モンテカルロ法は確率的な手法を用いて、解析的に困難な数値計算を近似的に行う方法です。ランダムサンプリングを用いて、複雑な数学的問題や高次元の積分、最適化問題などを解くことができます。また、物理学や統計学、金融工学など、様々な分野で広く利用されています。モンテカルロ法の精度はサンプリングの回数（ステップ数）に依存し、一般にステップ数が増えるほど精度が高まります。

今回は、量子アニーリングソリューションコンテストに参加した際の発表内容を紹介します。筆者はチームT-QARD-QAPOとして参加し、ポートフォリオ最適化に関するアプリを構想し、発表しました。ポートフォリオ最適化とは、リスクとリターンを考慮して、最適な資産の組み合わせ（ポートフォリオ）を見つけることです。ポートフォリオ最適化には様々な理論がありますが、今回は現代ポートフォリオ理論に基づいたポートフォリオ最適化を行いました。