デジタルアニーラ
ご紹介資料

2020.1.30版

FUJITSU Quantum-Inspired
Computing Digital Annealer

富士通株式会社
関連技術を含め特許申請中

http://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/
Copyright 2020 FUJITSU LIMITED従来コンピュータの限界◼ 社会やビジネスのデジタル革新に伴い、より高度で複雑な大量データを高速に処理するコンピュータが重要だが、ムーアの法則*にあるような、コンピュータ性能の大幅向上はもはや限界。
＊ムーアの法則：半導体業界において、1つの集積回路に実装される素子の数は18カ月ごとに倍増する、という経験則。

データ量

汎用CPUの電力効率性能 [相対値]ムーアの法則がCPU規模と性能向上を駆動

104103

102
101

1

1990

180nm

ギャップ
40nm

90nm

終焉へ

2025年

2002年

電力制約により性能向上が減速

非構造化
データ

20nm
10nm
構造化
データ

350nm 250nm

2000

現在

2010

2020

次世代コンピュータとしての有力候補のひとつは「量子コンピュータ」
1

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ◼ 量子現象に着想を得たデジタル回路で「組合せ最適化問題」を高速に解く新アーキテクチャー
デジタルアニーラ
量子コンピュータ
実問題適用が容易
まだまだ研究段階…
◼ デジタル回路によって、安定動作、小型化が容易◼ 量子状態維持が困難◼ 全結合アーキテクチャーにより複雑な問題を簡単にマップ可能◼ 接続と拡張に制約
2

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの位置づけ◼ アニーリング方式(組合せ最適化問題に特化)◼ 量子コンピュータのように、極低温に冷やす必要がなく常温で安定稼働

方式

開発組織
富士通調べ

量子コンピューティング技術
量子ゲート方式

イジングマシン方式
量子イジングマシン方式
相互作用のある磁石からなるモデルに問題をマッピングして、解を探索する組合せ最適化問題に特化

0と1の両方が同時に存在する「量子ビット」を組み合わせた演算回路「量子ゲート」で計算する

アニーリング方式

レーザー
ネットワーク方式

量子アニーリング方式

デジタル回路光パラメトリック発振

超伝導回路

富士通
デジタルアニーラ

日立製作所
CMOSアニーリング
マシン

国立情報学研究所、NTT他
内閣府ImPACT「量子ニューラルネットワーク」

NEC

非量子コンピュータ

D-Wave systems
D-Wave 2000Q

IBMIBM Q

GoogleMicrosoftIntel

量子コンピュータ

常温で安定稼働
従来のラック / サーバ室でOK

極低温で稼働するも技術的にまだ不安定大型冷却装置必要
3

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDアニーリング方式とは◼ 金属加工の焼きなまし(アニーリング)現象を借用したアルゴリズム
焼きなまし(アニーリング)現象

アニーリング方式

金属を高温にしてから、ゆっくり冷やしていくと構造が安定(＝エネルギーが低い)する現象
金属の状態

= 不安定

高温全体を大きく揺らして徐々に揺れを小さくしていくことで、短時間で納まる形を見つける。

= 安定

低温

原子が不安定＝エネルギーが高い

原子が安定＝エネルギーが低い

最適解の探索において、はじめは最適解から遠い解も含めて探索するが、徐々に最適解に近い解を導いていく。

総当たり方式
順番につめてダメなら後戻り全組み合わせを確認する
4

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED「組合せ最適化問題」とは◼ 与えられた「組合せ」の中から、指定された条件を満たす「一番良い組合せ」を選び出す問題例) 巡回セールスマン問題

各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート（最短経路）を見つける問題

N個の都市

経路の組合せ都市
都市

都市

一番総距離が短い経路

都市
都市

選択肢：都市の数

都市

都市
都市

都市

評価項目：都市間の移動距離
制約条件：1都市に1回

都市

都市

都市

最適解(最適値)：最短経路

5都市なら120通り → 32都市 2630京×1京通り 組合せ数は指数関数的に増加
5Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラで「組合せ最適化問題」を解く手順①
各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート（最短経路）を見つける問題

巡回セールスマン問題

1.解きたい問題の最適解(最適値)を定義する

2.変数/制約条件を定義する

一番総距離が短い経路

最短経路を導くには、訪問する

順番

都市

都市・・・巡回セールスマン問題
における変数※を組合せれば求められる。

都市
都市

訪問する

※何を変数とするか 最適解を決めたい要素を変数とする。

都市

巡回セールスマン問題においては、訪問する都市とその順番が変数となる。

最適解(最適値)※:最短経路各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで※何を最適解(最適値)とするか 巡回セールスマン問題においては、この問題における制約条件最短経路(=最小値)であるが、問題によっては最大値が最適解になることもある。

NEXT

NEXT

最短経路を導くには何の情報と何の情報を組合せれば求められるのか？

最適解/変数・制約条件を定義した問題をデジタルアニーラで解けるようにするには？

6

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラで「組合せ最適化問題」を解く手順②
各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート（最短経路）を見つける問題

巡回セールスマン問題

3.デジタルアニーラで解ける数式をつくる

4.デジタルアニーラで解く

数式をたてるために、イジングモデルをつくる

デジタルアニーラに式を投入→最適解(最適値)を確認

イジングモデル：変数の「なし」「あり」を「0」「1」で表現できるようにしたモデル
訪問都市(i.j)変数
Ａ市 Ｂ市 Ｃ市 Ｄ市Ａ市 Ｂ市 Ｃ市 Ｄ市 Ｅ市
訪問順(t)
0123401230x00x01x02x03x040010Ｅ市
410 は、 01番目にB市を訪問2番目にA市を訪問を意味する。001x10x11x12x13x14

1

1002x20x21x22x23x24

2000103x30x31x32x33x34

3001004x40x41x42x43x44

400001

制約
条件

目的関数 E=エネルギーを最小化/最大化する関数

変数i j : 訪問する都市
t: 訪問順

制約項

制約 複数の都市に同時に滞在できない
条件

複数の都市に同時に滞在できない
各都市を必ず1回だけ通る→各行/各列1つのみ選択可能

・黒い丸が1ビットを表す
・デジタルアニーラ第二世代では8192ビットまで対応

・1ビットは「0」(なし)か「1」(あり)になることができる
・何番目にどの都市を訪問するか(＝最適解)を①で表せる。
→デジタルアニーラで解ける問題になっている。
7

制約
条件 各都市を必ず1回だけ通る
Copyright 2020 FUJITSU LIMITED「組合せ最適化問題」はあらゆる業種・業務に存在する
高度医療

自動運転

新素材開発

ネットワークの構成管理

新たな領域への適用

送電ルート
配電計画

施設
Utility管理

需要予測

原料・化合物配合

調達物流

宿泊予約管理創薬

ポートフォリオ
マネージメント

既存の組合せ最適化問題への適用（精度向上、時間短縮）
マーケティング
ミックス

適用領域（例）
8

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ応用事例
分子類似性検索
化学・製薬

Big Data Visualization Toolkit

化合物全体の類似性を選定

データ分析

投資ポートフォリオ（QHRP）

交通量最適化物流

ものづくり

ビックデータをクラスタリングし可視化

複数ある出発地から各目的地に向かう車両の重複しない分散経路を選定

金融相関関係において影響を受けない投資ポートフォリオ銘柄の選定

人員計画の最適化

生産計画の最適化

作業員の要望・能力・希望スケジュール、勤怠条件等に応じた人員計画を作成

順序関係のあるいくつかの作業を行う複数の機械の、全体の稼働スケジュールを最適化

在庫割り当ての最適化

工場内動線最適化

仕向先の要望に応じたに最適な部品・製品の組合せを最適化

工場内における最適な棚の配置場所/
ピッキングルートの選定
9

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

化学・製薬

1. 創薬における分子類似性検索の高精度化◼ 高精度に分子の類似性検索を実施。薬効の高い医薬品の開発に貢献
課題

活用シーン / イメージ

• Finger Print（※）を使用する従来の手法において、原子団の有無は考慮するものの、分子の形状を考慮しないため、精度の高い検索が行えなかった。

従来（※）構造のキーとなる原子団の有無を0/1で表現しブールベクトルとして分子を表現する手法

Finger Print
分子の形状を考慮しないでマッチング技術
原子団をノード、結合をエッジとしてグラフ類似性問題として扱う• 分子の形状を考慮することで精度が向上• デジタルアニーラによる高速計算

デジタルアニーラの効果
グラフ問題
分子の形状を考慮した高精度なマッチング

効果• 精度の高い類似分子検索が可能• 薬効の高い医薬品開発の効率化が期待できる原子団の組合せで計算が膨大

10DAの適用で効率化
Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデータ分析

2. ビッグデータ活用に向けた高速クラスタリング◼ 大規模データセットを可視化、より高精度の分析を実現
課題

活用シーン / イメージ• 近年、ビッグデータが着目されているが有効活用するには高速なデータ処理速度が必要

デジタルアニーラによる高精度なクラスタリングを実現

BeforeAfter

4万人分の顧客データ

類似データごとにグループ化

技術• 高次元のデータを圧縮しクラスタリング可能なサイズに領域分割することで高精度かつ階層構造をもったクラスタリングを実施

クラスタリングのレベルを変更可能

職業や年齢など、属性ごとに参照可能

細かく効果• 従来手法で数時間かかるクラスタリングが数分で実施可能• 大規模データセットを可視化・分析できる• クラスタリングのレベルを変更して分析可能

粗く

11

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED物流

3. 渋滞回避のための経路選択最適化◼ 都市全体、工場内全体の経路分散により全体の移動時間を削減
課題

活用シーン / イメージ

• 従来のシステムでは最短距離ルートを通る傾向があり、交通が集中し渋滞が発生

Before道路状況
変更時、瞬時に再計算!!

技術• 経路が重複しないように経路選択を最適化• 候補経路には条件を付加でき優先順位付けをすることができる（条件：速度制限や車線数など）

最短経路を選択

経路選択最適化

150

総移動時間

効果

After

走行速度を混雑度の高い方から10、20、40、50、60（km/h）と仮定

100• 交通量の分散により渋滞を緩和。40％の短縮が可能• 道路開発計画などで繰り返しシミュレーションを行う事例への適用• 倉庫の集配管理やAGV(無人搬送車)、ネットワークトラフィックなどの問題にも応用可能

50012

最短経路40%減
デジタルアニーラ

総移動時間

最短経路：101時間
デジタルアニーラ： 58時間Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

金融

4. 銘柄の相関性を活用したリスク分散投資◼ 500銘柄の相関関係を瞬時にクラスタリングし、リスクに強いポートフォリオを組成
課題

活用シーン / イメージ

• 一般的に使われる、最小分散ポートフォリオ（MV）
方式では市場の好不調の影響を受けやすい効果（シャープレシオの比較）（リスク・リターン比）
160%
UP

0.5

技術
• 独自のQHRP方式によるポートフォリオ最適化- 銘柄をクラスタリングしてツリーを作成- 相関性の低い銘柄でポートフォリオを組成しリスク分散

0MV

QHRP

デジタルアニーラの技術
銘柄間の値動きの相関を行列で表現

値動きの相関関係銘柄をクラスタリング

効果• 市場変動に強く、安定したリターンを継続して得ることができるポートフォリオを組成• シャープレシオで比較し60％増加
13

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDものづくり5.人員計画の最適化◼ 要員マネージメントに係る属人的な作業をなくし要員計画を最適化
課題

活用シーン / イメージ
シフト計画立案例• 考慮すべき条件が増えて計画立案の工数確保が課題• 計画立案に時間がかかるため急な条件変更への対応に苦慮• 要員マネージメントに係るシフト計画作成作業の属人化

月
220

予定仕事量
要員番号技術• 8192bit規模/64bit階調の実行規模で細かい要件を設定可能
例えば、希望日、日を跨ぐ連続勤務、週休二日等を同時考慮• 要員に急用発生などの条件変更にも速やかに再計算可能な高速処理

火220

土200

1日の
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
仕事能力日180

T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4各作業員の稼働日数0(008):

××××××◎ ○×××××××◎

48(012):

×××

○××

○

○

○○○××○

×○024 (005):
25 (014):

×○×○×○○×○○○××××××××○

○
○

○
○

×○

○
○

○
×○
○

0032 (010):◎×××××○×◎

×◎

××

5-◎×○

◎ ○
○ ◎×33 (012):

××

◎

×

○××

○×

◎

仕事量(予定との差)

221(1)

効果

222(2)～

199(-1)180(0)

5
作業員数
29名(-5)◎：決定のシフト日、○：希望日、×：非希望• 従来は34人、最適化後は29人のシフト計画を立案• 属人化作業が減り、シフト計画立案も短時間で完了• 働き方改革の視点でも様々な業種で応用可能
14

BeforeAfter

34人でシフト29人でシフト
Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDものづくり6.生産計画の最適化◼ 生産工程時間の低減、機械設備の効率的な利用課題

活用シーン / イメージ【job工程表例】• 多品種化で処理時間の違う工程が混在、機械(設備)の効率的運用と生産時間の低減が課題• 人が考えて作業を割り当てているため時間がかかっている

job0
job1
job2～
job7
job8
job9

技術
• 突然の機械故障、jobの変更があっても瞬時に最適化を可能とする高速処理• 多くのjob数、異なる処理時間、工程の組み合わせ条件を満足させる8192bit規模/64bit階調の実行規模

工程0
処理
機械時間

工程1
処理
機械時間

4
13～
61
3

645～
2502
32～
32
3

工程～

2
32～
322～

効果
• 処理時間を30%低減させて設備を効率的に運用可能• 属人化作業を排除、計画作成が短時間で完了• 設備数の適正化等の検証にも応用可能• 複数の工程を組んで進められる様々な作業にも応用可能
15

12

job8
job5

34

121～
464262～032312～
32327

5
job9

job1
job5
job9

job6
job0

job4
job7

工程6
処理
機械
時間

333～
1
3
1

・各jobは工程番号順に進める
・jobの処理時間は機械・工程で異なる・機械は同時に一つのjobのみ処理可能

job割り振り最適化
処理時間
機械0
機械1
機械2
機械3
機械4
機械5
機械6

工程5
処理
機械
時間

～～

28
job7

job5
job2
job3
job6

29

41Hを29Hに3割減

job4
Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDものづくり7.在庫割り当ての最適化◼ 製品モデルへの部品の割り当てを最適化し在庫管理を改善
課題

活用シーン / イメージ

• 多製品化で部品在庫からの選択条件は複雑化。その条件を満足する組み合わせ作成に膨大な時間を要している。
• 条件の複雑化で人手作業では最適化が困難

・単価、利益が大きい製品を優先し割り当て・オーダがたくさん入っている製品を優先し割り当て技術• 多種の製品、部品、多くの選択条件を考慮可能とする8192bit
規模/64bit階調の実行規模• デジタルアニーラによる高速計算でリアルタイムな割り当てが可能

優先度
製品A
(高)

製品B

3個 2個

2個 1個 2個

一番新しい
部品を使用

効果

・ ・ ・ ・

製品N
3個 1個

なるべく新しい部品使用

入庫時期が古い部品使用

9月入庫• 条件に合う部品をリアルタイムに認識でき、在庫と品質の管理を効率化• 属人化作業の排除• 小売り、流通などの倉庫へも応用可能

5月入庫

3月入稿

4月入稿

1月入庫

3月入庫

部品 a
16

8月入庫

7月入庫

部品 b

6月入庫

・・・・・・

5月入稿
3月入庫

部品 n
Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDものづくり8. 生産性向上のための工場内動線最適化◼ 倉庫内のピッキング作業における移動距離を最大45%短縮（事例：富士通ITプロダクツの実践）
課題

活用シーン / イメージ

• 多品種少量生産における、都度異なる大量の部品ピッキングに対してかかる時間と労力が作業者の経験レベルに依存• 各ピッキングについて、それぞれの作業効率が検証されていない

作業員が部品をピッキングする際の非常に複雑なルート
倉庫面積：1,000㎡
部品点数：3,000点

技術• 棚を回る順序を、組合せ最適化問題として移動距離を最小化• 同時に通る頻度の高い棚の相関の洗い出し

タブレットに表示された最適なピッキングルート

効果• 経験の浅い作業員でも効率的なピッキングを実現• 移動距離は順序と棚の最適化により月あたり45%まで減少可能• 他工場、倉庫管理業務などにも展開可能

17

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDものづくり8. 富士通ITプロダクツの実践
導入事例

会社概要

倉庫内の部品集約作業における移動距離を最大45%短縮

会社名

株式会社富士通ITプロダクツ

所在地

石川県かほく市笠島卜1番地1

資本金1億円（全額富士通株式会社出資）

設立
事業内容

2002年4月1日

従業員

455人

サーバ、スーパーコンピュータ、ストレージシステムおよびソフトウェア等の製造導入スケジュール
2017年 9月～
検討開始

2017年10月～
実証検証開始2018年 2月～
本運用開始
18

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDものづくり8. デジタルアニーラ導入構成◼ 従来の運用に、棚位置DBを新規に作成し、デジタルアニーラと連携することで、最適ルートを算出
Before営 業

構成部品DB
製品A-部品①-部品③-部品⑥オーダ投入

製品A

工 場
部品棚DB
部品①:棚a
部品③:棚c
部品⑤:棚e

部品①:棚a
部品③:棚c
部品⑥:棚f

部品②:棚b
部品④:棚d
部品⑥:棚f

4 最適ルートを出力
最適ルートを元にピッキング実施

After

5

1

新規作成

棚ac：2
棚cf : 5
棚af：7

部品①:棚a
部品③:棚c
部品⑥:棚f

棚の位置
①
②
③

④
⑤⑥

ハンディターミナルに表示される棚情報を元にピッキング実施ハンディターミナル
棚c→f→a
部品 ③→⑥→①

3 レスポンス＝最適ルート

管理サーバー
デジタルアニーラサーバが必要な棚番号を棚位置DBになげ、必要な棚間の距離のみ切出す。

ハンディターミナル
棚a→c→f
部品 ①→③→⑥

棚位置DB

棚間の距離
abcde
f

19a0
12
367b
10
1456c
2
10545d345044e
6
54
40
1

f
7
654
1
0

棚ac：2
棚cf : 5 ＋ 数式
棚af：7
REST-API経由で棚間2 の距離と数式をデジタルアニーラにリクエスト

デジタルアニーラ
デジタルアニーラ
クラウドサービス
11

100

1

10

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラのサービス概要（ Insert background image on
this slide master ）Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの特長◼ 規模・結合数・精度のバランスと安定動作で、現実社会の問題に適用可
規模8192bit規模で課題に対応

結合数

ビット間全結合による使いやすさ

精度

64bit階調の高精度安定性

デジタル回路により常温で安定動作
21

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

「規模・結合数・精度」とは◼ 巡回セールスマン問題の場合各都市を必ず1回だけ通るという制約のもとで、距離が最小となる巡回ルート(最短経路)を見つける問題

訪問順

都市
都市

都市

都市

規模

結合数

精度

8192bit

全結合

64bit階調

訪問都市

訪問都市

訪問都市

Ａ市 Ｂ市 Ｃ市 Ｄ市 Ｅ市

訪問順

Ａ市 Ｂ市 Ｃ市 Ｄ市 Ｅ市

訪問順

000

1

11222333

444

扱える
訪問都市の数すべての都市間の距離が定義可能
22

Ａ市 Ｂ市 Ｃ市 Ｄ市 Ｅ市

近いまぁまぁ遠いEX,3階調であった場合、「遠い」「近い」「まぁまぁ」と表現可能

階調=都市間の距離の精度
Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

独自技術による「最適解」の精度向上
最適解に導く確率を高める

並列評価により高速に最適解を求める

評価①局所解にいることを検知

脱出!

最適
解

試行1

試行2

ビット1
反転

ビット２
反転

評価値
判定

評価値
判定

試行N

・・・

ビットN
反転オフセット値②オフセット値をあたえることで局所解からの脱出を促す
局所解

最適解

時間の経過

状態

評価値
判定

探索空間オフセット値を与えることで局所解からの脱出を促し、最適解を導く。

並列的に反転させるビットを評価をすることで高速に最適解を導く。
23

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラの実用性比較◼ 規模・結合数・精度のバランスと安定動作で、現実社会の問題に適用可
デジタルアニーラ

A社

B社

デジタル回路

超伝導回路

非線形光学

(既存技術と同じ)(極低温冷却が必要)(1kmの環状装置)

ビット数

8192

2048

2048

結合数

全結合

精度

1845京階調(第二世代)

実装技術

部分結合 ６(64bit全結合相当)

16～32階調

24

全結合
3階調

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラのサービス概要◼ 2018年5月 クラウドサービス・テクニカルサービスを提供開始◼ 2019年2月 オンプレミスサービスを提供開始
組合せ最適化問題の高速処理を実現する

お客様のデジタルアニーラ
活用を支援する

FUJITSU Quantum-Inspired
Computing Digital Annealer

FUJITSU Quantum-Inspired
Computing Digital Annealer
オンプレミスサービス

Digital Annealer
テクニカルサービス

クラウドサービス

オンプレミスサービス

テクニカルサービス

実ビジネスには様々な組合せ最適化問題が存在
25

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDFUJITSU Quantum-Inspired Computing Digital Annealer

デジタルアニーラ クラウドサービス
汎用数式型

ソリューション特化型（QUBO API）

（最適化ソリューション API）

イジングモデル、数式と制約条件等をWeb API
で入力すると探索した解を出力するサービス

ソリューションに応じた解を出力するサービス

お客様サイト
お客様定式化・数式 ・変数・制約条件

リクエスト

Web API(汎用数式型)

富士通データセンター

お客様サイトデジタル
アニーラサーバ

お客様

業務システム

解を探索

業務に応じた情報

最適解

富士通データセンター
リクエスト

Web API(ソリューション特化型)

デジタル
アニーラサーバ

解を探索

最適解

26

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDFUJITSU Quantum-Inspired Computing Digital Annealer

最適化ソリューションAPI

倉庫内ピッキングAPI (Warehouse Pickup Optimization API)
倉庫内にある複数の棚などから指定された商品を取り出す（ピッキング）ときに、移動距離が最短となるルートを求めるWeb APIサービス• ピッキングする棚の一覧が入力となり、最適なピッキング順序が出力される• 優先度が１つの場合、最大32カ所まで対応• 倉庫内のマップファイル（座標データ）は予めクラウド上に登録

お客様サイト
お客様D

富士通データセンター
リクエスト

C

デジタル
アニーラサーバ

倉庫管理システム
B

E

F

A

1.棚A
2.棚B
3.棚C

・未最適化ピッキングルート
・商品リストWeb API(ソリューション特化型)

解を探索・数式最適解…
27

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDFUJITSU Quantum-Inspired Computing Digital Annealer

クラウドサービスメニュー
サービスタイプ

料金

備考

プレミアム

月額固定

利用形態：専有型

スタンダード月額固定 or 従量制

利用形態：共有型

倉庫内
ピッキングAPI

個別見積り

汎用数式型
（QUBO API）

ソリューション特化型（最適化ソリューション API）

28

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDFUJITSU Quantum-Inspired Computing Digital Annealer

クラウドサービスが提供するWeb API◼ 同期Web API(基本)、非同期Web API(オプション)を提供しております。
◼ 3分を超える計算時間を要するリクエストはエラーとなるため、非同期オプションの選択が必須となります。
同期Web API
お客様サイト

非同期Web API
お客様サイト

富士通データセンター

リクエスト
お客様

最適解 ※
定式化
変数

リクエスト
ネットワークお客様

デジタルアニーラ
サーバ

1

1(受理ID)

1

10

レスポンス

解を探索

◼
◼

0•
•

1変数
数式

定式化

•
数式
制約条件

変数…

変数
数式

•
数式
制約条件

…

◼
◼

•
•

富士通データセンター

該当IDの結果
取得リクエスト

最適解 ※

0

ネッ
ト
ワー
ク

デジタルアニーラ
サーバ

1

1

10

1

解を探索

0
10

計算結果の取得を同期的に行うAPIです。
計算処理がすべて完了した時点でAPIが復帰します。

計算を行うリクエストを発行した後、結果取得リクエストを発行して計算結果を取得します。

問題をリアルタイムに処理することが可能

大規模な問題を複数リクエストすることが可能に※ 問題によっては、必ずしも最適解が出るとは限りません。
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ヘルプデスクサービス◼ デジタルアニーラクラウドサービスご契約者様に提供しているサポート内容
問合せ対応時間帯

平日9:00～17:00（JST）※年末年始等当社の休業日は除く

問い合わせ対応窓口

メール受け付ける質問の内容• 本サービスの仕様、設定方法および利用方法に関する質問• 本サービスが正常に動作しない場合における原因調査・回避措置に関する質問・相談

トラブル通知
内容
方法

対応言語

日本語

メンテナンス通知
本サービスの計画メンテナンスまたは緊急本サービスでトラブルが生じた場合、トラブル発生時刻、影響範囲などを通知

内容 メンテナンスに関するメンテナンス時間、ポータル / メール通知

方法 ポータル / メール通知

サービス内容 更新の案内
内容

本サービスで新機能の提供開始、または機能向上を実施した際に当該機能の概要を通知

方法

ポータル / メール通知

影響範囲などを通知

留意事項
時間外の問い合わせは、翌営業日9:00以降の対応となります。 以下に関する問い合わせは対象外とします。
処理速度チューニング(顧客アプリケーションの設計・構築・運用などに起因する性能評価)●
コンサルティング(数理モデルの作成・設計・構築・運用に関するアドバイス)●●
当社サービス環境に関する情報およびログの開示
計算結果の正確性●●

利用料金

Web-API提供サービスの利用料金の5％に相当する金額
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Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDFUJITSU Quantum-Inspired Computing Digital Annealer オンプレミス

デジタルアニーラ オンプレミスサービス◼ お客様サイトにデジタルアニーラサーバを設置し、月額固定の利用料金をお支払い頂くことで利用可能なサービスです。
◼ 最大実行規模8192bitでご提供。解きたい問題の規模/精度に応じて、最適なパーティション構築が可能です。
お客様サイト（お客様ご指定のサーバ室/データセンター）
リクエスト

お客様定式化

◼ 変数
• 数式
◼ 数式

Web API• 変数• 制約条件

デジタルアニーラ
サーバ

解を探索

最適解

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Digital Annealerテクニカルサービス

デジタルアニーラ テクニカルサービス(概要)◼ 高度な数学知識やデータ分析能力を持つ技術者が課題解決をサポート
Digital Annealer テクニカルサービス
導入フェーズ運用フェーズ

定式化検証

導入支援

構築

お客様課題の定式化可否検証

お客様業務への適用検討

アプリケーション
構築

教育
チューニング支援

運用
保守、サポート

技術者向け教育

チューニングサポートサービス

お客様業務へのデジタルアニーラ活用を導入から運用までをサポート
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Digital Annealerテクニカルサービス

デジタルアニーラ テクニカルサービス(詳細)定式化検証
お客様の課題が組合せ最適化問題に変換可能か、またその解がデジタルアニーラによって求めることができるかを検証します。

運用
導入したデジタルアニーラ活用アプリ
ケーションに対し、質疑対応、問題解決支援を行います。

導入支援

構築

お客様のデジタルアニーラ活用の実証
検証(PoC)の企画立案、数理モデルの構築から効果評価までを実施、およびデジタルアニーラ導入に向けたお客様の要件定義を支援します。

お客様のデジタルアニーラ導入において、デジタルアニーラ活用アプリケーション教育

チューニング支援

デジタルアニーラの講師派遣型教育を提供します。
基礎編：デジタルアニーラの特徴や仕組みについて学びます。
実習編：デジタルアニーラの実機を用いて組合せ最適化問題の解き方を学びます。
33(お客様システム上に構築し、デジタルアニーラと連携する、入出力情報の加工や結果出力の後処理を行うアプリケーション)の開発・導入などの作業を行います。

デジタルアニーラクラウドサービスを利用しているお客様に対し、パラメタチューニングに関する問題解決支援を行います。

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDプロジェクトの進め方例◼ 4～6カ月程度のプロジェクトを想定しております。
2～3カ月

プレフェーズ• 進め方合意• NDA締結(必要に応じて)ご利用頂ける
デジタルアニーラ
サービス例

2～3カ月

フェーズ1

フェーズ2

フェーズ3

フェーズ4

技術確認

PoC対象業務選定

モデル構築

PoC

• プレミーティング(2～3回)• 技術資料説明• 技術検証• ターゲット業務選定 • PoCプラン策定• 定式化• 期待効果の合意• イジングモデル
構築

Next
Step

• アニーラ適用PoC- 機能- 性能/UX他• PoC結果まとめ

クラウドサービス：最長６か月目の月末までトライアル（有償）クラウドサービス(プレミアム/スタンダード)(有償)

テクニカルサービス(有償)34

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED導入事例

株式会社
フィックスターズ様

株式会社三菱UFJトラスト
投資工学研究所様

富士フイルム株式会社様資産運用におけるポートフォリオ最適化に向けた技術検証
生産工場における多品種少量の製品ﾓﾃﾞﾙに対する生産ﾗｲﾝ最適化の技術検証

東北大学様量子コンピューティング領域の新たなサービスとして活用中

経済産業省様 / IPA様
未踏事業への参画

株式会社リクルート
コミュニケーションズ様
組合せ最適化問題の定式化
無人搬送車への制御への応用
実際のビジネスで活用可能な新たなﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ・ﾃｸﾉﾛｼﾞｰの実現に向けた研究開発

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若手人材・ベンチャー企業
発掘に向けてデジタルアニーラを活用
Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDロードマップ（ Insert background image on
this slide master ）Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDサービスデリバリーロードマップ
2018

2019
テクニカルサービス
クラウド 5月

第1世代

第2世代

1024bit
精度： 16bit 65536階調
規模：クラウド 12月

オンプレミスサービス 2月

ソリューション特化型 7月

次世代8192bit
精度（最大）： 64bit 1845京 階調
規模（最大）：

DigitalAnnealing Unit

大規模並列処理～100万bit規模技術検証から実ビジネスの運用システムへ適用範囲を拡大
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Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDデジタルアニーラ グローバル展開◼ グローバルに各サービスの提供を開始◼ 2019年よりオンプレミスサービスの提供を開始（グローバルに順次展開予定）
EMEIAAmericas• クラウドサービス• クラウドサービス• テクニカルサービス
2019年度から順次提供開始※

APAC /Oceania• テクニカルサービス• クラウドサービス提供中• オンプレミスサービス• テクニカルサービス• クラウドサービス

提供中• テクニカルサービス※ 各国の開始時期についてはJapan2019年度から順次提供開始※

弊社に問い合わせください
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Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDパートナーシップ（ Insert background image on
this slide master ）Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDパートナーシップによる適用領域の広がり
先端領域への共同研究
新たな社会課題への適用
デジタルアニーラへの1QBitミドルウエアの実装

実社会の課題を解決する
組合せ最適化問題への適用を促進

適用業務領域の拡大

デジタルアニーラ

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Copyright 2020 FUJITSU LIMITED1QBit社とのパートナーシップ◼ 1QB Information Technologies Inc.（本社:カナダ バンクーバー市）◼ 量子コンピュータ向けソフトウェアのトップベンダー◼ グローバルにビジネス協業を実施

プレスリリース

富士通と1QBit、量子コンピュータ技術を応用したAIクラウドで協業を開始

デジタルアニーラ
ミドルウェアハードウェア演算させるための数式化やアルゴリズム

高速かつ高精度に問題を解く処理を実施

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Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDトロント大学とのパートナーシップ◼ 量子コンピュータやAIの分野で世界トップクラスの研究大学 プレスリリース
富士通研究所とトロント大学、戦略的パートナー
シップを締結◼ 2017年11月に新しい共同研究拠点を開設◼ 拠点名称：Fujitsu Co-Creation Research Laboratory at the University of Toronto◼ スマート交通、ネットワーク、金融、医療分野で共同研究を開始

スマート交通ネットワーク金融

医療
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Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDトロント大学との共同研究（がん放射線治療）◼ 治療計画には膨大な計算量のコンピュータシミュレーションが必要◼ 数時間から数日かかるような複雑な最適化計算を数分へ※共同研究

照射の範囲、方向、強度等を変数とする照射パターン（組み合わせ数）が膨大
一方向からのビームの組み合わせだけでも

10 通り
150

※1方向から、32階調の強度で、１c㎡の腫瘍に対して1m㎡の精度で照射しようとした場合
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早稲田大学とのパートナーシップ（包括的連携活動協定締結）
プレスリリース
富士通研究所と早稲田大学、「デジタルアニーラ」◼ 実社会の組合せ最適化問題をデジタルアニーラで解決するに関する包括的連携活動協定を締結
共同研究を2019年4月より実施中※研究テーマによっては民間企業も契約可能◼ 早稲田大学の全研究を対象に、研究テーマを広く募集◼ 共同研究拠点を開設
化学 /製薬医療交通 /物流■ 拠点名称：Fujitsu Co-Creation Research Laboratory at Waseda University
災害対策

エネルギー
金融デジタルマーケ
ティング

取組テーマ候補

製造
セキュリティ

金融

株価の変動予測

デジタル
マーケ
ティング

データ分析

交通 /
物流

配送最適化

実社会の問題を解決

組合せ最適化問題をデジタルアニーラで解く共同研究
研究
テーマがある
研究室

民間企業
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Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDFUJITSU Digital Annealer

The world’s first
Quantum-Inspired technology

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