コラム

一般的には、計算機では唯一の正解（厳密解）を導き出す手順やアルゴリズムを採用することが多いですが、それとは異なるヒューリスティックの特徴と、この観点におけるアニーリングマシンの意義について学習しましょう。

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。

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。

後編では、実際にイジングモデルの基底状態を導き出してくれるアニーリングマシンの構造的な仕様や技術上の課題について解説します。

アニーリングマシンは、イジングモデルの基底状態（エネルギーが最も低い状態）が最適解になる前提条件を設定することで、基底状態が最適解を与えるという仕組みにより組合せ最適化問題を解く技術です。

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。