Think Insights

一つの量子プロセッサーでは実行不可能なサイズの量子回路を複数の量子プロセッサーを接続して実行する、マルチQPUアプローチが、将来にわたっても、実用的な規模の量子回路の実行には必要であるものと考えられるようになってきました。このブログでは動的回路を使って実現するそのような方法を解説します。

2025年1月27日、日本IBMは445名のパートナー企業・組織の方がたをお招きし、東京・虎ノ門ヒルズの複数会場を使用して「IBMパートナー・フォーラム2025」を開催しました。当記事では、ご来場いただいた皆様に高く評価いただいたパートナー・フォーラムの模様を、会場インタビューでお聞きした言葉を通じてご紹介します。

本ブログシリーズ（全６回）では、クラウドコスト管理の運用モデルである「FinOps」と、テクノロジー投資の価値を最大化するフレームワーク「TBM」について、身近な例を交えながら基本概念から実践事例、AIとの関係までを分かりやすく解説します。

100 量子ビット x 深さ 100レイヤーの量子回路を正確に実行するというチャレンジの達成と、Crossbillと Flamingoという実験的なQPUの完成など報告しています。

テクノロジー・ビジネス・マネジメント（TBM）とは、テクノロジー投資、コスト、リソースを適切に管理し、ビジネス価値を最大化するための方法論です。本記事では、TBMの概要をお小遣い帳の例を使いわかりやすく解説します。

IBMは、ITコスト管理やテクノロジー投資の最適化を支援するソリューションを提供するSaaS企業のApptioを2023年に買収しました。その背景には、IBM自身がApptioのソリューションを活用して、TBM（テクノロジー・ビジネス・マネジメント）の実践に取り組んできた経緯があります。本稿では、IBMが「ゼロ番目のクライアント」として取り組んできた経験、成果や教訓の一部を、FinOps・TBMの実践例としてご紹介致します。

IBM Quantum Platformは、まもなくエンタープライズ・グレードのインフラストラクチャーへとアップグレードされ、これまでのインフラストラクチャーでは導入が困難または不可能だった機能が展開できるようになります。

現代のビジネス環境では、急速に進化するテクノロジーに対応するため、新しい概念や管理手法が必要です。生成AIが企業のITのみならずビジネスにおいて不可欠な技術となった今、AIとFinOps/TBMを組み合わせて最適化することが求められています。ここでは、AI時代のFinOps/TBM、そしてFinOps/TBM時代のAIについて詳しく探ってみましょう。