アニーリングマシンによる最適化処理を学ぼう。
よりよい世界をつくるために。
News
コラム「意思決定デザインの実践論：イシューの骨格を定義する（前編）」を公開しました。
Annealing Cloud Webのトップページをリニューアル！目的別に関連記事へ素早く辿り着けるようになりました。
コラム「意思決定デザインフレームワークによる数理最適化社会実装ことはじめ（後編）」を公開しました。
Annealing Cloud Webとは
最適化問題は日常生活に多く存在しています。
問題がシンプルな場合は経験や勘で解決できますが、最近ではより複雑な問題が増えており通常のコンピュータの性能では解決が困難になりつつあります。
そのため、数理的アプローチと専用のコンピューティング技術が必要です。
アニーリングマシンの使用はエンジニアに任されますが、問題解決の役割はビジネスパーソンにも求められるため、Annealing Cloud Webでは両者向けの解説を提供しています。
最適化やアニーリングマシンの基礎知識
入門としてエンジニアとビジネスパーソンが共通して兼ね備えておくべき
基礎知識を解説しています。
組合せ最適化問題に向けて
これまでのコンピュータは、時間とともに処理性能が飛躍的に向上していますが、ある条件を備える最適化問題は従来のコンピュータでは解くのは難しいことが明らかになっています。
特に組合せ最適化問題と呼ばれる問題を効率的に解くために、アニーリングマシンや量子コンピュータが検討されるようになりました。
数理技術で社会を良くする
最適化は身の回りに多く存在します。一般的に最適化とは、自分が決める最適な選択肢を決めることです。扱う選択肢が少ない場合は、経験や勘でよい解（＝変数の組合せ）を決めていましたが、扱う変数の数が大きくなると、それが難しくなります。そこで、数理的アプローチと専用のコンピューティング技術（アニーリングマシン）を用いてより良い解を見付けます。
課題解決にかかわる人に
アニーリングマシンを実際に使うのはエンジニアでも、課題を解決する役割はビジネスパーソンに求められます。そのためAnnealing Cloud Webでは、エンジニアに向けた解説のみならずビジネスパーソンに向けた解説を提供しています。
あなたの役割から選んで学べる
Annealing Cloud Webでは
最適化技術を現実課題へ適用するために2つの役割に応じて
学習内容を分類しています。
ビジネスパーソン（データストラテジスト）
経営・事業における課題解決を推進するジェネラリスト
- ビジネス戦略を達成する課題解決を設定する
- 目標達成のための要求を明確にする
- 問題を解くために必要なデータを洗い出す
最適化問題を解く流れから学べる
最適化問題を解く仕事はビジネス目標を設定したビジネスパーソン
（データストラテジスト）が課題を言語化するところから始まります。
自分やチームメンバーの立場や近しい状況から
選んでコンテンツを読むことができます。
ビジネスパーソン
（データストラテジスト）
エンジニア
次の課題解決へ
Contents
ABOUT
当サイトを提供するNEDOプロジェクトについての概要、また、CMOSアニーリングが誕生してから現在の最新プロトタイプまで技術やスペックに関するご案内および論文等リンク集を掲載しています。
Play
実物のCMOSアニーリングマシン（ASIC版）で実行するデモアプリおよび実行環境を公開しています。イジングエディタは実機と同じ疎結合のイジングモデルを可視化したもので、イジングモデル上どのような処理になっているかを視覚的に見て、数値も出力することができます。
ご自身で問題を投入したい場合はWeb APIも無料でご利用頂けます。