数理最適化初学者がLLMでシフトの最適化を25個試してみた
AI要約
シフト最適化という実践的問題を通じて、LLMと従来手法の組み合わせを25手法で実装・比較した検証記事です。LMが直接解くだけでなく、目的関数設計やヒューリスティック戦略進化で活躍することが判明。ハイブリッド手法でソルバー単体比27%の品質向上を達成。Claude Codeの実装例付きで、数理最適化初学者が即実践できる貴重な知見です。
AI要約
シフト最適化という実践的問題を通じて、LLMと従来手法の組み合わせを25手法で実装・比較した検証記事です。LMが直接解くだけでなく、目的関数設計やヒューリスティック戦略進化で活躍することが判明。ハイブリッド手法でソルバー単体比27%の品質向上を達成。Claude Codeの実装例付きで、数理最適化初学者が即実践できる貴重な知見です。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

