トヨタ自動車・東京大学・Quemixら、量子コンピュータのタスク分散に関する実証研究を実施

　2026年6月1日、テラスカイのグループ会社Quemixは、デンソーとの共同研究の成果として、量子コンピュータ上で分子動力学（MD）シミュレーションを実行するための基盤技術を開発したと発表。両社は今回、量子コンピュータを用いたMD計算において、量子と古典コンピュータを組み合わせた「量子–古典ハイブリッドMD・フレームワーク」を創案し、低負荷かつ高精度での化学状態予測に成功したとのことだ。

　同手法は、次世代電池材料、高分子材料、触媒、創薬といった、原子レベルの精密な解析や機能性の予測が求められる分野における、発展的な量子コンピュータ活用の道筋を示すもの。今後、本技術の改良と応用展開を推進し、誤り耐性量子コンピュータ（FTQC）時代を見据えた産業応用の可能性を切り拓くとしている。

　今回両社は、原子の位置や運動量の広がりを表す分布関数を量子状態として保持し時間発展させる、新しい形式へとMDを再定式化することに成功。従来のMDでは、分布関数を構築するために多数の原子の運動を長時間にわたって追跡し、得られた軌道の集合体を用いて物理量を計算する必要があった。新手法では、軌道の集合体を示す分布関数そのものを量子状態として直接表現・操作できるため、拡散係数などの物性値をより直接的かつ効率的に計算できるという。

　そのほか、Quemixは同日、トヨタ自動車、豊田中央研究所、東京大学 大学院理学系研究科との共同研究の成果として、量子コンピュータを用いた量子化学計算において、古典コンピュータと量子コンピュータの効率的なタスク分散を検討する実証研究を行ったと発表。同研究では、密度行列繰り込み群法（DMRG）と確率的虚時間発展法（PITE）を組み合わせ、古典コンピュータと量子コンピュータそれぞれのデバイスの強みを最大限に引き出すための「計算リソースの効率的な配分」に関する新たな指針を提示したという。

　今回の研究では、一つの計算問題に対して「どこまでを古典コンピュータで準備し、どこからを量子コンピュータに委ねるべきか」という境界線を実証的に明らかにした。実証実験の結果は以下のとおり。

• 古典コンピュータによる「絞り込み」：基底状態計算において、可能な限り古典コンピュータ側で処理し切ることが、全体の効率化に直結することを示した。具体的には、古典コンピュータ上での高精度な計算手法として既に知られているDMRGを用い、古典コンピュータのメモリやコストが許す「限界ギリギリ」まで真の基底状態に近づける
• シームレスな接続と量子の恩恵：古典コンピュータ側で得られた高精度な状態を行列積状態（MPS）として量子回路にエンコード（初期状態準備）し、Quemix独自の量子アルゴリズム「PITE」へ引き継ぐ
• 古典の限界を量子で突破する：古典コンピュータで可能な限り真の解に近づけた後、そこから先の領域を量子コンピュータに委ねるという役割分担を採ることで、古典単独では到達できなかった「真の解」にたどり着ける可能性を実証した

　加えて、Quemixと三井金属は共同研究において、量子コンピュータを使った材料開発を大幅に効率化する新技術を開発。材料開発における時間およびコストの課題を解決する手段として、近年コンピュータシミュレーションの活用による材料開発の効率化が進められているが、更なる解析精度の向上と計算時間の短縮を両立することが求められていた。この課題を解決する手段として量子コンピュータの活用が期待されているとのことだ。

　同研究では、高精度な計算が可能である一方、計算時間の長さが課題となっていた動的平均場近似（DMFT）法に着目。DMFT法を量子コンピュータ上で効率的に実行するため、新たな計算フローを構築するとともに、計算プロセスで重要な役割を担う量子位相推定（QPE）の性能を改善したという。これにより、高速性と高精度な計算の両立を可能にし、量子コンピュータを用いたDMFT計算の早期実用化に目処をつけたとしている。

　今回開発した新技術「QAVG（QPE Averaged over Variable Grids）」は、量子コンピュータを用いた材料計算の基幹技術である量子位相推定（QPE）を改良した技術。従来のQPEでは、エネルギー分解能を高めるほどゲート操作数や計算コストが増加するという課題があったが、QAVGにより計算コストの増加を抑えながら、量子コンピュータ上でのDMFT計算を高精度化・高速化することが可能になるという。

　共同研究では、Quantinuum社の量子コンピュータ実機上で、触媒材料を想定したシミュレーションを行い、DMFT計算フローの重要な構成要素であるQAVGが、実機環境においても有効であることを確認。また、QAVGにより、通常であればハードウェアの進化により約2年後に達成されると見込まれる計算精度を現行マシンで実現したとのことだ。

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