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量子化への取り組みを進めるために企業ができること
経営陣や取締役会の多くが、量子コンピューティングがゲームチェンジャーとなる可能性があることを認識している。彼らは、量子コンピュータが各業界の地殻変動を引き起こす可能性があることを理解している。そして、ビジネスの効率を飛躍的に高め、新たな収益の柱となる可能性を掴むために、量子の旅へと進んでいる。
私たちは、量子コンピューティングに向けた組織の希望リストに共通する5つの項目を特定した。
1.外注ではなく、社内で量子の熟練度を高める。古い格言によれば、企業は単に夕食に魚を食べるのではなく、魚の釣り方を学びたいと考えている。企業は量子が戦略的なものであることを理解しており、自社で専門性を高めたいと考えている。保険大手のAXAで量子コンピューティングをリードするジョージ・ウッドマンは、最近のポッドキャストで、量子コンピューティングの知識をコンサルタントやテクノロジー企業のような外部プロバイダーにすべて任せるのではなく、「内部化」するのが良いと語った。
2.短いプロトタイピング・サイクルで、複数の概念実証に素早く取り組む。企業は1つのユースケースに丸1年を費やすこともある。しかし、プロトタイピングのサイクルが短ければ、複数の選択肢を検討し、反復するたびに学ぶことができる。
3.スケールする量子回路量子ハードウェアは急速に進歩している。IBMは最近100量子ビットの壁を突破し、IBMと他のプロバイダーは1000量子ビットの近い将来の計画を発表した。組織は今開発を進めたいが、より強力な量子コンピューティング・ハードウェアが利用できるようになれば、大幅な変更は避けたい。
4. 量子以外の分野の専門家を量子イニシアティブに導入する。量子情報科学者で、化学、金融、物流の第一人者を見つけるのは不可能に近い。企業は多面的なチームを作り、量子以外の専門家を参加させたいと考えている。
5.障害を克服するためのファーストクラスのサポート。今日の量子コンピューティングのレシピは複雑であり（例えば、J.P.モルガン・チェースの量子によるオプション価格決定アルゴリズムを参照）、実装上の課題は避けられない。
量子力学的アプローチを策定する際、通常、企業はオプション価格や分子シミュレーションなど、限定的ではあるが古典的コンピューティングで解決可能な問題を探求する。そして、その問題を解決するための量子コンピューティング・アルゴリズムを探し求め、多くの場合、科学雑誌に掲載されたアルゴリズムを参考にする。アルゴリズムは個々のブロックに分解され、チューニング、調整され、完全な回路に組み替えられる。しかし、可能な回路をすべてスキャンして、ハードウェアの制約とアルゴリズムの要件の両方を満たすものを選択するのは非常に難しい。量子コンピューターが大型化し、回路が複雑になればなるほど、この作業を手作業で行うことは不可能に近くなる。
しかし、以下のステップを踏めば、組織は有用な量子回路を作り出し、5つのウィッシュリストの目標を達成することができる。
ゼロから始めない
古典的なコンピューターでソフトウェアを作る場合、マウスドライバーやウィンドウシステムを構築する必要はない。同様に、量子コンピュータで作業する際にも、時間のかかる作業を繰り返す必要はない。
量子ビルディングブロック・ライブラリを蓄積することで、雑草にはまり込まないようにしよう。アルゴリズムを機能ブロックに分割するのは複雑な作業だ。しかし最近の進歩により、高レベルの機能モデルを簡単に作成できるようになった（あるいは他の人から入手できるようになった）。この関数モデルのアプローチを取り入れることで、あなたの進歩は早まるだろう。
量子リソースの効率的利用
最新のPCでは、複数のアプリケーションを開いておき、必要であればメモリやディスク容量を買い足せばいい。しかし、量子のリソースはまだ乏しいので、量子ビットとゲートを効率的に使いたいだろう。
非効率的な量子プログラムは、30資産のポートフォリオをバランスさせることができるかもしれない。しかし、効率的なものであれば、同じタイプのコンピューターで100の資産のポートフォリオをバランスさせることができるかもしれない。この違いは、"1年待とう "と "今すぐ生産に移ろう "の違いかもしれない。
リソース管理は重要であり、特に量子コンピューティング産業の初期段階においてはなおさらである。しかし、リソースが限られているからといって、必ずしもショーストッパーになるわけではない。例えば、アポロ11号のミッションに搭載されたコンピュータのメモリがわずか72キロバイトだったことをご存知だろうか？
より高いレベルでの仕事
ウェブページを作成したい場合、アセンブリ言語のコードを書きたくはないだろう。おそらく、ボンネットの下の複雑な部分の多くを抽象化するウェブサイト作成プラットフォームを使うことを選ぶだろう。
同じ基本的な考え方を量子の取り組みにも適用してください。実際のハードウェアの近くで作業する必要はないことを理解しよう。その代わりに、タスクに必要な量子リソースを見積もり、高レベルの機能モデルから最適化された量子回路を自動的に合成できるプラットフォームを活用する。
このアプローチは、量子ビット、エンタングルメント、重ね合わせに関する技術的な課題を心配することなく、非量子の専門家が量子の取り組みに大きく貢献できることを保証し、フォースマルチプライヤーとしても機能する。このような機能的アプローチは、量子ハードウェアの進歩に合わせてコードを拡張することも可能にする。
未来への準備
TechCrunchが最近指摘したように、"量子コンピューティングは産業界に大きな影響を与えるだろう"。
量子は未来であり、それは新しい量子ハードウェアによって急速に近づいている。しかし、量子ハードウェアは必要なことの一部に過ぎない。真の量子のメリットを得るためには、量子ソフトウェア開発を簡素化し、規模を拡大し、進歩させるアプローチ、組織構造、テクノロジーを採用する必要もある。量子ソフトウェアと量子ハードウェアは、まさに相互補完的なものである：どちらか一方が欠けても機能しないのだ。
AXAのチーフ・データ・サイエンティスト、マーシン・デチニエッキはポッドキャストで次のように述べている：「量子コンピューティングについて考えてみると、これが我々の世界、古典的な世界を破壊することは数学的に証明されています。...私たちの仕事は、未来について考え、その未来に備えることです」。
この記事は、フォーブス・テック・カウンシルに掲載されたものです。
経営陣や取締役会の多くが、量子コンピューティングがゲームチェンジャーとなる可能性があることを認識している。彼らは、量子コンピュータが各業界の地殻変動を引き起こす可能性があることを理解している。そして、ビジネスの効率を飛躍的に高め、新たな収益の柱となる可能性を掴むために、量子の旅へと進んでいる。
私たちは、量子コンピューティングに向けた組織の希望リストに共通する5つの項目を特定した。
1.外注ではなく、社内で量子の熟練度を高める。古い格言によれば、企業は単に夕食に魚を食べるのではなく、魚の釣り方を学びたいと考えている。企業は量子が戦略的なものであることを理解しており、自社で専門性を高めたいと考えている。保険大手のAXAで量子コンピューティングをリードするジョージ・ウッドマンは、最近のポッドキャストで、量子コンピューティングの知識をコンサルタントやテクノロジー企業のような外部プロバイダーにすべて任せるのではなく、「内部化」するのが良いと語った。
2.短いプロトタイピング・サイクルで、複数の概念実証に素早く取り組む。企業は1つのユースケースに丸1年を費やすこともある。しかし、プロトタイピングのサイクルが短ければ、複数の選択肢を検討し、反復するたびに学ぶことができる。
3.スケールする量子回路量子ハードウェアは急速に進歩している。IBMは最近100量子ビットの壁を突破し、IBMと他のプロバイダーは1000量子ビットの近い将来の計画を発表した。組織は今開発を進めたいが、より強力な量子コンピューティング・ハードウェアが利用できるようになれば、大幅な変更は避けたい。
4. 量子以外の分野の専門家を量子イニシアティブに導入する。量子情報科学者で、化学、金融、物流の第一人者を見つけるのは不可能に近い。企業は多面的なチームを作り、量子以外の専門家を参加させたいと考えている。
5.障害を克服するためのファーストクラスのサポート。今日の量子コンピューティングのレシピは複雑であり（例えば、J.P.モルガン・チェースの量子によるオプション価格決定アルゴリズムを参照）、実装上の課題は避けられない。
量子力学的アプローチを策定する際、通常、企業はオプション価格や分子シミュレーションなど、限定的ではあるが古典的コンピューティングで解決可能な問題を探求する。そして、その問題を解決するための量子コンピューティング・アルゴリズムを探し求め、多くの場合、科学雑誌に掲載されたアルゴリズムを参考にする。アルゴリズムは個々のブロックに分解され、チューニング、調整され、完全な回路に組み替えられる。しかし、可能な回路をすべてスキャンして、ハードウェアの制約とアルゴリズムの要件の両方を満たすものを選択するのは非常に難しい。量子コンピューターが大型化し、回路が複雑になればなるほど、この作業を手作業で行うことは不可能に近くなる。
しかし、以下のステップを踏めば、組織は有用な量子回路を作り出し、5つのウィッシュリストの目標を達成することができる。
ゼロから始めない
古典的なコンピューターでソフトウェアを作る場合、マウスドライバーやウィンドウシステムを構築する必要はない。同様に、量子コンピュータで作業する際にも、時間のかかる作業を繰り返す必要はない。
量子ビルディングブロック・ライブラリを蓄積することで、雑草にはまり込まないようにしよう。アルゴリズムを機能ブロックに分割するのは複雑な作業だ。しかし最近の進歩により、高レベルの機能モデルを簡単に作成できるようになった（あるいは他の人から入手できるようになった）。この関数モデルのアプローチを取り入れることで、あなたの進歩は早まるだろう。
量子リソースの効率的利用
最新のPCでは、複数のアプリケーションを開いておき、必要であればメモリやディスク容量を買い足せばいい。しかし、量子のリソースはまだ乏しいので、量子ビットとゲートを効率的に使いたいだろう。
非効率的な量子プログラムは、30資産のポートフォリオをバランスさせることができるかもしれない。しかし、効率的なものであれば、同じタイプのコンピューターで100の資産のポートフォリオをバランスさせることができるかもしれない。この違いは、"1年待とう "と "今すぐ生産に移ろう "の違いかもしれない。
リソース管理は重要であり、特に量子コンピューティング産業の初期段階においてはなおさらである。しかし、リソースが限られているからといって、必ずしもショーストッパーになるわけではない。例えば、アポロ11号のミッションに搭載されたコンピュータのメモリがわずか72キロバイトだったことをご存知だろうか？
より高いレベルでの仕事
ウェブページを作成したい場合、アセンブリ言語のコードを書きたくはないだろう。おそらく、ボンネットの下の複雑な部分の多くを抽象化するウェブサイト作成プラットフォームを使うことを選ぶだろう。
同じ基本的な考え方を量子の取り組みにも適用してください。実際のハードウェアの近くで作業する必要はないことを理解しよう。その代わりに、タスクに必要な量子リソースを見積もり、高レベルの機能モデルから最適化された量子回路を自動的に合成できるプラットフォームを活用する。
このアプローチは、量子ビット、エンタングルメント、重ね合わせに関する技術的な課題を心配することなく、非量子の専門家が量子の取り組みに大きく貢献できることを保証し、フォースマルチプライヤーとしても機能する。このような機能的アプローチは、量子ハードウェアの進歩に合わせてコードを拡張することも可能にする。
未来への準備
TechCrunchが最近指摘したように、"量子コンピューティングは産業界に大きな影響を与えるだろう"。
量子は未来であり、それは新しい量子ハードウェアによって急速に近づいている。しかし、量子ハードウェアは必要なことの一部に過ぎない。真の量子のメリットを得るためには、量子ソフトウェア開発を簡素化し、規模を拡大し、進歩させるアプローチ、組織構造、テクノロジーを採用する必要もある。量子ソフトウェアと量子ハードウェアは、まさに相互補完的なものである：どちらか一方が欠けても機能しないのだ。
AXAのチーフ・データ・サイエンティスト、マーシン・デチニエッキはポッドキャストで次のように述べている：「量子コンピューティングについて考えてみると、これが我々の世界、古典的な世界を破壊することは数学的に証明されています。...私たちの仕事は、未来について考え、その未来に備えることです」。
この記事は、フォーブス・テック・カウンシルに掲載されたものです。
