Googleやリクルートが取り組む理由--量子アニーリング理論の可能性(3)

吉澤亨史 山田竜司 (編集部) 2016年09月09日 07時00分

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

 最先端技術である量子コンピュータ「D-Wave」が注目を集めているが、根本にあるのは「量子アニーリング」理論だ。量子アニーリングは、どんな組み合わせが最適かを計算する「組み合わせ最適化問題」の解法の1つとして研究されているものである。その可能性について、京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻助教、大関真之氏と、早稲田大学高等研究所助教である田中宗氏が語った。今回は3回目(第1回)(第2回)。

--量子アニーリングの計算手法を使った、企業に対する事例を教えてください。

田中氏 リクルートコミュニケーションズとの共同研究を例にご紹介します。例えば、顧客の行動情報をもとによりよい提案をすること、いわゆるマッチングです。行動情報の解析に組み合わせ最適化問題があります。量子アニーリングをソフトウェア実装し、古典コンピュータを使って組み合わせ最適化問題を解きました。

 この成果は、量子アニーリングに関する唯一の世界的な国際会議「Adiabatic Quantum Computing」がこの6月にGoogle LAで開催されたので、そこで研究結果を発表しました。

 アドテクノロジの分野では、ウェブ上の顧客の膨大な行動履歴をもとに、組み合わせ最適化問題を解くことにより、効果的で効率の良い広告を配信することが大事な課題です。例えば、顧客がたくさんいるときに、その行動履歴や顧客の属性などから顧客をグループ分けする、いわばクラスタに分類します。ここに組み合わせ最適化問題があります。たとえば、こういうカテゴリの人にはこういう広告を提案した方がいいといった分類を、量子アニーリングを用いたデータ分析により発見するという感じです。

--今後どのように進んでいくのでしょうか。

田中氏 現段階で、量子アニーリングを本当の意味で産業応用したというわけではありません。そこまでは何段階も必要です。事例を他のさまざまな業種の方々との共同研究を通じて発表し、産業界に紹介している段階です。

 私がもともと2009年くらいから取り組んでいる量子アニーリングを機械学習、クラスタ分析に適用するという研究では、データの数が1000個程度でした。しかし産業応用の実用に耐えるためには、はるかに膨大なデータを取り扱う必要があります。現段階では、そうしたデータに対してもきちんとデータ処理が可能であるかを検証している段階です。量子アニーリングを使った方法が別の方法に比べて優位であるという結果はいくつかの事例で確認しています。


Adiabatic Quantum Computingの会場となった量子コンピュータを制作中のGoogle(サンタバーバラ)のロゴ。量子力学の特徴的な記法で表されている(大関真之氏提供)

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

この記事を読んだ方に

関連ホワイトペーパー

SpecialPR

連載

CIO
研究現場から見たAI
Fintechの正体
米ZDNet編集長Larryの独り言
大木豊成「仕事で使うアップルのトリセツ」
山本雅史「ハードから読み解くITトレンド放談」
田中克己「2020年のIT企業」
松岡功「一言もの申す」
松岡功「今週の明言」
内山悟志「IT部門はどこに向かうのか」
林 雅之「デジタル未来からの手紙」
谷川耕一「エンプラITならこれは知っとけ」
大河原克行「エンプラ徒然」
内製化とユーザー体験の関係
「プロジェクトマネジメント」の解き方
ITは「ひみつ道具」の夢を見る
セキュリティ
「企業セキュリティの歩き方」
「サイバーセキュリティ未来考」
「ネットワークセキュリティの要諦」
「セキュリティの論点」
スペシャル
課題解決のためのUI/UX
誰もが開発者になる時代 ~業務システム開発の現場を行く~
「Windows 10」法人導入の手引き
ソフトウェア開発パラダイムの進化
エンタープライズトレンド
10の事情
座談会@ZDNet
Dr.津田のクラウドトップガン対談
展望2017
Gartner Symposium
IBM World of Watson
de:code
Sapphire Now
VMworld
Microsoft WPC
HPE Discover
Oracle OpenWorld
Dell EMC World
AWS re:Invent
AWS Summit
PTC LiveWorx
より賢く活用するためのOSS最新動向
古賀政純「Dockerがもたらすビジネス変革」
中国ビジネス四方山話
ベトナムでビジネス
米株式動向
日本株展望
企業決算