どうせならもう量子最適化だけ覚えればいいかも

どうせなら量子最適化だけ覚えればいいかも──古典最適化と大差ないなら、量子に一本化もアリ

量子コンピュータの導入を考える際、「古典最適化と量子最適化、どちらを学ぶべきか？」という疑問がよく出ます。しかし、実際のところ 「どうせなら量子だけ覚えればいい」 という考え方も十分に合理的です。

「量子と古典のどちらが優れているか？」という議論は基礎研究の領域で行われるべきもので、企業が実用化を考えるなら、量子が使えるならそれで十分 というスタンスでも問題ありません。本記事では、その理由について詳しく解説します。

古典最適化 vs 量子最適化はどんぐりの背比べ？

「量子最適化はまだまだ実用に耐えない」と言われることがありますが、それは量子コンピュータに過度な期待を抱きすぎているケースが多いです。

1. 量子最適化も古典最適化も学習コストは大差ない

• 定式化（QUBO、イジングモデルなど）が中心 であり、手順自体に大きな違いはないというか複数覚える必要があるかどうか。
• 古典最適化と量子最適化を両方これから取得するなら、最初から量子に特化しておいた方が効率が良い。

2. 古典と量子の比較にこだわる必要はない

• 基礎研究なら比較は重要 だが、企業の実用化を考えた場合、「どっちが上か？」よりも「どっちが使いやすいか？」が大事。
• 「結局どんぐりの背比べなら、量子を学んだら量子だけやっておけばいい」 という考え方も合理的。
• 最適化が流行っているのではなく、量子が流行っているのだから量子だけやっておけばいい。

企業での量子最適化活用：とりあえず量子だけでOK

量子だけ学んでおけばいい理由

1. 古典を学ぶのが面倒なら量子一本で十分

   • どうせ両方覚えるなら、将来性のある量子技術を学んでおいた方が得。
   • 量子最適化のツールはAPI化されており、すぐに利用可能。
   • 企業の課題に適用する際も、古典最適化の詳細を知らなくても量子で十分対応できるケースが多い。

2. 実務では、量子最適化で「それらしい答え」を大量に出し、古典で絞り込む方が有効

   • 量子最適化は確率的な解を多数出力できる ため、多様な選択肢を提供できる。
   • その中から、古典計算を使って条件を満たすものを選ぶことで、意思決定の柔軟性を高められる。
   • つまり、「量子が出した答えの中から良いものを選ぶ」だけなので、そのあとはブルートフォースでもいい。

3. 量子技術の発展に備えた先行投資

   • 古典最適化はすでに成熟しており専門的に細分化されている。
   • 量子技術の進化を見据えて、今のうちに量子最適化を学んでおくことは合理的な選択肢。
   • 意外とユースケースや資料は量子が増えてるので困らない。

まとめ：量子最適化だけで問題なし

• 量子が活用できるなら、古典最適化を学ぶ必要性はそこまで高くない。

「どうせなら量子だけ覚えておけばいい」 という選択肢は、今後の企業の技術導入戦略として十分に現実的なものになってきています。