2024.01.17

コンピュータはどう進化していくのか──量子コンピューティングの現在と未来

量子力学の現象を利用して、従来のコンピュータとはまったく異なる仕組みで計算を行う量子コンピュータ。この新しい技術の活用によって膨大な量の計算が可能になり、社会のさまざまな領域にメリットがもたらされると言われています。では、量子コンピュータの実用化は現在どの段階にあるのでしょうか。博報堂DＹグループにおけるテクノロジー領域の専門部署であるマーケティング・テクノロジー・センターと、企業の量子コンピュータ活用を支援するblueqat株式会社のメンバーに、量子コンピューティングの現在と未来について聞きました。

湊雄一郎氏
blueqat株式会社 CEO

ムカルジー・サヤン氏
blueqat株式会社研究員

加藤博司
博報堂DＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター　上席研究員

藤原晴雄
博報堂DＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター　上席研究員

従来のコンピュータと量子コンピュータの違いとは

──はじめに、量子コンピュータとは何か、基礎知識がない人にも理解できるようにご説明いただけますか。

湊: 従来のコンピュータは、チップをどんどん小さくし、それをたくさん搭載することによって性能が向上してきました。しかしチップが極小になると、物理法則が変わって、それまでとはまったく異なるルールによってコンピュータを動かさなければならなくなります。そのルールに基づいて計算を行うのが量子コンピュータです。

──具体的に、どのようにルールが変わるのですか。

湊: 従来のコンピュータはデジタルの法則、つまり０と1の組み合わせによって計算を行っていました。それに対して量子コンピュータは、「重ね合わせ」という量子の法則によって、0か1かを明確に区別せずに、まとめて計算することができます。それによって計算の手順が大幅にショートカットされます。

わかりやすく表現すると、「0＋0＝0」「0＋1＝1」「1＋0＝1」「1＋1＝2」という4つの計算式があった場合、従来のコンピュータは、それを順に計算していたわけですが、それを1種類の計算式にしてしまうわけです。それによって、これまではコンピュータを何百台も繋がなければ実現できなかったような膨大な量の計算を比較的短時間でできるようになるわけです。

加藤: 量子コンピュータは、問題を解く方法の違いによって、「量子ゲート方式」と「量子アニーリング方式」の2つに分類されます。当初、量子アニーリング方式に注目が集まりました。これは、組み合わせ最適化問題に特化した計算機です。一方近年では、いわゆる汎用型量子計算機として量子ゲート方式に注目が集まっている状況です。まだまだ発展途上の計算機ですが、量子ゲート方式の計算アルゴリズムの中には、古典コンピュータ上の計算アルゴリズムを上回る性能を持つものがあり、今、我々はそこに注目しています。

社会実装は20年から30年後か

──量子コンピュータは、すでに実用の段階に入っているのでしょうか。

湊: 量子コンピュータのハードウェアは大きく5種類に分けられます。そのうち4種類はすでに商用化されていて、クラウド経由で普通のパソコンから使うことができます。使われている分野としては、航空宇宙、医療、金融、化学など、これまで研究開発活動にスーパーコンピュータを使ってきた産業が多いですね。

加藤: モデルのパラメーターが膨大で「解くべき問題」が大きい分野と言ってもいいかもしれません。2022年4月に内閣府が公開したレポート「量子未来社会ビジョン」（※）コンピュータでは、活用が期待される分野として「広告・マーケティング」が筆頭に挙げられていました。例えば、広告取引を高速化するといった使い方です。しかし私たちの実感では、広告・マーケティング分野もその他の領域も、社会実装と呼べる段階になるにはまだまだ時間がかかりそうです。
（※）参照：「量子未来社会ビジョン」 https://www8.cao.go.jp/cstp/ryoshigijutsu/ryoshi_gaiyo_print.pdf

湊: 量子コンピュータの社会実装は、グローバルで見ても期待されたほどには進んでいません 2018年頃の予想では、今頃は量子コンピュータの実用化による恩恵を一般の生活者も受けているはずでした。潮目が変わったのは2021年です。それまでは、従来のコンピュータで1万年かかる計算を量子コンピュータは200秒で終わらせることができると言われていました。しかしその後、量子アルゴリズムを用いた計算が現在のコンピュータでもある程度可能なことがわかってきました。現状のコンピュータでも、いわば「量子コンピュータっぽいこと」ができてしまうわけです。それによって、量子コンピュータの開発がいったん振出しに戻る格好になりました。現在、プラットフォーマーの多くは2030年から35年くらいの実用化を目標として掲げています。

加藤: 量子コンピュータへの完全な移行には、まだまだ時間がかかると思っています。一般に新しい技術の登場後、しばらくの間は古い技術と新しい技術が併存していくことになります。自動車の領域でも、現在はエンジン車とEVが併存している段階にあります。その後、新技術が伸長していくにしたがって、古い技術のリプレイスが進み、どこかの段階で完全に入れ替わるというのがこれまでのテクノロジーの歴史です。量子コンピュータの場合、古典コンピュータと共存し、お互いに得意な問題を解く状況がいずれ始まっていき、量子コンピュータが得意な問題が増えていくに従い、古典コンピュータが量子コンピュータへと置き換わっていく、そのような未来が、おそらく2040年から50年ぐらいには起こりはじめるのではないかと私は予想しています。つまり、あと20年から30年くらいかかるということです。

量子コンピュータの活用法を探る2つの共同実験

──博報堂とblueqatは、2023年7月に量子コンピュータに関する実証実験を行いました。その取り組みについてうかがう前に、blueqat社とお二人について簡単にお聞かせいただけますか。

湊: 私がblueqatの前身となる会社を設立したのは2008年です。
実はスタートはデザイン会社で、量子コンピュータの研究を始めたのは2014年からです。当時はまだこの分野に取り組むプレーヤーが多くはなく、じっくり時間をかけて勉強することができました。現在は、量子コンピュータの開発環境を整えて企業に提供するサービスを主に手掛けています。企業が量子コンピュータ用のアプリケーションをつくる支援をしたり、私たち自身がアプリケーションをつくって納品したりしています。また、小型の量子コンピュータの開発も自社で行っています。クライアントは、メーカー、金融機関、小売流通、広告会社など非常に幅広く、100近いプロジェクトが現在動いています。

サヤン: 私はアメリカで数学の博士号をとってから、量子コンピューティングとAIの研究員として2021年にblueqatに入社しました。22年8月からは、東京大学理学部の客員研究員としても活動しています。

──共同実験の概要についてご説明ください。

加藤: 企業内で分散管理されているデータを統合して活用する「データフュージョン」という手法があります。その手法に量子アルゴリズムが使えないかと考えたのが取り組みの発端でした。具体的なテーマを決める段階からblueqatの皆さんに関わっていただき、「最適輸送問題」をテーマにしました。最適輸送問題とはデータフュージョンを実現するアプローチの1つで、その計算に量子コンピュータを活用しました。

──実験の結果についてもお聞かせください。

加藤: 最適輸送問題の解決に量子アルゴリズムが使えることは確認できました。しかし、現在の量子コンピュータの性能では、実用化のレベルまでもっていくことができないことも明らかになりました。手法としては有効だけれど、社会実装にはハードウェアの進化が必要である──。それが実証実験の現段階での結論です。
参照（プレスリリース）：博報堂ＤＹホールディングス、量子ゲート型コンピュータの広告・マーケティングデータ活用における第一弾実証を実現　https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/news/corporate/2023/07/4330.html

──クリエイティブ領域での共同プロジェクトも進行しているとのことです。こちらはどのようなプロジェクトなのですか。

藤原: メディアテクノロジーに量子アルゴリズムを活用するプロジェクトを進めています。例えばテレビCMにCGが使われるケースは非常に増えていて、すでに実物とCGの区別がつかないレベルになっています。しかし現状では、データを処理して描画するプロセス、いわゆるレンダリングに非常に時間がかかります。今後、メタバースなどでリアルタイムに画像を描出していくことが求められるようになったときに、従来のコンピュータの計算技術ではスピードが追いつかなくなります。そこで、量子アルゴリズムと機械学習を組み合わせた方法論にチャレンジしてみようと考えました。

サヤン: 具体的には、CG化したい物体の写真を数枚撮影し、それをAIに学習させて、三次元の画像をつくるという取り組みです。その画像生成に量子アルゴリズム活用しています。これも最適輸送問題と同じように、現在の量子コンピュータのビット数ではリアルタイムの画像生成は難しいことがすでにわかっています。しかし、方法論の有効性は証明できると考えています。

ゲームチェンジに対応できる基盤づくりを

──長期的に見て、量子コンピュータの実用化によって広告マーケティング分野はどう変わっていくと考えられますか。

藤原: 量子コンピュータはレコメンドエンジンとの相性がいいと言われています。数億件のトランザクションデータを量子アルゴリズムで処理して、デジタル広告やECサイトなどで個々の生活者に対して今よりも最適なレコメンドをしていくことがいずれできるようになると考えています。

──社会課題の解決にも量子コンピュータは力を発揮しそうですか。

サヤン: 注目されていますね。経済動向や気候変動などのシミュレーションが高速化されるので、現在よりも精度の高い予測が可能になります。また量子コンピュータを使うことによってAIも高速に動くようになります。それによって、いろいろな解をスピーディに出せるようになるはずです。

湊: 現在、世界中のコンピュータやサーバーが放出する熱が地球温暖化に影響を与えていると言われています。量子コンピュータは現状のコンピュータに比べて放熱が少ないので、環境への悪影響も緩和されると見られています。

──blueqatとして今後量子コンピュータを使ってどのような価値を提供していきたいと考えていますか。

湊: blueqatは「人類が解けない問題を解く」というビジョンを掲げています。
量子コンピュータの社会実装はまだ先になりそうですが、未来技術を可能な範囲で活用して今の課題を解決していくことはできます。これまでなかなか解けなかった企業や社会の問題を技術の力で解く支援をしていきたいと考えています。

加藤: 量子ゲートのアルゴリズムは特別な技能を必要とする分野ですが、blueqatの皆さんはその分野でトップクラスのスキルとノウハウを有しています。今後も量子コンピューティングの可能性をともに探っていきたいですね。

藤原: 私たちの取り組みは「量子加速性」というテーマを掲げています。量子コンピュータが従来のコンピュータをスピードにおいて大きく凌駕することを意味する言葉です。今後もこのテーマにこだわって活動を続けていきたいと考えています。

加藤: 量子コンピュータの社会実装はまだ先のことと考えられるとは言え、いつどこでブレイクスルーが起きるかわかりません。数年前の時点で、生成AIがここまで急速に普及するとは考えられていませんでした。量子コンピュータによるゲームチェンジに対応できる基盤を今からつくっておくことが重要です。そのための取り組みをこれからも続けていきます。

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湊雄一郎氏

blueqat CEO

東京都生まれ。東京大学工学部卒業。隈研吾建築都市設計事務所を経て、2008年にMDR（現blueqat）株式会社設立。2015年総務省異能vation最終採択、2017~19年内閣府ImPACT山本プロジェクトPM補佐、2019~2021年文科省さきがけ量子情報領域アドバイザー、2022年~SEMI量子コンピュータ協議会委員長を務める。2022年Nature社ScientificReports物理学分野論文TOP100の2位。最近の研究テーマは深層学習・量子機械学習・テンソルネットワーク・テンソル分解など。
ムカルジー・サヤン氏

blueqat 研究員

2021年シカゴイリノイ大学数学博士を取得し、blueqat入社。研究トピックは主に数学を用いた量子アルゴリズムと機械学習。趣味はアニメ、漫画とラノベです。
加藤博司

博報堂DＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター　上席研究員

国の研究開発機構を経て、2019 年博報堂入社。上席研究員（博士（工学））。統計モデリングを活用した研究開発業務に従事し、主にヘルスケア、ブランド、メディア、知財の4つの領域でデータ分析／ロジック開発を担当。情報システム研究機構統計数理研究所データ同化グループの客員准教授を兼任。
藤原晴雄

博報堂DＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター　上席研究員

2013年博報堂入社。統計解析、機械学習を活用したマーケティング・ソリューションの研究開発に従事。現在はデータとインタラクティブ・テクノロジーによるクリエイティブ開発をテーマに活動。ワイン好きが高じて日本ソムリエ協会認定ワインエキスパート。