「組合せ最適化問題」を瞬時に解く新技術、3つのユースケースに見る可能性

　膨大な組み合わせの中から最適なものを見つけ出す「組合せ最適化問題」は、さまざまな社会問題の解決に役立つと期待されるが、従来のコンピュータアーキテクチャでは解くことが困難だった。そこで量子コンピューティングをベースとした新たな技術が注目されている。

　例えば、工場におけるピッキング作業だ。経験や勘に頼った作業の効率化には限界があるが、この新技術を使うことで、最適なルートを瞬時に見つけ出し、作業者の移動距離を平均で20％も削減できたという。さらに、棚のレイアウトを見直すことで最大45％の削減にも成功している。ルートを視覚化することで、経験の多寡にかかわらず効率的なピッキングを可能にした成果も大きい。

　この技術を渋滞緩和・経路選択に活用すれば、全ての車の総移動時間を約40％削減できるというシミュレーション結果も出ている。自動運転車が一般化した未来では必須の技術となるだろう。本コンテンツでは、この新技術がもたらす“最適化”の可能性を3つのユースケースを通して紹介する。組合せ最適化問題を実用レベルで解ける価値の大きさを理解できるはずだ。