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

1© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラ適用分野◼人手不足などの課題を抱える物流、新しい価値を商品を提供したい金融、創薬・材料等の分野で新しいICT技術による業務改革への取り組みが進展

配船

配送最適化

積荷下し最適化

スペクトル
解析

ペプチド薬
構造予測

手術室割当
最適化

放射線治療

ポートフォリオ最適化

工場内動線最適化
要員計画
最適化

ガンマナイフ
タンパク質
構造解析

在庫割り当て倉庫ピッキング

貨物積み降ろし基底状態
計算 交通量最適化

医療画像
解析

生産計画
最適化

生産ライン最適化
分子類似性
検索

DigitalAnnealer
2

スポーツイベント
座席割当最適化

広告最適化© 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✓ 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

積み付けプラン最適化

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
出力プラン（席割りプランの例）• 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
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

入力データ・積荷リスト（車種・数量）・寄港プラン（積地・揚地）

年間4,000時間以上の労働時間の削減を実現
6© 2022 Fujitsu Limited

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
77© 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

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✓ 複数フロアをまたいだルートの最適化も実現

最大で移動距離を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。
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

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A011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✓ 突発的に発生する作業にも対応

要員計画

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、協業を開始
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

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
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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
16© 2022 Fujitsu Limited

医療事例
病院経営の最優先事項である手術室の稼働率向上に貢献✓

過去の手術実績、フォーキャスト、手術室/各種機材等のリソース情報及びその他条件に応じ、数か月分の手術スケジューリングを最適化✓

スケジューリング作業時間の大幅な短縮 (1時間以下）
及び稼働率向上を実現✓

様々な想定シナリオでシミュレーションすることにより、設備投資の効果予測にも活用可能
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設備稼働最適化© 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✓ 信号機の制御を最適化し、交通流を改善✓ 35の交差点のある地区全体では、信号機の点灯パターンの₃₅組合せの総数は10 通りで総当たり計算により解を求めることは事実上不可能、デジタルアニーラを活用✓ 交通渋滞緩和、CO₂削減に貢献し、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
18© 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
19© 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

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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© 2022 Fujitsu Limited

Thank you
デジタルアニーラ公開サイト
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