まだ研究開発の段階にある量子コンピュータだが、この10年ほどで進展が見られ、IBMやGoogleなどで実験的ではあるが実用化に至る例も出てきている。カナダのD-Waveが開発した量子コンピュータは特定の最適化問題を解くことに強く、すでに販売が開始されている。

本格的な実用化に向けては、量子計算の最小単位である「量子ビット」をどれだけ集積できるかにかかっている。量子コンピュータは0と1の重ね合わせ状態と量子もつれ状態を用いて計算を行うことで、従来のコンピュータをはるかに超える演算能力を発揮する、というのが理屈だ。

量子コンピュータとは？

従来のコンピュータは0と1で演算処理を行うが、量子は0と1を重ね合わせた状態で存在するので、量子もつれ状態を利用して高速計算になる場合がある。

しかし、量子コンピュータは波の性質があるが故にノイズに弱い。現在、有力視されている超伝導量子コンピュータは絶対温度零度（-273℃）に近い極低温環境で作動させることでノイズの干渉を減らすことができるが、従来のコンピュータと同じ基板上で接続して使えない。また、集積技術の問題もあって、十分な量子ビット数に至っていない。

もしも実用化できたとしても、どんな計算でも高速でできるわけではない。量子コンピュータには大きく分けて、量子ゲート型とアニーリング型という2種類があり、それぞれに得意分野がある。量子ゲート型は検察アルゴリズムなどを高速化することを得意としており、アニーリング型は交通渋滞や新薬の候補タンパク質探索、従業員のシフト作成などといった組み合わせ最適化問題を得意とする。

「主に実用化されているのはアニーリング型です。例えば、材料開発では膨大な量におよぶ素材や加工法などの組み合わせを一つひとつ試すことになり、昔は、最終的には経験と勘でなんとか乗り切っていたことが多かったのではないかと思います。量子アニーリングはそのように大量の組合せがある問題に対して、最適な解を短時間で導き出すことができる場合があります。実際に、量子コンピュータとAIを組み合わせて、リチウム含有率を大幅に削減した新しいバッテリーを開発するための技術の絞り込みに成功した事例も海外では報告されています」

量子コンピュータの実現のためには、量子力学や情報科学だけでなく、基礎的な物理の知識や半導体などの工学的知識など、幅広い知識が学際的に混ざり合うことが重要だと話す棚本教授。

「すでに各分野から専門家が集まった国内プロジェクトがいくつも立ち上がっていますが、私のように学際的に混じりあった領域の研究をしている方は少ない印象です。また、学生にとっては量子力学は難しい学問だと思うので、はじめに量子力学や量子コンピュータを身近に感じてもらえるような話題を提供して、少しずつ量子コンピュータに興味を抱いてもらえるよう意識しています。その上で、楽しく学び、研究してくれることが理想です」

ここから先は、コンピュータ上のシミュレーションを行いつつ、企業と共同研究を進めるなど、より具体的な開発を進めることになる。半導体を使って新しい仕組みを開拓することにやりがいを感じているという。

「すでにその兆しは見えていますが、量子コンピュータが実現したら、おそらくどこかのデータセンターに量子コンピュータが導入されてAIと協調することになるでしょう。そうして学習速度が格段に速くなり、とても賢いAIができると思います。ただし、そこに量子コンピュータがあると、一般の人たちに気づかれることはないはずです。新しいスマホを買ったり、アプリのアップデートをした人は『すごく速くなった』『すごい機能が追加された』といったことで驚くかもしれませんが、そんな風にすっと生活の中に入り込んでくるのだと思います」

世界的な開発競争がさらに激しくなっていく中で、物理学と工学の両面からアプローチする棚本教授の研究が強みを発揮できれば、量子コンピュータの社会実装に貢献することになる。そうすれば、量子コンピュータが日常の中にある未来は、思いの外すぐに訪れるのではないだろうか。