Barclays Bankが試験導入

「IBM Q System One」が切り開く量子コンピュータの未来（1/2 ページ）

いつの日か、量子コンピューティングは宇宙の謎を解き明かすかもしれない。量子コンピューティングを早期導入したBarclays Bankの前に今立ちはだかる最大の壁は、量子コンピュータで実行できる程度に問題をシンプルにすることだ。

公開 2019年03月26日 05時02分

[TechTarget]

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　量子コンピューティングは1982年、物理学者の故リチャード・ファインマン氏によって初めて提唱された。それ以降、理論研究者は、最新コンピュータの核をなす論理ビットを量子コンピューティングに置き換えるアイデアに手直しを加え続けている。理論上、量子コンピュータは、はるかに小さな要素での処理を可能にし、従来のコンピュータ回路より格段に効率が高いと思われる新しい種類の処理を実現する。ムーアの法則が本当に壁に突き当たるのであれば、この目標はなおさら早急に達成されなければならない。

　とはいえ、量子力学の法則を活用して汎用の商用量子コンピュータを開発するのは、想像よりも困難であることが分かっている。ファインマン氏が優れたアイデアを提案してから37年になるが、ITビジネス界でいわれているように、いまだ量子コンピューティングは解決策を求めるテクノロジーのまま変わっていない。

　だが、明るい展望が見えないとしても、この分野の熱は大きく高まっている。

　2019年のCESにおいて、IBMは「IBM Q System One」を発表した。これは2.7メートルのガラス製ケースで密閉された光沢のある立方体で、同社CEOのジニー・ロメッティ氏は世界初の商用量子コンピュータと称している。IBM Q System Oneは、工業デザイナーが巧妙に作り上げた印象深いコンピュータだ。だが、従来型コンピュータに比べて、実行できるアプリケーションの種類とパフォーマンスに制限がある。これは同社が進んで受け入れている現実だ。

　IBM ResearchでIBM Q戦略およびエコシステム担当のバイスプレジデントを務めるボブ・ストール氏は次のように語る。「量子コンピューティングはまだ初期段階だ。例えるなら、現在使われている従来型コンピュータの1950年代の姿だろう。だが当時と違うのは、企業も個人もIBM Qのプロトタイプにアクセスでき、基礎知識の習得という点で量子への準備を進めている点だ。さらに、量子コンピュータが従来型コンピュータの機能に勝ることを示す実用的なアプリケーションが開発されている」

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　量子を積極的に取り入れようとしている企業の1つがBarclays Bankだ。

　2018年12月、同行はIBM Q Networkに参加した。IBM Q Networkは、量子コンピューティングに関心のあるフォーチュン500企業、新興企業、リサーチラボ、大学から成るコミュニティーだ。このコミュニティーへの参加によって、同行はIBMの量子コンピューティングにアクセスできるようになり、量子コンピューティングソフトウェアでIBMの技術エキスパートや研究者とつながることができる。

　「当行は、従来型プロセッサで実行される量子シミュレーターだけを使うのではなく、実際の量子プロセッサで実験を行って量子コンピューティングを経験したいと強く望んでいる」と話すのは、Barclaysの投資銀行でCTOを務めるリー・ブレイン氏だ。

　コンピュータサイエンス博士号取得者であり、ブロックチェーンやスマートコントラクトなどの新興テクノロジーを中心に研究しているブレイン氏は、Barclaysの量子コンピューティングプログラムを運営している。同氏によると、現在の量子コンピューティングで実行している作業の大半は、量子コンピュータの論理面に特化しているという。アルゴリズムは（ビットコインなどのブロックチェーンを支える暗号を解読するような）驚異的なことを行うために設計されている。だが現在に至るまで、研究者はこのようなアルゴリズムをシミュレーターでしか実行できていない。

　IBMの量子コンピュータとコミュニティーは出発点だ。「当行は、この複雑な分野を深く学ぶため、既存の量子コンピューティングの専門家と協力する必要がある」（ブレイン氏）

Barclaysの順を追ったアプローチ

2.7メートルのガラス製ケースで密閉された光沢のある立方体で、世界初の商用量子コンピュータと称される「IBM Q System One」《クリックで拡大》

　Barclaysの量子実験担当者が最初に取り掛かったのは、量子コンピューティングに適する課題を幾つか具体的に特定することだ。そのため、今日の銀行業に存在する最適化の問題を幾つか調査した。まず、最適化問題をそれぞれ単純かつ抽象的な表現に置き換え、アルゴリズムにできる問題の性質を分類した。例えば検索、並べ替え、因数分解、一次方程式の解を求めるアルゴリズムなどだ。

　その後、その種の問題を解くための量子アルゴリズムが既に公開されているかどうかを確認した。米国立標準技術研究所（NIST）は既知の量子アルゴリズムの包括的なリストを所有している。このリストは、より複雑な演算の基盤を構築する可能性がある便利なアルゴリズムを特定するのに役立つ。

　次に、量子プロセッサで実行できそうな各問題について、シンプルにしたバージョンの構築を試みた。これにより、特定の課題2つに集中することが可能になった。1つは、資産管理のポートフォリオ最適化に関連する課題、もう1つは資本市場における取引完了プロセス強化に関連する課題、つまり清算効率だ。Barclaysは、実験を拡大するターゲットを清算効率に決め、実験結果に関する簡単なレポートの公開を2019年内に予定している。

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