今回が日本初上陸となります。いうか、北米を出たことがないはずです。「世界初の商用量子コンピューター」が、初めて海を渡ることになるわけです。Systemsのマシンは「量子アニーリング型」と呼ばれていますよね。それはぜひ、門脇(正史)さんにお願いできればと思います。門脇さんは、東京工業大学の大学院生だった1998年に、西森秀稔教授と共同で量子アニーリングについての論文を出された方で、D-Waveのマシンも、門脇さんたちの理論に基づいた設計思想をもっています。門脇さんとはたまたま学会でお会いしたときにお誘いし、今年の5月からデンソーにお越しいただきました。”量子アニーリングの父”にこんなお願いは僭越ですが、ごくごく平易に、量子コンピューターの現状について教えていただければ幸いです。量子コンピューターの研究で先端を行っているのはGoogleです。彼らは、カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニス教授を研究室ごと買収しました。そこが、いま一番「ノイズの少ない量子ビット」をつくれると言われています。IBMも、ずっと自分たちでつくっていますね。あとはそのIBMからスピンアウトしたRigettiや、マイクロソフトやインテルもヨーロッパの大学(デルフト工科大学)と組んで研究をしています。中国は、正直どれくらいすごいのかわかりませんが、人もお金も莫大な投資をしていると聞きます。ちなみに先日、IonQが「まったく異なる技術で、Googleや他社と並ぶ量子コンピューターを実現した」という発表がありました。「横磁場イジング模型の量子アニーリング」を西森秀稔教授と共同で発表。組合せ最適化問題を解く手法として、「量子アニーリング」を世界で初めて提案。Array)の開発に従事。その後、バイオインフォマティクスに転向し、ヴェンチャー企業やポスドクなどを経て、エーザイに勤務。ゲノム解析や抗がん剤のバイオマーカー解析に携わり、直近はデータサイエンス部にて人工知能技術の創薬応用の研究に従事しました。2018年5月、デンソー入社。彼らが研究しているのは...。基本的には、D-Wave以外はほとんど量子ゲートを研究開発していると捉えて間違いないと思います。量子ゲートは、従来のコンピューターの延長線上にあるもので、量子アニーリングは、「物質が冷やされるときに構造が安定する」という自然現象を応用している、と読んだことがあります。量子ゲートは、ユニバーサル量子コンピューターの実装のひとつで、古典コンピューターの拡張になります。アニーリングは、量子力学を利用していますが、古典コンピューターの上位互換ではなく、最適化問題を解くことに特化したコンピューターです。ゲート型は何でもできるかわりに、実用化はまだまだ先だとされています。Googleが出している「72ビット」が、現状世界で一番大きいとされていますが、アニーリング型は最適化に特化した分、実際「2048ビット」まで来ています。量子コンピューターは非常に低温、具体的には12ミリケルビンという限りなく絶対零度に近い状態で動かしています。それくらい温度を下げないと、量子ビットが情報を保てなくなるんです。普通のコンピューターですと、0が1に勝手に変化することはありませんが、量子コンピューターの場合、1と出ていたのにいつの間にか0になっていたり...ということがノイズによって起こります。このノイズをうまく制御できれば理想的なのですが、現段階ではまだまだ制約があり、多くの研究者が、ノイズの少ないデヴァイスの研究に携わっています。量子力学で動いているということは、つまり確率の世界なんです。アインシュタインは「神はサイコロを振らない」と言って量子力学を批判したとされていますが、実際、サイコロではないものの、確率としてしか確認できない現象なんです。正解の確率が高くなるような処理を、アルゴリズムによっておこなっているわけです。2000Qは、寺部さんがおっしゃったように2048ビットです。2の2048乗の組み合わせを同時に探索できるわけですが、例えば10%の確率で答えが出るのは、ある意味アルゴリズムが正しく機能しているということになります。1回に1000個の答えを出して、その1000個がどういう答えになっているのかを実際に確認し、本当に答えになっているのかを検証しながら量子コンピューターを使っています。2000ビットくらいになり、ようやく「実証実験に使えるね」というレヴェルになりました。最近わたしたちは、東北大学量子アニーリング研究開発センターと共同で「工場の無人搬送車(AGV)を動かす実証実験」をおこなったのですが、それも、2000ビットあったからこそできた実験でした。「工場の無人搬送車(AGV)を動かす実証実験」の様子。交差点の青い丸が渋滞している状態を表している。量子コンピューターを使うことにより、稼働率が15%向上した。「ここではAGVは10台ですが、15%向上すれば、1台減らせたり、あとは単純にものを早く届けられることにもなる。量子アニーリングが、どのような仕組みで処理をしているのか理解できた自信がありませんが、とにかく、最適化問題を解くことが得意であることは飲み込めました。いうわけでいよいよ、デンソーが量子コンピューターを導入した経緯について、教えていただければと思います。この先自動車業界では、クルマがインターネットにつながっていく、いわばIoT化がどんどん進んでいきます。クルマのデータがクラウド上に集まってくるようになると、その信号処理がものすごく大変になることが予想されます。そこで、量子コンピューターという高速で最適化問題を解けるマシンが実用化しつつあるということで、うまく組み合わせられないかというのが発端です。それは工場も一緒で、ドイツの「インダストリー4.0」といった文脈で、工場もIoT化がこの先ますます進んでいくはずです。データがどんどん集まっていくという状況は同じなので、クルマと同様、高速で処理するものがあれば、リアルタイムで最適化できるはずだと考えました。時間がかかってもいい最適化の計算であれば、もっと遅いコンピューターで、一晩かけてもいいわけですが、量子コンピューターであれば瞬時に回答を出せるので、モビリティや工場で時々刻々と変わる状況に応じた計算には、とりわけ向いているわけです。リアルタイムがひとつのキーワードなわけですね。クルマのデータが貯まっていく社会について、もう少し具体的に教えてください。Service)」と呼ばれるモビリティサーヴィスが、どんどん広がっていくとされています。いままでは、クルマ自体を「売る」ことに価値があったわけですが、今後は、クルマを「使う」サーヴィスの部分にも大きな価値が生まれていくとされています。UBERは、ある意味クルマをツールとして使っていますよね。モビリティサーヴィスはリアルタイムが命になる分野なので、量子アニーリングを使った最適化は、大きな需要があると見込んでいます。MaaSといわれる分野には、今後いろいろなプレイヤーが参入してくる思いますが、わたしたちはどんなプレイヤーが出てきても、そこに技術を提供できる立場でありたいと考えています。MaaS分野で先行している人たちのなかでは、最適化がひとつのキーワードになりつつあることは間違いありません。これはクルマにも工場にも言えることですが、IoTが世の中に普及していくにあたっての4段階のロードマップがあります。ステップ1は、センサーをたくさん入れましょうという「モニタリング」の段階です。それによってデータを見える化します。次に、そのデータを使って制御できるようにする「コントロール」段階がやってきます。工場で異常が見つかったら、そこを手当する...といった具合です。その先のステップ3にビッグデータがあるわけですが、ここで「オプティマイゼーション」、つまり最適化が課題になると言われています。データが集まった後、それをうまく最適化する手法が、これからの競争力になるわけです。ちなみにステップ4は「オートノミー」。人が介在しなくてもいいくらいなレヴェルまで完全に自動化されたシステムです。工場は、まだまだ古い設備がたくさんありますので、センサーをがんばって入れている段階、つまりステップ1から2に踏み込んでいる段階です。クルマの世界は、既にセンサーがたくさん入っていますので、「ステップ2で何をしようか」ということを、世の中が考えている段階です。進んでいる人たちが、ステップ3の最適化を見始めた、という段階なんです。先行者優位なところもありそうなので、既にステップ3に踏み込んでいることは、デンソーにとってアドヴァンテージになるということですね。わたし個人の考えですが、この4〜5年でやってくるかもしれません。2017年に豊田通商さんと共同で、渋滞解消の実証実験をタイでおこないました。バンコクの13万台のタクシーやトラックに取り付けられた専用車載器から位置情報を取得し、渋滞解消やタクシー配車サーヴィス、配送問題などのアプリケーションの検証をしています。そのときに実感したのですが、いまのナヴィゲーションですと、例えば「この先に渋滞があるよ」と提示しても、みんなが一番早く着きたいので、次に一番早い道をみんなが選択し、また渋滞して、また次の道にみんなが行って、渋滞して...といった具合に、渋滞が解消されません。同じクルマの台数であっても、「自分が一番早く着きたい」ではなく「みんなで早く着きましょう」ということで分散すれば、最初から渋滞なんて起きない場合もあるんです。このように世の中全体が最適化されると、例えば渋滞がなくなったり、エネルギーの消費量が世界全体で減ったりといった、社会問題の解決にもつながっていく可能性があると考えています。パソコンやスマートフォンが、個人の利便性を拡張したのだとしたら、量子アニーリングというテクノロジーは、社会全体の利便性を拡張していくことになるわけですね。なるのではないかと思っています。難しい質問ですね(笑)。SDGsのように、社会問題を解決することへの価値がいまものすごく重視されているので、渋滞解消を切り口に、いろいろなものを最適化することで、社会をよくしていくような企業になっていったらおもしろいなと、あくまで個人的な意見ですが、そう思います。そのためには、もっともっと量子コンピューターを手なづけていかなければいけないわけですね。量子コンピューターも普通のコンピューターと一緒で、アプリケーション、ミドルウェア、OS、ファームウェア、ハードウェア...と、いろいろなレイヤーがあるわけですが、それぞれのレイヤーにおいて、まだまだ課題があります。アプリケーションで解きたい問題を、実際の量子コンピューターにどうやってマッピングしていくのか、とか。実際の量子コンピューターはまだまだノイジーなので、その性質を理解して、どう使えばより現状でも性能が出せるか、とか。将来に向けてどういうデヴァイスを開発すると、よりパフォーマンスが出るのか、とか。いったことを研究しています。課題は山積なんですね。すると、19年4月にコンソーシアムが立ち上がり、実機も導入できることは、大きな意味がありそうですね。いま、量子コンピューターの使い方がいろいろ提案されているのですが、そのなかには、ひたすら計算して、たくさんデータを取らないとわからないという案件もあるわけです。いう実験は、クラウド経由の時間貸しですとあっという間に契約時間を超えてしまいますので、保有することにより、研究が進む分野もいろいろあると期待されます。いままでは、量子コンピューターに触れる人は量子コンピューターの専門家ばかりで、アプリケーションの専門家、例えば交通の専門家は交通しかわからない、という状況でした。わたしたし企業からしたら、それだと「こっちと話して、あっちと話して...」ということになってしまい、なかなか難しい部分がありました。その点、今回のコンソーシアムでは、東京工業大学の西森秀稔教授や東北大学の大関真之准教授といった量子コンピューターの専門家にサポートしていただきつつ、例えば交通や化学といった分野の専門家も直接量子アニーリングマシンを触ることで、一気通貫で企業の事業化をサポートするような体制を整えられればと思います。わたしたちは、その手助けというかハブになることで、社会の最適化を加速していきたいと思っています。