© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

1 / 18

データドリブンによる新たな価値創造
ーデータ活用をより身近なものにー
数理システムユーザコンファレンス2023
2023/11/22
NTT西日本 デジタル改革推進部
高須賀 将秀© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

自己紹介
たかすか

まさひで

高須賀 将秀博士（情報学）（2023/3）
所属：NTT西日本 デジタル改革推進部（2021/8～）
業務：データドリブン経営を牽引する立場
・データ活用基盤のシステム開発
・データ分析手法の研究
・データ分析活用事例の提案
・デジタル人材育成
連絡先：masahide.takasuka.tc@west.ntt.co.jp
http://www.co.mi.i.nagoya-u.ac.jp/~takasuka/index.html

2 / 182© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

アジェンダ• はじめに•••••NTT西日本の会社概要
NTT西日本の役割と情勢の変化
NTT西日本が抱える課題
新たな戦略立案
データ活用の目的• NTT西日本のデータ活用基盤••••

データ活用基盤についてデータ活用基盤が抱える課題
データ分析活用の構成（ToBe）
データ活用のプロセスと技術• データ分析活用事例の紹介• 工事立会者手配業務の最適化• 顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析• データ活用のユースケース発掘の自律化• まとめ

3 / 183

4 / 184© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

NTT西日本の会社概要
西日本電信電話株式会社（NTT西日本）

1952年 日本電信電話公社 設立

所在地：大阪市都島区（2022/1に移転）
従業員数：1,400人（2023/3/31時点）

1985年 日本電信電話株式会社 設立（民営化）（NTT西日本グループ：34,900人）
提供サービス：・音声伝送サービス

1999年 西日本電信電話株式会社 設立（分社化）
2001年 光ファイバー提供開始

・データ伝送サービス
・専用線サービス
・電報サービス

2007年 「ひかりTV」サービス提供開始

2004年「Bフレッツ」サービス提供開始「フレッツ・光プレミアム」サービス提供開始

2008年「フレッツ 光ネクスト」サービス提供開始

2015年「光コラボレーションモデル」サービス提供開始

2019年 「IOWN構想」を発表
2020年「フレッツ 光クロス」サービス提供開始

5 / 185© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

NTT西日本の役割と情勢の変化◼ 弊社は，通信で人と人，人とモノ，モノとモノをつなぎ，豊かな社会づくりに貢献◼ 世の中は，通信がより身近なものになり，あらゆるデジタルデータが流通 [1]
メール
掲示板

mixi

Line Facebook

WEB 1.0（一方通行型）
テキスト
1on1

AppleMusicWEB 2.0（双方向型）
音声
1onM

オンライ会議アマプラ

WEB 3.0
（分散型）
動画

NonM

我が国の固定系ブロードバンドサービス契約者のトラヒック（推計値） [2]6 / 186© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

NTT西日本が抱える課題◼ 主力サービスであるフレッツ光の契約は2021年度に1,000万回線を超えた◼ 今後継続的な増収を達成するため，新たな戦略立案が求められている
営業利益，回線数推移 [3]1,800

12,0001,674

営業収益

営業利益 [億円]

1,400

8,313

1,200

7,211

7,550

8,593

7,863

866

800
426

320

400

1,530

0

0

6

88

414

1,188

8,000

4,000

496
370

204

184

139

779

6,000

740

2,677

10,000

951

4,843
3,815

200

9,837
9,418

5,718
701

600

1,390
9,197

1,130

6,547

1,000

8,880

9,041

回線数 [件]

回線数
1,600

356
192

2,000

163

77

0

0
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020年度

2000 「Bフレッツ」提供開始

2008 「フレッツ 光ネクスト」提供開始

2004 「フレッツ・光プレミアム」提供開始

2020 「フレッツ 光クロス」提供開始

2015 「光コラボレーションモデル」提供開始

7 / 187© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

新たな戦略立案◼ あらゆる事業・生活でデジタル化・オンライン化の流れが加速・定着している◼ ニーズや利用形態の高度化・多様化が更に進み，市場構造の変化が進展している◼ デジタルの力を活用した社会課題解決への取組んでいく（1）IoT向けのネットワーク技術およびAI技術の活用に向けた検討（2）低コストでの高速・大容量ネットワークの実現，
オペレーション業務の高度化・効率化の実現に向けた検討（3）多様化するユーザ環境の変化に対応した，
柔軟なネットワーク・クラウド，データ活用を推進するセキュリティ等の技術の検討
NTT西日本の研究開発の推進 [4]

データ活用基盤を整備して，データ活用をより身近なものに（通信インフラ）（通信）

88 / 18© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ活用の目的

データ活用効果/価値◼ データ活用の目的は以下3つであり，これらを積み重ねることで価値を高める• 効率化：人が行うよりも速く，正確に処理することで，業務コストの削減• 標準化：人が行う暗黙知をシステムとして形式知として扱うことで，属人化の脱却• 高度化：人では的確に判断できない複雑な要因を加味した全体最適な意思決定
基盤
システム

ツール
効率化

高度化
標準化

専門性/難易度

9 / 189© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ活用基盤について◼ データ活用基盤は2つのシステムから成る◼ 1つめは，2013年頃に，OA網※1にて“お客様情報を含まないデータ”を分析するためのシステムをオンプレミスで構築，2023年9月にクラウドに移行◼ 2つめは，2019年頃に，業務網※2にて“お客様情報を含むデータ”を分析するためのシステムをクラウドで構築
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
世の中
データ活用基盤（OA網）
データ活用基盤（業務網）

ビッグデータ

第3次AIブーム

顧客の識別が不要のマクロ分析

RPA
深層学習

顧客の識別が要のミクロ分析
AI機能の追加開発

データPF（OA網）開発

お客様情報無のデータ分析
データPF（業務網）開発
お客様情報有のデータ分析※1：メールや資料作成等の日常的な業務を行うOA端末が属する網．
※2：お客様の契約注文を受け付けたり，オーダー投入等のお客様情報を取り扱う業務を行う端末が属する網．

10 / 1018

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ活用基盤が抱える課題◼ データ活用基盤を構築してきたが，データ活用をより身近なものにするために，以下
3つの課題を解決していく

技術面

構成面

（1）【構成面】追加開発※が積み重なった結果，構成が全体最適となっていない
・データ連携部：データ連携の多様化
・データベース部：データベース，機能（連携，分析）の重複や点在・分析環境部：データ活用の用途毎にデスクトップ環境が存在（2）【人材スキル面】データ活用に対する一定のリテラシが前提になっている（3）【技術面】データ活用の範囲が施策内に閉じてしまっている※新たな施策を行いたいとき，データ活用基盤のデータ連携や機能の追加開発を行っているデータ活用基盤を整備して，データ活用をより身近なものに（通信インフラ）（通信）

11 / 1118

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ活用基盤の構成（ToBe）
データ
ソース

収集

蓄積

加工

活用
仮名加
工化
情報

仮名加
工化
情報

AIツール

OLTP

社
内
基
幹
シ
ス
テ
ム

データ活用基盤

社
外
シ
ス
テ
ム

データハブ

仮名加
工化
情報

データ
ウェア
ハウス

データ
マート
業務網

BIツール
仮名加
工化
情報

データ連携部

OA網

データベース部

分析環境部

12 / 1218

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ活用のプロセスと技術◼ データ活用のプロセスに対する適用する技術分野や手法，製品を以下にまとめた※◼ データ活用をより身近なものにするため，これらの出口（手段）を整備していくことが必要
目的

収集

蓄積

加工

プロ
セス

技術
分野

活用
分析
見える化

クローリングスクレイピング

意思決定

自動検出

予測

過去

可視化
アノテーション

手段

未来
強化学習

RPA

K-means法
主成分分析

BayoLinkS
Text Mining Studio
Alkano

数理最適化
決定木

分枝限定法

Transformer

SVM

（製品例）

自動制御 [5]

統計解析
機械学習
集計

手法

高度化

標準化

効率化

ダイクストラ法
モンテカルロ法

S4
Nuorium Optimizer※正確に表現できていなかもしれません13 / 1318

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ分析活用事例のご紹介（1）工事立会者手配業務の最適化（2）顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析（3）データ活用のユースケース発掘の自律化（3）データ活用のユースケース発掘の自律化（2）顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパター
ン分析（1）工事立会者
手配業務の最適化

14 / 1418

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ分析活用事例のご紹介（1）工事立会者手配業務の最適化（2）顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析（3）データ活用のユースケース発掘の自律化（1）工事立会者
手配業務の最適化

15 / 1518

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

工事立会者手配業務の最適化 [6, 7, 8, 9, 10, 11]◼ 与えられた全ての工事に対して立会者の割当を決定する問題である◼ 移動距離や立会者のスキル等の様々な条件を考慮し割当を決定している◼ 条件は万人共通の条件もあれば手配者の思考や嗜好によって異なるものもある
入力

出力
工事4

工事1
1

工事2 4

手配者

工事5

2

1

工事6

3

工事7

工事8
8

工事9

6

工事5

数理モデル

5
工事6

工事3

手配者
の思考/嗜好

=

7

工事2 4
2

5

工事3

立会者1～4

工事4

工事1

立会者4

3

工事7

立会者1

7
立会者2

工事8

ブラックボックス
化

8

工事9

9

9
立会者3

6

16 / 1618

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

工事立会者手配業務の最適化 [6, 7, 8, 9, 10, 11]◼ 目的関数や制約条件は曖昧であり手配者によって手配結果が異なる◼ 良い手配結果と悪い手配結果はベテランの手配者には判定可能である◼ スキルの高い手配者の思考を再現可能な数理モデルを構築する
Staff T1 T2 T3 合計移 合計割当
合計難易度
動時間 ペナルティ
A 15 16 900
7
5
B

1

2

3

638

13

8

C
D

4
7

5
8

6
9

518
886

16
12

8
8

E

10 11 12

564

17

8

F

13 14 -

586

12

4

G
H

17 18 19
20 21 -

825
1098

18
9

8
5

I

22 23 24

604

12

8

J
K

25 26 27
28 29 30

1115
916

13
13

7
7

L

31 32 -

1276

9

5

M
N

33 34 35 36 -

796
702

8
4

5
5

総 11424

16391

過去の現場の手配者が実際に割り当てた結果

17 / 1718

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

工事立会者手配業務の最適化 [6, 7, 8, 9, 10, 11]◼ 数理モデル化には現場の意思決定者と数理モデルを構築可能な専門家の両者の協力が必要である◼ 一般的に1回のヒアリングで求められる解に到達することは難しい◼ 現場ヒアリングと数理モデルの修正を繰り返し求められる解に近づける
汎用ソルバー（NUOPT/Gurobi）
現場ヒアリング

実社会問題

専門知識必須定式化

専門知識必須

数理モデル

最適化計算

現場ヒアリング(近似)最適解

分析・検証

解最適化モデルの修正専門知識必須入力

人の思考/嗜好 = 数理モデル

出力18 / 1818

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

工事立会者手配業務の最適化 [6, 7, 8, 9, 10, 11]◼ 高度な技能を有している手配者により意思決定が行われている工事立会者手配
業務に対し実用的な手配結果を算出可能な数理モデルを構築した
長期効果

短期効果
付随効果

過去の工事立会者手配業務

デジタルデータ活用による工事立会者手配業務

人件費

年間1億（関東エリア：年間6万件）

年間0.1億（関東エリア：年間6万件）（想定）

品質

年間工事事故5件

年間工事事故0件（想定）

総移動時間11,424 s（3.2 h）

11,593 s（3.2 h）※1

総割当ペナルティ

163 pt81 pt※1

手配時間

3時間2回/1日

5分×2回/1日やり方

アナログ（手書き）

デジタル

手配結果

※1：数理モデル4で総移動時間を重視すると, 総合移動時間10,697 s, 総品質146 ptとなる.

19 / 1918

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ分析活用事例のご紹介（1）工事立会者手配業務の最適化（2）顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析（3）データ活用のユースケース発掘の自律化（2）顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパター
ン分析

20 / 2018

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析 [12]◼ 既存の営業戦略は，プロフェッショナルによる勘と経験が中心である◼ サービスの種類は年々増加傾向にある◼ 顧客層は幅広 (顧客種別，エリア等)で，顧客層毎に求められるサービスも異なる◼ 多様性の時代になった昨今，より顧客分析の重要性が増している
このお客様にはこのサービスが求められるであろう
か

サービスの種類が多いため，自分に適したサービスが何であるかわからない【サービス側】
・サービス1
・サービス2・サービス3
・・・

【顧客側】
・顧客層A
・顧客層B
・顧客層C
・・・

考慮すべき事項○商材 (内容/価格)

企業側考慮すべき事項○顧客種別 (EP層/SMB層/マス層)○エリア (関西/東海/北陸/…)○世帯 (家族/単身)○年齢層 (20代/30代/…)

お客様側© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析 [12]◼ 対象エリアはとある4県，案件は法人営業担当の案件，とある期間を抜粋したデー
タを対象とする◼ 対象データ
データ件数：41,080
顧客数：4,853
県域：4種 (A県， B県， C県，D県)
層：3種 (A層(Ⅰ層)，B層(Ⅱ層，Ⅲ層))
商品分類（サービス分類）：42種
商品名（サービス名）：832種
業種：497種
受注確度/折衝結果：55種
企業別売上高：東京商工リサーチの情報◼ 各データは未クレンジグであるもの，値が入っていないものが多数存在する◼ クラスタリングや決定木，アソシエーション分析等が行えるAlkanoを使用する

21 / 2118

22 / 2218

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析 [12]◼ 企業別売上高，県域，層，業種の情報をもとに，k-means法を用いて10つにクラスタ分けを実施した (業種は497種と数が多いため，表からは省略)◼ そのクラスタに対して，決定木を用いることで，受注/失注の要因分析を行った◼ Cluster Noはクラスタの種別を，Sizeはクラスタに属する契約数を表す◼ 県域，層，業種列は各クラスタに属する確率を示している
県域
Cluster No

Size

企業別売上高A県

110,479ー

216,6536,450,127

3

1,302

4

層
B県

C県

D県

0.586678 0.217425 0.051226

業種

A層 (Ⅰ層)B層 (Ⅱ層)B層 (Ⅲ層)0.14467

0.472469

0.185361

0.291555

0.513694 0.279035 0.064332 0.142939

0.503375

0.219248

0.258698

1,157,310,722

0.274654 0.721045

0 0.004301

0.963134

0.017819

0.019048

255

2,082,240,681

0.984314 0.015686

000.620392

0.015686

0.360784

5

917

756,479,094

0.235771 0.042295 0.223172 0.498763

0.969404

0.015298

0.015298

6

635

547,643,005

0.862443 0.123077 0.004827 0.009653

0.9191550.054299

0.020513

7

3,080

103,310,649

0.63848 0.171597 0.106925 0.082996

0.85190.084290.0594998

528

1,683,156,840

0 0.007576

0.972727

0.022727

0.00303

9

1,794

310,912,987

0.312521 0.638509 0.006678 0.042293

0.833945

0.118420.044073

10

5,437

39,490,254

0.445021 0.180554 0.056413 0.318012

0.588018

0.150697

0.253742

0.163636 0.828788

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析 [12]◼ 例えば，クラスタ4，6が通常より受注確率が高い．クラスタ4，6ともに県域がA県で，層がA層の確率が高い．業種はクラスタ4は●，クラスタ6は▲の確率が高い．
◼ このように，他クラスタでも同様の分析を行うことで，販売戦略立案に役立てる

23 / 2318

24 / 2418

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析 [12]◼ 顧客IDをキーにして，県域，商品名，受注/失注Grを対象に4要素に対するアソ
シエーション分析を行った◼ 各県域毎に顧客が求めやすいサービスやサービスの組み合わせを確認した

A県
・サービス7＋サービス8・サービス9＋サービス7
・サービス9＋サービス8・サービス10＋サービス11

B県
・サービス12＋サービス11
・サービス7＋サービス8・サービス9＋サービス7
・サービス13＋サービス10

C県
・サービス2＋サービス14
・サービス9＋サービス14

D県
・サービス15＋サービス16

25 / 2518

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ分析活用事例のご紹介（1）工事立会者手配業務の最適化（2）顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析（3）データ活用のユースケース発掘の自律化（3）データ活用のユースケース発掘の自律化

データ活用基盤を整備して，データ活用をより身近なものに（通信インフラ）（通信）

26 / 2618

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

データ活用のユースケース発掘の自律化◼ 現状のデータ分析は，実業務で見えている課題からそれに必要なデータを集めたデータ分析を行っているため，活用シーンは限定されている◼ データ活用基盤では多くのデータがあるため，それら全てを活用したデータ分析が行えると良い◼ そのために，NTTデータ数理システムのAlkano を用いて，データ加工～予測判断モデル構築を繰り返し行い、データ構造抽出を地道に行う◼ これにより，データ分析のハードルを低くしたり，施策横断的なデータ活用の推進を狙う
現状のデータ分析

データ分析
使用データ

目指すデータ分析

ユースケース01

Case01用データ

ユースケース01

ユースケース02

Case02用データ

ユースケース02

社員の男女比と満足度は関係ある
かな？

課題設定
予測・判断
モデル構築

仮説立案
施策立案

従業員満足度と相関の高いパラメータは順に，
データ分析
A，B，C，Dで使用データ
AとDを組み合わせると，10% の誤差で推測できます
Case01
用データ
Case02用データ

・・・
データで検証！

データ収集加工
データ分析（仮説検証）

データ構造が整理されていない状態

CaseXX
用データ

課題設定
仮説立案
顕在的・潜在的
予測・判断
課題の提案
施策立案
モデル構築

CaseXX
用データ

データ構造が整理されている状態

データ収集加工

データ構造解析
データ分析（仮説検証）© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

まとめ• データドリブンによる新たな価値創造を目指し，データ活用をより身近なものにするためのNTT西日本での取り組みについて紹介した• NTT西日本で抱える課題から，データ活用を社内外で専門性を深め，価値を高め，牽引していくことが新たな戦略になると考えている• そのために，データ活用基盤で抱えている課題を示し，整備の方向性を示した• データ活用のプロセスに対する手段を整理し，その複雑性を示した• データ活用の事例として，工事立会者手配業務の最適化と顧客満足度向上のためのサービスの組み合わせパターン分析を紹介したが，いずれも一定のデータ分析のスキルが必要である• 今後はデータ活用をより身近なものにするため，データ活用基盤の整備とデータ活用のユースケース発掘の自律化のためのデータ構造視える化を進めていく

27 / 2718

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

参考文献[1] 総務省, インターネットの登場・普及とコミュニケーションの変化.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/n
d111120.html (Retrieved on October 10, 2023)[2] 総務省, 我が国のインターネットにおけるトラヒックの集計結果.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000896195.pdf (Retrievedon October 10, 2023)[3] NTT西日本,データブックNTT西日本.
https://www.ntt-west.co.jp/info/databook/pdf/022.pdf (Retrieved on
November 8, 2022)[4] NTT西日本, 2023年度事業計画の認可申請について.
https://www.ntt-west.co.jp/news/2303rhpd/mzdq230301.html(Retrieved on March 1, 2023)

28 / 2818

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

参考文献[5] 総務省, データ活用における変化の兆し.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h26/html/n
c134010.html (Retrieved on March 1, 2023)[6] 高須賀将秀, 柳浦睦憲, 工事手配業務に対する数理最適化の活用と意思決定の支援, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用, 14 (2021), 112-120.
[7] 高須賀将秀, 呉偉, 柳浦睦憲, 工事立会者手配問題に対する制約生成法および集合被覆アプローチ, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用, 15 (2022), 110.
[8] 高須賀将秀, 工事立会者手配業務に対する数理モデルと実践的解法, 名古屋大学, 2023, 博士論文.
[9] 高須賀将秀, 柳浦睦憲, 工事手配業務に対する数理最適化の活用と意思決定の支援, NTTデータ数理システム学術奨励賞2020年度春, 佳作.

29 / 2918

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved

参考文献[10] 高須賀将秀, 呉偉, 柳浦睦憲, 工事立会者手配業務に対する集合被覆アプ
ローチ, NTTデータ数理システム学術奨励賞2021年度, 優秀賞.
[11] 高須賀将秀, 工事立会者手配業務に対する数理最適化の活用と意思決定の支援, NTTデータ数理システムアカデミックコンファレンス2021年度, オンライン.
[12] 高須賀将秀, 織克典, 分析基盤を構築、法人顧客の受注につながりやすいパ
ターンを分析した事例 , NTTデータ数理システム.

30 / 3018

31 / 3118

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved【参考】今後のリアーキテクチャの計画
REPLATFORM

RE-ARCHITECT

データ活用基盤（OA網）のクラウドシフト

2023/9EoL
残対象の更改2025/5EoL
残対象更改

データ活用基盤（OA網/業務網）のリアーキテクト
データ活用基盤（OA網/業務網）の統合

クラウドネイティブ化（フルマネジドサービス化）

クラウドのメリットの享受

さらなるクラウドのメリットの享受

高可用性やスケーラビリティの確保

サーバという概念自体の消滅

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved【参考】工事立会者手配業務の最適化 [5, 6, 7, 8, 9, 10]◼ 入力
・立会者の集合𝑆および工事の集合𝐽
・工事𝑘から𝑙への移動時間𝑑𝑘𝑙
・立会者𝑠に工事𝑘を割り当てたときの割当ペナルティ𝑐𝑠𝑘
・工事の難易度𝑤𝑘
・各立会者に割り当てられた工事の難易度の和に対する上限𝑊◼ 制約条件・各工事にちょうど1人の立会者を割り当てること
・各立会者に割り当てられる工事数は3件以下とすること
・各立会者に割り当てられる工事の総難易度は𝑊以下とすること◼ すべての立会者の総移動時間と総割当てペナルティ（工事に対する立会者のスキ
ルを示す指標）の重み付き和を最小化することが目的である

32 / 3218

33 / 3318

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved【参考】工事立会者手配業務の最適化 [5, 6, 7, 8, 9, 10]◼ 数理モデル1から数理モデル4に改善するにあたり，各数理モデルから得られる解の実用性について主観評価を行った◼ 数理モデルにより算出される解と手配者が手作業で作成した手配結果との相違度が減少することについて客観評価を行う
総移動時間 [秒] 総割当ペナルティ [point]
11424
163
10537
183
9595
172
9960
119
9877
97
11516
73
12580
53
13580
50
15007
45
17720
42
17268
41
18029
40
10697
146
10332
141
11006
101
11593
81
11309
73
11210
71
11103
67
13526
53
13831
50
14829
46
17652
42
18352
41

200

悪

現場の手配者
数理モデル1
数理モデル2数理モデル3数理モデル4数理モデル1180

数理モデル2
現場の手配者

160

総割当ペナルティ[point]

項番 モデル
1 現場の手配者
2 数理モデル1
3 数理モデル2
4 数理モデル3(α=20)
5 数理モデル3(α=40)
6 数理モデル3(α=60)
7 数理モデル3(α=170)
8 数理モデル3(α=190)
9 数理モデル3(α=330)
10 数理モデル3(α=610)
11 数理モデル3(α=770)
12 数理モデル3(α=1390)
13 数理モデル4(α=0)
14 数理モデル4(α=10)15 数理モデル4(α=30)
16 数理モデル4(α=50)
17 数理モデル4(α=60)
18 数理モデル4(α=90)
19 数理モデル4(α=110)
20 数理モデル4(α=200)
21 数理モデル4(α=280)
22 数理モデル4(α=360)
23 数理モデル4(α=640)
24 数理モデル4(α=970)

数理モデル4(α=0)
数理モデル4(α=10)

140

数理モデル

120

3(α=20)数理モデル数理モデル4(α=30)

100

3(α=40)80

手配者の評価では現場の結果と最も近い解は数理モ
デル4（𝛼 = 50）

数理モデル4(α=50)
数理モデル4(α=60)
数理モデル4(α=90)
数理モデル

3(α=60)数理モデル4(α=110)

数理モデル

60

3(α=170)40

数理モデル4(α=200)
数理モデル4(α=280)

数理モデル
数理モデル
3(α=190)3(α=330)
数理モデル4(α=360)

良 20
9000

良

10000

11000

12000

数理モデル

13000 14000 15000
総移動時間[秒]16000

3(α=610)

数理モデル4(α=640)
数理モデル

3(α=1390)
数理モデル
3(α=770)
数理モデル4(α=970)
17000

18000

19000

悪

34 / 34
18

© 2023 NTT West Corporation. All Rights Reserved【参考】工事立会者手配業務の最適化 [5, 6, 7, 8, 9, 10]◼ 24 個の手配結果を相違度の尺度を用いて比較する
෡𝐴 と【観点2】の𝐻𝐵 の重み付き和◼ 行列内の数値は【観点1】の𝐻
෡𝐶 = 1 − 𝛽 𝐻
෡𝐴 + 𝛽𝐻෡𝐵
𝐻◼ 現場の手配者と最も相違度が低いのは数理モデル4 (𝛼 = 50)である◼ 手配者の主観評価とも合致する結果となる
項番 モデル
1 現場の手配者
2 数理モデル1
3 数理モデル2
4 数理モデル3(α=20)
5 数理モデル3(α=40)
6 数理モデル3(α=60)
7 数理モデル3(α=170)
8 数理モデル3(α=190)
9 数理モデル3(α=330)
10 数理モデル3(α=610)
11 数理モデル3(α=770)
12 数理モデル3(α=1390)
13 数理モデル4(α=0)
14 数理モデル4(α=10)15 数理モデル4(α=30)
16 数理モデル4(α=50)
17 数理モデル4(α=60)
18 数理モデル4(α=90)
19 数理モデル4(α=110)
20 数理モデル4(α=200)
21 数理モデル4(α=280)
22 数理モデル4(α=360)
23 数理モデル4(α=640)
24 数理モデル4(α=970)

1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
1
0 66.7 66.7 73.5 72.3 66.4 76.8 74.8 79.2 81.1 83.6 82 69.9 65.9 74.3 65 66.7 66.2 73.5 78.4 82.7 77 83.6 83.6
2 66.7
0 64.7 68.3 67.2 67.6 75.6 82.4 79.2 82.4 81.2 82.8 66.4 66.9 74 70.4 72 67.2 76.7 83.5 85.2 75.8 81.2 82.4
3 66.7 64.7
0 48 47.4 49.1 73.3 70.2 76.9 75.3 81.3 80.1 55.3 47.4 63.6 64.5 61.7 58.9 66.8 74.8 75.3 75.1 81.3 81.3
4 73.5 68.3 48
0 53.4 53.1 72.6 68.6 75.7 74.1 84.1 81.3 53.8 52 62.1 57 60.5 59.4 61.2 78.8 75.3 73.1 82.5 82.9
5 72.3 67.2 47.4 53.4
0 37.4 70.6 60.3 69.4 60.3 75.4 74.2 59.6 62.5 50.2 58.5 51.8 42.3 53.3 67.8 65.7 66 77 75.8
6 66.4 67.6 49.1 53.1 37.4
0 59.9 43.3 56.7 53.9 65.5 59.9 61.7 61.4 55.4 57.7 48 37.6 57 53.9 58.3 57.3 65.5 65.5
7 76.8 75.6 73.3 72.6 70.6 59.9
0 45.7 45.2 67.9 64 57.2 74 79.3 73.8 73.8 60.3 67 78.9 60.3 69.8 49.1 62.4 64
8 74.8 82.4 70.2 68.6 60.3 43.3 45.7
0 38.6 52 58 54.1 74.4 76.9 65.3 71.3 63.9 56.7 64.6 41.7 47.7 42 59.2 63.6
9 79.2 79.2 76.9 75.7 69.4 56.7 45.2 38.6
0 43 25.9 27.5 80 81.3 70.6 70.6 63.9 60.4 66.7 59.2 51.2 19.7 33 33
10 81.1 82.4 75.3 74.1 60.3 53.9 67.9 52 43
0 45.8 45.8 77.6 77.3 65.1 67.1 62.4 56 57.2 54.1 56.4 41.5 51.3 44.2
11 83.6 81.2 81.3 84.1 75.4 65.5 64 58 25.9 45.8
0 15.9 86 84.5 73.8 75 68.3 70.3 75.4 69.2 61.6 30.9 13.2 13.2
12 82 82.8 80.1 81.3 74.2 59.9 57.2 54.1 27.5 45.8 15.9
0 83.2 83.3 77 75 61.6 64.8 75.4 62.4 57.6 32.5 17.5 17.5
13 69.9 66.4 55.3 53.8 59.6 61.7 74 74.4 80 77.6 86 83.2
0 48.7 61.4 58.5 57.3 59.4 58 74.1 73.7 77.8 86 84.8
14 65.9 66.9 47.4 52 62.5 61.4 79.3 76.9 81.3 77.3 84.5 83.3 48.7
0 58.6 60.5 59.8 57.5 66.8 75.3 79.2 77.9 84.5 83.3
15 74.3 74 63.6 62.1 50.2 55.4 73.8 65.3 70.6 65.1 73.8 77 61.4 58.6
0 53.9 51.9 42 66.1 57.7 64.9 71.6 76.6 75.4
16 65 70.4 64.5 57 58.5 57.7 73.8 71.3 70.6 67.1 75 75 58.5 60.5 53.9
0 45.2 51.5 56.7 68.3 69 68.4 77.8 77.8
17 66.7 72 61.7 60.5 51.8 48 60.3 63.9 63.9 62.4 68.3 61.6 57.3 59.8 51.9 45.2
0 36.8 60.7 64.3 63.4 62.1 68.3 68.3
18 66.2 67.2 58.9 59.4 42.3 37.6 67 56.7 60.4 56 70.3 64.8 59.4 57.5 42 51.5 36.8
0 63.7 43.6 63.4 63.7 70.3 69.2
19 73.5 76.7 66.8 61.2 53.3 57 78.9 64.6 66.7 57.2 75.4 75.4 58 66.8 66.1 56.7 60.7 63.7
0 59.2 47.4 64 79.4 78.2
20 78.4 83.5 74.8 78.8 67.8 53.9 60.3 41.7 59.2 54.1 69.2 62.4 74.1 75.3 57.7 68.3 64.3 43.6 59.2
0 34.7 63.7 70.3 69.2
21 82.7 85.2 75.3 75.3 65.7 58.3 69.8 47.7 51.2 56.4 61.6 57.6 73.7 79.2 64.9 69 63.4 63.4 47.4 34.7
0 58.9 67.1 67.1
22 77 75.8 75.1 73.1 66 57.3 49.1 42 19.7 41.5 30.9 32.5 77.8 77.9 71.6 68.4 62.1 63.7 64 63.7 58.9
0 29.2 36.4
23 83.6 81.2 81.3 82.5 77 65.5 62.4 59.2 33 51.3 13.2 17.5 86 84.5 76.6 77.8 68.3 70.3 79.4 70.3 67.1 29.2
0 7.1624 83.6 82.4 81.3 82.9 75.8 65.5 64 63.6 33 44.2 13.2 17.5 84.8 83.3 75.4 77.8 68.3 69.2 78.2 69.2 67.1 36.4 7.16
0

DifferSimilar