1.コース概要
（１）量子コンピューティングを取り巻く状況
（２）組合せ最適化問題と量子コンピューティング
（３）DX推進とその中心である”データ利活用"と量子アニーリング

2.量子コンピュータとは
（１）量子コンピュータ概要
　　（イ）量子コンピュータが期待される背景
　　（ロ）量子コンピュータの特性/特徴
　　（ハ）量子コンピュータの市場動向と応用事例

3.量子・AIハイブリッド技術
（１）量子コンピュータ
（２）組合せ最適化問題
（３）量子アニーリング
（４）回帰分析（機械学習）
（５）量子アニーリングマシン演習（交通最適化に関するワークショップ）

4.量子・AIハイブリッド演習
（１）量子・AIハイブリッド技術に関する実践的内容（QUBO定式化演習）

5.ビジネス分析手法の説明
（１）量子・AIハイブリッド技術適用のためのビジネス分析
　　（イ）ビジネスのシステム化プロセス全体像と量子技術活用のポイント
　　（ロ）システム化企画プロセス
　　（ハ）業務課題の洗い出し

6.量子アニーリングで組合せ最適化問題を解く演習
（１）シフトスケジュール問題を題材とした求解の実践
　　（イ）量子アニーリングで問題を解く流れ
　　（ロ）問題設定
　　（ハ）QUBO問題としてモデル化および定式化
　　（ニ）量子アニーリングマシンで計算（プログラミング）
　　（ホ）パラメータチューニング
　　（へ）離散問題における列生成により解く方法

7.まとめ

　※量子コンピュータの技術は日々進化している点を踏まえ、カリキュラム内容に一部変更が発生する可能性があります。

≪担当予定講師≫
　　BIPROGY株式会社 武田 浩安　　他