1 AI の最新ソリューションや技術トレンドを徹底解説 （シーズン 6） 2024.02.22 株式会社 ALGO ARTIS 武藤 

OpenAI, “GPT-4 Technical Report” https://arxiv.org/abs/2303.08774 Submitted on 15 Mar 2023 (v1), last revised 19 Dec 2023 (this version, v4) Q. GPT-4 が（今のところ）一番苦手なコトは？ 

OpenAI, “GPT-4 Technical Report” https://arxiv.org/abs/2303.08774 Submitted on 15 Mar 2023 (v1), last revised 19 Dec 2023 (this version, v4) Codeforces Ratings ・下位 5 % くらいのスコア ・GPT-3.5 から GPT-4 では改善ほぼなし https://codeforces.com/ （競技プログラミング） Q. GPT-4 が（今のところ）一番苦手なコトは？ 

ALGO ARTIS 事業紹介 

取締役 / VPoE 武藤 悠輔 修士（理論物理） ↓ 起業 ↓ DeNA ↓ ALGO ARTIS 

計画最適化 AI 

サプライチェーンの計画 調達 物流 生産 配送 消費 資源輸入の配船計画 化学品の生産計画 陸運の配送計画 

サプライチェーンの計画業務の AI 化 数百億円 / 年 1 社のコスト 1% 効率化 計画担当者 AI 数億円 / 年 コスト削減 属人化 解消 属人化 

サプライチェーンの計画業務の AI 化 1% 効率化 計画担当者 AI 属人化 解消 属人化 210 兆円 / 年 製造業全体のコスト 2 兆円 / 年 製造業全体のコスト改善 

⽣産計画 配船計画 プロダクト 

運用事例 

2024年1月 SaaS プロダクトリリース 

計画問題 × 競技プログラミング 

1060 10220 10360 設備運用 組合せ数 10720 オセロ 将棋 囲碁 チェッカー 1030 2007 2023/10/30 最適解 弱解決 過去のデータ、基本存在せず サプライチェーンの計画 = 難しい組合せ問題 https://arxiv.org/abs/2310.19387 

1060 10220 10360 設備運用 組合せ数 10720 オセロ 将棋 囲碁 チェッカー 1030 2007 2023/10/30 最適解 弱解決 https://arxiv.org/abs/2310.19387 日本を代表する競技プログラミングサイト ヒューリスティックコンテスト 最適解を出すことが難しい問題に対して できるだけ良い解を作成する技術を競う サプライチェーンの計画 = 難しい組合せ問題 

出典︓AtCoderヒューリスティックランキング（2023/10/5時点） 所属を公開しているユーザーのみ 200 位以内集計 1位 AtCoder ヒューリスティックコンテスト 上位者所属数 コンテスト上位者の所属数 No.1 A 社 B 社 C 社 D 社 

社会人上位者部門 出典︓ 「AtCoder 競技プログラマー就職企業⼈気ランキング2023」を発表（2023/11/01） 社会⼈競技プログラマー レーティング 1600 以上就職企業⼈気ランキング AtCoder 競技プログラマーレーティング 1600以上 就職企業人気ランキング 2 位 社会人上位者部門 競技プログラマー就職人気ランキング No.2 

生成 AI × 最適化 AI 

OpenAI, “GPT-4 Technical Report” https://arxiv.org/abs/2303.08774 Submitted on 15 Mar 2023 (v1), last revised 19 Dec 2023 (this version, v4) Codeforces Ratings ・下位 5 % くらいのスコア ・GPT-3.5 から GPT-4 では改善ほぼなし https://codeforces.com/ GPT-4 は、いまはまだ競技プログラミングが苦手 （競技プログラミング） 

今一番強いとされる競プロ AI： AlphaCode 2 AlphaCode 2 2023-12-06 発表 上位 15 % くらいのスコア ⻘コーダーくらいの強さとされる Google, “AlphaCode 2 Technical Report”, https://storage.googleapis.com/deepmind- media/AlphaCode2/AlphaCode2_Tech_Report.pdf 2023-12-06 AtCoder, 「Algorithm部⾨のレーティングと業務における期待できる活躍」 https://info.atcoder.jp/utilize/jobs/rating-business-impact 

AlphaCode2 が何をしているか （出典）@e869120, 2023-12-07 X POST https://twitter.com/e869120/status/1732616512656273834 100 万個のコード生成 → 青 50 〜 100 個を生成する場合 → 茶色上位から緑色下位程度 まだまだ不十分だが、 進化している！！ ”10 個のグループに分けるのではな く，いくつかのグループに分けて点 数 (グループのサイズなど) が多い順 に 10 個のグループを残す” 

AI の浸透と AI フロンティア 個⼈ 社会基盤 単純 作業 知的 活動 AI （機械学習、深層学習） 最適化AI （ヒューリスティック最適化など） SaaS ⽣成 AI の フロンティア AI 社会実装の フロンティア より細かいニーズを 汲み取った SaaS へ より細かいニーズを 汲み取った SaaS へ 新たな可能性の追求 社会基盤の最適化 

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https://openai.com/blog/special-projects