同プロジェクトは、経済産業省が推進するロボットフレンドリーな環境を実現するための研究開発事業「令和2年度　革新的ロボット研究開発等基盤構築事業」に採択。同事業においてキユーピーとグルーヴノーツが協働し、今回のプロジェクトである「量子コンピュータによる高速シフト計算検討」、ならびに「AIによる需要予測と協調領域データレイク検討」に取り組んでいく。

シフト計画を作成するには、本人の労働条件や休暇希望、製造ラインごとに求められる人数・スキル要件、勤務間隔、人件費、人と人の相性など、様々な条件を考慮する必要がある。こうした多くの条件を満たした上で、様々にある組み合わせパターンの中から最適な答えを解く問題は「組合せ最適化問題」といわれ、組合せ最適化問題を解決するテクノロジーが、量子コンピューティング技術の中で「イジングマシン」といわれる。

グルーヴノーツは、イジングマシンを活用して業務上の様々な組合せ最適化問題を解くモデルやアプリケーションを独自に開発し、「MAGELLAN BLOCKS」として提供。「MAGELLAN BLOCKS」の活用により、シフト最適化や製造順序最適化、物流最適化など、企業が抱える組合せ最適化の実問題を解くことに成功した。

これまでキユーピーとグルーヴノーツが行った実証実験では、「MAGELLAN BLOCKS」のイジングモデルでシフトを作成したところ、例えば熟練のシフト作成者が30分かけて作成したシフト表と比べて、遜色なく実運用で使える結果をわずか1秒で示すなど、イジングマシン活用の効果が確認されている。これにより、従来は複雑すぎて考慮しきれなかった条件や、従業員が求める新しい働き方の要件、新型コロナウイルス対策として密集を回避した配置基準などを加味。働く人にやさしく最適なシフト作成が可能になると期待される。また、同事業として、人とロボットの共存を考慮したシフトおよび製造順序の最適化に向けた取り組み検討を進める。

さらに、「MAGELLAN BLOCKS」のイジングモデルによる最適化と、AIによる需要予測を組み合わせて活用することで、日々の需要量に応じた製造計画の策定から、製造順序の最適化、シフト最適化、食品用コンテナの積み付けの最適化、物流の最適化など、工場全体の最適生産体制の構築に向けた支援が可能になると考えられている。

今後はさらに両者で、量子コンピューティング技術やAIを活用して、工場内の様々な課題に取り組み、取り組んだ成果を食品業界モデルとしてソリューション展開していく。