NECフィールディングは2022年2月16日、保守部品の配送効率向上に向けて、量子コンピューティング技術を活用した実証実験を開始したと発表した。カスタマーエンジニアの出動計画に合わせて、保守部品の配送計画を量子コンピューテイングで立案する。首都圏での部品配送について過去のデータをもとに試算した結果、配送車の削減や距離の短縮化などによって配送コストを3割程度削減できることを確認した。今後の現場適用に向けて検証を進めていく。
NECフィールディングは、保守対象の機器がユーザー先で故障した際、カスタマーエンジニア（CE）が拠点からユーザー先に出向いて保守作業を行っている（写真1）。首都圏で1日に発生する保守作業は数百件に上り、CEのスキルや到着時間をもとに作成した出動計画に沿って、交通事情を加味しながらパーツセンターから部品を配送している。
写真1：保守部品を積み込みパーツセンターに待機している配送車（出典：NECフィールディング）拡大画像表示
一方、オーダーは、緊急対応、定期保守、時間指定など、対応が異なるものが存在する。さらに、配送エリア、部品の種類とサイズ、トラックやバイクなどの配送手段の組み合わせは膨大になり、効率的な配送計画を立案できる人材が限られるといった課題を抱えている。
今回、保守部品の配送計画を量子コンピューテイングで立案する実証実験を、NECと共同で開始した。2022年2月に、現場での一部保守サービスに適用し、実証実験を開始した。首都圏での部品配送について過去のデータをもとに試算した結果、配送車の削減や距離の短縮化などによって配送コストを3割程度削減できることを確認した。来年度の本格導入に向けて、配送計画の精度向上と運用面の検証を進めていく。
なお、量子コンピューテイング技術として「NEC Vector Annealingサービス」を活用する。これにより、大規模な組み合わせ問題を高速に処理する。（関連記事：NEC、シミュレーテッドアニーリングのクラウドサービス「NEC Vector Annealingサービス」を開始）。
同サービスは、量子アニーリング処理に適した独自開発のアルゴリズムを組み込んだソフトウェアを、ベクトル型スーパーコンピュータ「SX-Aurora TSUBASA」上で動作させ、クラウドサービスとして提供するサービスである（関連記事：NEC、デジタル処理のアニーリングマシンをベクトル型スパコンで高速化、2020Q1にサービス提供）。
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