西林泰如
日本アイ・ビー・エム グローバル・ビジネス・サービス事業本部
戦略コンサルティンググループ
シニア・マネージング・コンサルタント
IBM Q Ambassador / IBM Q Consulting Japan Lead
総合電機メーカー、米国系戦略コンサルティングファームを経て、IBMに参画。専門はビジネスとテクノロジーの両輪に関する、経営企画・経営戦略、事業開発・事業戦略、提携・投資/M&A、海外進出（米国シリコンバレー、シンガポールなどでの海外駐在経験あり）、情報通信・インターネット技術（日米120件超の特許の筆頭発明者）。IBMではGlobal Digital Strategy Groupに所属。量子コンピューティングを中心にIBMがリードする破壊的テクノロジーによる革新をテーマに、経営戦略・事業戦略、デジタル戦略、オペレーション戦略、組織チェンジ・マネージメント、テクノロジー・データ戦略の戦略業務に従事している。工学修士（MEng）、および、経営管理修士（MBA）。
橋本光弘
日本アイ・ビー・エム グローバル・ビジネス・サービス事業本部
戦略コンサルティンググループ
マネージング・コンサルタント
IBM Q Ambassador / IBM Q Consulting Japan Lead
日本学術振興会特別研究員（DC1）、国内大手電機メーカー研究員（中央研究所、米国研究所ほか）として、ストレージデバイスの研究開発に従事。その後、米国系戦略コンサルティングファームおよびIBMにて、電機・機械・自動車・エネルギー・金融業界のコンサルティングプロジェクトに参画。専門領域は全社戦略（中期経営計画、ポートフォリオ戦略、シナリオプランニング）、新規事業戦略、M&A（ビジネスデューデリジェンス・PMI）、オペレーション改革、組織再編。近年は特に、量子コンピューティング・IoT・AI・ブロックチェーンなどのテクノロジーを活用した新規事業戦略策定やオペレーション改革をテーマに、プロジェクトを多数手掛けている。博士（工学）。
“次世代のコンピューター”と謳われていた量子コンピューティングは、驚くべきスピードで進化を遂げている。量子コンピューティングが古典コンピューティングを凌駕する成果をもたらすQuantum Advantageのステージを間近に控える中、その技術において最先端をいくIBMは、量子コンピューティングの活用による新たな事業機会創出に向けた動き、サポートの姿勢を強めている。本記事では、2019年12月17日に行われた「量⼦コンピューティング・ビジネス 特別セミナー」を通じて、日本アイ・ビー・エム グローバル・ビジネス・サービス事業本部 戦略コンサルティンググループ シニア・マネージング・コンサルタント IBM Q Ambassador / IBM Q Consulting Japan Lead 西林泰如氏と、同じく戦略コンサルティンググループ マネージング・コンサルタント IBM Q Ambassador / IBM Q Consulting Japan Lead 橋本光弘氏より、量子コンピューティングの最新動向とともに、IBMの新たな提案を紹介する。
進化が加速している量子コンピューティングの立ち位置
まず橋本氏が登壇し、IBMが定義する量子コンピューティングのステージと現在の立ち位置を解説した。
「IBMでは、量子コンピューティングのステージを、Quantum Science、Quantum Ready、Quantum Advantageの3つで定義しています。3つ目のQuantum Advantageは、現在のコンピューティング（以下、古典コンピューティング）では実現できないことが、量子コンピューティングの活用によって実現できるようになる時代を指します。現在は、2つ目のQuantum Readyの時代にいます。量子コンピューティングはかつて、机上や実験室の中でのみ検討が可能でしたが、今はほぼ誰でも実機を用いて計算を実行することができるようになっています。
Quantum Advantageの時代は目前に迫っていると言われていますが、量子コンピューティングは急に使いこなせるようになるものではありません。競合に先んじて量子コンピューティングの創出価値を享受するためには、Quantum Readyの時代である今、十分な準備をしておくことが必要になります」（橋本氏）
1：Quantum Science
物理学者のRichard Feynmanが「自然界のミクロな物理現象の振る舞いを計算するには、量子力学を使った方がより効率的である」と提唱するなどして量子コンピューティングの“概念”が生まれ、量子情報理論や量子ビットなどの量子コンピューティングを支える基礎が確立された時代。
2：Quantum Ready
クラウドで量子コンピューティングシステムに誰でもアクセスができる環境が提供され、アルゴリズムやユースケースの開発が実機でできる時代。
3：Quantum Advantage
量子コンピューティングが、実際に企業などが抱える課題の解決に活用され、幅広く展開していく時代。
量子コンピューティングのブレークスルーのための鍵を握る“協働”
Quantum Advantageが目前に迫っている今、橋本氏は「協働での開発」が重要であると話した。
「量子コンピューティングは、自社だけで開発を進めていくものではないと考えています。IBMでは、2016年にクラウドで量子コンピューティングを公開して以降、誰でも利用できる環境をほとんど休むことなく提供し続けています。さらに、『IBM Q Network』というグローバルなネットワークを展開しながら、さまざまなパートナーとエコシステムを構築しつつ研究・開発を進めています。日本では慶應義塾大学をハブとして『IBM Q Network Hub』を開設していますが、ここに日本企業4社（JSR株式会社、株式会社三菱ＵＦＪ銀行、株式会社みずほフィナンシャルグループ、三菱ケミカル株式会社）も参画しています。大学や各企業からの研究者、そしてIBMの研究者が一緒に研究開発を行っているわけです」（橋本氏）
また、量子コンピューティングの性能向上という観点でも、IBMはさまざまな取り組みを実施してきている。たとえば、外部利用可能なものとして世界最大となる53量子ビットの量子コンピューティングを2019年9月に発表している。さらに、量子ビットの制御やエラーなどを含めた量子コンピューティングのパフォーマンスを包括的に定量化した性能指標として「クオンタムボリューム」という指標を定義しているが、これも毎年ロードマップに従って向上させているという。
量子コンピューティングが躍動する4つの領域
量子コンピューティングというと、「万能コンピューター」というイメージを持たれることも多いが、少なくとも現状ではそうではない。たとえば、「1＋1＝2」といった加算演算などは古典コンピューティングの方が早く処理できる。つまり、量子コンピューティングの特性が活かせる問題があって初めて、その存在価値が際立つということだ。
「量子コンピューティングと古典コンピューティングとでは、ビットという情報の基本単位の概念がそもそも異なります。古典コンピューティングでは、情報の基本単位である『0』か『1』の状態を決めながら計算を行っているわけですが、量子コンピューティングは必ずしも『0』か『1』という状態を決めずに、『0でもあり1でもある状態』も活用して計算を進めていきます。この『0でもあり1でもある状態』を重ね合わせ（superposition）と呼びますが、この特徴が活用できるアルゴリズムが適用されて初めて、量子コンピューティングの威力が発揮されることになります」（橋本氏）
橋本氏は量子コンピューティングの特性を踏まえ、アルゴリズムの観点からその活用領域を以下の4つにまとめた。
- Model physical processes of nature
- Perform significantly more scenario simulations
- Obtain better optimization solutions
- Find better patterns within AI / ML processes
（ミクロレベルで物理現象を解明する領域）
2017年の総合科学ジャーナル『Nature』では、量子コンピューティングが、水素などの分子のエネルギー状態の計算に活用できることが発表されている。
「化学シミュレーションは量子コンピューティングの威力が理解しやすい領域です。具体的な例として、たとえば水分子のエネルギー状態を量子コンピューティングで計算しようとすると、14量子ビットで計算可能ですが、古典コンピューティングは、104ビット（10,000ビット）必要になります。カフェインであれば、量子コンピューティングは160量子ビットですが、古典コンピューティングは1048という途方もないビット数が必要になります。古典コンピューティングの方は規模のイメージが湧きづらいかと思いますが、これを実際に計算しようとすると、地球上に存在する原子の数％ほどに相当するビット数が必要になると言われています。それほどの数の原子を制御する古典コンピューティングの構築はもはや現実的ではありません。これほどまでに違いが出るのは、まさに量子コンピューティングの『0でもあり1でもある状態をとれる』という特性に起因するのです」（橋本氏）
（将来予測など、さまざまなシナリオのシミュレーションを必要とする領域）
たとえば、投資判断などに使われる「モンテカルロ・シミュレーション」という、乱数を発生させてシミュレーションする手法などにおいても、量子コンピューティングが活用できる。
「仮に将来の株価を予測しようとする場合、モンテカルロ・シミュレーションで十分な精度の結果を得るためには、乱数の数を増やす必要があります。古典コンピューティングでは、シミュレーション結果のエラー（誤差）は試行している乱数の平方根に反比例して減少します。たとえば10個の乱数サンプルを用いて計算した結果の精度を10倍に上げようとした場合、乱数としては10個の100倍の1,000個が必要になるわけです。しかし、量子コンピューティングでは『乱数に反比例して減少するアルゴリズム』があるため、先ほどの例で言えば、精度を10倍にするなら乱数は10個の10倍の100個で済むことになります」（橋本氏）
（最適化計算の領域）
たとえばA地点からB地点へ移動する時、さまざまな選択肢（電車、自動車、自転車、徒歩など）や評価指標(時間、料金、労力など)が存在する。そのため、どの選択肢を取れば目的に沿った最適な組み合わせとなるかを厳密に計算しようすると、非常に多くの組み合わせを計算し、その中から最適な解を導き出さなければならない。
「この最適化の計算において量子コンピューティングを活用すれば、より広い探索領域で最適化を実現することが可能になると言われています」（橋本氏）
（AIや機械学習の領域）
量子コンピューティングを活用することで、AIや機械学習の性能・精度をより高められる可能性もある。
「たとえば良品・不良品の判定や不正の判定といった用途にAI/MLが使われていますが、古典コンピューティングでは学習できるデータ量や精度に限りがあります。量子コンピューティングの場合にも当然限界はありますが、その制約が古典コンピューティングと比べて緩和されることが期待されています」（橋本氏）
金融業界やサイバーセキュリティにおけるユースケース
続いて西林氏より、どのようなユースケースで検討が進んでいるのか、活用事例の紹介が行われた。西林氏によると、量子コンピューティングの活用に関して、特に金融の領域では具体的な研究成果が現れてきており、比較的早期に事業価値が創出される可能性もあるという。
「IBMでも、金融機関と一緒に具体的な研究開発を進めています。実際の検討の中では、量子コンピューティングによって今までになかった新しいアプリケーションやユースケースが議論されることは、まだ多くありません。古典コンピューティングで同様の取り組みがされていたものの、膨大なデータ量や演算量という計算リソース上の“壁”があったがために、十分な結果を出せていなかった領域で、量子コンピューティングを活用するのが有効であろうという視点で、熱い議論が進められています」（西林氏）
金融機関の場合、計算機を活用した投資計画やポートフォリオの最適化・シミュレーションを従来から行っているが、古典コンピューティングではその条件を狭めざるを得ないことが多い。そのような制約を緩和できる可能性があるのが、量子コンピューティングというわけだ。また、古典コンピューティングでは、さまざまな要因がトレードオフの関係になるという課題が存在していたが、量子コンピューティングがその課題を解決に導いてくれる可能性も秘めていると、西林氏は語る。
「従来の課題に対して、量子コンピューティングは『Precision（精度）』、『Efficiency（効率）』、『Patterns（新たな規則）』という3つの価値をもたらすことが期待されています。今まで計算上の制約条件を設けていたところを大量のデータを使ってより精度の高い計算ができたり（＝精度）、実行ステップや実行時間をより少なくできたり（＝効率）、今まで見えていなかったデータの規則などを新たに見つけることができたり（＝新たな規則）するわけです」（西林氏）
そして近年注目を集めているのが「サイバーセキュリティ」の領域だ。現在米国では、サイバーセキュリティ対策のために累計4,000億ドルという大規模な費用が投じられているが、誤った不正検出をしてしまうことも多く起きているという。このような問題は、評価をする際のパラメータや機械学習の精度が十分でないために生じると言われている。これに対して、不正を働く人物・組織の特徴を量子コンピューティングのパラメータの中に取り入れ、より正確な不正検出を可能にすることが期待されているのだ。
急速に進む海外におけるビジネス活用の最前線
続いても西林氏から、海外での量子コンピューティングのビジネス活用事例として、大手航空機メーカーの事例が話された。まず、当該企業の経営課題としては以下のようなものが存在していた。
- 製品を市場に投入するまでのライフサイクルが非常に長い（約10年）
- 投資規模（金額）が非常に大きい（数千億円規模）
- 上記課題を踏まえた将来予測を行った上で、競合に対する差異化を図る必要がある
- 非常に多くの組み合わせが生じる「機体の設計」や「空港でのオペレーションの最適化」においては、従来の古典コンピューティングでは計算能力が足りない
「この航空機メーカーは、2015年に量子コンピューティングを検討する専属組織を立ち上げ、テクノロジーの調査などを行い、その後アクションプランの構築、ロードマップ作成というステップを踏みました。その過程の中で、量子コンピューティングの活用が有効なユースケースを見出し、自社でPOC（概念実証）を行って、量子コンピューティングが活用可能であるという確信を得ていったのです」（西林氏）
それ以外にも、たとえば米国政府における公共政策・国防の領域においては、量子コンピューティングや量子暗号通信などをはじめとした量子関連技術が、インフラの中でどのように活用でき、どれほどの予算を投下していく必要があるのかの検討も進んできているという。
「世界最大級の量子コンピューティングのビジネス応用に関するカンファレンス『Q2B Conference 2019』では、プラチナスポンサーとして米国の『Air Force Research Laboratory（空軍研究所）』という国防・公共インフラを担う組織も参画しています。『Q2B Conference』においては、企業、大学、政府機関、ベンチャーキャピタルなどさまざまなエンティティが参画しており、参加者は2017年の92名から2019年には525名にまで拡大しています」（西林氏）
量子コンピューティングの導入に必要なビジョンとタイミング
ここで再度橋本氏が登壇し、自社における量子コンピューティングの価値をどのように高めていくのか、その方向性とビジョンが示された。
「量子コンピューティングへの取り組みはいつから行うべきなのかというと、IBMとしては“今”であると考えています。量子コンピューティングでなければ解けないような課題の登場が目前に迫ってきていると思われるためです。また、量子コンピューティングは、使いたいと思ってから使いこなせるようになるまでに一定の時間が必要となります。Quantum Advantageがいつ、どのように来るのかを正確に見通すことはできませんが、その時が来てからアクションを取るのでは遅いわけです。そのような意味でも、今の段階から取り組みを始めるべきだと言えるでしょう」（橋本氏）
そうなると、具体的にどのように取り組んでいけば良いのだろうか。その点については、橋本氏は「将来からの逆算」が重要であると語った。
「Quantum Advantageの時代に向けての“備え”という意味では、先を見越して逆算しながら考えていく必要があります。将来をピンポイントで正確に見通すことはできませんが、将来の自社を取り巻く環境（機会、リスク）をある幅を持って予測した上で、テクノロジー、組織・人材、エコシステムなどを考えていくことが重要です。つまり、”将来の姿”と“時間軸”を考えた上で戦略とそれを実現する計画の検討から始めていくのが正攻法だと思います」（橋本氏）
続けて「Quantum Advantageの時代を迎えるに当たっての道筋」が解説された。主には以下の５つのステップを踏んでいく必要があるという。
1：量子コンピューティングの技術動向とともに、業界へのインパクトや動向も把握する
量子コンピューティングの推進担当者（主体者）もこの段階で決定。
2：量子コンピューティングが有効な事業機会を把握し、潜在的ユースケースを特定する
量子コンピューティングが「どのような領域で、どのように活用できるのか」を棚卸し、その優先順位を見極めることが重要。
3：量子コンピューティングの実機を使い、課題解決の可能性や優位性を検証する
実機ならではの特性もあるため、机上ではなく実機を用いて試行することが重要。
4：自社の事業戦略ロードマップへの組み込みや実行施策を設定する
量子コンピューティングを自社の事業に組み込む準備を整え、Quantum Advantageの価値を享受するための具体的な実行施策を計画に落とし込む。
5：量子コンピューティングの急速な技術革新（さまざまなアプリケーションの台頭など）や、自社の事業環境の変化に対し、柔軟に対応していく
量子コンピューティング導入後も、環境の変化に応じた対応を取る。
IBMでは、これらのステップのうち、特に重要な2つめのステップの潜在的ユースケースの特定を中心にサポートするため、「IBM Q quantum strategy engagement」というプログラムを提供している。量子コンピューティング活用におけるユースケースの特定や優先順位の決定、行動計画への落とし込みなどを幅広く支援しているという。また、先端技術や各業界に通じるエキスパートによるサポート体制も構築されており、グローバルに連携をとって先進事例を共有しながら、ロードマップの策定なども行っている。
最後に質疑応答の時間が設けられた。技術的な質問も飛び交う中で、特にこれから量子コンピューティングの活用に向けて取り組みを始めようとしている企業のリアルな声として「具体的に何から始めれば良いのかが分からない」という質問も挙がった。
「やはりプランニングが重要になると思います。量子コンピューティングの可能性や現在地を正しく理解した上で、自社の事業や業務に当てはめた時に、どの領域に量子コンピューティングが活用できるのか、そのユースケースの棚卸しや優先順位の見極めを最初に行うことが重要です。そして、その実現に必要なテクノロジー、組織・人材、エコシステムを構築するための中長期のロードマップと短期の実行計画を立ててから、具体的な行動に移していくことが重要だと思います。」（橋本氏）
目前に実用化が迫ってきている量子コンピューティング。多くの可能性を秘めた最先端技術とどのように向き合い、どのように活用していくのか。その技術進歩の速さに遅れを取らぬよう、各企業・組織も活用に当たってスピーディな検討・判断が求められる。
