RESEARCH

背景と課題

サプライチェーンでは、安い契約を多く獲得するだけでは利益を最大化できません。納期までに生産できるか、将来の需要を満たせるか、他の契約と競合しないかを同時に判断する必要があります。また、交渉相手によって受諾しやすい価格や譲歩の傾向も異なります。

研究・開発の目的

契約候補を個別に評価するだけでなく、限られた生産能力の中で契約の組み合わせを選び、相手との過去の交渉履歴を次の対案に反映することで、安定して利益を得られるエージェントを実現することを目指します。

提案手法

• 需要推定：将来の販売・仕入れ必要量を納期ごとに整理します。
• 契約選択：近い納期では0-1ナップサック問題として契約の組み合わせを評価します。
• 利益評価：価格だけでなく、成立確率や数量を含む期待値を用います。
• 対案生成：相手ごとの交渉履歴や譲歩傾向を利用して、次の提案を調整します。

現在の成果と課題

ANAC SCML Competitionの環境でエージェントを実装し、契約選択と履歴を用いた対案生成が動作することを確認しました。一方で、市場状況が大きく変化した場合の需要推定や、複数の設計要素が互いに与える影響の切り分けには課題が残っています。

今後は、比較実験によって各機能の効果を検証し、環境の変化に対してより頑健な意思決定手法へ改善します。