未踏ターゲット事業：2021年度採択プロジェクト概要（越智PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 棚橋 耕太郎（株式会社リクルートコミュニケーションズ リードエンジニア）

2．採択者氏名

• 越智 優真（木更津工業高等専門学校 情報工学科 1年生）

3．採択金額

• 1,000,000円

4．プロジェクト名

• 組合せ最適化問題とQBoostを融合させた汎用機械学習モデルの開発

5．応募枠

• 通常枠

6．関連Webサイト

• なし

7．申請プロジェクト概要

現在、アニーリングマシンを用いた機械学習モデルであるQBoostの研究が進められているが、まだ特徴抽出が不十分であるなど、改善する余地が大いにある。しかしながら、アニーリングを用いた機械学習の手法は既存の手法とは異なる特徴の獲得や、エッジデバイスにおける軽量モデルの運用が期待されている。

本プロジェクトの目的は、QBoostにニューラルネットワーク（NN）の考え方を適用させ、より軽量でシンプルな機械学習モデルを開発することである。これを通じて、より軽く、使いやすい機械学習モデルが実現する。また、作成したライブラリをオープンソースで公開し、様々な人に使ってもらう予定である。

8．採択理由

すでに無料で利用できるアニーリングマシンの環境を利用することで提案手法の一部を実装して精度の検証なども行なっており、提案プロジェクトに対する積極性がとても高いと感じる。また、様々なデータ分析や最適化のコンペなどに参加して、高い実績も出しており、データ分析やソフトウェア開発に関するスキルも高いと感じる。

提案している手法についても、QBoostをベースに、より現代的で実用的な手法を取り入れて改良する方法を提案しており、非常に未踏性が高いと感じる。

未踏期間中にはより大規模なアニーリングマシンを利用することが可能なため、モデル作成の幅が広がり、よりオリジナリティの高い手法が開発されることが期待できる。