「線形計画法って何？」
応用情報技術者試験でも経営戦略・数理分野で頻出ですが、

数学っぽくて苦手…
最大化・最小化って？
制約条件が多くて混乱する
グラフ問題が解けない

でつまずく人がかなり多いテーマです。

この記事では、

線形計画法とは？
解き方
制約条件の考え方
試験での頻出ポイント

を5分で理解できるように解説します！

まず結論

線形計画法とは？

「条件を守りながら最適解を探す手法」

です！

超簡単にいうと

「一番得する答え探し」

どんな場面で使う？

例えば：

利益最大化
コスト最小化
生産計画
人員配置

イメージ

会社が：

商品A
商品B

を作る。

でも

材料に限界
人数に限界
時間に限界

がある。

そこで

条件内で最適化！

線形計画法の要素

超重要！

① 目的関数

最大化・最小化したい式

例：利益=3x + 2y

② 制約条件

例：x + y ≤ 10

③ 非負条件

超頻出！

意味

x ≥ 0
y ≥ 0

なぜ必要？

商品数は：

マイナス作れない

例題で理解！

問題👇

商品A = x
商品B = y

利益：Z = 3x + 2y

制約：
x + y ≤ 10
x ≤ 6
y ≤ 8

手順①

制約をグラフ化

制約領域作成

条件を満たす範囲

手順②

頂点を探す

なぜ？

超重要！

最適解は

頂点に現れやすい

手順③

目的関数代入

最大値選択

完了！

頂点法

試験頻出！

意味

頂点比較で解く

なぜ線形？

重要！

線形とは

一次式だけ

ダメ例

x²
xy

線形計画法の特徴

制約あり
最適化
数式利用

応用情報で超頻出

かなり狙われる👇

目的関数
制約条件
頂点法
最大化
制約領域

よくあるひっかけ

「適当に大きい数字入れる」

→ ❌違う！

まず：

制約条件確認

1分で復習！

線形計画法

最適化手法

必須要素

目的関数
制約条件
非負条件

解法

頂点法

ポイント

制約内で最大化

練習問題

問題

線形計画法で最適解を求める際、最も重要なものはどれか。

ア

制約条件を無視する

イ

条件を満たす領域を求める

ウ

乱数を使う

エ

通信速度を測定する

解答

正解：イ

解説

線形計画法では、まず制約条件を満たす範囲（制約領域）を求め、その中から最適解を探します。

まとめ

線形計画法とは

「条件付き最適化」

超重要

目的関数
制約条件
頂点法
最大化 / 最小化

まずは、

「条件の中で一番得する答え探し」

このイメージを持つとかなり理解しやすくなります！

リンク一覧（5分で理解）はこちら

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