米国で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、スピン量子ビットを使った量子コンピュータを研究する東京大学の樽茶清悟教授は話す。産業応用について不確実性を抱えながらも、世界は投資競争を過熱させている。

表●世界中で沸き立つ研究意欲
表●世界中で沸き立つ研究意欲
各国の研究プロジェクトの概要
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 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。

 ダイヤモンド基板を使ったスピン量子ビットを研究する横浜国立大学の小坂英男教授は「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。

先行する量子イジングマシン

 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。量子アニーリングの原理を考案した東京工業大学の西森秀稔教授は「D-Waveマシンが発表されたのは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●特化マシンは複数方式が並び立つ
図●特化マシンは複数方式が並び立つ
組み合わせ問題に特化した非ノイマン型コンピュータ(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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