※本記事は、IBM Think 2026で行われたセッション「The future of computing is now」の内容を基に作成されています。本セッションでは、IBM ResearchのディレクターでありIBMフェローのJay Gambetta氏が、量子中心スーパーコンピューティング（quantum-centric supercomputing）という新たなハイブリッド計算フレームワークを通じて、量子・AI・シリコン・アルゴリズムの最新の進展を統合し、先進的コンピューティングをいかに革新しているかを紹介しています。登壇者として、量子中心スーパーコンピューティング担当CTOのJerry Chow氏、戦略的成長・量子パートナーシップ担当ディレクターのDr. Jamie Garcia氏、Cleveland ClinicのDr. Kenny Merz氏、Oak Ridge National LaboratoryのDr. Sarp Oral氏、そしてQ-CTRLのMichael Biercuk氏が参加しています。動画の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=TJtUYtWU89Q でご覧いただけます。本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。
1. オープニング：未解決の物理世界と量子コンピューティングの必然性
1.1 70年の計算機の歴史でも解けない物理世界の根本的問い
Jay Gambetta： IBM Think 2026にようこそお越しくださいました。このセッションでは、いつもなら「次に何が来るのか」をお話しするのが通例です。しかし今日は違います。今日は、私たちが「すでに手にしているもの」についてお話ししたいと思います。まず、皆さんを悩ませる、あるいは興味を引くであろう事実から始めましょう。私自身、これに強い興味を抱いています。コンピューティングという分野で70年にわたって発明を重ねてきたにもかかわらず、私たちには物理世界についていまだに答えられない根本的な問いが残されているのです。
1.2 分子・電池・金融システムが解けない理由と現実社会への影響
Jay Gambetta： たとえば、私たちはほとんどの分子が実際にどう振る舞うのかを知りません。電子のシュレーディンガー方程式を書き下すことはできますが、その数学はあまりにも難しくて解けないのです。電池の内部で何が起きているかをモデル化したいと思っても、変数があまりにも多すぎてモデル化できません。金融システムがストレス下でどのように変化していくのかを予測することもできません。さらに複雑適応系に至っては、そもそも方程式すら分かっていないのです。確かに、これらについては古典的なスーパーコンピュータ上で動かせるモデルが存在します。しかし、それらはあくまで近似でしかなく、厳密な答えではありません。
Jay Gambetta： そして、これらは決して縁遠い学術的な問題ではありません。これらの問いが解けないことが、私たちが新薬を見つけたり、エネルギー問題を解決したり、金融危機から身を守ったりすることを妨げているのです。つまり、私たちは前に進むのを阻まれているということです。
1.3 宇宙の「OS」としての量子力学と量子コンピュータの必然性
Jay Gambetta： ここで歴史を振り返ってみましょう。約100年前、私たちはこの宇宙が量子力学という途方もなく複雑な数学の上で動いていることに気づきました。量子力学とは、いわば宇宙の「オペレーティングシステム」なのです。ですから、もし自然を正確に計算したいのであれば、その量子の数学を実行できるコンピュータが必要になります。量子コンピューティングは、古典的なコンピューティングとは根本的に異なる計算の方法であり、だからこそ世界で最も難しい問題のいくつかを解くための道筋を提供してくれるのです。
2. IBM Researchのミッションと製造基盤
2.1 シリコン・量子・AI・アルゴリズムの統合による未来の計算機実現
Jay Gambetta： IBM Researchにおける私たちの使命は、この未来の計算機を実現してお届けすることにあります。そして、私たちはそれをシリコン、量子、AI、そしてアルゴリズムという四つの領域におけるブレークスルーを орchestrate（編成・統合）することによって成し遂げようとしています。どれか一つだけでは足りません。これらの分野の進歩を組み合わせて初めて、本当の意味で計算の未来をかたちにできるのです。
2.2 最先端半導体ファブでの300mmウェハによる量子チップ製造
Jay Gambetta： 今日、私たちは最先端の半導体ファブで量子チップを製造しています。そこで使っているのは300mmウェハの技術であり、これは世界で最も先進的なシリコンチップと同じ標準規格です。つまり、私たちは量子チップを、特殊な研究室の手作業ではなく、世界最高水準の半導体製造の土台の上で作っているということです。
2.3 24/7稼働がもたらす学習サイクル短縮と「スピードこそすべて」の哲学
Jay Gambetta： さらに、このファブが24時間365日、休みなく稼働していることには大きな意味があります。それは、より多くのウェハを、より高い複雑さで、より速く生み出せるということです。これによって学習のサイクルが短縮され、市場投入までの時間が加速されます。私にとって、スピードこそがすべてです。速く回せば回すほど、私たちはより速く学び、より速く前に進むことができるのです。
3. クラウド公開からの10年と予測の的中
3.1 2016年5月4日の世界初クラウド公開とバルセロナ大学の論文
Jay Gambetta： 少し時計を巻き戻しましょう。2016年5月4日のことです。当時、私たちは量子が重要になることを分かっていましたが、それは人々が実際に使えるようになって初めて意味を持つ、とも考えていました。そこで私たちは、世界で初めて量子コンピュータをクラウド上に載せたのです。史上初の試みでした。これにより、ラップトップさえ持っていれば、誰でもその上で計算を走らせられるようになりました。すると、わずか1週間のうちに、バルセロナ大学の研究者たちがそれを使った論文を発表したのです。かつては何年もかかっていた仕事が、いまや数日で成し遂げられるようになりました。
3.2 2017年Qiskitリリースと「6年以内に量子優位」の予測
Jay Gambetta： 翌2017年、私たちは一つの予測を立てました。それは、量子コンピュータ上で量子アルゴリズムを古典コンピュータよりも速く実行できるようになるのが、6年以内に訪れるだろう、というものです。そして、そこへ到達するための手段として、私たちは初の量子SDKであるQiskitをリリースしました。誰もが量子のプログラムを書けるようにするための道具です。
3.3 2023年UCバークレーとの100量子ビット・2880演算の達成
Jay Gambetta： そして、私たちの予測は正しかったのです。2023年、私たちはパートナーであるUCバークレーとともに、100量子ビット上で2,880回もの演算に到達してみせる量子を実証しました。すると世界がそれに続きました。このスケールでの研究こそが、いわばゴールドスタンダードとなったのです。
3.4 2029年のフォールトトレラント量子コンピュータへのロードマップ
Jay Gambetta： 先を見据えると、2029年に私たちは世界初のフォールトトレラント量子コンピュータをお届けします。これは業界が「量子が現実になった（quantum made real）」と認める一里塚です。しかし、私たちはそれ以前にすでに量子が現実のものになると分かっていました。そして今日、私が皆さんにお伝えしたいのは、有用な量子コンピューティングは、まさに今ここに存在しているということなのです。
4. 有用な量子コンピューティングは「今」存在する
4.1 ファインマンの構想と新たな物質形態の創出
Jay Gambetta： かつてRichard Feynmanは、量子コンピュータの世界を思い描いていました。それは単に自然をモデル化するだけにとどまらず、私たちがまったく新しい形態の物質を生み出すことを助けてくれる、というものでした。そして今年の3月、まさにそのことが現実になったのです。
4.2 2025年3月の前例のないメビウス型分子の創出
Jay Gambetta： 科学者たちが、これまで存在したことのない半メビウス（half Möbius）の形をした分子を創り出しました。そして、彼らはその電子構造を解読するために、私たちの量子コンピュータを使ったのです。
4.3 72・100量子ビットのシミュレーションがSTM画像と一致した気づき
Jay Gambetta： スライドの一番左にあるのは、その分子の電子雲をとらえたSTM（走査型トンネル顕微鏡）の画像です。そして右側にあるのは、同じものを72量子ビットと100量子ビットで走らせた量子シミュレーションの結果です。両者は一致しました。ここで重要なのは、量子コンピューティングが単なるおもちゃのような問題を検証しただけではない、ということです。実際の実験データを解釈してみせたのです。
4.4 古典と量子を統合する量子中心スーパーコンピューティングの出現
Jay Gambetta： この成果は、優れたアルゴリズムがあったから実現したというだけではありません——確かに私たちには優れたアルゴリズムがありました。ハードウェアを改良したから実現したというだけでもありません——確かに私たちはそれも成し遂げました。これが実現したのは、古典と量子を一つに結びつける新しいアーキテクチャが登場したからなのです。私たちはこれを「量子中心スーパーコンピューティング（quantum centric supercomputing）」と呼んでいます。そして、それがどこへ向かっているのかをお話しするために、量子中心スーパーコンピューティングのCTOであるJerry Chowをお呼びしたいと思います。
5. 量子中心スーパーコンピューティングと創薬への応用（Jerry Chow）
5.1 CPU・GPU・QPUを適材適所で統合する構想
Jerry Chow： Jay、お招きありがとうございます。さかのぼること2023年、私たちは量子中心スーパーコンピューティングを現実のものにし始める転換点に立っている、と発表しました。結果として、私たちは正しかったのです。そこで今日は、私たちが今どこまで来ているのかをお見せしたいと思います。量子中心スーパーコンピューティングは、三種類のチップを一つにまとめ上げます。CPU、GPU、そして今や量子プロセッサであるQPUです。それぞれが、自分が最も得意とする問題の部分を担当します。そして、それらが協働することで、どれか一つでは決して解けなかったものを解くことができるのです。
5.2 量子が入力を生成し古典が答えを導くSQDアルゴリズムの反復手法
Jerry Chow： その一例が、SQDと呼ばれるアルゴリズムです。ある分子がどう振る舞うかを理解するには、その最低エネルギー状態を見つける必要があります。ここでは量子コンピュータが入力を生成し、古典コンピュータが答えを明らかにします。そして、最も正確な答えが得られるまで、これを何度も何度も繰り返すのです。
5.3 クリーブランド・クリニックの世界初の医療専用オンプレミス量子システム
Jerry Chow： では、これが実際に何をしているのかを見てみましょう。Cleveland Clinicは量子コンピューティングを使って医療を前進させており、これは創薬、個別化治療、臨床試験における研究を一変させることになります。この取り組みは、Cleveland Clinicのメインキャンパスに設置されたIBM Quantum System Oneによって支えられています。これは、医療研究のみに特化した世界初のオンプレミス量子コンピュータです。
5.4 10原子から1.2万原子超へのスケール拡大と210倍の精度向上
Jerry Chow： 2024年、Cleveland ClinicはSQDを使い始め、まずはわずか10原子の分子をシミュレーションしました。次に36原子、そして昨年12月には303原子、すなわち本物のタンパク質に到達しました。そして今や、1万1千から1万2千を超える原子にまで達しています。これらは、自然界で相互作用する分子と結合し、水に浸かった状態にある本物のタンパク質です。私たちは今や、SQDが最も強力な古典スーパーコンピューティング手法と同等の水準で性能を発揮するところまで来ています。しかし本当の違いは、そのスケールにあります。古典的な手法が苦しみ、やがて行き詰まるところで、量子はまだ始まったばかりなのです。
Jerry Chow： では、この記録破りの成果に焦点を当てましょう。これはタンパク質-リガンド複合体の量子中心シミュレーションとして史上最大であっただけでなく、チームはこれまでの最先端の量子中心アプローチに対して、実に210倍もの精度の向上を達成しました。これこそ、量子が創薬にとって有用な道具になりつつあるということなのです。なお、Cleveland Clinicからは、後ほどさらに詳しいお話を伺うことになります。
6. 核融合エネルギーへの応用
6.1 トリチウム燃料の希少性と溶融塩（FLiBe）による生成の仕組み
Jerry Chow： 次は、エネルギーに目を向けましょう。つい最近まで、核融合エネルギーはサイエンスフィクションの世界の話でした。しかし今や、その核融合エネルギーへの期待が、科学を前へと突き動かしています。ここで一つ問題があります。核融合炉は、実はトリチウムという燃料を必要とするのですが、地球上では年間にわずか数ポンドしか生成されないのです。
Jerry Chow： そこで、こういう発想が出てきます。核融合炉の内部で、その壁面を溶融塩、すなわちフッ素、リチウム、ベリリウムの混合物——FLiBe（フライブ）と呼ばれるもの——でライニングするのです。この溶融塩が中性子を捕捉します。中性子はリチウムをトリチウムに変え、そのトリチウムを取り出して核融合反応の燃料として使う、という仕組みです。
6.2 タンパク質と異なる化学ゆえの古典計算での研究困難
Jerry Chow： ところが、この化学反応を正しく扱うのは難しいのです。溶融塩の混合物は、タンパク質とはまったく異なる化学的性質を持っています。それでいて、古典計算で高い精度をもって研究することもやはり困難なのです。
6.3 オークリッジ国立研・DOE Genesis Missionとの協働
Jerry Chow： だからこそ私たちは、Oak Ridge National Laboratory、そして米国エネルギー省（DOE）のGenesis Missionのパートナーと協力し、量子中心スーパーコンピューティングの手法を用いてトリチウム抽出の最適化に取り組んでいるのです。
6.4 AIによるフラグメント選択と古典手法と一致した量子中心計算の気づき
Jerry Chow： このワークフローでは、AIが研究対象とするフラグメントの選定を担います。今回の場合、FLiBeのフラグメントを10個選び出しました。それぞれ200原子からなり、そのうち近接する21原子を抽出して自由エネルギーを計算しました。そして量子中心の手法は、粗い近似に頼ることなく、最先端の古典的手法とも一致する高い精度をもって計算結果を導き出したのです。つまりここで得られたのは、化学的にも物理的にも意味のある量を計算する道筋であり、しかもそれは実験室で測定できる量だということです。なお、Oak Ridgeからも後ほどお話を伺うことになります。
7. スケーリングへの道筋：密結合統合と新ソフトウェア
7.1 並列稼働の限界と「一つのシステム・一つのワークフロー」への移行
Jerry Chow： では、これをどうやってスケールさせるのでしょうか。今日のところ、量子コンピュータと古典コンピュータは並んで動いています。両者は結果を互いにやり取りしており、それは機能してはいるのですが、限界があります。さらに先へ進むためには、両者をより緊密に統合する必要があります。一つのシステム、一つのワークフローとして動かすのです。
7.2 富岳の15.2万古典ノードを用いたクローズドループ稼働
Jerry Chow： 昨年、私たちはIBMの量子システムを日本のスーパーコンピュータ「富岳」に接続し、その15万2千ある古典ノードの一つひとつをすべて使って、クローズドループのワークロードを走らせました。
7.3 オークリッジ・AMDとのGPU移植による300倍高速化
Jerry Chow： さらにOak RidgeおよびAMDとともに、私たちは量子ワークフローのある一部分について、コードをCPUからGPUへと移植することで300倍の高速化を実現しました。
7.4 回路の言語で動く量子のための新ソフトウェア・ミドルウェアとブループリント
Jerry Chow： しかし、私たちはさらに前進し続けなければなりません。より緊密な統合、より優れた誤り訂正、量子ハードウェア、古典ハードウェア、そして科学的な問題そのもの——これらすべてを一体として設計していく必要があります。では、それはどのような姿になるのでしょうか。量子コンピュータはバイナリコードでは動きません。回路という言語で動くのです。ですから、私たちには根本から作り直した新しいソフトウェアが必要になります。問題をその量子的な部分と古典的な部分とに分割し、それぞれをふさわしい場所で実行するソフトウェアです。それに加えて、新しいミドルウェア、新しいワークフローマネージャー、そしてそれらすべてをスケールさせるための新しいインフラも必要です。そして、これが私たちのブループリント（設計図）です。これは絵に描いた理想ではなく、実際のワークフローに基づいた図であり、私たちのクライアントによって動かされているワークフローに支えられたものなのです。そのクライアントたちのブレークスルーについて語っていただくために、IBMの戦略的成長・量子パートナーシップ担当ディレクターであるDr. Jamie Garciaをお招きしたいと思います。
8. 世界最大の量子エコシステムとクライアントの実例（Dr. Jamie Garcia / Dr. Kenny Merz）
8.1 170超の大学・70超の産業クライアントと7つのクライアント拠点
Jamie Garcia： ありがとうございます。皆さん、こんにちは。皆さんは技術をご覧になりましたが、それを本物のかたちにしているのは、私たちのクライアントとパートナーの方々です。170を超える大学、70を超える産業界のクライアント、そして70を超えるスタートアップおよび商業パートナー——これが世界最大の量子エコシステムです。私たちはこれまでに合計90を超える量子システムを展開してきました。そして今日、7台の量子コンピュータがクライアントの拠点に設置されています。東京、Cleveland Clinic、Pink、RPI、Yonsei、RIKEN、そしてBasqueです。今年中にはさらに2台、シカゴとインドにも加わる予定です。私たちのクライアントが成し遂げている素晴らしい取り組みについては、ぜひご本人たちの口から聞いていただきましょう。まずはCleveland ClinicのDr. Kenny Merzです。
8.2 メタン・水ダイマーから始まりVQEからSQDへ転換した経緯
Kenny Merz： Jamie、調子はどう？ ここに来られて本当にありがたく、光栄に思います。私はおよそ3年前にCleveland Clinicに着任しました。最初は、メタンダイマーや水ダイマーといった、私が単純だと思っていた計算から始めようと考えていました。なぜそんなことをしたいのかというと、分散相互作用や水素結合を調べたかったからです。これらは創薬において非常に重要なのです。
Kenny Merz： 当初、私たちはVQE（変分量子固有値ソルバー）を使って試みていました。正直に言うと、これはなかなかの苦労でした。そんなとき、IBM Researchから一通のメールが届いたのです。「ケニー、君のチームは金曜の午後4時ごろにでも私たちと話せないかい？ 興味を持ってもらえそうな新しい技術があるんだ」と。それで私たちは「もちろん」と応じました。彼らが説明してくれたのが、皆さんがすでにお聞きになったSQD、すなわちサンプルベースの量子対角化でした。その会話が終わるころには、私たちは「これこそ進むべき道だ」と確信していました。そして月曜日には、計算を完全にSQD型のものへと切り替えたのです。すると、ごく短期間のうちに、あのメタンダイマーと水ダイマーの問題をSQDで解くことができました。これはすでに論文として発表済みです。
8.3 暗黙的な水を含む計算と埋め込み波動関数理論（EWF）の発見
Jamie Garcia： 生体分子は、どんな媒質の中で振る舞うものでしたっけ？
Kenny Merz： 水ですね。そう、その通りです。実はこのスライドには出ていませんが、私たちはSQDを使って、水を明示的にではなく暗黙的に——つまり連続誘電体として水分子を表現するかたちで——含めた計算も行いました。それと同時に、線形スケーリング型の計算をどう実現できるかも考えていました。私は以前、100個のアミノ酸からなるタンパク質を取り上げ、各アミノ酸ごとに量子計算を行ってから、それらを再び組み立て直すという線形スケーリング計算を手がけたことがあります。しかし、今度はそれを量子の枠組みの中でやり遂げたかったのです。なぜなら、個々の原子であれば量子ハードウェア上でたやすく扱えると分かっていたからです。そこで、このパラダイムの中で本当に効果的に機能する手法を考え出す必要がありました。そうして私たちが見いだしたのが、埋め込み波動関数理論（EWF）と呼ばれる手法です。これによって、テストケースでは良好な精度で、原子を一つずつ扱っていくことが可能になりました。たとえばシクロヘキサンの例では、原子を一つずつたどって個別の量子計算を行いました。つまり12回の量子計算を行い、それらを組み立て直すことで、古典的手法に匹敵するほど良好な電子エネルギーの推定値を得られたのです。
8.4 トリップケージ300フラグメント分割と水中の実タンパク質・trim SQD
Kenny Merz： この成果に勇気づけられて、私たちは「それなら、もっと難しい問題に挑めるのではないか」と考えました。そこで狙いを定めたのがトリップケージです。トリップケージは、知られている中で最も小さい折りたたみタンパク質の一つです。同僚のCarlosがこのタンパク質のシミュレーションを手がけていたので、彼から折りたたまれた状態とほどけた状態の構造を入手しました。そして同じ手法、すなわちSQDとEWF（埋め込み波動関数理論）を用いて、その300原子の分子を300個の個別フラグメントに分割しました。つまり量子ハードウェア上で300回の個別計算を行い、それを持ち帰って再び組み立て直し、系のエネルギーを推定したのです。これもまた、極めてうまくいきました。古典計算による従来の結果ともよく一致したのです。
Kenny Merz： この成功を踏まえ、Cleveland Clinicに来てからずっと抱いていた目標の一つ、すなわち「水中のタンパク質を扱う」ことに挑むことにしました。当初、私はそれに5年はかかるだろうと思っていました。しかし私たちは、RIKENおよびIBMとの協力のもと、本物のタンパク質系に挑むことを決めたのです。選んだのは二つです。一つはT4リゾチームで、これはブチルベンゼンと結合し、疎水性相互作用をよく表しているために選びました。リピトールのような化合物を思い浮かべていただければ分かりますが、これらは実際にタンパク質と疎水性の相互作用を持っています。もう一つはトリプシン-ベンザミジンで、こちらは水素結合と静電相互作用を示すものであり、いわばスペクトルの反対側の端を表すものとして選びました。この場合、私たちはより高度なEWFとSQDを用いており、trim SQDと呼ばれる手法を使っています。このプロジェクトを通して、私たちは次第により高度なSQDの手法を使うようになっていったのです。そして実際にこれらの計算をやり遂げることができ、その論文はちょうど昨日arXivに掲載されたばかりです。
8.5 「2〜3倍大きくできた」という事後の気づき
Jamie Garcia： おめでとうございます。この分野に非常に大きなインパクトを与えそうですね。
Kenny Merz： ええ。私がこの研究で特に気に入っているのは、その拡張性です。最後に一つだけお伝えしておきたいことがあります。私たちはこれをやり遂げたとき、本当に大きなことに挑んでいるつもりでいました。ところが、すぐに気づいたのです——実は、あと2倍、3倍は大きくできたのだ、と。つまり、もっと多くの原子を扱い、さらに大きな系に踏み込むこともできたということなのです。
9. オークリッジ国立研究所の研究とGenesis Mission（Dr. Sarp Oral）
9.1 DOE最大のオープンサイエンス研究所と次世代アクセラレータへの関心
Jamie Garcia： Oak Ridge National Laboratoryで取り組んでおられる研究について、もう少しお聞かせいただけますか。
Sarp Oral： もちろんです。Oak Ridge National Laboratoryは、DOEの国立研究所のエコシステムの中で最大のオープンサイエンス研究所です。私たちは、Frontierスーパーコンピュータや、Spallation Neutron Scattering（核破砕中性子源）のビームラインといった、DOEが擁する最大級の装置を運用しています。私はOak Ridgeで先端技術セクションを率いており、私たちの役割は今後10年にわたる大規模なDOEスーパーコンピューティングの最前線を切り拓くことにあります。私たちの主要な注力領域の一つが大規模システムアーキテクチャです。より大きく、より高性能なシステムを構築しようとしていますが、それをコスト効率よく実現したいのです。これは調達コストだけでなく、エネルギー消費のコストも含めての話です。だからこそ、次世代のアクセラレータが私たちにとって特に重要な関心事となります。これはCPUやGPUの先にあるものであり、まさにそこに量子コンピューティングが入ってくるのです。
9.2 過去1年間に導入した2つの量子計算テストベッドと双方向加速
Sarp Oral： 私たちはこの1年の間に、二つの量子計算テストベッドを導入しました。そして特に関心を寄せているのが、二つの方向性です。一つは、量子コンピューティングによって加速・拡張された高性能コンピューティング（HPC）であり、もう一つは、高性能コンピューティングによって駆動されるフォールトトレラント量子コンピューティングです。そこにIBMが関わってくるのです。
9.3 HPC・AI・量子を統合しエージェントで駆動する核融合ワークフロー
Jamie Garcia： 先ほどJerryが、あなた方が作り上げた核融合向けのワークフローの一つに触れていました。それについて少し詳しくお話しいただけますか。
Sarp Oral： もちろんです。私はその研究に非常に胸を躍らせています。まだ触れていない二つの取り組みがあります。一つはAIに関する取り組み、もう一つはデータに関する取り組みです。この三つすべてが、このワークフローの中で一つに結実するのです。このワークフローで私たちが築こうとしているのは、HPC、AI、量子という異なる計算パラダイムを一つにまとめ上げ、私たちすべてが希求するクリーンで無限かつ安全なエネルギーの未来の実現へと一歩近づくことです。具体的には、このワークフローは従来型の中性子工学計算にHPCを用い、候補の選定を100倍速くするためにAIを用い、そしてより高い精度でより速い量子化学計算を行うために量子コンピューティングを用います。しかも、これらすべてがAIのエージェント型ワークフローによって駆動されているのです。
9.4 「村が必要」：11のDOE研究所・4学術・3産業パートナーの協働
Jamie Garcia： こうした研究を成し遂げるには、どのようなチームが必要なのでしょうか。エコシステムを育てることが、こうした成果の達成にどう役立つとお考えですか。
Sarp Oral： これは、まさに「村が必要」なのです。これは壮大な挑戦課題（グランドチャレンジ）であり、一つの機関だけで解決できるものをはるかに超えています。だからこそ私たちは、11のDOE研究所、4つの学術パートナー、そして3つの産業パートナーが結集して、このワークフローを実行しました。この中には、先ほどお話に出たCleveland Clinicも含まれており、彼らは惜しみなく時間と専門知識を提供してくださいました。そしてIBMも、この道のりを共に歩むパートナーとして加わってくれたのです。
9.5 Genesis Missionを新たな科学的能力の構築テンプレートと捉える視点
Jamie Garcia： そこから推進されているProject Genesisの取り組みについて、あなたのお考えを少し伺いたいのですが。
Sarp Oral： はい。おっしゃる通り、このワークフローは一つのテンプレートなのです。私たちはこれが核融合エネルギーを前進させるだけでなく、同じテンプレートを創薬や気候といった、まったく異なる科学的問題にも適用できるようになることを願っています。それこそがGenesis Missionの真の本質なのです。すなわち、産業界との緊密な協力のもと、そして学術界との緊密な協力のもとで、新しい科学的計測機器、新しい科学的能力を築き上げるということです。Jerryが触れていたこのワークフローは、Genesis Missionが真に目指すものを、まさに体現したものだと言えます。
10. エンタープライズへの到達：実用的量子優位の達成（Michael Biercuk / Q-CTRL）
10.1 ソフトウェアがハードウェアを有用にする立場とIBMとの協業の歴史
Jay Gambetta： 皆さんはここまで、科学コミュニティのお二人からお話を伺ってきました。今度は、量子がどのようにして企業に届きつつあるのかを、私たちのスタートアップパートナーの一人、Q-CTRLのMichael Biercukから聞いてみましょう。
Michael Biercuk： お招きいただきありがとうございます。まず、私たちのビジネスについて少し背景をお話しさせてください。Q-CTRLは、ソフトウェアによっていかに量子ハードウェアをより有用にするか、ということに焦点を当てています。私たちは、2018年のIBM Startup Networkの量子分野の第一期生にまでさかのぼる、IBMの長年のパートナーです。私たちは世界で初めて、自社のソフトウェアを主要な量子クラウドプラットフォームと統合した企業でした。それが2023年のIBMでの取り組みです。そして、私たちは最初のQiskit Functionsプロバイダーでもありました。私たちの一貫した関心は、いかにしてソフトウェアでハードウェアをより良くするか、という点にあります。皆さんもお聞きになったことがあるであろうあの問題、すなわちエラー——達成できることを制限してしまうハードウェアの不具合——に取り組んでいるのです。私たちはアルゴリズムそのものを作るわけではありません。アルゴリズムをより良く実行できるようにするのが私たちの役割です。
10.2 「useful」から「better」への論点と2026年深夜の発表
Michael Biercuk： この「より良く（better）」という言葉が、実はとても重要なのです。Oak RidgeやCleveland Clinicから皆さんが聞いた美しい実証は、別の言葉、すなわち「有用（useful）」に関するものでした。私はそこからもう一歩進みたいのです——「より良く」へと。2024年、Jayはコミュニティに対して、量子コンピュータが代替手段よりも優れているという「量子優位」を2026年に達成することは可能だと信じている、と挑戦状を突きつけました。そして今は2026年です。今朝、ちょうど深夜0時を過ぎたところで、私たちはQ-CTRLとIBMが共同で、現実の、しかも本物のビジネス価値を持つ問題において、実用的量子優位を達成したことを発表しました。
10.3 対価が支払われる実問題（材料科学）という実用的量子優位の定義
Jay Gambetta： それは素晴らしい。実用的量子優位とは、どういう意味なのでしょうか。
Michael Biercuk： 量子優位という言葉、いわば「聖杯」を耳にしたことのある方は多いでしょう。しかし、それが本当に意味するところは何でしょうか。私たちには非常に具体的な定義があります。私たちは、原理的に何ができるかという理論上の可能性に焦点を当てたくはありません。今この瞬間に何ができるのか、に焦点を当てたいのです。難しい問題を解こうとしている顧客にとって、いつかできるかもしれないことはさほど重要ではありません。今日何ができるのかを知りたいのです。ですから実用的量子優位とは、テスト用の問題でもなく、量子コンピュータを試すために設計された問題でもない、人々が今日お金を払ってでも解きたいと思う現実の問題を解く、という考え方を指します。私たちにとって、それは材料科学の問題でした。私たちは、それが正しい答えを与えることを示さねばなりませんでした。そこで、手元にある最良の近似的ツールと比較したのです。
10.4 120量子ビット・約1万演算で100時間超を2分にした3000倍の高速化
Michael Biercuk： そして胸が躍るのは、それがより良かったということです。より速く、しかもほんの少しではありませんでした。私たちのインフラソフトウェアを動かすIBMの量子コンピュータで、この問題を120量子ビット、およそ1万回の2量子ビット演算にまで押し進めました。あまりに大きく押し進めたため、それを古典コンピュータでエミュレートするにはクラスタ上で100時間以上を要しました。2分に対して100時間です。これは量子コンピュータへのアクセスによって得られた3,000倍の高速化なのです。
10.5 再現可能性へのこだわりとKiskit関数公開・未踏領域への展開
Jay Gambetta： 驚くべき成果ですね。どうやって成し遂げたのですか。
Michael Biercuk： これはすべて、マシンの内に眠る潜在的な性能を解き放つことに尽きます。IBMの量子プラットフォームは、ハードウェアから誰もが達成できる稼働率に至るまで、実に数多くの理由で素晴らしいものです。しかし私たちが何よりこだわったのは、私たちが行ったことのすべてを、この会場にいる誰もが再現できるようにすることでした。舞台裏の特別なアクセスもなければ、特権的な「英雄実験」のような扱いもありません。IBM Cloudを通して実行し、それで動かなければならなかったのです。そして、この性能を解き放ち、エネルギー向け材料科学問題でこうした並外れた結果を生み出すために私たちが作り上げたパッケージは、今年の後半に新しいKiskit関数として公開される予定です。ですから、この会場の誰もがまったく同じ計算を行い、そこからさらに胸躍る領域へと拡張していけるのです。
Jay Gambetta： では最後に、鍵となる利点を一言で。
Michael Biercuk： 速いことが良いわけではありません——3,000倍速いことが良いのです。しかし本当に重要なのは、ほかに何ができるようになるか、です。私たちは答えがすでに分かっている問題から始め、量子コンピュータがそれをより速く達成できることを示しました。次なるステップは、これまで一度も解くことのできなかった物理の領域へと踏み込むことです。材料のための、エネルギー伝送のための、そして電池設計のための領域です。それこそが、何より胸躍ることなのです。
11. クロージング：「今」に未来を築く
11.1 ランタイム最大80倍削減など実証されている進展
Jay Gambetta： Michael、本当にありがとうございました。クライアントやパートナーが量子で推し進めている進展を目の当たりにするのは、実に胸が躍ることです。さて、先ほども申し上げた通り、有用な量子コンピューティングは、まさに今、現実のものとなっています。そしてそれは、今日この壇上に立ってくださった方々だけでなく、私たちのエコシステムにいる他の方々から生まれている興味深い取り組みの中にも見て取れます。私たちは、ランタイムが最大で80分の1にまで短縮される事例、信頼に足るものとなりつつある量子ヒューリスティクス、そして精度の向上したハイブリッド手法を目にしています。そして正直に申し上げると、私たちはまだ始まったばかりなのです。
11.2 2016年から2026年までの「共有という選択」の振り返り
Jay Gambetta： この勢いは、量子がオンラインになってからの10年間がもたらした成果です。2016年、私たちは誰も下したことのない決断を下しました。量子コンピュータをクラウドに載せ、それを世界と共有したのです。そして続いて起こったことは、目を見張るものでした。この技術がすべてを変えるだろうと、私たちには分かっていました。問いは単純でした——閉じたままにするか、それとも共有するか。私たちは共有することを選び、しかも「今」を選んだのです。2016年5月4日、5量子ビットがクラウドへ。そして世界が応えました。2017年、初の量子SDKであるQiskit。同じ問い、同じ答え。「今、オープンにする」——そして世界が応えました。2020年、今後5年間の技術計画すべてを記したロードマップ。これもまた、ただちに共有し、世界が応えました。
11.3 「クラウドの量子」から「世界の量子」への移行
Jay Gambetta： 2021年、Eagleプロセッサが100量子ビットの壁を突破しました。2023年、量子が古典を追い越しました。2024年、大規模な誤り訂正への新しい道筋を見いだし、私たちはフリート（保有する量子コンピュータ群）を100量子ビット超へとアップグレードしました。そのすべてを、利用可能になったその瞬間に共有してきたのです。2025年、Qiskit Functionsが拡大し、フライホイールが回り始めました。アイデアが積み重なり、アルゴリズムが進化し、エコシステムが立ち現れてきます。そして2026年、10年の節目を迎え、「クラウドの上の量子」は「世界の中の量子」へと変わりました。私たちの量子コンピュータは、新しい分子、新しい理解といった科学的発見のために使われており、そして間もなく、さらに多くのことのために使われるようになります。これはもはや問いではありません。私たちは計算の未来を手にしており、それは今まさに起きているのです。
11.4 「速く動き、早く共有し、今やる」という人類の協働の物語
Jay Gambetta： これは技術の物語ではありません。これは、大規模な人類の協働の物語なのです。速く動き、早く共有し、今やる——私たちは、未来は「今」の中で築かれると信じています。あらゆるブレークスルー、あらゆる発見、あらゆる意味ある変化は、誰かが「待たない」と決めたところから始まったのです。ブレークスルーは現実のものです。私たちの前途のロードマップは明確です。私は本当に、心の底からわくわくしています。そして皆さんにも、ぜひそうあってほしいと思います。それでは、皆さんに感謝を申し上げます。さあ、世界に立ち向かっていきましょう。