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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。

最適化問題をアニーリングマシンで解くということを現実の課題に適用する場合、最終的な目的は、最適化処理によってユーザの業務を改善することです。

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。

最適化って何？アニーリングマシンのための数学では、その疑問の答えから、アニーリングマシンを使うために必要な数学を解説します。

アニーリングマシンの最適化処理ではどのような数学が使われるのでしょうか？5つの数学活用先を説明します。

アニーリングマシンのための数学1章では最適化問題を解くということはどのようなことなのか、解くために必要な知識を解説します。

最適化を行うために必要な数学の第1歩、代数記法にPythonプログラムを併記して解説いたします。

本コラムでは、実際にアニーリングマシンを使うために、Annealing Cloud Web以外で知識を深めるべきおすすめの書籍について紹介します。

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。

本コラムでは、人間の認知を最適化問題（イシュー）として捉え、そのイシューに対してCMOSアニーリングを含む数理最適化技術の適用を進めていくための入り口となるノウハウについてご説明したいと思います。

本コラムでは、人間の認知を最適化問題（イシュー）として捉え、イシューに対してCMOSアニーリングを含む最適化技術の適用を進めていくための入り口となるノウハウについて説明しています。

多くの人にアニーリングマシンを使って欲しいという思いから、初級者向けにアニーリングマシンで最適化問題を解く工程を解説する記事を作成しました。

この記事では、「学校の授業の時間割」をモチーフに要件定義（課題検討）の段階でどのような情報整理をするか解説します。

適合率診断ツールでは、あなたの知っている最適化事例や最適化問題が実際にアニーリングマシンと相性の良い問題であるといえるのかを確認することができます。