2024年 海外における「量子コンピュータ×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：67社×300枚付き）

【はじめに】

2024年がスタートして1カ月が経過しようとしているが、海外における「量子コンピュータ×ユースケース（事例）」の網羅的な探索＆分野セグメント別　抽出・整理・レポートに対する期待値や注目度は今まで以上に高まっている。 また、ユースケース毎に発表時期×有望度を測定し、ランキング化して欲しい、といった要望も頂いている。

ここ（直近）1年の間、日本よりは進んでいるであろう海外において、どのような「量子コンピュータ×ユースケース（事例）」が生まれているのか、将来のヒントとなる個別の重要且つ先端的な事例（ビジネスの種）を集めて欲しい・ユースケース毎に発表時期×有望度を測定し、ランキング化して欲しいなど、海外における「量子コンピュータ×ユースケース（公開事例）」について網羅的に調査＆レポート化して欲しい！といった声が高まっている。また、「量子コンピュータ」関連ビジネスを積極的に展開しようと計画しているベンダにとって、今後の新規市場・顧客開拓・営業提案・商品＆サービス開発に役立つ（活用価値が高い）ような「海外×量子コンピュータ×ユースケース（公開事例）」について、網羅的に深堀調査＆レポート化して欲しい！といった声も挙がっている。

こうした声を受けて、未来トレンド研究機構では急速に調査ニーズが高まっている“2024年 海外における「量子コンピュータ×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：67社×300枚付き） ” ～ 当該主要ベンダ（67社）を中心に、海外における「量子コンピュータ×ユースケース（公開事例）」の網羅的な調査を実施、「海外×量子コンピュータ×ユースケース（公開事例）」×「分野セグメント別」の徹底探索・抽出・整理≪合計67社×300件の「海外×量子コンピュータ×ユースケース（公開事例）」×全種類を網羅的に抽出・整理＆集計・グラフ化・発表時期×ユースケース毎に有望度をランキング化≫～”をレポート化することとなった。

この調査報告書が海外における「量子コンピュータ×ユースケース（事例）」に着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

I. 総括　編 P1

• 1）大分類＆集計・分析（合計300件の量子コンピュータ×ユースケース・事例を集計＆網羅的に体系化）P2
• 2）大分類＆集計・分析（％）（合計300件の量子コンピュータ×ユースケース・事例を集計＆網羅的に体系化）P3
• 3）企業別×量子コンピュータ×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜ 企業・団体別件数（67社）＞P4
• 4）企業別×量子コンピュータ×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜ 企業・団体別件数（67社）グラフ＞P5
• 5）企業別×量子コンピュータ×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜国別件数（18か国）・地域別件数（4地域） ＞P6
• 6）企業別×量子コンピュータ×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜国別件数（18か国）%＞ P7
• 7）企業別×量子コンピュータ×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜発表年度×進展度（5段階）＞P8
• 8）「量子コンピューティング」の定義① P9
• 9）「量子コンピューティング」の定義② P10
• 10）あとがき P11
• 11）「海外×量子コンピュータ×ユースケース・先進事例」一覧（300件）＊100％出典先も記載した P12

Ⅱ.参考資料（付録） 編（67社×300枚） ＊出典企業別×海外×量子コンピュータ×ユースケース（公開事例のみ）P1

1.交通 P2

• 1-1. ＜交通分野×オンデマンドタクシーの最適化と、顧客との相乗りタクシーの効率化×Denso＞P3
• 1-2. ＜交通分野×量子アルゴリズムを活用し複雑な交通ネットワークを分析し交通の流れを最適化、リアルタイムで渋滞を軽減×Volkswagen＞P4
• 1-3. ＜交通分野×量子力化学シミュレーションによりデバイスの充放電サイクル、耐久性、容量、安全性を改善することで、次世代リチウム電池の品質を大幅に向上×Hyundai＞P5
• 1-4. ＜交通分野×道路標識の画像認識を行うための量子シミュレーターを使用した量子機械学習モデルのテスト開始×IonQ＞P6
• 1-5. ＜交通分野×量子コンピュータによる物体検出：画像のどの部分が背景を表しているかを把握しオブジェクトの位置を正確に予測×IonQ＞P7
• 1-6. ＜交通分野×ポルトガルリズボンにおけるバスの最速ルートを計算するパイロットプロジェクトの実施×EY＞P8
• 1-7. ＜交通分野×バスを使用して交通量とルートを予測し乗客の待ち時間とバスの移動時間を最小限に抑え交通渋滞緩和×Volkswagen＞P9
• 1-8. ＜交通分野×量子コンピュータを使用することで交通パターンや渋滞をより正確に予測しよりインテリジェントで効率的な交通システムを実現×VicOne＞P10
• 1-9. ＜交通分野×膨大な量のセンサデータをリアルタイムで処理し物体認識、経路計画、適応制御システムを強化×QM Ware＞P11
• 1-10. ＜交通分野×トラフィック管理: 量子最適化によるトラフィック フローの強化×QM Ware＞P12
• 1-11. ＜交通分野×FordおよびMicrosoftとの共同研究による渋滞緩和に向けた量子の世界を探索×Ford＞P13
• 1-12. ＜交通分野×量子コンピューティングによる大規模な車両における自動運転車の調整とルーティングの最適化、交通渋滞軽減および全体的な交通システムの効率の向上×Augmented Qubit＞P14
• 1-13. ＜交通分野×量子アルゴリズムによる複雑な交通パターンの分析および最適な信号のタイミングを予測し渋滞の軽減と移動時間の短縮×Augmented Qubit＞P15
• 1-14. ＜交通分野×配送時間帯、車両の収容能力、リアルタイムの交通状況などの要素を考慮し配送トラックやその他の商用車の配車ルートを最適化×Augmented Qubit＞P16
• 1-15. ＜交通分野×車両の可用性、メンテナンス スケジュール、ドライバーのスケジュールなどのさまざまな要因を分析することで大規模な車両フリートを持つ企業のフリート管理を最適化×Augmented Qubit＞P17
• 1-16. ＜交通分野×交通状況、道路の危険、乗客の好みなどのさまざまな要因を迅速に考慮し最も効率的なルートを決定することで自動運転車の経路計画を改善×Augmented Qubit＞P18

2.保険 P19

• 2-1. ＜保険分野×保険会社向け量子コンピュータの大幅に強化された処理能力、ほぼ瞬時のデータパターン認識、高度な機械学習機能×Docosoft＞P20
• 2-2. ＜保険分野×ヘルスケアナビゲーションシステムによる病院システムの財務を促進する改善された福利厚生管理を提供×The Children’s Hospital Association＞P21
• 2-3. ＜保険分野×テクノロジ、データ主導の洞察、効果的なコミュニケーションを活用し健康成果を最適化しシームレスな医療体験を提供×Quantum Health＞P22
• 2-4. ＜保険分野×保険業界における複雑な計算を実行可能にするソリューションの作成×Mantra AI＞P23
• 2-5. ＜保険分野×特に大規模なポートフォリオ、多様なリスク、または特殊な状況を伴う複雑なケースにおいて複雑な保険データを処理し資産価値をより正確に評価し適切な保険料を計算×Augmented Qubit＞P24
• 2-6. ＜保険分野×より効果的に不正行為と闘い不正請求による財務上の影響から保険契約者を保護×Augmented Qubit＞P25
• 2-7. ＜保険分野×大惨事のモデリングを改善し自然災害やその他の惨事による潜在的な財務上の影響を評価×Augmented Qubit＞P26
• 2-8. ＜保険分野×複雑な保険データの分析を自動化し、より効率的かつ正確な引受プロセスを提供×Augmented Qubit＞P27
• 2-9. ＜保険分野×再保険戦略を改善し適切な財務保護を維持しながらリスク移転コストを最小限に抑制×Augmented Qubit＞P28

3.化学薬品・石油 P29

• 3-1. ＜化学薬品・石油分野×シンプルかつ高度なアルゴリズムにより化学および製薬業界全体の研究とイノベーションを加速×Blue Qubit＞P30
• 3-2. ＜化学薬品・石油分野×新しい化学製品の開発における市場投入サイクルの加速および輸送、精製所、石油精製など利益に直接影響を与える複雑なシステムの最適化×IBM＞P31
• 3-3. ＜化学薬品・石油分野×分子と材料の挙動の発見と操作を中心に展開する材料科学における量子コンピューティングの応用×IBM＞P32
• 3-4. ＜化学薬品・石油分野×量子コンピューティングの強化されたデータ処理能力により標的となる化学療法プロトコルを迅速に特定×Mantra AI＞P33

4.医療 P34

• 4-1. ＜医療分野×X線データからCT画像をセグメンテーションするための量子最適化アルゴリズム×German Engineering Research and Development Center＞P35
• 4-2. ＜医療分野×創薬と開発において量子コンピュータの力を利用し分子、タンパク質、その他の生物学的成分間の相互作用を効率的にシミュレートおよび分析×Blue Qubit＞P36
• 4-3. ＜医療分野×量子コンピュータの膨大な処理能力を活用し遺伝、環境、ライフスタイル要因の大規模なデータセットを分析、複雑な病気のパターンや個人の感受性についての洞察を得る×Blue Qubit＞P37
• 4-4. ＜医療分野×量子アルゴリズムによるタンパク質のフォールディングの構成を迅速に探索しその構造をより正確に予測×Blue Qubit＞P38
• 4-5. ＜医療分野×シンプルかつ高度なアルゴリズムにより化学および製薬業界全体の研究とイノベーションを加速×Blue Qubit＞P39
• 4-6. ＜医療分野×複雑なシステムやプロセスをシミュレートできる量子コンピュータによる臨床試験の迅速化×EY＞P40
• 4-7. ＜医療分野×創薬においてより大きくより複雑な分子をスクリーニングし薬物とその標的の間の相互作用をより適切にマッピングし開発プロセスにかかる時間とコストを削減×BCG＞P41
• 4-8. ＜医療分野×ゲノミクス：量子コンピューティングにより遺伝子が個人の健康にどのような影響を与えるかを簡単に判断×Apexon＞P42
• 4-9. ＜医療分野×迅速な創薬により予算を超過することなく患者のための新しい治療法を実現×Apexon＞P43
• 4-10. ＜医療分野×大量のデータのパターンを見つける機能により医療プロセスをより適切に組織化×Apexon＞P44
• 4-11. ＜医療分野×量子コンピューティングによるML手法の効率、精度、速度を向上させることで医学におけるAIをさらに推進×Apexon＞P45
• 4-12. ＜医療分野×量子MLアルゴリズムにより放射線量を最適化でき治療計画をより迅速かつ正確に実行×Apexon＞P46
• 4-13. ＜医療分野×ヘルスケアナビゲーションシステムによる病院システムの財務を促進する改善された福利厚生管理を提供×The Children’s Hospital Association＞P47
• 4-14. ＜医療分野×メンバーの複雑な診断の説明から家族の精神的健康状態の確認など総合的な医療システムの統合×Quantum Health＞P48
• 4-15. ＜医療分野×既存のSARデータベースを使用して類似分子の活性を予測し分子の類似性を比較×Pasqal＞P49
• 4-16. ＜医療分野×隠れた関数(SAFIR)の出力(結合親和性)を極限にする入力(配置)を離散的および連続的に検出できる独自の量子パワー最適化手法の開発をトイモデルの分子構造最適化で検証×Pasqal＞P50
• 4-17. ＜医療分野×プラズマのマルチフィジックスプロセスの数値シミュレーションを使用したプラズマ治療の開発×Pasqal＞P51
• 4-18. ＜医療分野×量子コンピューティングの強化されたデータ処理能力により標的となる化学療法プロトコルを迅速に特定×Mantra AI＞P52
• 4-19. ＜医療分野×複雑な分子構造を分析して潜在的な薬物相互作用を予測しさまざまな病状に対して安全で効果的な薬物の組み合わせを特定×Augmented Qubit＞P53
• 4-20. ＜医療分野×大量の遺伝子データを分析し個々の患者にとって最も効果的な治療法を特定することにより個別化医療の開発を可能にする×Augmented Qubit＞P54
• 4-21. ＜医療分野×化合物、生物学的標的、およびその他の関連情報の大規模なデータセットを迅速に分析することで、創薬プロセスを加速×Augmented Qubit＞P55
• 4-22. ＜医療分野×患者の転帰、有害事象報告、その他の臨床試験データなどの情報を処理することで、潜在的な問題や追加の研究が必要な領域を示す可能性のあるパターンや傾向を迅速に特定×Augmented Qubit＞P56

5.政府・自治体 P57

• 5-1. ＜政府・自治体分野×ドイツの産業環境に量子アプリケーションのプラットフォームを構築し量子コンピューティング分野におけるデジタル主権を強化×Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action＞P58
• 5-2. ＜政府・自治体分野×「2018年国家量子イニシアティブ法」が研究開発に資金を提供し国家量子調整局(NQCO)を設立×NQCO＞P59
• 5-3. ＜政府・自治体分野×オーストラリア国立量子コンピューティング センタ＝ANQCCによる大学、政府機関、業界パートナーシップのコラボレーションによる支援×ANQCC＞P60
• 5-4. ＜政府・自治体分野×カナダ・量子技術スーパークラスターが政府、産業界、学界を結集し開発と商業化を加速×Quantum Technology Supercluster＞P61
• 5-5. ＜政府・自治体分野×中国（国立量子情報科学研究所）による量子コンピューティング、量子通信、量子暗号の研究を支援×National Laboratory for Quantum Information Sciences＞P62
• 5-6. ＜政府・自治体分野×欧州連合 (Quantum Flagship 2018)による欧州全土の研究開発に資金提供および本質的に協力的な活動を支援×Quantum Flagship＞P63
• 5-7. ＜政府・自治体分野×インド・量子情報科学技術（QuST）イニシアティブによる、学術機関との連携を通じた研究開発を推進×QuST＞P64
• 5-8. ＜政府・自治体分野×イスラエル ・Quantum Technologies Initiativeによる量子コンピューティング、量子通信、量子センサの研究開発のサポート×Quantum Technologies Initiative＞P65
• 5-9. ＜政府・自治体分野×日本・量子情報技術イニシアティブ＝QITIによる分野を超えた協力を通じて量子情報技術の研究開発を支援×QITI＞P66
• 5-10. ＜政府・自治体分野×オランダ・クォンタムデルタNLによる量子コンピューティングと量子通信における量子研究とイノベーションに焦点を当てた官民パートナーシップの集結×Quantum Delta NL＞P67
• 5-11. ＜政府・自治体分野×シンガポール・量子工学プログラム＝QEPによる量子通信、量子センシング、量子コンピューティングの研究開発のサポート×QEP＞P68
• 5-12. ＜政府・自治体分野×イギリス・UK National Quantum Technologies Programによる学界、産業界、政府全体にわたる研究開発のサポート×UK National Quantum Technologies Program＞P69

6. 物流 P70

• 6-1. ＜物流分野×配送物流におけるルートの最適化およびオペレーションの効率化×Toyota Tsusho＞P71
• 6-2. ＜物流分野×ロサンゼルス港の2番目に大きいコンテナターミナルであるピア300におけるリアルタイムの最適化されたソリューションを提供するHONE (Hyper Optimized Nodal Efficiency)エンジンを開発×SavantX＞P72
• 6-3. ＜物流分野×商業的関心のある大規模な問題にハイブリッド方式でNISQデバイスを適用した車両ルートを超えた状況で採用できる一連の技術を提供×AISIN＞P73
• 6-4. ＜物流分野×ロサンゼルス港における量子技術を使用した物流の最適化により生産性2倍を達成×Fenix Marine Services＞P74
• 6-5. ＜物流分野×膨大な量のデータを分析して最適なルートを特定し在庫のバランスをとりコストをリアルタイムで最小限に削減×Blue Qubit＞P75
• 6-6. ＜物流分野×サプライチェーンにおける意思決定を迅速化し、リスク管理を強化して運用コストを削減し、在庫切れや製造中止による販売損失を削減×IBM＞P76
• 6-7. ＜物流分野×グローバルなルーティングの最適化とより頻繁な再最適化をサポートすることでドアツードアの貨物輸送コストを大幅に削減し顧客満足度を向上×IBM＞P77
• 6-8. ＜物流分野×量子対応のディスラプション管理により不確実性を認識、量子機械学習で混乱イベントのより正確な分類と予測を可能にする×IBM＞P78
• 6-9. ＜物流分野×量子デバイス上で海上在庫ルーティングをモデル化し車両および在庫ルーティングのさまざまな戦略の長所とトレードオフを分析、運用のための実用的なソリューションを構築×Exxon Mobil＞P79
• 6-10. ＜物流分野×ポルトガルリズボンにおけるバスの最速ルートを計算するパイロットプロジェクトの実施×EY＞P80

7.環境 P91

• 7-1. ＜環境分野×量子最適化を使用した炭素排出削減のための動的な価格インセンティブ×D-Wave＞P92
• 7-2. ＜環境分野×量子アルゴリズムを活用し複雑な交通ネットワークを分析し交通の流れを最適化、リアルタイムで渋滞を軽減×Volkswagen＞P93
• 7-3. ＜環境分野×より正確でタイムリーな予測を提供して天気予報と気候モデリングを変革×Blue Qubit＞P94
• 7-4. ＜環境分野×量子アルゴリズムを活用し発電、配電、消費を最適化し無駄を削減し運用コストを削減×Blue Qubit＞P95
• 7-5. ＜環境分野×ラストマイルの小包配送、車両運行会社、タクシーサービスを最適化×EY＞P96
• 7-6. ＜環境分野×量子コンピュータを使用することで交通パターンや渋滞をより正確に予測しよりインテリジェントで効率的な交通システムを実現×VicOne＞P97
• 7-7. ＜環境分野×量子アルゴリズムによる地形データ、気象パターン、発電の可能性を分析することで太陽光パネルと風力タービンの最適な配置と構成を決定×QM Ware＞P98
• 7-8. ＜環境分野×材料を原子レベルでシミュレーションおよび分析することにより、エネルギー貯蔵特性が改善された新しい材料を発見×QM Ware＞P99
• 7-9. ＜環境分野×量子アルゴリズムと従来の機械学習技術を活用することで新たな洞察を導き出し革新的なソリューションを開発し、持続可能なエネルギー技術の導入を推進×QM Ware＞P100
• 7-10. ＜環境分野×より効率的な化学触媒の開発を促進させ、その結果、排出量が削減、より堅牢な炭素捕捉および貯蔵ソリューションを構築×BCG＞P101
• 7-11. ＜環境分野×量子コンピューティングによる膨大なデータセットを処理し、複雑なシミュレーションを実行することにより、作物の収量の向上、持続可能な農業実践、より効率的な資源配分×TS2＞P102
• 7-12. ＜環境分野×車両の安全性と耐久性を維持しながら、車両の重量を削減する新しい方法を常に模索するための量子ニューラルネットワークを適用したモデリング×BMW＞P103
• 7-13. ＜環境分野×最先端の量子コンピュータを使用した持続可能なモビリティ研究を迅速に推進×Quantinuum＞P104
• 7-14. ＜環境分野×量子ロボティクスによる正確な気象予測を提供し農家が灌漑、害虫駆除、その他の農業慣行について十分な情報に基づいた決定を下し、これらの影響を軽減×Utilities One＞P105
• 7-15. ＜環境分野×量子ロボットシステムによる土壌の肥沃度、水の利用可能性、市場の需要など複数の要因を考慮し資源配分を最適化×Utilities One＞P106

8.航空宇宙・防衛 P109

• 8-1. ＜航空宇宙・防衛分野×原子と分子の相互作用を迅速にシミュレートし材料の発見を加速×Blue Qubit＞P110
• 8-2. ＜航空宇宙・防衛分野×量子コンピューティングを使用し次世代リチウム硫黄電池を最適化しエネルギー貯蔵ソリューションを強化×IBM＞P111
• 8-3. ＜航空宇宙・防衛分野×地球規模の通信範囲に合わせて衛星群を最適化し量子暗号化によって通信セキュリティを強化×Blue Qubit＞P112
• 8-4. ＜航空宇宙・防衛分野×複雑なハードウェアシステム内のコンポーネントの相互作用をシミュレートし、システム負荷、負荷経路、ノイズ、振動をより正確かつ包括的に計算×IBM＞P113
• 8-5. ＜航空宇宙・防衛分野×航空会社における計算速度の高速化、データ駆動型アクションの精度の向上など問題解決に貢献×IBM＞P114
• 8-6. ＜航空宇宙・防衛分野×戦略的パートナーシップによる共同の技術ポートフォリオを活用した量子安全通信、量子センシング、軌道環境における量子と従来のコンピューティングの統合など宇宙指向のさまざまな機能を促進×US Department of Energy＞P115
• 8-7. ＜航空宇宙・防衛分野×空気力学、構造的完全性、燃料効率などの要素を分析することで航空機の設計を最適化×Augmented Qubit＞P116
• 8-8. ＜航空宇宙・防衛分野×燃料消費量、重力の影響およびミッションの制約などの要素を考慮して宇宙船の軌道を最適化×Augmented Qubit＞P117

9.製造業 P118

• 9-1. ＜製造業分野×ロサンゼルス港の2番目に大きいコンテナターミナルであるピア300におけるリアルタイムの最適化されたソリューションを提供するHONE (Hyper Optimized Nodal Efficiency)エンジンを開発×SavantX＞P119
• 9-2. ＜製造業分野×量子コンピューティングを使用し次世代リチウム硫黄電池を最適化しエネルギー貯蔵ソリューションを強化×IBM＞P120
• 9-3. ＜製造業分野×製造業におけるより有利な強度対重量比を備えた材料の発見、大幅に高いエネルギー密度を提供するバッテリーの製造、エネルギー生成と炭素回収に役立つより効率的な合成および触媒プロセスの実施×IBM＞P121
• 9-4. ＜製造業分野×複雑なハードウェアシステム内のコンポーネントの相互作用をシミュレートし、システム負荷、負荷経路、ノイズ、振動をより正確かつ包括的に計算×IBM＞P122
• 9-5. ＜製造業分野×半導体チップの製造における量子コンピューティングと機械学習の組み合わせ、およびその最適化への応用による生産性の向上×IBM＞P123
• 9-6. ＜製造業分野×自動車生産における生産フローおよびスケジューリングの最適化を高速化し本番環境での動的な最適化を実行×IBM＞P124
• 9-7. ＜製造業分野×ソフトウェア開発におけるソフトウェア分析機能および品質管理の向上×IBM＞P125
• 9-8. ＜製造業分野×サプライチェーンにおける意思決定を迅速化し、リスク管理を強化して運用コストを削減し、在庫切れや製造中止による販売損失を削減×IBM＞P126
• 9-9. ＜製造業分野×エレクトロニクス向けユースケース：材料開発、製品デザインおよびよりスマートな製造×IBM＞P127
• 9-10. ＜製造業分野×自動車生産における組み立て全体を遅らせることなく塗装工場の効率を最大化するように設計された量子コンピューティングを活用した新しいアルゴリズムの使用×Volkswagen＞P128
• 9-11. ＜製造業分野×量子シミュレーションにより強度の向上や導電性の向上など、カスタマイズされた特性を備えた新しい材料を作成し生産プロセスを合理化×VicOne＞P129
• 9-12. ＜製造業分野×製造およびテストのプロセスにおけるコストの削減、材料使用量の削減 (少ない金属で強度を維持)、新世代の自動車の市場投入までの時間の短縮×QM Ware＞P130
• 9-13. ＜製造業分野×量子アルゴリズムを使用した自動車生産プロセスにおける品質管理テストのワークフローの最適化×Terra Quantum＞P131
• 9-14. ＜製造業分野×製造プロセスにおける数千のステップにまたがるコストのかかる故障の削減×Pixelplex＞P132
• 9-15. ＜製造業分野×望ましい精度でシミュレーションに対処し高精度の計算シミュレーションによるコストのかかる物理的な構築テストを改善×BMW＞P133

10.複合 P142

• 10-1. ＜複合分野×制作分野における量子技術の応用: テレビコマーシャルのリーチを最大化×Recruit Group＞P143
• 10-2. ＜複合分野×量子技術を使用してより高い持続的パフォーマンスを推進×CSIRO＞P144
• 10-3. ＜複合分野×量子アニーラーによるサッカーのラインナップの意思決定の最適化×SPDtek＞P145
• 10-4. ＜複合分野×配水ネットワークにおけるセンサ配置の量子最適化×Delaware＞P146
• 10-5. ＜複合分野×膨大な量のデータを並列処理できAIおよびMLモデルのトレーニングと最適化のプロセスを加速×Blue Qubit＞P147
• 10-6. ＜複合分野×エレクトロニクス向けユースケース：材料開発、製品デザインおよびよりスマートな製造×IBM＞P148
• 10-7. ＜複合分野×自動運転、自動取引、予知保全などのタスクのための製薬、自動車、金融を含むさまざまな業界にわたる量子AIおよび機械学習アプリの開発×The Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies＞P149
• 10-8. ＜複合分野×製造プロセスにおける数千のステップにまたがるコストのかかる故障の削減×Pixelplex＞P150
• 10-9. ＜複合分野×独特の量子力学特性を示す半導体ナノ結晶であり、エレクトロニクス、フォトニクス、生物医学における革新的な応用が期待される量子ドット（QD)×TS2＞P151
• 10-10. ＜複合分野×量子力学の特性を利用した革新的な材料やデバイスの開発が期待されるクワンタムトランスポート（量子輸送）×TS2＞P152
• 10-11. ＜複合分野×量子技術を活用した手続き型生成、コンテンツのランダム生成など、興味深い方法でゲーム開発に実装×Mantra AI＞P153

11.金融 P154

• 11-1. ＜金融分野×量子コンピューティングの暗号化による不正な取引を特定してユーザーデータを保護する能力を強化×PayPal＞P155
• 11-2. ＜金融分野×量子アルゴリズムを活用し投資ポートフォリオを最適化、リスクをより適切に管理し収益を最大化×Blue Qubit＞P156
• 11-3. ＜金融分野×顧客のターゲティングと予測モデリング機能によりパターンの発見、分類の実行、複雑なデータ構造の課題に対応×IBM＞P157
• 11-4. ＜金融分野×量子コンピューティングの組み合わせ最適化機能によりポートフォリオの多様化を改善し市場状況や投資家の目標により正確に対応×IBM＞P158
• 11-5. ＜金融分野×量子コンピュータのデータ処理機能により高い精度でリスクシナリオのシミュレーションを高速化×IBM＞P159
• 11-6. ＜金融分野×銀行および金融におけるデータ集約型の重要な意思決定をするためのリアルタムデータの洞察と予測×Engati＞P160
• 11-7. ＜金融分野×財務予測や経済現象の理解のための大規模な異種データの分析、金融市場の分析、資産配分の管理やリスク管理×Engati＞P161
• 11-8. ＜金融分野×投資およびリスク管理システムを合理化および複雑な財務計算を驚異的なスピードで解決×JP Morgan＞P162
• 11-9. ＜金融分野×金融業界における量子コンピュータによるセキュリティ上の課題に対処×Standard Chartered＞P163
• 11-10. ＜金融分野×銀行業務、資産および資産管理における精度の向上、シミュレーションの高速化、および広範囲にわたる結果を迅速なテストを実施×EY＞P164
• 11-11. ＜金融分野×多数のシナリオをシミュレートして予測リターンを正確に見積もることで金融取引の最適化を実現×EY＞P165
• 11-12. ＜金融分野×資産管理における複雑な顧客行動データのパターンを特定および推定し個々の顧客のニーズを予測×EY＞P166
• 11-13. ＜金融分野×量子技術を使用した企業詐欺、金融詐欺、マネーロンダリング、脱税に関連する明らかなデータパターンや取引フローを検出×EY＞P167
• 11-14. ＜金融分野×金融機関におけるポートフォリオの最適化、リスク分析、不正行為の検出、資産価格設定、資本配分×BCG＞P168
• 11-15. ＜金融分野×金融取引におけるポートフォリオの最適化、信用リスク分析、資本配分、市場リスク分析、スマートルーティング、取引マッチング、プライベートバンク取引、リソース配分、カスタマイズされたサービスが含まれる×QuEra＞P169

12.エネルギー P187

• 12-1. ＜エネルギー分野×量子最適化を使用した炭素排出削減のための動的な価格インセンティブ×D-Wave＞P188
• 12-2. ＜エネルギー分野×量子アルゴリズムを活用し発電、配電、消費を最適化し無駄を削減し運用コストを削減×Blue Qubit＞P189
• 12-3. ＜エネルギー分野×量子コンピューティングを使用し次世代リチウム硫黄電池を最適化しエネルギー貯蔵ソリューションを強化×IBM＞P190
• 12-4. ＜エネルギー分野×製造業におけるより有利な強度対重量比を備えた材料の発見、大幅に高いエネルギー密度を提供するバッテリーの製造、エネルギー生成と炭素回収に役立つより効率的な合成および触媒プロセスの実施×IBM＞P191
• 12-5. ＜エネルギー分野×ラストマイルの小包配送、車両運行会社、タクシーサービスを最適化×EY＞P192
• 12-6. ＜エネルギー分野×量子アルゴリズムによる地形データ、気象パターン、発電の可能性を分析することで太陽光パネルと風力タービンの最適な配置と構成を決定×QM Ware＞P193
• 12-7. ＜エネルギー分野×材料を原子レベルでシミュレーションおよび分析することにより、エネルギー貯蔵特性が改善された新しい材料を発見×QM Ware＞P194
• 12-8. ＜エネルギー分野×量子アルゴリズムと従来の機械学習技術を活用することで新たな洞察を導き出し革新的なソリューションを開発し、持続可能なエネルギー技術の導入を推進×QM Ware＞P195
• 12-9. ＜エネルギー分野×自動車、家庭用電化製品、およびエネルギー貯蔵市場において応用が期待される量子ガラス電池によるエネルギーソリューション×Panasonic＞P196
• 12-10. ＜エネルギー分野×従来の電池よりも大幅に高速に充電し、はるかに長く持続する可能性が期待される量子エッジバッテリー×TS2＞P197
• 12-11. ＜エネルギー分野×戦略的パートナーシップによる共同の技術ポートフォリオを活用した量子安全通信、量子センシング、軌道環境における量子と従来のコンピューティングの統合など宇宙指向のさまざまな機能を促進×US Department of Energy＞P198
• 12-12. ＜エネルギー分野×スマートグリッドにおけるエネルギーの需要、供給、フレックスストーレージの最適化および管理×EDF＞P199
• 12-13. ＜エネルギー分野×核融合技術の開発における量子技術によるシミュレーションを活用した研究の促進×Pasqal＞P200
• 12-14. ＜エネルギー分野×より耐久性が高く安全で、より安価な次世代バッテリーの開発におけるすべてのバッテリープロセスをモデル化×Pasqal＞P201
• 12-15. ＜エネルギー分野×燃料電池（水素燃料電池）の実験環境における正確で効率的なソリューションの提供×Pasqal＞P202
• 12-16. ＜エネルギー分野×電力網のモデル化における量子グラフカーネル法のテストを実施×Utility RTE＞P203
• 12-17. ＜エネルギー分野×複雑な化学反応を調査するベンチマーク研究における最大規模の化学シミュレーションを実行×Google＞P204
• 12-18. ＜エネルギー分野×最先端の量子コンピュータを使用した持続可能なモビリティ研究を迅速に推進×Quantinuum＞P205
• 12-19. ＜エネルギー分野×過去の消費データ、気象パターン、その他の関連要因を処理しグリッドレベルと個々の消費者の両方でエネルギー需要の正確な予測を生成×Augmented Qubit＞P206
• 12-20. ＜エネルギー分野×発電所の位置、送電線の容量、予想される需要などのさまざまな要素を評価することで、エネルギー損失を最小限に抑え、再生可能エネルギー源の利用を最大化するグリッドの最適な構成を特定×Augmented Qubit＞P207
• 12-21. ＜エネルギー分野×膨大な気候データを処理することで天気予報の精度を向上させハリケーンや洪水などの自然災害を予測×Augmented Qubit＞P208
• 12-22. ＜エネルギー分野×バッテリーや揚水発電などのエネルギー貯蔵システムの設計と運用を最適化し信頼性が高くコスト効率の高いエネルギー供給を保証×Augmented Qubit＞P209

13.オートモーティブ P210

• 13-1. ＜オートモーティブ分野×量子アニーリングと遺伝的アルゴリズムを活用したEV充電ステーション配置の最適なハイブリッドアルゴリズム×Indian Institute of Information Technology Guwahati＞P211
• 13-2. ＜オートモーティブ分野×量子コンピューティングを使用し次世代リチウム硫黄電池を最適化しエネルギー貯蔵ソリューションを強化×IBM＞P212
• 13-3. ＜オートモーティブ分野×複雑なハードウェアシステム内のコンポーネントの相互作用をシミュレートし、システム負荷、負荷経路、ノイズ、振動をより正確かつ包括的に計算×IBM＞P213
• 13-4. ＜オートモーティブ分野×自動車生産における生産フローおよびスケジューリングの最適化を高速化し本番環境での動的な最適化を実行×IBM＞P214
• 13-5. ＜オートモーティブ分野×ポルトガルリズボンにおけるバスの最速ルートを計算するパイロットプロジェクトの実施×EY＞P215
• 13-6. ＜オートモーティブ分野×ラストマイルの小包配送、車両運行会社、タクシーサービスを最適化×EY＞P216
• 13-7. ＜オートモーティブ分野×量子クラウドサービスによる自律交通、物流、スマートシティ設計、またはソリューションに関連するデータ量の多いユースケースに関する複雑な課題に対するエンドポイントソリューションの提供×Amazon Braket＞P217
• 13-8. ＜オートモーティブ分野×量子力化学シミュレーションによりデバイスの充放電サイクル、耐久性、容量、安全性を改善することで、次世代リチウム電池の品質を大幅に向上×Hyundai＞P218
• 13-9. ＜オートモーティブ分野×道路標識の画像認識を行うための量子シミュレーターを使用した量子機械学習モデルのテスト開始×IonQ＞P219
• 13-10. ＜オートモーティブ分野×量子コンピュータによる物体検出：画像のどの部分が背景を表しているかを把握しオブジェクトの位置を正確に予測×IonQ＞P220
• 13-11. ＜オートモーティブ分野×バスを使用して交通量とルートを予測し乗客の待ち時間とバスの移動時間を最小限に抑え交通渋滞緩和×Volkswagen＞P221
• 13-12. ＜オートモーティブ分野×自動車生産における組み立て全体を遅らせることなく塗装工場の効率を最大化するように設計された量子コンピューティングを活用した新しいアルゴリズムの使用×Volkswagen＞P222
• 13-13. ＜オートモーティブ分野×車両価格設定、新素材の開発、電気自動車の充電ステーションの設置における量子コンピュータの使用×Volkswagen＞P223
• 13-14. ＜オートモーティブ分野×量子シミュレーションにより強度の向上や導電性の向上など、カスタマイズされた特性を備えた新しい材料を作成し生産プロセスを合理化×VicOne＞P224
• 13-15. ＜オートモーティブ分野×量子コンピュータを使用することで交通パターンや渋滞をより正確に予測しよりインテリジェントで効率的な交通システムを実現×VicOne＞P225
• 13-16. ＜オートモーティブ分野×自動運転車のためにより信頼性が高く正確なセンシングおよび意思決定システムを提供×VicOne＞P226
• 13-17. ＜オートモーティブ分野×イスラエルのスタートアップ企業Quantum Machinesと提携し将来の量子機能を構築×Toyota＞P227
• 13-18. ＜オートモーティブ分野×ポスト量子コンピューティング時代の将来の自動車システムのセキュリティを確保するために量子安全暗号の業界標準の開発に参加×Volkswagen＞P228
• 13-19. ＜オートモーティブ分野×量子化学プラットフォーム「InQuanto」を使用しリチウムイオン電池の化学を研究し次世代電気自動車(EV)電池の材料をモデル化×Ford＞P229
• 13-20. ＜オートモーティブ分野×金属成形アプリケーションのモデリングに量子コンピューティングを使用して主要な製造プロセスを強化×BMW＞P230

14.コンピューターサイエンス P246

• 14-1. ＜コンピューターサイエンス分野×原子と分子の相互作用を迅速にシミュレートし材料の発見を加速×Blue Qubit＞P247
• 14-2. ＜コンピューターサイエンス分野×量子シミュレーションにより強度の向上や導電性の向上など、カスタマイズされた特性を備えた新しい材料を作成し生産プロセスを合理化×VicOne＞P248
• 14-3. ＜コンピューターサイエンス分野×ポスト量子コンピューティング時代の将来の自動車システムのセキュリティを確保するために量子安全暗号の業界標準の開発に参加×Volkswagen＞P249
• 14-4. ＜コンピューターサイエンス分野×正確な予測とリスク管理によるクライアントのポートフォリオとコンプライアンスの最適化×Apexon＞P250
• 14-5. ＜コンピューターサイエンス分野×銀行におけるよりよい業務プロセスを導入可能にしより優れた顧客管理の実行×Apexon＞P251
• 14-6. ＜コンピューターサイエンス分野×アナリストが量子コンピューティングとAIを使用して市場動向の予測を支援できる株式市場データの利用×Apexon＞P252
• 14-7. ＜コンピューターサイエンス分野×改善された不正検出システムにより顧客の正当性をより迅速に確保×Apexon＞P253

15.セキュリティ P254

• 15-1. ＜セキュリティ分野×量子コンピューティングの暗号化による不正な取引を特定してユーザーデータを保護する能力を強化×PayPal＞P255
• 15-2. ＜セキュリティ分野×地球規模の通信範囲に合わせて衛星群を最適化し量子暗号化によって通信セキュリティを強化×Blue Qubit＞P256
• 15-3. ＜セキュリティ分野×量子技術を使用した企業詐欺、金融詐欺、マネーロンダリング、脱税に関連する明らかなデータパターンや取引フローを検出×EY＞P257
• 15-4. ＜セキュリティ分野×ポスト量子コンピューティング時代の将来の自動車システムのセキュリティを確保するために量子安全暗号の業界標準の開発に参加×Volkswagen＞P258
• 15-5. ＜セキュリティ分野×金融機関におけるサイバーセキュリティツールの暗号化による安全性の強化×Pixelplex＞P259
• 15-6. ＜セキュリティ分野×戦略的パートナーシップによる共同の技術ポートフォリオを活用した量子安全通信、量子センシング、軌道環境における量子と従来のコンピューティングの統合など宇宙指向のさまざまな機能を促進×US Department of Energy＞P260
• 15-7. ＜セキュリティ分野×安全なセキュリティ対策を実装し量子コンピューティングとAIの進歩に合わせて最新の状態に保ちながらデータを保護×Apexon＞P261
• 15-8. ＜セキュリティ分野×従来のコンピュータおよび量子コンピュータからの攻撃に耐性のあるアルゴリズム識別によりセキュリティを強化×Apexon＞P262

16.ファーミング P263

• 16-1. ＜ファーミング分野×AIベースの機器や機械を使用した収量の向上、水の消費量の削減、食料不足を事前に予測する方法を特定×Quantum AI＞P264
• 16-2. ＜ファーミング分野×量子コンピューティングによる膨大なデータセットを処理し、複雑なシミュレーションを実行することにより、作物の収量の向上、持続可能な農業実践、より効率的な資源配分×TS2＞P265
• 16-3. ＜ファーミング分野×量子技術を活用した精密農業における運用効率の最大かおよびリソース（労働力、燃料など）の削減×Agistics＞P266
• 16-4. ＜ファーミング分野×量子技術を活用した代替品を効率的に製造することでより安価でエネルギー消費量の少ない肥料を生成×Mantra AI＞P267
• 16-5. ＜ファーミング分野×量子ロボティクスが可能にする作物の健康状態と生育パラメータをリアルタイムかつ詳細にモニタリング×Utilities One＞P268
• 16-6. ＜ファーミング分野×量子コンピューティングを活用し土壌組成、天候パターン、過去の収穫量に関する膨大な量のデータを分析し各畑に最適な植え付けと施肥方法を決定×Utilities One＞P269
• 16-7. ＜ファーミング分野×量子ロボティクスによるロボットに高度なビジョンシステムと器用なマニピュレーターを装備することで自律的な収穫を促進×Utilities One＞P270
• 16-8. ＜ファーミング分野×量子ロボティクスによる正確な気象予測を提供し農家が灌漑、害虫駆除、その他の農業慣行について十分な情報に基づいた決定を下し、これらの影響を軽減×Utilities One＞P271
• 16-9. ＜ファーミング分野×量子ロボットシステムによる土壌の肥沃度、水の利用可能性、市場の需要など複数の要因を考慮し資源配分を最適化×Utilities One＞P272
• 16-10. ＜ファーミング分野×量子ロボティクスを使用しリソースの利用を最大限に活用でき、作物の品質の向上、コストの削減、持続可能性を向上×Utilities One＞P273
• 16-11. ＜ファーミング分野×量子ロボティクスによる迅速かつ効率的な収穫と必要な人間の労働力が排除、作物の損失が削減され最終的には農業経営全体の収益性が向上×Utilities One＞P274
• 16-12. ＜ファーミング分野×センサとAIアルゴリズムを備えた量子ロボットによる栄養レベル、害虫の蔓延、病気の発生など、作物の状態に関するリアルタイムのデータを収集し分析×Utilities One＞P275
• 16-13. ＜ファーミング分野×量子ロボティクスにより、対象を絞った雑草や害虫の防除×Utilities One＞P276
• 16-14. ＜ファーミング分野×農家に正確なデータ主導型の洞察を提供し生産性と収益性の向上につながる情報に基づいた意思決定を可能にする×Utilities One＞P277
• 16-15. ＜ファーミング分野×気象、土壌、植物データの大規模なデータセットを分析することで作物収量の予測と最適化を向上×Augmented Qubit＞P278
• 16-16. ＜ファーミング分野×大規模なデータセットを迅速に分析することで早期の検出と介入を可能にし作物の損失を減らし農業全体の成果を向上×Augmented Qubit＞P279

17.マテリアル P280

• 17-1. ＜マテリアル分野×量子技術を使用してより高い持続的パフォーマンスを推進×CSIRO＞P281
• 17-2. ＜マテリアル分野×原子と分子の相互作用を迅速にシミュレートし材料の発見を加速×Blue Qubit＞P282
• 17-3. ＜マテリアル分野×製造業におけるより有利な強度対重量比を備えた材料の発見、大幅に高いエネルギー密度を提供するバッテリーの製造、エネルギー生成と炭素回収に役立つより効率的な合成および触媒プロセスの実施×IBM＞P283
• 17-4. ＜マテリアル分野×エレクトロニクス向けユースケース：材料開発、製品デザインおよびよりスマートな製造×IBM＞P284
• 17-5. ＜マテリアル分野×車両価格設定、新素材の開発、電気自動車の充電ステーションの設置における量子コンピュータの使用×Volkswagen＞P285
• 17-6. ＜マテリアル分野×量子シミュレーションにより強度の向上や導電性の向上など、カスタマイズされた特性を備えた新しい材料を作成し生産プロセスを合理化×VicOne＞P286
• 17-7. ＜マテリアル分野×量子化学プラットフォーム「InQuanto」を使用しリチウムイオン電池の化学を研究し次世代電気自動車(EV)電池の材料をモデル化×Ford＞P287
• 17-8. ＜マテリアル分野×自動車用途における量子アルゴリズムを活用しエネルギー貯蔵容量の強化と効率の向上をもたらす革新的な材料の特定×QM Ware＞P288
• 17-9. ＜マテリアル分野×より効率的な化学触媒の開発を促進させ、その結果、排出量が削減、より堅牢な炭素捕捉および貯蔵ソリューションを構築×BCG＞P289
• 17-10. ＜マテリアル分野×分子と材料の挙動の発見と操作を中心に展開する材料科学における量子コンピューティングの応用×IBM＞P290
• 17-11. ＜マテリアル分野×量子力学の特性を利用した革新的な材料やデバイスの開発が期待されるクワンタムトランスポート（量子輸送）×TS2＞P291
• 17-12. ＜マテリアル分野×望ましい精度でシミュレーションに対処し高精度の計算シミュレーションによるコストのかかる物理的な構築テストを改善×BMW＞P292
• 17-13. ＜マテリアル分野×原子や分子の特性と相互作用をシミュレートすることで新しい材料の発見を加速×Augmented Qubit＞P293
• 17-14. ＜マテリアル分野×原子および分子の構造をシミュレーションし材料の特性を正確に予測×Augmented Qubit＞P294

18.ライフサイエンス P295

• 18-1. ＜ライフサイエンス分野×X線データからCT画像をセグメンテーションするための量子最適化アルゴリズム ×German Engineering Research and Development Center＞P296
• 18-2. ＜ライフサイエンス分野×AIと精密医療を備えた量子コンピューティングを使用して化学空間を検索し特定のタンパク質や疾患に対する新しい分子薬を迅速に作成×PolarisQB＞P297
• 18-3. ＜ライフサイエンス分野×創薬と開発において量子コンピュータの力を利用し分子、タンパク質、その他の生物学的成分間の相互作用を効率的にシミュレートおよび分析×Blue Qubit＞P298
• 18-4. ＜ライフサイエンス分野×量子アルゴリズムによるタンパク質のフォールディングの構成を迅速に探索しその構造をより正確に予測×Blue Qubit＞P299
• 18-5. ＜ライフサイエンス分野×複雑なシステムやプロセスをシミュレートできる量子コンピュータによる臨床試験の迅速化×EY＞P300
• 18-6. ＜ライフサイエンス分野×創薬においてより大きくより複雑な分子をスクリーニングし薬物とその標的の間の相互作用をより適切にマッピングし開発プロセスにかかる時間とコストを削減×BCG＞P301
• 18-7. ＜ライフサイエンス分野×標的の同定、薬剤設計、毒性試験を改善し新薬の開発プロセスを劇的にスピードアップ×Pixelplex＞P302
• 18-8. ＜ライフサイエンス分野×既存のSARデータベースを使用して類似分子の活性を予測し分子の類似性を比較×Pasqal＞P303
• 18-9. ＜ライフサイエンス分野×隠れた関数(SAFIR)の出力(結合親和性)を極限にする入力(配置)を離散的および連続的に検出できる独自の量子パワー最適化手法の開発をトイモデルの分子構造最適化で検証×Pasqal＞P304
• 18-10. ＜ライフサイエンス分野×プラズマのマルチフィジックスプロセスの数値シミュレーションを使用したプラズマ治療の開発×Pasqal＞P305
• 18-11. ＜ライフサイエンス分野×量子技術を活用した代替品を効率的に製造することでより安価でエネルギー消費量の少ない肥料を生成×Mantra AI＞P306
• 18-12. ＜ライフサイエンス分野×化合物、生物学的標的、およびその他の関連情報の大規模なデータセットを迅速に分析することで、創薬プロセスを加速×Augmented Qubit＞P307
• 18-13. ＜ライフサイエンス分野×患者の転帰、有害事象報告、その他の臨床試験データなどの情報を処理することで、潜在的な問題や追加の研究が必要な領域を示す可能性のあるパターンや傾向を迅速に特定×Augmented Qubit＞P308

19.リサーチ P309

• 19-1. ＜リサーチ分野×複雑な化学反応を調査するベンチマーク研究における最大規模の化学シミュレーションを実行×Google＞P310
• 19-2. ＜リサーチ分野×最先端の量子コンピュータを使用した持続可能なモビリティ研究を迅速に推進×Quantinuum＞P311
• 19-3. ＜リサーチ分野×FordおよびMicrosoftとの共同研究による渋滞緩和に向けた量子の世界を探索×Ford＞P312

20.リテール P313

• 20-1. ＜リテール分野×100以上の電子商取引の配達を提供する店舗におけるドライバーのスケジュール調整を自動化し手動作業80％以上削減×Pattison Food Group＞P314
• 20-2. ＜リテール分野×膨大な量のデータを分析して最適なルートを特定し在庫のバランスをとりコストをリアルタイムで最小限に削減×Blue Qubit＞P315
• 20-3. ＜リテール分野×サプライチェーンにおける意思決定を迅速化し、リスク管理を強化して運用コストを削減し、在庫切れや製造中止による販売損失を削減×IBM＞P316
• 20-4. ＜リテール分野×買い物客の人口統計と好みを調査しサプライチェーンを効率的に管理するために分析される膨大な量のデータを生成×Mantra AI＞P317
• 20-5. ＜リテール分野×配送トラック、貨物船、その他の車両のルートが改善され、燃料消費量、移動時間、全体的な輸送コストが削減×Augmented Qubit＞P318
• 20-6. ＜リテール分野×大量のデータを分析し材料の調達、在庫の管理、製品の流通に関する最も効率的な戦略を特定することでサプライ チェーンの運用を合理化×Augmented Qubit＞P319
• 20-7. ＜リテール分野×複雑なデータを処理して消費者の需要を正確に予測し、より適切な生産計画と在庫管理を提供×Augmented Qubit＞P320
• 20-8. ＜リテール分野×サプライヤーに関連するリスクを評価し企業がサプライチェーンパートナーについて情報に基づいた意思決定を支援×Augmented Qubit＞P321

奥付け