コラム

アニーリングマシンと同様に人間の意思決定を代替するテクノロジーの概観と、それらの中におけるアニーリングマシンの特徴や利点を解説します。

アニーリングマシンのユースケースの1つである「COVID-19感染対策を考慮し研究員シフトを最適化する」について、実際に意思決定デザインFWを使う方法を解説します。

最適化したいイシューが見つかった方向けに4つのエレメントをより深掘りする方法について解説したいと思います。第2回前編となる今回は、ルール・前提条件と参照情報・データという「イシューの輪郭」となる2つのエレメントのうち、参照情報・データについて解説したいと思います。

最適化したいイシューが見つかった方向けに4つのエレメントをより深掘りする方法について解説したいと思います。第2回前編となる今回は、ルール・前提条件と参照情報・データという「イシューの輪郭」となる2つのエレメントのうち、ルール・前提条件について解説したいと思います。

最適化したいイシューが見つかった方向けに4つのエレメントをより深掘りする方法について解説したいと思います。第1回後編となる今回は、アクションと価値という「イシューの骨格」となる2つのエレメントのうち、価値について解説したいと思います。

最適化したいイシューが見つかった方向けに4つのエレメントをより深掘りする方法について解説したいと思います。第1回前編となる今回は、アクションと価値という「イシューの骨格」となる2つのエレメントのうち、アクションについて解説したいと思います。

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。

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。

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。

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。

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。