量子コンピュータとは？仕組みや課題どんな未来展望があるのか

量子コンピュータは、古典的なコンピュータとは異なる量子力学の原理を利用し、量子ビットという新しい情報の単位を用いて計算を行うことが可能です。しかし、量子コンピュータを実用化するためには、さまざまな課題を解決する必要があります。

本記事では、量子コンピュータを詳しく知りたい人に向けて、量子コンピュータの概要から仕組みまでを解説します。量子コンピュータにおける課題や将来の展望についても解説しますので、ぜひ参考にしてください。

量子コンピュータの基本

量子コンピュータは、原子や電子などの「量子」の性質を利用して情報処理を行うコンピュータであり「量子重ね合わせ」という現象を活用して並列計算を実現します。

ここでは、量子コンピュータの概要と量子ビットについて解説します。

量子コンピュータとは

量子コンピュータとは、これまでの古典コンピュータでは解決するのが難しい複雑な計算問題を解決するために、量子力学の現象を情報処理技術に応用したコンピュータのことです。

これまでコンピュータの性能を向上させるためには、半導体技術の進歩が軸になっていました。量子コンピュータは、従来型のコンピュータとは異なる動作原理で性能の向上を実現するため考案されれました。

量子コンピュータは、「量子重ね合わせ」や「量子もつれ」といった量子力学の特性を利用して並列計算を実行し、従来型のコンピュータでは解決に多大な時間を要する問題を短時間で解決できる可能性があります。

量子コンピュータの問題を解く方法は、量子ゲート方式と量子アニーリング方式の2つに分かれます。量子ゲート方式では、量子状態にある素子を利用して計算回路を構築し、問題を解決します。一方、量子アニーリング方式は、組み合わせ最適化問題に特化した方式です。

量子ビットとは

量子ビットとは、古典的なコンピュータのビットに相当します。古典的なコンピュータは、CPU内トランジスタの電気的なスイッチを使って計算を行いますが、量子ビットも物理的な素子の状態を利用して「0」と「1」の情報を表現します。

量子ビットも古典コンピュータと同様、物理的な素子の状態を利用して「0」と「1」の情報を表します。通常のビットと異なる点は「量子重ね合わせ」や「量子もつれ」という量子性を用いて計算処理を行うことです。この特性によって量子コンピュータは、古典的なコンピュータと比べて計算ステップ数を劇的に削減できるとされています。

ただし、量子ビットの安定性を確保することは困難であり、現在も量子ビットに関する研究が進行中です。

また、量子ビットを実現する方式は、主に以下の3つがあります。

1.超電導回路方式

超伝導状態の電子回路（超伝導回路）を使用して量子ビットを実現する方式です。これには複数の方式があり、超伝導回路に流れる電流の向きや、回路上の電荷を蓄える電極の電荷が正か負かの状態（どちらの電極に電子がいるか、または数量）などを「0と1」の情報として表します。

メリットとしては集積化が可能である反面、ノイズに弱く量子ビットが不安定なこと、さらに冷凍機が必要であることから装置が大きくなる点がデメリットです。

2.イオントラップ方式

磁場によって浮かせたイオンを量子ビットとして利用する方式です。磁場とは、磁気の力が作用した空間を意味し、イオンとは＋や－の電荷を帯びた原子のことです。

イオン上にある電子1個について着目し、特定の2つの位置のうち電子がどちらに存在するかによって「0と1」の情報を表します。

メリットとしては量子ビットの状態が安定している反面、状態操作やスケールアップが難しいといった短所も存在します。

3.光方式

光子を量子ビットとして使用する方式で、特定の振動方向の光子を情報として表現します。光子は空間を波のように一定方向へ振動しながら進んでいく性質があります。その振動のは向きはさまざまですが、振動の特定の方向を「0と1」の光子の情報として表すのです。

量子ビットが常温で動作する長所がありますが、処理する段階で光子が消失するエラーが発生する可能性がある点には注意が必要です。

量子コンピュータの仕組み

量子コンピュータの仕組みを理解するために「量子ゲート」「量子重ね合わせ」「量子もつれ」について詳しく解説します。

量子ゲートという特殊な操作方法

量子ゲートは、量子状態にある素子（ゲート）の挙動や組み合わせによって計算回路を作成して問題を解読する方式です。イオントラップやトポロジカル、超伝導といったさまざまな手法があります。

特殊な操作方法である「量子ゲート」は、古典コンピュータにおけるAND・OR・NOTなどの素子（ゲート）と同様に、量子ビットの状態を操作することで計算を行います。量子ビットの状態はベクトルで表されるため、量子ゲートの操作はベクトルに作用する「行列形式」で現します。

古典コンピュータの上位互換として期待され、IBMやGoogle、IonQやリゲッティ・コンピューティングなどのスタートアップがハードウェア開発を進めています。

「量子重ね合わせ」という不可思議な状態

量子の世界では、われわれの日常である「古典物理の世界」とは異なった物理の法則があります。古典的なビットでは常に「0」か「1」で情報を処理しますが、量子ビットでは同時に「0」と「1」の両方になり得るという不可思議な状態が存在します。これが量子重ね合わせと呼ばれる現象です。

量子力学では、「0か1」かの状態が必ずしも確定していない「あいまいな状態（＝重ね合わせ）」を保持することができます。そして観測することによって重ね合わせの状態から「0」か「1」かどちらかの状態へと変化します。

「量子もつれ」という特殊な状態

量子もつれとは、重ね合わせの状態である片一方が「0」であればもう一方も「0」であることが判明しているのであれば、一方を測定すればもう片方の状態が確実にわかるというものです。

たとえば、AさんとBさんが100回ジャンケンをし、連続して100回アイコとなったと仮定します、するとこの2人は非常に強い相関があると示せるのです。

量子もつれを活用することで、相互作用関係を持たせた複数の量子ビットを効率的に操作できるようにます。量子重ね合わせで得られた多数の解候補から、求めた解を導き出せるのです。

量子コンピュータの実用化

量子コンピュータの実用化について、以下の3つの事例を紹介します。

量子コンピュータの研究や開発は急速に進展しており、人工知能や機械学習の分野における可能性に対する期待が高まっています。

科学研究への貢献と物質シミュレーション

量子コンピュータが注目される中、その実用性を示す例はまだ少ないのが現状ですが、量子アニーリングは量子力学の解明や新しい物質の開発に活用されつつあります。

量子アニーリングとは、組み合わせ最適化処理を高精度かつ高速に実行できることが期待されている計算技術のことです。

最近の研究で、1次元物質における量子相転移に伴う欠陥数の時間変化を、量子アニーリングによるシミュレーションで調査しました。これは2,000個の量子ビットを1次元に配置し、欠陥数を時間とともに測定するもので、理想的な環境下での量子相転移の理論とほぼ一致するという結果をもたらしました。

このように量子力学の理論を実証する新しい手段が提供され、物質の開発を加速する可能性が広がっています。量子アニーリングは大規模な量子シミュレーションにおいても有望であり、今後の研究に期待が寄せられています。

数理最適化課題と量子コンピュータの関係

量子コンピュータは、機械学習や数理最適化への期待が高まっており、量子ゲート方式を用いた機械学習の取り組みが進んでいます。HHLアルゴリズムを基にした量子機械学習アルゴリズムが開発されていますが、量子ビットの誤り訂正が難しい点が課題です。

そのため、NISQ向けの「量子回路学習（QCL）」が登場し、量子コンピュータと古典コンピュータを併用して問題を解決するアプローチが注目されています。NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）とは、「ノイズがあり、数十年以内に開発されることが予想される中規模の量子コンピュータ」という意味で、現在の量子コンピュータはNISQと考えられます。

また、量子機械学習に関するツールも充実しており、新たな課題に取り組む企業が増えています。数理最適化では量子アニーリングが活用され、巡回セールスマン問題などの最適化課題に対する解決方法が模索されています。

人工知能と機械学習における量子コンピュータの役割

人工知能や機械学習における量子コンピュータの役割は、これまでの古典的なコンピュータと比べて、より高速で大規模な問題の解決を可能にすることです。

量子機械学習は、量子コンピューティングと機械学習を組み合わせた技術であり、古典コンピュータとの最大の違いは情報の扱い方にあります。量子ビットの性質によって、量子機械学習の実現方法が変わります。

たとえば、量子イジングマシン（アニーリング）方式では、量子現象を利用して演算を行い、汎用性は低いものの特定タスクでは高い性能を示します。一方、量子ゲート方式は古典的な機械学習アルゴリズムを量子ビットに適用することで、より汎用性が高く、量子アルゴリズムの開発も進んでいます。

量子コンピュータの課題と現状

現代における量子コンピュータの課題は、以下の通りです。

量子コンピュータの実現に向けて、量子ビットの安定性向上やエラー訂正処理・冷却技術の進展などの課題があります。

量子ビットの安定性とエラー訂正処理の課題

量子コンピュータは、量子ビットを基本的な情報の単位として使用します。古典的なビットとは異なり、量子力学の原理に基づいて情報を表現します。

量子ビットは、外部からの干渉や熱などの要因によって不安定になり、計算中にエラーが起こりやすい課題があります。エラーを訂正しながら正確な計算結果を得るためには、膨大な数の量子ビットが必要です。

現在の量子コンピュータではエラー訂正のための量子ビット数が不足しており、誤り耐性量子コンピュータの実現にはまだ時間がかかる見込みです。

量子ビットの安定性を向上させるためには、素材やデザインの改善が必要になります。

冷却技術の進展と量子ビットのコントロール

量子コンピュータでは、量子ビットが情報の基本単位として使われていますが、量子ビットは外部のノイズや熱に敏感で状態が乱れることがあります。これを防ぐためには、量子ビットの状態を保つ（コヒーレンス時間）ことが重要です。

量子ビットを冷却することで、周囲のノイズや熱を減らし、量子ビットをコントロールできます。そのためには数ケルビン以下の極低温が必要であり、冷凍機がその役割を果たします。

より効率的に量子ビットを冷却するために、超伝導状態を利用した冷却機の開発が進んでいます。

演算速度の向上と計算誤差の管理

量子コンピュータは理論的には万能であり、指数関数的に時間がかかる問題を多項式時間で解く可能性を秘めています。計算の回数を見積もると、量子コンピュータは計算速度が劇的に向上しますが、1回の計算にかかる時間自体は通常のコンピュータと比べて遅い場合があります。

これは、量子コンピュータが不可欠な誤り訂正を行うために時間がかかるためです。そのため、量子コンピュータはまだ計算の速度で通常のコンピュータに追いつくことは難しいものの、計算の回数を大幅に減らすことで高速計算を期待できます。

量子コンピュータの未来展望

量子コンピュータの未来展望について、以下の2点から考えます。

量子コンピュータの研究や開発の進展

量子コンピュータの研究や開発が進展する中で、従来型コンピュータにはない利点が明らかになりつつあります。計算スピードだけでなく、エネルギー消費やランニングコストの面でも効率化される可能性があります。

一方で、現在の解決しなければならない課題には、量子コンピュータの安定性やエラー訂正処理があります。この課題に取り組む中で、冷却技術の進展や量子ビットのコントロールが重要視され、演算速度の向上と計算誤差の管理が必要です。

社会への影響

量子コンピュータは、最適化することや機械学習の特徴を活かすことによって、今後の社会に大きな影響を与えると考えられています。たとえば、最適化においてはサプライチェーンやロジスティクスの分野での活用が期待できます。これにより、交通ルートの最適化や複雑なスケジューリング問題を解決できるでしょう。

また、量子コンピュータと機械学習の組み合わせでは、ヘルスケアや金融分野において革新的な変化をもたらす可能性があります。たとえば、病気の早期発見や効果的な治療法の提案が可能となり医療業界の発展につながるでしょう。さらに金融分野において、リスク管理や投資戦略の最適化、市場の予測などの領域に変化を与えると考えられます。

量子コンピュータの関連知識は膨大であり習得には時間がかかるため、早期なる人材開発が求められているのです。

まとめ

量子コンピュータは量子力学の原理を活用し、複雑な計算問題を解決する革新的な技術です。従来の計算では困難だった問題を短時間で解決できる可能性があります。しかし、量子ビットの安定性やエラー訂正処理、冷却技術の進展や演算速度の向上など、まだ課題があるのが現状です。

こういった量子コンピュータの課題解決のため、現在研究が続けられています。今後の社会への影響は非常に大きく、最適化や機械学習の分野で革新的な変化をもたらすことが期待されています。