AI一色の今こそ「量子」に目を　2030年に利用者1000万人を目指す政府の量子戦略、そのねらいは

AI時代の今、フィジカルな課題にこそ量子の活路を見出す

　今、IT業界の関心はAI、とりわけAIエージェントに集中している。最近は「フィジカルAI」という言葉とともに、ロボットや機械を通じてAIを現実世界で動かす取り組みが、日本の製造業に向けたメッセージとしても強く打ち出されはじめた。

　ただ、物理的な世界の課題を解く上で、AIだけが答えではないと筆者は考えている。AIは基本的に、データからパターンを学ぶ技術だ。AIを使った材料探索（マテリアルズ・インフォマティクス）も急速に進んでいるが、その精度は学習データの質と量に左右され、既知の物質から大きく離れた領域では予測が難しくなる。

　一方、物質の性質を量子力学から求める計算は、これまでもスーパーコンピュータで行われてきた。しかし、計算量を抑えるには電子同士の影響を簡略化する近似が欠かせず、電子が互いに強く影響し合う物質ではうまく予測できない。電池の電極材料や触媒には、こうした物質が少なくない。FTQCが実現すれば、量子コンピュータはこの領域をより正確に計算できると期待されている。AIが候補を絞り込み、量子コンピュータが精密に計算する……物質そのものが相手となるフィジカルな課題では、量子技術はAIと組み合わせて使う有力な道具になり得る。

　この点で、日本には地の利がある。素材、化学、自動車、電子部品など、日本の産業はもともとフィジカルな領域を得意としてきた。Quemixの協業相手に、ホンダや日産自動車、三井金属、出光興産といった自動車や素材・エネルギーの企業が並ぶのも偶然ではないだろう。量子の計算力を自社の製品開発やサービスに組み込めれば、日本のものづくりをさらに伸ばす武器になるはずだ。

　もちろん、実用化への道筋には不確実な点も残る。FTQCの実現時期は専門家の間でも見方に幅があり、どのハードウェア方式が主流になるかも見通せない。政府が掲げる利用者1000万人という目標も、予算を積み増すだけでは届かない。研究開発の成果を企業が実際に使い、事業につなげられるかどうかが問われる。

　だからこそ、量子が実用段階に入ってから動くのでは遅い。中土井氏が指摘したように、大きな波が来てから参入しても間に合わない。AIへの対応を進めながら、自社の製品やサービスのどこに量子技術を生かせるかを、早めに検討しておく。世界の関心がAIに集まっている今、早い段階で量子に目を向けて準備を重ねておくことが、これからの日本の強みになるのではないか。