銀行による量子コンピューティング検証
量子コンピュータによる暗号解読リスクへの対抗策は量子コンピュータ
複数の銀行が量子コンピュータの可能性を検証している。従来型コンピュータと量子コンピュータのハイブリッドモデルや量子コンピュータによる暗号解読への対抗策を紹介する。
スペインを拠点とするCaixaBankは、量子コンピューティングを使って顧客の信用リスクを計算する機械学習アルゴリズムを開発している。同銀行は量子コンピューティングの業務への応用について詳しく分析しており、この取り組みもその一環だ。これは前会計年度に同銀行が実施した量子コンピューティングの検証に続く取り組みになる。
量子コンピュータと従来型コンピュータを併用するハイブリッドモデルは、顧客の信用リスクを計算するさまざまな段階で両種のコンピュータを利用する。この技術により膨大なデータセットでの機械学習の効果が高まる。
従来型コンピュータでは根本的に不可能な計算が量子コンピュータによって可能になる。実用化されれば、計算能力という点でそろばんから近代コンピュータへの進歩をはるかにしのぐ飛躍が実現することになるだろう。理論上は、研究者がさまざまな変数の組み合わせを含む問題を迅速に解決できる可能性がある。
CaixaBankは、1000人の疑似ユーザーに対応するパブリックデータを使ってリスク分析用量子コンピューティングを検証した。量子コンピューティングを銀行のさまざまなシナリオに試している銀行は複数存在し、CaixaBankもその中の一つだ。
この検証の結果「ハイブリッドコンピューティングにより、従来の方法と同等の結果を短時間で得ることができる」ことを実証したとCaixaBankは主張する。
この1年、CaixaBankは従来アルゴリズムの量子バージョンをデプロイするスキルを高めてきたという。「金融業務のさまざまな分野で量子コンピューティングの可能性を探るため、CaixaBankにとってこうした調査への投資は不可欠だ。とはいえ、最初の商用アプリケーションを実現するにはしばらく時間がかかる可能性がある」と語る。
こうした動きはCaixaBankに限ったことではない。オランダのABN AMRO Bankは、オンラインバンキングのセキュリティ確保に量子コンピューティングを利用する方法を研究者と共同研究している。デルフト工科大学とオランダ応用科学研究機構との連携の目的は、量子鍵配送を使ったデータトラフィックの保護の実証だ。
将来、量子コンピュータによって暗号が突破される恐れがある。そうなれば、現在のインターネットやモバイルバンキングのセキュリティシステムでは不十分になるだろう。
量子コンピューティングには他にも次のような5つの応用分野がある。
1．薬や素材の発見：分子や化学の相互作用における複雑さを解明することで、医薬品や素材の発見につながる。
2．サプライチェーンとロジスティクス：地球規模のシステム全体から最適経路を探し出すことで、極めて効率の高いロジスティクスとサプライチェーンを実現する。例えば休暇シーズン中の配送に合わせて保有車両の運用を最適化する。
3．金融サービス：投資を改善するため、財務データをモデル化して重要かつ世界的なリスク要因を特定する方法を探る。
4．人工知能（AI）：画像や動画の検索など、データセットが肥大化し過ぎる恐れがある場合に、機械学習などのAIを大幅に強化する。
5．クラウドセキュリティ：量子物理学の法則を利用してプライベートデータの安全性を高めることで、クラウドの安全性を高める。
<!--info end-->
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[ファインディ株式会社] AI利用率だけでは説明できない成果 開発組織の競争力を生む「開発資本」とは？ -
製品資料
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] AI活用を成功へ導く、シンプルで費用対効果に優れたクラウド基盤とは？ -
製品資料
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] マネージドKubernetesには限界も――メリットをフル活用する新たな選択肢とは？ -
技術文書・技術解説
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] 決断の日が迫る「vSphere 8」サポート終了問題 考慮すべきリスクと選択肢は？ -
製品資料
[サイバーソリューションズ株式会社] メール誤送信対策のルールが肥大化 苦しむ情シスはどうすれば救われるのか？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に？ ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
「アップグレードできないJava」をどう守る IBMとRed HatがAIで400件超修正
-
3
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
4
Copilot導入で陥る“目的化”の落とし穴 定着の鍵は「作り込まない」こと
-
5
パッチなしで「今すぐサーバを落とせ」 Kiteworks異例警告の波紋
-
6
「企業におけるAI導入検討度とIT投資優先度」に関するアンケート
-
7
OpenAIやAnthropicでさえ制御不能 2026年夏「3大サイバー攻撃」の衝撃
-
8
祝10周年！ 創業者も予想できなかったRaspberry Pi活用例
-
9
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
10
「IoT通信環境の構築・運用」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
4
システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
5
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
6
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
7
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
8
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは？
-
9
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
10
マンガで学ぶXDR／MDRのメリット、中小企業のセキュリティ強化になぜ有効か？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー