国内の豪雪地帯では、地域住民の生活維持のために冬季の除雪作業が不可欠だが、除雪作業員の高齢化や熟練作業員の減少、地方自治体の財政状況の悪化、気候変動による記録的な降雪の増加などにより、多くの自治体において持続可能な除雪体制の維持が課題になっている。一方、作業員の熟練度や沿道環境、除雪車の能力や台数の制約など複雑な条件により、除雪作業は最適解の探索が難しいという課題があった。
両社は2022年2月より、豪雪地帯の自治体におけるGPSデータなどに基づく除雪車の稼働実績、作業員や除雪業者の作業実績、除雪機械の性能、道路の状況、気象条件などをデータとして揃え、除雪実態の定量分析・可視化を行い、除雪作業に影響を与える要素を特定する。この結果に基づき、データ解析技術やAI、量子アニーリング技術などの活用可能性について検討を行い、除雪車の最適ルートを導き出すなどの持続可能な除雪作業の提案を行う。
また、除雪作業の効率化によるCO2削減を通じた地球環境改善への貢献も目指す。これらの検討には、日本工営の除雪関連検討を含むインフラ管理やデータ分析に関する経験および知見と、グルーヴノーツのビッグデータやAI、量子コンピュータを活用できるクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」を利用する。
※ 量子アニーリング：組み合わせ最適化問題を解くことを主な目的として開発された、量子力学を用いた計算手法の一種。
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