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2020.4.02 -  イベント

三菱地所との共同プロジェクト事例からみる、業務最適化セミナーを4/21(火)にオンライン開催

車両数約59%減の効果を検証!
AIと量子コンピュータ活用による「廃棄物収集ルート最適化」事例を解説

AIと量子コンピュータを搭載したクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」を開発・提供する株式会社グルーヴノーツは、車両数約59%減/CO2排出量約57%減の効果を確認した「廃棄物収集ルート最適化」事例をもとに、①データ統合・分析と可視化、②AIによる未来予測、③量子コンピュータを活用した組合せ最適化を実現するソリューションを紹介するオンラインセミナーを、2020年4月21日(火)16:00から開催します。

三菱地所との共同プロジェクト事例からみる、業務最適化セミナー

量子コンピュータで「量子超越性」が実証された−−今、世界で最も注目を集める先端技術として量子コンピュータが存在感を示しています。量子コンピュータの中でも量子ゲート方式は、夢のマシンと称されるように技術的な側面で実用化までにはまだ先が長いといわれています。一方で、すでに高い性能を持ち、実業務における課題解決の手段として有用性が確認されているのは、量子アニーリング方式の量子コンピュータです。

量子アニーリング方式は、膨大な組み合わせパターンの中から最適解を高速かつ高精度に探索することに特化したテクノロジーです。グルーヴノーツは世界に先駆け、量子アニーリングを活用して、この「組合せ最適化問題」に対応する商用サービス『MAGELLAN BLOCKS 組合せ最適化ソリューション』を展開。三菱地所株式会社との共同プロジェクトでは、東京・丸の内の街を対象に、組合せ最適化ソリューションを活用した「廃棄物収集ルート最適化」検証を実施し、その効果を確認しました。

今日のロジスティクスが抱える大きな課題には、物流事業者だけではなく荷主企業、例えば資材調達から出荷までを行うメーカーや商社、卸・小売、倉庫等の輸配送等においても、人材不足や労働環境劣化、コスト高騰等で社会問題化される重大局面をいかに乗り越えていくか、があります。

その方法の一つとして挙げられるのは、サービスの質を維持・向上した上でリソースの無駄を省き、効率・効果的な配送を構築すること−−解決の糸口は、どの車両・モノ・人が、どの場所を、どのような順番・経路で移動すればよいかという「ルート最適化」や「積載の最適化」の実現にあります。

本セミナーでは、三菱地所株式会社との「廃棄物収集ルート最適化」事例の成果を具体的に解説するとともに、AIによる需要予測から量子コンピュータによる組合せ最適化問題を解決する「MAGELLAN BLOCKS」の活用方法や、ロジスティクスにおける「積載の最適化」や「ルート最適化」等の業務最適化へ向けたアプローチ方法等をご紹介します。

 

「業務最適化セミナー」開催概要

  • 日時:2020年4月21日(火)​ 16:00〜16:45
  • 会場:オンライン配信(視聴方法はメールにてご案内いたします)
  • 参加費:無料(事前登録制)
  • 対象:自社の業務で量子コンピュータの活用をご検討中の方
  • 主催:株式会社グルーヴノーツ
  • 協力:丸の内データコンソーシアム(※)
  • イベントページhttps://www.magellanic-clouds.com/blocks/event/20200421-2/

 


【お問い合わせ】
株式会社グルーヴノーツ
広報担当:金田
pr@groovenauts.jp

 

※丸の内データコンソーシアムについて
三菱地所株式会社と富士通株式会社が、2019年9月12日(木)に設立した、データ活用を通じて街や社会における新たな価値や新たな事業の創出を目指すコンソソーシアム。当コンソーシアムに参画した企業・組織が、アイデア創出からフィールド検証まで一貫して取り組めるよう、ワークショップやセミナーなどを開催するとともに、データ流通・利活用基盤の提供や、データ分析支援を行うデータサイエンティストによる支援を行い、あわせて実証実験や新ビジネス創出を支えるため多様な企業とのチャネルを提供。

株式会社グルーヴノーツについて
グルーヴノーツは、ビジネス現場で活用できる人工知能(AI)を目指して、クラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」の開発やAI活用コンサルティングを行う、福岡発のテクノロジーカンパニーです。世界で初めて、量子コンピューティング技術の商用サービス化に成功。独自開発したAI(機械学習・深層学習)と量子コンピュータを搭載した「MAGELLAN BLOCKS」は、数値/画像/文書等の様々なデータをもとに、AIの高精度な予測と、量子コンピュータの組合せ最適化によって、複雑なビジネス課題に対して解を導き出すことが可能です。