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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。