株式会社Quanmatic（クオンマティク）

市場課題｜生産と配送の段取りは決めにくい

手作業では待ち時間が増える

工場の生産順序や配送ルートを手作業で組むと、装置の待ち時間が積み上がりやすくなります。装置や車両、納期の条件が絡み合うため、選びうる組み合わせの数は人手で見渡せる範囲を超える規模だからです。経験にもとづく計画では需要の変動へ組み替えが利かず、余分な車両を抱えたままになります。

計画の対象が増え計算が長引く

扱う対象が増えるほど、計画を求める計算の時間は急速に伸びます。変数が増えると探索の範囲が指数的に広がるため、数理計画ソルバー（最適化問題を解く汎用の計算ソフト）でも答えが出るまで時間がかかりやすいからです。現場の状況は刻々と変わるので、計算が終わる頃には前提が古くなり、立てた計画をそのまま使いにくくなります。

他にも、業務の条件を数式へ書き換える定式化の難しさ、計算機ごとに異なる制約への対応の負担、現場のデータに残る欠けや誤り、といった課題があるといわれています。

FrontJournalの解説

• 組合せ最適化多数の候補の中から、制約条件を満たしつつ目的の値が最も良くなる組み合わせを選ぶ問題を指す。対象が1つ増えるごとに候補は掛け算で増えるため、すべてを試す方法では現実的な時間で解き切れない。

Quanmaticの強み｜「組合せ最適化」を研究

人手の比較を数式に置き換える

人手で組む生産計画では、選びうる組み合わせを一つずつ比べられないため、より良い案を見落としがちです。

そこで同社が用いるのは、解きたい問題をイジングモデル（2つの状態しか取らない変数が互いに影響しあう物理の模型）へ書き換え、アニーリング式の量子計算機で解く方法です。0と1の変数で書き表す形式はQUBO（二次制約なし二値最適化）と呼ばれ、両者は変数の置き換えで移り合います。変数の結びつきを係数で与えれば、装置も車両も同じ形に揃います。解を効率よく探すのは、汎用ソフトウェア「QANML」（量子計算を効率化するアルゴリズム群）です。業種ごとに解き方を組み直す手間が要らなくなります。

分割と反復で大規模問題も解く

アニーリング式の計算機は一度に扱えるビット数に限りがあり、変数の多い問題はそのまま載せにくいという制約があります。

同社が「QANML」に搭載した「リボアニーリング法」は、問題の分割と自動反復で部分の解を全体の解へ組み上げます。これにより、100万ビット（変数の個数にあたる単位）規模まで扱えます。得られるのは最適解そのものではなく、実用に足る良い解です。50万ビット規模では、従来の解き方と比べて解の精度が5〜10%高まる見込みです。データの解析を担う「QLEANSER」や計算基盤「QUPIT」（計算の実行基盤）と組み合わせると、現場は状況に合わせて計画を立て直すことができるようになります。

FrontJournalの解説

• アニーリング金属を熱してゆっくり冷ますと結晶の乱れが整う現象になぞらえた計算手法を指す。多数の変数の状態を少しずつ変えながらエネルギーの低い状態を探し、組合せ最適化のより良い解へ近づける。

組合せ最適化の未来｜生産と配送の段取りが変わる

半導体の生産計画で稼働

同社の最適化技術は、半導体の製造ラインで稼働しています。同社とロームは2023年からEDS工程（チップの電気特性を調べる検査）の最適化に取り組み、段取り替えのロスを40%削減しました。この成果を土台に、ロームのグループ会社ラピスセミコンダクタの宮崎工場では、2026年1月からシステムが動いています。ロットと装置の処理順序を計算で決め直し、人待ちや物待ちの時間を削ることで、生産効率は3%向上しました。

物流と行政の業務へ広がる

物流と行政の業務でも、運用と実証がすでに始まっています。「CAINZお届け便」（カインズの自宅配送サービス）では、2025年7月から量子計算による配送計画が本格運用に入り、近隣店舗で車両を共有する形へ切り替えたことで、必要な車両は21台から15台へ減りました。川崎市では屋内スポーツ施設の予約調整に用いられ、約1カ月かかった割り当て業務が1週間に短縮されています。2026年7月にはオプティマインドと提携し、輸配送領域の高度化に取り組んでいます。

意思決定手法の普及を目指す

同社が掲げるのは、大規模計算と業務知識を組み合わせた新しい意思決定手法を確立し、普及させることです。適用先は製造や物流にとどまらず、研究開発の素材の探索や広告配信の設計にも広がっています。同社は三井住友銀行などと、アプリの広告分析に量子計算を用いる実証にも取り組みました。計算機の進歩に合わせて扱える問題の規模を広げ、経験に委ねられてきた計画業務を計算で支える姿を目指しています。

会社概要｜Quanmaticの事業内容

早稲田大学の研究から創業

株式会社Quanmaticは、2022年10月に東京都で設立されました。創業の中心となったのは、量子計算のアルゴリズムを研究する早稲田大学の戸川望教授です。研究室で培ったアルゴリズムの知見を産業の現場へ届けるために設立された会社です。同教授がCSO（最高科学責任者）、慶應義塾大学の田中宗准教授がCTO、武笠陽介氏がCPOを務めています。初代の代表取締役CEOには古賀純隆氏が就き、2026年4月には田中大輔氏が就任しました。

NEDOと川崎市の事業に採択

同社は、国と自治体の事業に相次いで採択されています。NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／人材育成」では早稲田大学との共同提案が採択されました。同社が運営するのは、高度量子人材育成プログラム「TAQUMI」です。2026年8月には「令和8年度 量子実証 川崎モデル創出事業」に採択され、新たに道路の維持補修を含む割り当て業務の実証へ広げます。2026年3月には「第11回 JEITAベンチャー賞」を受賞しました。

シリーズAで5.3億円を調達

同社は2024年10月、シリーズAラウンドで総額5.3億円の資金調達を実施しました。引受先は、東京大学エッジキャピタルパートナーズ、早稲田大学ベンチャーズ、JPインベストメント、SMBCベンチャーキャピタルの4社です。2023年2月には、早稲田大学ベンチャーズなどを引受先とするシード調達も完了しています。調達した資金は、量子計算とAI・数理最適化を用いたソリューション開発の加速に充てられています。

編集後記｜FrontJournal編集部より

量子コンピュータをめぐる話題は、しばしば計算機そのものの性能に集まります。しかしQuanmaticが向き合うのは、目の前の業務をどう数式へ置き換え、いまある計算機で解き切るかという現場側の問題です。半導体工場のロットの並べ方も、車両の割り当ても、書き換えれば同じ形の問題になる、という発想が面白いところです。

価値の核心は、単なる高速な計算ではなく、経験を土台にしてきた計画づくりを計算で支え直す点にあります。生産効率は3%、配送車両は21台から15台へ、調整期間は1カ月から1週間へ。いずれも毎日繰り返される業務で積み上がる差です。量子技術の実装が足元の工程から始まっていることを示す実例だといえます。

計算が担う範囲が広がったとき、現場の仕事はどこまで軽くなるのか。今後の展開を注視したいところです。

FrontJournal編集部

出典：経済産業省 大学発ベンチャーデータベース2026

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