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ダム・河川流量(治水利水)操作担当
貯水・放流の制約最適化
はたらきの中身
- ドメイン
- 水資源
- 主要ツール
- Gurobi(数理最適化ソルバ)・CPLEX(最適化ソルバ)・AMPL(モデリング)・OR-Tools(最適化)・MATLAB(数値計算)
- 利用シーン
- 最適化モデル定式化・大規模求解・感度分析・結果検証
- 利用場所
- 解析部門オフィス・リモート
- アプリの種
- 最適化モデル構築アプリ・求解エンジン・スケジューラアプリ・配車計画アプリ・感度分析アプリ
市場と規模
- 市場規模（日本）
- 数百億〜数千億円
- 市場規模（世界）
- 数千億〜数兆円
- 想定人数（日本）
- 数千〜数万人
- 想定人数（世界）
- 数十万〜数百万人
- ニッチ度
- 4.0
- 収益性
- 4.0
AIとの関係
- AI依存度
- 5年35% / 10年45% / 30年60% / 50年70% / 100年80%
- AI依存の理由
- 計画立案・配分・進捗管理は最適化AIへ移行しやすく、定型管理ほど高依存。例外対応と説明責任が人側に残る。
- 推奨AI
- 業務LLMエージェント＋最適化: Claude/GPT-5.2エージェント＋スケジューリングソルバ
- 実現可能性
- 高
- 関連開発候補
- 数理最適化/求解, 配車/運行 計画・最適化
資格・リスク
- 資格（日本）
- 不要(規制なし)
- 資格（世界）
- 概ね不要(国により異なる)
- 法的・倫理リスク
- 重大な法規制は想定しにくいが、データの正確性・利用規約・一般的な個人情報配慮は必要。
この職種で使えるアプリ
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