【研究分野】反応工学・プロセスシステム

【研究領域課題番号】17H04964 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

医薬品製造 / プロセス設計 / スーパーストラクチャー / 数理モデル / シミュレーション / シングルユース / 連続生産 / iPS細胞 / バイオ医薬品 / 固形剤 / ソフトウェア / 社会実装 / 医薬品開発 / アルゴリズム / 意思決定 / ソフトウェア実装 / 多目的評価 / 注射剤 / ヒトiPS細胞 / 多目的意思決定 / モデル化 / 感度解析 / 多目的プロセス設計 / データ駆動型 / 化学工学 / プロセスシステム工学 / ソフトウエア

【研究成果の概要】

本研究では、医薬品製造プロセスの設計手法開発と、支援ツール実装に取り組んだ。バイオ医薬品注射剤の無菌充填プロセス（調製・ろ過滅菌・充填等）について、シングルユースとマルチユースの選択支援手法を構築し、ソフトウェアのプロトタイプ版をオンラインで公開した。固形製剤の製造プロセス（混合・造粒・乾燥・打錠等）について、連続生産も考慮したスーパーストラクチャを構築し、それに基づく設計手法と、ソフトウェアを開発した。iPS細胞の凍結プロセスについて、冷却温度プロファイルなどの設計変数を決定するモデルを構築し、設計に応用できるようにした。これらの成果を通じ、医薬品製造プロセス設計の体系化に貢献した。

【研究の社会的意義】

本研究成果の学術的意義は、医薬品製造プロセスの設計に関して、従来あいまいだった目的関数、設計変数、制約条件を定義し、これらを定量的に扱うための数理モデルを構築したうえで、新しい設計のアプローチを示した点にある。固形剤や注射剤、幹細胞などの幅広い対象で、構築したモデルや手法を応用したことで、構築したアプローチの有用性が示された。また、ソフトウェアツールとしての実装は、実際のプロセス設計への応用に大きく貢献するものである。本研究成果は、医薬品製造プロセスのより迅速な設計や、新薬の早期上市と高効率プロセスでの生産といった、様々な社会的意義を持つものである。

【研究種目】若手研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【配分額】18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)

【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】26242027 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

最適化 / 意思決定問題 / アルゴリズム / モデル化 / 数理計画問題 / 経営工学 / OR / 錐計画問題

【研究成果の概要】

本研究では、3つの目的に関して次のような研究成果をあげた。意思決定問題のモデル化では、国際分散投資におけるポートフォリオ最適化問題、コンテナターミナルにおける蔵置問題、多重共線性を考慮した変数選択問題などを整理してモデル化した。
アルゴリズムの開発では、線形計画問題を解く単体法とLPニュートン法、カバーリング整数計画問題を解く近似アルゴリズム、対称錘計画問題を解くロバストアルゴリズムなどに関する研究成果をあげた。
意思決定支援プラットフォームの開発では、実務上の制約をみたす大規模なスケジューリング問題、多期間ポートフォリオ最適化問題などに関するアルゴリズムを実装し、その性能評価を行った。

【研究の社会的意義】

意思決定問題のモデル化に関する研究成果は、今まで長年の経験を積んだ実務家のみが行うことができた意思決定を、最適化問題としてモデル化することにより、誰もが利用できるように可能性を広げたところに社会的な意義がある。
アルゴリズムの開発に関する研究成果は、最近とくに高度化あるいは複雑化している最適化問題をより正確かつ高速に解くための基礎研究として学術的な意義がある。
意思決定支援プラットフォームの開発に関する研究成果は、上記の基礎研究の成果を実務家が実際に利用するために必要であり、企業の業績改善・業務効率化に役立つものと期待できる。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31

【配分額】39,130千円 (直接経費: 30,100千円、間接経費: 9,030千円)

【研究分野】数理物理・物性基礎

【研究領域課題番号】25610102 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

物性理論 / 磁性モデル / 磁化曲線 / 機械学習 / モンテカルロ法 / 中性子散乱 / 統計力学 / モデル化 / 計算物理 / 物性基礎論 / データ駆動 / アルゴリズム / ベイズ推論 / 画像データ

【研究成果の概要】

本研究は、データ駆動型の研究方法を物性物理の分野で展開することである。まず磁化曲線の観測データを入力として、これまでの経験的な理論モデルの構築に機械学習の技法を援用する方法を提案した。複数の候補から適切なモデル選択が可能となった。その結果、スピン構造など実験的に観測が難しい情報へのアクセスが可能となり、その後の実験計画に役立てられるようになった。さらに、扱う系を量子系に展開するためにはベイズ最適化の手法が有力であることがわかった。一方、大規模施設からのデータを想定して、中性子散乱実験のスペクトルから緩和時間分布を推定する問題に着手し、実データ解析も含めた新しい方向性を示すことができた。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)

【研究分野】工学基礎

【研究領域課題番号】20560057 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

微分代数方程式 / 行列束 / 離散最適化 / 非線形回路 / 混合解析 / アルゴリズム / 数値計算 / モデル化

【研究成果の概要】

集積回路や化学プラントに代表される大規模動的システムは,微分演算子と代数方程式が混在した微分代数方程式(DAE)によって自然に記述される.しかし,微分代数方程式の数値解析においては,常微分方程式の場合と比較して,初期値の設定や安定性の保証が著しく困難となる.本研究課題では,回路の過渡現象をモデル化する微分代数方程式の導出において,数値的に最も解き易いものを効率的に見出す手法を開発した

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2008 - 2010

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】18710139 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

都市解析 / 都市計画・建築計画 / 数理モデル / 最適化 / 施設配置 / モデル化 / アルゴリズム

【研究成果の概要】

交通網や都市施設の望ましい形態や配置を追求するための基礎的研究を行った.
特定の交通網がもつ特性を分析するために,その上での様々な移動に対し,移動の起・終点間の直線距離と,最短距離の直線距離に対する比の2変量に着目し,この同時分布を用いる方法を提案した.この比は移動の効率性を測る基礎的な指標であり,提案した同時分布を用いることで,移動距離に応じて移動効率がどのように変化するかを把握することができる.提案指標を用い,格子状網を有する仮想的な都市モデルを用いた分析を行った.正方形領域において,辺に平行な格子状網が存在するモデルと辺に45度で交わる格子状網が存在するモデルを用いて,同時分布を解析的に導くことに成功した.これにより,単純な比の分布のみからは分からない様々な情報を導いた.
都市施設の最適配置問題に,人々の時間軸上の行動や施設の開設時間帯を考慮した新たなモデルを提案した.就業者が帰宅途中に一定時間サービスを受ける場面を想定し,サービスを受けられる人数を最大化するように,サービス提供揚所とサービス時間帯を同時に決定する問題を提案した.連続平面やネットワーク空間での定式化を行い,様々な状況設定の下で具体的な数値例を用いて比較した.その結果,地点毎の最適なサービス開始時刻が異なる様子などを具体的に示し,配置場所のみを扱った既存モデルにはない新しい知見を得ることに成功した.さらに,時空間移動コスト(移動コストに待ち時間コストなどの時間コストを導入したもの)最小化問題など,このモデルを土台として展開可能な様々なバリエーションモデルについて検討した.

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2006 - 2007

【配分額】1,400千円 (直接経費: 1,400千円)

【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】18510117 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ユビキタス・データマイニング / ブースティング / 学習アルゴリズム / 機械学習 / 数理モデル化技術 / データマイニング / アルゴリズム / モデル化

【研究成果の概要】

本研究の目的は,新しくユビキタス・データマイニング(Ubiquitous Data Mining)の概念を案して,データマイニングに関して既に得られている各種の数理モデルを解析し,それらの統合手法を確立することによって,ユビキタス・サービスに適用可能なデータマイニングの新しいシステム特性を明らかにすることであった.この目的に沿って研究を実施し下記の結果を得た.
ユビキタス・データマイニングの機能的側面については,データ解析の高精度化とシステムの柔軟性の双方を同時に保証できる統合モデルを実現するのに必要な, 1クラスSVM (OC-SW:One-Class Support Vector Machine)の性能改善アルゴリズムを開発した.研究成果は, 2つの国際学術会議(SAMO2007, ANQ Congress2006)で発表するとともに,国際学術誌Journal of the Operations Research Society of Japan (Vol. 51, pp. 95-110, 2008)とLecture Notes in Computer Science 4488号 (pp. 447-454, 2007)に掲載された.また、研究代表者は日本オペレーションズ・リサーチ学会機関誌の特集号「SVMの周辺:One-Class SVMと領域判別」(2006年11月号:Vo1. 51, No. 11)を編集し,総説論文を掲載(同誌, pp. 677-682)した.
実証研究としては,ユビキタス・データマイニングモデルのプロトタイピングを実施し,顧客行動パターンに基づいてタイミングよく対処できる顧客関係支援ツール(顧客セグメンテーション)の開発を行って,交叉検証等によりツールの最適性の評価を実施した.研究成果は,国際学術誌European Journal of Operational Research (Vol. 186, pp. 358-379, 2008)に掲載された.

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2006 - 2007

【配分額】4,050千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 450千円)