データ分析基礎知識

“分析力をコアとするデータソリューションカンパニー”
株式会社ALBERTが、データ分析にまつわる基礎知識をわかりやすく解説します。

最適化とは

最適化とは、「制約条件がある中で複数の選択肢を組み合わせ何らかの成果を出すとき、その成果を最小または最大にすること」をいいます。一方、「最適」とは「最もよくあてはまっている」という意味です。「この服が最も似合っている」などというのも最適の一種ですが、誰にでも似合う服というものはないので、「その人にとって」という制約条件がある中での最高というわけです。たとえば、速ければ速いほどよい100m走には最適という概念はなく、「100m走を最適化する」とはいいません。「最適」というのは、無条件に最速や最小がいい場合には使わないのです。

料理に使う塩の量は、少なくても多くてもおいしくなく、ほどほどの量でなくてはなりません。これを少し数学的に解釈すれば、おいしさは、どこかにピークがある曲線になるということです。また、ピークは必ずしも1つではありません。「帯に短かし襷に長し」ということわざがありますが、帯に最適な長さと襷に最適な長さの2つのピークを持つ曲線を表しています。中途半端な長さには意味はなく、必ずしも平均値に意味がないという統計的な示唆に富んだことわざなのです。

最適値のピークがある曲線
図1.最適値のピークがある曲線

では、最適化は具体的にはどのような課題を解決するのでしょうか。代々木2丁目から大手町駅まで移動する場合を考えてみましょう。まずどこからスタートするかという選択肢として代々木駅から「総武線」「大江戸線」「山手線」、南新宿駅から「小田急線」、新宿駅から「中央線」「丸ノ内線」「都営新宿線」などがあり、さらにそれぞれに乗り換え駅という選択肢があり、大手町駅には「丸の内線」「半蔵門線」「都営三田線」「東西線」が乗り入れています。さらに、タクシーやバスなども選択肢として考えられます。
こういった選択肢やその組み合わせがたくさんある中で、例えば、乗り換え回数を2回以内で到達時間を最小にすることを最適化といいます。乗り換え案内はまさに、私たちの移動ルートを最適化してくれるコンテンツです。

最適な移動ルートによる乗り換え案内
図2.最適な移動ルートによる乗り換え案内
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