デジタルアニーラご紹介
Fujitsu Quantum-Inspired Computing

Digital Annealer【事例編】

富士通株式会社
関連技術を含め特許化済

1© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラの適用領域
社会課題の解決を目指して物流・交通

創薬・材料
材料探索
（電池、混合物）
中分子医薬
安定構造探索

医療

要員計画
ポートフォリオ
最適化

工場内
動線最適化

スペクトル
解析
分子
類似性
検索

製造

物流
ネットワーク最適化

金融

交通量最適化

放射線治療

マーケ
ティング

マーケテイング

デジタルアニーラ
22© 2022 Fujitsu Limited

物流事例
自動車製造に必要な部品の物流ネットワークを最適化✓ 数百を超える仕入れ先から部品を仕入れ、数か所の中継倉庫を通り、数十の工場へ配送する大規模なルートを探索する問題を計算✓ トラック数、総走行距離、仕分け作業などを含めた物流コストの最適化、2%～5%削減✓ 30分以内に求解

配送計画

最適化

プレスリリース：2020年9月
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/09/10-1.html
3© 2022 Fujitsu Limited

配送計画の最適化◼大規模な物流ネットワークのコスト最適化
1.部品仕入先から部品を収集

組合せ数はさらに・・

組立工場
数十拠点

・・

中継倉庫
複数拠点

3.車両組立工場へ配送

・・

組合せ数はさらに・・

・・

・・

仕入先数百

2.中継倉庫で部品を集約■小規模なエリア収集だけでも組み合わせ数は膨大
・仕入先数：10拠点
・組立工場：1拠点
・トラック台数：5台
・1ルートで周る拠点数：5拠点以下

仕入先数百で天文学的な数字に直配送

280垓通り※1垓：1020

中継倉庫間配送• 人手では数か月かけて作っていた物流ルートを30分で探索• 従来手法に比べ2%～5%のコスト削減効果を見込む
4© 2022 Fujitsu Limited

物流事例
自動車専用輸送船への車両の積み付けプランを最適化✓ 専門のプランナーが手作業で行っていた積み付けプラン作成業務を自動化✓ 業務の効率化により、年間4,000時間もの労働時間を削減
積み付けプラン✓ 急な計画変更への迅速な対応や、プランの品質バラつきの防止も実現

最適化

2021年9月 プレスリリース
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/09/2.html

5© 2022 Fujitsu Limited

自動車専用輸送船への積み付けプランの最適化◼自動車専用船の積み付け計画作成業務を効率化• 人手による積み付け計画作成作業を自動化、業務の効率化により労働時間を大幅に削減• 急な輸送計画の変更に迅速に対応することが可能• 経験値や技量による担当者ごとの積み付け計画の品質のバラつきを防止
出力プラン（席割りプランの例）
事務所

Digital Annealer クラウド
①アップロード

船型DB
Booking
データ

入力データ②推奨席割りプラン取得

・積荷リスト（車種・数量） プランナー

・寄港プラン（積地・揚地）

AP
I

計算指示
結果出力

③確定プラン作成

対象船型
データ取込

最適なプランを高速演算

最大積載数約7,000台・フロア数12階の自動車専用船が、十数の港に寄港しながら車高や車幅が異なる60種類以上の車両の積み降ろしを行う場合、車両の積み付け方の候補の数は、総当たりで計算すると10の2,000乗通り以上

現場

積み付け計画作成システム

推奨席割りプランを元に確定プラン作成

確定プラン

年間4,000時間以上の労働時間の削減を実現
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生産計画事例
大規模な生産計画を最適化✓ 従来手法で解けなかった大規模問題として知られる生産計画問題を最適化✓ 多品種少量のサーバ生産スケジュールを作業順序、作業者の技能レベル、休憩時間、設備利用可能時間など複雑な制約条件下で計算✓ 作業数100、設備数12、作業者数13、時間スロット65で100万ビット規模の問題を求解

生産計画

最適化

プレスリリース：2020年 11月9日
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/9.html
7© 2022 Fujitsu Limited

生産スケジューリングの最適化◼ 100万ビット級の実用問題を求解
課題
複数の作業に対し、作業者と各設備を適切な時間スロットに割り当て、更に資格やスキルを条件設定したスケジュールを作成

100万ビット問題スケジューリング結果 [100作業×12設備×13人×65スロット]

複雑な制約条件を満足させ作業順序、設備利用時間に適切な人員を割り当て
8© 2022 Fujitsu Limited

倉庫事例
工場内のピッキングルートおよび商品棚配置の最適化を実現✓ 部品の出庫・入庫業務のルートを最適化✓ 部品棚の相関関係を分析し、棚の位置を見直すことで、ピッカーの移動距離を最大で45%短縮

最大で移動距離を✓ 複数フロアをまたいだルートの最適化も実現

45

公開事例

％削減

https://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/case-studies/201804-fjit/9© 2022 Fujitsu Limitedピッキングルートおよび商品ロケーションの最適化◼ 最適化したピッキングルートのデータから需要の多い商品棚を算出し、倉庫内商品棚のロケーション再配置を提示
ピッキングルート最適化と組み合わせて運用していくことで、ピッキング作業の更なる改善が可能
Before

実際のロケーション変更をせずに、ロケーション変更による効果をシミュレーション、最適なロケーション提案が可能
デジタルアニーラクラウドサービス① 最適化したピッキングルートのデータから需要の多い商品を抽出
部A01

1部B09

After

1

1
ピッキングが多い商品リスト
No.1 部品A01、部品B09
No.2 部品C10、部品D08

1② ピッキングが多かった部品を移動した（近づけた）仮想ロケーションマップを作成

部品需要を考慮せず商品棚を設置しているため、ピッキング作業も効率的でなく、ピッキングルートも最適化されない

部A01

部A01

00
10
解を探索

部B09

ロケーション変更後のピッキングルートをデジタルアニーラでシミュレーション

部B09

10

ロケーション変更後のピッキングルートの改善効果の提示が可能© 2022 Fujitsu Limited

サービス事例
フィールドサービスにおける要員計画を最適化✓ 移動時間やスキルを考慮し、全作業員の作業時間を短縮✓ ベテランの主任クラスが勘と経験に頼り、1時間かけていた作業の割り当てを30秒程度で求解要員計画✓ 突発的に発生する作業にも対応

最適化

富士通テクニカルレビュー：2021年7月15日
https://www.fujitsu.com/jp/documents/about/resources/publications/technicalreview/topics/article010.pdf
11© 2022 Fujitsu Limited

要員計画の最適化◼作業可能時間、作業順序および移動時間を考慮して最適化を実施
従来作業A1

移動作業員B

移動作業員C

移動 作業C1 移動 作業C2 移動 作業C3

作業B1

移動

突発
作業

作業員A

移動

移動作業A2

作業B2

…

最適化
突発
作業 移動 作業B2

作業員A

移動作業員B

移動作業員C

移動 作業C1 移動 作業C2 移動 作業C3

作業A1
作業B1

移動

移動作業A2

作業平準化＆作業時間の短縮

…

Image

• 勘と経験による作業の割り当てを自動化• 30秒程度で求解、突発的な作業にも対応可能であることを実証
12© 2022 Fujitsu Limited

創薬・材料事例中分子創薬においてペプチドの安定構造を予測✓ アミノ酸が環状に連なった環状ペプチドの安定構造群を、デジタルアニーラを活用して予測✓ 現実的な時間で計算が困難であった安定構造計算を12時間で実現、候補化合物の絞り込みを加速✓ 有効性が高く、かつ副作用の少ない中分子医薬品の候補化合物の創出に向けて、協業を実施
プレスリリース：2020年10月

分子構造最適化

https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/10/13.html
13© 2022 Fujitsu Limited

創薬・材料事例
創薬・バイオテクノロジー研究におけるタンパク質構造予測への応用✓ タンパク質側鎖の最安定構造をデジタルアニーラを活用し予測✓ ～10100通りの候補構造中から最安定構造を数分以内で探索✓ 研究対象タンパク質の立体構造予測精度を向上させ、研究開発を加速

分子構造最適化

公開事例
https://www.fujitsu.com/jp/about/resources/case-studies/vision/toray/

14© 2022 Fujitsu Limited

材料事例
少量・断片的・偏ったデータを最大限に活かす混合物設計支援✓ 複数の要求特性に対して最適な混合成分・比率・プロセス条件を膨大な組み合わせ候補の中から探索✓ 候補数が多く、複雑な問題でデジタルアニーラが威力を発揮✓ 有機・無機、固体・液体問わず、幅広い混合物に適用可能

混合・配合条件最適化

関連特許：特開2021-127418

15© 2022 Fujitsu Limited

混合成分最適化

トライアル可混合物設計ナビ(仮称)◼混合冷媒探索

材料開発で重要な「混ぜる」業務を支援する一気通貫型の材料設計ソリューション

◼低環境負荷冷媒(SF-10)ベースの混合冷媒
探索条件

候補数が多く、複雑な問題はDAが威力を発揮

プログラミング不要な材料設計

探索結果の実証実験

モデル化

最適化

AI

混合物最適化

DA

要求特性• 熱伝導率：高• 引火点：高• 比熱：大• 粘度：低1.6

Thermal resistance, Rsys (K/W)

混合候補：約40種類→ 3成分混合

入力データセット

冷却性
能良1.4

SF-10SF-10/n-ペンタン/メタノール

1.2SF-10

機械学習・自律制御

最適混合
成分・比率
プロセス条件AI
自律制御

少量データでも探索可能

1.00.8

混合冷媒

0.6
0.4

20%以上
性能アップ

0.20.00102030405060Heat input power (W)7080

画面イメージ

デジタルアニーラを使うと、膨大な混合・配合条件の組み合わせから高速に最適な解を探索可能
16© 2022 Fujitsu Limited

材料事例
分子・結晶構造の類似性に着目した
確度の高い材料候補の絞り込み✓ 膨大な候補の中から、高機能・低コストを望める代替材料を構造観点で素早く絞り込む✓ デジタルアニーラ＆AI＆富士通独自の分子・結晶構造グラフ化技術によって、確度の高い類似度計算を実現✓ 香料分子のクラスタリングや電池材料の設計に適用

材料候補スクリーニング

高精度化
関連特許：特願2020-9953

17© 2022 Fujitsu Limited

分子構造類似性に着目した材料クラスタリングO◼香料分子のクラスタリング
2分子グラフ間の最大共通部分構造類似性評価に基づくクラスタリング結果

分子全体を比較してDAで高速求解

バニリン
OOH

balsamcitrusvanilla0.8

類似度0.00
OH

リナロール

OOX
YOOCC

MDS20.4

富士通独自のグラフ化0

類似度0.73-0.4＋CHO-0.8分子構造から計算される記述子を自動抽出、あるいはユーザー選択

-1

類似性評価

-0.5

0
MDS1

0.5

1

クラスタリング指標

ARISS

フィンガープリント法(従来)

0.410.30

DA利用手法

シトロネラール

調整ランド指数(ARI)​,
シルエットスコア(SS)​​

0.76 0.69

デジタルアニーラを使うと、代替材料の高速＆高精度な絞り込みが可能
18© 2022 Fujitsu Limited

材料事例
計測スペクトルと材料特性の関係性抽出を可能にする正則化技術✓ 材料特性に直結するデータ領域を、分析データ(スペクトル・画像)から素早く抽出✓ 抽出結果から特性予測やスクリーニングが可能に✓ ニッケル水素電池用正極材料の開発と特性メカニズムの解明に適用

影響因子特定高精度化

サンビーム年報・成果集 vol.11 2021
https://sunbeam.spring8.or.jp/top/seika/annual_report/vol11/vol11_202
1.pdf (p.31)
19© 2022 Fujitsu Limited正則化技術(スペクトルと物性の関係性抽出)◼ニッケル水素電池用正極材料の開発と特性メカニズムの解明
入力(分析・特性データ)
X線吸収スペクトル(行列𝑨)
どこを見ればいいの？

不要成分を除去し特性に重要な成分を残す
min𝒙

1𝒚 − 𝑨𝒙 22 + 𝜆 𝒙 02

L0正則化

出力(重要データ領域)
抽出結果(係数行列𝒙)成分を絞り込む

いま着目すべき領域はココ！

・ 特異な化学状態の検知
・ 抽出結果による予測・スクリーニング

材料特性データ(行列𝒚)抽出結果の分析により、見落としのない材料開発・品質管理が実現
20© 2022 Fujitsu Limited

設計事例デバイス形状の広範囲＆高速探索が可能なトポロジ最適化✓ 形状をビットマップ化してON/OFF組み合わせをデジタルアニーラで最適化✓ 広域探索と低計算コストの両立を実現✓ 磁気シールドの最適化に適用して、CAE解析回数を従来法の1/300に削減

トポロジ最適化

IEEE Transactions on Magnetics に論文投稿中

21© 2022 Fujitsu Limited磁気シールドのトポロジ最適化◼コイルから発生する磁束線が対象領域に侵入しないように、できるだけ少ない磁性体でシールド可能な形状を最適化
コイル

BeforeAfter

製造可能・低コスト・高性能な設計

DAトポロジ最適化の効果
CAE解析回数が1/300に磁性体
対象領域

磁束線

対象領域

人間の発想では到達しえないデバイスの最適形状を高速に探索
22© 2022 Fujitsu Limited

金融事例
運用資産の着実な成長に貢献する
ポートフォリオのリスクとリターン分析✓ 従来のコンピューティングでは膨大な計算量のため事実上不可能であった数百銘柄の組合せ最適化計算がわずか10分程度で導出✓ 精度の高い計算に基づいた分析結果を実際の資産運用業務に活用

ポートフォリオ

最適化

プレスリリース：2020年2月
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/02/7-1.html
23© 2022 Fujitsu Limited

金融事例
資産ポートフォリオの組合せ最適化問題を高速に解決✓ 100以上の資産のポートフォリオ計算に適用✓ 旧来の計算手法では対応できず、勘や試行錯誤✓ リスク最小化/リターン最大化のみならず、売買時期の最適化も視野に入れ検討

ポートフォリオ

最適化

プレスリリース：2020年7月

https://www.fujitsu.com/emeia/about/resources/news/pressreleases/2020/emeai-20200529-bbva-bank-selects-fujitsu-s-quantuminspired.htmll

24© 2022 Fujitsu Limited

交通流改善事例
港近郊の交通信号機制御の最適化によるトラック交通流の改善✓ 港近郊を最大2万台/日のトラックが走行、渋滞を起こし、貨物輸送が遅延、CO₂排出量増加✓ 各交差点での信号機の制御を「組合せ最適化問題」に置き換え、エリア内全体の車両の平均移動速度を最大とするような点灯パターンの組み合わせを求め、その解に従って各交差点の信号機を制御、最適化し、交通流を改善✓ 車両の移動時間を最大で15％短縮、CO2排出量を最大で9％削減、スマートシティ実現に向けての基盤技術として期待
プレスリリース：2021年12月

信号機制御

最適化

https://www.fujitsu.com/emeia/about/resources/news/pressreleases/2021/emeia-08122021-fujitsu-quantum-inspired-optimization-servicescut-traffic-jams-and-co2-emissions-at-hamburg-port.html

25© 2022 Fujitsu Limited

観客席割当最適化事例
観客席配置を高速に最適化
コロナ禍のスポーツイベントの安全運営と収益性向上に寄与

グループ席＋ソーシャルディスタンスによる観客席割当✓ 市松模様のような固定の割当ではなく、イベントに応じて１～４人のグループ席をソーシャルディスタンスを保って割り当てる✓ 観客席割当を高速に計算・最適化
観客席割当数を従来に比べ60%増やし、チケット収益の大幅増加が可能なことを確認

観客席割当

最適化

プレスリリース：2021年6月
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/06/17.html
26© 2022 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◼2017年11月に新しい共同研究拠点を開設（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27© 2022 Fujitsu Limited

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）◼ 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共同研究を2019年4月より実施中

プレスリリース◼ 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（名称：Fujitsu Co-Creation Research Laboratory at Waseda University）

富士通研究所と早稲田大学、「デジタルアニーラ」に関する包括的連携活動協定を締結※研究テーマによっては民間企業も契約可能

化学 /製薬医療交通 /
物流

災害
対策

エネルギー
金融

デジタルマーケ
ティング製造セキュリティ

取組テーマ
AIの発話計画の最適化

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
民間企業
28

Web広告の効果最大化
住宅用エネルギーシステムの組合せ最適化© 2022 Fujitsu Limited

Thank you
デジタルアニーラ公開サイト
https://www.fujitsu.com/jp/digitalannealer/© 2022 Fujitsu Limited