量子コンピュータの未来：最新技術と実用化への挑戦

サイエンス・冒険

はじめに

量子コンピュータは、量子力学の原理を利用した革新的な技術であり、従来のコンピュータでは不可能な計算を可能にすることで、近年、世界中で研究開発が活発化しています 1。2019年のGoogleによる量子超越性の発表以降、この分野への投資はさらに加速しています。本レポートでは、2022年から2025年の最新の研究論文や企業発表に基づき、量子コンピューティングの現状と実用化に向けた課題、そして将来展望について包括的に解説します。

技術的進展

主要な量子コンピュータアーキテクチャの現状と課題

量子コンピュータの実現には、様々な物理系が候補として挙げられていますが、それぞれに利点と課題が存在します。主要なアーキテクチャとしては、以下のものが挙げられます。

  • 超伝導量子ビット: 超伝導回路を用いて量子ビットを構成する方式です。Google、IBMなどが開発を牽引しており、比較的高い量子ビット数を達成しています 2。課題としては、極低温環境が必要なこと、量子ビットのデコヒーレンス時間が短いことなどが挙げられます 3。
  • トラップドイオン: 個々のイオンを電磁場によって捕捉し、その量子状態を操作する方式です。量子ビットのデコヒーレンス時間が長く、高い忠実度を達成できることが利点です 4。課題としては、量子ビット数の増加が難しいこと、イオンの運動状態の制御が複雑になることなどが挙げられます 5。
  • 光量子: 光子を用いて量子ビットを構成する方式です。ほぼ室温で動作可能であり、光通信との親和性が高いことが利点です 6。課題としては、量子ビットの生成・制御・測定が難しいこと、大規模な量子回路を構築することが難しいことなどが挙げられます 7。
  • トポロジカル量子ビット: マヨラナ粒子と呼ばれる特殊な粒子を用いて量子ビットを構成する方式です。環境ノイズに強く、安定した量子計算が可能になることが期待されています 8。課題としては、マヨラナ粒子の存在を実験的に確認することが難しいこと、量子ビットの制御技術が未成熟であることなどが挙げられます 8。

これらのアーキテクチャは、それぞれ異なる特性を持つため、用途に応じて最適な方式を選択することが重要です。

量子誤り訂正技術の進展と実用化への展望

量子コンピュータは、ノイズの影響を受けやすく、量子ビットの状態が容易に変化してしまうため、誤り訂正技術は実用化に不可欠です。主要な誤り訂正技術としては、表面コード、Shorコード、量子LDPC符号、多超立方体符号などが挙げられます。

  • 表面コード: 2次元格子状に配置された量子ビットを用いる誤り訂正符号です 10。比較的少ない量子ビット数で高い誤り訂正能力を実現できることが特徴です 11。Googleなどが積極的に研究開発を進めています。
  • Shorコード: 9つの物理量子ビットを用いて1つの論理量子ビットを構成する誤り訂正符号です 12。誤り訂正能力は高いものの、多くの量子ビットを必要とします。
  • 量子LDPC符号: 古典的な誤り訂正符号であるLDPC符号を量子系に拡張したものです。高い符号化率を達成できることが期待されています 13。IBMなどが研究開発を進めています 14。
  • 多超立方体符号: 理化学研究所が提案した、非常に符号化率の高い量子誤り訂正符号です 15。例えば、216個の物理量子ビットを用いて64個の論理量子ビットを符号化でき、符号化率を約30%と高くできます。この符号を用いることで、誤り耐性量子コンピュータに必要な物理量子ビット数を削減できる可能性があります。

これらの誤り訂正技術は、それぞれ異なる特性を持つため、量子コンピュータのアーキテクチャや用途に応じて最適な方式を選択することが重要です。

量子コンピュータのスケーラビリティ向上に関する研究とその成果

量子コンピュータの性能向上には、量子ビット数の増加が不可欠ですが、同時に量子ビットの制御や誤り訂正の複雑さも増大します。スケーラビリティ向上に向けた研究としては、以下のものが挙げられます。

  • モジュール化: 複数の小規模な量子プロセッサを接続して、大規模な量子コンピュータを構築する手法です 17。各モジュールを独立して制御することで、システム全体の複雑さを軽減できます。
  • 光接続: 光ファイバーを用いて量子ビットを接続する手法です 2。長距離接続が可能となり、モジュール化と組み合わせることでスケーラビリティ向上に貢献します。
  • 量子ビット仮想化: 複数の物理量子ビットを組み合わせて、1つの論理量子ビットを構成する手法です 18。誤り訂正能力を高め、量子コンピュータの安定性を向上させます。
  • ダイヤモンドカラーセンターを用いた量子ビットの大量生産技術: ダイヤモンド中の窒素-空孔中心を用いた量子ビットを、ナノスケールの光アンテナをチップ上に設置することで大量生産する技術です 17。これにより、大規模な量子ビットアレイの製造コストを削減できる可能性があります。
  • 量子ビットの入れ子構造: 量子ビットを入れ子構造にすることで、誤り耐性のある計算手順を構築する新しい仕組みです 19。この構造により、量子コンピュータの高効率性と高速性を両立できる可能性があります。

これらの研究成果は、量子コンピュータの実用化に向けた重要なステップとなります。

量子コンピュータと古典コンピュータのハイブリッド活用に関する研究事例と将来性

量子コンピュータは、全ての計算において古典コンピュータよりも優れているわけではありません。量子コンピュータと古典コンピュータの得意分野を組み合わせるハイブリッド活用が、実用化への近道と考えられています。研究事例としては、以下のものが挙げられます。

  • 量子古典ハイブリッドアルゴリズム: 量子コンピュータと古典コンピュータを協調させて動作させるアルゴリズムです 20。量子コンピュータの高速な計算能力と、古典コンピュータの汎用性を組み合わせることで、複雑な問題を効率的に解決できます。
  • 量子機械学習: 量子コンピュータを用いて機械学習アルゴリズムを高速化する研究です 21。大規模なデータ処理や、複雑なモデルの学習に有効とされています。
  • 量子化学シミュレーション: 量子コンピュータを用いて分子の性質をシミュレートする研究です 22。新薬開発や材料設計への応用が期待されています。
  • 古典コンピュータで量子コンピュータよりも高速な計算を可能にするアルゴリズム: ニューヨーク大学で開発された、特定の計算において古典コンピュータで量子コンピュータよりも高速かつ正確な計算を可能にするアルゴリズムです 23。量子コンピュータの優位性が必ずしも全ての計算で成り立つわけではないことを示唆しており、古典コンピュータと量子コンピュータのそれぞれの特性を理解した上で使い分けることの重要性を示しています。

これらの研究事例は、量子コンピュータと古典コンピュータのハイブリッド活用が、様々な分野で革新をもたらす可能性を示しています。

実用化に向けた課題とその解決策

ハードウェアの安定性（デコヒーレンス問題の克服）に向けた取り組みと進捗状況

量子ビットは、外部環境の影響を受けやすく、量子状態を長時間維持することが難しいという課題があります。これはデコヒーレンスと呼ばれ、量子コンピュータの実用化における大きな障壁となっています。デコヒーレンス問題の克服に向けた取り組みとしては、以下のものが挙げられます。

  • 量子ビットの材料・構造の改良: デコヒーレンスを引き起こす要因を抑制する材料や構造の開発。例えば、超伝導量子ビットでは、ジョセフソン接合の材料や形状を工夫することで、デコヒーレンス時間を延長する研究が行われています 3。
  • ノイズ抑制技術: 量子ビットに影響を与えるノイズを抑制する技術の開発。例えば、極低温環境や磁気シールドを用いることで、外部からのノイズを遮断する研究が行われています 2。
  • 量子誤り訂正: デコヒーレンスによって発生する誤りを訂正する技術の開発。表面コードや量子LDPC符号などの誤り訂正符号を用いることで、量子コンピュータの安定性を向上させる研究が行われています 11。

これらの取り組みによって、量子ビットのデコヒーレンス時間は年々向上しており、実用的な量子コンピュータの実現に近づいています 24。

量子アルゴリズムの最適化と応用分野の最新動向

量子コンピュータの性能を最大限に引き出すためには、量子アルゴリズムの最適化が不可欠です。最近の研究では、特定の問題に対して、従来のアルゴリズムよりも高速に解を算出できる量子アルゴリズムが開発されています 25。

量子アルゴリズムの高速性

量子アルゴリズムは、量子力学の原理を利用することで、従来のアルゴリズムでは不可能な計算を可能にするだけでなく、特定のタスクにおいて計算時間を大幅に短縮できる可能性を秘めています。例えば、データ量が100倍になった場合、従来のアルゴリズムでは計算時間も100倍必要になりますが、量子アルゴリズムでは10倍程度で済む場合があります 26。さらに、量子TCAや量子SBMといったアルゴリズムでは、データ量が1000倍になっても計算時間の増加は約3倍程度に抑えられる可能性があります。

主な応用分野としては、以下のものが挙げられます。

  • 量子機械学習: 量子コンピュータを用いた機械学習アルゴリズムの開発。画像認識、自然言語処理、創薬など、様々な分野への応用が期待されています 27。
  • 量子化学シミュレーション: 量子コンピュータを用いた分子シミュレーション。新薬開発、材料設計、触媒反応の解析などへの応用が期待されています 29。
  • 量子金融: 量子コンピュータを用いた金融商品の価格付け、ポートフォリオ最適化、リスク管理などへの応用 31。
  • 量子最適化: 量子コンピュータを用いた組合せ最適化問題の解決。物流、交通、スケジューリングなど、様々な分野への応用が期待されています 1。

これらの応用分野において、量子アルゴリズムの開発と最適化が、量子コンピュータの実用化を加速すると期待されています。

量子超越性の進展とその評価に関する議論

量子超越性とは、量子コンピュータが古典コンピュータでは現実的な時間で解けない問題を解くことができることを示す概念です。2019年にGoogleが、53量子ビットのプロセッサ「Sycamore」を用いて、ランダムな量子回路のサンプリング問題において量子超越性を達成したと発表し 34、大きな話題となりました。Sycamoreは、スーパーコンピュータで約1万年かかるタスクを、わずか200秒で処理したと報告されています 36。しかし、この発表に対しては、IBMなどから、古典コンピュータのアルゴリズムを改良することで、同じ問題をより短時間で解ける可能性があるという反論があり 36、量子超越性の評価基準やその意義については議論が続いています。

その後の研究では、中国科学技術大学が、光量子コンピュータを用いて量子超越性を実証したと発表するなど 4、複数の研究グループが異なるアプローチで量子超越性を達成しています。

今後の研究開発によって、より明確な量子超越性の評価基準が確立され、その意義が広く認められることが期待されます。

産業応用に向けたロードマップと、その実現に向けた課題と解決策

量子コンピュータの実用化には、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズム、人材育成など、様々な要素が関わっています。産業応用に向けたロードマップとしては、以下の3つの段階が考えられます 37。

  1. NISQ時代 (～2030年): ノイズのある中規模量子コンピュータ (Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer) が利用可能な時代。限定的な問題に対して、量子コンピュータが古典コンピュータを凌駕する性能を発揮します。
  2. 広範囲な量子優位性時代 (2030年～2040年): 誤り訂正技術が確立され、より大規模で安定した量子コンピュータが利用可能になる時代。様々な分野で、量子コンピュータが古典コンピュータを凌駕する性能を発揮します。
  3. 完全な誤り耐性時代 (2040年～): 完全に誤り耐性のある量子コンピュータが実現する時代。量子コンピュータが社会に広く普及し、様々な分野で革新をもたらします。

これらの段階を実現するためには、以下の課題を解決する必要があります。

  • ハードウェアの安定性向上: デコヒーレンス時間の延長、量子ビット数の増加、量子ビットの制御精度の向上など。
  • 量子アルゴリズムの開発と最適化: 様々な問題に対する効率的な量子アルゴリズムの開発、既存のアルゴリズムの最適化など。
  • ソフトウェア開発環境の整備: 量子コンピュータのプログラミング言語、開発ツール、シミュレータなどの開発。
  • 人材育成: 量子コンピュータの開発、運用、活用に必要な人材の育成。

これらの課題を解決することで、量子コンピュータの実用化を加速し、社会に貢献することが期待されます。

企業・研究機関の動向

超伝導量子コンピュータ

  • Google: 超伝導量子ビットを用いた量子コンピュータの開発で先行しています。2019年には、量子超越性を実証したと発表しました 34。最新の量子チップ「Willow」では、格子状に量子ビットを配置することでエラー訂正能力を高める、表面符号と呼ばれる技術を採用し 38、エラー訂正技術の向上に注力しています。また、専用 の製造施設を設立し、量子コンピュータの研究開発を加速させています 39。
  • IBM: 超伝導量子ビットを用いた量子コンピュータの開発で、Googleと並んで先行しています。2021年には、127量子ビットのプロセッサ「Eagle」を発表し 40、世界で初めて100量子ビットを超えるゲート型量子コンピュータを公開しました。2025年には、4,000量子ビット超のプロセッサ「Flamingo」の実現を目指しており 41、複数チップを接続することで大規模化を図る計画です。また、量子コンピュータと古典コンピュータを統合した「量子中心のスーパーコンピューティング」を提唱し 42、次世代の量子コンピューティング・アーキテクチャーの開発を進めています。
  • 富士通: 超伝導方式で数百量子ビットを目指す量子コンピュータを開発中で、産総研のG-QuATプロジェクトに採用されています 2。
  • 理化学研究所: 2023年に64量子ビットの超伝導型量子コンピュータ「叡」を公開しました 43。「叡」はクラウド経由で利用可能であり、国内の量子コンピュータ研究の進展に貢献しています。

イオントラップ量子コンピュータ

  • Quantinuum: イオントラップ型量子コンピュータ「黎明」を開発し、理化学研究所に設置しました 44。「黎明」は量子ビットを物理的に移動させる独自のアーキテクチャを採用しており、物理や化学分野などでの応用が期待されています。Microsoftと共同で、エラー率を1/800にまで低減させた論理量子ビットの実証実験に成功しています 45。
  • IonQ: イオントラップ型量子コンピュータを開発し、Azure Quantumで利用可能となっています 46。世界で最も強力な量子コンピュータを開発したと主張しており、商用環境での利用も進んでいます 47。

光量子コンピュータ

  • 東京大学古澤明研究室: 光量子コンピュータの研究開発をリードしています。2023年には3個の光パルスで計算ができるプラットフォームを実現しました 6。2024年には、単一光パルスを用いたボソニック量子ビットを実現し 43、超高速光通信技術を融合することで、100GHz帯域の超高速量子コンピュータの実現を目指しています。
  • NTT: 東京大学と共同で、光量子コンピュータの研究開発を進めています。世界で初めて量子性の強い光パルスを導入した光量子計算プラットフォームを実現しました 6。
  • 理化学研究所: 光方式による新型量子コンピュータを開発し、クラウドシステムから利用可能にしています 48。時間分割多重と測定誘起型の手法を組み合わせることで、大規模かつ効率的な量子コンピュータを実現しています。

中性原子量子コンピュータ

  • QuEra Computing: 中性原子を用いた量子コンピュータを開発し、Amazon Braketで利用可能となっています 49。最大256量子ビットのシステムを開発しており、量子シミュレーションに特化したアプリケーションに利用されています。
  • ColdQuanta: 中性原子を用いた量子コンピュータを開発しています。100量子ビットのシステムを開発し、クラウドサービスとして提供しています。

シリコン量子ドット量子コンピュータ

  • Intel: シリコン量子ドット方式の量子コンピュータを開発しています。12量子ビットのチップ「Tunnel Falls」を発表し 50、研究施設に提供しています。また、量子技術の産業化に向けた連携を強化するため、産総研と研究協力覚書を締結しました 51。

量子アニーリング量子コンピュータ

  • D-Wave: 量子アニーリング方式の量子コンピュータを開発・販売しています。最新のプロセッサ「Advantage2」は、4,400量子ビット以上を搭載しています 52。AIと量子コンピュータを活用した創薬技術の開発を目指した共同プロジェクトを発表するなど 53、産業応用にも力を入れています。

量子クラウドコンピューティングの進展と、主要なサービスプロバイダーの動向

量子コンピュータは、高価で特殊な環境が必要となるため、クラウドコンピューティングによる提供が主流となっています。主要なサービスプロバイダーとしては、以下の企業が挙げられます。

  • Amazon Braket: Amazonが提供する量子コンピューティングサービス。D-Wave、IonQ、Rigetti、QuEra Computingなどの量子コンピュータやシミュレータを利用可能です 49。
  • Azure Quantum: Microsoftが提供する量子コンピューティングサービス。IonQ、Quantinuum、Rigettiなどの量子コンピュータやシミュレータを利用可能です 46。
  • IBM Quantum Network: IBMが提供する量子コンピューティングプラットフォーム。IBMの量子コンピュータやシミュレータを利用可能です 54。

これらのサービスプロバイダーは、量子コンピュータへのアクセス手段を提供するだけでなく、量子アルゴリズムの開発や人材育成などの支援も行っています。

主要大学や研究機関（MIT、Caltech、ETH Zurichなど）の最新研究成果と、注目すべき研究者

  • MIT: 量子誤り訂正技術、量子アルゴリズムの開発、量子コンピュータのアーキテクチャ研究など、幅広い分野で研究開発を推進しています 10。ノイズのあるリンクで接続された誤り訂正された量子ビットのフォールトトレラントな接続方式や、時間ダイナミクスを利用した表面コード回路のハードウェア要件の緩和など、量子コンピュータの安定性とスケーラビリティ向上に関する研究成果を挙げています。
  • Caltech: 量子コンピュータのエラー率測定、量子シミュレーション、量子情報処理など、基礎研究から応用研究まで幅広く取り組んでいます 55。60量子ビットの量子シミュレータのエラー率を完全にシミュレートすることなく測定する新しい方法を開発するなど、量子コンピュータの性能評価に関する研究成果を挙げています。
  • ETH Zurich: トラップドイオン量子コンピュータ、量子誤り訂正、量子アルゴリズムの開発など、量子コンピューティングの基盤技術に関する研究で知られています 56。位相推定を用いたGKPエラー訂正と量子ゲートキャリブレーションに関する研究成果を挙げています。
  • NICT: 量子インターネットを支える量子ノードでの量子情報処理に関する研究で成果を挙げています 57。量子コンピュータで実行する最適シーケンスを生成する新しいコンパイル手法を開発し、量子インターネットの実現に貢献することが期待されています。
  • 大阪大学: 量子マルチプログラミング機能を開発し、クラウドサービスで提供しています 58。これは、複数の量子プログラムを並列実行することを可能にする技術であり、量子コンピュータの利用効率向上に貢献することが期待されています。

実用化された場合の産業・経済への影響

量子金融（ポートフォリオ最適化、リスク分析）における量子コンピュータの活用可能性と、その影響

量子コンピュータは、金融分野において、ポートフォリオ最適化やリスク分析などに活用できる可能性があります 59。従来のコンピュータでは計算が困難であった複雑な金融モデルを、量子アルゴリズムを用いることで効率的に解析できるようになると期待されています 60。例えば、多数の資産からなるポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、収益を最大化する最適な資産配分を、量子コンピュータを用いて計算することが可能になります 31。また、金融市場の変動をより正確に予測することで、リスク管理の精度向上にも貢献すると考えられています 61。

製薬・化学業界（新材料設計、分子シミュレーション）における量子コンピュータの活用可能性と、その影響

量子コンピュータは、製薬・化学業界において、新材料設計や分子シミュレーションに活用できる可能性があります 1。従来のコンピュータでは計算が困難であった複雑な分子構造や化学反応を、量子コンピュータを用いることで正確にシミュレートできるようになると期待されています 62。これにより、新薬開発の効率化、新材料の発見、触媒反応の解析などが加速すると考えられています 63。例えば、量子コンピュータを用いてタンパク質の構造を解析することで、新薬の候補となる化合物を効率的に探索することが可能になります 64。また、量子コンピュータを用いて材料の特性をシミュレートすることで、より高性能な材料の設計が可能になります 22。

AI・機械学習への影響（量子AI）と、その将来性

量子コンピュータは、AI・機械学習分野においても大きな影響を与える可能性があります。量子コンピュータを用いることで、従来のコンピュータでは処理が困難であった大規模なデータセットを効率的に処理できるようになると期待されています 66。また、量子アルゴリズムを用いることで、従来の機械学習アルゴリズムよりも高速に学習できる可能性も示唆されています 25。量子AIは、画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々なAI分野で性能向上に貢献すると考えられています 67。

量子暗号とサイバーセキュリティの進化と、社会への影響

量子コンピュータは、現在の暗号技術を脅かす可能性も秘めています。特に、公開鍵暗号は、量子コンピュータによって解読される可能性が指摘されています 68。しかし、量子コンピュータを利用した新しい暗号技術である量子暗号も開発が進められています 69。量子暗号は、量子力学の原理に基づいており、理論上、解読が不可能な暗号通信を実現することができます 70。量子暗号は、金融、医療、政府機関など、機密性の高い情報を扱う分野で、安全な通信手段として活用されると期待されています 71。

量子暗号技術の標準化も進められています。米国国立標準技術研究所 (NIST) は、2024年8月に、ポスト量子暗号 (PQC) の3つの最終標準「ML-KEM」「ML-DSA」「SLH-DSA」をリリースしました 72。PQCは、量子コンピュータによる攻撃にも耐えうる暗号技術であり、今後のサイバーセキュリティ対策において重要な役割を果たすと期待されています。

結論

量子コンピューティングは、近年、急速な進歩を遂げており、実用化に向けた取り組みが加速しています。ハードウェアの安定性向上、量子アルゴリズムの開発、ソフトウェア開発環境の整備、人材育成など、解決すべき課題は残されていますが、量子コンピュータは、将来的に、様々な分野で革新をもたらす可能性を秘めています。金融、製薬・化学、AI・機械学習、サイバーセキュリティなど、多くの分野で、量子コンピュータの活用が期待されており、今後の動向に注目が集まります。

量子コンピュータの実用化を加速し、社会に貢献するためには、以下の研究開発が重要となります。

  • ハードウェア:
  • 新材料の開発: より効率的な電気光学変換を実現するための新材料研究 2。
  • システムアーキテクチャの最適化: モジュール化を前提とした新しい量子コンピュータアーキテクチャの設計 2。
  • エラー訂正アルゴリズムの改良: 光学的読み出しに特化したエラー訂正手法の開発 2。
  • 量子ビットのデコヒーレンス時間の延長: 量子ビットの材料・構造の改良、ノイズ抑制技術の開発など 73。
  • 量子ビット数の増加: 大規模集積化技術の開発、モジュール化、光接続などの技術開発 17。
  • ソフトウェア:
  • 量子アルゴリズムの開発と最適化: 様々な問題に対する効率的な量子アルゴリズムの開発、既存のアルゴリズムの最適化 74。
  • 量子コンピュータのプログラミング言語、開発ツール、シミュレータなどの開発: 量子ソフトウェア開発環境の整備 38。
  • 人材育成:
  • 量子コンピュータの開発、運用、活用に必要な人材の育成: 大学や研究機関における教育プログラムの開発、企業における人材育成プログラムの開発など。

量子コンピュータが社会に普及した未来社会では、創薬、材料科学、金融、AIなど、様々な分野で飛躍的な進歩が期待されます。新薬や新材料の開発が加速し、病気の治療や環境問題の解決に貢献するでしょう。また、金融市場の予測精度が向上し、より効率的な投資が可能になるでしょう。さらに、AIはより高度な知能を獲得し、人間の生活を様々な面で支援するでしょう。

しかし、量子コンピュータの発展は、同時に倫理的な問題や社会的な課題も提起します。量子コンピュータによって雇用が失われる可能性、格差が拡大する可能性、プライバシーが侵害される可能性など、負の側面も考慮する必要があります。量子コンピュータ技術の進歩と並行して、これらの課題に対する議論を進め、社会全体で量子コンピュータの倫理的な利用について考えていくことが重要です。

引用文献

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30. Publications – 論文一覧 | HPCシステムズ・計算化学ソリューション, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.hpc.co.jp/chem/library/publications/

31. 世界初、計算困難な2次離散最適化に基づく高度な株式取引戦略を量子インスパイアード計算機「シミュレーテッド分岐マシン」を用いて執行するシステムを実証 – 東芝, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc/rd/topics/23/2312-03.html

32. フェルミオン型量子近似最適化アルゴリズム(FQAOA)のご紹介 – Fintan, 2月 26, 2025にアクセス、 https://fintan.jp/page/7021/

33. 早稲田大学、組み合わせ最適化問題に対する新しい量子アルゴリズムを開発, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.qbm.news/post/waseda-u-researchers-reports-new-quantum-algorithm-for-speeding-optimization

34. Googleが量子超越を達成 -新たな時代の幕開けへ（前編） – Qmedia, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.qmedia.jp/google-supremacy-1/

35. 量子コンピュータを用いた量子超越実験で示されたこと – 日本物理学会, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.jps.or.jp/books/gakkaishi/2020/03/75-03_128topics.pdf

36. Googleが世界で初めて実証した「量子超越性」にIBMが反論、量子コンピューターはシミュレートできるのか？ – GIGAZINE, 2月 26, 2025にアクセス、 https://gigazine.net/news/20191024-google-ibm-quantum-computing/

37. 量子コンピュータ ～2030年に向けたロードマップ – Nomura Research Institute (NRI), 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.nri.com/content/900032378.pdf

38. 「量子コンピュータの進化とトレンド」2024年の総括、米国・中国・日本との比較、グリッドは世界初の挑戦をスタート – ロボスタ, 2月 26, 2025にアクセス、 https://robotstart.info/2025/02/20/grid-quantum-trend2024.html

39. Googleの量子チップ『Willow』が未来を変える！ – YouTube, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=Ej3suezOvdI

40. IBM 量子コンピュータの最新状況 ～日本上陸とその意義、127量子ビットプロセッサ、開発ロードマップ、量子コンピュータの性能指標 – アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.imagazine.co.jp/tec-j-ibmq-latest-topics/

41. 2025年に4000量子ビット超を目指す–日本IBMが示す量子プロセッサーの行程表と意義, 2月 26, 2025にアクセス、 https://japan.zdnet.com/article/35189739/

42. 量子ロードマップ | IBM ソリューション ブログ, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/quantum-roadmap/

43. 量子コンピュータの現在地とこれから – note, 2月 26, 2025にアクセス、 https://note.com/ipsj/n/nb08bcf269094

44. 理研、量子コンピュータ「黎明」を本格稼働。富岳と連携し科学研究の新境地へ – PC Watch, 2月 26, 2025にアクセス、 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1662570.html

45. 2024年総まとめ：量子コンピューターの飛躍とAIで進化するマイクロソフト｜daka | AI – note, 2月 26, 2025にアクセス、 https://note.com/daka1/n/n082742f79a86

46. Azure Quantum で科学的発見を加速 – News Center Japan, 2月 26, 2025にアクセス、 https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/06/23/230623-accelerating-scientific-discovery-with-azure-quantum/

47. 5 年の量子コンピューティング企業ベスト 2023 – Securities.io, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.securities.io/ja/companies-in-quantum-computing/

48. 新方式の量子コンピュータを実現 – 理化学研究所, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.riken.jp/pr/news/2024/20241108_2/index.html

49. Amazon Braket (量子コンピューティングの深堀と実験) – AWS, 2月 26, 2025にアクセス、 https://aws.amazon.com/jp/braket/

50. インテル、12量子ビットチップを発表–研究施設に提供へ – ZDNET Japan, 2月 26, 2025にアクセス、 https://japan.zdnet.com/article/35205310/

51. 産総研とIntel、MOU締結でシリコン量子コンピュータの産業化に向けた連携を強化, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.aist.go.jp/aist_j/news/au20250206.html

52. D-Wave, 2月 26, 2025にアクセス、 https://dwavejapan.com/

53. 日本たばこ産業と D-Wave、AIと量子コンピュータを活用した革新的な創薬技術の開発を目指した共同プロジェクトを発表, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.businesswire.com/news/home/20241001604707/ja/

54. D-Wave 1,200量子ビットの量子コンピュータを発表 | Data Center Café – データセンターカフェ, 2月 26, 2025にアクセス、 https://cafe-dc.com/hpc/d-wave-announces-1200-qubit-quantum-computer/

55. 量子コンピューターの働きを検証する(Verifying the Work of Quantum Computers), 2月 26, 2025にアクセス、 https://tiisys.com/blog/2024/03/21/post-134997/

56. PhD Theses – Trapped Ion Quantum Information Group – ETH Zürich, 2月 26, 2025にアクセス、 https://tiqi.ethz.ch/publications-and-awards/phd-theses.html

57. 量子コンピュータのコンパイラ高速化技術を開発｜2024年 – NICT, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.nict.go.jp/press/2024/05/09-1.html

58. 量子プログラムを並列実行して高速化！ 阪大の量子コンピュータ・クラウドサービスで提供開始, 2月 26, 2025にアクセス、 https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2024/20241015_2

59. 金融サービスにおける量子： 未来は今 – D-Wave, 2月 26, 2025にアクセス、 https://dwavejapan.com/app/uploads/2024/07/dwave_finance_overview_v5-FinalJapanese.pdf

60. 7-3. HHLアルゴリズムを用いたポートフォリオ最適化 – Quantum Native Dojo!, 2月 26, 2025にアクセス、 https://dojo.qulacs.org/ja/latest/notebooks/7.3_application_of_HHL_algorithm.html

61. ホーム : 日本銀行 Bank of Japan, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.boj.or.jp/

62. 量子コンピュータのシミュレーション性能を劇的に向上させる「蒸留」限界を突破！-物理現象の局所化による情報の遮断を活用- | ニュースリリース | NTT, 2月 26, 2025にアクセス、 https://group.ntt/jp/newsrelease/2024/08/23/240823a.html

63. 冷却原子型・量子シミュレータで原子の「電子状態」と「運動状態」の間の量子もつれを観測することに成功（大森賢治グループら） – お知らせ, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.ims.ac.jp/news/2024/09/0902.html

64. 論文一覧 | Quemix Inc. | 量子コンピュータ系ベンチャー企業 | 東京都中央区, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.quemix.com/publication

65. 量子コンピューティングと材料科学の未来【後編】量子マテリアルと量子アルゴリズム – SCSK TECH, 2月 26, 2025にアクセス、 https://tech.scsk.jp/n/ne7e6c933d9f6

66. 【論文瞬読】実践者向け！LLM量子化の完全ガイド：精度99%維持のトレードオフ戦略｜AI Nest, 2月 26, 2025にアクセス、 https://note.com/ainest/n/n94817b54d551

67. SQAI – Center of Innovation for Sustainable Quantum AI, 2月 26, 2025にアクセス、 https://sqai.jp/

68. サイバーリスク：量子コンピュータとサイバーセキュリティ – WTW, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.wtwco.com/ja-jp/insights/2023/03/quantum-computers-and-cyber-security

69. 1409次元の次世代暗号を世界で初めて解読、 耐量子暗号の実用化に向け前進, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.kddi-research.jp/newsrelease/2023/122601.html

70. 量子のもつれを用いて解読不可能な暗号を作る | 沖縄科学技術大学院大学（OIST）, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.oist.jp/ja/news-center/news/2024/5/29/using-entangled-particles-create-unbreakable-encryption

71. 2022年ノーベル物理学賞「量子もつれ」とは – 産総研, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20230308.html

72. アメリカ国立標準技術研究所が3つのポスト量子暗号の最終標準「ML-KEM」「ML-DSA」「SLH-DSA」をリリース – GIGAZINE, 2月 26, 2025にアクセス、 https://gigazine.net/news/20240814-nist-releases-post-quantum-encryption-standards/

73. 固体量子ビットにおけるデコヒーレンスの克服と量子誤り訂正コードの開発, 2月 26, 2025にアクセス、 https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-14540346/

74. 量子計算による最適化アルゴリズム～QAOA～｜NTTデータ数理システム – MSIISM, 2月 26, 2025にアクセス、 https://www.msiism.jp/article/quantum-approximate-optimization-algorithm.html

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