来嶋 秀治（きじま しゅうじ）は、日本の数理工学者、情報科学者。滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センターセンター長、滋賀大学データサイエンス学部教授。 専門は理論計算機科学、オペレーションズ・リサーチ、離散数学、乱択アルゴリズムなど。
経歴 東京大学工学部計数工学科を卒業後、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻に進学した。 大学院では数理最適化や離散数学、乱択アルゴリズムに関する研究に取り組み、2007年に東京大学より博士（情報理工学）の学位を取得した。
2007年、京都大学数理解析研究所助教に就任。2010年から九州大学大学院システム情報科学研究院准教授を務め、2022年に滋賀大学データサイエンス学部教授に就任した。
滋賀大学ではデータサイエンス、数理最適化、アルゴリズムなどの教育・研究を担当するとともに、企業や行政との共同研究にも携わっている。
2026年4月、滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センターのセンター長に就任した。
研究 専門は理論計算機科学、オペレーションズ・リサーチ、離散数学、数理工学であり、特に乱択アルゴリズム、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）、ランダムウォーク、組合せ最適化、動的グラフなどを研究対象としている。
東京大学大学院在籍時から、計算困難な数え上げ問題や確率的アルゴリズムの解析に取り組み、MCMCによる近似計算の精度保証やPerfect Samplingに関する研究を行った。 博士論文では、マルコフ連鎖モンテカルロ法における近似精度保証と完全サンプリング法を扱っている。 閉鎖型Jacksonネットワークに対する近似アルゴリズムおよび完全サンプリング法に関する研究などを通じて、乱択アルゴリズムの計算量や収束性の理論解析を進めた。
その後は、ランダムウォークや分散アルゴリズム、モバイルロボット、動的ネットワークなどへ研究対象を広げた。 特に、時間とともに頂点や辺の構造が変化するネットワーク上におけるランダムウォークや負荷分散アルゴリズムについて研究し、動的な環境下でアルゴリズムがどのような性能を示すかを数理的に解析している。
また、離散数学や組合せ最適化に関する研究も行っており、多面体、マッチング、離散凸解析などの理論をアルゴリズム設計に応用している。 非推移的ゲームやDueling Banditsなど、ゲーム理論や逐次意思決定と関連する問題にも取り組んでいる。
滋賀大学着任後は、理論研究に加えて、企業との共同研究を通じた数理最適化の社会実装にも取り組んでいる。 製造業における作業スケジューリング、生産計画、板取り問題、在庫管理などを対象に、現場の制約を数理モデルとして定式化し、効率的な計画を求めるアルゴリズムの研究・開発を行っている。 近年は、サプライチェーンの在庫管理に深層強化学習を適用するなど、オペレーションズ・リサーチと機械学習を組み合わせた研究にも展開している。
滋賀大学では、村田製作所への数理最適化に関する学術指導や、あいおいニッセイ同和損害保険との走行データ解析など、数理最適化やデータサイエンスを用いた企業との共同研究・学術指導を積極的に行っている。
成田製作所では、製造工程の複雑な制約を数理モデル化し、作業計画の自動生成に取り組んだ。 この成果により、計画作成を人手の場合と比べて10倍以上高速化したと報告されている。
鉄鋼商社との板取り問題、製造業における作業スケジューリングや生産発注計画など、企業の実務上の課題に数理最適化やオペレーションズ・リサーチを応用している。
研究成果は学術誌や、人工知能分野の国際会議AAAI（アメリカ人工知能学会）などで発表されている。
科学技術振興機構（JST）のERATO「小島マーケットデザインプロジェクト」（小島武仁）にも研究協力者として参加し、離散数学やアルゴリズムの観点からマーケットデザイン研究にも関与している。
受賞
2010年 - 日本オペレーションズ・リサーチ学会 文献賞奨励賞 2021年 - 日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究賞
脚注