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量子コンピュータ産業 - 製造業
ほんの数年前まではサイエンス・フィクションのように思えた量子コンピューティングだが、Googleの量子覇権獲得宣言からホワイトハウスの国家安全保障に関する覚書まで、最近の量子コンピューティングの発展により、量子コンピューティングは今や私たち全員が注目すべき技術となっている。製品の設計から製造方法、さらには原材料に至るまで、量子コンピューティングによって製造業が劇的に変化する日は近い。マッキンゼーによれば、製造業は世界のGDPの16％、雇用の14％を占めている。量子コンピューティングが製造業に世界的な大きな影響を与えようとしている今、この影響がどのようなものであるかを理解することは非常に重要である。この新しいテクノロジーは製造業でどのように利用されるのか、また、企業はどのように利用する準備をすればいいのか。
量子コンピューティングとは何か？
量子コンピューターとは、量子物理学で発見された幻想的な現象を利用し、驚異的な処理能力の飛躍を実現するマシンである。量子コンピューターは近い将来、スーパーコンピューターを凌駕し、ほぼすべての産業や職務に大きなブレークスルーをもたらすだろう。量子コンピューターの成功の鍵は、量子ビット（"qubits"）を生成・操作する能力にある。
あなたがこの記事を読むために使っているような従来のコンピューターは、0と1を表すために電気的または光学的なパルスの文字列を使っている。この2進数の文字列は「ビット」と呼ばれ、あなたが所有する現代のあらゆる電子機器を動かしている。その代わりに量子コンピューターは、「量子ビット」を採用している。量子ビットは様々な方法で作ることができるが、電子や光子などの素粒子で作られることが多い。想像するのは難しいかもしれないが、量子ビットは一度に複数の値を記憶することができ、それぞれが異なる確率で発生する。
重ね合わせは、量子コンピュータが可能にする処理能力の飛躍的な向上の鍵である。例えば、8ビットの古典的なコンピューターは256の可能な値のいずれかを保存できるが、8量子ビットの量子コンピューターは256の可能な値すべてを同時に保存できる。量子ビットが1つ増えるごとに、可能な値の範囲は2倍になる。例えば、わずか30量子ビットの量子コンピューターは10億以上の可能な値を格納することができ、300量子ビットの量子コンピューターは既知の宇宙に存在する原子よりも多くの値を格納することができる。このように計算能力が指数関数的にスケールアップするのだから、量子コンピュータが注目されるのも当然だろう。
量子コンピューティングの製造ユースケース
従来のコンピュータの高速化は限界に達している。現在のトランジスタはすでに非常に小さくなっており、量子効果がその動作に干渉し始めているため、小型化という選択肢はもはやない。並列処理にも限界がある。製造の問題は年を追うごとに複雑化し、より多くのデータを処理する必要があるため、量子処理の高速化は、最適化、ロジスティクス、機械学習、シミュレーションなど、製造関連の幅広い業務に大きな影響を与えることが期待される。
材料開発
リチャード・ファインマンは量子コンピューターの概念を広めた。ファインマンは、量子システムをシミュレートするには量子コンピューターを作る必要があると提唱し、「自然は古典的なものではない。より高い強度対重量比、剛性、弾性を持つ材料の製造は、化学から始まる。化学、分子動力学、電子構造の研究は、すべて量子力学的プロセスの研究であり、今日のコンピューターは、最も単純な分子以外を正確にシミュレートするのに苦労している。
分子シミュレーションは、試行錯誤に基づく時間のかかるプロセスである。どんなに強力なスーパーコンピューターでも完璧な計算は不可能であり、不正確な見積もりでは複雑な分子とその相互作用を模倣するには不十分である。既存の方法と技術では、複雑な化合物の特性を高い精度で決定できる可能性は低い。
複数の可能性を同時に探索する量子コンピュータの能力により、分子シミュレーションに関わる複雑な相互依存関係や相関関係を解くことができ、大規模で高度な分子の包括的なモデリングが可能になる。現在、新素材の開発には時間と計算能力が必要とされるため、メーカーにとっては高価で長期的な取り組みとなっている。量子コンピュータが量子系を効率的にシミュレートできるようになれば、メーカーは創造的で独創的な新素材を数多く開発・製造できるようになるだろう。
輸送効率
巡回販売員は古典的な数学問題であり、製造業への応用が大きいが、古典的なコンピュータでは解決が難しいことで有名である。この問題は、「都市のリストと各都市間の距離が与えられたとき、各都市をちょうど1回ずつ訪問し、出発地の都市に戻る最短経路は何か」というものである。 従来のコンピュータでは、n個の都市に対しておよそn回の計算が必要だった。一方、量子コンピュータでは、√(n!)ステップしか必要としない。比較のため、従来のコンピューターではこの問題を解くのに8都市で4万ステップ以上かかるのに対し、量子コンピューターでは200ステップしかかからない。
製造業のトラック・フリートが、可能な限り迅速かつ最も効率的な方法で製品を配送し、戻ってくるには、どのように最適化すればよいのだろうか？輸送ロジスティクスは、巡回セールスマンの問題のより複雑な形態である。製造業者は、自社施設から顧客までの最も効率的な往復ルートを決定しなければならないが、これまで見てきたように、戻るまでに立ち寄りたい場所が多ければ多いほど、この問題は難しくなる。この問題は、要素が増えれば増えるほどさらに難しくなる。トラックは何台必要か？トラックが輸送できる材料の最大量は？クライアントの納期を守りつつコストを削減するにはどうすればいいか？
メーカーにとって、顧客がかつてないほど迅速な納期を期待する時代において、これはますます重要な問題である。量子コンピューティングは、このような疑問やその他多くの疑問を、これまで考えられなかったようなスピードと精度で解明することを可能にする。
倉庫管理・配送
原材料のスケジューリングは、メーカーが直面する最も困難なロジスティクスの課題の1つです。注文数と生産期限に対して十分な原材料を手元に確保することは難しい作業です。製造企業は、スケジューリングと製造プロセスを最適化することで、多くのコストを削減することができる。量子コンピュータは、同時に複数の答えを表現できるため、全体として最適な解を迅速に発見することができ、このような多変数の問題に適している。
新日本製鐵は、すでにこの問題に取り組んでいるメーカーの一例だ。新日鉄はケンブリッジ・クォンタム・コンピューティング社とハネウェル社とともに、製鉄プロセスに必要な中間製品の配送について、可能な限り効率的なタイムテーブルの開発に取り組んでいる。
インバウンド物流
サプライヤーを管理することは十分に難しいが、刻々と変化するこの世界では、機敏さを保つことが重要であり、言うは易く行うは難しである。サプライヤーを変更すると、製造の遅れ、収益の損失、生産スケジュール全体の変更につながる可能性があります。ほとんどのメーカーは、バックアップ・サプライヤーや緊急時対応計画を持っていますが、供給問題が発生したときに、最も安く、最も効率的で、最も最適なサプライヤーを利用できるとは限りません。ベンダーの数が多すぎ、どのベンダーと仕事をするのが最適なのかを判断するために、データを整理しなければならないことも多い。量子コンピュータは、メーカーがオンデマンドでこの種の決定を下すことを可能にし、危機の間だけでなく、どの時点でも、どの供給ベンダーが最も最適かを決定できるようにする。どのような状況でもオンデマンドで最適なベンダーを迅速に選択できるようになることで、デジタルトランスフォーメーション戦略の一環として量子コンピュータをいち早く導入したメーカーは、コスト削減と納期サイクルの短縮を通じて確実に競争上の優位性を獲得できるだろう。
メーカーが量子対応になるには
最近のマッキンゼーの報告書によると、量子の黎明期にその利点を生かそうとする業界は、ビジネスの変化に備える必要がある。研究チームを立ち上げ、量子コンピューティングの知識を持つ重要な人材を雇用し、研究開発の旅に出よう。量子コンピューティングは、ビジネスのあり方を変えるだろう。量子コンピューティングを使いこなす企業は、大きな競争優位を得るだろう。製造業であれば、今こそ自社がこの革命的テクノロジーからどのような恩恵を受けられるかを調査する時だ。この移行を目指す企業にとって、概念実証は素晴らしい出発点となる。
Classiqは量子ソフトウェアのリーダーです。Classiqは量子ソフトウェアのリーダーであり、量子コンセプトの実証を成功に導くための製品、人材、プロセスを備えています。当社の特許取得済みソフトウェア開発プラットフォームは、どのようなハードウェア・プラットフォームでも高度な量子アプリケーションの開発を簡素化します。量子コンピューティングの専門家でなくても、私たちの「箱の中の専門家」コンセプトの恩恵を受けることができます。私たちのチームは、量子アプリケーションの指導と開発に長年の経験を持っています。量子アプリケーションの分析、開発、テスト、デプロイメントのプロセスを、当社のプロセスと専門家がご案内します。
Classiqの目標は、サービス・プロバイダーやソリューション・パートナーであることに加え、量子コンピューティングの最新動向についてお客様を教育することです。Classiqの量子コンピューティング・プルーフ・オブ・コンセプトへの取り組みは、まさに専門家の動きです。お客様のデジタル・トランスフォーメーション戦略を加速させるために、ぜひClassiqにご相談ください。
ほんの数年前まではサイエンス・フィクションのように思えた量子コンピューティングだが、Googleの量子覇権獲得宣言からホワイトハウスの国家安全保障に関する覚書まで、最近の量子コンピューティングの発展により、量子コンピューティングは今や私たち全員が注目すべき技術となっている。製品の設計から製造方法、さらには原材料に至るまで、量子コンピューティングによって製造業が劇的に変化する日は近い。マッキンゼーによれば、製造業は世界のGDPの16％、雇用の14％を占めている。量子コンピューティングが製造業に世界的な大きな影響を与えようとしている今、この影響がどのようなものであるかを理解することは非常に重要である。この新しいテクノロジーは製造業でどのように利用されるのか、また、企業はどのように利用する準備をすればいいのか。
量子コンピューティングとは何か？
量子コンピューターとは、量子物理学で発見された幻想的な現象を利用し、驚異的な処理能力の飛躍を実現するマシンである。量子コンピューターは近い将来、スーパーコンピューターを凌駕し、ほぼすべての産業や職務に大きなブレークスルーをもたらすだろう。量子コンピューターの成功の鍵は、量子ビット（"qubits"）を生成・操作する能力にある。
あなたがこの記事を読むために使っているような従来のコンピューターは、0と1を表すために電気的または光学的なパルスの文字列を使っている。この2進数の文字列は「ビット」と呼ばれ、あなたが所有する現代のあらゆる電子機器を動かしている。その代わりに量子コンピューターは、「量子ビット」を採用している。量子ビットは様々な方法で作ることができるが、電子や光子などの素粒子で作られることが多い。想像するのは難しいかもしれないが、量子ビットは一度に複数の値を記憶することができ、それぞれが異なる確率で発生する。
重ね合わせは、量子コンピュータが可能にする処理能力の飛躍的な向上の鍵である。例えば、8ビットの古典的なコンピューターは256の可能な値のいずれかを保存できるが、8量子ビットの量子コンピューターは256の可能な値すべてを同時に保存できる。量子ビットが1つ増えるごとに、可能な値の範囲は2倍になる。例えば、わずか30量子ビットの量子コンピューターは10億以上の可能な値を格納することができ、300量子ビットの量子コンピューターは既知の宇宙に存在する原子よりも多くの値を格納することができる。このように計算能力が指数関数的にスケールアップするのだから、量子コンピュータが注目されるのも当然だろう。
量子コンピューティングの製造ユースケース
従来のコンピュータの高速化は限界に達している。現在のトランジスタはすでに非常に小さくなっており、量子効果がその動作に干渉し始めているため、小型化という選択肢はもはやない。並列処理にも限界がある。製造の問題は年を追うごとに複雑化し、より多くのデータを処理する必要があるため、量子処理の高速化は、最適化、ロジスティクス、機械学習、シミュレーションなど、製造関連の幅広い業務に大きな影響を与えることが期待される。
材料開発
リチャード・ファインマンは量子コンピューターの概念を広めた。ファインマンは、量子システムをシミュレートするには量子コンピューターを作る必要があると提唱し、「自然は古典的なものではない。より高い強度対重量比、剛性、弾性を持つ材料の製造は、化学から始まる。化学、分子動力学、電子構造の研究は、すべて量子力学的プロセスの研究であり、今日のコンピューターは、最も単純な分子以外を正確にシミュレートするのに苦労している。
分子シミュレーションは、試行錯誤に基づく時間のかかるプロセスである。どんなに強力なスーパーコンピューターでも完璧な計算は不可能であり、不正確な見積もりでは複雑な分子とその相互作用を模倣するには不十分である。既存の方法と技術では、複雑な化合物の特性を高い精度で決定できる可能性は低い。
複数の可能性を同時に探索する量子コンピュータの能力により、分子シミュレーションに関わる複雑な相互依存関係や相関関係を解くことができ、大規模で高度な分子の包括的なモデリングが可能になる。現在、新素材の開発には時間と計算能力が必要とされるため、メーカーにとっては高価で長期的な取り組みとなっている。量子コンピュータが量子系を効率的にシミュレートできるようになれば、メーカーは創造的で独創的な新素材を数多く開発・製造できるようになるだろう。
輸送効率
巡回販売員は古典的な数学問題であり、製造業への応用が大きいが、古典的なコンピュータでは解決が難しいことで有名である。この問題は、「都市のリストと各都市間の距離が与えられたとき、各都市をちょうど1回ずつ訪問し、出発地の都市に戻る最短経路は何か」というものである。 従来のコンピュータでは、n個の都市に対しておよそn回の計算が必要だった。一方、量子コンピュータでは、√(n!)ステップしか必要としない。比較のため、従来のコンピューターではこの問題を解くのに8都市で4万ステップ以上かかるのに対し、量子コンピューターでは200ステップしかかからない。
製造業のトラック・フリートが、可能な限り迅速かつ最も効率的な方法で製品を配送し、戻ってくるには、どのように最適化すればよいのだろうか？輸送ロジスティクスは、巡回セールスマンの問題のより複雑な形態である。製造業者は、自社施設から顧客までの最も効率的な往復ルートを決定しなければならないが、これまで見てきたように、戻るまでに立ち寄りたい場所が多ければ多いほど、この問題は難しくなる。この問題は、要素が増えれば増えるほどさらに難しくなる。トラックは何台必要か？トラックが輸送できる材料の最大量は？クライアントの納期を守りつつコストを削減するにはどうすればいいか？
メーカーにとって、顧客がかつてないほど迅速な納期を期待する時代において、これはますます重要な問題である。量子コンピューティングは、このような疑問やその他多くの疑問を、これまで考えられなかったようなスピードと精度で解明することを可能にする。
倉庫管理・配送
原材料のスケジューリングは、メーカーが直面する最も困難なロジスティクスの課題の1つです。注文数と生産期限に対して十分な原材料を手元に確保することは難しい作業です。製造企業は、スケジューリングと製造プロセスを最適化することで、多くのコストを削減することができる。量子コンピュータは、同時に複数の答えを表現できるため、全体として最適な解を迅速に発見することができ、このような多変数の問題に適している。
新日本製鐵は、すでにこの問題に取り組んでいるメーカーの一例だ。新日鉄はケンブリッジ・クォンタム・コンピューティング社とハネウェル社とともに、製鉄プロセスに必要な中間製品の配送について、可能な限り効率的なタイムテーブルの開発に取り組んでいる。
インバウンド物流
サプライヤーを管理することは十分に難しいが、刻々と変化するこの世界では、機敏さを保つことが重要であり、言うは易く行うは難しである。サプライヤーを変更すると、製造の遅れ、収益の損失、生産スケジュール全体の変更につながる可能性があります。ほとんどのメーカーは、バックアップ・サプライヤーや緊急時対応計画を持っていますが、供給問題が発生したときに、最も安く、最も効率的で、最も最適なサプライヤーを利用できるとは限りません。ベンダーの数が多すぎ、どのベンダーと仕事をするのが最適なのかを判断するために、データを整理しなければならないことも多い。量子コンピュータは、メーカーがオンデマンドでこの種の決定を下すことを可能にし、危機の間だけでなく、どの時点でも、どの供給ベンダーが最も最適かを決定できるようにする。どのような状況でもオンデマンドで最適なベンダーを迅速に選択できるようになることで、デジタルトランスフォーメーション戦略の一環として量子コンピュータをいち早く導入したメーカーは、コスト削減と納期サイクルの短縮を通じて確実に競争上の優位性を獲得できるだろう。
メーカーが量子対応になるには
最近のマッキンゼーの報告書によると、量子の黎明期にその利点を生かそうとする業界は、ビジネスの変化に備える必要がある。研究チームを立ち上げ、量子コンピューティングの知識を持つ重要な人材を雇用し、研究開発の旅に出よう。量子コンピューティングは、ビジネスのあり方を変えるだろう。量子コンピューティングを使いこなす企業は、大きな競争優位を得るだろう。製造業であれば、今こそ自社がこの革命的テクノロジーからどのような恩恵を受けられるかを調査する時だ。この移行を目指す企業にとって、概念実証は素晴らしい出発点となる。
Classiqは量子ソフトウェアのリーダーです。Classiqは量子ソフトウェアのリーダーであり、量子コンセプトの実証を成功に導くための製品、人材、プロセスを備えています。当社の特許取得済みソフトウェア開発プラットフォームは、どのようなハードウェア・プラットフォームでも高度な量子アプリケーションの開発を簡素化します。量子コンピューティングの専門家でなくても、私たちの「箱の中の専門家」コンセプトの恩恵を受けることができます。私たちのチームは、量子アプリケーションの指導と開発に長年の経験を持っています。量子アプリケーションの分析、開発、テスト、デプロイメントのプロセスを、当社のプロセスと専門家がご案内します。
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