私たちの身の回りには、複雑な問題や難しい選択が数多く存在します。例えば、

• 「どうすれば工場での生産効率を最大化できるか？」

• 「災害時に、救援物資を最も効率的に届けるにはどうすればよいか？」

• 「限られた予算内で、最大の効果を生む広告戦略は何か？」

• 「多数の選択肢の中から、将来のリスクを最小限にする投資はどれか？」

• 「病院の待ち時間をどうすれば短縮できるか？」

といった問題です。

ORは、このような現実世界の問題に対して、数学、統計学、コンピュータサイエンスなどの知識を駆使して作成した「数理モデル」を分析・解析することで、勘や経験ではなく、客観的かつ最適な解決策（最適解）や、より良い代替案を導き出すことを目指します。

社会や組織に存在する複雑な問題を解決するため、

• 最適化理論（最も良い状態を見つける）

• 統計的分析（データから傾向や法則を見つける）

• シミュレーション（もし～だったらどうなるかを模擬実験する）

• 待ち行列理論（混雑や待ち時間を分析する）

• ゲーム理論（競合関係にある状況での意思決定を分析する）

• 機械学習理論（AIの学習能力を活用して問題解決を行う）

といった多様な数理的手法を問題に応じて活用します。

ORの応用範囲は非常に広く、製造業、物流、金融、情報通信、エネルギー、交通、医療、都市計画、行政、スポーツ分析など、社会のあらゆる分野に及びます。

本講座では、ORの理論を探求するとともに、その手法を用いて現実社会の様々な課題解決に貢献することを目指しています。データ分析能力、論理的思考力、そして問題解決能力を身につけ、社会にインパクトを与える研究に挑戦してみませんか？