量子コンピュータとスエズ運河

2021年3月23日、エバー・ギブンのコンテナ船がスエズ運河に挟まれ、すべての海上交通が遮断された。エバー・ギブンは部分的に解放されるまで6日間動けなかった。解放の前日には350隻以上の船舶が運河の通過を待っており、およそ100億ドル相当の貨物が遅延した。

スエズ運河は紅海と地中海を結んでいる。スエズ運河は世界で最も交通量の多い水路のひとつであり、他の水路や、19世紀に運河が開通する以前のように、貨物を陸路で運び出し、向こうの海で待機している船に積み込むという代替手段を提供している。

しかし、運河が閉鎖されたらどうなるのか？船会社は次に何をすべきかを決めなければならない。引き返すのか？代替ルートを選ぶか？

出荷の決定は複雑であり、地上輸送と航空輸送も同様である。どの船をどこに送るか？船は、あるいはUPSのトラックは、どのような順序で目的地を訪れるべきなのか？これらの決定は、さまざまな目的地間の距離、移動コスト、遅延のリスクなど、多くの変数に左右される。同じデータでも、コスト、時間、最小限の燃料消費、最小限のリスク、最少の貨物輸送業者など、何を最適化したいかによって、企業はさまざまな決定を下すだろう。

この種の問題はしばしば巡回販売員問題（TSP）と呼ばれ、複数の営業電話をかける必要のある販売員を想定している。計算上、この問題を解くのは難しく、最適化において最も研究されている問題の一つである。

量子コンピューターはその助けになる。量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）のようなアルゴリズムによって、量子コンピュータはTSPやその他の組み合わせ最適化問題を、古典的なものよりもはるかに速く解くことができる。

なぜそれが重要なのか？スエズ運河の例と同じように、インプットは動的だからだ。航路の遮断や混雑、燃料価格の変動、希望航路の変更などなど。船会社が航路を動的に最適化できるかどうかは、経済的に大きな意味を持つ。例えば、フェデックスが量子コンピュータを使ってコストを15％削減する方法を見つけたとしたら、あるいはウーバーが量子を採用することでLyftに対する競争上の優位性を獲得したとしたら、どうだろう。これが、量子コンピューターがサプライチェーンやその他多くのアプリケーションにおいて戦略的技術と考えられている理由のひとつである。