量子計算と古典計算を組み合わせ、製造や配送の計画を整える
量子アニーリングを中心に、組合せ最適化・機械学習・古典計算を組み合わせ、製造・物流などの複雑な計画や資源配分を最適化する技術。
株式会社シグマアイ 東北大学発 ／ 東京都 港区 ／ 2019年設立
研究発の技術 量子アニーリング 組合せ最適化 量子・古典ハイブリッド計算 機械学習 ブラックボックス最適化 製造DX
実用化の段階
研究実証販売
whis+は2021年に仙台市コールセンターへの提供開始が公表され、現在の公式サイトには複数の製品・サービスが掲載され、NEDOもSigsup OptimizerをSaaSとして展開すると記載しています。
6製品
6提携・顧客
2特許
2出資者
しくみ
解こうとしている課題
組合せが膨大で、制約も多い生産・配送・調達・在庫などの計画を、現場の条件や変更に合わせて効率よく作る課題。
どう動くか
配送先、設備、人員、時間などの条件を数式化し、組合せの候補から目的に合う解を探索します。量子アニーリングを割り当て問題に、古典的な最適化手法をスケジューリングに使うハイブリッド構成も開発。特許では、複雑なコスト関数をアニーリングマシンで扱う手法が確認できます。
できるようになること
製造や物流の計画作成・変更を効率化し、業務負担やコストの削減、稼働率や収益性の改善を支援すると説明されています。NEDOは製造工程計画、配送計画、調達、在庫管理への展開を挙げています。
技術の出自：東北大学大学院情報科学研究科の量子アニーリング・組合せ最適化分野を基盤とする大学発ベンチャー。技術の原理研究は東京工業大学の物性物理学分野にもつながる。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 製造工程計画・生産スケジューリング
- 製造サプライチェーンの資源配分・調達・在庫管理
- 物流の配車・配送計画、倉庫内作業計画
- 自治体の医療機関検索・コールセンター支援
- テレワーク時の勤務予定調整
- 材料・化合物探索と配合最適化
- 旅行代理店の営業・販売効率化
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
2 件 出典（Gビズインフォ）
Google Patentsと大学研究者情報を使い、株式会社シグマアイを出願人とする公報・登録案件を個別照合した件数。Gビズインフォは特許情報5件を表示するが、対象データの範囲は2013〜2022年の出願で、当該一覧から5件すべての公報詳細は確認できなかった。
主な分野組合せ最適化問題処理、量子アニーリングを用いる解探索・情報処理
大学との関係
出資者（公開情報で確認できた2社）
事業会社（CVCを含む） 1独立系VC 1
会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。