AI×製造6/16（火）在庫最適化AIが汎用凸集合で最適性を証明MITらの研究者が、オンライン在庫最適化における「隠れ目標学習」手法の最適性を任意の有界凸制約集合に対して数学的に証明した。在庫管理の意思決定精度が飛躍的に向上し、小売・製造・物流各業界のサプライチェーン管理に直接応用可能な成果である。
AI×経営戦略6/15（月）シミュレータ活用でAI汎化性能が向上米国の研究チームが、複雑な依存データ環境でも独立データと同等の学習保証を得られる「シミュレータブルプロセス」理論を発表した。金融・製造・医療など依存性の高いデータを扱う産業に広く影響を与える可能性がある。
