Our action

私たちが考えたこと

公共施設や商業施設の運営スケジュール
Operating schedules
for public and commercial facilities

社会的距離を保つため、
公共施設の閉鎖や商業施設への休業要請などの施策が続いています。
今後の感染の広がりの状況に応じて、
段階的に閉鎖する数を増やしたり、
あるいは逆に感染が収束に近づくにつれて、
制限を徐々に緩和していくことが必要となるでしょう。

In order to maintain social distance,
measures such as closing public facilities and
requesting commercial establishments
to close their doors continue.
Depending on how the infection spreads in the future,
it will be necessary to increase the number of closures in stages
or to gradually relax the restrictions
as the infection approaches convergence.

 

閉鎖施設を部分的に開放する場合、どう選ぶべきでしょうか? What should you choose to do
if you want to open a partially closed facility?

この例では地域の人口分布を考慮した上で元々ある施設のうち半分を 減らすという最適化を行っています。入力しているデータは人口分布 (ランダムな値を利用)と道路データ(OpenStreetMap)、 施設の位置(例として教育施設)です。 In this example, half of the original facility was taken into account,
taking into account the population distribution of the region.
We are optimizing to reduce it.
The data you are entering is population distribution.
(we use random values here),
road data (OpenStreetMap),
and the location of the facility
(educational facility as an example).

この事例では患者さんは、各施設へ赤色を始点として、青色を終点として、
搬送すると良いという結果が導かれました。
実際のデータを用いるとこの結果とは同一にはならないのでご注意ください。
In this case, the patient went to each facility
with red as the starting point and blue as the ending point.
Please note that the actual data may not be the same as this result.

各地点から施設までの道のり(ここでは徒歩)、
施設間の距離といったデータをあらかじめ計算しておき、
それをもとにD-Waveマシンで開設する施設の組み合わせを最適化しています。
Data such as the route
from each point to the facilities
(in this case, on foot) and the distance between facilities
are calculated in advance,
and the combination of facilities
to be opened is optimized based on these data
by the D-Wave machine.

Our formulation

私たちの試み

実際の状況の反映はスムーズである

The reflection of the actual situation is smooth.

私たちの手法は「最適化問題」と呼ばれ、
その定式化、込められた係数一つ一つに意味があります。
今の状況、これまでの状況をデータから抽出して、
そしてこれからどうするかを起案して、
その内容に基づいて係数を決定することができます。
最善というものは
いろいろな価値観・判断基準のもとに
結論づけられますから
出てきた解をみて、思わぬ発見をしたり、
発案されたものの裏付けにしたり
最適化という方法論は、
私たちのアクションをサポートすることになります。

Our method is called the "optimization problem,"
Each of the formulations and coefficients has a meaning.
Extracting the data from the current situation
and the situation so far.
Then we'll draft a plan for what we're going to do.
You can determine the coefficient based on its contents.
Because the best can be concluded
based on various values and standards of judgment
Looking at the solutions that have emerged,
you can make unexpected discoveries,
or use them as support for your ideas.
The methodology of optimization will support your actions.

 

空間だけでなく時間の隙間を埋めることもできる

It's not just about space, it's about filling in the gaps in time.

今回の事例ではどの施設を開設して、
閉鎖することで休業要請の緩和を始めることを考えてみました。
もちろん場所だけではなく
時間についても考慮することは可能です。
人々の密集を避けるために同じ場所で
常時サービスを続けることがままならないときに、
別の場所で別のタイミングで
サービスを提供するということも考えることができます。
これまでの働き方、
仕事のあり方すらも変えてしまう時代に
どのような基準で最適化をするべきか。

今問われているのだと考えます。

In this case, we looked at which facility to open
and close to start easing the absence requests.
Of course, it is possible to consider time as well as location.
You can also consider offering services
at different times in different locations
when you can't remain in the same place all the time
to avoid dense population.
In an era that is changing the way we work
and even the value of our work,
what criteria should we use for optimization?

I think this is the question that is being asked now.