学生研究奨励賞、物流業務ストレス軽減案が最優秀賞

認証・表彰NTTデータ数理システム（東京都新宿区）は19日、2023年度の「NTTデータ数理システム学生研究奨励賞」を発表した。

最優秀賞は、東京理科大学の小野百合香さんが選ばれた。昨今の物流業務のオーダーピッキング作業では棚搬送ロボットの導入により効率化が図られているが、これにより新たな身体的・心理的ストレスが発生しているという。多くの人のストレスを軽減する作業設計を可能にするため、客観的且つリアルタイムで計測できる心拍指標と主観的なアンケート回答との関連を、さまざまな事象間の因果関係をグラフ構造で表現する「ベイジアンネットワーク」で分析した研究が受賞した。

▲ベイジアンネットワーク（出所：NTTデータ数理システム、クリックで拡大）

優秀賞は、東京理科大学の纐纈潤大さんが受賞。シミュレーションモデルと数理最適化モデルを連結させることで、汎用性と実務適合性を両立するモデルを構築し、動的に変化する企業間の協調戦略を数理最適化モデルで表現。これにより、企業間協調を重視することで公平性は改善するが経済性は悪化するという結果になった。同モデル改善や分析を行うことで、企業間協調の経済的メリットが分析できる点が評価された。

特別優秀賞には筑波大学の松尾和史さんが受賞し、研究内容としては、北陸新幹線の開通と高校生の大学進学先の地域関係を統計解析モデルで評価することで、関東の高校生が北陸の大学に流入する事例が増えているという結果を得た。

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LOGISTICS TODAY編集部
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