これまでのコンピュータよりも桁違いに高速な計算が可能な量子コンピュータ。巨大な経済価値を生むと期待され、世界中で投資額が急増しており、さまざまな業界のビジネスで活用が進んでいます。量子コンピュータにはどれぐらいのインパクトがあり、どこまで実用化が進んでいるのでしょうか。日本総合研究所 先端技術ラボの間瀬英之さん、身野良寛さんの著書『量子コンピュータまるわかり』（日経文庫）を抜粋・再構成。
1兆2000億ドル以上の経済価値を生む
私たちの生活にかかわる多くの部分において、量子コンピュータの活用が期待されています。また、身近な問題だけでなく、社会レベルの大きな問題の解決も期待されています。
米マッキンゼーの調査によれば、量子コンピュータによって生み出される経済価値は、2035年までに6200億ドルから1兆2700億ドル（184兆円。1ドル＝145円で換算）に達する可能性があるとしています。また、米ボストン・コンサルティング・グループの調査では、2035年頃に、新たな収益の創出とコスト削減により、ユーザ側に4500億ドルから8500億ドルの利益が生み出されると推定されています。
特に、エネルギー・材料、創薬、自動車、金融などの領域で大きな潜在的価値があると期待されています。エネルギー・材料、創薬では素材の材料探索や開発効率化、自動車では電気自動車のための高性能バッテリーの開発や渋滞の緩和などの交通制御、金融では複数の株式から最適な組み合わせを選ぶポートフォリオ最適化や、少ない計算量で高精度のリスク計算を行う金融リスクシミュレーションなどでの活用が検討されています。
では、現在の量子コンピュータの実用化状況はどうなっているのでしょうか。その答えは、世界中で多数の取り組み、実証実験が行われており、一部では実現場で利用が始まっている段階です。しかし、現在の量子コンピュータ技術は万能ではありません。各社のプレスリリースなどの発表をよく見ると、量子コンピュータ利用による結果の比較対象が人手作業であるなど、本当に量子コンピュータの利用で有用な効果を発揮したのかはハイプ（誇大広告）を疑うべき状況であり、冷静に見極める必要があります。
2019年、グーグルによる量子超越性の発表
量子コンピュータは、2019年に米グーグルが量子超越性を発表し、新聞やニュースで取り上げられ、一般にも知られるようになりました。量子超越性とは、現在私たちが使っている古典コンピュータでは現実的な時間で解けない問題を、量子コンピュータなら解けることを証明することです。古典コンピュータの古典は、古いという意味ではなく、非量子と捉える程度で問題ありません。また、ここでの問題とは有用性を問わず、社会で実際に役立つ必要はありません。
グーグルの量子超越性とは、乱数を生成するランダム量子回路サンプリングという実用的ではない問題について、当時の最先端スーパーコンピュータ（米IBM製）で1万年かかる計算をわずか3分で解いたというものでした。
この発表後は、IBMによる反論や中国の研究チームの研究発表もあり、現在ではスーパーコンピュータを用いて、ほぼ同様の時間で計算ができるようになっています。しかし、量子コンピュータの性能が今後さらに向上すれば、現在の古典コンピュータよりも優位なコンピュータとして、社会に大きなインパクトを与える可能性があります。
さまざまなビジネス現場での活用
グーグルの量子超越性の発表後、量子コンピュータへの投資が非常に活発化しています。ボストン・コンサルティング・グループの調査によると、2010年から2022年までの量子コンピュータへの資本投資額は33.1億ドルに及び、そのうち2021年、2022年の2年間で21.5億ドルを占めます。つまり、過去10年間の投資額よりも、直近2年間の投資額のほうが約2倍大きく、量子コンピュータへの興味、関心、期待の高まりがうかがえます。
さらに、ハードウェアとソフトウェア開発で見た場合、その大半はハードウェア開発への投資となりますが、2021年と2022年の2年間のソフトウェア開発への投資は、過去10年間を比較すると80％近く急増していて、量子コンピュータの開発の矛先が基礎段階から応用・実用化に向けて、徐々にシフトしていると見ることもできます。
では、実際の量子コンピュータの実用化例を見てみましょう。
カナダ西部の食品・ヘルスケア製品の販売大手パティソン・フード・グループ（PFG）は2022年後半から、EC（電子商取引）における配送ドライバーのシフト最適化に、カナダのディーウェーブ（D-Wave）の量子コンピュータを利用しています。
同社にはオンライン注文を提供する100を超える小売店と500人の配送ドライバーがおり、加えて、新型コロナウイルス感染症によるEC需要の高まりから、配送ドライバーのシフト最適化に取り組む必要がありました。ドライバーがどの店舗に行くことができるか、各シフト間の時間は少なくとも10時間を確保すること、年功序列の高いメンバーのスケジュール優先順位付けを考慮することなど、制約に反しないように多数のドライバーのシフト表を人手で作成することは容易ではありません。このシフト表の作成業務を数式化し、量子コンピュータで最適化を行うことで、80時間かかっていた人手によるシフトスケジュール作業を15時間に短縮できました。
そのほかにも、米ソフトウェア開発のサヴァント・エックス（SavantX）は、米ロサンゼルスの港湾運用の効率化にディーウェーブの量子コンピュータを利用しています。ロサンゼルスは米国で最も忙しい港であり、特に、貨物を取り扱うプロセスが非効率でした。
港湾運用では、クレーンで大量のコンテナを短時間で貨物船から降ろした後、それぞれの運搬トラックが必要なコンテナを積み、目的地まで運びます。しかし、コンテナはランダムに積み重ねられていて、運搬トラックは自身が求めるコンテナを受け取るまで何時間も待つ場合があります。
そこで、同社は湾岸ターミナルのデジタルツイン（物理空間をデジタル空間に再現し同期させる仕組み）上で10万件以上のコンテナの積み卸しデータを生成し、量子コンピュータを用いて、効率的なコンテナの積み卸しシミュレーションを行いました。
その結果、コンテナの積み卸しにおけるクレーンの利用リソースが40％近く減少し、各クレーンの1日あたりの平均移動距離が8900メートルから6200メートルに短くなりました。また、クレーンによる積み卸し件数が60％以上増加し、トラックの待ち時間が少なくとも30％減少（10分近く短縮）しました。
また、日本のリクルートグループでは、テレビCMの配信の最適化にディーウェーブの量子コンピュータを利用しています。
広告主は一連のテレビCMを限られた枠内で個別に配信しています。しかし、広告主は一連のテレビCM全体を視聴者に見てもらうことで、自社ブランドや製品の認知を向上させることを望んでいます。そこで、リクルートグループは視聴者がすべてのテレビCMを一定回数見た人数を数値化する指標を作り、この指標を最大化する取り組みを行いました。
1日のテレビ番組の時間帯に限りがある中で、この指標を最大化するためには、複雑な配信スケジュールの組み合わせ最適化問題を解く必要があります。そこに量子コンピュータを利用し、手動によるテレビCMの配信スケジューリング手法よりも90％優れた結果を達成しました。
量子コンピュータで、今、どのようなことが、どこまでできるのか、国内外の注目企業を多数取り上げ、ビジネス現場での最新の取り組みを紹介します。各国の政策や研究開発状況、今後の課題も明らかにし、将来を見通します。
間瀬英之、身野良寛著／日本経済新聞出版／1100円（税込み）