QX 量子コンピューティングが製造業の生産管理を変える「最適化問題の高速解決がもたらす効果」

Miki

2023年12月5日

製造業は、生産管理という重要な業務において、QX 量子コンピューティングの技術を活用することで、大きな効率化やコスト削減、品質向上などのメリットを得ることができると期待されている。量子コンピューティングとは、量子力学の原理を利用して、従来のコンピューターでは困難な計算を高速に行うことができる技術である。特に、最適な解を膨大な組み合わせの中から求める「最適化問題」に強みを発揮すると言われている。

製造業の生産管理における最適化問題とは

製造業の生産管理とは、製品を効率的に生産するための業務全般を指す言葉である。具体的には、生産計画の策定、受注管理、発注管理、在庫管理、製造管理、工程管理、外注管理、進捗管理、品質管理などの業務が含まれる12。生産管理の目的は、「品質の良いモノを（Q）、原価を抑えて（C）、短納期で作る（D）」ことである。

生産管理においては、様々な制約や目標が存在する。例えば、以下のようなものである。

製品の種類や数量や納期などの顧客の要望に応えること
製造に必要な材料や部品や設備や人員などの資源の有効活用すること
製品の品質や安全性を確保すること
製造コストや在庫コストや廃棄コストなどを最小化すること
製造プロセスや作業手順や配送経路などを最適化すること

これらの制約や目標を満たすためには、多くの決定や選択を行う必要がある。例えば、以下のようなものである。

どの製品を、いつ、どれだけ、どのように生産するか
どの材料や部品を、いつ、どこから、どれだけ、いくらで調達するか
どの設備や人員を、いつ、どの工程に、どれだけ、どのように投入するか
どの製品を、いつ、どこに、どれだけ、どのように在庫するか
どの製品を、いつ、どこに、どれだけ、どのように出荷するか

これらの決定や選択は、複数の要素や条件が関係し合い、互いに影響し合う。そのため、最適な解を求めることは、非常に困難で時間のかかる問題となる。これらの問題は、一般に「最適化問題」と呼ばれる。

量子コンピューティングが最適化問題を高速に解決する仕組み

最適化問題を解くためには、従来のコンピューターでは、以下のような方法が用いられる。

全探索法：すべての可能な組み合わせを一つずつ試して、最適なものを探す方法
近似解法：完全な最適解ではなく、ある程度の誤差を許容して、近似的な解を求める方法
ヒューリスティック法：経験や直感に基づいて、効率的に解を探す方法

しかし、これらの方法には、それぞれ問題点がある。全探索法は、組み合わせの数が多くなると、計算時間が指数的に増加し、現実的な時間内に解を得ることができない。近似解法は、計算時間を短縮できるが、最適解との誤差が大きくなる可能性がある。ヒューリスティック法は、計算時間や誤差を抑えることができるが、最適解を保証できないし、適切なヒューリスティックを見つけることが難しい。

ここで、量子コンピューティングの技術が注目されている。量子コンピューティングとは、量子力学の原理を利用して、従来のコンピューターでは困難な計算を高速に行うことができる技術である。量子コンピューティングでは、ビットの代わりに量子ビットと呼ばれる情報の単位を用いる。量子ビットは、0と1の状態を同時にとることができる「重ね合わせ」という性質を持つ。これにより、量子コンピューターは、従来のコンピューターと比べて、多くの情報を同時に処理することができる。

特に、最適化問題に強みを発揮すると言われているのが、「量子アニーリング」という技術である。量子アニーリングとは、最適化問題をエネルギーの最小値を求める問題に変換し、量子ビットの重ね合わせや「トンネル効果」という性質を利用して、効率的に最小エネルギー状態を探索する技術である。

量子アニーリングは、従来のコンピューターでは解けないような大規模な最適化問題を、短時間で解くことができると期待されている。