量子コンピューティングの活用事例

7月

2022

量子コンピューティングについて初めて知ったとき、通常はいくつかの疑問が浮かぶ。その中で最初の疑問は、"量子コンピューターとは何か？"というものだ。そのほかにも、量子コンピューティングについてもっと学ぶ必要があるのか、ないのか、という疑問が少なくとも1つはある。量子コンピューティングを学ぼうとする人がいるかもしれない。それでも、ビジネスの専門家たちは、自分たちのビジネスに関連するアプリケーションがあるのかどうか、当然疑問に思う。ビジネスプロフェッショナルは、量子コンピューティングはもちろんのこと、新しいテクノロジーに投資する時間と費用を正当化するために、ユースケースを必要とする。

量子コンピューティングとその応用とは？

量子コンピュータは、高度に専門化された計算の一形態と考えることができる。コンピュータは一般に、中央演算処理装置（Central Processing Unit、略してCPU）を使って計算を行う。しかし、非常に特殊な計算のために特化したハードウェアも存在する。最もよく知られている例はGPU（Graphics Processing Unit）で、ビデオの編集、3Dグラフィックスのレンダリング、暗号通貨の採掘、機械学習モデルのトレーニングなどによく使われている。別の例としては、テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）があり、これは非常に特殊な機械学習アプリケーションに使用される。このような特殊な計算を必要としないコンピューター・ユーザーには、このような特殊なハードウェアは必要ない。

同様に、量子プロセッシング・ユニット（QPU）は、特定のクラスの計算に役立つと考えられている。GPUやTPUがそうであったように、QPUがCPUに取って代わることはないだろう。そしてGPUやTPUのように、誰もがQPUを必要とするわけではない。しかし、GPUやTPUのように、QPUを必要とする人は、QPUを使うことで大きな利益を得ることができる。機械学習エンジニアは、CPUよりもGPUの方がはるかに速くモデルを訓練できる。化学者はいつの日か、CPUやGPUを多数搭載したスーパーコンピューターよりも、QPUを使った方がはるかに大きな分子のシミュレーションができるようになるだろう。

ソルベイ会議の参加者であるスコット・アーロンソンは、量子コンピューティングの応用を5つのクラスに分類している：

1. 材料科学を含む量子物理学と化学のシミュレーション

2. 暗号解読

3. 最適化

4. 機械学習

5. 概念実証

製造業のように、上記のすべてを模索している業界もある。一方、他の業界では、必要なのはほんの一部かもしれない。いずれにせよ、量子コンピューティングを現在研究している大きな理由のひとつは、競合他社に対して将来的に優位に立てる可能性があるだけでなく、少なくとも遅れをとらず、いつか競争上不利にならないようにするためである。競争上の優位性や不利性がどのようなものかは、業界によって異なるだろう。

量子コンピューティングのユースケースとは？

量子コンピューティングの5つの応用分類から、量子コンピュータの使用例が限定的であるという誤った印象を持たれてはならない。これらは大まかな分類に過ぎない。それぞれのクラスで、かなりの研究が行われている。すべての企業や大学が何を研究しているのか知ることはできないからだ。しかし、これらの研究の多くは公開されており、現在も公開され続けているため、以下は単に量子コンピューティングの潜在的なユースケースの範囲を広げることを目的としている。以下に、量子コンピューティングの現在および将来的なユースケースの一部を紹介する。

材料科学を含む量子物理学と化学のシミュレーションに関しては、多くの業界が注目している。例えば自動車業界は、 EVバッテリーや太陽電池を含むより優れたバッテリーを作る可能性や、「より良い炭素回収と炭素排出の削減」を意味する炭素固定、さらには計算流体力学（これは航空宇宙業界も関心を寄せている）に興味を持っている。別の例として、農業産業は、海水淡水化、「より高い作物収量のための土壌利用の強化」、肥料やその他の化学反応、より環境に優しい肥料生産、持続可能な開発といった問題に関心を持っている。さらに製薬業界は、化学触媒、低分子を超える分子創薬、タンパク質のフォールディング、分子構造のシミュレーションなどに関心を持っている。

暗号解読の脅威は、ほぼすべての人に影響を及ぼす。防御的暗号と"量子安全"なポスト量子暗号は、銀行、金融、ヘルスケア、保険業界にとって特に興味深い。古典的に保護されているデータがあるところでは、将来的に量子攻撃を受ける可能性がある。製薬業界だけでも、患者データ、知的財産、金融情報などが潜在的に脆弱である。研究分野としては、ネットワーキング、乱数生成、量子鍵配布（QKD）などがある。そしてもちろん、世界中の政府が地政学、国家安全保障、国防への影響を懸念している。

一方、グラフ、スケジュール、制約があれば、どこでも最適化の必要性がある。あらゆる業界の事業開発部門は、広告の最適化、ロイヤリティ報酬の最適化、製品設計から利益を得ることができる。製造業、卸売業、倉庫業、流通業、小売業、そしてそれらが依存する運輸業は、貨物機へのより良い積み込み、出荷物流を含むロジスティクス最適化、ルート最適化、スケジューリング最適化、サプライチェーン最適化から利益を得ることができるだろう。さらに、世界中の都市では、空港のセキュリティの向上、電力網の最適化を含むインフラの最適化、バス路線の最適化を含む交通フローの最適化が実現するかもしれない。

最後に、機械学習は大量のデータを扱うすべての産業に関心がある。例えば、分類は医療や法執行に応用されるほか、製造業の品質保証や自律走行車の交通パターン予測にも役立つ。自然言語処理（NLP）は小売業にとって強力なツールであり、人工知能を活用して自然な音声を分析し、商品の推奨、アップセル、クロスセルを行う。天気予報は、農業、航空交通、林業、海上交通、その他多くの分野に応用されている。

概念実証の分類には具体的な使用例はない。一般的な考え方は、量子コンピューターはいつか、手法やアイデアの実現可能性などを実証するのに役立つかもしれないというものだ。ある意味では、Deutsch-Jozsaアルゴリズムがその一例と考えられる。この教科書的な量子コンピューティング・アルゴリズムは、量子コンピュータが古典的なコンピュータよりも特定のクラスの計算をはるかに高速に実行できることを初めて実証した。このアルゴリズムは、それ自体には何の価値もなく、実用的な性質の実世界の問題を解決するために使用することはできない。しかし、量子計算の優位性は原理的には可能であることを証明した。

量子コンピュータの利点とは？

よく言われる量子コンピュータの利点のひとつは、量子コンピュータは世界で最も強力なスーパーコンピュータよりもはるかに速く特定の計算を実行できるというものだ。場合によっては、数百秒対数千年という極端なメリットもある。

後者の例では、古典的な計算は実行不可能になる。ClassiqのパートナーであるColdQuanta社のロバート・スーター博士がよく使う有名な例として、カフェイン分子がある。カフェイン分子は巨大ではなく、科学者がシミュレートしたいと思うような大きな分子にはほど遠い。しかし、このささやかな分子を完全にシミュレートするには、地球の質量の1～10％で構築されたスーパーコンピューターが必要になる。スーパーコンピューターを作るために、地球や月さえも切り刻むことは不可能であるため、科学者たちは現在、部分的なシミュレーションを行うにとどまっている。

一方、量子コンピューターなら、カフェイン分子を完全にシミュレーションするのに必要なフォールトトレラントな量子ビットは160個で済む。完全なシミュレーションは、部分的なシミュレーションよりもはるかに大きな価値がある。そして、人類がフォールトトレラントな160量子ビットの量子コンピューターを実現するのはまだかなり先のことだが、そのような装置を作ることは、十分な規模のスーパーコンピューターを作るのに十分な量の小惑星を採掘するよりもはるかに現実的である。

量子コンピュータのもうひとつの素晴らしい利点は、環境に優しいことだ。量子コンピューターは、スーパーコンピューターよりもはるかに高速な計算を行うことで、"古典的なコンピューターが使用するエネルギーの数分の一 "を消費する。実際、量子コンピューターは "スーパーコンピューターのわずか0.002％のエネルギーしか使わない"。このように、量子コンピューティングは、"データセンターのエネルギー消費を大幅に削減する "機会を提供する。

量子コンピューターにはどのような可能性があると思いますか？

量子コンピューティングのユースケースの多くは、アーロンソン教授の分類にうまく当てはまらない。これらの潜在的なユースケースのほんの一部を紹介しよう：

量子コンピューティングが検討されている他のユースケースをご存知ですか？まだまだあるはずだ。実際、このリストは氷山の一角に過ぎません。あなたの組織では、量子コンピューターを何に使おうと考えていますか？

量子コンピューターは世界をどう変えるのか？

ある観点から見ると、量子コンピューターは今、世界を変えようとしている。まず、工学的なブレークスルーが定期的に発表されている。ColdQuanta社のような企業は、レーザーを使って原子を絶対零度を超えるナノケルビンまで超冷却し、量子ビットとして使用できるようにしている。これはほんの一例に過ぎない。量子コンピューター産業から生まれる工学的ブレークスルーが、世界にどのような恩恵をもたらすか想像してみてほしい。

第二に、量子物理学は理論から実験へと移行しつつある。再びコールドクアンタを例にとると、世界中の物理学者が、クラウドからアクセス可能なアルバート・システムを使って、「量子物質」としても知られるボース・アインシュタイン凝縮体（BEC）を作り、実験することができる。アルバートは量子コンピューターではないが、その弟分であるヒルベルトも超低温原子技術を活用する。

さらに、コンピューターサイエンスは大きな進歩を遂げている。Ewin Tangがレコメンデーション・システムでお手本を示して以来、研究者たちは量子アルゴリズムにヒントを得て、既存の古典的アルゴリズムを高速化している。古典的なアルゴリズムは今日でも実装可能であるため、この量子に着想を得たアプローチはすぐに利益をもたらす。Ewin Tangのブレークスルーの後と同様に、課題はさらに強力な量子アルゴリズムを設計することである。

そして最後に、量子コンピューターはスーパーコンピューターよりもはるかに環境に優しい。ちなみにこの試算には、極端な冷却とそれに伴うすべての電力消費が含まれている。しかし、いくつかの量子ビット技術は室温で動作し、希釈冷蔵庫を使用しないため、エネルギー消費をさらに削減できる可能性がある。

量子コンピューターがパソコンに取って代わることはない。数え切れないほどのアプリケーションが、現在のデバイスで実行され続けるだろう。とはいえ、量子コンピューターのユースケースは、数の因数分解や非構造化検索をはるかに超える。量子コンピュータの未来は明るい。