こんにちは。最近はよく投資家や企業から問い合わせをいただくのですが、弊社の最新の事業の方向性としては大きく他社のコンピューティング業界が行っているようなこととは少し違うような方向性を行っています。企業様から問い合わせをもらう場合、小さな会社ですので最近では人員の配置も機械学習寄りになっていることもありあまり量子計算の分野によっては人員を確保していないため要望に応えられないことも増えてきました。正しく把握していただくとよりスムーズに話が済むかと思い書いてみました。 量子コンピューティングを行っていると言うと、いくつかの種類があります。最近では量子コンピューターの分野もかなり裾野が広くなっているため、すべてのアプリケーションを実行すると言うのはかなり難しくなっています。そのため実際に何を実行したいかと言う目的をきちっと決める必要があります。実際の日々の量子コンピュータのニュースの中では、そうした目的を選ぶ際にはそうした選択肢があまりないように見えますが、実際には選択肢が広がっていると思います。 研究をしたいのか、事業化をしたいのかと言う目的があります。現場の量子コンピューターでは事業化は難しいとは言われていますが、その通りだと思います。そのかわりGPUを利用して、量子アルゴリズムをシミュレーションとして活用することにより、事業化の目を育てていこうと言う活動もあります。 弊社では、こうしたGPUを利用した事業化を最先端に重視しており、そのシミュレーションの一部として実機実行を軸とした将来的な活用を模索しています。そのため、GPU第一、コンピュータ第二と言う風な位置づけとなっているのが現状です。 事業化を前提とした場合、現場では量子アニーリングしか活用の目がないと言われています。弊社ではその方針はとっていません。その点がよく問い合わせで齟齬が出る部分となっています。 事業化を最先端として行う場合にアニーリングを活用した最適化計算を行うと言う方針があるかと思いますが、弊社ではそうは行っていません。弊社ではNVIDIA社のGPUを利用して、かつNVIDIA社の公式ツールであるcuQuantumを利用した量子ゲートを拡張した量子計算を用いた機械学習を第一として掲げています。 明日GPUを利用した機械学習は、日々新しい技術が開発され、現場でも実際に活用が進んでいると思います。弊社としてはそうした流れを重視し、実際に使えるGPUでの機械学習を第一として模索しており、その中にどう量子計算を入れ込むかというところを研究として開発をしています。ですので、まずは事業化の観点から考えた場合には、GPUを利用した深層学習が1番のターゲットとなります。そのため、画像認識や時系列解析、その他、言語モデルなど深層学習のターゲットとなる分野を最初に考え、その中に量子回路を入れ込めないかという考え方をしています。 最近では、利用するツールも、Pythonを中心とした一般的な機械学習スタイルを利用したり、上記でのNVIDIA cuQuantum、そして量子回路を扱う場合には、IBM Qiskitを中心とした一般的なツールで技術を構築しています。 最近ではアニーリングを中心とした数理最適のアルゴリズムに関しては、数理最適と呼ばれる分野に特化したアルゴリズムとなっているため、機械学習は多少似てはいるものの、完全には人員を共通化することができていません。そのため、弊社が特化する機械学習の人員が増えており、アニーリングを中心とした数理最適人員の育成は多少控えめとなっているため、数理最適を第一の事業化として掲げてくるお客様に関しては対応が難しくなっています。 また、量子計算に関しても、研究職が強い誤り訂正量子回路の実行に関して、例えば位相推定や振幅推定やHHLなどのアルゴリズムがあると思います。こちらは将来的の戦略として汎用量子計算として量子加速性を求めるための研究開発として重要な位置づけであると言う事は認識しています。 でもお客様から大変人気があり、要望が高いものとなっています。しかし現在時点でしようかと言う観点からは、こうしたアルゴリズムを活用するのは非常に困難と考えており、人員も量子計算中心からは弊社は少し遠ざかっているというのが現状です。 しかし現在NVIDIAのcuQuantumの活用において、国内では国産の量子コンピュータシミュレータを活用して量子計算アルゴリズムの実行を重視する（簡単にいうとcuQuantumの競合製品を活用する）という傾向も強く、NVIDIAのcuQuantumを活用して事業を行いたいと言うベンダーさんはあまり多くないというのが現状です。 そのため、弊社に多くのcuQuantumの要望が来ており、こうした基礎的な研究に利用するNVIDIA社のソフトやハードウェアのセットアップの仕事やコンサルティングは非常に多く要望をいただいております。 NVIDIAのcuQuantumを利用した量子コンピュータシミュレーションの仕事に関しては、他社がやっていないため、弊社が引き受けると言うことが重要となっていますので、GPUを活用した量子コンピューティングのセットアップや導入教育などは引き続き弊社の方でがんばって引き続き受けていこうと思います。 今後は一番要望が出ているのか、量子コンピューティングへの投資を何とか回収したいと言う要望です。特に弊社ではGPUを活用した量子コンピューティングシミュレーションを通じて、将来的には量子コンピューターを利用して活用できるアルゴリズムを使うことにより量子技術を活用した最先端の事業化方針を提供しています。 何しろGPUを使うのですぐに使うことができます。なんでもGPUを使って深層学習を使えることにより事業化をすることができます。社内説明を非常にシンプルに説得しやすくなります。性能を上げることができるため、投資対効果もKPIがわかりやすくなっています。ぜひ興味ある方はお問い合わせください。 のように、世の中には多くの量子コンピューターの企業があると思います。しかし弊社ではそうした量子コンピューターの現場の中で多くの技術の中から特定の分野に特化した形で事業化を支援すると言う方法をとっています。そのため、多くの量子コンピューター関連の事業や企業とは異なる方向性で作業をしており、そうした人員の配置も小さな企業であることから非常に限りがあります。またこうした技術というのは一般的ではありませんので、人員というのは教育を通じて採用をしていますが、まだまだ時間がかかる領域ですので、弊社のキャパシティーの範囲内で活動をしています。 お問い合わせをいただく場合には、ぜひ早めにお問い合わせください。以上です。

他社と比べた際のblueqat社の量子コンピュータ戦略の違いとは何か？

Yuichiro Minato