# MINTOとは？

MINTOは、数理最適化実験の計画から実行、結果分析まで、実験プロセス全体をサポートするPythonフレームワークです。

## コアコンセプト

MINTOは以下の3つの主要なコンセプトを中心に設計されています：

1. **再現性と共有性**  
実験の設定、実行、結果を体系的に記録し、再現性を確保し、チーム内での知識共有を促進します。

2. **包括的な実験サポート**  
計画、実行、分析を含む完全な実験プロセスのための包括的なサポートを提供します。

3. **標準化されたベンチマーク環境**  
`problems`モジュールを通じて標準的な最適化問題を提供し、ベンチマーク実験を容易にし、新しいアルゴリズムや手法の効率的な性能評価を可能にします。

## MINTOは何に使われるか？

MINTOは以下の観点から数理最適化実験をサポートします：

1. **実験の計画と設計**
   - 標準的な最適化問題の提供
   - パラメータ設定の管理
   - 実験条件の体系化

2. **実験の実行**
   - ソルバーの設定と実行の自動化
   - 実験プロセスの自動記録
   - エラー処理とログ管理

3. **結果の分析と共有**
   - 実験結果の構造化された保存
   - 異なる実験条件間の比較分析
   - チームメンバー間での実験結果の共有

## 誰が使うのか？

MINTOの対象ユーザーには以下が含まれます：
- 数理最適化の研究者やエンジニア
- 企業で最適化問題を解決するプロジェクトメンバー
- 最適化実験を行う全ての人

MINTOは小規模から大規模実装まで、あらゆる規模の実験をサポートします。

## 主要機能

### 1. 実験プロセスのサポート
- 体系的な実験計画のサポート
- 実験条件の設定と管理の自動化
- 効率的な実験の実行と記録

### 2. ベンチマーク環境
- `problems`モジュールによる標準問題
- ベンチマークデータセットの管理
- 性能評価の標準化

### 3. データ管理と共有
- 問題定義、パラメータ、結果の体系的な管理
- GitHubやDockerを介した実験の共有
- チーム間での知識共有の促進

## メリット

### 研究者・開発者にとって
- 標準的なベンチマーク環境への簡単なアクセス
- 実験の再現性の確保
- 実験結果の体系的な分析

### チームにとって
- 実験の洞察の簡単な共有
- 標準化された実験プロセスの確立
- 効率的なコラボレーション

MINTOは数理最適化実験プロセス全体の効率を向上させ、高品質な研究開発を可能にします。標準化された問題セットとツールを通じて、実験計画から結果共有まで一貫したサポートを提供します。