量子コンピューティングによるビジネス革命の時、来たる

新しいテクノロジーがもたらす多くのビジネス機会への期待から、量子コンピューティングのエコシステムも加速度的に発展している。量子に関する研究成果をビジネスの世界に適した技術へと転換させるべく、研究者とテクノロジー・プロバイダー間のパートナーシップやスタートアップ企業が次々と誕生している。量子コンピューターを開発しているテクノロジー企業は、すでに各社と提携して、想定されるユースケースの特定や量子アルゴリズムの開発、実際の量子コンピューター上でのソリューションのテストを進めている。このように、量子テクノロジーを持った各企業の取り組みが急速に拡大していることから、最初の商用アプリケーションの誕生も早まるものと期待されている。

さまざまな種類が存在する量子コンピューターが同じような機能で構成されているわけではなく、またこれらが同じように問題を解けるわけでもない。機能が最も限定されたものから多用途なものまで、 量子コンピューターは通常3つの種類に分類される。 すなわち、「量子アニーリング」、「NISQコンピューティング（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computing）」 、そして「フォールト・トレラント・ユニバーサル量子コンピューティング」である。

量子アニーリング に関しては、「従来型コンピューティングと比べて意味があるほどの加速を実現しない」というのが、科学コミュニティーにおけるコンセンサスである。さらに、量子アニーリングは、フォールト・トレラントなユニバーサル量子コンピューティングへと至る進化の道筋からは外れており、科学界の中では、真の量子コンピューターとは見なされていない。

短期的には、NISQコンピューターが、ビジネス優位性をもたらす可能性が最も高く、現に今、多くの新しいアルゴリズムがNISQのために作られている。さらにNISQコンピューターは、スケールアップを重ねるほど、量子コンピューティングの究極の目標であるフォールト・トレラントなユニバーサル量子コンピューターに近づいていく。そして、従来型マシンよりもはるかに迅速に重要なビジネス課題や科学の問題に対処できることが期待されている。

量子コンピューティングに今すぐ取り組むべき理由とは何であろうか。テクノロジー企業や競合他社は、予想をはるかに超える速さで量子時代を招来している。今日のトレンドを注視している企業は、そうでない企業から業界でのリーダーシップを奪い取る可能性すらある。現在、企業各社は以下3つの理由から、Quantum Readyを進めている。

— 量子コンピューターは、特に金融、ヘルスケア&ライフサイエンス、化学・生物学、材料開発、人工知能（AI）の各分野で、業界のバリュー・チェーンを変革する可能性を期待されている。

— 量子コンピューティングの学習曲線が急勾配なことから、フォロワー（追従者）的アプローチを取ると、その遅れを取り戻すために膨大な追加コストが必要となる。

— 社内で「量子コンピテンシー・センター（量子コンピューティングに係る中枢機能）」の立ち上げに時間がかかる。

量子コンピューターは、従来型コンピューターでは難しかった極めて複雑な問題にも対処できる可能性があるため、さまざまな業界を変革することが期待されている。将来の量子コンピューターによって、金融、ヘルスケア&ライフサイエンス、化学・生物学、材料開発、人工知能（AI）を始めとするさまざまな分野で、製品が革新的進化を遂げる可能性がある。そして、これを採用するビジョナリー企業は、市場シェアと収益性を急拡大させるだろう。このような量子コンピューティングの問題解決能力は、競争優位性の定義を一変させるとともに、ビジネスのオペレーションモデルやバリュー・チェーンを変革させ、業界全体を抜本的に変える可能性さえ秘めている。

例えば、通常ロジスティクス・システムの最適化は、「ハブとスポーク」のネットワーク・モデルをベースとしている。大規模なロジスティクス・ネットワークにおいて、多様な要件を満たす個々のポイント間経路を最適な形で設計することは非常に複雑であるため、従来型のスーパー・コンピューターでは、すぐに対応不能な状態に陥ってしまう。このような最適化問題のあらゆる可能性を調べようとすると、たとえネットワーク内に拠点が数百しかない場合でも、処理に何十億年もかかる可能性がある。しかし、量子コンピューティングであれば、この可能性の領域をはるかに短い時間で調査できるはずとされている。例えば、飛行機の運行スケジュールを最適化したい場合、量子コンピューティングでは、ある特定の日に数百もの目的地へ飛ぶ数千人の旅客のニーズに合わせて、その場でフライト・スケジュールを作成することができる。これにより、旅客の移動時間の短縮や空路の混雑緩和、飛行機の燃料コスト削減などのメリットがもたらされる。ロジスティクス・ネットワーク設計の最適化のために、量子コンピューティングによるソリューションを開発する企業は、ロジスティクスが成功の鍵を握る業界において、そのリーダー的地位を一気に引き寄せることができるだろう。

より直線的あるいは段階的に発展する技術開発と異なり、量子コンピューティングの場合は、フォロワー（追従者）的アプローチは効果が薄いと考えられる。その理由は以下の通りである。

— 量子コンピューティングの学習曲線の勾配が急である。

— 急激な技術革新に「追いつく」のに膨大なコストがかかる。

量子コンピューターが従来型コンピューターよりもはるかに迅速に問題を解決できるユースケースを考えてみよう。例えば、エレクトロニクス業界または輸送業界向けに、現存する物質と比べて極めて軽量で丈夫な専用素材を設計したとする（図2参照）。このような革命的な素材を迅速に開発したメーカーは、短期間のうちに競合他社を出し抜くことができるだろう。この新たな「量子対応」のマーケット・リーダーは、学習曲線を上昇しつつ、この画期的な素材の微調整を行ったり、他の用途向けにカスタマイズした新素材を開発したりすることで、競合よりもさらに大きな優位性を迅速に確立することが可能となる。

量子コンピューティングはその学習曲線が急勾配であるため、いわゆる迅速な対応をとるフォロワー（追従者）であったとしても、すぐに先行者に追いつくのは極めて困難であることがこの例からわかる。その結果、一部の業界では「勝者総取り」のシナリオをたどる場合もある。たとえ特定のユースケースで追いつくことができたとしても、社内における専門知識の獲得、高性能インフラへのアクセス権の調達、有利なパートナーシップを築くための資金調達、必要な能力を持った企業の買収などのために、膨大な関連コストがかかる可能性が高い。

今ではほとんどの企業が量子コンピューティングを認知はしているものの、その多くは、差し迫ったビジネス変革に必要な人材や専門知識を有しておらず、その獲得においても容易ではない状況下にいる。量子コンピューティングを扱える人材自体が限られている上、スキルを持った人材をめぐる熾烈な獲得競争も起こりつつある。

また、適切な人材を獲得できたとしても、量子コンピューティングが既存のビジネスに与える影響についての理解を深めるために、さらに何年も費やす可能性が高い。最近の技術的転換期を例にとると、ビッグデータのワークロードを加速させるためのGPUへの移行に10年近くかかっている。このように、新しいテクノロジーを活用してそのコンピテンシーを発揮させるためには、非常に長い時間がかかることは明白である。

量子技術によってもたらされる、業界を抜本的に変革する可能性、卓越した問題解決能力、そして量子技術に関するスキルを持った人材の獲得が困難である現状を鑑みると、先行者たらんとする企業は、今すぐ行動を起こすべきであろう。

量子コンピューティングの商用化は、ビジネスにとってどのような意味をもつのだろうか。短中期的にみると、量子シミュレーション、量子最適化、およびAI・機械学習の3つの分野でビジネス上の革新的価値をもたらす可能性がある（図3参照）。