最適化（オプティマイゼーション）は、人工知能（AI）および応用数学の中核となる分野であり、1つまたは複数の定量的な基準に基づいて、与えられた問題に対して最良の解を見つけ出すことを目的としています。AIでは、最適化は主にモデルのパラメータを損失関数（コスト関数）を最小化するように調整することや、資源配分を最適化して目標を達成することに用いられます。全探索やヒューリスティックとは異なり、最適化は数学的に厳密な手法を用いて最適解を保証または近似する点が特徴です。アルゴリズムは解空間を探索し、厳密なルールに従って候補解を評価・改善しながら進行します。
ユースケースおよび利用例
機械学習では、最適化はニューラルネットワークの重みの調整に不可欠です。自動運転車の経路最適化、スマートエネルギー管理、物流、金融分野での投資ポートフォリオの最適化、さらに複雑なシステムや構造物の自動設計にも応用されています。
主なソフトウェアツール・ライブラリ・フレームワーク
主要なツールとしては、さまざまな最適化ソルバーを備えたSciPy（Python）、凸最適化用のCVXPYなどがあります。機械学習分野では、TensorFlowやPyTorchがSGD、Adam、RMSPropなどの最適化アルゴリズムを実装しています。大規模な組合せ最適化や線形最適化にはGurobi、CPLEX、GoogleのOR-Toolsがよく利用されます。
最近の開発動向・進化・トレンド
分散計算や量子計算の進展により、より大規模かつ複雑な問題に対する最適化が可能になりました。近年は、微分可能最適化、ベイズ最適化（ハイパーパラメータ自動調整）、ディープラーニングと古典最適化のハイブリッド手法などが注目を集めています。自律システムへの最適化の統合やオープンソースソルバーの普及も分野を大きく牽引しています。