利用仿量子计算机从无数选项中寻找最优解（组合最优化问题）的应用正在扩大。NEC已将其导入一直依赖熟练员工经验的生产现场，将制定生产计划所需的时间减少至了十分之一左右。这将有助于构建在虚拟空间中再现现实世界的“数字孪生（Digital Twin）”技术。预计到2050年左右，还有望帮助解决灾害对策和城市开发等社会课题。
“制定符合条件的生产计划几乎不可能”。NEC旗下的制造子公司NEC Platforms福岛事业所（福岛市）的老员工非常伤脑筋地说道。在制造印刷电路板的生产线上，总是有数百种订单，一天需生产30多个品种。
每次更换品类时，都需要停止生产线并更改大量工具和设置。由于新冠疫情导致供应链（供应网）陷入混乱等，制定生产计划的难度逐年增大。
该公司在日本的4个工厂中，分别有1～2名熟练工人每天花1～2小时来制定最佳生产计划，但由于复杂程度的增加，“已经不知道什么是正解了”（生产线负责人）。
NEC子公司的生产线导入了仿量子计算机技术
为此，3月份NEC Platforms在其4个工厂导入了NEC开发的仿量子计算机。使用专门针对组合问题的仿量子技术，可从传统计算机难以计算的庞大组合中寻找出最优解。
由于需要训练的数据量较少，难以导入人工智能（AI）的生产现场也能利用。在构建系统时，考虑了有限工具的使用不会与其他生产线重叠等复杂条件。“可能的组合数为‘4×10的30次方’。这是一个天文数字，所以至今为止我们只能依靠经验丰富的工人”（NEC量子计算事业统括部长泓宏优先生）。
通过导入该技术，品种变更作业所需的时间减半，运转率提高了15%，制定计划所需的时间也削减至十分之一左右。“可以制定第二最佳方案也是一大优点”（泓先生）
例如，即使没有满足指定条件的最佳方案，也可以提出如只在短时间内延长工厂的运转时间便能解决的“灵活的提案”。未来，计划在NEC Platforms的泰国工厂导入该系统。
2022年4月，公司成立了开拓应用案例的部门，不仅是仿量子技术，还结合AI和经典计算技术等，探索了活用的案例。一家提供机械维修服务的子公司在将其导入卡车配送计划后成功缩短了计划时间。部门成立大约一年的时间，共接到了约120家外部公司的咨询。目前正在计划将该系统导入到包括制造业和物流业和金融在内的广泛行业。
富士通和日立制作所等公司也在推进使用仿量子计算提出最佳组合的技术。未来，在虚拟空间中再现现实世界的“数字孪生”技术普及后，在短时间内重复模拟将成为可能。同时，如果能够找到最优解的技术知识逐渐聚集起来，将有望活用于整个公司的长期经营决策以及灾害应对等社会课题。
特化型是日本企业的强项
组合最优化问题的一个代表性示例是销售人员在访问多个城市时，寻找最短路线的“旅行推销员问题”，若有5个目的地，则有12条路线，若有10个目的地，则约有18万条路线，若有20个目的地，则会产生超过京（京为1万亿的1万倍）的组合数。对于被认为花费数亿年都无法解决的问题，仿量子计算成为了打开突破口的契机。
在预计将对产业界产生重大影响的量子计算机方面，美国等领先一步，但日本企业一直致力于用“模仿”的方法处理专门针对组合问题的计算技术。如富士通早早实现商业化等，在制造业、物流、金融等领域的活用案例探索已取得了进展。并在实际的商务现场中也开始应用。
该技术还有望用于解决新药候选物质的分子结构和股票交易品种的构成等组合问题，但“在导入实际的商务现场时，还需要详细的听取和讨论”（NEC的泓先生）。随着全球开发量子计算机的竞争不断加剧，日本企业如果能通过仿量子积累“经验值”，从长远来看将是一个很大的优势。
日文：水口二季、《日经产业新闻》、2023/6/30
中文：JST客观日本编辑部
