量子コンピュータは、これまでのコンピュータの仕組みとは全く異なる新しい計算機で、量子力学を計算過程に用いることで、超高速な処理を実現可能とするコンピュータのことです。
従来型のノイマン型コンピュータは、半導体技術などの進歩によって性能を大きく向上させ続けてきましたが、技術的な限界が近づいています。
従来型では数千年もの時間がかかる計算でも、量子コンピュータは場合によって数秒で演算が完了できるとも言われています。
大量のデータを扱いビジネスモデルの変革を目指すDX化社会においては、高速に計算ができる量子コンピュータの技術は欠かせないものとなるかもしれません。
量子コンピュータとは何か？シュレディンガーの猫！？
次世代の高速計算機として研究や開発が進められているのが「量子コンピュータ」です。
量子コンピュータとは何でしょうか？従来のコンピュータと何が違うのでしょうか？
簡単に説明すると、量子コンピュータは「量子力学特有の物理状態を活用して、高速での計算を実現するコンピュータ」のことです。
量子とは、粒子と波の両方の性質を持った原子や電子などの超極小の物質やエネルギーの単位で、量子力学特有の状態とは、「重ね合わせ状態」「量子もつれ状態」などがあります。
重ね合わせ状態の説明でよく出される「シュレディンガーの猫」の比喩では、猫は寝ている状態と起きている状態の重ね合わせ状態にあって、普通の光を当てる方法では猫を見ることができず、猫に気づかれずに観察する方法がないかという課題は、研究者の長年の問題でした。
1980年代に量子コンピュータの考えが生まれ、計算が速くなる具体例もいくつか見つかっていきました。
従来コンピュータ（ノイマン型）との量子コンピュータの違いは？
従来使われてきたコンピュータは、ノイマン型コンピュータと呼ばれます。これは、「CPU＋メモリ」が基本構成です。現在最も普及している標準的な構造で、プログラム内蔵方式であり、「CPU」「メモリ」とそれらをつないだ「バス」で構成されます。
ノイマン型コンピュータと量子コンピュータの大きな違いは情報量を表す「ビット」が「量子ビット」に置き換わる点です。
従来コンピュータのビットは、「0」か「1」のどちらかの状態をとるのに対して、量子ビットは、0と1の重ね合わせた状態をとります。
重ね合わせの中間状態を表すことで量子ビットがn個あるとすると、「000…0」から「111…1」まで2のn乗個のパターンを作ることができ、同時に全パターンを計算できます。このように同時に行った計算から正しい答えのパターンのみを最後に浮かび上がるように計算方法を工夫することで、高速化できる場合があります。
ノイマン型コンピュータで用いられるトランジスタの代わりに、何らかの量子を使って0と1の重ね合わせを表し制御する必要があります。方式にはイオン、半導体、光などの開発方法が提案されています。
量子コンピュータは何故注目されているのか？
近年特に量子コンピュータに注目が集まるようになったのは、2014年にGoogleが自社で量子コンピュータの開発を発表したことによる影響が大きいとされています。それまでは大学などで基礎的研究が行われるレベルでしたが、Googleのような世界的大企業が開発に乗り出したことで将来への期待が一気に高まったからです。
2019年には、Googleが独自開発した量子コンピュータで、従来型のコンピュータでは困難な問題を解く「量子スプレマシー」を達成したと発表しました。
これらのニュースをはじめに、各メディアがこぞって量子コンピュータを取り上げるようになり、注目を集めるようになっています。
量子コンピュータのメリット・デメリット（できること・できないこと）
メリット
メリットは専門の計算は非常に高速に行うことが可能な点です。
暗号解読の分野や、組み合わせの最適化問題については研究が特に進められ、大量の計算処理でも従来型のコンピュータよりも高速化できた事例もあります。
これはDXにとっても大きなメリットです。
大量のデータを分析する上で計算が高速になることで、複雑な計算でもこなすことが可能です。幅広い様々なジャンルの産業に貢献でき、材料・製薬・物流・IT・金融などに活用法があるとされています。
デメリット
一方で、デメリットとしてあげられることは、どのような計算でも速くなるとは限らないことです。
従来のコンピュータが苦手な問題を、すべて量子コンピュータが解けるわけではなく、解くことが困難な問題も多数存在します。
専門の計算は得意としていますが、汎用的になんでも高速に解けるわけではありません。
さらに実用化はまだまだ遠い先となるでしょう。
研究開発はここ数年積極的になり急速に進歩していますが、それでもまだまだ実用化できる段階にはありません。
まだ規模が小さすぎて、エラー耐性についての問題も残っています。
量子ビットの数が多くなって行いたい変換が複雑になってくると、量子はとてもデリケートであるがゆえにノイズの影響が大きくなるので、計算途中の誤り（エラー）を訂正する能力（エラー耐性）を持つことが必要となります。
量子コンピュータを用いた開発・プログラミング方法
量子計算モデルには、「ゲート型」と「アニーリング型」に大きく分けることができます。
ゲート型は、汎用型量子コンピュータとも呼ばれ、従来コンピュータの処理単位を「量子ビット」に置き換えたものです。
特徴は、量子の性質を利用したアルゴリズムを用いて高速処理ができることです。暗号解読などの用途があります。
日本でも2021年7月に初のゲート型商用量子コンピュータが稼働しました。
一方、アニーリング型は、組み合わせの最適化問題に特化した量子コンピュータです。
組み合わせの最適化問題とは、営業担当者が巡回する都市を与えられた時に、すべての都市を巡回し元の場所に戻ってくるまでの最短ルートを求める問題です。
膨大な選択肢の中から、最適な選択肢を選び出すことを、量子の重ね合わせによって、最適な組み合わせを探す試行回数を圧倒的に増やせる利点から、実用化がすぐそこまできている段階です。
量子アルゴリズムには、ショアのアルゴリズムが代表的です。
1994年に米国のピーター・ショアが発見したアルゴリズムで、暗号技術を簡単に破ることができると分かりました。これは素因数分解を高速に解く手法です。現代のインターネットの暗号技術は素因数分解を用いている方式のものがあります。
今後の量子コンピュータの可能性（利用シーン）
現状では量子コンピュータは専用マシンの位置づけにあります。つまり、ある決まった問題を解くのであれば非常に高速になるということです。
DXとの関わりについては、専門の計算が速くなることで、これからできるようになることが増えていくでしょう。
特に最適化や人工知能開発において貢献する点が多いとされています。
具体的に以下の利用シーンが想定されています。
- 化学分野、創薬、新素材の開発
- 組み合わせの最適化問題
化学分野で新素材開発において、原子の組み合わせによって役に立つ機能かどうか計算によって調べます。量子コンピュータを使うことによって従来型より効率よく正確に計算が行えるとされています。
薬の開発も同様に自由自在な設計ができるようになり、医療技術の発展に貢献できるかもしれません。
また、何通りものパターンから、最も良いパターンを抽出する最適化問題の計算にも量子コンピュータは適しています。
運輸業における荷物の配達ルートの最適化や、製造業での工場内の人員配置やプロセスの最適化など、金融・サービス・小売・人材などの様々な分野で活用できるでしょう。
まとめ
この記事では量子コンピュータについて説明しました。従来のノイマン型コンピュータとの違いや、特徴、注目のきっかけ、メリット・デメリット、開発方法、活用方法を中心にご紹介してきました。
DX化に向けて大量の計算が必要になると、いかに高速で正確に結果を出せるかが重要となります。
まだまだ発展途上の量子コンピュータですが、技術の進歩は急速に進んでおり、実用化もすぐにやってくるかもしれません。