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公開：2024-12-04

OptHubがAIによるナンプレ自動生成のコンペティションを開催、難易度と面白さの最適化に挑戦

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• OptHubがナンプレの自動生成AIコンペを開催
• タイムインターメディアと進化計算学会が後援
• 難易度と面白さを考慮した最適化が課題

AIを活用したナンプレ自動生成の最適化コンペティション

OptHub株式会社とタイムインターメディア、進化計算学会は産学連携の取り組みとして、難易度と面白さを考慮したナンプレの自動生成に関する最適化コンペティションを2024年12月14日より開催する。本コンペティションは進化計算コンペティション2024の一環として実施され、進化計算に限らない幅広い最適化手法での参加が可能となっている。^[1]

タイムインターメディアは数独出版分野での実績を持ち、2018年の数学イベント「MathPower」では280個のナンプレを組み合わせた巨大パズルでギネス世界記録を達成してきた実績がある。コンピュータによるナンプレの自動生成に関する技術開発にも取り組んでおり、パズルの解析可能性判定を実現している。

OptHubは産業界と学術界を結ぶプラットフォームとして、2017年から様々な企業と連携してAIコンペティションを開催してきた実績を持つ。マツダやJAXA、日立製作所など複数の大手企業との協業実績があり、AIモデルの獲得や人材交流、企業の認知度向上に貢献している。

進化計算コンペティション2024の概要

コンペティションの詳細はこちら

最適化問題について

最適化問題とは、与えられた制約条件の下で目的関数を最大化または最小化する解を求める数理的な問題のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複数の制約条件下での最適解の探索が必要
• 解の評価基準となる目的関数の定義が重要
• 実世界の様々な課題に応用可能

最適化問題の応用例として、OptHubは2017年のマツダとの共同プロジェクトで複数車種の共通部品最大化や、2018年のJAXAとの月面探査機の着陸地点最適化など、産業界の実課題に取り組んできた実績がある。今回のナンプレ自動生成においても、難易度と面白さという複数の評価基準を考慮した最適化が求められている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AIで「面白いナンプレ」を自動生成！コンペティションの開催決定 | OptHub株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000153930.html, (参照 24-12-04).

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