量子計算と数理最適化で、製造や物流の計画を組み立てる
量子計算・量子インスパイアード技術と数理最適化を組み合わせ、製造・物流などの複雑な計画や組合せ問題を解くソフトウェアとソリューション。
研究発の技術 量子計算 量子アニーリング 量子インスパイアード 数理最適化 組合せ最適化 量子・古典ハイブリッド計算
実用化の段階
研究実証販売
カインズ向け配送システムは2025年7月から21店舗で実運用され、ロームグループ工場でも前工程の最適化システムが2026年1月から稼働していると公表されている。
5製品
6提携・顧客
2特許
4出資者
しくみ
解こうとしている課題
製造・物流などで、変化する需要、多数の制約、設備や人員の制限を考慮した計画づくりは複雑で、担当者の経験に依存しやすい。大規模な組合せ問題を実務データで解き、計画作成や設備稼働の無駄を減らすことを目指す。
どう動くか
現場のデータや制約を数理モデルに変換し、量子アニーリングなどの計算手法と古典計算を組み合わせて候補を探索する。QANMLは計算効率化アルゴリズムを搭載し、変数削減、問題分割、探索改善などで大規模問題に対応する。量子計算に適したデータの評価・補完にはQLEANSERを用いる。早稲田大学発の研究成果を基盤に、慶應義塾大学との研究も活用している。
できるようになること
同社・顧客の公表事例では、半導体製造のEDS工程でセットアップ時のロスを従来比40％削減、前工程の生産効率を3％向上。カインズの配送では必要車両を21台から15台に集約した。計画立案の自動化や設備・車両の稼働改善を通じ、製造や物流の生産性向上を目指す。
技術の出自：早稲田大学 基幹理工学研究科・情報工学／情報理工分野の研究成果。慶應義塾大学 理工学部・量子計算、量子アニーリング、数理最適化分野との共同研究。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 半導体製造の生産計画・工程最適化
- 小売の共同配送・配送ルート最適化
- 物流・サプライチェーン設計
- 公共施設予約の調整
- 素材・構造探索
- 金融・マーケティングなどの最適化
- 量子計算向けデータ品質評価・補完
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
2026-09
海外
カナダ：早稲田大学との共同研究成果を、トロント開催のIEEE Quantum Computing and Engineering 2026（QCE26）で発表した旨を公式サイトが掲載。 出典
2024-09
助成
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「量子・古典ハイブリッド技術のサイバー・フィジカル開発事業「半導体製造業最適化のための量子・古典アプリケーションの研究開発」」 出典（Gビズインフォ）
提携先・顧客
特許
主な分野量子計算・最適化、配送ルート・物流システム、ユーザー特性に応じたウェブページ表示制御
会社の規模
大学との関係
出資者（公開情報で確認できた4社）
銀行・金融機関系 2大学系（大学VC・大学） 2
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。