概要
NVIDIA cuOpt とは?
NVIDIA® cuOpt™ は、意思決定の最適化のために設計された、オープン ソースで、GPU により高速化されたエンジンです。混合整数計画法 (MIP: Mixed-Integer Programming)、線形計画法 (LP: Linear Programming)、配送計画問題 (VRP: Vehicle Routing Problems)、および二次計画法 (QP: Quadratic Programming) において優れた性能を発揮します。数百万もの変数と制約がある大規模な問題に対処するために設計された cuOpt は、意思決定を高速化します。
cuOpt は、オープン ソースの cuOpt エージェント スキルを通じて、エージェント ワークフローにシームレスに統合され、AI エージェントによる最適化問題の策定、解決、デバッグ、説明するのに役立ちます。
利点
NVIDIA cuOpt の GPU で高速化された最適化の利点
世界記録レベルの車両経路探索ソリューション
MIPLIB オープン問題では世界記録となる解法を実証し、Mittelmann ベンチマークでは大規模 LP における競争力のあるパフォーマンス、Gehring & Homberger および Li & Lim ベンチマークでは VRP における比類のない精度を達成しています。
動的な最適化とバッチによる最適化
最適な意思決定のために、ほぼリアルタイムまたはバッチ モードでモデルを再実行することで、変化する変数や制約に継続的に適応します。
スタンドアロンおよびエージェント型ワークフローを柔軟に統合
そのまま利用したり、ソルバーやエージェント ワークフローにシームレスに埋め込むことで、比類のないスピード、拡張性、そして精度を実現します。
NVIDIA AI Enterprise による企業サポート
本番環境でのデプロイ向けには、NVIDIA AI Enterprise のセキュリティ、信頼性、エンタープライズクラスのサポートが、ビジネスでの価値創出を加速します。
ユース ケース
cuOpt の利用方法
NVIDIA cuOpt がどのように現実世界の各種業界のユース ケースをサポートし、AI 開発を素早く開始できるようにしているのかを、厳選された実装例でご覧ください。
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サプライ チェーン管理
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フリート管理
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ラストマイル配送
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現場への派遣
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ジョブ スケジューリングの最適化
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ポートフォリオの最適化
サプライ チェーン管理
複雑なサプライ チェーンでリソース配分を最適化するには、リアルタイムの変化に適応しながら限られたリソースを効率的に分配する必要があります。無数の変数が影響を受けるため、生産性とコスト効率を最大化するには、迅速でインテリジェントな意思決定が不可欠です。NVIDIA の cuOpt を活用した AI エージェントは、NVIDIA NIM™ を介してサプライ チェーン データと連携し、リアルタイムで最適なリソース配分をすることで、運用上の俊敏性を向上させ、リソース配分を最適化します。
フリート管理
効率的なスケジューリングとルート計画は、特に長距離車両を中心に、商品や車両の発着の輸送を管理する上で不可欠です。
Omniverse™ デジタル ツイン と統合された NVIDIA cuOpt は、仮想環境で実際のフリート運用をシミュレーションすることで物流を最適化し、動的なスケジューリング、ルートの最適化、予測データを基にしたプランニングを可能にします。パイロット、ドライバー、船舶の利用状況を考慮することで、cuOpt はリアルタイムの詳細分析による意思決定を強化し、輸送時間の短縮、リソース使用率の改善、全体的な運用効率の向上を実現します。
ラストマイル配送
物流センターから小売店や最終顧客へと効率的にトラックを配車することは、コストを最小限に抑え、配送の要望に応えるためには不可欠です。NVIDIA cuOpt は、リアルタイムでルート計画を最適化し、走行距離と配送時間を短縮し、燃料消費量を削減することで、最終的に運用コストと公害の削減につながり、より持続可能なラストマイル物流を実現します。
現場への派遣
効果的な現場派遣は、サービス プロバイダーが変化する作業時間と物流上の課題を考慮しながら、予定されたタスクを効率的に完了できるようにします。例えば、通信技術者がある場所にルーターを設置し、別の場所にデータ ケーブルをセットアップする必要があり、いずれの作業にも異なるツール、時間、移動ルートが必要になるとします。
NVIDIA cuOpt はルート計画とスケジューリングを最適化するため、技術者が出発前に十分な準備を整え、最も効率的なルートで移動できるようになります。これにより移動時間によるロスを最小限に抑えつつ、生産性とサービス品質を大きく向上させることが可能になり、顧客満足度の向上につながります。
ジョブ スケジューリングの最適化
ジョブ スケジューリングとは、コストや遅延を最小限に抑えたり、効率性や処理能力を最大化するなど、特定の目的を最適化するために、時間の経過とともに機械、作業者、ネットワークなどの利用可能なリソースにタスクやジョブを割り当てるプロセスです。
GPU による高速化を備えた NVIDIA cuOpt によって、企業はデータに基づいたスケジューリングが可能になり、急速に変化する環境での運用効率と対応力が向上します。
ポートフォリオの最適化
金融分野において効果的な株式割り当てを行うには、リスク、リターン、市場力学のバランスを取りながら、有価証券全体に戦略的に投資資本を分散する必要があります。投資家がポートフォリオのパフォーマンスを最適化するためには、変動制、経済指標、個人の希望を把握し、リアルタイムで調整していく必要があります。そこにおける課題は、無数の可能な組み合わせを評価し、競争力を維持するために市場状況の変化に迅速に適応していくことです。
導入時の選択肢
NVIDIA cuOpt を始めるには
データから意思決定まで、最適化に関する問題を効率化しましょう。
導入事例
業界をリードする企業が cuOpt でイノベーションを起こす方法
Lowe’s、Palantir Ontology と NVIDIA AI でサプライチェーンの業務を変革
Lowe’s は、Palantir と NVIDIA の AI テクノロジを活用して、7,500 社のベンダー、130 か所の流通センター、1,700 店舗以上の大規模なサプライチェーンを管理しています。天候による遅延などの障害が発生した場合、インテリジェント エージェントが、NVIDIA cuOpt を使用して配送ルートを自動的に再最適化し、リアルタイムでリソースを割り当てることで、業務のシームレスな運営を維持します。
関連情報
NVIDIA cuOpt 最新情報
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ブログ
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セッション
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トレーニング
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動画
次のステップ
さっそく始めませんか?
適切なツールとテクノロジで、物流を最適化するプロジェクトを開発から実用化に進めましょう。
開発者向け
NVIDIA cuOpt を使用して開発を始めるにあたって、必要なものすべて (最新のドキュメント、チュートリアル、技術ブログなど) をご覧ください。
お問い合わせ
プロトタイピングから本番環境への移行については、NVIDIA の製品スペシャリストにご相談ください。NVIDIA AI Enterprise のセキュリティ、API 安定性、サポートを活用することができます。
FAQ
NVIDIA cuOpt は、数百万もの変数と制約条件を含む大規模な問題に対処するために設計された、オープン ソースかつ GPU で高速化された意思決定最適化エンジンです。
cuOpt は、混合整数計画法 (MIP)、線形計画法 (LP)、車両配車問題 (VRP)、および二次計画法 (QP) において、優れた性能を発揮するように設計されています。
はい。NVIDIA cuOpt はオープン ソースのエンジンであり、開発者の方は、GitHub、PIP、Docker、Conda などのプラットフォームを通じて利用することができます。
混合整数計画法 (MIP) は数学的最適化の一種であり、一部の変数が整数に制限される一方で、他の変数は非整数にすることができます。MIP は、リソースの割り当てやスケジューリングなどの分野で複雑な最適化問題をモデル化するために使用されます。
車両経路問題 (VRP) は、物流や配送分野で一般的に用いられる、車両フリートが特定の顧客群にサービスを提供する際に、最適な経路のセットを決定することに焦点を当てた最適化問題の一種です。
このエンジンは CUDA 機能を使用して GPU で高速化されており、低精度の解が許容される場合には、CPU LP ソルバーを大幅に上回るスピードアップを実現します。また、市販の最先端 VRP ソルバーを上回るパフォーマンスを発揮するように設計されています。
はい。エンタープライズ サポートは、NVIDIA AI Enterprise を通じて本番環境への導入に利用することができます。これにより、セキュリティ、信頼性、エンタープライズ クラスのサポートが提供されます。
cuOpt エージェント スキルは、スタンドアロン ソルバーをエージェント ワークフロー レイヤーに拡張する再利用可能な最適化機能であり、オペレーションズ リサーチのユース ケースにおける問題の策定からソリューションの解釈まで、最適化ライフサイクル全体をサポートします。
cuOpt は、GitHub でオープンソース ソフトウェアとして提供されています。PIP、Docker、Conda、NVIDIA NGC などのパッケージング ツールからもアクセスできます。
はい。開発者は、GitHub リポジトリにアクセスしてドキュメント、チュートリアル、技術ブログなどを参照し、、cuOpt を使った開発を始めることができます。技術ブログ投稿は、 NVIDIA 開発者ブログでご覧いただけます。
LLM マイクロサービスを含む NVIDIA NIM マイクロサービスを活用することで、AI エージェントが自然言語によるビジネス上の問題を数理モデルに変換し、サプライチェーン管理などのユース ケース向けに最適化された意思決定を行うことができます。
はい。cuOpt は動的最適化およびバッチ最適化をサポートしており、ユーザーはほぼリアルタイムでモデルを再実行することで、変化する変数や制約に継続的に適応し、最適な意思決定を行うことができます。
サプライ チェーン管理では、cuOpt を活用した AI エージェントは、多くの場合 NIM と統合されており、リアルタイムで最適なリソース配分を活用することで、倉庫での集荷経路の最適化など、運用上の俊敏性を向上させます。
cuOpt は、Omniverse デジタル ツインと統合され、仮想環境で実際のフリート運用をシミュレーションすることで物流を最適化し、長距離フリートの動的なスケジューリング、経路の最適化、および予測計画を可能にします。
ラストマイル配送において、cuOpt は、リアルタイムで経路計画を最適化し、走行距離と配送時間の短縮、燃料消費量の削減、そして最終的に運用コストの削減を実現します。例えば、Azure Maps と併用して複数経路を最適化することもできます。
NVIDIA On-Demand Web サイトでオンデマンドの動画とセッションを視聴できます。トレーニング教材では、ポートフォリオ最適化の高速化と、ルート最適化クラウド サービスの使い方について説明しています。
NVIDIA cuOpt エンジンはオープン ソースで無料で利用でき、cuOpt エージェント スキルも GitHub で無料で利用することができます。本番環境での導入には、 NVIDIA AI Enterprise を通じて有料のエンタープライズ サポートを受けることができます。
はい。Google Colab のサンプルを使用して GPU による意思決定の最適化を実現する cuOpt をすぐに体験できます。 また、NVIDIA API カタログ インターフェイスを通じて、インタラクティブな車両の経路探索の問題の例を試すこともできます。
Domino’s Pizza
Domino’s における車両ルーティング: GPU 対応のアプローチを探る
Domino’s Pizza は、1 日に数千枚のピザを配送しており、リアルタイムの計画と物流機能を必要としています。Domino’s は、厳しい要件を満たし、ユース ケースに対してコンマ秒単位で実行可能なリアルタイム計画システムを実装しました。
川崎重工業株式会社
cuOpt と Jetson Orin でメンテナンス業務を再構築
川崎重工業株式会社 (以下、川崎) は、100 年以上にわたり大型機械を製造してきた製造会社です。川崎は Slalom, Inc. と提携し、NVIDIA cuOpt と NVIDIA Jetson™ Orin を活用して線路の保守点検業務を変革しました。
Shell
Shell、AI を活用したシミュレーションでエネルギー市場を最適化
Shell は、複数のシミュレーションにわたるバッチ最適化に NVIDIA cuOpt を統合し、電力やガス市場における予測不能な制御の問題に対処しています。現在、Shell はエネルギー インフラのコスト削減と効率向上を両立しながら、競争力のある入札を行うことが可能になりました。このイノベーションは、低炭素エネルギーへの世界的な移行を支えています。
AMPL
AMPL が NVIDIA cuOpt で電力市場の最適化を加速
AMPL は大規模な最適化のために特別に構築した業界最先端のモデリング システムで、NVIDIA cuOpt をシームレスに統合し、最適化に革命をもたらしました。AMPL は GPU で高速化されたコンピューティングを活用することで、問題解決にかかる時間を時間を 2 分からわずか 2 ～ 3 秒に短縮し、パフォーマンスが重要なエネルギー用途における効率性、拡張性、リアルタイムの意思決定を大幅に改善しました。
Blue Yonder
Blue Yonder、cuOpt でラストマイル配送を高速化
Blue Yonder は、AI を活用したソリューションでサプライ チェーンの計画と管理を変革しています。NVIDIA cuOpt で高速化された同社のエンドツーエンドのサプライ チェーン ソリューション プラットフォームは、ラストマイル配送を最適化し、日常的に行われる数百台の車両による何千件もの配送をより効率化します。
Deloitte
Deloitte が NVIDIA プラットフォーム上に構築された AI サービス スイートを発表
Deloitte Compass AI には NVIDIA cuOpt が搭載されています。ワークフローに AI を直接埋め込むことで、車両の経路計画と配車の最適化に革命をもたらしています。データを迅速に処理し、数秒でシナリオをシミュレーションすることで、Compass AI は組織によるコスト削減、配送の高速化、顧客満足度の向上を可能にします。Deloitte の NVIDIA コンサルティング パートナー オブ ザ イヤー受賞と同時に発表された同社の Compass AI は、最先端の AI による物流ソリューションの実例といえます。
EY
AI とアクセラレーテッド コンピューティングでサプライ チェーン分析に革命をもたらす
EY Supply Chain & Operations Platform (SC&OP) では、NVIDIA cuOpt と NIM を搭載した AI エージェントを活用し、サプライ チェーンの意思決定を数時間ではなく数秒で最適化します。高度なソルバー (Heuristics、MIP、LP) を統合することで、SC&OP は、AI 主導の精度でロジスティクス、製造、ソーシングをオーケストレーションし、効率性、俊敏性、レジリエンスを向上させるとともに、EBITDA の測定可能な改善を推進します。
Lyric
AI を活用した現代のサプライ チェーン向け意思決定インテリジェンス
Lyric は、史上初のサプライ チェーンにおける意思決定インテリジェンスのためのエンタープライズ AI プラットフォームであり、組織における設計、計画、運用を前例のない俊敏性で実現します。データ、アルゴリズム、ワークフロー、ユーザー体験を統合することで、Lyric は動的な AI 主導のソリューションを提供しています。
Lyric は NVIDIA のパートナーとして、NVIDIA cuOpt を活用して大手消費財 (CPG) 企業の流通最適化を促進し、ルーティング時間を 4 時間からわずか 2 分に短縮、つまり 120 倍の速度向上を実現します。また、ソリューションの品質を 200 ベーシス ポイント向上させています。Lyric と NVIDIA cuOpt は、サプライ チェーンの意思決定における GPU を活用した高速化を引き続き推し進め、効率、レジリエンス、エッジでの競争力を向上させます。
Microsoft
Azure Maps と NVIDIA cuOpt で物流を強化し、複数ルートを同時に最適化
効果的なルート最適化には、その中核となる信頼性の高い情報の入力と、ドライバーの空き状況、サービス時間、需要、収容能力などの主要な制約を適用する能力が必要です。このソリューションでは、Azure Maps が必須のルーティング データを提供し、NVIDIA cuOpt がこれらの制約を処理することで、最適化されたリアルタイムのスケジューリングと物流効率を実現します。
SimpleRose
GPU 高速化で処方的分析と最適化を大きく促進
業界が物流、スケジューリング、ポートフォリオ管理といった面で需要の増加に直面する中、従来の最適化アプローチでは効率的な拡張が困難になっています。SimpleRose は NVIDIA cuOpt を統合して線形計画問題 (LP) と混合整数線形計画 (MILP) を高速化し、精度を損なうことなく大幅な高速化を実現します。
Slalom
cuOpt と Jetson Orin でメンテナンス業務を再構築
Slalom, Inc. は川崎重工業株式会社と提携し、NVIDIA cuOpt と NVIDIA Jetson™ Orin を活用して線路の保守と点検を革新しました。1 世紀以上にわたる大規模機械製造の経験を持つ川崎重工業は、Slalom の経験を活用して保守プロセスにおける運用効率を向上させています。