20250730_Amazon Q Developer Meetup #1 ゲームをつくってみた！ _巡回セールスマン問題クイズを作ってみた

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July 31, 25

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博士（情報学）。2012年に修士号を取得した後、西日本電信電話株式会社に入社。プライベートクラウド基盤やアプリケーション開発を経験した後、様々な技術（NW、サーバ、クラウド、プログラミング）を組合せることで、データ活用を推進するためのプラットフォームを運営。2019年から社会人ドクターとして研究活動を行い、2023年に博士号を取得。「実社会に役立つデータ活用」を推進する技術者兼研究者。

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各ページのテキスト

© 2025 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 2 /16 自己紹介たかすかまさひで高須賀将秀博士（情報学）（2023/3）研究分野：組合せ最適化，数理最適化，オペレーションズ・リサーチ（OR），グラフ理論所属：NTT西日本デジタル改革推進部（2021/8～），法政大学デザイン工学部兼任講師（2024/4～），個人事業（Udemy講師等）（2024/6～）業務：データドリブン経営を牽引する立場・データ活用基盤のシステム開発・データ分析手法の研究・データ分析活用事例の提案・デジタル人材育成資格：クラウド資格（AWS 15/15，MCP 39/48，GCP 12/12）， Microsoft Top Partner Engineer Award（2024）， AWS All Certifications Engineers（2024）高須賀将秀のホームページ

© 2025 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 3 /16 私の研究（博論）内容 ◼ 与えられた全ての工事に対して立会者の割当を決定する問題である ◼ 移動距離や立会者のスキル等の様々な条件を考慮し割当を決定している ◼ 条件は万人共通の条件もあれば手配者の思考や嗜好によって異なるものもある入力出力工事4 工事1 1 工事2 4 手配者工事5 2 1 工事6 3 工事7 工事8 8 工事9 6 工事5 数理モデル 5 工事6 工事3 手配者の思考/嗜好 = 7 工事2 4 2 5 工事3 立会者1～4 工事4 工事1 立会者4 3 工事7 立会者1 7 立会者2 工事8 ブラックボックス化 8 工事9 9 9 立会者3 6

© 2025 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 4 /16 私の研究（博論）内容 ◼ 高度な技能を有している手配者により意思決定が行われている工事立会者手配業務に対し実用的な手配結果を算出可能な数理モデルを構築した長期効果短期効果付随効果過去の工事立会者手配業務デジタルデータ活用による工事立会者手配業務人件費年間1億（関東エリア：年間6万件）年間0.1億（関東エリア：年間6万件）（想定）品質年間工事事故5件年間工事事故0件（想定）総移動時間 11,424 s（3.2 h） 11,593 s（3.2 h）※1 総割当ペナルティ 163 pt 81 pt※1 手配時間 3時間2回/1日 5分×2回/1日やり方アナログ（手書き）デジタル手配結果 ※1：数理モデル4で総移動時間を重視すると, 総合移動時間10,697 s, 総品質146 ptとなる.

© 2025 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 5 /16 アジェンダ • 数理最適化の体験 • 万博訪問ルート最適化サービス • 数理最適化とは • 数理最適化学習サービス • 数理最適化×クラウドのメリット目的 • 数理最適化の魅力について理解する • 数理最適化の活用シーンを創造できるようにする • 数理最適化×クラウドによるサービス構築方法を知る • 万博訪問ルート最適化サービス • 数理最適化学習サービス

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https://st-app-expo-504242909255.asia-northeast1.run.app/

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https://homepage45.net/unit/sub.htm

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https://mshdtksk.github.io/asw-game-tsp-quiz/index.html