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　Python で学ぶ 明日 からできる
　ビジネス数理最適化
  超入門

【日時】1日目　11/30(土) 13:30-18:00
　　　　2日目　12/21(土) 13:30-18:00
【会場】オンライン（ZOOM予定）
【価格】税込み20,000円

　　　　※ノートＰＣはご準備ください
　　　　※復習用にアーカイブ動画を開催後2週間以内に期間限定で配信します







100%
返金保証
付き

データドリブンなビジネス意思決定を実現する
「最適化理論」の力を
Pythonを使って実践的に学んでみませんか？

数理最適化のビジネス活用例

生産計画
最適化

原材料や労働力などの制約条件のもとで、利益を最大化する製品の生産量を決定

在庫管理
最適化

需要の不確実性を考慮した非線形の在庫コスト関数を最小化

広告効果
最大化

広告支出と売上の非線形関係（収穫逓減）を考慮しつつ、最適な広告予算を決定

商品の棚割り
最適化

限られた棚スペースに商品を効率的に配置（各商品は整数個のユニットスペースを占める）

従業員シフト
最適割り当て

サービス業で、必要な人員数を満たしつつ、各従業員に整数時間のシフトを割り当て

配送ルート経路
最適化

複数の配送先を巡回する最適な順序を決定（各目的地を1回だけ訪問）

ビジネス最適化問題の流れ

当セミナーはビジネスの現場で活躍する
データサイエンティストを養成するセミナーです

特徴

ビジネス課題への応用に重点

  • 最適化理論（線形計画・非線形計画。整数計画）のビジネスにおける重要性と応用例を解説
  • 最適化問題の定式化（実世界の問題を数式で表現）の方法も学べる
  • ケーススタディを通して、最適化理論の結果をビジネス上の意思決定に活かす方法を習得

実践的なPython
プログラミング

  • 各手法をPythonライブラリ（主にSciPyなど）を用いて実装
  • コーディングを通して、最適化理論の概念と手法の理解を深める
  • 実データを用いたケーススタディで、実践的なスキルを身につける

主な最適化理論の網羅

  • 線形計画法、非線形計画法、整数計画法などの基礎的手法から、大域的最適化や機械学習モデルとの融合などの発展的手法まで幅広くカバーします
  • ビジネスで実際に活用されている、最適化理論の理論と実践のエッセンスを凝縮

現場活用し易い
実テーマベースで学ぶ

売上データと広告・販促データを使った実ビジネス事例で、具体的に実務でどのようにモデル化し活用しているのかを学びます
  • 少人数のため、きめ細やかな対応が可能です
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます
  • 小難しい理論よりも、ビジネスへの実践にこだわっています
  • 最適化理論のビジネスにおける重要性と応用例を解説します
  • ケーススタディを通して、最適化理論の結果をビジネス上の意思決定に活かす方法を習得します
  • 線形計画法、非線形計画法、整数計画法などの基礎的手法から、大域的最適化や機械学習モデルとの融合などの発展的手法まで幅広くカバーします
  • マーケティングやリソース配分など具体的なビジネス課題への応用方法を学びます
  • セミナー講師ではなく、現役のデータサイエンティストが教えます

セミナー内容

1

数理最適化の基礎と線形計画法

イントロダクション
- データでビジネス成果を上げる[データ活用ストーリー]
- 振返り分析と近未来分析
- 変数タイプとデータ活用タイプ

数理最適化の概要
- なぜ数理最適化が重要か？
- 数理最適化の基本概念
- 数理最適化手法の種類例
- 線形計画法とは？
- ビジネス最適化問題の流れ

Python環境の構築
- Jupyter Lab 
- PuLPライブラリ
- 使い方デモ

簡易事例で演習
- 演習 1：生産計画問題
- 演習 2：食品摂取問題
- 演習 3：輸送問題

ビジネス事例で実践！ 線形計画法
- 事例 1：燃料調達最適化
- 事例 2：乗務員スケジューリング最適化
- 事例 3：需要予測統合型在庫最適化

本日の振返りと次回
- 本日（Day 1）の振返り
- 次回（Day 2）の内容（予定）

2

整数計画および非線形計画と実世界への応用

前回の振返りと今回
- 前回（Day 1）の振返り
- 今回（Day 2）の内容

非線形計画法と大域的最適解
- 非線形計画法：複雑な最適化問題への挑戦
- 局所的最適解 vs 大域的最適解
- 大域的最適解の探索戦略
- 非線形計画法と機械学習の融合

今回利用する最適化ライブラリ
- SciPyライブラリの数理最適化
- 使い方デモ＆演習

簡易事例で演習
- 演習１：線形回帰モデルの学習
- 演習２：平均分散モデル（投資ポートフォリオ最適化）

ビジネス事例で実践！ 非線形計画法
- 事例１：需要予測統合型在庫最適化
- 事例２：配送ルート最適化問題
- 事例３：マーケティングミックスモデリング

全体の振返りとお知らせ
- 全体の振返り
- お知らせ

1

イントロダクション

1-1　自己紹介
1-2　本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-3　本日の概要

扱う事例のイメージ

配送ルート最適化問題

B社は、首都圏を中心に事業を展開する中規模の物流会社です。

次のような課題に直面していました。
  • 燃料コストの上昇：原油価格の高騰により、配送コストが増加しています。
  • 環境への配慮：CO2排出量の削減が求められています。
  • 配送効率の向上：顧客満足度を維持しつつ、配送時間を短縮する必要があります。
  • 運転手の労働時間管理：法令遵守と運転手の健康管理のため、労働時間を適切に管理する必要があります。

以下のような目標を掲げました。
  • 燃料コストを10%以上削減
  • CO2排出量を15%以上削減
  • 顧客満足度を現状以上に維持（配送時間の遵守率向上）
  • 運転手の労働環境改善（残業時間の削減）

そこで、今回は配送ルート最適化問題を解くことから始め、残業が起こらないことを目指しつつ、燃料コストの最小化を目指しました。

以下、扱う事例の一部

講師 高橋威知郎　Marketing & Sales Data Scientist
開催日
1日目　11/30(土) 13:30-18:00
2日目　12/21(土) 13:30-18:00
開催場所 オンライン（Zoom）
参加料 20,000円/１名（税込み）

　※テキスト・資料等含む
　※ノートＰＣはご準備ください
定員 10名 ※満席になり次第、締め切らせて頂きます
主催 株式会社セールスアナリティクス
開催場所 オンライン（Zoom）
check!

参加特典

【1】同講座のテキスト一式
　・約100ページの詳細テキスト
　・演習で利用したデータ（CSV形式）
　など
　
【2】講師の書籍　※希望者のみ
　・好きなの1冊
　　ロジカルデータ分析、
　　文系のためのデータサイエンスがわかる本、
　　営業生産性を高める! 「データ分析」の技術、など

【3】データ分析・活用の相談（50分）
　※希望者のみ

【4】同講座の再受講（無料）
　※希望者のみ

講師紹介

高橋威知郎

ビジネスデータ分析コンサルタント

Marketing & Sales Data Scientist

大学卒業後、約20年間一貫して「実践」にこだわり「データ分析」に関与してきました

  • 官公庁時代、米国国防総省の高官からデータ分析のパワーと要諦について力説され衝撃を受けました

    このとき、データ分析に魅了され、データ分析の世界でに生きていくことを決意しました
     

  • 私が身に着けたデータ分析は、学問的なものではなく、実践的なものです

    安全保障の世界のデータ分析は、生きるか死ぬかの世界です

    例えば、統計学的に正しいかどうかよりも、生きるか死ぬかを重視するということです

    学問的に正しい分析をしても、国が滅んでしまっては意味はありません

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職

    主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

  • 今までのコンサルティング経験をもとに、使えるデータのみで効率よく収益を拡大する仕組みである「DELTA法」を考案

    売上数兆円の大企業から社員数人程度のベンチャー企業のコンサルティングまで実施し、企業の大小問わず収益拡大を実現してきました

  • この培ったデータ分析のスキルをもっと広い世界で活かしたいと思い、30歳のころ民間のコンサルティング会社に転職

    主にマーケティング戦略、製品サービス開発、営業・販売促進の生産性改善、マーケティングROIなどに関するコンサルティングを提供してまいりました

著書の一部

営業生産性を高める! 「データ分析」の技術 (同文館) 
データを利益に変える!
データドリブンセールス
（同文舘出版）

【日時】1日目　11/30(土) 13:30-18:00
　　　　2日目　12/21(土) 13:30-18:00
【会場】オンライン（ZOOM予定）
【価格】税込み20,000円

　※ノートＰＣはご準備ください
　※復習用にアーカイブ動画を開催後1週間以内に
　　期間限定で配信します

当社主催セミナーは100%返金保証
内容にご不満の場合、初回開催後2日以内にお申し出くだされば、理由を問わず全額返金いたします

主催企業概要

会社名 株式会社セールスアナリティクス
代表者 高橋 威知郎
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号Navi渋谷Ⅴ3階
HP https://www.salesanalytics.co.jp/
問合せ先 📩 info@salesanalytics.co.jp
営業所 東京都渋谷区円山町5番5号Navi渋谷Ⅴ3階
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