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AIに多用されている機械学習も組合せ最適化を行うアニーリングマシンも人の代わりに難しい処理を行うコンピュータ技術だといえます。

組合せ最適化問題とは、様々な制約の下で多くの選択肢の中から、ある指標（価値）を最も良くする変数の値（組合せ）を求めることです。

COVID-19の流行に伴い、感染リスクを考慮した制約条件の下、研究員のシフト作成をアニーリングマシンで行いました。

近年増大している自然災害リスクに対応するため、保険会社が保有する膨大なデータを活用した再保険ポートフォリオ策定をアニーリングマシンで行いました。

第3章では現実課題にアニーリングマシンを適用するために必要な判断基準にかかわる知識を取り上げます。