エグゼクティブサマリー
- 量子コンピューティングは量子力学を活用して、従来のコンピュータやスーパーコンピュータでは不可能な方法で情報を処理します。特に物理システムや化学システムのシミュレーションにおいて大きな利点があります。
- 量子コンピューティングの研究においては、学術論文の数が特許数を大幅に上回っています。しかし、近年特許が急増しており、特に超伝導量子ビットやスピン量子ビットの技術分野で商業活動が加速していることがうかがえます。
- 量子ビットに使用される材料は、シリコン単体、III-V族半導体、ダイヤモンド、アルミニウム、希土類金属など多岐にわたります。
- 量子ハードウェアは、実験室でのプロトタイプから初期の商用プラットフォームやクラウドアクセス可能なプラットフォームへと移行しており、世界の量子コンピューティング市場は2030年までに40億ドル規模に達すると予測されています。
量子コンピューティングは量子力学の原理を応用しており、従来のコンピューティングよりもはるかに強力で、より複雑な問題を解決できます。このコンピューティング形式は特に物理システムのモデリングに適しており、化学や材料科学の分野で価値を発揮します。
量子コンピュータは、何十億もの候補をシミュレーションすることで創薬を劇的に変える可能性を秘めており、病気の治療に貢献します。また、室温超伝導のような特定の特性を持つ新しい材料候補をスクリーニングすることも可能です。さらには、世界中の気象モデルを瞬時に計算し、既存の予報を過去のものにする可能性さえあります。量子コンピューティングはどのようにしてこれらを実現するのでしょうか。その答えは、一般的な「古典的コンピューティング」との違いにあります。
私たちがノートパソコンやスマートフォンで利用しているコンピューティングは、0または1という明確なバイナリ状態で存在するビットを備えたチップを使用しています。スーパーコンピュータは、これらの状態を並列に積み重ねて大量のデータを処理するもので、データセンターなどで使用されています。
量子コンピューティングでは、量子ビット（qubit）が0、1、あるいはその両方の状態（重ね合わせ）で存在できます（図1参照）。これらは量子プロセッサ（QPU）と呼ばれるチップ内で動作します。これにより、多くの可能な解決策を同時に探索することが可能になります。古典的コンピューティングとは異なり、量子コンピューティングは進化し続ける技術と概念の複雑な分野であり、どのタイプの量子ビットが最適かという「勝者」はまだ決まっていません。
量子コンピューティングは長年議論され、理論化されてきました。この分野はまだ初期段階にありますが、研究機関や民間企業全体で技術が拡大しています。私たちは、科学情報の人間によるキュレーションとしては世界最大規模のデータベースであるCAS Content CollectionTMを分析し、過去25年間の量子コンピューティングの発展状況を調査しました（図2参照）。
調査の結果、特許よりも学術論文が圧倒的に多いことがわかりました。しかし、近年特許が急増し始めており、今後数年間でさらなる飛躍が期待されます。量子コンピューティングの仕組みと、どのような材料がこの進歩を可能にしているのかを見ていきましょう。
量子コンピューティングの手法
量子コンピューティングにはいくつかの異なるアプローチがあり、それぞれに独自の手法と用途があります。これらの手法は、使用される量子ビットの種類を決定する上で重要な役割を果たします。
- ゲートベース量子コンピューティングは、ユニバーサル量子コンピューティングとも呼ばれ、最も広く追求されている手法です。本質的には、量子ビットに対する一連の命令やレシピのようなものです。実際には、ゲートとは、精密に制御された物理信号を通じて量子ビットの状態を変換するユニタリ演算のことです。半導体スピン量子ビットはマイクロ波電磁パルスを用いて制御され、トラップイオン量子ビットは通常、精密に調整されたレーザービームを用いて制御されます。これらの制御信号が量子ゲートを実装し、計算を可能にします。ゲートや信号が量子ビットを操作することで、問題を解決するための計算が実行されます。
- 断熱型量子コンピューティングは、計算中ずっとシステムを基底状態に保つ、より制御されたプロセスに従います。これは最適化問題や、長時間の計算における量子コヒーレンスの維持に利点をもたらします。
- 対照的に、量子アニーリングは、量子ビットを高エネルギーの重ね合わせ状態から開始し、システムを徐々にエネルギーの低い基底状態（最適解）へと向かわせるという異なるアプローチをとります。この手法は組合せ最適化問題、スケジューリング、機械学習タスクに有効ですが、ゲートベースの論理演算ほどの汎用性はありません。システムを重ね合わせ状態から開始する利点は、「量子トンネル効果」と呼ばれる別の現象を利用できることにあります。これにより、古典的な手法では到達不可能な状態にシステムがアクセスできるようになります。その結果、システムは広範な重ね合わせ状態にアクセスでき、真のエネルギー最小値を見つける可能性が高まります。
- 測定ベース量子コンピューティングは、すべての量子ビットを高度にエンタングルしたリソース状態（クラスター状態など）にして開始しますが、その後、特定の量子ビットを測定します。この最初の測定が他のすべての量子ビットに反応を引き起こし、次に測定すべき量子ビットを決定する助けとなります。量子ビットの測定は、すべてが測定されるまで順次行われます。一見奇妙に思えるかもしれませんが、統計的な問題や量子特性の問題など、特定の種類の計算には理想的です。
- 確率的計算では、開始時に量子ビットの全セットを動作させ、最終的な結果を得る必要があります。
- 複雑な量子干渉計算では、特定のシステム上で多くの干渉が同時に発生し、それらがすべて相互作用しています。これらはすべて連動して反応するため、順次計算することは不可能であり、測定ベースのアプローチが最適です。
- 最後に、トポロジカル量子コンピューティングは、エニオンと呼ばれるエキゾチックな粒子とトポロジカル特性（表面および構造的特性）を活用して、本質的にエラー耐性のある量子状態を作り出す、新たなフロンティアです。エニオンは二次元システムのみに存在する準粒子の一種であり、表面上で操作するのに理想的な粒子です。実用的なデバイスとして最も有望なエニオンはマヨラナゼロモード（MZM）と呼ばれます。他の形式の量子コンピューティングとは異なり、これらのトポロジカルなエニオン状態は局所的なノイズやデコヒーレンスに対して本質的に耐性が高く、組み込みのエラー抑制機能を備えています。
量子ビットの種類
超伝導量子ビットは最も汎用性が高く、複数の量子コンピューティング手法に対応しています。これらは、非線形性を提供する回路の一種であるジョセフソン接合を用いて、低温下で電気抵抗ゼロで導電し、離散的かつ制御可能な量子状態を実現します。
高速なゲート操作と強力な結合により、ゲートベースの量子コンピューティングに優れています。超伝導量子ビットの2つの特定のサブクラスには、IBM、Google、Rigettiが一般的に使用しているシャントコンデンサ付きジョセフソン接合の「トランスモン量子ビット」と、磁束によって制御されるジョセフソン接合の「磁束量子ビット」があります。トランスモン量子ビットは、最適化問題に必要なエネルギー地形を容易に作成できるため、D-Waveの量子アニーラでも利用されています。
どちらのタイプの超伝導量子ビットにも異なる利点があります。例えば、トランスモンはノイズ感度が低く製造の拡張性に優れており、磁束量子ビットは高い調整可能性と明確に分離されたエネルギー準位を備えています。超伝導システムは、断熱型量子コンピューティングにも適しています。
トラップイオン量子ビットは、優れたコヒーレンス時間と高忠実度の演算を提供するため、ゲートベースの量子コンピューティングに適しています。これらの量子ビットは電磁場を用いて空間に浮遊させたイオンであり、その量子状態を制御・操作することが可能です。IonQやHoneywellといった企業は、ユニバーサル量子コンピューティングにトラップイオンを活用しており、原子を量子ビットとして使用するため、特に原子や分子システムの量子シミュレーションに優れています。
光量子ビットは、室温でもコヒーレンスを維持し、容易に測定可能な個々の光子に情報がエンコードされるため、測定ベースの量子コンピューティングに特化した位置付けにあります。XanaduやPsiQuantumといった企業が光学的アプローチに注力しています。
量子ドットやその他の固体システムにおけるスピン量子ビットは、ゲートベースの量子コンピューティングにおいて重要性を増しており、Intelなどがシリコンスピン量子ビットに多額の投資を行っています。これらのシステムは、量子ビット自体がスピンであるため、材料科学の用途に適しています。従来の製造技術との互換性があるため、拡張可能な量子プロセッサとして有望ですが、現在は制御とコヒーレンスの面で課題に直面しています。
トポロジカル量子ビットは、ゲートベースの量子コンピューティングにおけるフォールトトレランスを目的とした高度に専門的なアプローチです。Microsoftの「Majorana 1」チップを用いたアプローチは、電子の数を1の差まで正確にカウントする複雑な計数手法であり、その差が古典的な計算における0または1に相当します。これは、超伝導ナノワイヤから生成された量子状態をチップに埋め込まれた量子ドットの状態と結合させ、その状態をマイクロ波で読み取ることで実現されます。その波にはナノワイヤの量子状態の痕跡が含まれています。現在までにトポロジカルチップを実現したのはMicrosoftのみですが、達成までに約40年を要しました。
量子コンピューティングの手法と量子ビットの種類は密接に関連しており、各企業がどのようなアプローチで独自の量子コンピュータを開発しているかを確認できます（図3を参照）。
また、CAS Content Collectionにおける5つの主要な量子ビットに関する研究も調査しました。世界中の化学および関連科学データを集約したCAS SciFinder®を使用し、超伝導量子ビットとスピン量子ビットに関する論文が著しく増加していることを確認しました（図4を参照）。
残る3種類の量子ビット（光量子ビット、イオントラップ型、トポロジカル型）は、論文発表数が比較的少ないニッチな研究分野です。全体的な傾向として、これまでの量子コンピューティング研究は超伝導量子ビットとスピン量子ビットが主流でしたが、マイクロソフトによる近年の開発動向により、今後数年間でトポロジカル型のトレンドが変化する可能性があります。
図4に示す論文発表の傾向は、世界中の化学および関連科学データを集約するCAS SciFinderを使用して分析しました。同様の傾向を調査する研究者は、AIを活用した検索機能を利用することで、特定の研究分野におけるパターンを特定できます。
量子ビットにはどのような材料が使われているのでしょうか？
量子ビットの材料を分析し、主要な物質をクラス別に分類しました（図5Aを参照）。元素シリコン（Si）およびシリコン合金（Ge,Si）は、基板、ヘテロ構造層、半導体インターコネクト、およびシリコンベースの量子ドットとしての有用性から、各クラスで最も多くの文献数を持つ主要材料となっています。
アルミニウムも、超伝導量子ビット研究の拡大に伴い広く普及しています。例えば、Googleの従来のSycamore量子チップやマイクロソフトのMajorana 1チップでは、超伝導体として使用されています。
その他にも多くの無機材料が存在し、特にIII-V族半導体（周期表の13族と15族）が挙げられます。これにはガリウムヒ素、アルミニウムガリウムヒ素、インジウムヒ素、ガリウムインジウムヒ素などが含まれます。これらのヒ素化合物は、特定のエネルギーを持つ光子を単一で生成する能力に優れており、単一光子源とも呼ばれます。この特性により、光量子ビット、特に量子ドットベースの光量子ビットにおいて有用です。最近では、スピン量子ドット量子ビットへの応用も進んでいます。
ダイヤモンドは炭素の同素体であり、そのユニークな構造から文献で頻繁に取り上げられています。核物理学の観点から見ると、炭素原子は変形しない固体格子内に配置されており、特定の金属や同位体を置換することで、ダイヤモンドは量子ビット研究のモデル基板として機能します。
文献にポリマーが登場することは意外に思われるかもしれませんが、これらは量子ビットの構成要素ではなく、主に筐体用です。ポリマーには不純物や固体欠陥が多く、商用QPUの量子ビットとして使用することはできません。しかし、ポリメタクリル酸メチル（PMMA）は透明で割れにくいプラスチックとして、ポリテトラフルオロエチレン（PTFE）はその化学的・機械的耐性から広く利用されています。
また、分析の結果、非常に高価で希少な金属である希土類金属（REM）の存在も明らかになりました。これらは、従来のコンピュータチップのメモリコンポーネントや、マイクから高度な画像診断装置まで幅広い用途の磁石など、多くのマイクロエレクトロニクス技術において不可欠な存在です。
REMとその相対的な含有量を、特許およびジャーナル文献の総数に対して算出し、図5Bに示しました。上位5つのREMは、イッテルビウムの同位体Yb-171（35.9%）、元素イッテルビウムYb（12.5%）、エルビウムEr（12.2%）、ユウロピウムEu（7.1%）、ネオジムNd（6.8%）の順です。これより少ないREMには、プラセオジム、ガドリニウム、イッテルビウム-174、ジスプロシウムが含まれ、それぞれ5.4%以下となっています。その他（5%）は、カウント数の少ない様々な同位体やイオンを指します。
Yb-171は、長いコヒーレンス時間、狭い光学遷移、安定した核スピン特性を持つため、量子ビット種として広く利用されています。例えば、eleQtron社やIonQ社のイオントラップ型量子コンピュータで使用されています。元素イッテルビウム（Yb）も、環境ノイズを低減する深く遮蔽された4f殻電子により、高コヒーレンスな量子ビットを実現します。Atom Computing社は、中性原子量子コンピュータにおけるYbの使用を特許取得しています。Huawei Technologies社は光読み取り用のナノファイバーを備えた量子コンピューティングシステムを設計しており、マックス・プランク研究所は高度な光トラップ状態におけるYbの使用を特許取得しています。
エルビウム（Er）は、シカゴ大学など複数の機関で使用されています。同大学は、通信波長（1.5μm）で直接動作し、スピンと光子インターフェースを橋渡しする分子量子ビットの研究を行っています。これにより、将来の量子インターネットに向けた既存の光ファイバーインフラとの直接統合が可能になります。河南大学は量子ベースの光源としての使用を特許取得しており、Quantum Source Labs社は光量子ビットの一部としてこれらを特許取得しています。
EuとNdはどちらも、量子メモリコンポーネントに理想的な優れた磁気特性を示します。イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校では、保存時間を最大800ナノ秒まで延長する研究が進められており、ウォーリック大学では、希土類をドープしたレーザー結晶コンポーネントとしてEuをダイヤモンド基板に埋め込む研究が行われています。米海軍は、量子もつれ光量子ビットにおけるNdの使用を特許取得しています。
現在の量子コンピュータと未来
量子コンピューティングは現在、学術研究から実際の商用製品へと移行する段階にあります。表1では、主要企業の量子コンピュータおよび量子クラウドサービスについて、量子ビットの種類と数、一般公開状況を詳述しています。
マイクロソフト（Majorana 1）、Google（Sycamore、Willow）、Amazon（Ocelot）はそれぞれ独自のQPUを開発していますが、共同パートナーシップ以外で一般公開されているものはありません。対照的に、IBM、D-Wave、Rigetti、Quantinuum、IonQは、クラウド経由で量子コンピュータへのアクセスを提供しています。Origin QuantumはAI統合オプションを備えた独自のクラウドベースQPUを保有しています。Xanaduはクラウド専用のQPUを開発した一方、IntelとPsiQuantumは現在スタンドアロン型のQPUを提供しています。
量子ビットに関して、PsiQuantumはオーストラリア、米国、英国の3カ国で施設を建設し、約100万量子ビットのオンライン化を目指しています。D-Waveは現在、1台あたり4400量子ビット以上のシステムを提供していると主張しています。AmazonのOcelot（具体的にはAmazon Web Service, AWS）の量子ビットは1チップあたり5量子ビットですが、量子ビットの位相と振動子強度に焦点を当てることでスケーラビリティを確保する設計となっています。
これらの実用的な量子ビットシステムは、科学が単なる研究段階にとどまらず、試験や民間パートナーシップを超えて発展していることを示しています。一部の企業では、サブスクリプションや料金プランを提供しており、これらの量子コンピュータの一部をリアルタイムで一般利用できるようにしています。
近年、公開されている量子コンピュータの数を見れば、この技術がどれほど進歩したかがわかります。特許件数はまだ比較的少ないものの、世界の量子コンピューティング市場は2030年までに40億ドル規模へ成長すると予測されており、量子ビットの種類やアプローチを問わず、この分野がいかに価値あるものかを示しています。
高価な希土類から、より豊富なアルミニウムまで、使用されるさまざまな材料は、特定の量子ビットのコスト効率と成長に影響を与えるでしょう。しかし、量子コンピューティングの未来は総じて明るく、創薬の迅速化や材料科学における飛躍的な進歩の機会も拡大しています。この成長は、すでに短期的なインフラの変化にも反映されています。将来のサイバーセキュリティに対する量子脅威を軽減するため、TLSなどのネットワークセキュリティプロトコルにおいて耐量子計算暗号スキームの評価と導入が進み、OSカーネルへの統合や、セキュアハードウェアおよび暗号モジュールへの組み込みが行われています。
