1.量子コンピューターの「現在」と「未来」をIBMのエキスパートが解説! – 【ICC】INDUSTRY CO-CREATION

1.量子コンピューターの「現在」と「未来」をIBMのエキスパートが解説!

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「量子コンピューティングで実現する社会」7回シリーズ(その1)は、現在の量子コンピューターの進歩とその未来について、IBM基礎研究所の小野寺氏と、モデレーターの尾原氏が解説します。尾原氏によると、「現在の量子コンピュータは2011年ごろの機械学習と同じ」とのこと。これから量子コンピュータはどのように進化していくのでしょうか?ぜひご覧ください。

▶ICCパートナーズではコンテンツ編集チームメンバー(インターン)の募集をすることになりました。もし興味がございましたら採用ページをご覧ください。

ICCサミット FUKUOKA 2018のプラチナ・スポンサーとして、IBM BlueHub(日本アイ・ビー・エム株式会社)様に本セッションをサポート頂きました。

 

ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット KYOTO 2018は2018年9月3日〜6日 京都市での開催を予定しております。


【登壇者情報】
2018年2月20-22日開催
ICCサミット FUKUOKA 2018
Session 3E
量子コンピューティングで実現する社会
-Quantum Opportunityで捉えるビジネス-
Supported by IBM BlueHub

(スピーカー)
及川 卓也
株式会社クライス&カンパニー
顧問

小野寺 民也
日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所 副所長 技術理事

草野 隆史
株式会社ブレインパッド
代表取締役会長

山田 貴士
株式会社LIFULL
取締役執行役員 LIFULL HOME’S事業本部長 兼 LIFULL技術基盤本部長

(モデレーター)
尾原 和啓
IT批評家、藤原投資顧問書生

「量子コンピューティングで実現する社会」の配信済み記事一覧

本編


▶量子コンピューターへの理解を深めるために、よろしければ以下の記事もご参照ください。

過去のICCサミットでの関連セッション
量子コンピュータなどの先端テクノロジーのビジネス化を徹底議論!(ICC KYOTO 2017)

量子コンピューターの仕組みについて
高速化の鍵は量子の「もつれ」や「重ね合わせ」ーー 量子コンピューターの原理を知る(THINK Blog Japan | IBM)

量子アニーリングについて
次世代量子情報技術 量子アニーリングが拓く新時代(SlideShare)
量子焼きなまし法(Wikipedia)

IBM Qについて
IBM Qが目指す「量子コンピューターがある近未来」(THINK Blog Japan | IBM)

司会 それでは定刻となりましたので、セッション3E「量子コンピューティングで実現する社会 -Quantum Opportunityで捉えるビジネス」に移ります。

本セッションは、日本アイ・ビー・エム社にサポートをいただいております。

スピーカーをご紹介します。

クライス&カンパニーの及川 卓也さん。

日本アイ・ビー・エムの小野寺 民也さん。

ブレインパッドの草野 隆史さん。

LIFULLの山田 貴士さん。

モデレーターは、尾原 和啓さんです。

それでは尾原さん、よろしくお願い致します。

尾原 和啓氏 (以下、尾原) 皆さん、ランチ明けの一番眠くなる魔の時間に、このような濃い内容のセッションを選んでいただきまして、本当にありがとうございます。


尾原 和啓
IT批評家、藤原投資顧問書生

京都大学院で人工知能を研究。マッキンゼー、Google、iモード、楽天執行役員、2回のリクルートなど事業立上げ・投資を専門とし、経産省 対外通商政策委員、産業総合研究所人工知能センターアドバイザー等を歴任。現在13職目、シンガポール・バリ島をベースに人・事業を紡いでいる。ボランティアでTED日本オーディション、Burning Japanに従事するなど、西海岸文化事情にも詳しい。シンクルはApple 2016年ベストアプリ10選に。著書は三作全てAmazon電子書籍で総合一位を獲得。「モチベーション革命」(幻冬舎)、「ザ・プラットフォーム」「ITビジネスの原理」(NHK出版)「ITビジネスの原理」はKindle 年間ランキングビジネス書部門 2014、15年連続Top10のロングセラー(2014年7位、2015年8位)。韓国語、中国語版にも翻訳されている。

皆さん、6つ並行して走るセッション、本当に多くのインサイトが得られる数あるセッションの中からあえて「量子コンピューター」というテーマを選ばれたということは、基本的に非常に濃い話をしても大丈夫だという理解で進めていきたいと思います。

量子コンピューターをはじめとしたこれからの技術イノベーションが、僕たちをどのような世界へ誘ってくれるのか、特に量子コンピューターでしか実現できない世界というのはどういう世界なのか、ということを「Quantum Opportunity」というタイトルに込めています。

そして、そのような世界に向けて我々はどう準備をしていけばいいのかということを、この豪華な4名の登壇者とお話ししていきたいと思います。

会場を見回しても非常に濃密な雰囲気で、「どう考えてもあなたは登壇者側でしょう」という人があちらこちらにいらっしゃいますので、どんどんバトルロイヤル形式で議論に入っていただければと思います。

とはいえ、実際にこの中で量子コンピューターを触ったことがあるという方はどのくらいいらっしゃいますか?

(会場挙手なし)

いないですよね (笑)!

ですので、まずは小野寺さんに「量子コンピューターは今どこまで進歩してきているのか」ということを解説していただきましょう。

その後にお三方からAI(人工知能)であったり、データビジネスの最前線がどうなっているのかを話していただきつつ、そこから量子コンピューターの世界についての議論を進めていきたいと思います。

では小野寺さん、お願いしてもよろしいでしょうか。

量子コンピューターのメカニズムとは?

小野寺 民也氏 (以下、小野寺) ご紹介ありがとうございます、小野寺です。


小野寺 民也
日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所 副所長 技術理事

1988年東京大学大学院理学系研究科情報科学専門課程博士課程修了。同年日本IBM入社。以来、同社東京基礎研究所にて、プログラミング言語、ミドルウェア、分散システム等の研究開発に従事。最近ではとくにBig DataおよびAI基盤ソフトウェアに興味をもつ。現在,同研究所副所長、同社技術理事。情報処理学会 第41回(平成2年後期)全国大会学術奨励賞、同平成7年度山下記念研究賞、同平成16年度論文賞、同平成16年度業績賞、各受賞。理学博士。Association for Computing Machinery Distinguished Scientist、情報処理学会シニア会員、日本ソフトウェア科学会会員。

議論の土台作りということで、簡単にイントロをさせていただければと思います。

量子コンピューターのどこに強力なパワーがあるかというと、きちんと説明するのは難しいのですが、「n量子ビットあると、2のn乗のパスを同時に実行できる」というのが、力の源泉になっています。

尾原 さあ皆、追いついているかな(笑)?

(会場笑)

小野寺 ということで、完全な30量子ビットのものがあれば、2の30乗≒10億通りのパスを同時に実行できます。

▶編集注:「量子ビット(qubit)」は量子情報の最小単位で、「Qビット(キュービット)」とも表記されますが、当記事では「量子ビット」に表記統一しております。量子コンピューターの仕組み等については、本記事の前後に参考サイトを掲載しております。

スライド上の、真ん中の青いところが古典の、つまり今のコンピューターでできる範囲だとします。

今のコンピューターでは、エクスポネンシャルな問題(データ量に対して指数関数的な計算量が必要な問題)のサイズに対しては、時間がかかって実行できません。

もちろんその全部を解くことはできないにしても、ある種のものは量子コンピューターで解けるのではないかと言われています。

実際に大きな数の素因数分解等々は、多項式時間(※)で解ける量子アルゴリズムが発見されています。

▶編集注:多項式時間とは、計算理論において解くべき問題の入力サイズをnとしたとき、その問題を解くのにかかる処理ステップ数がnの多項式であらわされる時間計算量。時間計算量が入力サイズnに依存しない場合は定数時間、入力サイズnの指数関数であらわされる場合は指数関数時間となる。(Wikipediaより;詳しく知りたい方は多項式時間定数時間指数関数時間計算理論計算複雑性理論をご覧ください)

量子コンピューターの活用が有望な3つの分野

小野寺 大雑把に、この辺が有望なのではないかと専門家の間で一致している分野があります。

1つ目が「分子シミュレーション」、

2つ目は「機械学習」、

3つ目が「オプティマイゼーション(最適化)」です。

オプティマイゼーションを少し下に下げているのは、左の2つはエクスポネンシャル(指数関数的)なスピードアップが期待できるのに対して、オプティマイゼーションはよく「巡回セールスマン問題」の例に挙げられように、正確な解は量子コンピューターをもってしても無理なため、近似解のところで数倍のスピードアップが見込まれるのではないかという観測になっているためです。

尾原 つまり、普通のコンピューターは扱う次元が多くなればなるほど計算量がどんどん増えていきます。

例えば10通りのものが2つだと100通りになり、3つだと1,000通り、5つだと10万通りとどんどん増えていき、それにともない計算の時間がどんどん長くなっていきます。

それに対して量子コンピューターは、リニア(直線的)に計算時間が長くなるだけなので、2桁になっても3桁になっても単純に数字としての計算量が2倍、3倍になるだけです。

そのため、組合せ爆発(※)を起こすようなタイプの最適化であったり計算であったりに能力を発揮します。

▶編集注:組合せ爆発とは、ある問題の解が組合せ的な条件で定義される場合、解が指数関数や階乗によって計算されるために、データサイズが大きくなるにつれて計算時間が増大し、有限時間での解あるいは最適解の発見が困難になる現象。(参考:Wikipedia

例えば、一つひとつの分子の動きというのはとてもシンプルなのだけれども、たくさん重なるともう訳が分からなくなりますから、量子コンピューターの分子シミュレーションへの利用はまさに理に適っています。

あとは機械学習のようにn次元でものを見ていく時に、トラップ(初期値の設定によって局所解に陥ってしまったこと)を探すというところにものすごく向いています。

ただ問題点は、量子コンピューターというのは概算しかできないので、先ほども言ったように本当に精密な最適化というところには少し弱いということです。

少し補足しました。

小野寺 ありがとうございます。

「量子アニーリング方式」と「量子ゲート方式」

小野寺 そして、量子コンピューターにもいくつか種類があります。

いわゆる「量子アニーリング方式」のものと、「量子ゲート方式」という汎用的なプログラミングができるユニバーサルなものに大別されます。

▶編集注:後述される「IBM Q」は後者に分類されます。

現時点では、量子ビットは非常にエラーが生じますので、アプロキシメート(Approximate)という形容詞をつけています。

いずれは、そのような誤りの訂正なども完全にできるフォールト・トレラント(Fault-Tolerant:システムなどの設計の一部が停止しても、正常に機能し続ける仕組み)なものが数十年後には出てくると思うのですが、そちらに到達できるのは、アニーリング方式ではなくて、下のゲート方式のユニバーサルな量子コンピューターだと考えられています。

量子コンピューター商用化に向けた「IBM Q」の取組み

小野寺 弊社はこの量子コンピューターを商用化するということで、「IBM Q」というイニシアティブを始めています。

その三種の神器が「ハードウェア」と「ソフトウェア」、そしてお客様の「ネットワーク」です。

それぞれ簡単にご紹介すると、ハードウェアについては2017年11月に、IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)のカンファレンスで、20量子ビットのものが動いたという発表と、50量子ビットのプロトタイプができたということをアナウンスしました。

▶参考:「IBM、量子システムの拡張と世界最先端のエコシステムを提供」(IBM ニュースリリース)

スライドの中段に、「Average Coherence ~90 microseconds」と書いてありますが、今の状態だと90マイクロ秒(0.00009秒)だけ量子状態を保てるということです。

言い換えれば、この間にプログラミングを完了しないといけないということです。

ウルトラマンの3分に比べると極めて短い時間ですが、この90マイクロ秒をうまく使いながら計算するというのが今の量子プログラミングです。

次にソフトウェアですが、2016年5月に弊社の5量子ビットの量子コンピューターをクラウドから誰でも使えるようにしましたが、その時からこのようなソフトウェア開発キット「QISKit」も提供しています。

最近は日本語化もされていますし、チュートリアルもありますので、ぜひのぞいていただければと思います。

そしてお客様のネットワークについてですが、やはり量子コンピューターは誰でも興味を持っていただけるという性質のものではありません。

ですので、非常に未来にかけているといいますか、未来に積極的に投資するマインドを持つお客様と、まずは「IBM Q Network」を推進していくためのコラボレーションを2017年12月14日にアナウンスさせていただきました。

▶参考:IBM Announces Collaboration with Leading Fortune 500 Companies, Academic Institutions and National Research Labs to Accelerate Quantum Computing日本語版

日本からもJSR、日立金属、本田技研研究所、長瀬産業が参画されていますし、特に慶應義塾大学にはネットワークハブとなるメンバーになっていただいて、実際に最高レベルの量子コンピューターを使用するという形になっています。

ハブは世界中に4つ置かれていて、ヨーロッパはオックスフォード大学、アメリカはオークリッジ国立研究所、オーストラリアはメルボルン大学、アジアでは日本の慶應義塾大学という体制になっています。

銀行系はJPモルガン・チェースやバークレイズなどが参画しています。

「Quantum Advantage」の時代に向けて

小野寺 次のスライドは2018年2月に出た、今はまだ役に立たないコンピューターを、なぜJPモルガンやダイムラーがテストするのかという「WIRED」の記事です。

▶参考:WHY JP MORGAN, DAIMLER ARE TESTING COMPUTERS THAT AREN’T USEFUL YET日本語版

それをもう少し説明すると、先ほど、フォールト・トレラントの(エラー耐性のある)ものがいずれできるという話をしました。

恐らく数十年先だと思いますが、その時には量子コンピューターのおかげで世の中が非常に変化している「Quantum Disruption」な時代になっていると思います。

けれども今は、スライド左の「Quantum Ready」という段階で、まだ小さな5量子ビット、16量子ビットないしは20量子ビットのものが使えるようになった時代です。

それが徐々に50量子ビット、100量子ビット、150量子ビットというように中規模になっていくにつれ、「何かすごい問題が解けるようになるのではないか」という期待が沸々と湧き上がってきており、JPモルガン・チェイスやダイムラー、日本のお客様などが興味をお持ちになられています。

ですから、現時点で何かすごいことができるわけでは決してないですが、スライド中央の「Quantum Advantage」の時代に向けて今から量子アルゴリズムの考え方をマスターしなければなりません。

“Small-Scale”から“Intermediate-Scale”のフェーズへ向かうにつれ、今後動作時間は伸びていくと思いますが、今は「90マイクロ秒」というような極めて短い時間内でしか計算できないものをいかにうまく使いこなして、ビジネスの価値のある問題をどう解いていくかが大きな課題です。

この“Intermediate-Scale”で、きれいに解けるビジネス価値のある問題を探すというのがまさに宝探しなのではないかと思っています。

その問題を発見した人が億万長者になれるのではないかと思います。

ということで、量子コンピューターで何かすごいことができそうだ、という大雑把な感覚はありますが、まだ新大陸は発見されていません。

大航海時代には西へ行けばインドへ辿り着けると誰もが思っていたところに、実際にコロンブスのような人たちが航海に乗り出して新大陸を発見したわけで、量子コンピューターも今まさにそういう時代だと感じています。

大雑把な方向は分かっていて、そこへ向けて出航していくと。

長くなりましたが、以上です。

尾原 ありがとうございます。

現段階は「2011年頃の機械学習」と同じステージ

尾原 例えてみると、AIの領域の7年前(2011年)のタイミングがおそらく量子コンピューターの現段階だと思っていただくのがいいと思います。

翻って、7年前に何が起こったかというと、「シンギュラリティ」の概念で有名なレイ・カーツワイルという研究者がスペシャリストとしてGoogleに加わり、6年前にはDeepMind(ディープマインド)というディープラーニング技術を持つ会社をGoogleが買収しています。

その頃日本では、「Googleは売上ゼロの会社を買収したけど、その技術は一体どのくらいのものなのだろうか」というような感覚でした。

しかし2、3年前には、「いよいよAIが来るぞ」となり、その途端に、2年前にAlphaGoが韓国の囲碁チャンピオンを倒し、Google Cloud Machine LearningTensorFlowなどのディープラーニングのクラウドソーシングのサービスが始まりました。

2017年末くらいからは、AIは本当にコモディティ化しています。

(一般的な)クラウドサービスのように、まるで水道の蛇口をひねればサービスが出てくるようになっています。

今皆さんはサーバーの環境が使えていますが、これからはAIの環境が使えるようになってきています。

AIに関してもっと言うと、僕の古くからの友人の落合陽一さんの研究室ではAIをプログラマーが開発していません。

というのは、AIというのは完全にパーツで、データを放り込めば分類してくれる存在になっているので、きれいなデータを集めてくればそこにビジネスが生まれてくるという存在になっています。

そのような状態がいずれ、量子コンピューターにも訪れるのではないかと思っています。

7年前のAIと同じような環境が、今の量子コンピューターの時代になっています。

先ほど小野寺さんが言っていたように、もし本当に30量子ビットのものがクラウドでできるような状況になってしまうと、10億通りあるような計算、30のパラメーターがあるような最適化がリアルタイムでできたりします。

さらに言うと、量子ゲート式ならば単なる最適化だけではなく、シミュレーションなどもできるようになるので、気候シミュレーションをはじめ、色々ことができる世界が来るはずです。

AIにそういった世界が来た今は、7年前からAIを準備していたアメリカに、僕たちは残念ながらいろいろな形でやられてしまっていますよね。

でも量子コンピューターだったら、まだ間に合います。

なので、この間に合う世界についてこれから話していきたいと思います。

量子コンピューターがコロンブス出航前というこの状況で「量子大陸」へ行くにあたって、データビジネス・AIビジネスで最前線を走っている残りのお三方に、現状のデータビジネス・AIビジネスの活用を簡単に紹介していただきつつ、ディスカッションに入っていきたいと思います。

(続)

▶量子コンピューターへの理解を深めるために、よろしければ以下の記事もご参照ください。

過去のICCサミットでの関連セッション
量子コンピュータなどの先端テクノロジーのビジネス化を徹底議論!(ICC KYOTO 2017)

量子コンピューターの仕組みについて
高速化の鍵は量子の「もつれ」や「重ね合わせ」ーー 量子コンピューターの原理を知る(THINK Blog Japan | IBM)

量子アニーリングについて
次世代量子情報技術 量子アニーリングが拓く新時代(SlideShare)
量子焼きなまし法(Wikipedia)

IBM Qについて
IBM Qが目指す「量子コンピューターがある近未来」(THINK Blog Japan | IBM)


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編集チーム:小林 雅/戸田 秀成/本田 隼輝/浅郷 浩子/尾形 佳靖/鈴木ファストアーベント 理恵

【編集部コメント】

イントロダクションから圧倒の情報量となりました!上記の参照記事などもご参照の上、ぜひ続きもご覧いただければと思います!(尾形)

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