トヨタシステムズ、自動車部品の物流ルートの最適化に量子コンピューティングを使う実証を実施

　トヨタシステムズが取り組んだのは、自動車製造に必要な部品の物流ネットワークを最適化するにあたり、量子コンピューターを適用することの実証実験。トラック数や総走行距離、仕分け作業などを含め、物流コストが小さくなるルートを量子コンピューティング技術で算出した。新たな物流ルートで試算した結果、約2～5%の物流コスト削減が見込めるという。

図1：300万以上の候補から最適なルートを算出する

　部品の仕入れ先から組み立て工場へ配送するまでの候補ルートは300万を超える。実証では、これら候補から、全体の物流コストが削減できる新たなルートを30分以内で計算できることを確認した。物流コストは、トラック数、総走行距離、荷物仕分けの作業量から算出している。従来の手法では、問題規模が大きくなると物流ルートの計算時間が膨大となり、手作業による調整が必要だった。

　量子コンピューティング技術には、組み合わせ最適化問題に適した「デジタルアニーラ」（富士通製）を採用した。富士通は、量子コンピューティングを実際の物流業務に適用するにあたり、富士通研究所が開発した「大規模問題求解技術」のほか、「大域的探索技術」と「動的多点探索技術」を組み込んだシステムを開発した（図2）。

図2：「デジタルアニーラ」に組み込んだ新たな技術

　トヨタシステムズは今後、今回蓄積した技術をもとに自動車業界における量子コンピューティングの利用を推進し、新しいモビリティサービスの創出や社会的課題の解決を目指す。