これまで10年間、量子コンピュータを行ってきましたが、事業化と言うのは基礎研究とは全く関係がないと言うことがわかってきました。そのため、2024年の2月1日からは大幅に方針転換をして企業にとって収益化・事業化しやすいGPU+量子コンピュータクラウドシステムというの提供を強化していきたいと考えています。ポイントは、 １、収益・事業化最優先。量子技術をより効率的に活用する。２、基礎研究の内容は踏襲しつつ必ずしも重視しない。否定するものは否定する。３、パフォーマンスを重視し、いい技術であれば残るということを重視する。 量子コンピュータ業界では、研究主体ということや、研究業界におけるプレゼンスに終始してしまう傾向があります。そのため、事業化と言う観点で見ると、失敗しやすいような環境となっており、企業にとってはお金は出るが、それか還元されないと言う状況が長く続いてきました。 慣れている企業としても、量子コンピュータ業界はそういったものだと言う諦めにも近いような状況となっており、できるだけ低空飛行で少ない予算で技術を何となく追いかけるような状況になってしまっています。一方で、量子コンピューターに関わる企業も、自分たちでの事業化が難しいということで、国プロ等の国の予算に依存するような体制となってしまっており、健全なビジネスとはとてもいえないような状況です。 そうした国の、税金等の予算に依存するような状況は、基礎研究としては充分量子コンピューティングにまつわるような様々な技術開発ができていいと思いますが、企業としては投資対効果が悪いような分野にしか見えません。中長期的に関わっていくにつれ、そういった分野においては、数年において あまり成果が出ない場合、一般的には予算が削られる方向にあるでしょう。 我々は完全に企業の視点から事業化を推進すると言うことを考えています。世界でもそうした活動というのはなかなか実を結ばないというのがあると思います。例えば、組合せ最適化問題における量子コンピューティングの利用においては、多少の実績はあるものの、本当の事業化と言うところには程遠いとは思います。 何しろ、現在のコンピューターを使うことによって、より効率的でよりコストが低いような計算ができてしまう現在、量子コンピューティングを実用的に活用したいと言うような考え方は主に研究サイドからは冷ややかに見られるのが一般的です。 端的に量子コンピューティングで現在事業化したいと考える場合いくつか分野が限られます。1つは量子化学や金融のシミュレーション。ただこれらはやはり事業化と呼ぶにはかなり遠いような精度や速度となっています。もう少し良いものに関しては組合せ最適化問題は比較的現実問題に近いサイズでできますが、それでもやはり精度やサイズの問題で実用的には難しいと思います。 かといって、企業が量子回路を使って基礎研究の必要があるかと言うと、そういった状況でもありません。 その研究こそ、大学や研究所等の研究機関に任せておけばいいと言うような状況です。特にソフトウェアに関しては、現在量子コンピューティングのハードウェア待ちと言うことで、あまり大きな発展は望めません。 私たちはそういった状況の中、基礎研究は、やはり研究機関や大学にお任せするのがいいと考えています。私たちでも積極的に基礎研究を行う場合には、必ず大学などと組むにしています。ただそれはあくまで研究をサポートすると言う意味において、基礎研究に営利企業が参加するのは、国プロのような予算は多少つきますが、経営層が望むような事業化や収益化で企業にとってはあまりメリットありません。そのため、私たちのクライアントでも、積極的にそうした活動に参加する企業と いっぽひいて事業中心に撤退する企業とに分かれています。 そんな中、以前から私は量子コンピューティングと機械学習を動かす共通フレームワークの開発に取り組んでおり、事業化を前提としてディープラーニングと量子コンピューティングの融合するような形で、様々な企業に様々な応用ができるような形でのサービス提供と技術提供を行っています。 早速そうした活動が実際に形として具体化することが増えてきました。それは単に量子コンピューティングの技術として未来のためになんとなく登録するのではなく、実際に1から3年以内に事業や収益から見える形での開発になっています。すぐに使える技術と言うのは、企業にとってもメリットにうつり、自然と事業化や周りの理解を得やすくなります。 ですので、私たちはそうした企業をサポートすべく、量子コンピューティングとGPUを統合したクラウドシステム、そしてそうした計算を両方使えるような統合したフレームワーク、さらには実現可能な技術を先行して作るような知財を含む事業化収益化の具体的な姿を提示しながら、クライアント様と一緒に知財の登録、そして事業化を見据えた収益化というのを実現し始めています。 ポイント・GPUと量子コンピューティングを統合することにより、将来にも現在にも使える技術の開発。・最新のGPU環境を使いこなすことによる人材育成と事業化。・機械学習に分野を絞ることにより広範な汎用的な活用が可能に。・知財を含む具体的な計画を盛り込むことでイメージしやすく実用的な研究開発になりモチベーションも高まる。・加えて論文などを発表することにより企業の対外的な活動も支援。 最新のGPUと量子を組み合わせた活動をぜひご検討ください。ハードウェアでは半導体量子を利用した基礎研究を行っています。以上です。

量子コンピュータのソフトウェア基礎研究をやめて知財重視の応用技術開発に特化します

Yuichiro Minato