量子コンピューティングがポートフォリオ最適化に近づく

量子コンピューティングは、従来の二進法シリコンベースのコンピューティングでは解決できない問題を解決できる、まったく新しい形態のコンピューティングとしてしばしば説明されます。

これまでのところ、量子コンピューティングは有望な技術でしたが、根本的な工学的課題に直面し続けています。量子コンピューティングが機能するために維持しなければならない極めて脆弱な物質状態のため、コストが高く、スケーラビリティも低いのです。

また、得られる結果は「ノイズが多く」、定期的なエラーや遅延、信頼性の低い結果を伴います。

いくつかのイノベーションにより、小型量子コンピュータのネットワークまたはトポコンダクタと呼ばれる新しい物質状態を利用した新しいハードウェア設計アーキテクチャで、スケーラビリティを可能にするもののいずれかが問題を解決できる可能性があります。

しかし、これは概念的な問題でもあるかもしれません。ほとんどの量子コンピューティングプロジェクトは、従来のコンピューティングソリューションを量子ベースのものに完全に置き換えることを目指しています。しかし実際には、より限定的な問題解決が、量子コンピューティングの実用的なユースケースを早期にもたらす可能性があります。

最近、チョンブク国立大学（韓国）とドゥイタン大学（ベトナム）の研究者による研究で、量子コンピューティングの活用方法として3つの異なる手法が比較されました。その結果、量子アニーリングは、金融ポートフォリオの最適化において「短期的な運用準備が大幅に進んでいる」ことが示されました。

これは、ほとんどの量子コンピューティング研究で好まれる反復的なゲートベース手法が、大量のキュービットを必要とするため、少なくとも短期的には業界にとって適切でない方向である可能性を示唆しています。

彼らは ICT Express¹ に、タイトル「A comprehensive survey of quantum computing approaches for portfolio optimization in FinTech」で研究結果を発表しました。

量子コンピューティングによるポートフォリオ最適化

解決が困難すぎる問題

ポートフォリオ最適化は、現代の金融における中心的かつ計算負荷の高い課題であり、FinTech 業界の基盤でもあります。現実的な制約が導入されると

（資産の固定数の選択、取引コスト、または ESG スコアのような非財務指標の導入）と、資産数と制約が増えるにつれて、正確な最適化が実用的でなくなるほど、ますます困難な組み合わせ問題に急速に変化します。

利用可能な資産数が増えると、特にこの傾向が顕著で、解空間は指数関数的に拡大します。

したがって実務上、機関投資家ファンド、ヘッジファンド、そして自動ロボアドバイザーが管理する大規模ポートフォリオに対して、数学的モデルの代わりに多くの経験則や手動の判断が用いられるため、直接計算できるものではありません。

量子コンピューティングのさまざまな実行方法

量子コンピューティングの核心はキュービットであり、状態の重ね合わせで存在できます。量子アルゴリズムは状態の重ね合わせを操作し、干渉により有用な解を測定する確率を高めます。これは、すべての可能な答えが単純に同時に計算・取得できるという意味ではありません。

この量子特性を利用して、特にポートフォリオ最適化に有用な計算を行うための主要な3つの手法が登場しています：

最初は 量子アニーリング (QA) で、複雑な最適化問題に取り組むために特化した量子コンピューティングパラダイムです。その核心機能は、物理システムの最小エネルギー構成、すなわち基底状態を見つけることです。

この特異性により、QA はより効率的になり、低エネルギー構成へのショートカットが生まれます。QA を実際に適用するには、金融問題を互換性のある数学的構造、主に QUBO モデルにマッピングする必要があります。

「ゲートベースのモデルが細かいパルス制御を必要とするのに対し、QA は問題定義全体（マトリックス）を一度アップロードするだけのサブミット＆リトリーブワークフローを可能にします。」

変分量子アルゴリズム (VQAs) は、量子プロセッサと古典的オプティマイザの間で反復するハイブリッド量子‑古典最適化ループです。

したがって、総実行時間はキュービットのコヒーレンス時間だけでなく、数千回の反復で蓄積されるネットワーク遅延にも左右されます。この遅延ペナルティは、高頻度取引アプリケーションにとって重要なアーキテクチャ上のボトルネックとなります。

また、注目すべきは、ゲートベースの VQA と量子アニーリングを組み合わせた相乗的アプローチが出現していることです。

「このようなフレームワークでは、量子アニーラが高品質な初期状態を見つけたり、困難な最適化ランドスケープを前処理したりすることで、ゲートベースマシン上の次の VQA 最適化ループの強力な出発点を提供します。」

量子機械学習 (QML) は、データ表現に焦点を当てた独自のアーキテクチャパラダイムを持つ手法です。これにより、計算上のボトルネックは基底状態の探索から、特徴マップを介して高次元金融データを量子状態にエンコードするトレーニングフェーズへとシフトします。

これは、金融データにおける複雑で非線形な関係性を明らかにすることが大きな利点となる状況で使用できます。リスク分析やシナリオ生成（サブ手法として Quantum Circuit Born Machine – QCBM）に加え、リスクプロファイルに基づく資産の市場動向予測や分類（サブ手法として Quantum Support Vector Machine (QSVM)）にも有力なツールとなります。

ソース: ICT Express

最適な量子ツールの見つけ方

量子コンピューティングの最適化

総計 423 件の中から、研究者は 30 件の異なる研究を選択し、さまざまな量子計算手法を比較・分析しました。

最初の発見は、主要な制約の一つである金融規則を量子ハードウェアに効率的にマッピングすることが重要であり、研究は非効率的なペナルティベースモデルからアーキテクチャ的な強制へと移行しており、限られたキュービットの有効活用を最大化しています。これは通常、運用上の境界をハードウェア‑ソフトウェアスタックに直接埋め込むか、回路アンサッツを使用して行われます。

NISQ デバイスのスケーラビリティ制限に対処するため、最近の研究では、最適化パイプラインの異なる段階で異なるタイプの量子プロセッサを活用するヘテロジニアス分散アーキテクチャが提案されています。

これは様々な形を取り得ます。例えば、アニーラ‑ゲートハイブリッドモデルや、アニーラとゲートベース QPU 間のワークロードを管理するオーケストレーション・同期プロトコルなどです。

パフォーマンスの測定

ポートフォリオ最適化向けのさまざまな量子コンピューティングソリューションを順位付けするため、研究者は文献で引用されたベンチマークと、絶対的な最先端古典ソルバーの両方を使用しました。

彼らは、全体として、最初の商業的に有用な金融アプリケーションは量子アニーリングから現れる可能性があることを発見しました。

これは、量子アニーリングがネイティブな不等式制約と、通信遅延を最小化するワンショットクラウド提出モデルをサポートしているためです。

対照的に、他の手法ではネットワークオーバーヘッドが量子実行時間を上回ることが多く、または状態準備の高遅延に制約されます。

量子‑古典ハイブリッド計算

また浮かび上がってくるのは、量子コンピューティングと古典コンピューティングを組み合わせたハイブリッドアプローチが、さまざまな理由で最も効果的であるということです：

• ネットワーク遅延の緩和、研究者は QPU と同居する古典オプティマイザやワンショット提出モデルを提案しています。
• リソース効率的な制約処理: 最適解を隠す可能性のあるペナルティ重みを綿密に調整する代わりに、ネイティブな制約処理により、より高い解の忠実度で機関規模のポートフォリオ最適化が可能になります。
• タスク‑ハードウェアマッピング: すべてを単一のハードウェアタイプで解決しようとする代わりに、アニーラが計算集約的なグローバル分解を行い、ゲートベースプロセッサが細粒度のローカル集約を処理します。

したがって、量子コンピューティングソリューションを開発する理想的なプロセスは、まず特定の問題に最適な手法を特定し、次にこれらの量子コンピューティングツールと古典コンピューティングツールを統合したハイブリッドソリューションを構築することかもしれません。

したがって、アーキテクチャ、遅延、制約処理は、使用される量子ハードウェアの性能と同等、あるいはそれ以上に重要になる可能性があります。

ソース: ICT Express

量子コンピューティングの主な障壁がハードウェアの制限とノイズである限り、つまりキュービット数が限られ、問題規模が制限され、ノイズが解の品質を低下させる限り、これは当てはまり続けるでしょう。

また、実務経験とも一致しており、現在のほぼすべての大規模な QUBO または CQM の応用は、ハイブリッド量子‑古典システム上で実行されています。

したがって、研究者は、この相乗的アプローチが現在の量子コンピューティングハードウェアで業界に関連する問題に取り組むために不可欠であると結論付けています。

量子は本当に必要か？

この研究の最後の興味深いデータポイントは、量子コンピューティングと他の革新的な計算手法との比較です。

例えば、通常の計算ツールを大幅に上回る大規模に並列化された GPU 加速アーキテクチャを検討します。この手法は、クラウドベースの量子システムのネットワーク遅延ボトルネックを回避することも可能です。

「GPU ベースの一次ソルバーは、単期間では最大 12.9 倍、複数期間では最大 48 倍の実行時間短縮を、MOSEK 11.0 のような高性能古典的厳密ソルバーに対して達成できます」

GPU は、量子コンピュータで通常得られる結果をシミュレートするためにも使用できます。特に、GPU 加速の Parallel Simulated Annealing (PSA) と Particle Swarm Optimization (PSO) は数千のコアを活用し、ほぼリアルタイムの収束を実現します。例えば、最適化された GPU‑PSO カーネルは CPU のベースラインと比較して 150 倍の速度向上を達成しました。

GPU などのハードウェアが AI 計算向けに大量の並列計算が可能な形で開発されるにつれ、これは新興の量子コンピューティング産業にとって深刻な競争となり得ます。

「したがって、量子の優位性は、ハイ・フリークエンシー FinTech における生産準備の現在の閾値を定義する、サブ秒レベルのハードウェア最適化された古典パイプラインと比較して測定しなければなりません」

それでも、GPU は QPU よりも成熟した技術であるため、長期的には、最も解決が難しい問題は量子コンピューティングから恩恵を受ける可能性が高く、特にエネルギー消費などの他の制約が大規模 GPU クラスタの導入を遅らせることがある場合です。

投資家にとって、この比較は対象を大幅に絞ります。本研究は、すべての量子アーキテクチャが金融で商業的価値を生み出す点で同等に近いと示唆しているわけではありません。むしろ、量子アニーリングが制約付き最適化に特に適していることを指摘し、いかなる実用的なシステムもますます強力になる GPU ベースの代替手段と競争しなければならないことを強調しています。これにより、D‑Wave は特に重要となります：研究者が最も運用準備が整っていると考えるアーキテクチャへの上場株式としてのエクスポージャーを提供し、すでに金融や他の最適化集中的産業で商業的応用を追求しています。

量子アニーリングへの投資

D‑Wave Quantum Inc.

D‑Wave は、将来的に最大数の超伝導キュービットを構築することに焦点を当てるのではなく、現在の実際のユースケースに最も使いやすいキュービットに注力している量子コンピューティング企業です。

すでに、D‑Wave の顧客の半数は商業企業であり、収益の 65% が商業顧客から、さらにそのうち 45% が Forbes Global 2000 の顧客から得られています。

ソース: D-Wave

例えば、D‑Wave のツールは AT&T によってすでに使用されており、ネットワーク最適化ワークロードの処理時間を約1時間から15秒未満に短縮しています。

「今後の計画された作業では、停電検知と対応、技術者のルーティング、ネットワーク構築計画、トラフィック管理など、より広範なアプリケーションを探求します」

D‑Wave は、S&P 100 および S&P 500 の資産を含むポートフォリオ最適化など、量子アニーリングの直接的な金融応用も実証しています。例えば、スペインの大手銀行 CaixaBank との協業では、本研究で議論されたタイプの金融アプリケーションに D‑Wave が使用されました。通常、銀行が数時間かかっていた計算時間が、量子コンピューティング技術により数分に短縮されました。

「量子ハイブリッドアプリケーションは、複雑な金融問題の計算時間を大幅に短縮し、投資ポートフォリオの最適化を改善し、債券ポートフォリオの内部収益率（IRR）を向上させ、ヘッジ運用に必要な資本を最小化しました」

量子アニーリングに注力することで、同社はトラップイオン技術（「効率的だが遅い」）と超伝導キュービット（「高速だが複雑で信頼性が低い」）の中間路線を取っていると見なしています。同社はハードウェアを急速にスケールさせ、2029 年までにシステムのキュービット数を 4 倍、2031 年までに 20 倍に増やすことを目指しています。

ソース: D-Wave

2011 年に開発を開始したアニーリングに加えて、D‑Wave は 2020 年からゲートモデル量子コンピューティングへの展開も進めています。全体として、これら二つの技術は相補的であり、各々が特定のアプリケーションに特化しています。

ソース: D-Wave

「アニーリング量子コンピューティングは最適化、材料シミュレーション、特定の AI ワークロードに優れていますが、ゲートモデル量子コンピューティングは量子化学、分子設計、次世代エネルギー貯蔵などの応用を進展させると期待されています」

ただし、D‑Wave の投資家は、量子コンピューティングが新興で非常に競争の激しい分野であることを認識すべきです。実質的にすべての量子企業は、自社が正しい技術路線を選んだと考えており、イオン捕獲型がより耐性がある、アニーリングが市場投入が早い、超伝導がスケーラビリティの可能性が高い、という理由です。

それでも、同社の量子コンピューティングがバイオテクノロジー、通信、銀行業などの実生活の問題を解決するために規模を拡大して展開されていることは印象的であり、D‑Wave は他の企業が異なる量子コンピューティング技術を使用している中で、分野の意外な勝者となる可能性があります。

最新の D‑Wave Quantum Inc (QBTS) 株式ニュースと開発状況

参照された研究

^{1. Kimchhor Chiv, Anand Nayyar, and Tae-Kyung Kim. ポートフォリオ最適化における量子コンピューティングアプローチの包括的調査. ICT Express. 2026年8月5日.}