量子コンピュータと機械学習を組み合わせると「現在の機械学習モデルよりもはるかに複雑な条件を処理するモデルが実現する」とランジョーネ氏は話す。量子コンピュータの処理能力が飛躍的に向上すると、創薬、サイバーセキュリティ、人工知能（AI）システムなど、幾つかの分野に影響が出る。特に金融資産の最適化や流体力学シミュレーション、材料設計などの分野でメリットがある。

　「この種の高度な研究開発は、量子コンピュータと機械学習のメリットを最も多く受ける」と話すのは、コンサルティング会社Accentureで、インテリジェントソリューションの責任者を務めるアフメド・アル・アディル氏だ。アル・アディル氏によると、古典コンピュータでも、現在実用化されている機械学習システムの大半は正常に動作するという。

　チャットbotや自然言語処理には「量子コンピュータは必要ない」とアル・アディル氏は言い切る。だが「新製品の発明について研究開発部門と話をすると『現在のコンピューティング能力は限界に達している』という意見が返ってくる」と同氏は指摘。量子コンピュータを応用すれば「このような状況を一変させられる」と主張する。

　高度な量子コンピューティングは、既に広く利用されているAI技術にも、新たな可能性をもたらすとアル・アディル氏は言う。真のインテリジェンスは「学習」「表現」「推論」の3つの領域から構成されるというのが同氏の見解だ。

　現在のAI技術は、機械学習によって学習を可能にしている。だが物事の文脈上の意味を理解する推論の能力が問われる問題については、古典コンピュータで実行するAIシステムにとっては複雑で処理が難しい。量子コンピュータを使うことで、この種の複雑さを処理できるようになる可能性がある。「AI技術で実際にブレークスルーを起こすには、もっと高いコンピューティング能力が必要だ。いったんブレークスルーが起きれば、ほぼ全ての業界がプラスの影響を受けるだろう」（アル・アディル氏）

ビジネスへの道のりはいまだ不透明

　企業が量子コンピュータと機械学習を効果的に利用するには、依然として多くの障害がある。量子コンピュータの業界団体Quantum Economic Development Consortiumのアソシエイトディレクターを務めるセリア・メルツバッハー氏によると、量子コンピュータには研究開発の妨げになる課題があるという。「量子コンピュータの専門知識を持つ人材の、需要と供給に大きな差がある。人材のニーズは非常に大きい」（メルツバッハー氏）。同氏の見解では、企業が量子コンピュータに備えるには、既存の従業員の量子コンピュータに関するスキルを向上させることが現実的な道のりだという。

　メルツバッハー氏は「今すぐ量子コンピュータが古典コンピュータに完全に取って代わることはない」と話す。量子コンピュータが実用化しても、引き続き古典コンピュータが企業のワークロード（業務）の大半を処理し、量子コンピュータが介入するのは特殊なタスクのみとなる可能性が高い。データサイエンティストは、自身が既に用いている深層学習などの機械学習の性能が、量子技術でどのように向上するかを学び、こうした新しい技術が適した業務を理解しなければならない。

　ランジョーネ氏は「量子コンピュータが普及すれば、古典コンピュータと量子コンピュータの互いに適した部分を組み合わせるハイブリッドモデルが最適になるだろう」と話す。