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2020年5月オペレーションズリサーチが勉強できるおすすめ本8選

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渡辺
現在会社勤めしながら起業ラボのライターとして活動中。 起業ラボの記事内では、副業で稼ぐ為のヒントやネタなどを中心にお届けしています。

オペレーションズリサーチを学びたい、
IT関係のスキルアップをしたい、

そんな方のために、
2020年5月オペレーションズリサーチが勉強できるおすすめ本を8冊まとめています。
オペレーションズリサーチが勉強できるおすすめ本をお探しの方は是非最後までチェックしてみてください。

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2020年5月オペレーションズリサーチが勉強できるおすすめ本8冊

1.入門オペレーションズ・リサーチ

書籍の内容

様々な問題に対する解決策提示を支援する技術群「オペレーションズ・リサーチ」を具体的な例題を示して解説。前半ではモデル化からのアプローチを、後半では数理的手法からのアプローチを中心に紹介する。

・理系出身の著者がわかりやすくオペレーションズ・リサーチについてまとめています。

著者紹介

松井泰子
1991年東京理科大学工学部経営工学科卒業。1994年東京理科大学大学院工学研究科修了。現在、東海大学理学部情報数理学科准教授、博士(工学)

根本俊男
1990年筑波大学第三学群社会工学類卒業。1996年筑波大学大学院社会工学研究科修了。現在、文教大学情報学部経営情報学科教授、博士(経営工学)

宇野毅明
1993年東京工業大学理学部1類卒業。1998年東京工業大学大学院理工学研究科修了。現在、国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系准教授、博士(理学)(

意思決定を支援する「技術」を研究する学問分野だと聞いて、かじってみようと思い、何冊かの本を読みました。色々な分野から使える手法を引っ張ってきているというべきか、色々な分野を理論的に支援しているというべきかわかりませんが、QC手法、プロジェクトマネジメント、ゲーム理論でお馴染みの話もあれば、投票力指数というような全く初耳だった考え方もあり、その何でもありのバラエティの豊かさが面白かったです。どれもビジネスパーソンには絶対に役立つ内容です。

個人的には、意思決定の技術という興味からは「決め方を決めるーーAHP」が最も興味深く、さらに掘り下げてみようと思いました。本書では、すべての項目に、さらに深く学習するための書籍等の情報源が示されているので助かります。まさに入門書として理想的な構成です。
引用:Amazonレビュー

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2.Excelで学ぶOR

書籍の内容

本書では、第1部で基本的なツール(数理計画法とシミュレーション)を学んだ後、第2部で具体的な問題を扱っていきます。全体的に、OR(オペレーションズリサーチ)の教科書で扱われているような古典的な問題は少なめにして、なるべく社会人、大学生に興味が持てる新しい問題を扱っています。
Excelを使いながらORの具体例、数値例を学ぶことができます。

著者紹介

藤澤克樹
1970年山梨県甲府市生まれ。学位:博士(理学)東京工業大学。専門:最適化ソフトウェア、オペレーションズリサーチ、高性能計算。現在、中央大学理工学部経営システム工学科准教授

後藤順哉
1973年静岡県静岡市生まれ。学位:博士(工学)東京工業大学。専門:最適化、オペレーションズリサーチ。現在、中央大学理工学部経営システム工学科准教授

安井雄一郎
1984年埼玉県幸手市生まれ。専門:最適化ソフトウェア、最短絡問題。現在、中央大学理工学研究科経営システム工学専攻、博士課程在学中

本書でExcelを使いながら実際にオペレーションズリサーチの問題を解いていき、実際に確認出来る優れものです。Excelを使って回帰分析、統計解析などはありましたが、オペレーションズリサーチを取り上げた物が無くて本書はまさにストライクです。オペレーションズリサーチの基礎から応用であるファイナンスまで学べる贅沢な内容です。今までのORだとファイナンスまで踏み込んだ物が無かっただけに、ファイナンスを学ぶ上で実際にExcel上で再現できるのが好感触です。本書を読み込んで理解してExcelで確認出来れば学部までのオペレーションズリサーチの基礎が完全に学べます。Excelを使って実際に計算できるので数学な苦手な文系の方にも取扱が楽だと思います。
引用:Amazonレビュー

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3.これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

書籍の内容

近年最適化は経営学やORを越えてあらゆる工学の分野で応用されるようになった。その最大の理由は、計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた多変数の複雑な最循化問題が実際的な時間で解けるようになったことである。特に今日では、以前は机上の空論と思われていたベイズ推定を始めとする統計的最適化、サポートベクトルマシンやEMアルゴリズムを始めとする機械学習法、ニューラルネットワークなど多くの手法が実際の問題に適用されている。本書はそのような背景を考慮して、経営学やORから離れ、多くの工学分野で用いられている各種の最適化手法の原理を説明することを目的とした。
・最適化手法の要領が学べます。

著者紹介

金谷健一
1979年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。岡山大学大学院自然科学研究科教授。工学博士

著者も述べているように、同じトピックに対して例題が繰り返される箇所がありますが、このくらい書いて頂けるとさすがに理解できます。
またこの本を読んでさらに興味を持ったユーザ向けの指針が最後にまとめてあり、入門書としても最適だと思いました。
引用:Amazonレビュー

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4.ORのはなし―意思決定のテクニック

書籍の内容

オペレーションズ・リサーチは、意思決定を助けるために最善の答を見出す科学的な手法です。けれども、ORは純粋科学ではありません。社会現象を対象とするだけあって、ORは実用科学です。したがって、モデル作りの精密さや数学的な厳密さにこだわってORを活用する範囲を局限しないことが肝要です。大局観を失わず、しかし大胆に、斬新な発想のもとでのびのびと、むずかしい数式を使わないことを誇りに、平明で鮮烈な説得力をもって第三者をうならせることがORの醍醐味です。

著者紹介

大村平
工学博士。1930年秋田県に生まれる。1953年東京工業大学機械工学科卒業。防衛庁空幕技術部長、航空実験団司令、西部航空方面隊司令官、航空幕僚長を歴任。1987年退官。その後、防衛庁技術研究本部技術顧問、お茶の水女子大学非常勤講師、日本電気株式会社顧問、(社)日本航空宇宙工業会顧問などを歴任

1989年初版の改訂版となります。環境変化への対応と表現の修正を行なったものだそうです。内容は、二十何年で古くなるようなものではなく、全て納得しながら読めました。読む前は、ORって何だろうと思っていました。著者いわく「社会現象を対象に科学的な手法を駆使して最適の答えを見出し、意思決定に奉仕しようとする手法をひとまとめに」したものがオペレーションズリサーチだそうですから、知らない人にザクッとイメージだけ伝えるとしたら、経済学の一部、あるいは数学を経営学や政治学に応用すること、××工学、といったところなのでしょうか。

もちろん一番簡単な部分だけだからですが、全般的に読みやすい語り口でストレス無く理解できました。明日からでも仕事での考え方に活かせそうな気がしてきます。どれもビジネスパーソンには絶対に役立つ内容ですが、個人的には、意思決定の技術という興味から、最終章の「意思決定への道」が最も興味深く、さらに掘り下げてみようと思いました。
引用:Amazonレビュー

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5.問題解決のためのオペレーションズ・リサーチ入門―Excelの活用と実務的例題

書籍の内容

本書は、オペレーションズ・リサーチあるいは経営科学とはどんなものかを広く知ってもらうために、受講者の専攻がどんな分野であるかを問わずに、大学や企業で使えるような教科書を作りたいという願望から生まれた。
・オペレーションズ・リサーチを実践的に学べる1冊。

著者紹介

高井英造
三菱石油数理計画部、エネルギー調査部長などを経て、現在、静岡大学人文学部経済学科でORと経営情報論を教えている。組織の意思決定や計画策定への経営科学の適用と問題点、情報技術を生かした経営のあり方などに関心を持っている

理論中心で、数式をこねくり回したORの入門書・参考書が多い中、
極めて実践的で、使う立場に徹した参考書です。
ORの初めての方でも、この本を通して、OR手法の基本を、容易に
把握できると思います。
道具として、EXCELの活用を想定しているので、特別なソフトを
一から勉強する必要なありません。実際の業務で必要となる、
生産計画や需要予測をはじめとするデータの分析・活用法を、
例題を通して、効率的に学ぶことができると思います。
EXCELだけで、こんなこともできるのかと、ビックリされる方も
多いのではないかと思います。
引用:Amazonレビュー

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6.経営のためのオペレーションズ・リサーチ入門

書籍の内容

本書は、オペレーションズ・リサーチで広く用いられている代表的な手法に関して、数学的な予備知識を前提にせず直感的に理解できるように解説した入門書である。特に、この手法はビジネスのどんなシーンで役立つかということをイメージしながら学べるように、事例を中心に解説している。また、基本例題と演習をまじえながら、一般的な文科系大学における半期の講義に展開可能なことを前提に構成している。

著者紹介

斎藤文
産業能率大学情報マネジメント学部教授。1984年早稲田大学理工学部工業経営学科卒業、同大学院修士課程修了・博士課程単位取得満期退学。早稲田大学理工学部助手をへて、1992年産能大学経営情報学部専任講師。博士(工学)。専門はプラントエンジニアリング、意思決定支援

水町忠弘
成蹊大学理工学部助手。1993年慶應義塾大学理工学部管理工学科卒業、同大学院修士課程修了・博士課程単位取得満期退学。2006年より現職。専門は経済性工学、インダストリアルエンジニアリング、生産管理

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7.意思決定のための数理モデル入門

書籍の内容

大学というコミュニティーに関わる問題を題材に、数理的アプローチが人間社会の様々な問題にどのように適用されるのかを解説。数理モデルによる問題の定式化、モデルの最適化、解決策の実施と改善プロセスなどを収録。
・ORの理論が実際問題にどう適用され問題を解決するかがわかります。

著者紹介

今野浩
1940年東京都に生まれる。1965年東京大学大学院数物系研究科修了。現在、東京工業大学名誉教授。工学博士

後藤順哉
1973年静岡県に生まれる。2001年東京工業大学社会理工学研究科博士課程修了。現在、中央大学理工学部経営システム工学科准教授。博士(工学)

2011年の本。今野さんは東工大名誉教授。後藤さんは中央大准教授。
 本書は意思決定論なのだが、大学の先生の身近な問題(不満のないクラス分け、入学辞退者を考慮した最適な合格者数の決定方法など)のほか、今野さんが取り組まれているポートフォリオ理論などを題材として解説されている。とにかく、問題は何か、最適な解とは何か、をうまく定義し、それを数式化する、これに尽きる。数理決定法の醍醐味は、モデルと解法の改善によって旧来の方法があっという間に時代遅れとなってしまうことにある、という。
 また、ケネス・アローによれば、完璧な社会的決定方式は理論的に存在し得ない(一般不可能性定理)。この定理は、民主主義の信奉者たちに強い影響を与えたらしい。
 オペレーション・リサーチ(OR)の新理論は60年代半ばまでにあらかた出てしまった。ORは石油精製問題や輸送問題のような「型にはまった」問題に対しては極めて有力だが、これらは早々にルーチン化して情報システムに組み込まれ、それがORの貢献であるということが外見上わかりにくくなってしまった。また、ORはQCなどとちがって大衆化路線をとらず、知る人ぞ知る高級路線を堅持した。こういった理由から、ORは次第に花形ではなくなっていったらしい。とはいえ、ORはその後、復活しつつある・・・というが。
引用:Amazonレビュー

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8.はじめてのオペレーションズ・リサーチ

書籍の内容

オペレーションズ・リサーチ(OR)は、第二次世界大戦中、イギリスで軍事作戦研究の技法として創案された。その後、軍事に限らず企業経営や公共政策などさまざまな分野・組織において、意思決定の数学的・科学的アプローチとして発展を遂げた。問題の解決、改善のための最も効率的で最も適切な方法は何か。

著者紹介

齊藤 芳正
愛知県生まれ。
防衛大学校本科を卒業し、陸上自衛隊に入隊する。
防衛大学校理工学研究科(OR専攻)を修了。
以後、陸上自衛隊において研究員、教官等として
勤務し、ORの実務および教育に携わる。

本書は防衛大学での教科書として執筆された本である。オペレーションズ・リサーチの本である。
①考え方の基本としては、軍事作戦行動の成果を上げるために、失敗事例をデータ分析によりその原因を分析し、最も成功する作戦行動を決定する。事例として、米国海軍が日本の神風特攻隊の自爆を防ぐ方法をデータ分析する。
②低空飛行による突撃、急降下による突撃、米国軍艦のサイズに応じた好ましい対応が決定される。サイズの大きな軍艦は急旋回した上で迎撃することが有効であり、小型軍艦の場合は安定性を欠き、迎撃を困難にする急旋回は好ましくないことが明らかにされる。米国海軍が神風特攻隊の攻撃をこのようなデータ分析をして対策を講じていたことに驚いた。
③本書には分析事例はないが、日本海軍の真珠湾攻撃はどうか?ハード面において、日本の海軍力は十分な攻撃力を備えていた。では、ソフトの面はどうか?山本五十六連合艦隊司令長官の命令は真珠湾に停泊する米国極東艦隊を全滅させるものであったが、艦隊指揮を執る南雲忠一海軍中将は犠牲者を最小限に止めるために、短時間の攻撃を指示し、基地を離れていた三隻の航空母艦の攻撃はしなかった。
④このような司令長官と指揮官との齟齬が真珠湾攻撃を不徹底なものにし、米国の反撃を許す事態を招いた。
このように、本書を活用したオペレーションズ・システムの構想は、あらゆる分野への応用が可能である。
お勧めの一冊だ。
引用:Amazonレビュー

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まとめ

2020年5月オペレーションズリサーチが勉強できるおすすめ本8冊をご紹介しました。
お気に入りの本が見つかり、あなたのスキルアップに役立てればとても嬉しいです。
ここまでお読み頂きありがとうございました。

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渡辺
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