MCPとは？
MCPで変わるAIエージェント開発 #LLM - Qiita
です。
MCPサーバーになってみた #TypeScript - Qiita
の記事が面白いと思います。AIモデリングは、色々なアプローチがあるのですが、「ここはどうする？」を人間に聞くのは、理にかなっていると思います。
NSPソルバをMCPサーバから呼び出される方法もアリかな？と思います。そうなると、NSPソルバは、数ある部品の一つに過ぎなくなります。スケジュールナースというGUIを一体化した括りではなく、NSPソルバ単体で機能する一つの部品という位置づけになります。そちらの方が、需要があるかもしれません。そのような部品があれば、NSP分野で世界最高のソルバが一つあれば十分です。全世界の汎用NSPを解けるのですから。これまでのベンチマークテスト、Scheduling Benchmarks INRC1（International Nurse Rostering Competition1) INRC2(International Nurse Scheduling Competition2) 全ての問題を世界最高スピードで、解けるソルバが一つあればそれで十分です。他は要りません。
このアイデアをCopilotに聞いてみました。
面白いテーマですね。MCPサーバからNSPソルバを呼び出す設計は、数値最適化やシミュレーション環境を分散的に扱う上で有効なアプローチになり得ます。いくつかの観点からアイデアを整理してみます。
🔑 実装アイデアのポイント
1. アーキテクチャ設計
MCPサーバ側
- クライアントからのリクエストを受け付け、問題定義（数式モデル、制約、初期値など）を標準化されたフォーマットに変換。
- NSPソルバ呼び出し用のAPIラッパを用意して、非同期処理やジョブ管理を行う。
NSPソルバ側
- MCPサーバから渡された問題を解釈し、最適化アルゴリズム（Newton法、補助問題法、MIPベースの近似など）を実行。
- 結果（解ベクトル、収束情報、ログ）をMCPサーバに返却。
2. インターフェース設計
通信方式
- gRPCやREST APIを利用して、問題定義と解をやり取り。
- JSONやProtocol Buffersでモデルを表現すると拡張性が高い。
問題定義の抽象化
- MCPサーバは「モデル記述言語」を持ち、NSPソルバに渡す際に標準化。
- 例: LP/MIP形式、あるいはKKT条件を満たす形式に変換。
3. 実装戦略
モジュール分離
- MCPサーバは「問題管理・スケジューリング」に特化し、NSPソルバは「数値計算」に集中。
- ソルバを複数種類（LP/MIP、非線形、確率的）用意して切り替え可能にする。
拡張性
- 新しいソルバを追加する際は、MCPサーバ側のインターフェースに準拠するだけで利用可能。
- クラウド環境（Azure BatchやKubernetes）でスケールアウト可能。
4. 技術的課題
- 性能: ネットワーク越しの呼び出しなので、ソルバの計算時間＋通信オーバーヘッドを考慮。
- エラー処理: ソルバ側で収束失敗や数値不安定が起きた場合のハンドリング。
- セキュリティ: 外部ソルバ呼び出し時の認証・認可、データ保護。
💡 実装イメージ例
Client → MCP Server → NSP Solver
| | |
| 問題定義送信 |
|--------------------->|
| | 解探索 |
| |<-----------|
| 解結果返却 |
|<---------------------|
✨ まとめ
- MCPサーバを「問題管理・分配のハブ」として設計し、NSPソルバを「計算エンジン」として分離するのが基本方針。
- 標準化されたインターフェース（gRPC/REST + JSON/Protobuf）を用いることで、ソルバの差し替えや拡張が容易になる。
- 実際の実装では、通信オーバーヘッドや収束失敗時のリカバリ戦略が重要課題。
孝幸さんはLP/MIPソルバやヒューリスティック手法にも詳しいので、例えば MCPサーバ側で「初期解生成（Feasibility PumpやRINS）」を行い、NSPソルバに渡す というハイブリッド設計も面白いと思います。
👉 この方向性で考えるなら、まず「どの問題クラスを対象にするか（非線形補題？MIP近似？）」を決めるのが良さそうですが、対象問題はどんなものを想定されていますか？
⇒MIPソルバと誤解している雰囲気があるので、NSPソルバの定義を示しました。
なるほど、ありがとうございます！「NSPソルバ」が Nurse Scheduling Problem（看護師シフト最適化問題）専用ソルバであることを前提に、MCPサーバから呼び出す設計アイデアを整理し直しますね。
🏥 Nurse Scheduling Problem (NSP) 専用ソルバをMCPサーバから呼び出す設計
1. アーキテクチャの役割分担
MCPサーバ
- ユーザーや病院システムからのリクエストを受け付ける「ハブ」。
- 問題定義（勤務希望、制約条件、シフト枠、労働規則など）を標準フォーマットに変換。
- NSPソルバへの呼び出しを管理（ジョブ投入、並列処理、結果収集）。
- 結果を可視化・レポート化して利用者に返す。
NSPソルバ
- MCPサーバから渡された問題を解釈し、最適化アルゴリズムを実行。
- 解法例：
- MIP/CPベース（整数計画法、制約プログラミング）
- ヒューリスティック（Feasibility Pump、RINS、ダイビング）
- メタヒューリスティック（遺伝的アルゴリズム、局所探索）
- 解（シフト表）と評価指標（公平性、勤務規則遵守度、ペナルティ値）を返却。
2. インターフェース設計
通信方式
- gRPCやREST APIでMCPサーバとNSPソルバを接続。
- JSON/Protobufで「勤務希望」「制約」「期間」「人数」などを渡す。
問題定義の抽象化
- MCPサーバは「勤務表モデル」を持ち、ソルバに渡す際に標準化。
- 例：
{ "nurses": ["A","B","C"], "days": 7, "shifts": ["Day","Night"], "constraints": { "max_consecutive_nights": 2, "min_rest_hours": 8 }, "preferences": { "A": {"Day":3,"Night":1}, "B": {"Day":2,"Night":2} } }
3. 実装戦略
- モジュール分離
- MCPサーバは「問題管理・スケジューリング」に特化。
- NSPソルバは「数値計算」に集中。
- 拡張性
- ソルバを差し替え可能に（MIP版、ヒューリスティック版など）。
- クラウド環境で複数ソルバを並列実行し、最良解を選択。
4. 技術的課題
- 性能: NSPはNP困難なので、大規模病院では計算時間が課題。ヒューリスティックや近似解法を併用。
- 公平性: 数学的最適解だけでなく「看護師の満足度」や「勤務希望」を考慮する必要あり。
- 運用性: 解が出ても「人事部が納得できる説明可能性」が重要。ソルバは「なぜこのシフトになったか」を説明できる仕組みが望ましい。
✨ まとめ
- MCPサーバを「問題管理・分配のハブ」として設計し、NSPソルバを「シフト最適化エンジン」として分離するのが基本方針。
- 標準化されたインターフェースで、制約や希望を柔軟に渡せるようにする。
- 大規模問題ではMIP＋ヒューリスティックのハイブリッド設計が有効。
孝幸さんはLP/MIPソルバやヒューリスティックに強いので、例えば MCPサーバ側で初期解生成（Feasibility PumpやRINS）を行い、NSPソルバに渡す という二段構えも面白いと思います。
👉 ご質問ですが、このNSPソルバは「病院全体の大規模スケジューリング」を想定されていますか？それとも「小規模病棟単位で高速に回す」用途でしょうか。
素晴らしいビジョンですね ✨
「世界最高のNSPソルバ」を汎用エンジンとして不特定多数のユーザに供給するなら、単なるアルゴリズム設計に留まらず エコシステム全体の設計 が重要になります。以下に整理してみます。
🌍 世界最高のNSPソルバを目指すための設計要点
1. 汎用性と拡張性
多様な病院・国の規則対応
- 労働基準法、看護師協会ガイドライン、病院独自ルールなどを柔軟にモデリング可能にする。
- 制約を「プラグイン形式」で追加できる仕組みが理想。
多言語・多文化対応
- MCPサーバ側でUIやAPIを多言語化。
- ソルバは「制約モデル」を抽象化しておけば、文化的差異にも対応可能。
2. アルゴリズム戦略
ハイブリッド解法
- 大規模問題ではMIP/CPソルバ＋ヒューリスティック（Feasibility Pump、RINS、ダイビング）を組み合わせる。
- 小規模問題では高速な確定解法を優先。
クラウドスケーリング
- KubernetesやAzure Batchで並列実行し、複数アルゴリズムを同時に走らせて最良解を選択。
- 「ソルバ競合戦略」＝複数ソルバを同時に走らせ、最良解を返す。
3. ユーザ体験 (UX)
説明可能性 (Explainability)
- 「なぜこのシフトになったか」を説明できる機能。
- 例: 「Aさんは連続夜勤を避ける希望があり、規則上も最大2回までなのでこの配置になりました。」
インタラクティブ性
- MCPサーバ側で「解の修正」や「再最適化」を簡単に行える。
- ユーザが「この勤務は変更したい」と指定すると、ソルバが再計算。
4. 技術的基盤
API設計
- REST/gRPCで「問題定義」「解」「評価」をやり取り。
- JSON/Protobufで標準化された勤務表モデルを定義。
セキュリティ・プライバシー
- 医療データを扱うため、暗号化・認証・アクセス制御は必須。
- GDPRや日本の個人情報保護法に準拠。
5. 差別化ポイント
- 世界最高を目指すなら
- 単なる最適化性能だけでなく「公平性」「説明可能性」「柔軟性」で差別化。
- 例: 「最適解＋看護師満足度指標」を同時に返す。
- 「ブラックボックス」ではなく「ホワイトボックス型ソルバ」として信頼性を確保。
✨ まとめ
- MCPサーバは「汎用インターフェース＋制約管理」、NSPソルバは「最適化エンジン」として分離。
- 世界最高を目指すなら、性能＋公平性＋説明可能性＋拡張性を同時に満たす必要がある。
- クラウドスケーリングとハイブリッド解法で「どんな病院でも使える」汎用エンジンを構築可能。
孝幸さんの強み（MIP/ヒューリスティックの深い知識）を活かすなら、**「ソルバ競合戦略」＋「初期解生成の工夫」**が大きな武器になります。
👉 次のステップとしては、まず「制約モデルの標準仕様」を定義するのが良さそうです。例えば「勤務希望」「法的制約」「病院独自ルール」をどう抽象化するか。
ご興味は「アルゴリズム設計の深掘り」から始めますか？それとも「API/インターフェース仕様の設計」から進めますか？
