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「巡回セールスマン問題」など数々の難問を一瞬で解き性能はスーパーコンピュータの9000兆倍に──。夢の計算機、量子コンピュータの研究が世界で急加速している。IBMとグーグルなどの米国勢は試作機を公開。欧州連合や中国政府も研究開発に巨額を投じている。「用途は科学技術分野など限定的だろう」との考えは正しくない。産業分野に応用できるアルゴリズムが突然見つかり、「明日にも企業が使えるようになる可能性がある」と専門家はみる。9000兆倍の破壊力を持つ新技術の今を追った。

 2017年5月、米IBMは17個の「量子ビット」を備えたプロセッサを試作したと発表した。同社初となる商用の量子コンピュータ用プロセッサの試作品となる。

 IBMが量子コンピュータの商用化へ本気で取り組み始めた。ジニー・ロメッティCEO(最高経営責任者)は同年3月期の業績発表で「量子コンピュータなど新技術を提供し、企業の複雑なビジネス課題への取り組みを変革する」とコメントした。

 IBMは2016年5月、量子ビット5個からなる量子コンピュータを操作できるクラウドサービス「IBM Quantum Experience」を無償提供して話題を呼んだ。公開から約1年で100カ国超の4万5000人が使い、約30万回の実験をこなした。2017年5月には量子ビット数を16個に増やした量子コンピュータのベータ公開を始めた。

 IBMが開発する量子コンピュータは「量子ゲート方式」と呼ばれるタイプだ。「0」と「1」のビットを基に論理回路(論理ゲート)で演算するのは従来のコンピュータと同じ。通常のコンピュータが扱うビットは「0」か「1」のどちらか一方を表すのに対し、量子コンピュータは「0」と「1」を重ね合わせた状態が取れる量子ビットで演算する。

 重ね合わせた状態を活用することで、膨大な組み合わせの計算を並列して実行できる。IBMが発表した17量子ビットであれば最大で2の17乗、13万1072通りの演算を1度に実行できる。

図 各社の量子コンピュータ関連の発表
相次ぐ企業の量子コンピュータ開発(写真提供:米グーグル、米IBM、米マイクロソフト、蘭QuTech、写真:Getty Images)
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米IT大手が続々と参入

 今、IBMに続き量子ゲート方式の研究に乗り出す企業が相次いでいる。

 ビッグプレイヤーの一社が米グーグルだ。人工知能(AI)の演算を高速化できるとみて開発を進める。量子ゲート方式の権威として知られる米カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニス教授を研究グループに招き、スパコンの演算能力をはるかに超える量子コンピュータの実現を目指す。

 米インテルは2015年9月にオランダの研究グループ「QuTech」に5000万ドル(約55億円)出資し、インテルの半導体微細加工技術を生かした量子コンピュータを開発する。

 米マイクロソフトは「トポロジカル物質」と呼ばれる材料をプロセッサに使った量子コンピュータを開発する。実機に先駆けて2016年3月、動作をシミュレートできるソフト「LIQUi|>(LIQUiD)」を公開した。

目指せ宇宙スケールの超越性

 米IT企業が相次ぎ量子ゲート方式の開発競争に乗り出したのは、量子コンピュータでスーパーコンピュータ(スパコン)をはるかにしのぐ演算能力を実現できる算段が立ったからだ。

 マルティニス教授は2016年6月、分子の性質をシミュレーションする「量子シミュレーション」と呼ぶアルゴリズムであれば、50量子ビットの量子コンピュータでスパコンの性能をしのぐ「量子の超越性」を実証できると学会で発表している。さらに同氏は2017年中にも49量子ビット機を実現するとしている。

 スイス連邦工科大学の研究グループはスパコンを使ってシミュレーションをすると、その計算能力は45~49量子ビットの量子コンピュータと同等だと2017年4月に発表した。50量子ビットの量子コンピュータが完成すれば、その計算能力はスパコンを上回る。

 「量子シミュレーションは厳密な誤り訂正が不要なアルゴリズムのため、1量子ビット増えるごとに計算能力が2倍になる」。量子コンピュータの理論に詳しい東京工業大学の西森秀稔教授はこう説明する。

 IBMが公開している16量子ビットの量子コンピュータの計算能力は、スパコンの性能を47量子ビット相当として計算すると21億分の1程度になる。仮にスパコンの計算能力を人間の身長(1.5メートル)に見立てると、16量子ビット機の計算能力は炭素原子程度の大きさほどしかない。

 一方、グーグルの研究チームに参加するマルティニス教授は100量子ビット超の実現を目指す。IBM Researchの研究グループも2016年8月に100量子ビット機が近い将来に実現するとの論文を発表している。「近い将来」を5年以内と仮定すれば、2021年までには100量子ビットを実現できる。計算能力は単純計算でスパコンの9000兆倍。人間の身長と比較すれば太陽系の半径にも相当し、超越性と言うにふさわしい飛躍だ。

図 スパコンと比較した量子コンピュータの計算能力の推移
量子の超越性が目前に(写真:Getty Images)
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“不安定”を長く保つ努力

 量子の超越性を実証できるメドがたった背景には、技術上のブレークスルーがここ数年で相次いだことがある。数十年にわたる基礎研究の積み重ねを経て、ようやく量子の超越性に手が届きそうな段階に行き着いた。

 量子コンピュータは演算方法やプロセッサの材料などによって複数の方式に分かれるものの、ブレークスルーが求められる項目は共通する。「0」と「1」の重ね合わせ状態を維持できる平均時間「コヒーレンス時間」を長くすることだ。重ね合わせの状態は、すぐ別の状態に変わってしまう不安定な状態だ。重ね合わせの状態を長く維持できるほど、より複雑で大規模な演算を実行できる。

 加えて量子ゲート方式の場合、アルゴリズムによっては量子ビットを厳密に操作するためのブレークスルーが求められる。例えば間違った計算結果を修正する「誤り訂正」を使うアルゴリズムでは、量子ビットを99%以上の精度で操作する必要がある。誤り訂正の処理には多量の量子ビットを使うため、量子ビットを集積化する技術革新も必要だ。

相次ぐブレークスルー

 グーグルとIBMが開発する量子コンピュータは、量子ゲート方式の中でも超伝導回路を流れる電流の向きで「0」と「1」を表現する「超伝導量子ビット型」と呼ばれる。

 このタイプはコヒーレンス時間を長くしにくい弱点があった。重ね合わせの状態は原子などナノメートル未満の世界では維持しやすい一方、1000倍以上大きい数マイクロメートルの回路で作る超伝導量子ビットは「影響を受ける範囲が広く不安定になりやすい」(1999年に初めて超伝導回路の量子ビットを作った東京大学の中村泰信教授)。一方で回路が大きいため「複数の量子ビットを操作して論理演算する回路は作りやすい」(同)。

 超伝導量子ビットのブレークスルーは2012年、IBM Researchのグループがもたらした。これまで2次元平面上に構成していた超伝導回路を3次元上に構造化したところ、コヒーレンス時間がそれまでの2~4倍に及ぶ100マイクロ秒まで伸びた。さらにコヒーレンス時間の延長で、量子ビット操作の精度も実用域まで高まった。この技術革新があったからそ「量子コンピュータを開発できる見通しが立った」とIBM Researchのダリオ・ジル バイスプレジデントは話す。

 量子ゲートの実現方式には超伝導量子ビット型のほか、電子のスピンの向きで「0」と「1」を表現する「スピン量子ビット型」がある。スピン量子ビットは超伝導量子ビットに比べて周囲からの影響を受けにくくなる。慶應義塾大学の伊藤公平教授が作成した同位体制御シリコンがブレークスルーとなり、これをもとに豪州の研究グループが2014年にコヒーレンス時間を1ミリ秒に伸ばした。さらに横浜国立大学の小坂英男教授らはダイヤモンドを基板に使って1万倍となる10秒のコヒーレンス時間を達成した。

 量子ビットの操作精度については、東京大学の樽茶清悟教授の研究グループが2016年に99.6%、2017年に99.93%を達成した。樽茶教授は「スピン量子ビットを使った量子コンピュータは基礎研究が中心の段階から、集積化をしながら研究をするエンジニアリングの段階に入っている」とし、集積回路の製造技術を持つ企業に協力を呼びかけている。

 スピン量子ビット型の弱点は、量子ビットのサイズが小さいため量子ビット同士を相互作用させる回路が作りにくいことだ。スピン量子ビットは不純物原子や原子欠陥といった小さな領域に閉じ込めた電子を使うため、電子を閉じ込める場所が少しずれるだけで相互作用が大きく変わる。逆に言えば量子ビットを構成する材料を精度よく加工する技術があれば実現のメドが立つ。

図 企業が開発に取り組む量子コンピュータの種類
ブレークスルーが続々(※分子など特定の量子系をシミュレーションする「量子シミュレーション」のアルゴリズムであれば、より緩い条件で実現できる)
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産業的な貢献度は未知数

 量子の超越性が目前に迫る量子コンピュータだが、「産業的な貢献があるかは、正直に言って分からない」(中村教授)。量子超越性を達成した量子コンピュータが扱う問題は「人類が初めて計算する問題であり、どんな使い道があるかが見えてくるのはこれから」(西森教授)だ。

 量子ゲート方式の計算能力はアルゴリズム次第だ。IBMが自社の量子コンピュータをクラウドに公開したのも「研究者を増やして産業応用できるアルゴリズムの発明を促す狙いがありそうだ」(中村教授)。現在は小さな分子の性質をシミュレーションできるとして、薬の合成に使う計画がある。

 アルゴリズムの発明は「前触れもなく突然に訪れる」。そう話す東京大学の小芦雅斗教授は、2014年に新たな量子暗号通信のアルゴリズムを発表した張本人。30年間議論もされなかった通信方法を「偶然見つけた」(小芦教授)という。新しいアルゴリズムが見つかれば、明日にも量子コンピュータが産業利用できるかもしれない。

米欧中が投資額を競う

 産業応用について不確実性を抱えながらも、米国では量子コンピュータの研究に多額の投資が集まり始めた。量子コンピュータのスタートアップ企業である米リゲッティ・コンピューティングは2017年3月に6400万ドル(約70億円)の資金調達に成功した。

 「米国の活発な投資に続けとばかりに、世界中で量子情報分野の研究が加速している」と樽茶教授は話す。欧州で特に資金を獲得しているのが、インテルから出資を受けているオランダの研究グループ「QuTech」だ。同社はオランダ政府からも2015年に10年間で1億3500万ユーロ(約162億円)の研究費を得ている。

 このほか英国は2013年に英国工学・物理科学研究会議(EPSRC)に5年間で2億7000万ポンド(約378億円)を量子コンピュータ関連の研究費として出資。欧州連合(EU)欧州委員会の研究プロジェクト「量子情報フラッグシップ」は10年間で10億ユーロ(約1200億円)を量子コンピュータ関連に拠出する。

 小坂教授は「最も活発なのは中国だ」と話す。中国は量子情報を国の4大重点科学技術の一つに位置付け、2015年に中国科学院に量子計算実験室を設置している。

 日本の研究プロジェクトである内閣府による革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)では、山本喜久プログラム・マネージャーらのグループがレーザーネットワーク型の新型量子コンピュータ「量子人工脳」を開発している。ただし、プロジェクト資金は5年間で30億円ほどで、米欧中と比べ一桁以上少ないのが現状だ。

 基礎研究では存在感のある日本だが、実用化に向けた資金面では大差がついた格好だ。小坂教授は「今、乗り出さなければ技術とノウハウで海外に決定的な差をつけられる」と危機感を露わにする。

 こうした背景から文部科学省は量子科学技術委員会を発足して新たな量子情報の研究プロジェクトを2018年にも始める。科学技術振興機構(JST)でも複数の研究プロジェクトが動いていて、総出資額は5年間で100億円に及ぶとみられる。

表 各国の研究プロジェクトの概要
世界中で沸き立つ研究意欲
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実用化の鍵はソフトに

 カナダのディー・ウエーブ・システムズが2011年に販売を始めた量子アニーリング型の商用機「D-Wave」シリーズは、量子コンピュータが注目される契機になった。西森教授は「発表したのがAIが注目を集め始めたころで、タイミングが良かった」と話す。機械学習の演算が量子アニーリングで解けると見込まれたためだ。

 量子アニーリングは、イジングモデルという統計問題を量子物性を使って解く「量子イジングマシン方式」に属する。複数の拠点を通過する最短経路を探す「巡回セールスマン問題」などはイジングモデルで表現できる組み合わせ最適化問題の分かりやすい例だ。

富士通と日立は古典型を活用

 日本ではD-Waveマシンに対抗し、イジングモデルの問題を高速に解ける新型コンピュータが続々と登場している。

 ImPACTのプロジェクトを率いる山本教授が研究・開発を主導する「量子人工脳」は、D-Waveマシンと同じ量子イジングマシン方式の量子コンピュータであり、D-Waveマシンの有力な対抗馬だ。光を量子ビットとして使って組み合わせ最適化問題を解く新型コンピュータで、2016年10月にNTTと共同で2000量子ビットの装置を開発した。「光パラメトリック発振器」という光源の発明がブレークスルーとなって完成に至った。2017年秋にもクラウドサービスとして公開する。

 山本教授らが開発した量子コンピュータは古典コンピュータのプロセッサ1個と比較して30~50倍高速に計算ができた。山本教授は「古典コンピュータではどうやっても勝てないレベルまで差をつける必要がある」として2018年末に10万量子ビットの次世代機を稼働する計画だ。実現すればスパコンをはるかに超える性能を発揮できる可能性がある。

 富士通と日立製作所のアプローチは、量子コンピュータを新たに開発するのではなく、古典コンピュータでありながらイジングモデルの問題を高速に計算する専用プロセッサを開発するというもの。量子、古典の違いはあれイジングモデルに基づく点は同じで、演算ソフトも共通化しやすい。富士通はD-Waveマシン用の演算ソフトを開発するカナダのワン・キュービットと協業し、新型コンピュータをAIの学習計算に使うクラウドサービスを2017年中に始める。日立は2020年までの実用化を目指し、IoT(インターネット・オブ・シングズ)基盤「Lumada」に組み込む計画だ。

図 組み合わせ問題に特化した非ノイマン型コンピュータ
特化マシンは複数方式が並び立つ(写真提供:カナダのディー・ウエーブ・システムズ、日立製作所、富士通 画像提供:山本喜久氏)
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周辺サービスが充実し始めた

 D-Waveマシンをはじめとする組み合わせ最適化問題を解く新型コンピュータは、量子ゲート方式よりも先に普及しそうだ。西森教授は「装置そのものの開発競争から実際の使い方を考えた周辺サービスの開発競争へとトレンドが移っている」と話す。

 例えばD-Waveマシン実際の組み合わせ最適化問題をを使って計算しようとすると、問題をD-Waveマシンで計算できる形に書き直して装置を制御しなければならない。ディー・ウエーブ・システムズは問題の種類ごとにツールキットを開発しているほか、ワン・キュービット、米キューシー・ウエア、英ケンブリッジ・クオンタム・コンピューティングなど量子コンピュータ向けのソフト開発を専業とする企業も登場している。

 ディー・ウエーブ・システムズは各国の政府機関向けにコンサルティングサービスをする子会社ディー・ウエーブ・ガバメントを設立したり、クラウド型で提供したりするなど、周辺サービスを拡充している。

図 D-Waveマシンを使うために開発が進む主なサービス
競争はソフト・サービス分野に広がる
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「今から量子の超越性に備えよ」

 数年の内に、特定の問題を一瞬で計算するコンピュータがクラウドなどで手軽に使えるようになる。性能がスパコンの9000兆倍に達する破壊力は、想像を絶する。西森教授は「今のうちに、新型コンピュータを使って解くべき問題を考えておくべきだ」と話す。量子超越性が実現したとき、その準備をしていた企業とそうでない企業との差は、量子の超越性ほどに広がるだろう。

出典:日経コンピュータ 2017年6月22日号 pp.38-45
記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。