令和3年2月27日（土）にオンライン上で開催された日本経営工学会中国四国支部の第47回学生論文発表会において、本学部の情報学科の学生2名が以下の賞を受賞しました。この発表会は、学生がそれぞれの環境と制約の下に研究した成果（卒業研究および修士論文）を発表する場であり、自らの研究成果を効果的に発表することや、参加者との意見交換を通して、発表者自身のさらなる自己研鑽と、経営工学分野の学問の発展を目的としています。

【山田　和弥さん】
情報学科／4年生
所属研究室：企業情報システム研究室＜谷崎　隆士教授＞
出身高校：広陵高等学校
◆受賞：支部長賞、優秀研究発表賞
◆論文のテーマ：スケジューリング問題における組合せ最適化
◆論文のタイトル
干渉する搬送設備を持つ生産プロセスにおける遅れ時間優先移動戦略を有する散布探索法を用いた
スケジューリングアルゴリズム
◆論文の概要
　近年の製造業において、Society5.0他に対応するため生産スケジューリングシステムの果たすべき役割は重要になってきている。しかし、製造業におけるスケジューリング問題は、一般的に大規模で複雑かつ多くの制約条件を有するため、全ての制約条件を満足する最適なスケジューリングを実用時間内に求めることは非常に困難である。そこで実用時間内に準最適解を求解するために、遅れ時間優先移動戦略を有する散布探索法を用いた解法を提案し、数値実験で有効性を確認した。

【上妻　駿佑さん】
情報学科／4年生
所属研究室：企業情報システム研究室＜谷崎　隆士教授＞
出身高校：川西北陵高等学校
◆受賞：優秀研究発表賞
◆論文のテーマ：機械学習および深層学習を用いた需要予測
◆論文のタイトル：機械学習と深層学習を用いた飲食店の来店客数予測
◆論文の概要：
　サービス産業は日本の国内総生産の約7割を占めているが、製造業と比較して生産性が低い。その生産性を向上させるために、工学的アプローチとして人工知能の一種である機械学習と深層学習を用いて来店客数予測を行う。機械学習では、コロナ禍による来店客数の急激な減少を予測できるように移動平均法を導入した。深層学習では、予測手法、気象情報の有無や学習データ正規化の期間を変更し予測した。数値実験の結果、機械学習は移動平均法によりコロナ禍による来店客数の急激な減少に対する予測精度が向上し、深層学習は予測精度を向上しうるモデリング法に対する知見が得られた。