イジングマシンは, 組合せ最適化問題を解くことに特化したコンピュータである. 既存のイジングマシンでは, 二値二次形式に問題を定式化することが必要となる. 一方で,高次コストなどを扱う問題では, 補助的な変数の追加が必要であり, 小規模な問題でも最適解を得ることが難しい. このような背景から, 決定変数に従属して一意に定まる従属変数を使用することで多様な関数を表現できる拡張イジングマシンが提案されている. 本講演では, 決定変数の値を任意の整数値を取ることができるような拡張法を新たに提案し, 応用例の一つとして, 整数変数拡張イジングマシンを使用して歪正規分布がサンプリング可能であることを示す.