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グルーヴノーツ、量子アニーリングのクラウドサービスにスケジュール設計業務のパッケージを用意

2019年12月20日(金)日川 佳三(IT Leaders編集部)

グルーヴノーツ(本社:福岡県福岡市)は2019年12月20日、量子コンピュータを利用して組み合わせ最適化問題を解くクラウドサービス「MAGELAN BLOCKS 組合せ最適化ソリューション」のサービスラインアップを拡充した。新たに「スケジューリング最適化パッケージ」をリリースした。

 量子コンピュータやマシンラーニング(機械学習)、ビッグデータ分析技術を手がけるグルーヴノーツは2019年4月から、量子アニーリングマシンを利用したクラウドサービス「MAGELLAN BLOCKS」を提供している(図1)。

 業務上のさまざまな組み合わせ最適化問題に対し、物理学上の数式の作成から、マシン上で動作するモデル(イジングモデル)の構築まで含めてサービスとして提供する。ユーザーは、業務上の制約条件を入力するだけで、希望する組み合わせパターンの最適解を導き出せるというのがセールスポイントである。

図1:Aによる需要予測と量子アニーリングによる供給の最適化までをトータルで支援する「MAGELLAN BLOCKS」の概要(出典:グルーヴノーツ)図1:Aによる需要予測と量子アニーリングによる供給の最適化までをトータルで支援する「MAGELLAN BLOCKS」の概要(出典:グルーヴノーツ)
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 よく使う用途に合わせ、あらかじめパッケージ化したサービスも提供している。これまで提供してきたパッケージが、「配送ルート最適化パッケージ」である。走行距離が最短となる輸送ルートを設計できる。これにより、輸送コストやCO2、輸送時間などを削減できる。

 今回、新たな用途として、スケジュールを設計する「スケジューリング最適化パッケージ」を用意した。コールセンターなどにおける人材の勤務シフト、製造業における生産計画、建設業における資機材と人員の工程計画、流通・物流業におけるサプライチェーンの最適化、などに利用できる。

 グルーヴノーツでは元々、マシンラーニング/ディープラーニングを簡単に使えるようにするクラウドサービスとしてMAGELLAN BLOCKSを提供してきた。例えば、コールセンターにおいて、その日の入電数を予測し、予測結果に基づいてオペレータを最適に配置する、といった使い方ができる。

 一方、AIの活用によってビジネスの需要を正確に予測できるようになると、供給の最適化が求められる。この需要に応えるため、グルーヴノーツでは、MAGELLAN BLOCKS上で量子アニーリングマシンを利用できるようにした。量子アニーニングマシンとして、カナダのD-Wave Systemsが開発した「D-Wave 2000Q」を利用する(関連記事三菱地所、ビル廃棄物の収集ルートを量子アニーニングで最適化する実証実験を開始)。

 従来、量子アニーリングマシンを利用するため、には、マシン上で実行可能なソフトウェアを開発する必要があった。これに対してMAGELLAN BLOCKSでは、業務上の様々な組み合わせ最適化問題に対し、物理学上の数式の作成から、マシン上で動作するモデルの構築までを含めてサービスとして提供する。これによりユーザーは、業務上の制約条件を入力するだけで、希望する組み合わせパターンの最適解を導き出せるようになる。

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