[事例ニュース]

2026年1月14日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　車載コンピュータ（ECU）の設計・開発プロセスのひとつが、ECUに接続するコネクタピンの配置設計である。100ピンの端子配列において、理論上9.3×10の157乗通りの膨大な組み合わせになる。このため、配置検討にかかる時間の長期化や属人化が課題だった。

　今回、トヨタ自動車のECUを対象に、トヨタ自動車の知見、トヨタシステムズの知見、富士通の量子着想技術「デジタルアニーラ」およびAIを活用し、コネクタピンの最適な配置を自動で算出する仕組みを構築した（図1）。

図1：量子着想技術でECUコネクタピンの適切な配置設計を算出する取り組みの概要（出典：トヨタシステムズ、富士通）
拡大画像表示

　具体的には、熟練技術者のノウハウを基に決めていたコネクタピンの配置パターンと評価をスコア化した情報をAIモデルに学習させ、AIモデルを数式情報に変換してデジタルアニーラで高速に計算する。

　この結果、従来手法に比べて20倍以上に設計を高速化することに成功したという。2025年5月からトヨタ自動車の量産ECUを対象に、従来手法と並行して実業務に適用している。今後、適用範囲を広げる。

大規模な組み合わせ最適化問題を高速に計算

　なお、デジタルアニーラは“組み合わせ最適化問題”を高速に解く計算機のアーキテクチャ。デジタル回路の利点（高い設計自由度やノイズ耐性）と、量子現象に着想を得た高速性を併せ持つ。現行の量子アニーリングマシンでは扱えない大規模な問題も解けるとしている（関連記事：富士通研究所、100万通りの組み合わせ最適化問題をデジタルアニーラで解く並列探索技術を開発）。

　トヨタ自動車は、自動車の生産順序を最適化する用途にも量子着想技術を活用している（関連記事：自動車の生産順序を量子着想技術で導出─トヨタ、新車両生産指示システムを堤工場で稼働）。また、自動車製造部品の物流ネットワークを最適化する実証も行っている（関連記事：トヨタシステムズ、自動車部品の配送ルートをデジタルアニーラで算出、コストを2～5%削減可能）。