leaf

量子計算は量子ビットを基本単位とし、量子重ね合わせや干渉などの原理を利用して並列計算を実現し、計算の複雑な問題を解決する過程で指数関数的な加速を提供することが期待されており、重大な戦略的意義と科学的価値を持ち、将来の計算能力の飛躍的な発展を実現する重要な方向の一つである。世界の主要国は関連技術の研究開発、応用探索、産業エコシステムの育成を継続的に深化させており、国際競争はますます激化している。現在、量子計算は技術的な攻関と応用探索の重要な段階にある。超伝導、イオントラップ、中性原子、光量子、シリコン半導体などの技術ルートの研究探索とプロトタイプエンジニアリング開発は着実に進展しており、金融、化学、生物、交通、人工知能などの業界分野での応用探索は継続的に深化している。量子 - 古典融合計算は業界の注目の焦点となり、ベンチマーク評価研究は着実に進展しており、テクノロジーの巨人とスタートアップ企業の発展は活発に維持されている。国内外は積極的に産業連盟の構築を推進し、業界は量子計算クラウドプラットフォームや公共インフラなどのプラットフォーム措置を活用して産業エコシステムの構築を加速させており、エコシステムは徐々に拡大している。

一、世界は量子計算の配置を継続的に深化させており、急速な発展期に入っている （一）量子計算は破壊的な変革をもたらすことが期待され、国際的な競争の焦点となっている 量子計算は量子ビットを基本単位とし、量子重ね合わせや干渉などの原理を利用して情報処理を実現する計算手法であり、古典計算では比類のない情報表現能力と超強力な並列処理能力を持ち、特定の計算複雑な問題を解決するために指数関数的な加速を提供する。量子計算は「第二次量子革命」の重要な象徴であり、計算能力の飛躍的な発展を促進し、従来の技術体系における情報処理と問題解決のモデルを覆し、経済社会の発展に前例のない機会をもたらす。量子計算は、世界の主要国間での総合国力競争を展開し、国家技術主権を維持するための注目の焦点の一つとなっている。近年、世界の主要な科学技術国は量子計算分野における計画と配置を強化しており、30 か国以上が量子計算を重点とした量子情報分野の計画と配置を行っている。

アメリカは世界で最も早く量子計算の研究を開始した国の一つであり、政府の指導を基に量子計算の発展を推進している。国家戦略の配置は、トップダウン設計、組織メカニズム、特別計画、エコシステムの構築などの複数の次元にわたって展開されている。2023 年 12 月、アメリカ国家科学技術委員会は「NQI 2024 年年報」を発表し、報告によれば、アメリカは量子情報分野において実際の投資が NQI 法案の原計画の 5 年間での投資 127.5 億ドルを 2 倍以上上回っており、2019-2023 年の累計投資は 393.9 億ドル、2024 年の投資は 96.8 億ドルを見込んでいる。その中で量子計算の投資比率が最も高く、5 年間で合計約 140 億ドルの投資が行われる。ヨーロッパ諸国は 1990 年代から量子計算の発展に注目し、持続的に支援している。近年、ヨーロッパ諸国は量子情報に関連する一連の戦略と特別計画を策定し、世界の量子技術競争で主導権を獲得することを目指している。2024 年、EU は新しい量子フラッグシップ計画「戦略研究と産業アジェンダ」を発表し、量子計算などの 4 つの主要分野において短期（2027 年）および中期（2030 年）の発展目標と提案をそれぞれ提示し、基礎研究の推進、産業化の促進、基盤施設の強化などの方法を通じて、ヨーロッパが量子技術、産業エコシステム、重要なエネーブラー要因などの分野でリードを実現することを目指している。私たちの国は、量子計算を代表とする量子情報分野の発展を非常に重視しており、国家実験室の設立や重大な科学技術プロジェクトの実施などの措置を通じて、全面的な研究配置の形成を推進している。2024 年の「政府工作報告」では、新興産業と未来の産業分野を積極的に育成し、未来の産業発展計画を策定し、量子技術、ライフサイエンスなどの新しいトラックを開拓し、未来の産業先導区を創設することが言及されている。

• 近年、私たちの国では 20 以上の省市が地方の「14 五」科学技術と情報技術産業発展計画の中で、量子計算の基礎研究、応用探索、産業育成などの分野に対して計画を提案し、措置を講じており、主に量子計算技術の研究開発、応用探索、産業育成などの方向に焦点を当てている。 さらに、イギリス、日本、カナダ、インド、オーストラリア、デンマーク、韓国、アイルランド、シンガポールなどの国々も量子計算の発展を非常に重視しており、相次いで量子情報発展戦略を発表し、トップダウンの計画、特別計画、組織メカニズム、最前線の研究、応用探索、産業育成、人材育成などの分野で量子計算の競争力を構築している。

（二）技術革新が活発に進行し、先端科学研究のホットスポットとなりつつある 量子計算技術の革新は活発に進行しており、先端科学技術分野の研究ホットスポットとなりつつある。近年、世界の量子計算に関する研究論文の発表数と特許数は図 1 に示されている。

世界の量子計算論文の発表数は約 10 年間で 4 倍に増加しており、この増加率は量子計算研究の活発さが高まっていることをある程度反映している。発表の傾向を見ると、2013 年から 2017 年の論文の年次増加量は比較的小さく、平均年間増加量は約 70 篇であった。しかし、2017 年からは増加速度が明らかに加速し、特に 2019 年から 2021 年にかけては、年間増加量が 300 篇を超えた。過去の増加傾向に基づくと、今後数年間、世界の量子計算論文の量は引き続き増加し、関連研究も増加し続けると予想される。

2013 年から 2023 年の間に、世界の量子計算発明特許の申請数は合計 15437 件、世界の承認総数は 5417 件である。申請の傾向を見ると、2013 年から急速な発展段階に入り、年次申請数は急速に増加し、2021 年には 2866 件のピークに達し、2022 年には申請数がわずかに減少し、2023 年の申請数は公開の遅延の影響を受けて減少したが、依然として上昇傾向を維持すると予想される。承認の傾向を見ると、2013 年から安定した増加状態を示し、2023 年には 1384 件のピークに達し、2024 年度の承認数は統計時間の影響を受けて減少するが、年間承認数は依然として上昇傾向を維持すると予想される。

量子計算論文の発表数の上位 10 か国の統計状況は図 2 に示されており、各国の量子計算研究の産出と影響力を反映している。発表数の観点から見ると、アメリカと中国がそれぞれ 5430 篇と 4813 篇でトップ 2 を占めており、他の国を大きくリードしている。これは両国の量子計算研究の活発さと先進性を反映している。ドイツ、イギリス、日本がそれに続き、発表数はそれぞれ 1955 篇、1441 篇、1421 篇であり、強力な研究活発度を示している。平均引用頻度（すなわち、平均的な論文の引用頻度）の分布状況によると、オーストラリアが平均 41 回の引用で首位に立ち、関連研究の高い認知度と影響力を示している。アメリカとカナダの平均引用頻度はそれぞれ 38 回であり、ドイツとイギリスも同様に高い影響力を示している。中国は論文数ではアメリカに次ぐが、平均引用頻度は相対的に低く、19 回であり、これは中国の高水準の論文数が向上する余地があることを示している。

量子計算は異なる技術ルートを含み、超伝導量子計算、イオントラップ量子計算、中性原子量子計算、光量子計算、シリコン半導体量子計算などの 5 つの主流技術方向の研究論文数の統計は図 3 に示されており、量子計算の異なる細分野の関心の程度を反映している。見ると、5 つの技術ルートは広く関心を集めており、発表数はすべて上昇傾向を示している。その中でも、超伝導量子計算と中性原子量子計算の論文発表量の増加が特に顕著である。

量子計算特許申請の主要な出所国の状況は図 4 に示されており、主要国 / 地域の量子計算技術の産出と貢献を反映している。量子計算特許の主要な出所国は中国とアメリカで、それぞれ 39% と 28% を占めており、さらに日本、ヨーロッパ、韓国などの国 / 地域も約 5%、3%、2% の特許申請量を持っている。これは、上記の国 / 地域が量子計算分野において高い技術革新能力と活発さを持っていることを反映しており、中国とアメリカの技術産出量と貢献度が最も顕著である。

二、量子計算技術研究は秩序正しく進行しており、依然として多重の課題に直面している

（一）多技術ルートが競い合い、短期的には焦点を絞ることが難しい 量子計算は現在、複数のハードウェア技術ルートが並行して発展している状況を示している。現在の異なる技術ルートは二つのカテゴリに分類でき、一つは超伝導ルート、シリコン半導体ルートを代表とする人工粒子ルートであり、もう一つはイオントラップルート、中性原子ルート、光量子ルートを代表とする天然粒子ルートである。前者は拡張性などの面で優位性を持つが、論理ゲートの保真度や量子ビットの制御などの指標向上において加工プロセス条件への依存度が高い。後者はビットの全同一性と高い論理ゲート精度などの利点を持つが、より大規模なシステムを実現するには困難に直面する。近年、多くの技術ルートの量子ビットの規模、質、脱相関時間などの重要指標が持続的に最適化され、技術レベルは着実に向上しており、依然として多様性と競争性のある発展の格局を維持しており、ルートの収束には大きな不確実性があり、短期的には焦点を絞ることが難しい。

超伝導技術ルートは超伝導ジョセフソン構造を基に二エネルギーシステムを構築し、拡張性が良く、操作が容易で、集積回路技術と互換性があるなどの利点を持ち、最も注目され、急速に発展している技術ルートの一つである。近年、超伝導量子計算プロトタイプの開発は新たな成果を上げており、2023 年末には IBM が 1121 量子ビットの超伝導量子プロセッサ「Condor」と 133 量子ビットの超伝導量子プロセッサ「Heron5」を発表した。2024 年には中国科学院が 504 ビットの超伝導量子計算チップ「骁鸿」を開発した。北京量子院のチームは、5 つの百ビット規模の量子チップと古典計算リソースの融合を実現し、総量子ビット数は 5907 に達した。本源量子は 72 ビットの超伝導量子ビットチップ「悟空芯」をオンラインにした。超伝導ルートに基づく研究成果は次々と発表され、深圳量子院のチームは分散型超伝導量子プロセッサに基づいて、分散型量子プロセッサを使用してトポロジー相のシミュレーションの実現可能性を検証した。Terra Quantum は、歪んだ銅酸化物のファンデルワールス異質構造に基づいて Flowermon 型超伝導量子ビットを実現した。清華大学のチームは超伝導量子プロセッサ上でフィボナッチ任意子の編み込みをシミュレーションし、実験結果から得られたフィボナッチ任意子の量子次元は理論の黄金比 1.618 に非常に近いことを示した。全体的に見て、超伝導量子計算ルートはビットの規模、質などの技術指標の突破が比較的急速であり、依然として最も注目される量子計算技術ルートの一つである。イオントラップ技術ルートは、射頻電場に囚われたイオンの超精細またはゼーマンエネルギー準位を量子ビットキャリアとして利用し、レーザーまたはマイクロ波でコヒーレントに操作する。イオントラップ量子ビットの全接続性は、操作精度やコヒーレンスタイムなどの面で優位性を持つ。近年、囚われたイオンの数や論理ゲート操作の保真度などの重要指標が持続的に向上し、エンジニアリング技術研究が深まっている。2023 年末、清華大学のチームはイオントラップシステムを利用して、複雑な量子回路に対する量子誤差緩和技術の能力を示した。2024 年、Quantinuum のイオントラッププロトタイプ「Model H1」では、単量子ビットおよび二量子ビット論理ゲートの保真度がそれぞれ 99.9979% および 99.914% に達し、量子体積は 104857613 に達し、56 ビットの量子ビットイオントラッププロトタイプ「Model H2-1」も発表され、単量子ビットおよび二量子ビット論理ゲートの保真度はそれぞれ 99.997% および 99.87% に達した。清華大学は 512 イオンの二次元アレイの安定した囚われ冷却を実現し、300 イオンの量子ビットの量子シミュレーション計算を行った。Oxford Ionics はイオントラップ技術とシリコンチップ技術を組み合わせて、より優れた拡張性と低ノイズ特性を持つ新型電子量子ビット制御技術を発表した。イオントラップ量子計算ルートは、量子ビットの大規模拡張、高集積度の測定制御、モジュール化された相互接続などのボトルネック課題に直面しており、今後のルート競争で際立つことができるかはさらなる追跡が必要である。中性原子技術ルートは光トラップや光格子を使用して原子を囚われさせ、レーザーで原子を励起して論理ゲート操作や量子シミュレーション進化を行う。コヒーレンスタイム、操作精度、拡張性の面で一定の優位性を持つ。近年、ビットの規模拡張や中性原子ルートに基づく研究成果が多く発表されている。2024 年、ドイツのダルムシュタット工科大学は 1305 個の単原子量子ビットアレイの制御実験成果を発表した。Infleqtion は原子量子計算のロードマップを発表し、2024 年に 1600 個の量子ビットプロトタイプを発表する計画である。イギリスの国家量子計算センターはアメリカの QuEra、Infleqtion などの企業と商業契約を締結し、中性原子量子計算プロトタイプを展開し、テストプラットフォームを構築している。Pasqal は 2080 個のトラップ位置の中で約 1110 個の原子を成功裏に捕獲した。最近、中性原子ルートの研究と実験などの分野で目覚ましい成果を上げており、今後は量子シミュレーション応用などの面で突破が期待されており、多技術ルート競争の中で急速に台頭する可能性がある。光量子技術ルートは光子の複数の自由度を利用してエンコードする。

図 10 量子計算の主要ハードウェア技術ルートの重要指標の比較概要

全体的に見て、多くのハードウェアルートの技術的突破の難易度と発展応用の見通しには差異があり、それぞれに利点と欠点がある。現在も並行して発展している段階にあり、どの体系が最適かは明確な結論が出ていない。現在の量子計算プロトタイプの性能レベルは、大規模で耐障害性のある汎用量子計算を実現するには依然として大きなギャップが存在し、技術的攻関の核心要素は高精度の拡張量子計算プロトタイプのビット規模であり、これは量子ビットの設計、製造、制御などの面で巨大な課題に直面していることを意味し、今後も学術界とエンジニアリング界が協力して攻関に取り組む必要がある。

（二）量子誤り訂正研究が深まっており、実用化のギャップは依然として明らかである

量子誤り訂正は量子ビットをノイズなどの干渉から保護するために使用され、量子コンピュータがその巨大な潜在能力を真に発揮できるようにする重要なプロセスの一つである。

量子誤り訂正の基本的な考え方は、冗長な量子ビットを使用して量子ビット内のエラーを検出し、修正することで、元の量子状態を復元することである。これらの冗長な量子ビットは量子誤り訂正コードと呼ばれ、環境ノイズや干渉が強い場合でも、量子計算の正確性を保証する役割を果たす。古典的な誤り訂正コードと比較して、量子誤り訂正コードの構築はより複雑であり、これは量子システム自体の特性によるものである。例えば、量子状態の複製不可能性は、非直交の未知の量子状態の正確な複製を制限するため、量子誤り訂正コードは単純な複製操作を利用して冗長性を増やすことができない。量子誤り訂正の概念が提唱されて以来、現在までに異なる原理を用いた多様な量子誤り訂正符号の実装が登場しており、その中で表面コードは二エネルギー符号方式の一つとして、拡張性が良く、近隣物理ビットの相互作用のみを必要とし、耐障害閾値が高く、複数のルートに適用可能であるため、業界の広範な関心を集めている。量子計算ハードウェアのレベルが向上するにつれて、量子誤り訂正の研究はより良い物理的基盤を持ち、研究は継続的に深まり、多くの新たな進展を遂げている。

2024 年、Alice&Bob 社のチームはボソン猫状態量子ビットと量子低密度偶数符号に基づく誤り訂正符号の提案を行い、1500 個の物理量子ビットを用いて 100 個の高信頼性の論理量子ビット（エラー率 < 10−8）を実現した。清華大学のチームはボソン符号に基づく誤り訂正方案を提案し、これを複数の論理量子ビットに適用してエンタングルメント保護を実現し、エンタングルメント論理量子ビットのコヒーレンスタイムを 45% 向上させ、初めて論理量子ビットを用いてベルの不等式を実験的に証明した。IBM は量子低密度偶数符号に基づく誤り訂正方案を提案し、この方案は 0.7% の誤差閾値を実現し、物理的エラー率が 0.1% であると仮定した場合、288 個の物理量子ビットを使用して 12 個の論理量子ビットを保護することができる。Quantinuum のチームは 30 個の物理量子ビットを利用して 4 つの論理量子ビットを構築し、論理量子ビットのエンタングルメント時のエラー率を 10−5 に低下させ、エンタングルメント物理量子ビットの 8 × 10−3 のエラー率に対して約 800 倍の低下を実現した。近年、量子計算ハードウェアの性能と誤り訂正に関連する制御技術の急速な発展に伴い、量子誤り訂正の研究と実験検証は継続的に深まり、多くの進展を遂げているが、現在の論理量子ビットの最低エラー率は量子計算の実用化要件から依然として大きなギャップが存在し、今後は以下の複数の側面で攻関を進める必要がある。高次元量子リソースに基づく冗長性を実現する量子誤り訂正の研究、分散型量子誤り訂正アーキテクチャの探求、特定のノイズに対して免疫を持つ量子システムの制御を原理的に実現する、実用化ニーズに合った量子誤り訂正方案評価システムの構築、耐障害量子論理ゲートに関連する操作の探求など。総じて、実用化量子誤り訂正は業界の重点研究と攻関の方向の一つとなっており、量子誤り訂正に基づく論理量子ビットの構築は次の重要なマイルストーンとなる。この目標を達成するためには、今後も継続的な研究と攻関が必要である。

（三）量子計算ソフトウェアは多様な発展を続けており、成熟度の向上が求められている 量子計算ソフトウェアは開発者に量子計算ハードウェアを使用し、量子アルゴリズムを実行するための必要なツールを提供しており、急速に発展している段階にある。量子計算ソフトウェアは構造化されたツールセットであり、量子計算の原理に基づいて開発設計され、異なる技術ルートに対してアプリケーション開発能力、コンパイラ能力、ハードウェア測定制御能力、EDA 設計開発能力などを提供している。業界は複数の方向で配置を展開しており、体系的なアーキテクチャが徐々に形成されている。図 11 に示す。

その中で、アプリケーションソフトウェアは異なる業界のニーズに応じてマッピングを行い、コンパイラソフトウェアはソフトウェア開発機能を実現するための基盤であり、測定制御ソフトウェアは量子コンピュータの正常かつ効率的な運用を支える保障を提供し、EDA ソフトウェアは量子計算ハードウェアの研究開発と製造のエンジニアリングレベルを向上させるための鍵である。異なる量子計算ソフトウェアの機能はそれぞれ特徴を持ち、ユーザーの使用過程で各自の役割を果たしている。

アプリケーションソフトウェアは量子プログラムの作成と操作のためのツールセットを提供し、アルゴリズムライブラリ、開発コンポーネント、デバッグ最適化ツールなどを含み、開発者がさまざまな複雑な量子プログラムを設計し実現し、実行結果を得ることをサポートしている。

• 2024 年、Quantinuum は量子自然言語処理ソフトウェア「lambeq」0.4.0 バージョンを発表し、可用性を改善しつつ文字列グラフ処理速度を向上させた。HQS はライプニッツスーパーコンピュータセンターに量子シミュレーションソフトウェア「HQS Noise App」を納入し、量子力学システムのシミュレーションに使用できる。マイクロソフトの Azure Quantum Elements ソフトウェアは、化学と密度汎関数理論の加速のための 2 つの新機能を導入し、ユーザーが化学と材料科学の研究を行うのを支援している。今後、アプリケーション開発ソフトウェアはアプリケーションシーンの研究を拡大し、計算問題のタイプを豊富にし、アルゴリズムの実行効率を向上させ、ハードウェアバックエンドを越えた支援能力を高める必要がある。 コンパイラソフトウェアは量子プログラミングの境界を規定し、量子プログラムの正しいコンパイルと実行を実現し、同時にコンパイル操作を調整し制約するための一連の文法ルールを提供する。

• 2023 年末、NVIDIA は量子回路シミュレーションソフトウェア cuQuantum 23.10 バージョンを発表し、API 機能を更新し、NVIDIA Grace Hopper システムのサポートを提供した。2024 年、IBM は更新版 Qiskit ソフトウェアを発表し、量子ハードウェア回路の最適化速度とストレージリソースの占有量などの性能を向上させた。インテルは量子ソフトウェア開発ツールキット 1.1 バージョンを発表した。Quantum Circuits は、アルゴリズムの実行中に量子ビットのエラー検出をリアルタイムで管理するための統合型量子ソフトウェアを発表した。コンパイラソフトウェアは今後、継続的な更新と反復の基盤の上で、ソフトウェアとハードウェアの協調コンパイル能力を向上させ、スケジューリング、最適化、デバッグなどのコア機能を完備する必要がある。 測定制御ソフトウェアは主に量子計算ハードウェアの制御、処理、計算に使用され、測定結果のフィードバックやチップのキャリブレーションなどの機能をサポートしている。

• 2024 年、Isde Technology は Q-CTRL の Boulder Opal ハードウェアの最適化と自動化機能を量子制御システムに統合し、より優れた量子プロセッサの特性評価と最適化機能を提供する。QuantrolOx は量子ビットの自動化制御ソフトウェアプラットフォーム Quantum Edge を発表し、量子チップの監視、ワークフローの自動化、データの可視化をサポートする。

• 測定制御ソフトウェアが直面する課題は、量子誤り訂正のサポート能力、物理ビットと論理ビットのマッピング能力、自動化とプロセス化などの側面に主に現れる。 EDA ソフトウェアは量子計算チップの設計、最適化レイアウト、シミュレーション検証、製造テストなどの機能を提供できる。

• 2024 年、Isde Technology は超伝導量子プロセッサ設計向けの EDA シミュレーションツール QuantumPro を発表し、回路原理図設計、レイアウト構築、電磁解析、非線形回路シミュレーション、量子パラメータ抽出などの機能を実現する。

• EDA ソフトウェアは今後、機能の完全性、シミュレーション効率と正確性、最適化効果などの面で継続的に改善を進め、量子チップの設計効率と品質を向上させる目標を実現する必要がある。 現在、量子計算機のハードウェア技術ルートは最終的に確定しておらず、汎用体系アーキテクチャも完全に統一されていないため、現在の量子計算ソフトウェアは開発設計とエコシステム構築の初期段階にあり、多様化と差異化の発展傾向を示している。異なるタイプのソフトウェアは機能が異なるが、技術の成熟度、安定性、ユーザー体験などの面では古典的なソフトウェアの完成度には遠く及ばない。ハードウェア能力の向上とアルゴリズムの改善に伴い、今後の量子計算ソフトウェアは量子プログラミング言語、アルゴリズムライブラリ、量子中間表現、ハードウェアインターフェース、最適化などの重要な環境で継続的に推進し、より効率的で信頼性の高い量子計算アプリケーションの実現に向けた基盤を築く必要がある。

（四）支援保障システムがますます重要になり、指標のさらなる向上が急務である 量子状態情報は複雑な環境ノイズの干渉や量子システム内部の非理想的特性などの要因によって破壊されやすいため、量子コンピュータの運用には非常に厳しい環境支援システムと高精度の測定制御システムが必要である。量子計算支援保障システムは技術研究とプロトタイプエンジニアリング開発の重要な構成要素であり、主要な制御要素である。主に環境設備、測定制御システム、重要な設備コンポーネントなどの部分が含まれ、異なる部分はボトルネック課題に直面している。 環境設備は量子コンピュータの安定した運用を保障するための必要な支援部分と基盤施設であり、主に超大功率希釈冷却機、GM 脈管冷却機、超高真空腔およびポンプグループなどが含まれる。

2024 年、Bluefors は超コンパクト版 LD 希釈冷却システムを発表した。近年、私たちの国でも希釈冷却機などの設備において多くの成果を上げており、国盾量子 ezQfridge 希釈冷却機は納入テストを完了した。本源量子は自社開発の本源 SL1000 希釈冷却機を発表した。異なる技術ルートの量子コンピュータが必要とする環境設備は異なり、今後も技術レベル、核心指標、設備のエンジニアリング、小型化、統合化などの面で技術的ボトルネックを突破する必要がある。 精密な量子制御技術と高効率な読み出し技術は、信頼性のある単量子ビットの実現に不可欠である。

三、量子計算の応用探索が継続的に進展しており、実用化には突破が必要である

（一）多分野での応用探索が進行し、実用化にはさらなる加速が求められる 現在、量子計算は最前線の研究から応用の実現に向けた突破の重要な段階にあり、広範で活発な多方面の応用探索が量子計算技術を応用に導く鍵となっている。業界は積極的に業界のニーズに合った特定の応用シーンを探し、将来的には異なる業界の応用分野にサービスを提供することを目指している。典型的な応用分野には金融、化学、生物、交通、人工知能などが含まれる。

図 12 に示すように、マッキンゼーが 2024 年に発表した「量子技術モニタリング」研究報告によれば、量子計算は今後 5〜10 年で加速的に発展し、2035 年には市場規模の評価が 1 兆ドル規模に達する可能性がある。

金融分野には多くの量子計算の潜在的な応用シーンが存在し、金融リスク管理、投資ポートフォリオ分析、シミュレーション量子取引、金融市場予測などが含まれる。2023 年末、Multiverse Computing とムーディーズ社は共同で QFStudio プラットフォームを発表し、金融分野の応用探索に量子計算ソリューションを提供した。2024 年、シカゴ量子取引所は報告を発表し、量子計算が金融分野で最適解の取得時間を短縮し、予測精度を向上させるなどの多くの効果を実現することが期待されると述べた。シティバンクは Classiq と共同で Amazon Braket プラットフォームを基に投資ポートフォリオ最適化のための量子ソリューションを研究し、期待されるリターンとリスクレベルに基づいてより優れた投資ポートフォリオを構築した。 化学分野では、量子計算の応用が化学分子構造や化学反応のシミュレーションに利用され、これを基により効率的で低エネルギーで化学製品を設計することができる。2024 年、BP と ORCA は混合量子 - 古典機械学習手法を使用して分子構造を生成するためのモデリングを行い、量子計算が化学分野の機械学習アルゴリズムの性能を向上させる可能性を探求した。マイクロソフトはアメリカエネルギー省の太平洋北西国立研究所と協力し、量子計算を利用して新型バッテリー材料を少数に絞り込む実験を行い、選別時間を大幅に短縮できることを示した。ケベック水電会社は量子計算を利用して複雑なエネルギー問題を解決するための方案を探求し、エネルギー需要を予測し、持続可能なエネルギーシステムの設計と運用に利用している。 生物分野の量子計算の応用は、主に早期の病気診断、薬物開発とスクリーニング、薬物テスト、ゲノムデータ研究、タンパク質構造予測などのシーンに焦点を当てている。

2024 年、ボーリングアーゲン社の量子ラボは、薬物発見分野における量子コンピュータの応用現状を探求する論文を発表し、量子計算が将来的に薬物設計分野で実用化応用を生み出す可能性があると考えている。IBM とクリーブランドクリニックは共同で量子 - 古典混合手法を利用してタンパク質構造を予測し、予測精度を効果的に向上させた。Novonesis と Kvantify は共同で混合量子 - 古典計算手法を使用して炭酸脱水酵素の酵素促進反応計算をデモンストレーションし、生物プロセス研究や産業の二酸化炭素捕獲を支援することが期待されている。 交通分野では、量子計算の応用が交通流量最適化アルゴリズムやリアルタイム予測、経路の即時動的計画などのシーンに利用される。

2024 年、IonQ はドイツ基礎科学研究センターと共同で量子計算をフライトゲートの最適化に応用し、乗客の乗り継ぎ時間や飛行機の停留時間を短縮しつつ、ゲートサービスの効率を向上させた。Pasqal と Thales 社は中性原子量子プロセッサに基づいて、衛星計画問題の解決における量子計算の可能性を示した。シンガポール量子技術センターは 8 ビットと 13 ビットの量子ビットを使用して 128 ルートと 3964 ルートの車両経路問題を解決し、組合せ最適化問題の解決効率を向上させた。

（二）量子計算クラウドプラットフォームの提供者が増加し、機能の強化が普遍的に求められている 現段階では、量子計算機はソフトウェアとハードウェアの使用の敷居が高く、ハードウェア環境の要求が厳しく、運用コストが高額であるため、企業や個人ユーザーがローカルでの展開が難しい。この背景の中で、量子計算クラウドプラットフォームが登場し、量子計算と古典的なクラウドサービスを融合させ、ネットワークを通じてユーザーに量子計算機のリモートアクセス機能を提供している。量子計算クラウドプラットフォームは、その柔軟なサービスモデル、便利なアクセス方法、豊富な応用シーンにより、量子計算の重要な発展方向の一つとなりつつあり、将来的には量子計算サービスを提供する主要なアプリケーション形式になることが期待されている。世界中で数十の量子計算クラウドプラットフォームが登場しており、典型的なクラウドプラットフォームは図 13 に示されており、発展は活発な様相を呈している。

現在、量子計算クラウドプラットフォームが提供できる量子計算処理器は、超伝導、イオントラップ、中性原子、光量子、シリコン半導体などの技術ルートを含んでいる。量子計算クラウドプラットフォームのバックエンドハードウェアの接続モデルは主に三つのタイプに分けられる。第一のタイプは自社開発設備接続モデルであり、クラウドプラットフォーム提供者は量子計算ハードウェアの自主開発能力を持ち、クラウドプラットフォーム上で自社開発の量子計算機または古典的な計算能力に基づく量子シミュレーターを提供している。代表的な企業や機関には IBM、IonQ、Xanadu、Rigetti、本源量子、国盾量子、北京量子院などが含まれる。第二のタイプはクラウドサービス接続モデルであり、クラウドプラットフォーム提供者はそのクラウドサービス能力を利用して、他のサプライヤーのソフトウェアとハードウェアをクラウドプラットフォーム上に接続している。代表的な企業や機関にはマイクロソフト、アマゾン、Strangeworks、Arc 光量子、中国移動、中国電信などが含まれる。第三のタイプは融合型接続モデルであり、上記の二つの接続モデルの統合であり、自社開発ハードウェアの接続をサポートしつつ、他のサプライヤーのハードウェアリソースを呼び出すことも可能である。IBM 量子計算クラウドプラットフォームの例では、このプラットフォームは自社開発の量子プロセッサと Rigetti、Xanadu、AQT、IonQ などのサプライヤーのハードウェアリソースを接続することができる。 国際的には、IBM、Google、Microsoft などのテクノロジー巨人や IonQ、Xanadu、Rigetti などのスタートアップ企業が量子計算クラウドプラットフォームの配置を進めており、量子計算処理器、シミュレーター、開発ツールなどのサービスを提供することで、多くの開発者、研究者、企業ユーザーを引き付けている。

2023 年末、IBM は Q-CTRL 社のエラー抑制技術ソフトウェア Q-CTRL Embedded をそのクラウドプラットフォームに統合し、テスト結果はエラー抑制後に実行可能な量子アルゴリズムの複雑さが 10 倍増加し、成功率が約 1000 倍向上したことを示した。IonQ は Amazon Braket プラットフォーム上で Forte 量子コンピュータを提供している。アマゾンは Amazon Braket クラウドプラットフォームで「Braket Direct」プランを発表し、ユーザーは特定の量子プロセッサの計算能力を設定された時間内に保持でき、待機する必要がない。2024 年、AQT はドイツ電信と協力してユーザーに量子コンピュータのクラウドアクセス能力を提供する。 国内では、本源量子、国盾量子、Arc 光量子などの量子計算企業や中国移動、中国電信などの通信事業者が相次いで量子計算クラウドプラットフォームを発表しており、これは量子計算企業がクラウドプラットフォームの発展を非常に重視していることを示している。また、通信事業者が量子計算がネットワーク性能の向上や安全な通信の強化において持つ潜在的な価値を認識していることを反映しており、量子計算の応用と産業化の進展を共同で推進することに尽力している。

2023 年末、中国移動クラウド能力センターとボソン量子は共同で「五岳量子計算クラウドプラットフォーム —— 恒山光量子計算プラットフォーム」を発表した。中国移動の「五岳」量子計算クラウドプラットフォームは、多様な量子計算能力のネットワーク化、多様な量子アルゴリズムプログラム設計、そして多様な量子シーンアルゴリズムなどの技術方向を配置し、量子計算の応用の境界を拡大することを目指している。2024 年、北京量子院は中国科学院物理研究所、清華大学と共同で Quafu 量子クラウド計算クラスターを発表し、このプラットフォームは 5 つの百ビット規模の量子チップリソースを提供し、古典的な計算リソースと統合されている。中国科学院量子情報と量子技術革新研究院は 504 ビットの量子計算チップ「骁鸿」を開発し、今後は中国電信量子グループの「天衍」量子計算クラウドプラットフォームなどを通じて世界に開放する計画である。Qikou Quantum は量子 - 古典混合計算クラウドプラットフォーム「<Qu|Cloud>」を立ち上げ、20 ビットのイオントラップ量子計算処理器と CPU/GPU ベースの量子計算シミュレーターの接続を提供し、さまざまなプログラミングモードとアルゴリズムライブラリをサポートしている。総じて、国内の量子計算クラウドプラットフォームは、クラウドプラットフォームの機能、応用探索、ビジネスモデル、ユーザー影響力などの面で国際的な先進レベルと比較して依然として大きなギャップがあり、今後さらなる向上が求められる。量子計算クラウドプラットフォームは、ユーザーが量子計算リソースにアクセスし、実験検証や応用探索を行うための重要な支援ツールの一つとなっている。量子計算技術の進展とクラウドプラットフォームの機能の成熟が進むにつれて、今後の量子計算クラウドプラットフォームは三つの発展傾向を示すことが期待される。一つはサービスモデルの革新と拡張であり、現在のインフラサービスからより豊富なプラットフォームサービスとアプリケーションサービスへと進化することである。二つ目は、プラットフォーム間および業界間の深い統合と協力を促進し、多分野の量子計算応用と実現を推進することである。三つ目は、インテリジェントで自動化された運用管理と安全保護システムの構築であり、ユーザー体験とデータの安全性を向上させることである。量子計算クラウドプラットフォームの発展には、業界が複数の方向で共同で推進する必要がある。まず、研究開発への投資を継続的に増加させ、量子計算技術の成熟度と安定性を向上させ、量子計算クラウドプラットフォームの長期的な安定運用を支える必要がある。次に、データの安全性とプライバシー保護メカニズムの構築を強化し、ユーザーデータの安全性を確保する必要がある。最後に、標準化と相互運用性の発展を促進し、異なるプラットフォーム間の相互利用の敷居を下げ、量子計算の普及と応用を促進する必要がある。 （三）ベンチマーク評価研究が着実に進展しており、成果と課題が共存している 量子計算プロトタイプの開発と応用探索が進むにつれて、ベンチマーク評価が徐々に注目されるようになり、量子計算システムの性能を正確かつ効率的に評価する方法が業界の関心の焦点となっており、ユーザーに量子計算技術産業の発展レベルを分析するための重要な参考を提供している。量子計算のベンチマーク評価はハードウェア性能指標を表現し、システム能力を評価するための重要な技術であり、量子計算の基盤ハードウェアの開発と応用の実現を推進するだけでなく、理論研究と実際の応用を結ぶ重要な橋渡しでもある。 量子計算のベンチマーク評価は非常に迅速に発展しており、業界は次々と一連の評価基準方法を提案している。これらの基準方法は通常、量子ゲート操作の保真度テスト、量子ビットのコヒーレンスタイム評価、量子アルゴリズムの実行効率など、特定の機能を持つタスクを含んでおり、異なる量子計算システムに対して相対的に公平な比較手段を提供し、研究者がシステムの性能をより包括的に理解するのに役立つ。 量子計算のベンチマーク評価体系のフレームワークは図 14 に示されており、量子ビットレベル、量子回路レベル、システムレベル、アルゴリズムレベル、応用レベルなどの層次に分けられ、各層次の評価基準は異なる特徴と重点を示している。底層の基準、例えば量子ビットレベルと量子回路レベルはハードウェアとの関連度が高く、さまざまな技術ルート間の差異を十分に反映することができる。底層のパラメータ指標は比較的分散しており具体的であり、技術的な詳細に精通した研究者が問題を正確に発見し、解決策を提案するのに便利である。層次が上がるにつれて、例えばシステムレベルの基準は、量子計算システムの全体的な性能を評価するための重要な指標であり、量子計算の実用化に向けた進展を促進するための重要な手段となる。近年、業界は量子計算のベンチマーク評価研究を積極的に展開し、より客観的な方法で量子計算システムの総合性能を評価することを目指している。2023 年末、IBM は各層のゲートエラー（EPLG）を提案し、干渉をより正確に評価でき、エラー緩和に必要な回路数を推定するためにも使用できる。また、毎秒の回路層操作数（CLOPSh）の定義を更新し、ハードウェア性能をより真実に反映することを目的としている。EPLG、CLOPSh、そして IBM が最初に提案した量子体積（QV）の三つの指標は、規模、品質、速度の三つの次元から量子計算システムの性能を比較的包括的に評価することができる。2024 年、QED-C はアプリケーション指向（App-Oriented）の評価基準セットを更新し、HHL、VQE、量子機械学習などのアルゴリズムに向けた評価基準を拡張し、計算結果の品質（最終基底状態エネルギー、分類精度など）や計算コストなどのパラメータを導入して量子計算性能評価を行う。アメリカの DARPA は新しい量子ベンチマークテストプログラム（QBI）を開始し、主に量子計算アルゴリズムと応用に対するベンチマークテストを行い、産業レベルの量子計算機の構築の実現可能性を評価する。 量子計算技術の継続的な発展に伴い、さまざまなテスト基準の研究が特に重要になっている。しかし、量子計算のベンチマーク評価研究は、基準の客観性や公正性などの一連の課題にも直面している。2024 年、Quantinuum はその報告書で、#AQ 基準が特定の状況で量子計算機の性能を過大評価する可能性があると指摘した。この過大評価は、エラー緩和技術や回路コンパイル戦略の適用に起因しており、これらの技術は特定の使用シーンで効率と正確性を向上させることができるが、全体的な性能評価を誤解させる可能性がある。したがって、異なる量子計算機の性能を評価し比較する際には、研究者はこれらの要因を考慮に入れ、評価結果の客観性と公正性を確保する必要がある。量子計算のベンチマーク評価研究は、発展状況の評価、業界の発展の推進、理論と実践の応用を結ぶ上で重要な役割を果たしている。現在、国内外で量子計算のベンチマーク評価に関する研究が深まっており、成果を上げる一方で多くの課題にも直面している。今後、業界は評価体系を継続的に改善し、評価プランを更新し、評価基準を確立することで、量子計算機の実際の性能をより正確かつ包括的に示し、業界の進歩を促進する必要がある。 （四）量子 - 古典融合が焦点となり、技術体系アーキテクチャが重要である 量子計算技術産業は現在、活発に発展している段階にあるが、現在の量子計算機の操作と維持は依然として巨大な課題に直面しており、将来的な大規模商用化には理論的な優位性の証明から応用価値の実現へのギャップを越える必要がある。業界は次第に、単純な量子計算や古典計算ではすべての計算ニーズを満たすことが難しいことを認識し、両者を有機的に融合させてより強力な計算能力を形成する必要がある。この背景の中で、量子 - 古典融合計算は量子計算と古典計算を組み合わせ、両者の利点を十分に活用して複雑な問題を共同で解決することを目指している。 量子 - 古典融合計算は新しい計算モデルとして、二つの基本的な特徴を持つ。混合と協調である。混合とは、あるシステム内に量子計算と古典計算の両方を同時に含むことであり、異種計算能力を持つ混合計算を形成することである。量子計算機は汎用ゲート型量子計算機と専用量子計算機に分けられる。汎用ゲート型量子計算機は現在、超伝導、イオントラップ、中性原子、光量子、シリコン半導体などの多くの技術ルートが存在し、異なるルートは技術原理、性能指標、成熟度などの面で大きな差異がある。専用量子計算機は主に量子アニーラーとコヒーレントイジン機を含む。古典的なプロセッサは主に中央処理装置（CPU）と画像処理装置（GPU）を含む。異種計算能力の融合は、汎用ゲート型量子計算機と専用量子計算機の間の混合だけでなく、さまざまな量子計算アーキテクチャと各種古典計算アーキテクチャの混合も含む。協調とは、量子計算機が量子情報を処理する役割を担い、量子状態の準備や測定を行い、古典計算機は古典情報を処理する役割を担い、論理演算、浮動小数点演算、アルゴリズム分析や最適化などを行うことである。アルゴリズムやインターフェースを設計することで、量子計算部分と古典計算部分が相互に協力し、計算タスクを共同で完了することができる。量子計算機はデータの並列計算、行列計算、線形代数などの問題を解決するのに適しており、古典計算は論理演算、浮動小数点演算などの操作を得意としており、比較的完成されたプログラミング開発ツール、オペレーティングシステム、アルゴリズムライブラリを持っている。量子 - 古典融合計算の核心思想は、量子計算の利点を利用して特定の問題の解決を加速し、同時に古典計算の安定性と使いやすさを借りて計算の正確性と信頼性を確保することである。

初歩的な量子 - 古典融合計算技術体系アーキテクチャを提案する。図 15 に示すように、アプリケーション層、開発ツール層、アルゴリズム層、プログラミングフレームワーク層、タスクスケジューリング層、リソース管理層、物理リソース層などの 7 つの層に分けられる。アプリケーション層には量子 - 古典融合計算の典型的な応用分野が含まれ、量子金融、エネルギー材料、生物医薬、交通物流、情報通信などが含まれ、この層は主にパッケージ化されたソフトウェア、関数、またはカスタム開発の形式で業界ユーザーに計算サービスを提供する。開発ツール層は量子古典融合アルゴリズムの開発とデバッグのためのツールを提供し、Jupyter Notebook、WebIDE などが含まれる。アルゴリズム層はアプリケーション層に典型的な量子 - 古典融合アルゴリズムを提供し、代表的なアルゴリズムには変分量子固有値ソルバー（VQE）、量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）、量子機械学習（QML）、量子ニューラルネットワーク（QNN）などが含まれる。プログラミングフレームワーク層はアルゴリズム開発のための基本的なプログラミング言語とコンパイラツールを提供し、底層ハードウェアと上層アプリケーションソフトウェアに相互接続インターフェースを提供し、最終的に高級プログラム設計言語をハードウェア命令セットに変換し、底層ハードウェアに伝達する。タスクスケジューリング層は分解された量子タスクと古典タスクをスケジューリングし、さまざまな量子と古典の異種計算能力の間の協調を実現する。現在、主に異種並列スケジューリングとリモート並列スケジューリングの二つのタスクスケジューリング方式があり、前者は量子 - 古典システム間の低遅延通信を実現し、後者は相対的に容易な実現方式である。リソース管理層は各種物理機、仮想機、Docker コンテナ、トポロジーの登録、監視、スケジューリングなどの機能を実現する。物理リソース層は最下層であり、古典リソースと量子リソースに分かれ、古典リソースには各種古典的計算能力、ストレージ、運用基盤が含まれ、量子リソースにはさまざまな技術ルートの汎用ゲート型量子計算機、専用量子計算機、量子回路シミュレーターが含まれる。 技術の継続的な突破に伴い、テクノロジー企業は量子 - 古典融合計算の重要性を次第に認識し、関連研究の配置を競って行っている。国際的には、NVIDIA は GPU 加速の量子計算システム NVIDIA DGX Quantum を発表し、このシステムは NVIDIA Grace Hopper アーキテクチャのスーパーシップとオープンソースの量子 - 古典融合プログラミングモデル CUDA Quantum に基づいており、GPU と QPU 間の通信遅延をマイクロ秒レベルに低下させている。マイクロソフトはバッチ量子計算、インタラクティブ量子計算、統合量子計算、分散量子計算の四つの量子 - 古典融合モデルを提案し、徐々にリモート並列スケジューリングから異種並列モデルに移行している。アマゾンは Braket Hybrid Jobs ツールを発表し、量子 - 古典融合アルゴリズムの完全なホスティング編成を実現し、古典計算リソースと量子プロセッサのアクセス権を組み合わせ、同時に量子回路のパラメータ化コンパイルをサポートし、ループ反復に基づく量子 - 古典融合アルゴリズムの実行プロセスを最適化することができる。IBM はロードマップの中で、2025 年に量子計算センターのスーパーコンピュータをデモンストレーションし、量子プロセッサ、古典プロセッサ、量子通信ネットワーク、古典ネットワークなどのインフラを統合することを予測している。

国内では、中微達信が古典コンピュータと多路量子測定制御の融合計算測定制御ユニットを発表し、PCIe インターフェースに基づいて量子 - 古典測定制御命令間のミリ秒レベル