近年のイジングマシン大規模化に伴い, 入力可能なイジングモデルのサイズは向上しているが, 依然として実際の社会課題などの規模の最適化問題を入力することは容易ではなく, 様々な対応策が検討されている. その一つに, イジングマシンへの入力前における処理として, 基底状態の情報を保持しつつ入力するイジングモデルのサイズを縮小する技術が存在する. 本講演ではこのようなイジングモデル縮小技術について, 特にイジングモデルの幾何的構造に着目した手法を中心に我々の提案手法を紹介する.