慶應義塾研究者情報データベース

その他の所属・職名 【 表示 ／ 非表示 】

その他の所属・職名 【 表示 ／ 非表示 】

• サスティナブル量子AI研究センター, センター長

• ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター (WPI-Bio2Q), 副拠点長

• 量子コンピューティングセンター, KQCC Researcher

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2008年04月

  -

  2010年03月

  東京大学, 物性研究所, 特任研究員

• 2010年04月

  -

  2011年03月

  近畿大学, 総合理工学研究科量子コンピュータ研究センター, 博士研究員

• 2011年04月

  -

  2014年03月

  東京大学, 大学院理学系研究科化学専攻, 日本学術振興会特別研究員（PD）

• 2014年04月

  -

  2015年03月

  京都大学, 基礎物理学研究所, 基研特任助教（湯川フェロー）

• 2014年10月

  -

  2015年01月

  京都大学, 総合人間学部, 非常勤講師

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1999年04月

  -

  2003年03月

  東京工業大学, 理学部, 物理学科

  大学, 卒業

• 2003年04月

  -

  2005年03月

  東京大学, 大学院理学系研究科, 物理学専攻

  大学院, 修了, 修士

• 2005年04月

  -

  2008年03月

  東京大学, 大学院理学系研究科, 物理学専攻

  大学院, 修了, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

学位 【 表示 ／ 非表示 】

• 博士（理学）, 東京大学, 課程, 2008年03月

  Slow Dynamics in Frustrated Magnetic Systems

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• 自然科学一般 / 数理物理、物性基礎

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 量子アニーリング

• イジングマシン

• 物性理論

• 統計力学

• 計算物理学

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

• 量子アニーリング・イジングマシン, 

  2006年

  -

  継続中

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  量子アニーリング等イジングマシンのハードウェア開発やソフトウェア・内部アルゴリズム開発につながる基礎研究や、量子アニーリング等イジングマシンの有効なアプリケーションを探る応用研究を、多くの企業や大学、研究所の方々と緊密に連携しながら行っております。

共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

• 量子アニーリング等イジングマシンの有効なアプリケーション探索

  産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する,  希望形態： 受託研究, 共同研究

• 量子アニーリング等イジングマシンのソフトウェア開発につながる基礎研究

  産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する,  希望形態： 受託研究, 共同研究

• 量子アニーリング等イジングマシンのハードウェア開発につながる基礎研究

  産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する,  希望形態： 受託研究, 共同研究

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• 量子アニーリングの物理

  田中宗,田村亮, 森北出版, 2023年01月

  原著者： Shu Tanaka, Ryo Tamura, and Bikas K. Chakrabarti

• 弱点克服　大学生の熱力学

  田中宗,轟木義一,田村亮,白井達彦,所裕子, 東京図書, 2021年11月

• Quantum Spin Glasses, Annealing and Computation

  Shu Tanaka, Ryo Tamura, and Bikas K. Chakrabarti, Cambridge University Press, 2017年05月,  ページ数： 418

• Kinki University Series on Quantum Computing Series “Lectures on Quantum Computing, Thermodynamics and Statistical Physics”

  Shu Tanaka and Ryo Tamura, World Scientific, 2012年12月

  担当範囲: Quantum Annealing from the Viewpoint of Statistical Physics, Condensed Matter Physics, and Computational Physics,  担当ページ： 3-59

• Lecture Note in Physics “Quantum Quenching, Annealing, and Computation”

  Shu Tanaka, Masaki Hirano, and Seiji Miyashita, Springer, 2010年05月

  担当範囲: Roles of Quantum Fluctuation in Frustrated Systems -- Order by Disorder and Reentrant Phase Transition --,  担当ページ： 215-234

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Factorization machine with quadratic-optimization annealing for RNA inverse folding and evaluation of binary-integer encoding and nucleotide assignment

  Kikuchi S., Tanaka S.

  Scientific Reports 16 （ 1 ）  2026年12月

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  The RNA inverse folding problem aims to identify nucleotide sequences that preferentially adopt a given target secondary structure. While various heuristic and machine learning-based approaches have been proposed, many require a large number of sequence evaluations, which limits their applicability when experimental validation is costly. We propose a method to solve the problem using a factorization machine with quadratic-optimization annealing (FMQA). FMQA is a discrete black-box optimization method reported to obtain high-quality solutions with a limited number of evaluations. Applying FMQA to the problem requires converting nucleotides into binary variables. However, the influence of integer-to-nucleotide assignments and binary-integer encoding on the performance of FMQA has not been thoroughly investigated, even though such choices determine the structure of the surrogate model and the search landscape, and thus can directly affect solution quality. Therefore, this study aims both to establish a novel FMQA framework for RNA inverse folding and to analyze the effects of these assignments and encoding methods. We evaluated all 24 possible assignments of the four nucleotides to the ordered integers (0-3), in combination with four binary-integer encoding methods. Our results demonstrated that one-hot and domain-wall encodings outperform binary and unary encodings in terms of the normalized ensemble defect value. In domain-wall encoding, nucleotides assigned to the boundary integers (0 and 3) appeared with higher frequency. In the RNA inverse folding problem, assigning guanine and cytosine to these boundary integers promoted their enrichment in stem regions, which led to more thermodynamically stable secondary structures than those obtained with one-hot encoding.

  • Access to Document (DOI)

• Fair Sampling with Temperature-Targeted QAOA Based on Quantum–Classical Correspondence Theory

  Abe T., Tanaka S.

  Journal of the Physical Society of Japan 95 （ 8 ）  2026年08月

  ISSN  00319015

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  In combinatorial optimization problems with degenerate ground states, fair sampling of degenerate solutions is essential. However, the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) with a standard transverse-field mixer induces biases among degenerate states as circuit depth increases. Based on quantum–classical correspondence theory, we propose SBO-QAOA, which employs a temperature-dependent Hamiltonian encoding a Gibbs distribution as its ground state. Numerical simulations show that, unlike standard QAOA, SBO-QAOA yields ground-state probabilities converging to finite-temperature values with uniform distribution among degenerate states. These fairness and temperature-targeting properties are preserved even with only four variational parameters under a linear schedule.

  • Access to Document (DOI)

• Structural Comparison of Error Mitigation Methods for Ising Machines: Penalty-Spin Model versus Stacked Model

  Abe T., Hino K., Tanaka S.

  Journal of the Physical Society of Japan 95 （ 7 ）  2026年07月

  ISSN  00319015

  　概要を見る

  Error-mitigation methods for Ising machines are reexamined not merely as noise-suppression techniques but as a structural design problem of replica-coupled Ising models. Using simulated annealing as a hardware-noise-free testbed, we systematically compare the penalty-spin (PS) model, which couples replicas through a centralized auxiliary layer, with the stacked model, which couples adjacent replicas directly. Numerical experiments on the quadratic assignment problem reveal that the ferromagnetically coupled stacked model stably maintains constraint satisfaction and improves solution quality over a broad parameter range, exhibiting favorable scalability with both the number of replicas and problem size. In contrast, the PS model suffers from cooperation collapse at large parallelism: many-replica averaging in the PS layer washes out sparse solution information, preventing effective inter-replica coordination. These findings demonstrate that the topology of inter-replica couplings decisively influences search robustness, and provide practical guidelines for model selection and parameter tuning in constrained optimization.

  • Access to Document (DOI)

• Black-box optimization using factorization and Ising machines

  Tamura R., Seki Y., Minamoto Y., Kitai K., Matsuda Y., Tanaka S., Tsuda K.

  Applied Physics Reviews 13 （ 2 ）  2026年06月

  　概要を見る

  Black-box optimization (BBO) is used in materials design, drug discovery, and hyperparameter tuning in machine learning. The world is experiencing several of these problems. In this review, a factorization machine with quantum annealing or with quadratic-optimization annealing (FMQA) algorithm to realize fast computations of BBO using Ising machines (IMs) is discussed. The FMQA algorithm uses a factorization machine (FM) as a surrogate model for BBO. The FM model can be directly transformed into a quadratic unconstrained binary optimization model that can be solved using IMs. This makes it possible to optimize the acquisition function in BBO, which is a difficult task using conventional methods without IMs. Consequently, it has the advantage of handling large BBO problems. To be able to perform BBO with the FMQA algorithm immediately, we introduce the FMQA algorithm along with Python packages to run it. In addition, we review examples of applications of the FMQA algorithm in various fields, including physics, chemistry, materials science, and social sciences. These successful examples include binary and integer optimization problems, as well as more general optimization problems involving graphs, networks, and strings, using a binary variational autoencoder. We believe that BBO using the FMQA algorithm will become a key technology in IMs, including quantum annealers.

  • Access to Document (DOI)

• Factorization Machine from a Random Matrix Theory Perspective

  Nakada H., Tanaka S.

  Journal of the Physical Society of Japan 95 （ 6 ）  2026年06月

  ISSN  00319015

  　概要を見る

  Factorization Machine with Quadratic-optimization Annealing (FMQA) is a promising technique for solving black-box optimization problems efficiently. Recently, warm-starting FMQA has been proposed to accelerate an FMQA process by initializing the Factorization Machine (FM) with a pre-computed interaction matrix. However, the mechanism underlying its effectiveness remains unclear. Therefore, in this study, we utilize random matrix theory to investigate the performance of FM initialization. We derive modified results within random matrix theory that describe the statistical properties of min-max normalized eigenvalues in random matrices. Our analysis estimates the residual coupling error that arises during FM initialization via low-rank approximation. Numerical experiments demonstrate that our theoretical predictions for the coupling error exhibit excellent agreement with empirical results. Furthermore, we show that subsequent training effectively reduces the error below the theoretical baseline defined by random matrix theory, confirming that the warm-starting approach provides a robust starting point for optimization. These insights not only reinforce the validity of warm-starting FMQA but also suggest broader applications in efficient model initialization, such as low-rank adaptation for large language models.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 環境と出会いに感謝

  田中, 宗

  新版 窮理図解 （慶應義塾大学理工学部）   （ 40 ）  2024年09月

• Grateful for my environment and the people I met

  田中, 宗

  New Kyurizukai （Faculty of Science and Technology, Keio University）   （ 40 ）  2024年09月

• 量子古典ハイブリッド計算技術による物質シミュレーション高速化手法の研究

  田中, 宗

  科学研究費補助金研究成果報告書 2023年

• 量子効果と温度効果の協調によるハイブリッド量子コンピューティングの理論研究

  田中, 宗

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2020年

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

• イジングマシン技術の研究開発動向

  田中 宗

  技術解説書「拡大する量子コンピューティング　その社会実装ポテンシャル」 （モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC)）   2020年03月

  記事・総説・解説・論説等（その他）, 単著

• イジングマシンの動作原理と応用探索の最新動向

  田中 宗，松田 佳希

  表面と真空 63   96 - 103 2020年

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

• 量子アニーリングや関連技術のいまと未来：AQC2019 参加報告

  田中 宗，白井 達彦，藤井 啓祐

  日本物理学会誌 75 （ 5 ） 299 - 302 2020年

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

• 量子アニーリングの応用探索

  田中 宗，西村 直樹，棚橋 耕太郎

  数理科学 2019年7月号 673   47 - 53 2019年07月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

• イジングマシンに関係するソフトウェア開発およびアプリケーション探索動向

  田中 宗

  量子コンピュータ／イジング型コンピュータ研究開発最前線　〜基礎原理・最新技術動向・実用化に向けた企業の取り組み〜 （情報機構）   2019年02月

  記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 単著

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• イジングマシンを用いたアミューズメントパークの経路最適化手法

  武笠 陽介、若泉 朋弥、田中 宗、戸川 望

  [国内会議]  VLSI設計技術研究会, 

  2020年03月

  , 

  口頭発表（一般）

• イジング計算機による3次元直方体パッキング問題の解法

  金丸 翔、寺田 晃太朗、川村 一志、田中 宗、富田 憲範、戸川 望

  [国内会議]  VLSI設計技術研究会, 

  2020年03月

  , 

  口頭発表（一般）

• 3 次元直方体パッキング問題のQUBOモデルマッピング

  金丸 翔、寺田 晃太朗、川村 一志、田中 宗、富田 憲範、戸川 望

  [国内会議]  2020年電子情報通信学会総合大会, 

  2020年03月

  , 

  口頭発表（一般）

• Quantum Annealing Accelerates Materials Discovery

  Shu Tanaka

  [国際会議]  MANA International Symposium 2020 Jointly with ICYS, 

  2020年03月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

• イジングマシン分野の研究開発の現状と今後　〜ハード・ソフト・アプリケーション・理論〜

  田中 宗、戸川 望

  [国内会議]  2020年電子情報通信学会総合大会　依頼シンポジウムセッション「組合せ最適化専用イジングマシン周辺技術の現状と展望」, 

  2020年03月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 多段階最適化のための量子・古典ハイブリッド基本アルゴリズムの構築と評価

  2023年12月

  -

  2028年03月

  文部科学省・量子科学技術研究開発機構, 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）, 田中 宗, 研究代表者

• 量子・AIハイブリッド技術の活用を加速する共通ライブラリ基盤の研究開発

  2023年06月

  -

  2026年03月

  経済産業省・国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構, NEDO, 田中 宗, 研究代表者

• 負性インダクタンスと熱ゆらぎを積極利用した複雑な最適化問題を解く量子アニーリング

  2023年04月

  -

  2028年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 田中 宗, 基盤研究（S), 補助金,  研究分担者

• 量子人材を創出するエコシステムづくり

  2023年04月

  -

  2026年03月

  文部科学省, Q-LEAP, 田中 宗, 研究分担者

• 量子・古典ハイブリッドテストベッド構築のための課題要件調査

  2022年09月

  -

  2023年01月

  文部科学省・量子科学技術研究開発機構, 田中 宗, 研究分担者

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• KDDI Foundation Award 業績賞

  田中宗, 2025年10月, 公益財団法人KDDI財団, 量子アニーリングの基礎、ならびに応用への貢献

  受賞区分： 出版社・新聞社・財団等の賞

• JPSJ閲読者賞

  Shu Tanaka, 2025年03月, Journal of the Physical Society of Japan

  受賞区分： 学会誌・学術雑誌による顕彰

• 第９回日本物理学会若手奨励賞（領域11）

  田中 宗, 2015年03月, 日本物理学会, 二次元量子多体系におけるエンタングルメントの研究

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• 東京大学大学院理学系研究科研究奨励賞（博士）

  田中 宗, 2008年03月, 東京大学大学院理学系研究科

  受賞区分： その他

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• プレゼンテーション技法

  2026年度

• 自然科学実験

  2026年度

• 基礎理工学特別研究第１

  2026年度

• 卒業研究

  2026年度

• 物理情報工学実践研究活動Ａ

  2026年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• オムニバス講義

  お茶の水女子大学

  2019年04月

  -

  2020年03月

  , 

  秋学期, 講義, 兼担

• ディジタルシステム設計

  早稲田大学基幹理工学部

  2019年04月

  -

  2020年03月

  , 

  秋学期, 講義, 兼担

• ディジタルシステム設計

  早稲田大学基幹理工学部

  2018年04月

  -

  2019年03月

  , 

  秋学期, 講義, 兼担

• Exercises for Fundamental Physics B IPSE Course

  早稲田大学先進理工学部

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  秋学期, 演習

• 物理学実験

  芝浦工業大学通信工学科

  2017年04月

  -

  2018年03月

  , 

  実習・実験, 兼担

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社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

• 平成30年度第7回生徒研究成果合同発表会助言員

  科学技術振興機構スーパーサイエンスハイスクール事業, 平成30年度第7回生徒研究成果合同発表会, 

  , 

  2019年02月

• 平成29年度第6回生徒研究成果合同発表会助言員

  科学技術振興機構スーパーサイエンスハイスクール事業, 平成29年度第6回生徒研究成果合同発表会, 

  , 

  2018年02月

• 平成28年度第5回生徒研究成果合同発表会助言員

  科学技術振興機構スーパーサイエンスハイスクール事業, 平成28年度第5回生徒研究成果合同発表会, 

  , 

  2017年02月

• サイエンスキャッスル2016関東大会口頭講演審査員

  株式会社リバネス, サイエンスキャッスル2016関東大会, 

  , 

  2016年12月

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

• IEEE, 

  2024年05月

  -

  継続中

• 情報処理学会, 

  2020年04月

  -

  継続中

• 日本物理学会, 

  2003年12月

  -

  継続中

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2024年07月

  -

  継続中

  Adiabatic Quantum Computing Conference, Conference series steering committee

• 2024年04月

  -

  継続中

  情報処理学会量子ソフトウェア研究会専門委員

• 2023年06月

  -

  継続中

  量子ICTフォーラム量子コンピューティング技術推進委員会　技術担当理事（業務執行理事）

• 2021年04月

  -

  継続中

  Journal of the Physical Society of Japan(JPSJ)第77期編集委員

• 2020年12月

  -

  2021年06月

  Adiabatic Quantum Computing Conference 2021 (AQC2021) local organizer

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