを創出すること
　（2)産業や学術の幅広い現実問題に迅速に対応するための基盤技術となる、高性能かつ汎用的な数理最適化ソルバーを開発すること
を目標に活動しています。

講演では、これらの取り組みをご紹介します。

イベントポリシー（必ずお読み下さい）

飲食や勧誘などを主目的とした参加は固くお断りします。発見次第、その場でご退場いただきます。
退場の指示に従えない場合は、会場セキュリティとして然るべき対応を行う場合もあります。

また、このイベントに関わる全員が気持ちよくご参加いただけるように、ハラスメント行為を許容しません。
ブログやSNSなどでの公開、コメントなどの際にも、これらハラスメント行為がないようご留意ください。
そのような行動を目にした方は、運営スタッフにお知らせいただくかconnpassの「イベントへのお問い合わせ」フォームからお知らせください。

podcast番組 白金鉱業.FMの宣伝！

オンラインでは白金鉱業.FM、オフラインでは白金鉱業 Meetupと、より一層濃ゆいデータサイエンスコミュニティーを作っていく所存です！
ぜひ応援よろしくおねがいします！

追記

12/1：申し込みされた方全員が参加できるように、参加者枠を増枠しました。