1 量子アニーリング入門:初級編
1.0 言葉の定義：「量子コンピュータ」と「量子アニーリング」の違い
1.1 組合せ最適化問題
1.2 巡回セールスマン問題
1.3 イジング模型とQUBO(二次制約なし二値最適化問題)
1.4 問題のマッピング
1.5 シミュレーテッドアニーリングと量子アニーリング
1.6 量子アニーリングの原理
1.7 量子アニーリングの歴史
1.8 D-Wave Systems
2 量子アニーリング入門：より深い理解のために
2.1 「計算が速いとは？」：計算量理論とヒューリスティクス
2.2 論争・批判：量子アニーリングは理論的に高速な計算手法なの？
2.3 論争・批判：D-Waveマシンは早いの？量子効果を使っているの？
2.4 量子アニーリングのベンチマーキング
2.5 ノーフリーランチ定理：世の中おいしい話はないよ
2.6 物性シミュレータとしての量子アニーリングマシンの優位性
3 量子及び古典アニーリングマシンハードウェア
3.1 D-Wave Systemsの量子アニーリングマシ
3.2 D-Wave Systems社以外の量子アニーリングマシ
3.3 古典アニーリングマシン
（シミュレーテッドアニーリングに基づく古典アニーリングマシン。ASIC、FPGA、GPU）
3.4 疑似量子アニーリングマシン
（量子分岐マシンにインスパイアされたシミュレーテッド分岐マシン、コヒーレントイジングマシンなど）
3.5 世界の研究開発プロジェクト
（DARPA、AvaQus、NEDOなど）
4 アニーリングマシンクラウド・プラットフォーム
4.1 D-Wave Systems社のLEAP2
4.2 日立のAnnealing Cloud
4.3 FixstarsのFixstars Amplify
4.4 JijのJij Zept
4.5 他のクラウド
（Amazon Braket、Microsoft Azureなど）
5 アニーリングのビジネス適応に向けた取り組み事例
5.1 実ビジネスへの応用
5.2 事例：広告配信
5.3 事例：交通流最適化
5.4 事例：避難経路探索、工場内搬送車配送
5.6 事例：航空機ゲート割り当て
5.7 事例：材料設計、プロセスインフォマティクス、加工プロセス
5.8 事例：半導体マスク形状最適化
6 課題と展望
6.1 課題
6.2 展望
6.3 最後に：量子アニーリングの最適化ソルバとしての位置付け