最適解を導く「数理技術」のスペシャリストが挑む、数式だけでは解けない現場の課題解決

「数理技術」と聞いて、すぐにピンとくる人はいるだろうか。実は、私たちの生活やビジネスを支えてくれている、社会になくてはならない重要な技術だ。例えば、目的地までのルート検索やコンビニの在庫管理など、私たちの身近なところで多く活用されている。そしてキヤノンITソリューションズ（以下、キヤノンITS）には、この技術を60年以上磨き続けてきた専門部隊が存在する。

その最前線に立つのが、R&D本部 数理技術部の青山 行宏。入社以来25年以上、数理技術の世界で複雑な社会課題と向き合ってきた。難しそうでなかなか身近に感じられない、お堅い数理技術の担当者というイメージとは裏腹に、「仕事のほとんどは泥臭い、地道なコミュニケーションの連続ですよ」と笑う青山。数式を操りシステムを作り上げる仕事でありながら、対話を大切にして現場にこだわり、キヤノンITSのDNAの一つである「お客さまに寄り添う心」を体現する、青山の情熱の源泉に迫る。

入社以来、研究室の中でデータを分析していた青山は、開発チームの一員として、顧客への提案やシステム構築の最前線に立つことになる。それは、これまでの業務とは全く異なる、顧客とのコミュニケーションが何よりも重要になる世界だった。

大事なのは、予測を活用しながらも、それがどの程度外れるのかを把握し、外れても欠品や過剰在庫を起こさない業務フローを作ることだという。

「実は、現場のベテランがこれまでの経験や知識から、システムより精度の高い予測を出すことも少なくありません。しかし、特定の個人に依存した現場は、その方が不在の際に立ち行かなくなる、いわゆる属人化のリスクを抱えることになります。

ベテランの方々の高度な判断基準を深掘りし、数理モデルとして構造化してシステムに組み込むことで、誰もが一定の水準で在庫管理や発注ができるようになる。属人化していた知恵を『組織全体の資産』に変えることが、需要予測システムを導入する本質的な意義なのです」

さまざまな顧客と向き合ってきた青山にとって、特に印象に残っているのが、2015年頃に担当した、ある食品関連会社のプロジェクトだ。複数のグループ会社や事業部ごとに異なる物流ルール、現場のベテランが長年の経験で行っていた判断など、複雑な要件が多く、「FOREMAST」の標準的な機能だけでは対応しきれなかった。それらを一つひとつヒアリングし、数理モデルに落とし込み、システムに組み込んでいった。

「開発期間は約1年、メンバーは協力会社を含めても10名程度。技術的にできることとコストのバランスをどこで取るかといった難しさもある中、『ここはシステムで自動化し、ここは人の判断を残しましょう』と、お客さまと膝を突き合わせ、現実的なラインを粘り強く調整していきました」

幾多の課題を乗り越え、予定通りに納入したシステムは現在も継続して利用され、その成功事例がグループ全体の標準モデルとして横展開されるまでに成長した。青山たちのチームは顧客にとって「真っ先に相談できるパートナー」としての地位を確立し、別の生産計画システムの導入にもつながっている。

実は、このプロジェクトの競合には大手ベンダーも名を連ねていた。その中からキヤノンITSが選ばれた理由について、後日、顧客から聞いたのは「一番商売っ気がなさそうだったのが良かった」という言葉だという。

「もちろん冗談半分でお話しされたのだと思いますが、営業トークで『できます、やります』と安請け合いしなかったのが良かったのでしょう。難しいことは難しいと正直に伝え、その上で現実的な解決策を一緒に考えようとする姿勢が、結果的に信頼につながるのだと思います」

その業界特有の商習慣や現場の暗黙知を深く理解し、痒いところに手が届く提案で勝負する。その積み重ねがキヤノンITS独自の立ち位置を築き上げてきた。

こうした確かな信頼を土台に、青山はいま、新しいビジネスモデルを模索している。

「これまでは、単にシステムを開発して導入する『受託型』ビジネスの側面が強くありました。しかし現在は、お客さま自身も気づいていないような経営課題を共に掘り起こし、解決策を提案する『提案型』へのシフトを加速していきたい。技術力だけでなく、ビジネスをデザインする力が求められるフェーズに来ていると感じています」

近年、生成AIをはじめとするAI技術が急速に進化している。「予測やシミュレーションなんて、いまはAIでもできるんじゃない？」──そんな問いに対し、青山は冷静にこう答える。

「AIは与えられた問題に対して答えを出すことには長けていますが、適切な問題を設定するのはやはり人間です。それに、AIの回答は『なぜその答えが出たのか』が分からない、いわばブラックボックスになりがち。なぜその予測になったのか、なぜその配送ルートが最適なのか。現場が納得して動くためには、その根拠を説明し、腹落ちさせるプロセスが不可欠です。数理技術者の役割は、単に計算することから、AIと現場の橋渡し役、あるいはAIが解くべき問題を定義する役割へと変化していくのではないでしょうか」

長年数理技術の世界に身を置きながら、「この仕事に飽きることはない」という青山。それはビジネス環境の変化や技術の進化に合わせ、数理技術の活躍するフィールドが広がり続けているからでもある。

数理技術部では現在、製造・物流といった既存の領域を超えた分野に目を向けている。例えばマーケティングにおける「適切な価格設定」や「新商品の需要予測」といった新しいテーマ。さらに紙資源の廃棄を減らすための印刷部数最適化や、公共交通機関のダイヤ最適化で環境問題に貢献するなど、数理技術を活用できる領域は無数にあるのだという。

さらに青山の夢は地球を飛び出し、究極のフロンティアをも捉えている。

「宇宙開発が進めば、月や火星との間で物資を運ぶ『宇宙のサプライチェーン』が必要になる時代が必ず来ますよね。そこでは、燃料や食料の無駄を極限まで削ぎ落とすための最適化技術が命綱になります。そんな未来を想像すると、すごくワクワクするんです。

数理技術はシンプルだからこそ古びない技術です。これからも、人類の進歩や未来の社会基盤を支え続けるでしょう。世の中がどう変化しても、私たちの技術は必ず生きてくる。今後、どんな新しい課題に挑戦できるのか楽しみです」

見えない場所で社会を支え続けてきた数理技術。その現場には、顧客との対話を積み重ね、粘り強く伴走する数理技術担当者の、人間らしい情熱がある。現場で磨き上げられたその技術は、やがて宇宙という極限のフィールドでも、人類の営みを支える力となるかもしれない。