7/28【ドコモベンチャーズセミナー】未来を変える？量子コンピュータ/暗号周辺動向特集～専門家トレンド概説＋スタートアップ2社紹介～レポート前半
皆さんこんにちは！ドコモ・ベンチャーズです。
今回は、2022年7月28日(木)に行ったイベント、
7/28【ドコモベンチャーズセミナー】未来を変える？量子コンピュータ/暗号周辺動向特集～専門家トレンド概説＋スタートアップ2社紹介～
についてレポートしていきたいと思います！
本イベントでは、量子コンピュータの専門家であるNTTデータ株式会社 技術開発本部 イノベーションセンタ課長 矢実氏にご登壇いただき、分野の概況やトレンドのセミナーを行っていただきました。
その後、量子コンピュータに関連する事業を展開し、新しい事業に取り組まれている注目のスタートアップを2社にピッチをしていただきました。
本イベントレポートは、前半・後半の２回に分けてお伝えします。
・量子コンピュータおよび関連技術に興味のある方
・スタートアップへの投資や事業連携をご検討されている方
・新規事業、オープンイノベーション等をご検討されている方
・最新のサービストレンド、テクノロジートレンドに興味のある方
にぜひお読みいただきたい内容となっております！
■量子コンピュータセミナー：NTTデータ株式会社
量子コンピュータセミナーでは、NTTデータ 矢実 貴志様にご登壇いただきました！
＜株式会社NTTデータ 技術開発本部イノベーションセンタ課長 矢実 貴志 様＞
■経歴
NTTデータに新卒入社後、オペレーションズ・リサーチ技術を用いた研究開発やプロジェクト支援に従事。
航空管制システム向け飛行計画最適化アルゴリズムの開発や、自動車渋滞緩和向け信号制御システムの開発に携わり、2018年より量子コンピューティングプロジェクトを開始。
2019年1月より、お客様ビジネスにおける量子コンピュータ検証を支援する、量子コンピュータ／次世代アーキテクチャ・ラボサービスを提供開始。
様々なマシンの特性を踏まえた活用方法の提案と、業務要件に基づいた検証・評価を実施中。
NTTグループとNTTデータの量子コンピューティング
NTTデータ社は、「Trusted Global Innovator」をビジョンに掲げ、官公庁・金融機関・法人向けの大規模システムの開発を行っている企業です。
NTTグループ内では、NTT Docomoなどと共にグループ内の主要な会社の一角を担っています。
NTT本体のNTT研究所では、量子コンピューティングにおける誤り訂正・アルゴリズム・対量子暗号の基礎・学術研究などを行っています。
その一方で、NTTデータはエンタープライズ向けのシステムでの量子コンピューティング利用に向けて活動をしています。
NTT研究所やその他で開発された技術の目利きを行い、NTTデータの事業領域である
製造/流通/サービス分野
金融/決済分野
通信/放送/ユーティリティ分野
公共/ヘルスケア分野
基盤技術
これらのどの部分にどのように活用することができるかという点に注力して研究開発を行っています。
量子関連技術の概要
「量子」とは物理学的な振る舞いの名前であり、量子=量子コンピュータというわけではありません。量子技術を利用したコンピュータを量子コンピュータと呼びます。
量子技術は様々な分野で活用されています。たとえば、次のようなものが挙げられます。
【量子技術の活用例】
・量子コンピュータ（量子アニーリング/ゲート）
・量子inspired（イジングマシン）
・量子計測・センシング
・量子メモリ
・量子通信
・量子暗号
近年は、上記のような量子技術に関するコンソーシアムの組成も非常に盛んです。
・Q-STAR（Quantum STrategic industry Alliance for Revolution）
・一般社団法人量子ICTフォーラム
・東京大学「量子ソフトウェア」寄付講座
このように、量子技術は大変注目されています。
では、量子技術の何がこのような注目を集めているのでしょうか？
量子関連技術をいくつか取り上げ、その有用性・インパクトを説明していきます。
量子コンピュータについて
量子コンピュータがこれほど大きな注目を集めている原因として、
「既存コンピュータの限界」が挙げられます。
近年、コンピュータによる高速処理のニーズが拡大しています。それが特に顕著なのが、AIを用いた計算です。AIの学習による計算量は、年々増大しています。計算量（学習量）が増えれば、より優れたAIモデルが出来上がりますが、このニーズに応えるためには、それ相応の計算負荷に耐えうるマシン（ハードウェア）環境が必要です。
では、ハードウェア環境の整備はどうでしょうか？
ハードウェアは、集積回路の微細化によって今まで高性能化を実現してきました。つまり、基板状にどれだけ細かく回路を作り込むことができるか（半導体の集積率）が高速化の指標であったということです。
その成長速度に関して、「ムーアの法則」というものが有名です。これは、半導体の集積率は18ヶ月で2倍になる、という経験則です。
これに則るならば、驚くべき成長速度ですが、微細化にはいずれ限界が来ることは自明です。なぜなら、どんなに微細化をしようとも原子や分子レベル以下の微細化は不可能だからです。
よって、現行の高速処理のニーズに応えるためには、現行のアーキテクチャ（微細化により高速化を目指すアプローチ）ではなく、全く新しいものが必要になります。
いくつかある新しいアプローチで最も次のアーキテクチャとして有用だと考えれているのが「量子コンピュータ」です。
既存のコンピュータの基本単位は「bit(ビット)」です。1bitは、0か1で表現されます。0と1の羅列の組み合わせによって、情報を表現します。
それに対して量子コンピュータでは、基本単位として「qubit(キュービット) =量子ビット」を用います。この基本単位はそれぞれの状態の重ね合わせで表現されます。
少々わかりづらいので、簡単な例を説明します。
コイントスを考えると、通常は表か裏が出ます。この考え方が「bit」に該当し、「1」が「表」、「0」が「裏」というように当てはめて表現することができます。
これに対しqubitでは、表である状態と裏である状態の両方が混在した状態を作ることができます。このイメージとしては、コインをキャッチし、手を被せているため、まだどちらが出たかわからない状態です。
つまり、量子コンピュータは、0か1の二者択一ではなく、0と1が混在した状態を作ることができ、どのくらい混在しているかの程度も表わすことができます。
この「重ね合わせ状態」の現象を利用することで、超高速に計算処理を行うことができます。たとえるなら、従来のコンピュータでは、4桁のパスワードを解明するために全ての組み合わせを1桁ずつダイヤルを回して試す必要がありましたが、量子コンピュータでは全ての組み合わせを一度で試すことができる、というようなイメージです。
よって、通常のコンピュータよりも非常に多くの情報を保持し、計算することができます。
では、全てのコンピュータを量子コンピュータに置き換えるべきなのでしょうか？
実は、そんなに単純ではありません。
量子コンピュータには、「計算は並列に実行できるが、1回の計算で1つの結果しか取り出せない」という特徴を持っています。
つまり計算中は、2N通りの状態を同時に計算することができますが、人はその計算過程を覗くことができず、出力されるのは1つの結果のみです。
よって、この特性を上手く活用できる場合のみ既存のマシンより優位となります。
計算量について優位性が示された量子アルゴリズムは次のようなものが挙げられます。
Grover’s Quantum Search Algorithm（検索）
Shor’s Quantum Factorization （素因数分解）
Quantum Fourier Trans formation（フーリエ変換）
量子コンピュータの方式
次に、量子コンピュータの方式について説明します。
量子コンピュータは大きく、「量子ゲート方式」と「量子アニーリング方式」の2種類に分類されます。
量子ゲート方式
先に説明した検索や素因数分解などの、一般的なコンピュータ処理を全て置き換えることができる、汎用的な使用が目的の量子コンピュータです。現在は約100量子ビットのマシンが実現しています。代表的なものは次の3つです。
・超伝導方式（IBM社、Google社、Rigetti Computing社などが着手）
・イオントラップ方式（Honeywell社、ION Q社などが着手）
・光量子方式（XANADU社、NTT社などが着手）
量子アニーリング方式
量子ゲート方式は、汎用的なマシンであるため便利ですが、ハードウェアの開発には多くの課題があります。一方で量子アニーリング方式は「組合せ最適化」という問題のみを解くことに特化したハードウェアであるため、量子ゲート方式に比べ開発は容易です。そのため、現在は約5000量子ビットのマシンが実現しています。D-Wave Systems、産総研などが開発に着手しています。
これらの他に、量子コンピュータの組合せ最適化問題を解く挙動を、既存のコンピュータで（量子効果を利用せずに）再現する方式のハードウェア開発も進められています。このハードウェアを「イジングマシン」と呼びます。組合せ最適化によって解くことができる数学上の問題をイジングモデルと呼ぶためです。ちなみに、量子アニーリング方式もイジングマシンに分類されます。
・デジタル回路（富士通、日立製作所、東芝、NEC、Fixstarsなどが着手）
・コヒーレントイジングマシン（NTTが着手）
では、それぞれどのような場面で使われるのでしょうか。順にユースケースを説明します。
量子ゲート方式のユースケース
主に次の3つの領域での利用が期待されています。
量子化学
発光素材開発のシミュレーションでの利用が期待されます。
材料の物性はその材料を構成する原子の電子の状態によって決定されます。そしてその電子は、通常の物理学ではなく、量子物理学に従うとされています。そのため、量子物理学に従う電子の状態の計算と量子コンピュータは相性が良いとされています。
金融取引
オプション・プライシングやリスク量計算などに用いられるモンテカルロ計算によるシミュレーションでの利用が期待されます。
特に希少事象のシミュレーションを行う際には、通常のコンピュータでは膨大な計算負荷がかかるため、量子コンピュータの特性を活かすことができると考えられています。
機械学習
深層学習やクラスタリングでの利用が期待されています。
ニューラルネットワークは層が深くなり、パラメータが膨大になりますが、その負荷に量子コンピュータを活かすことができると考えられています。
量子アニーリング方式のユースケース
「組合せ最適化問題」は、非常に多くのビジネスで登場します。さらに、計算処理のボトルネックになりやすいため、これが量子アニーリング方式で解けるようになると社会的なメリットは非常に大きいです。たとえば、次の3つの領域での利用が期待されています。
・交通・物流：配送経路計画
・金融：金融ポートフォリオ計算
・機械学習：スケジューリング、需要マッチング等
ハードウェアとアプリの間をつなぐ企業・技術
今までは、どのアプリケーションにどのハードウェアを使うかということが重要視されてきました。しかし、最近はユースケース探索が活発化し、ソフトウェア領域への投資も活発化しています。この「間をつなぐ技術」が最近は盛り上がりを見せています。
具体的には、以下のようなものが挙げられます。
【ハードウェアとアプリの間をつなぐ企業・技術】
ミドルウェア
・Qiskit ・Cirq ・Q# ・blueqar SDK 等
ライブラリ
・Qiskit nature ・PennyLane・Tensorflow Quantum 等
インテグレーション環境
・Classiq ・Strangeworks 等
クラウド
・Amazon Braket ・AzureQuantum 等
量子人材の育成
量子技術に注目が集まるにつれ、量子人材育成も盛んになってきています。
現在は、多くの育成プログラム・講座・教材などが利用可能になっています。
中には無料で利用することができる環境もあります。
● 人材育成拠点・プログラムの開発
・JST主催 「光・量子飛躍フラッグシッププログラム（Q-LESP）人材育成プログラム」
● 講座
・東京大学主催 「量子ソフトウェア」寄付講座 シンポジウム・社会人講座等の提供
・NICT主催 「NICT Quantum Camp」
● 学習コンテンツ
・㈱QunaSys社 「Quantum Native Dojo！」
・NTTデータ社 「量子コンピューティングガイドライン」
● 無償利用可能な量子コンピューティング環境（一部制限あり）
・IBM社 IBM Quantum
・blueqat 社 blueqatクラウド等
・D-Wave社 D-Wave Leap
・NTTデータ社・広島大学 「アダプティブ・バルク・サーチ」
量子暗号と耐量子暗号
「量子暗号」と「耐量子暗号」という言葉は同じものを意味していると思われがちですが、明確に違いがあります。
耐量子暗号
・量子コンピュータのリスク（暗号が量子コンピュータによって簡単に解かれてしまう等）に対応するための直近の現実界としてのセキュリティ技術
・長期安全性（現在通信されているデータを保存し将来に解読する等）などのリスクが残るため、標準化・普及のスピードが重要
量子暗号
・理論上は絶対に安全な暗号化技術
・長距離の伝送に向けて量子中継機等の技術開発が必要
耐量子暗号技術の動向
現在の一般的な暗号方式（共通鍵暗号の一部）では、素因数分解が容易に計算できないことを用いて（計算量的）安全性を実現しています。
しかし、膨大な計算で従来のコンピュータより優位である量子コンピュータの出現と発達によって、量子コンピュータでも解くことが困難な暗号方式が必要になっています。
そのため、Post-Quantum Cryptography(PQC：耐量子計算機暗号)と呼ばれる、量子コンピュータでも解読が困難な暗号の標準化が進められています。
2016年からアメリカ標準技術研究所（NIST）では、PQCの標準規格化を実現するため、様々な方式が提案され、2022年7月5日にファイナリスト候補４つが発表されました。
このように着々と量子コンピュータに対するセキュリティ対策が進められています。
量子暗号技術の動向
量子暗号技術の利用例として、「量子鍵配送(Quantum Key Distribution)」があります。通信を行う際には、送信者と受信者の間で鍵(Key)を交換する必要があります。ここに量子技術を用いてこの交換の安全性を向上させたものが量子鍵配送です。量子鍵配送が安全である理由は2つあります。
光子は分割できないためコピーした鍵は無効となるから
仮に盗聴者が鍵の交換時に鍵をコピーしようとすると、光子は分割できないため、受信者に光子が届かなくなってしまいます。盗聴すると量子状態が変化してしまうため
盗聴に成功しても、受信者に届いた鍵の量子状態が変化してしまうため、盗聴がすぐに発覚してしまいます。
このように、光子の量子的振る舞いを用いることで、暗号鍵の生成・共有を行う際に、盗聴されたことを検出することができ、すぐに対策を講じることができるため、量子鍵配送は安全であると言われています。そして、この量子鍵配送（QKD）とワンタイムパッド暗号をセットにした暗号通信を「量子暗号」と呼ぶことが多いです。
応用動向
様々な分野で活動が活発に行われています。
コンソーシアム
・量子インターネットタスクフォース（QITF）
・LQUOM株式会社／横浜国立大学 堀切智之准教授
実証実験等
・中国の量子暗号通信ネットワーク網（北京〜上海）を敷設し、金融通信などに利用
・東京QKDネットワーク（NEC、NIST、NTT等により構成）
・電子カルテ（模擬）の秘密分散保管
・生体認証の参照データの秘密分散保管等での実証実験を実施
活用が期待される分野
・金融（銀行・証券等）のネットワーク構築
・個人医療データのセキュアな保管基盤構築 など
まとめ
本イベントレポート前半の最後として、量子コンピュータと量子暗号について簡単にまとめました。
量子コンピュータ
従来のコンピュータでは不可能/非常に計算負荷が高い問題を効率的に解ける可能性があるため、注目が集まっている。
ハードウェア、ソフトウェアのそれぞれの領域で、様々な技術が登場している。
適切なユースケースに対して、適切な技術を適用した際にのみ、効果が得られる。見極めが重要であり、人材の育成や経験豊富な企業とのコラボレーションが重要。
量子暗号（耐量子暗号）
量子コンピュータの登場により既存の暗号化方式へのリスク対処が必要となってくる。
直近の解決策として、NISTなどにより耐量子暗号（量子コンピュータでも解けない暗号方式）の標準化が進められている。
最終的には、絶対に安全な量子通信網の実現に向けて、様々な要素技術の研究開発および実証実験が進められている。
Q&Aセッション
Q1.
現状、量子コンピュータと呼ばれるものはどの程度出来上がっているのか？
A1.
どの程度の量子ビットがあれば、社会実装できるかというところでも議論が分かれます。ハードウェア面での性能アップとソフトウェア面での効率化によって、実装は着々と進められています。特にIBM社はハードウェアの開発をロードマップ通りに達成しています。どの程度出来上がっているかに関しては、答えづらいものではありますが、予想よりも早く着実に開発が進んでいることは確かです。
Q2.
社会実装するにはどれほどの費用がかかるのか？
A2.
ハードウェアに関して、とても高いイメージを持っている方も多いと思いますが、実際の利用はシェアリング型が主流です。マシン自体の数が少ないため、時間売りのような形式になっています。たとえば、数十万円でしっかりと利用できるサービスを提供している企業も存在しています。そのため、ハード面ではかなり現実的な値段設定になっているといえるでしょう。一方、ソフトウェアにおいては、量子コンピュータにどのように解かせたい問題を落とし込むか、という点が大変難しいです。そのため、そのシステム構築費用が多額になる可能性があります。
Q3.
量子アニーリングによる計算結果は、最適解なのか？それとも現実的に受け入れられる値なのか？
A3.
最適解と保証されたものが出るわけでありません。ノイズなどの影響によってそうなってしまいます。しかし、瞬時に最適解らしいものを出せるため、複数回の計算によって得られた解から選択するという使用はできます。
Q4.
アルゴリズム開発はどれほど進んでいるのか？ブレイクスルーポイントは何か？
A4.
説明した素因数分解などの他にも化学方面や機械学習方面などにも開発およびその派生が進んでいます。ハード面よりもアルゴリズム面での改善がブレイクスルーポイントとなると考えています。
Q5.
量子コンピューティングに関する日本のレベルは世界から見てどうか？
A5.
色々な観点があると思います。投資額に関しては、北米や中国に大きな差をつけられており、日本をもっと盛り上げていく必要があると感じています。研究レベルに関しては、必ずしも低くないと感じています。日本にも大変著名な研究者がたくさんいるため、今後は社会実装までのスピードが勝負になると考えています。
Q6.
NTTデータ社から見て、注目の分野はあるか？
A6.
テクニカル面で見るとシミュレーション面に注目しています。デジタルツインなどの大変重い計算を支えることによってイノベーションに繋がれば面白いと思います。
これで、量子コンピュータセミナーに関するイベントレポート前半は終わりです。イベントレポート後半では、量子コンピュータ領域のスタートアップについて、ご紹介します。
＞＞イベント後半 スタートアップ２社のピッチレポートはこちら
今後もドコモ・ベンチャーズでは毎週1回以上のペースで定期的にイベントを実施し、その内容を本noteでレポートしていきます。
引き続きイベントレポートを配信していきますので、乞うご期待ください！！
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