2024年度未踏ターゲット事業(量子コンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)採択プロジェクト概要（山下・阿部PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 田村 亮（国立研究開発法人 物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター チームリーダー／東京大学 大学院新領域創成科学研究科 講師）

2．採択者氏名

• 山下 将司（株式会社リクルート）
• 阿部 哲郎（慶應義塾大学 大学院理工学研究科）

3．採択金額

• 3,780,000円

4．プロジェクト名

• 機械学習を用いた次元圧縮&QUBO構築によるアニーリングマシン向け計算補助ミドルウェアの開発

5．応募部門

• ベーシック部門

6．応募枠

• 通常枠

7．関連Webサイト

• なし

8．申請プロジェクト概要

現代社会において組合せ最適化問題の重要性が高まっている．この組合せ最適化問題の（準）最適解を高効率に獲得できると期待されているマシンがアニーリングマシンである．しかし，このアニーリングマシンの利用には専門的な知識や経験が要求されるため，研究領域に限られた利用が多いという課題が存在する．現代社会が抱える様々な課題を解決するにはアニーリングマシン利用者の幅を拡大することでアニーリングマシンの社会実装を加速し，新たな計算技術の発展を促す必要があると考えた．本プロジェクトではアニーリングマシン利用者の幅を拡大することを目的とする．そして，機械学習を用いた次元圧縮と自動モデル設計によるアニーリングマシン向け計算補助ミドルウェアの開発を行う．本ミドルウェアでは次元圧縮によるサイズ縮小がアニーリングマシンの性能向上を促し，自動モデル設計によってアニーリングマシンの取り扱いやすさが向上されると期待できる．

9．採択理由

目的関数が定義できればどんな問題でも解けるというアルゴリズムは非常に魅力的な提案である．プログラムを作成することは可能であると感じられ，実現性は高いと感じる．アルゴリズムがワークする問題，ワークしない問題がある手法であると感じられるため，対象とする良い問題を見つけることが重要だろう．アニーリングマシンの新たなる利用法を提案できるポテンシャルを秘めており，ぜひ採択すべき課題と感じる．