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開発す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）拡大画像表示
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ー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。量子アニーリングマシンとして、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リ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。
