研究者木内 敦規

経歴

2015年入社
入社以来、サプライチェーン最適化ソリューションの開発に従事
製造流通業を対象に幅広くPoCを実施
2021年から2年間シリコンバレーに駐在し、北米での商材展開、機械学習を用いたソリューション強化に従事

担当業務（得意）領域

• ヒューリスティックアルゴリズム開発
• シミュレーションベース最適化
• 離散シミュレーション
• 離散最適化
• エージェントベースシミュレーション

これまでの主な実績

• エージェントベースサプライチェーンシミュレーターの開発
• エージェントベースサプライチェーンシミュレーターの製品化、アパレル、家電メーカーへの導入、その他複数の製造流通業者へのPoC実施

講演実績やメディア掲載実績

• Agent-based Supply Chain Management Simulator の開発(機械学会、年次大会、2016)
• 製造流通業を対象とした在庫オペレーション自動化の有効性に関する研究(日本経営工学会、秋季大会、2017)
• Bayesian optimization algorithm with agent-based supply chain simulator for multi-echelon inventory management(IEEE, CASE, 2020)
• A Combinatorial Auctions Approach to Capacity Sharing in Collaborative Supply Chains(IEEE, CASE, 2021)
• Bayesian Optimization Methods for Inventory Control with Agent-based Supply-chain Simulator(IEICE, 2022)
• MONOist掲載記事（2024年1月）
  【サプライチェーン改革　企業経営の基本である「計画」を最適化できれば国内製造業は飛躍できる】
• Recurrent Neural Network Based Reinforcement Learning for Inventory Control with Agent-Based Supply Chain Simulator(IEEE, CASE, 2024)