はじめに
最近話題のAmazonの生成AI「Amazon Q」を使って，数理最適化を体験できるWebアプリケーションを作ってみた．今回は**巡回セールスマン問題（TSP）**を題材にしたインタラクティブなクイズゲームである．
WSL2にAmazon Qをセットアップする手順から，実際のアプリケーション開発までを紹介する．
目次
WSL2環境の準備
WSL2のインストール
まず，Windows 11でWSL2を有効化する．
# PowerShellを管理者権限で実行
wsl --install
Ubuntuを起動する．
# Ubuntuの起動
wsl -d Ubuntu
- 初期起動時はユーザアカウント作成（ユーザ名，パスワード）およびログインが必要
Amazon Qのインストール
Amazon Q Developer CLI のインストール
# AWS CLI v2のインストール
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf "https://desktop-release.q.us-east-1.amazonaws.com/latest/q-x86_64-linux.zip" -o "q.zip"
unzip q.zip
./q/install.sh
設定後，ブラウザが開いてAWSコンソールでの認証が求められる．
巡回セールスマン問題クイズの開発
Amazon Qの起動
# Amazon Qの起動
q chat
Amazon Qを活用した開発プロセス
Amazon Qを起動すると，プロンプトが表示される．
ここに，作成したいゲームの要件を入力する．
1. アルゴリズムの実装相談
プロンプト例:
巡回セールスマン問題を題材にした，最短経路を当てる4択クイズを作成したい．
デフォルトでは都市数を10ヵ所，ランダムに都市を配置しつつ，
任意の都市数，都市配置を設定できるような選択肢も与えたい．
クイズの4つの選択肢は，距離がわからないように可視化した経路を出力したい．
都市数が10以下の場合は厳密解，それ以上は近似解を使い分けたい．
実際の動作例
巡回セールスマン問題クイズからWebブラウザで動作する．
10都市の問題（厳密解）
10都市の問題（厳密解）に対する解答
まとめ
Amazon QとWSL2を組み合わせることで，Webアプリケーションを比較的簡単に作成できた．
LLM単体の場合，細かな指示やstep by stepでの指示が必要な場合が多いが，Amazon Qの場合，レスポンスに少し時間を要するが，指示した結果，意図した結果を出してくれる．
今後は，以下のようなことも試行していきたい．
今後の展望
- 他の最適化問題: ナップサック問題，グラフ彩色問題
- 機械学習との組み合わせ: 強化学習による解法
- リアルタイム可視化: アルゴリズムの動作過程を表示