最適化技術の活用事例集（生産計画、シフト計画、デジタルツイン、配車計画、設計最適化、マテリアルズインフォマティクスなど）

当事例集は量子コンピューティングプラットフォーム「Fixstars Amplify」の導入事例について掲載しております。

多品種少量生産向けの生産計画アプリを開発している企業での
最適化エンジンとしての活用事例などをご紹介。

また、効率的な生産計画の立案、業務負荷削減、属人化解消のために
導入した事例についても解説しております。

【掲載内容(抜粋)】
■多品種少量生産向けの生産計画アプリを開発
■製造人員数を最適化する生産計画
■生産計画最適化(電気機器製造メーカーA社様)
■人員数に合わせた生産計画エンジン
■人員数の適正化と設備投資への活用

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マツダ株式会社様のシステム研究Grでは、2006年に同社が打ち出した
「一括企画(コモンアーキテクチャー)」という戦略に基づき、車種や車格を
越えた最適構造の共通化に取り組まれています。

今回、車種を越えた最適構造の設計に量子アニーリング・イジングマシンを
用いたブラックボックス最適化を活用したことにより、代表的な手法の1/30の
試行回数で同等以上の解を見つけることに成功しました。

2024年自動車技術会秋季大会で本取り組みについて発表した内容や、
成功までの道のり、今後の展開などについてお話を伺いました。

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地上波広告でプログラマティック取引を実現するアドプラットフォーム
「ARMプラットフォーム」をFixstars Amplifyが共同で開発した事例を
ご紹介いたします。

デジタル技術の進化により、インターネット広告と地上波広告の差が拡がり、
地上波広告運用にも新たなアドテクノロジーの適用が求められていました。

そこで、地上波広告の仕組みを数理モデル化し、対象とする問題の規模や
設定条件の観点からPoCを実施。広告主に対して保証したインプレッションや
マーケティングKPIの達成を目指し、自動的に広告枠を決定することが
可能になりました。

【事例概要(抜粋)】
＜背景＞
■デジタル技術の進化により、インターネット広告と地上波広告の差が拡がり、
　地上波広告運用にも新たなアドテクノロジーの適用が求められていた
■日本テレビでは、地上波広告の強みを活かしながらインターネット広告の
　利点を取り込むことを目指してARMプラットフォームの開発を進めてきた

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東京大学大学院新領域創成科学研究科の研究室ではマテリアルズ・
インフォマティクス(MI)に関する理論や応用の研究に取り組まれており、
2020年には、FMQAと呼ばれる機械学習と量子アニーリングを組み合わせた
ブラックボックス最適化の手法を提案されました。

FMQAは、先生方が取り組まれている材料開発の領域のみならず、化学、
創薬分野における物質探索や、製造業における最適設計(翼形等)などの
幅広い領域にも適用可能な手法であることから、多方面から大きな注目を
集めています。

FMQAの誕生秘話などについて、研究室の皆様にお話を伺いました。

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住友商事様では、2022年10月、量子コンピューティングクラウドサービス
「Fixstars Amplify」を用いて開発された、物流センター向け
「従業員配置システム(magiQanneal：マジカニール)」の稼働を開始しました。

量子コンピュータ技術活用のきっかけ、導入に至るまでの工夫、導入後の
成果について、住友商事グループ 物流インフラ事業本部のデジタル変革(DX)
および量子コンピュータ技術活用(QX)の推進リーダーの方と、Fixstars
Amplifyを活用したシステムの開発・導入の支援に携わった株式会社
フィックスターズの方にお話を伺いました。

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当記事では、マルチクラウドインテグレーション様へのインタビュー内容を
掲載しております。

現在、同社のチームでは、労働生産性の向上やCO2の削減などの課題の
解決に向けて、量子コンピュータや数理最適化アルゴリズムの技術検証および
研究開発に取り組んでいます。

また、その取り組みで得た知見を活かして、物流、エネルギー、小売等の
さまざまな業界向けの最適化ソリューション「Fiboat」の事業開発を
進めています。

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当記事では、早稲田大学基幹理工学部情報通信学科の研究室へ
行ったインタビュー内容を掲載しております。

同研究室では、情報理工学・情報通信学をベースとして、ウェアラブルデバイス
AR(拡張現実)、地理・位置情報、機械学習・深層学習、情報セキュリティ
IoT、環境発電、量子コンピュータをキーワードとして、ハードウェアと
ソフトウェアとサービスが融合した、「アプリケーション・システム設計」に
関する研究をしています。

特に、「産官学の共同研究」に積極的に取り組んでいることが特長的です。

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当記事では、慶應義塾大学理工学部物理情報工学科の研究室へ
行ったインタビューの内容を掲載しております。

同研究室の先生は量子コンピュータ業界において、大学の研究者の立場で
ありながら常に「社会実装」に主眼をおき、実践的なユースケースに
着目した研究をされてきました。

量子アニーリングとの出会いから、量子コンピュータの展望、
量子コンピュータの活用を促進する「量子バイリンガル」という考え方、
先生のFixstars Amplifyの活用などについてお話を伺いました。

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当記事では、慶應義塾大学理工学部機械工学科の研究室へ行った
インタビュー内容を掲載しております。

同研究室では、固体力学を基礎として、金属、高分子、セラミックの複雑な
現象の解明に取り組んでいます。

また、新たなCAE(Computer Aided Engineering)技術の発展・開発や
計算と実験との融合にも取り組んでいます。

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株式会社ベルメゾンロジスコ様の通販向け物流倉庫にて、
量子コンピューティング技術を活用した「人員の配置自動作成サービス」を
導入した事例をご紹介いたします。

人員配置シフトには膨大なパターン数がある上に、複雑な要素への配慮が
必要であるため、スタッフリーダーのシフト作業時間は毎日数時間にもおよび、
労力と心理的ストレスは大きな問題でした。

量子コンピューティングクラウド「Fixstars Amplify」を用いて、
複雑な条件下において、業務負荷の偏りが無く、作業効率を向上させた、
理想的な人員配置シフトを迅速に導き出すことに成功しました。

【事例概要】
■通販向け物流倉庫にて、量子コンピューティング技術を活用した
　「人員の配置自動作成サービス」を導入
■多くの制約条件に対して、業務負荷の偏りが無く、作業効率が向上する、
　理想的な人員配置の組み合わせを自動算出
■従業員の負荷軽減と生産性向上を両立させることで、従業員の
　満足度が高い職場へ

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建設業界に係る環境問題の解決をテーマに取り組みました。

世界のCO2排出量の約40％が建設業由来と報告されており、その対策として、
ZEB(Net Zero Energy Building)という年間のエネルギー消費量の収支ゼロを
目指した建築物を増築することが世界中で推進されています。

ZEBの実現には、大幅な省エネルギーが必要です。先進的な設備や素材を
特定の制約条件の中で適切に組み合わせることで、建物のエネルギー負荷を
抑制することが重要となります。

今回の未踏ターゲット事業では、環境に配慮した建築物普及への寄与を
目指して、アニーリングマシンを活用することで建築省エネ基準から
外観デザインを逆算できる、省エネ建築設計サポートツール「ZEBOpt」
(ゼブオプト)の開発に取り組みました。

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2022年度の未踏ターゲット事業(通常枠)において、一般家庭向けの
献立推薦ウェブアプリの開発に取り組みました。

このプロジェクトで、家庭での献立提案においては、カロリーや栄養素の
数値よりも、冷蔵庫にある食材の組み合わせから生み出されるレシピの
推薦がより重要であることが明らかになりました。

その結果を踏まえ、2023年度の未踏ターゲット事業(応用・実用化枠)では、
カロリーや栄養素の数値がより重視される給食の領域へと焦点を移し、
ウェブアプリの開発を進めました。

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2023年度の未踏ターゲット事業を通して、個別指導塾の生徒と講師の授業の
シフトを作成する作業(コマ組み作業)を自動化するサービスの開発に
取り組みました。

個別指導塾では、夏期講習期間のコマ組み作業に数日から数週間もの時間を
費やしています。大きな負担のかかるタスクですが、組み合わせが膨大で
あるため、これまで自動化が進んでいませんでした。

この課題をアニーリング技術によって解決できるかどうかを検証しました。

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近年、配送需要が高まる一方で、再配達の増加および配送の担い手不足が
ローカルな小口配送において問題となっています。

これ以上のコスト削減は難しく、「すぐ届く」という新たな付加価値を
アニーリングマシンの計算高速化によって実現する必要があると考えました。

そこで今回の未踏ターゲット事業では、配送者の移動距離が短い効率的な
ルート探索に加え、消費者の待ち時間の最小化を考慮した多目的最適化問題を
高速に解くアルゴリズムの開発に取り組みました。

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化学反応を促進する材料である触媒の開発は、カーボンニュートラルの
実現に向けて重要な研究テーマの一つです。

近年では、多元素で構成される触媒の検討が盛んに行われていますが、
元素配置の組み合わせが非常に多くなるため、それぞれの元素の配置を
明らかにすることは極めて困難です。

本プロジェクトでは、複数の金属元素からなる材料である合金を対象として、
そのモデル中の金属の配置をアニーリングマシンにより求めるコードの実装を
行いました。さらに、出力された合金構造やその構造的な情報を可視化する
コードも実装しました。

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半導体のプロセス技術の一つであるマスク最適化の研究に取り組まれている
会津大学・東京工業大学・キオクシア株式会社様にお話を伺いました。

以前より会津大学、東京工業大学、キオクシアの三者で数理最適化技術を
用いたマスク最適化のアルゴリズムを開発し論文発表などを行っていましたが、
今回は量子アニーリング・イジングマシン(以下、「イジングマシン」)を
活用し、その共同研究の結果を論文として発表されました。

イジングマシンを活用するに至った経緯や、今回の研究の意義などについて
お話を伺いました。

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