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今回は巡回セールスマン問題を例に、アニーリングマシンの学習と実践にどのようなギャップがあるのかを解説したいと思います。

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。

ここではアニーリングマシンの黎明期から普及期へとシフトする時代で果たしてきたハードウェアとソフトウェアの役割を振り返り、この先果たしていく役割についても考察してみましょう。

アニーリングマシンが検証のみならず既に実在の課題を解決する手段としてビジネスに活用されていることを知っていますか？この記事ではこれまで公開されているアプリケーションの事例を取り上げていきます。