量子コンピューティングの現状

量子コンピューティングは異なる

量子コンピューティングは、量子物理学を利用して計算を行うという考え方で、従来の半導体ベースのコンピューティング手法とは異なります。0 と 1（電流が流れないか流れる）を生成する代わりに、量子ビット（qubit）と呼ばれる「量子ビット」を使用し、粒子データは同時に 0 と 1、あるいは 1、あるいは 0 のいずれかの状態になります。

計算手法の根本的な違いにより、量子コンピューティングは「通常」のコンピューティングの代替というよりも、むしろ補完的な存在です。

従来のコンピューティングは線形的に動作し、気候モデルや暗号学、タンパク質のような複雑な分子の 3 次元構造など、非常に複雑な計算に苦労します。これこそが、量子コンピューティングが優れた性能を発揮すると期待されている計算タイプです。

したがって、私たちのラップトップやスマートフォンが量子コンピュータになることはほぼないでしょうが、科学研究を革命的に変える可能性があります。

量子コンピューティングは難しい

量子スーパーコンピュータが既存のものより千倍の性能を発揮すると約束されているため、それを実現するための研究が多数行われているのは驚くべきことではありません。

しかし、1 つの qubit を作るだけでも技術的に非常に困難です。最初の難点は、量子コンピューティングは超低温、絶対零度上回る約 100 度程度の温度でしか動作しないことです。この条件下でのみ、いくつかの特殊な材料が超伝導体（電気抵抗がゼロの材料）に変化します。これはエネルギーを大量に消費し、費用が高く、実現が難しいです。

さらに、qubit のデータを制御・操作・「読み取る」ことも複雑で、通常は超精密レーザー、原子顕微鏡、センサーが必要です。最後に、どんな干渉でも qubit を無効にしてしまうため、完全な真空状態を確保する必要があります。

半導体チップが数原子程度のスケールで物質を操作するのに対し、量子コンピューティングは粒子レベルで物質を扱おうとしています。実用的な量子コンピュータは、安定して相互作用できるように数千の qubit が必要になることが注目されています。

量子コンピューティングは進展している

1,000 qubit の閾値を超える

ドイツ・ダルムシュタット工科大学（TU Darmstadt）物理学部の “Atoms – Photons – Quanta” 研究グループを率いるゲルハルト・ビルクル教授のチームが、史上最大規模の量子コンピュータを作成しました。

彼らは 1,000 個の個別に制御可能な原子 qubit を備えた量子コンピュータを作り、他の多くの研究チームとの競争に勝ちました。

出典: Optica

1,000 のマークは部分的に象徴的ですが、実用的な量子コンピュータの応用に必要とされる数でもあります。それ以下では、主に科学的好奇心や有望なアイデアに留まり、実用性はほとんどありません。

この技術は「光ピンセット（optical tweezers）」と呼ばれる特殊なレーザーを使用し、原子を個別に操作します。マイクロ光学の進歩により、これははるかに大規模なシステムを構築するためのスケーラブルな手法として最も有望な技術です。

出典: Optica

「1 cm² 当たりのレンズレット数は容易に 100,000 に達し、数百 cm² の面積を持つ MLA ウェハーも製造可能であるため、スケーラビリティの観点で巨大な可能性があります。制限は利用可能なレーザー出力のみです」 出典: Optica

このような光ピンセットの使用を最適化することで、ビルクル教授は数千の qubit を持つ大規模量子コンピュータが設計可能であることを実証しました。これにより、他の研究者が量子計算を実行するために必要な重要なツールが提供されます。

物理学を解くための量子シミュレータ

今日、物理学者が直面している多くの問題は、量子スケールでの粒子の振る舞い、あるいは 30 個以上の粒子をシミュレートする際に関連しています。通常のコンピュータは粒子の確率的な振る舞いや量子物理全般をシミュレートするのが苦手です。

この課題を解決する理想的な方法は、qubit が量子粒子の振る舞いをシミュレートできる「量子シミュレータ」を開発することです。これは、qubit が量子もつれ（entanglement）や重ね合わせ（superposition）といった量子特性を自ら利用できるためで、通常のコンピュータではシミュレートが極めて困難です。

量子シミュレータは本質的に特殊な量子コンピュータですが、これまでの課題は、特定の物理的質問ごとにカスタム設計するのではなく、さまざまな粒子をシミュレートできるようにすることでした。

Natalia Chepiga と彼女の研究グループ（オランダ・デルフト工科大学の助教授）は、解決策を見つけた可能性があります。

彼女は、Physical Review Letters に掲載された論文で、完全に制御可能な量子シミュレータを作り出すプロトコルを提案しています。これは、異なる周波数または色の 2 本のレーザーを使用し、計算に余分な次元を加えるものです。理論的には、この手法は量子シミュレータの計算に 2 次元以上を追加することが可能です。

出典: TU Delft

この種の量子シミュレータは、超低温物理（超伝導体を含む）、半導体、材料科学、通信、エネルギー技術（特にバッテリー）など、現在の知識の最前線にある多くの研究分野に大きな推進力をもたらす可能性があります。

QuBits の代わりに QuDits

ほとんどの量子コンピューティング設計は qubit に焦点を当て、操作・プログラミングを容易にし、数を増やすことを目指しています。代替案として、量子桁（quantum digits）すなわち「qudit」を使用する方法があります。

「x 個の qubit を持つ量子コンピュータは 2^x 回の計算を実行できます。しかし、各 qudit が D 状態を持つ x 個の qudit を持つマシンは D^x 回の計算を実行できます。

つまり、qudit を使用すれば、同じ情報をより少ない量子粒子にエンコードできるということです。」

Martin Ringbauer, オーストリア・インスブルック大学の量子物理学者、IEEE Spectrum

簡単に言えば、量子コンピューティングシステムの D 次元が増えるほど、指数関数的に強力になります。qubit の代わりに qudit を使用することで計算効率が向上するだけでなく、信頼性が高く、計算エラーが起きにくいと期待されています。

したがって、オーストラリアの USNW で Andrea Morello が率いる研究チームが、16 次元の高度に制御可能な qudit コンピューティングシステムを作成したことは大きなニュースです。D=16 で、システムに追加される qudit の数に比例して計算能力が 16 のべき乗で増加します。

これを実現するために、彼らは 123Sb（アンチモン）ドナー原子を使用し、シリコンナノエレクトロニクスデバイスにイオン注入しました。

「この原子の結合ヒルベルト空間は 16 次元にわたり、電場と磁場の両方の制御フィールドでアクセスできます。」 Andrea Morello

このシステムは顕著な成果を上げました。特に「核スピンは駆動方式に関係なく 99% を超えるゲート忠実度を示しています」。アンチモン原子は、以前使用されていた 31P（リン）に比べて、原子量が大きく操作が容易である点でも改善されています。

この技術的・科学的成果はさらに進化しており、同位体純化された 28Si（シリコン）を使用し、残留する 29Si 濃度を除去することで、システムの信頼性（コヒーレンス時間とゲート忠実度）を向上させています。

量子コンピューティング開発の現状

この分野はまだ非常に初期段階にあり、実用的な qudit やプログラム可能な量子シミュレータなど、全く新しい概念が次々と登場しています。

1,000 以上の qubit システムの構築が進むことで、量子コンピューティングが今後数十年で極めて重要な科学分野となり、膨大な未開拓の可能性を秘めていることが示されています。

現在、材料科学や生化学の研究は AI によって加速されており、私たちの以前の記事「Disruptive Industries Coalescing Around a Core Technology – Artificial Intelligence (AI)」でも取り上げました。

しかし、今後 5〜10 年で、量子コンピューティングの計算結果が実用的に現れ始める可能性があります。ハードウェアは思考実験や実験室デモから、商用研究用コンピュータのプロトタイプへと移行しています。

次のステップは、量子コンピューティングの潜在能力を最大化できるソフトウェアの開発と、スケールで量子コンピュータを製造してコストを下げ、標準化を進めることです。

このように、量子コンピューティングは 1950 年代・1960 年代に最初の商用メインフレームが登場した時期と同様に、商業的コンピュータ本体が登場しつつある段階にあります。

量子コンピューティングの応用

完全に予測することは難しいですが、量子コンピューティングが広く利用可能になることで大きく恩恵を受けると考えられる分野がいくつかあります：

• 生化学モデリング: タンパク質の 3D 構造決定から遺伝子発現、複雑な生体分子の原子レベルでの計算まで、バイオテクノロジー研究に革命をもたらす可能性があります。
• 気候モデリング: 気候モデルは非常に複雑で、現在のスーパーコンピュータの限界に挑戦しています。より細かい空間・時間スケールでの計算が可能になれば、気候変動リスクの理解に貢献できるでしょう。
• 半導体: 量子コンピュータは、従来のコンピュータチップをはるかに強力にする可能性があります。「通常」のチップがナノメートルスケールに達するにつれ、量子現象が問題となり、量子コンピュータが必要になるかもしれません。
• 材料科学: 量子物理をより深く理解し、個々の原子レベルで材料の反応を把握することで、航空宇宙、バッテリー、3D プリント、製造などに新しい材料設計が可能になります。
• 暗号学: 量子コンピュータは現在の暗号手法をすべて無効にする可能性があり、軍事、金融、IT システムにとって深刻な懸念です。しかし同時に、暗号をさらに安全にする手段ともなり得ます。

量子コンピューティング株式

1. International Business Machines Corporation

(IBM )

International Business Machines Corporation（IBM）は、最初のメインフレームコンピュータの商業化を牽引した企業でしたが、Apple、TSMC、NVIDIA などの他のテック大手に遅れを取っています。

しかし、量子コンピュータの開発においては最前線に立っています。例えば、127 qubit の「Eagle」量子コンピュータを開発し、その後 433 qubit のシステム「Osprey」を発表しました。

そして現在は、「Condor」（1,121 超伝導 qubit 量子プロセッサ）に続き、クロスレゾナンスゲート技術を用いた「Heron」も開発されています。

最後に、IBM は 2024 年 2 月に Qiskit 1.0 をリリースしました。これは最も人気のある量子コンピューティング SDK で、回路構築、コンパイル時間、メモリ消費が以前のリリースに比べて改善されています。

今後の展望として、IBM は現在の量子チップが既存インフラを「アウトグロウ」することを見越し、次の大きな目標「IBM Quantum System Two」を発表しました。これは最大 16,632 qubit をサポートできるモジュラーシステムです。

IBM の強みは、創業以来ウルトラパワフルなスーパーコンピュータの開発にあり、消費者エレクトロニクスや標準化されたチップの台頭に影を落とされてきました。量子コンピューティングの台頭は、IBM が再び輝き、科学研究や大企業の計算ニーズにおける重要なセグメントでリーダーになる機会です。

2. Microsoft Corporation

既に「通常」のクラウドサービスでリーダーである Microsoft は、Azure Quantum を提供し、量子コンピューティングのクラウドサービスの先駆者でもあります。将来的には、研究者が自分の量子コンピュータに直接アクセスするのではなく、Microsoft のようなクラウドサービスを通じて「リモート」で量子計算を行うことが主流になる可能性があります。

これは特に、最終的に量子コンピューティングの応用研究は、量子コンピューティングの専門知識を持たない生化学者、材料科学者、気候科学者などが行うことになるため、IBM、Microsoft、Google などの企業が計算部分を担当する専門家に委ねる方が、分野外の人材を雇用・訓練するよりも合理的です。

このサービスは、「ハイブリッドコンピューティング」（量子コンピューティングと従来のクラウドベースのスーパーコンピュータサービスを組み合わせる）も提供できます。

出典: Microsoft

垂直統合に代わり、Microsoft の量子コンピューティングへのアプローチは、IonQ、Pasqal、Quantinuum、QCI（QUBT）、Rigetti など、量子コンピューティング実現に必要なすべての技術を網羅するリーダー企業とパートナーシップを築くことです。

出典: Microsoft

量子コンピューティングは現時点では Microsoft の事業の中心ではありませんが、セクターの重要なアクターであり、QCI や Rigetti など上場企業の株式を直接取得するよりも「安全」な株式選択肢となり得ます。

3. Alphabet Inc.

Google は主に Google Quantum AI ラボとサンタバーバラの Quantum AI キャンパスを通じて量子コンピューティングに積極的に取り組んでいます。

Google の量子コンピュータは 2019 年に「量子優位性」を達成したと主張し、Sycamore マシンで 200 秒で計算した結果は、従来のスーパーコンピュータで 10,000 年かかるとされています。

しかし、Google の最大の貢献はハードウェアよりもソフトウェアにあるでしょう。Google の Quantum AI は、科学者が量子アルゴリズムを開発するためのソフトウェアスイートを提供しています。

Google は量子コンピューティングのソフトウェアとプログラミングの標準を設定する企業の一つになる可能性が高く、将来の分野の方向性に大きな影響を与えるでしょう。

4. Quantinuum / Honeywell

Quantinuum は Honeywell Quantum Solutions と Cambridge Quantum の合併により誕生した企業で、Microsoft の量子クラウドコンピューティングのパートナーでもあります。

現在、Quantinuum は他の量子コンピューティングシステムがあまり手を付けていない分野、特に金融やサプライチェーン関連の分析に注力しており、2023 年 9 月に開始した Quantum Monte Carlo Integration（QMCI）エンジンを提供しています。

QMCI は、金融デリバティブの価格設定や高エネルギー粒子物理実験の結果シミュレーションなど、解析解が存在しない問題に適用され、ビジネス、エネルギー、サプライチェーン物流などの分野で計算上の進歩をもたらすと期待されています。

Microsoft と同様に、Honeywell の事業の中心は量子コンピューティングではなく、航空宇宙、オートメーション、特殊化学品・材料といった製品に重点を置いています。

しかし、これらすべての事業セグメントが量子コンピューティングから恩恵を受ける可能性があることを考えると、Honeywell が関与するビジネスケースは明らかです。

したがって、Honeywell は量子コンピューティングサービスの提供者であると同時に、量子コンピュータの実ビジネスへの応用から利益を得られる企業でもあり、Quantinuum の統合により、同業他社よりも迅速にこの分野を推進できるでしょう。

5. Intel

Intel は主要なチップメーカーであり、その強みを量子コンピューティング領域に活かそうとしています。

同社は最近、“Tunnel Falls”、最先端のシリコンスピン qubit チップを発表しました。注目すべきは、これは試作機ではなく、ウェハ全体で 95% の歩留まりと電圧均一性を実現した量産チップであり、量子コンピューティングチップの大量生産への道を開きます。

出典: Intel

自社のルーツに忠実に、Intel は Intel Quantum SDK をリリースし、プログラマが Intel の量子チップ設計に適合したソフトウェアを開発できるよう指針を提供しています。これは、従来の Intel チップ事業で培った強固で収益性の高いビジネスモートを量子領域にも適用するものです。

出典: Intel

スケーラブルな量子チップ製造の到来は、他のどの技術的ブレークスルーと同様に業界に革命をもたらし、コスト削減や共通のプログラミング標準・チップアーキテクチャの確立につながります。

Intel は 1960 年代以降のイノベーションと特許に支えられ、コンピューティング業界での影響力の大きさを熟知しており、同様の勢いで量子領域にも取り組んでいます。

6. Defiance Quantum ETF

量子コンピューティングセクターはまだ非常に若く、これまで主に資金力のある大手テック企業が数十億ドル規模の基礎研究を担ってきました。

しかし、他にも小規模な企業がこの分野で活動しており、いくつかは大手企業と提携して技術を展開しています。

非専門家の投資家にとって、さまざまな量子コンピューティング技術の複雑さを理解し、どれが商業的に成功するかを予測するのはかなり難しいです。

したがって、個別の量子コンピューティングスタートアップへの直接投資も選択肢の一つですが、ETF を利用してセクター全体にエクスポージャーを持ちつつ、低コストで分散投資する方法もあります。

Defiance Quantum ETF は、量子コンピューティングに関連する 69 銘柄を保有しており、量子コンピュータ・チップ開発者や冷却システム、レーザー、ソフトウェアなどのサプライヤーも含まれます。

出典: Defiance ETF

この急速に変化する分野では、半導体業界に精通した投資家でさえ、ある程度の分散投資が有益です。そのため、個別のテック大手が適切なパートナーシップを選択するか、あるいは多数の銘柄に分散投資するかは、専用の ETF を通じてより効率的に実現できることが多いです。