弊社では2014年から積極的に量子コンピューティングに関して、投資と事業化を行って参りました。現在時点では量子コンピューティングは実用化の可能性が非常に低くなっており、遠い将来の実用化に向けて基礎研究を再開している段階です。 弊社としましては、これまで様々な技術の実用化に関して、量子コンピューターを利用したものがすぐに利用できれば良いと考えていましたが、現在エラーありのNISQと呼ばれる量子コンピューティングのバージョンに関しては実用化が厳しいというのが全世界的な考え方になっています。 最近では弊社のように量子コンピューティングに早くから投資を行ってきた企業から投資回収をしたいと言う要望が非常に上がっています。量子ゲートで実用化が遠いので投資回収が厳しくなると、どうしても量子アニーリングと言うふうに選択肢が狭まります。一方で、量子アニーリングも組合せ最適化問題が解けるかというとそうではありません。実際にはかなり厳しいというのが現状であり、そうしたところに投資や事業化をもとめてもあまり売り上げや成果が上がらないのが実際のところです。 こうした逃げ場のない量子戦略が非常に多くの企業にとって重荷となっています。一方で、昨今の生成AIを中心とするブームは、多くの企業の社内の環境や事業計画を変更しています。量子技術にとらわれることによって、こうしたAIの波に乗り遅れるといった相談も来ています。そのため多くの企業が量子への投資を減らし、生成AIの投資を増やしているのが現状です。弊社でもこうした現状を把握した上で、数年前より生成AIや量子生成AIと呼ばれるものに力を入れてきました。 量子の予算をそのまま生成AIに取り込むことができれば無駄がなく、量子と生成AI両方の投資回収が行うことができます。弊社では数年前よりこうした流れに乗り、機械学習と量子の統合を行ってきました。 量子生成AIに関しては量子アニーリングの時代から力を入れています。それはボルツマンマシンと呼ばれる手法を中心としたサンプル生成であり、その後グーグルによって提唱された量子超越のランダムサンプリングも生成モデルに近いものなっています。また中国科学院を中心として提唱された量子ボルンマシンと呼ばれる量子ゲートを使った生成モデルに関して弊社でもQCBMなどのチュートリアルを公開したり、研究開発を行っています。またこうした生成モデルと相性が良いのがGPUを利用したテンソルネットワークであり、その技術を使うことにより多くのことができます。 量子生成AIを使った広告最適化アプリケーションに関しては、D-Wave社のカンファレンスの2019年の扉絵ともなっています。 こちらは量子生成AIを利用して広告を作るということを通じて、最適化ステップとして広告の効果を最大化するものとなっています。 D-Wave Quantum Computing Applications #3<a href="https://www.youtube.com/watch?v=Tcp25Pixw08" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?v=Tcp25Pixw08</a> テンソルネットワークに関しては、東京大学に量子ソフトウェア寄付講座を設立したり、旭化成様とテンソルネットワークを利用した量子機械学習の論文を出したり、凸版印刷様とテンソルネットワークを利用した光量子計算の理論を構築したりしています。 Noise-robust optimization of quantum machine learning models for polymer properties using a simulator and validated on the IonQ quantum computer, November 2022<a href="https://blueqat.com/bqresearch/c5b6e5c6-24c5-4f17-898c-2a5f4b9d508b" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://blueqat.com/bqresearch/c5b6e5c6-24c5-4f17-898c-2a5f4b9d508b</a> Tensor Network-based Continuous Variable Quantum Circuit Optimization for Preparation of GKP State, September 2023<a href="https://blueqat.com/bqresearch/33314299-8de5-4dd2-a077-a13055a390be" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://blueqat.com/bqresearch/33314299-8de5-4dd2-a077-a13055a390be</a> 今後は、こうした量子生成AIに関しては、広告最適化や製品最適化などを通じて機械学習のサンプリングを利用した弊社独自のサービスをオンライン展開しています。実際には多くの大手企業が採用したい製品開発や広告最適化で成果を上げていらっしゃいます。こうしたモデルに関しては、広告のKPIを通じて効果を最大化し、コストを最小化するということをしますので、こうした広告最適化に関しては、広告予算の範囲内で収まる形で量子技術をコスト削減として利用することにより通常の技術よりも低いコストで利用することができます。 製品開発に関しては、こうした製品最適化を利用して、実際の製品を利用する開発することに成功しており、日経新聞でも取り上げられております。 コーセー、美は量子コンピューターで磨く<a href="https://www.nikkei.com/article/DGXMZO62535680R10C20A8TJ1000/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://www.nikkei.com/article/DGXMZO62535680R10C20A8TJ1000/</a> こうした形で量子生成AIを利用することにより、実際にコストを下げたり製品を手元に開発できますので実利をもたらすことができます。 弊社としましてもこの9年間でも成果として量子コンピューティングをしてきた結果、事業化を進めたいと考えています。これは量子コンピュータ、特に量子ゲート方式の実用化がまだ10年20年かかるということが予測され始めている2023年段階で最良の方法だと思っています。 次にもう一つ事業化しました。それがディープラーニングへの応用です。量子コンピューティングとディープラーニングと言われると、量子コンピュータの量子回路を実行すると言う量子機械学習思い浮かべる方がいらっしゃると思います。弊社ではそうしたシミュレーションではなく、実際にディープラーニングのモデルを量子の観点から操作することによって高速性、そして軽量化を実現すると言う技術を開発しました。 もちろんこうした技術は量子の観点から作られていますので、量子回路には落とし込むことができます。こうしたディープラーニングの高速化に関しては、遠い将来、量子コンピューターができれば量子コンピューター上に量子回路として実装することができます。 では2023年現在こうしたすぐに利用はできない量子コンピューティングの技術に関してどう利用すれば良いかといいますと、それはGPUと呼ばれるhigh-performanceコンピューティング上に実装をします。上記で出てきました。テンソルネットワーク技術を使うことにより、量子技術と古典ハイブリッドの橋渡しをすることができます。もちろんすぐ現在量子コンピュータが使えれば量子コンピュータを利用するのが適切ですが現時点ではGPUが大変発達しており高速化されていますので、こうした実際にGPU上で実装することによって得られる高速化軽量化は現場でも使えるレベルで実装が可能です。 こちらも量子技術を使ってはいますが、現時点での古典コンピュータの性能やコスト削減を実現可能ですのでモデルを軽量化したい場合、高速化したい場合、スマートフォンだったり自動車だったり医療機器だったりハードウェアのパフォーマンスが限られているような現場で役に立つ技術だと考えています。弊社では2年前からこうした積極的な事業を進めておりますので、こちらも多くの 企業から採用され好評をいただいております。実際に使えるというのが非常に実用化において重要なステップだと考えています。 弊社ではこれまで2018年にSBI様から調達を行い、研究開発を行って参りました。その結果クラウドサービスを中心として多くのお客様に100以上のプロジェクトに携わることができ、多くの知見と実用化への期待をいただきました。一方で量子コンピューティングは多くの場合実用化と言うよりも研究開発が前面に立ってきます。そのため多くのニュースは研究開発投資のニュースとなるためこうした実用化を中心とした収益化の考えが非常に足りないと感じています。一方で弊社が9年間を費やして、そして調達してから5年間を費やして開発した技術は事業化をくぐり抜けてきた技術となっています。そのためすぐに収益化したいと言う企業様とともに、2023年新しいシリーズA資金調達を行っておりまして、そうした資金調達はすべてこうした事業化に費やしていきたいと考えています。これらの技術は将来の技術ではありません。現在2023年現在使える最新の技術です。そのため非常に競争力があり差別化を図ることができ、かつ量子技術に根ざしているため無駄がありません。 量子技術の発展が踊り場である現在こそ、事業化を考えて蓄積してきた技術を顧客に出すタイミングだと考えています。弊社では基本的には事業化行う際企業様との取り組みは積極的に表に出していません。ベンチャーとしては致命的かもしれませんが、収益化や利益を考えると必ずしもこうした差別化を図る取り組みを表に出すことが企業にとって良いとは限りません。こうした競争力のある技術は引き続き水面下の開発になるかもしれませんが、すでに多くの企業様によって本番実装された多くの技術を納品して、今現在も稼働しています。 すでに人間の手によって属人的にできない作業も非常に増えています。AIを使って機械学習のモデルを活用し、一定の精度でフローを自動化すると言うような事業モデルは非常に重要となっています。こうした量子機械学習にこだわらず、多くの自動化モデルのお手伝いができることを非常に楽しみにしています。 こうした技術の一部は展示会等でも出す予定になっていますので、ぜひ興味ある人は、量子コンピューティングエキスポなどの展示会に足を運んでみてください。以上です。

量子コンピューティングにコストをかけるのではなく、コストを削減するサービスを展開します。

Yuichiro Minato