俯瞰解析を用いた先端的技術分野の開発動向把握
─量子コンピュータ─

Grasping development trends in cutting-edge technological fields using Panoramic view analysis :Quantum Computing
VALUENEX 株式会社

中村代表取締役社長 CEO達生

早稲田大学大学院理工学研究科を修了後、三菱総合研究所入社、途中、東京大学工学部助手に就任。2005 年に工学博士取得。
2006 年に株式会社創知（現 VALUENEX）を設立、代表取締役社長 CEO に就任（現任）。2014 年 2 月米国シリコンバレーに当社現地法人を設立、President に就任（現任）。2018 年、当社東証マザーズに IPO。現在、早大大学院理工学術院非常勤講師も兼務。2018 年度特許情報普及活動功労者受章。2019 年スタンフォード大学より Japan-US Innovation Award 企業に選定。
nakamura@valuenex.com

要約03-6902-9833

る。スペイン風邪が 1920 年に終焉したとされるのに本報では量子コンピュータを事例に、研究と応用が同対して、COVID-19 はすでに第 7 波が世界を一巡して時並行的に進行する分野における開発動向をいち早く把おり、100 年に一回の出来事を、2 年 5 ヶ月で 7 回握するための俯瞰解析の適用方法を紹介することを目的も体験したことになる。当時と現在では、人の往来の範とする。母集団は目的に応じて、精度と範囲を適切に考囲、情報の拡散速度と流通量が格段に異なるため、影響慮する。特に量子コンピュータのような新しい分野は定も甚大になる。ムーアの法則が限界に達すると言われて義が曖昧である。既知の情報を頼りに全体構造をつかみ、いた 2020 年が、皮肉にもさらなる変化点となってい関心のある部分を特定し、関連する周辺技術領域を広げる。気候変動においても、従来の統計値から逸脱する記てゆく。

録的な事象が続いているように思われる。世界を駆け巡

社会インフラやセキュリティに影響を伴うようなイノる情報量がゼタバイト級に拡大した 2022 年の現在で、ベーションが予想されるなか、いち早く俯瞰的かつ客観

地球の大気状態を完全にシミュレートして、気象を正確的な動向を把握することは、国家間の競争戦略を策定すに予測するための計算機は存在しない。したがって、私る上でも大きな利点となりうる。また、創薬への適用にたちが身近に利用する天気予報は確率で示されている。

より、難病や変化するウイルスへの迅速な対応、都市内しかし、この先の 10 年は、過去の 100 年に匹敵する交通の最適化による省エネと安全性の確保など、量子コ技術進展が起こる可能性がある。機械学習を筆頭としたンピュータの実用化は私たちの生活を快適かつ安全にす世の中への浸透が急速に進む人工知能により描かれた絵る可能性を秘めている。そのために適切な技術に適切なが、絵画コンクールで 1 位を取得した 1 のは私たちの予額の投資をする必要があり、定期的に俯瞰して時事刻々想の範囲内の出来事であろう。すでに基礎研究の域からと変わる開発状況を把握してゆくことが望ましい。

実用化にむけて舵をきり始めている、少し前までは SFもの扱いだった分野に、核融合発電や量子コンピュータ

1はじめにビス・プロダクトへの昇華する速度が早い場合は、統一2020 年を境に私たちをとりまく社会環境は一変し的な定義が明確に定まらず、また、過去の分類コードのた。まぎれもない新型コロナウイルス（COVID-19）

利用は期待できない。このような先端的な研究が継続さの世界蔓延である。同様の世界規模の感染症として1918 年にアメリカカンザス州で最初に確認されたスペイン風邪（H1N1 influenza A virus）が引き合いに出されるが、実に 100 年振りのパンデミックであ242がある。研究が実用技術へ、そして社会に浸透するサー1ジ ェ イ ソ ン・ ア レ ン (Jason Allen) の A.I. 生 成 作 品「Théâtre D'opéra Spatial」は、コロラド州フェアのデジタル部門で 1 位を獲得した。2022/09/03 https://www.cnn.com/2022/09/03/tech/ai-art-fairwinner-controversy/index.html

る。したがって、量子コンピュータの実用化にともなう析を行うためには、ランドマークとなるような既知の研情報社会インフラへの影響は甚大である。しかし、量子究成果や主要組織の位置関係を俯瞰し、それらの周辺技メカニズムは基礎物理学においても未だに解明されてい術を混合することにより俯瞰図を作成し、技術トピックない。量子コンピュータでは「0 でもあり 1 でもあるの抽出と時系列的な変化を捉えることにより開発の現状重ね合わせ状態」を何らかの方法で実現し、計算途中のを可視化することができる。本報では、材料、新薬の開観察を経ず 4 に、結果を得るという、私たちの経験とは発、スマートシティの物流と交通流の最適化など、幅広相容れにくいプロセスが存在する。このように当該分野い分野への期待がもたれている量子コンピュータを対象の研究が未解明の現象を用いながら、実用機の開発と商に俯瞰解析を用いた技術動向分析の事例を紹介する。

用サービスの実現という本来ならば直列に進む異なる段階が、量子コンピュータの開発では並列に行われている。

俯瞰解析を用いた技術動向分析の実施フロー

このため、単に量子コンピュータと称しても様々な方式

量子コンピュータは、私たちが利用している古典コンたアルゴリズム開発とサービス開発も存在するため、こピューターとは、仕組みが異なるだけではなく、用途もれまで当該分野の全体像を掴み、開発の方向性や競合状限定されているため、将来は陰の存在として徐々に浸透態を即時的に語られることは皆無であった 5。そこで、本してゆくことになる。銀行やインターネットショッピン

報では判明している既知の組織やその組織の技術、量子グなどあるゆるところで利用されている RSA 暗号 は、コンピュータと直接関係するキーワードを含む文献を足古典コンピューターで解くには数万年もかかる計算複雑掛かりに文献母集団を作成し、さらに、概念検索を用い性の NP 完全問題 3 をベースにしており、実質的に解くて、類似する技術を周辺（または関連）技術として母集ことができないということを基に安全性が担保されてい団に結合し俯瞰図を作成した（図 1）。

22があり、定義も曖昧であり、ましてや、完成機を想定しるが、量子コンピュータにより短時間で解くことができ

図1

未定義分野の技術俯瞰図作成フロー

2

1977 年、ロナルド・リベスト、アディ・シャミア、レオナルド・エーデルマンが発明した、公開鍵暗号方式。原語表記の頭文字をつなげて RSA と呼ばれる

3

Non-deterministic Polynomial

4

微小な世界では、観察するという行為事態が、量子もつれを崩壊させてしまうという摩訶不思議な現象が起きている。

5

日経 XTECH「世界で始まった量子技術の社会実装、先行す る 米 国 に 学 ぶ べ き 4 点 」https://xtech.nikkei.com/
atcl/nxt/column/18/02140/072500002/

YEAR BOOK 2O22 243

2
特許情報の高度な活用れるなか、実用サービスが見えてきた分野の技術動向分図23

俯瞰解析とその用途

3-1

俯瞰解析とは3-2

俯瞰解析の主要な用途

客観性、俯瞰性、高精度をバランスよく保ち、俯瞰解析は事業戦略の各段階にて適用される。自社の現状把握

本報のタイトルでもあり文中に頻出する「俯瞰解析」

では、過去も含めて自社の技術を俯瞰することにより、は筆者の造語である。俯瞰解析とは、直接的な関連はな

部門間の連携状況、中心的な技術領域、開発トレンドのいが間接的に関係する情報も含めて、客観的、かつ、精推移の型などを捉える。複数の部門間で重複した開発が度高く可視化し、その位置付けから、関連性を探り出し、行われている、隣接する部門の間に隙間が存在する、過時間軸の変遷から、近い将来に起きる出来事を定量的に去に行われていた開発を再び行おうとしているなどと予測することを目的とした解析手法である。分野としていった事象が俯瞰図から顕在化する。自社の開発の重心確定していない新しい技術について、今後の見通し、すが市場ニーズに合わせて年々変化してゆく進展型なのなわち、開発動向を把握する場合、当該技術を表すキーか、コア領域を深掘りし、重心が動かない深耕型なのかワード、分類コードなどを組み合わせてゆくと、定義がを把握すると、研究開発戦略を策定する際に、新規開発曖昧であるため、関連する文書数が途端に膨れ上がっての拡張範囲を判断する際に有用である。

ゆくことになる。特許文献であれば 1000 件を超える競合分析では、自社を中心とした自社優位な技術領域あたりから、人手で解読することは困難にいたる。そこのデータセットを用いて分析が行われがちであるが、類で、文書間の類似性を計算し、文書間の関係を二次元の似する技術を広く収集することにより、他分野ではある地図に写像すれば、すべての文書を読まずとも、全体のが、類似する技術をもつ潜在的な競合他社の発見も可能関係性や、注目している領域を即座に見つけることがでになる。また、自社の中では当たり前となっていて、強きる。ここに既知のキーワードや組織名を使ってフィルみとしての認識がない技術も、集積密度が高い、他社がタリングを行うと、自分が把握している情報の分布の偏周りに存在しないなどの理由で定量的に見分けることがりや、知らない領域も特定することができる。この地図できる。のことを俯瞰図と呼び、アルゴリズムにより可能な限り本報では、量子コンピュータ分野全体の開発動向を踏正確に配置することにより、空白領域を特定し、集積密まえるために、業界全体の現状把握と競合の動向を俯瞰

度や時間変化によると開発中心の動きを捉えることが可図から外層的に抽出する。

能になる（図 2）。

244

俯瞰解析の手順

表1

俯瞰解析の主要な用途

アウトプット俯瞰図のポイント1

自社の現状把握

強み／弱み広く可視化。自己領域の周辺領域も含める。

2

競合他社の動向驚異／チャンス客観的に可視化する。

3

次世代サービス・プロダクト創出

アイディア発掘

ホワイトスペースに着目し、あらたなチャンスを見出す。

4

自社開発と他社依存の線引き

スタートアップ探索／アライアンス先探索

事業、領域の垣根・壁を取り払う。

ライセンス、譲渡・マネタイズ

相対的な位置づけを読み解く。
・ユニーク→ 他にはない・オンリーワン→ 絶対的な優位
・メジャー→ デファクト（標準化）・イマージング→ 先取り

5

無形資産の評価・棚卸し

4

量子コンピュータの開発動向

4-1

量子コンピュータ開発の概要（1）基本的な原理

企業を凌駕するビット数を実現し、D-wave のマシンをGoogle が採用したことから、一気に開発競争に火がついたと言われている。量子重ねあわせの方式は、量子ゲートが主流だが、様々な方式が存在している。IBM はト「1 でもあり 0 でもある状態」という重ね合わせや量子ランズモン型の超伝導量子ビットにより 2021 年 127

もつれの現象を利用し、従来の古典コンピューターでは量子ビットを実現した。量子を真空中にとじこめてレー計算時間が膨大にかかってしまう問題を解けるようになザーで制御するイオントラップ量子ビットは、米国のスる並列コンピューターである。実験室の環境下において、タートアップ企業の IonQ が先行している。Microsoft

特定の組み合わせ最適化問題については、量子超越性をはトポロジーを応用した方式を採用している。D-wave

実現したという発表が、Google や中国からなされていは量子アニーリング方式を用いて 2020 年に 5000るが、現状では、汎用的な実用化フェーズには至ってい量子ビットを実現するに至っている。

ない。電気抵抗がなくなる超伝導を実現する冷却装置が（3）各国が力を入れる理由必要であり、その状態になってはじめて電子が重ね合わ

米国は 2018 年に国家量子イニシアティブ法を施行しせ状態になる。当初はクラウド型のサービス展開が主流て積極的な研究開発費を投じ、バイデン政権発足後もクになると考えられ、すでに、Google、IBM、Microsoft、リーンテック、5G、AI、量子情報科学などの先端技術

Amazon がインターネットを通じて小規模な計算が可能に巨費を投じる計画を実行に移している。一方、2020な量子コンピュータの利用サービスを開始している。持年に中国の研究チームは光量子コンピュータを用いた量ち運びが可能な量子コンピュータの小型化は遠い将来と子超越性を実現したと発表している。量子コンピュータ

なる。また実用化のためには Q ビット数の増大、誤り耐が実現すると、現在の RSA 暗号方式に依存したセキュ性が大きな課題として立ちはだかっている。

リティに大きなインパクトを与える。中国、米国などサ（2）大企業の道楽分野から一気に注目の領域にイバーセキュリティを重視している超大国は量子情報科

量子コンピュータは IBM、ヒューレット・パッカード、学を国家重点計画に組み込み、巨額の研究予算を掲げてハネウェルのような大企業の一研究として 1990 年代いる。量子コンピュータ、量子暗号、量子センサー、量にはすでに行われていたが、せいぜい数 Q ビットであ子通信、量子レーダーなどは軍事に転用可能な技術でもり、実用に耐える量子ビット数は実現できていなかった。

ある。巨額の投資が可能な富める国と、そうではない国

そもそも、量子コンピュータは理論上の計算機であり、の間に安全上の格差が広がることが懸念される。日本政実用化できると本気で考えていた研究者は少なかったの

府は内閣府科学技術・イノベーション推進事務局が、量ではないだろうか。そのため配分される予算額も研究か

子技術イノベーション戦略 6 を打ち出している。

ら開発に至る臨界点を超えるには至らなかった。カナダのベンチャー企業 D-wave が 2011 年に量子アニーリング方式を用いて 128 量子ビットというこれまでの大6

内閣府 量子技術イノベーション（https://www8.cao.
go.jp/cstp/ryoshigijutsu/ryoshigijutsu.html）

YEAR BOOK 2O22 245

2
特許情報の高度な活用

No. 目的4-2

量子コンピュータに関連する技術領域

式の独立した技術領域が存在する。俯瞰図の中心付近

量子コンピュータに関連する 3,384 件の米国特許公よ り や や 左 上 に は Quantum Annealing の 技 術 領 域

開公報を内容の類似性に基づき俯瞰図にすると図 3 のがあり、ハードウエアとソフトウエア（応用）を繋ぐようになる。各文献はドットで表示され、ドット間の距位置に近い。量子コンピュータを構成する他の重要な離は類似度を示している。ドットの集積密度に即して等パーツとして、Stabilizer、Error correction（誤り訂

高線を描画し、山の高さを色で示すヒートマップ表現を正 ）、Calibration な ど の 特 許 が 見 ら れ、 ま た Hybridしている。色の濃い領域は文献が集中していて、研究開

Quantum-Classical Computer、Generation発活動が活発であり、複数の会社が出願している場合は、& Compilation of Quantum Circuits、Tensor競争が激しい領域と捉えることができる。一方、色の薄networ など古典コンピュータとのハイブリッド型の技

い領域は文献が少なく、すなわち、まだ開発がまばらで術が、俯瞰図の中心近くに存在することから、方式にあり、出願が進んでいない状態とみることができる。

かかわらず共通する課題をもつ技術であることが窺え

俯瞰図の右下に Superconducting qubits（超伝導る。俯瞰図の左上には、主にソフトウエアの領域があり、量子ビット）に関連するものがまず大きく分布していMachine Learning、Simulation、Optimization のる。その構成要素として、Quantum chips（量子チッ

3 つの主な技術領域が含まれ、Machine learning 分野

プ）, Supercounductor（超伝導体）, Electrode（電の出願が堅調に見える。

極 ）, Resonator（ 共 振 器 ）、Quantum processor

俯瞰図をさらに左上に進むと、ローカルエッジデバイcell（量子プロセッサーセル）などの技術領域の密度がスを使った Quantum Computing Service の領域が濃く、研究開発が集中していることがわかる。周辺に存在し、この領域にはアマゾンが出願しており、2020

は Neutral atoms（中性原子）、TopologicalQubits

年にサービスを開始した Amazon Braket に関連する（トポロジカルキュービッツ）、Quantum Dots（量子と思われる。

ドット）、Ion Trap（イオントラップ）などを用いた方

図3

246

量子コンピュータの俯瞰図（米国公開公報）

2

4-3

量子コンピュータの開発トレンド

量子コンピュータの開発トレンド

Gambetta Jay 氏 は、Generation & Compilation

俯瞰図を総括すると、右下に量子コンピュータのハーof Quantum Circuits（量子回路の生成とコンパイル）ドウェアに関する特許が分布し、左上に量子コンピューの専門であり、ソフトウェアの分野で独自性を出そうとタの応用分野に関する特許が分布していることがわかしているのではないかと推察される。

る（図 4）。量子コンピュータのランドスケープの大きGoogle は い ち 早 く D-wave の 実 用 機 を 取 り 入 れなトレンドは右下の量子コンピュータのハードウェアかて、量子超越性を実現したと対外発表したが、現在はらその応用分野（左上）へと取組領域がシフトしていD-wave とは異なる方式を採用していると見られている。ソフトウエアとハードウエアをつなぐミドルウエアる。Google は Calibration（ 誤 り 補 正 ） と Machineが完成しておらず、量子コンピュータがまだ未完の分Learning（機械学習）に力を入れていることが読み野であることが再確認できる。Micro LED や自動運転取れる。IBM の量子コンピュータ開発者が 2013 年（Autonomous driving）などの過去の例に照らして判に独立して起業した Rigetti の取組領域は Quantum

断すると、当該ミドルウエア技術を実用化させた企業がprocessor cell であり、応用分野として化学化合物の量子コンピュータ分野を主導することになる可能性があシミュレーションの特許を抑えている。Microsoft は俯る。この場合、汎用性ではなく、何かの目的に特化した瞰図右下にやや独立して位置する TopologicalQubits

専用量子コンピュータから実現されると考えられる。

（位相量子ビット）に特化している。ただし、共同研究者の発表論文の取り下げなどもあり、当該方式への信用

4-4主要開発企業の位置付けと棲み分けはまだ確立されていない。研究の領域から脱し切れてお注目される企業を俯瞰図に色づけして、各社の開発にらず、むしろ、他の方式も含めた量子コンピュータのおける位置付けを可視化すると、独自性を出して開発をクラウドサービス化を目指すと考えられる。先出の D–

進めている企業と、競争が激しい技術領域に邁進する企

Wave は Quantum annealing を中心にコアを構築、業の姿が見えてくる（図 5）。

周辺に広げており、ハードウエアとソフトウエアを繋ぐ

IBM は 競 争 が 激 し い Superconductor（ 超 伝 導もっとも適切なポジションに近いと言える。

体 ） と 呼 ば れ る ハ ー ド ウ エ ア と、Generation &競 争 が 激しく開 発 が 集 中してい る 分 野 は、機 械 学Compilation of Quantum Circuits（ 量 子 回 路 の 生

習 :Machine Learning（Deep Learning, Neural成とコンパイル）の二つが集中的な技術領域となってNetwork）、古典コンピューターとのハイブリッドシス

いる。IBM のこの分野における著名な発明者である

テム：Hybrid Quantum-Classical Computer、超伝導YEAR BOOK 2O22 247

特許情報の高度な活用

図4

図5

主要企業による量子コンピュータ開発における競合状況

体：Superconductor（Superconducting integratedする可能性を秘めている。そのために適切な技術に適切circuits）であり、量子コンピュータの応 用が 期待さな額の投資をする必要があり、定期的に俯瞰して時事刻々れている分野は機械学習：Machine Learning（Deepと変わる開発状況を把握してゆくことが望ましい。量子Learning, Neural Network）、 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン：

かさね合わせが、観察することにより状態が確定するよSimulation（Chemistry, Stochastic simulation/

うに、俯瞰解析により開発状況を同定して、叡智を積みFinance）、最適化問題：Optimization（Transportation,上げてゆきたい。

Mixed-Binary constrained optimization）、 量 子 コン ピ ュ ー タ ネ ッ ト ワ ー ク：Quantum Computation

参考文献

Network、 分 散 型 量 子 コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム：1） 小林雅一「ゼロからわかる量子コンピュータ」, 講

Distributed Quantum Computing System、 量 子
コンピュータのエッジコンピューティング：Quantum
Computing Service with Local Edge Devicesである。

談社現代新書 ,2022,3
2） 中村達生、“DX 時代における俯瞰解析を用いた公平・公正な未来社会の実現にむけて“法とコンピューター学会 「法とコンピュータ」

5

おわりに

3） 中村達生、“俯瞰図を用いた技術動向分析とその活本報では量子コンピュータを事例に、研究と応用が同用方法”, 株式会社情報機構「特許調査へのＡＩ導時並行的に進行する分野における開発動向をいち早く入と業務効率化および特許情報の有効活用方法」発把握することを目的とする俯瞰解析の適用方法を紹介し刊 2022 年 9 月

た。社会インフラやセキュリティに影響を伴うようなイノベーションが予想されるなか、いち早く俯瞰的かつ客観的な動向を把握することは、国家間の競争戦略を策定する上でも大きな利点となりうる。また、創薬への適用により、難病や変化するウイルスへの迅速な対応、都市内交通の最適化による省エネと安全性の確保など、量子コンピュータの実用化は私たちの生活を快適かつ安全に

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No.40, 2022,7

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