いちもくニュース 2019 年 11 月号
IoT&AI「量子コンピュータ」

まえがき
最先端のスパコンが 1 万年かかる計算を量子コンピュータが 200 秒で解くことができたと Google が発表した．性能はスパコンの 15 億倍である．2011 年に「カナダ D-Wave Systems 社」が商用化して，配送や避難ルートの最適化，新素材・新薬開発，金融ポートフォリオ最適化と投資リスク削減などに利用されている．
「短期的に量子コンピュータの応用先として AI で機械学習に取り入れ AI の性能向上や自動運転時代を目前に控えた自動車業界で最も必要とされる技術とされ．量子コンピュータは従来型コンピュータに比べて圧倒的に低コストで運用できエネルギー問題からも注目されている（電力使用量 1/100の省電力．次世代スパコン「富岳」は 1 日あたり 3,000 万円の電気代の報告例も）．
1 年半でコンピュータの性能が 2 倍になっていく「ムーアの法則」

図表1 ビット(bit)と量子ビット(qubit)の違い

も半導体プロセスの微細化が近く限界になるといわれ，日本でも昨年から産官学で実用化に向けた本格的な世界との開発競争が始まった．
1

量子コンピュータの仕組み
量子コンピュータは物質を構成する原子や電子など、極微の世界で成り立つ物理法則「量子力学」を応用したものである．従来のコンピュータは「0」と「1」のビットという単位で情報を表して計算するが、0 と 1 の並び方によって膨大な量の計算が必要となる。これに対し、量子コンピュータは 0 と 1 のどちらでもある「重ね合わせ」という特殊な状態（『重なり合った状態』：複数の状態を同時に持っている）を利用して計算する。この原理を応用して、従来は難しかった計算が短時間できる。量子コンピュータの基本的な概念は 1980 年代に登場したが金属を極低温まで冷やす「超電導」と呼ぶ現象などを利用してつくる高度な技術が必要なため実用化が遅れていた．
2

図表1 量子コンピューター「重ね合わせ」計算
現在のコンピューター

量子コンピューター

情報を0か1で表現

0と1の重ね合わせ

0② 00001③010④011⑤1001⑦ 1⑧ 1011

10
1

①

⑥

量子コンピュータの方式
量子コンピュータは量子ゲート方式と量子アニーリング方式の 2 つがある．両方式とも特徴と課題があり、世界の企業、大学などが具体的な活用8通りの情報を1度に計算8通りの情報を1つずつ計算法の研究を進めている。商用化ではカナダのベンチャー企業が開発する「量子アニーリング方式」が 2011
年商用化している。量子ゲート方式は「IBM Q System」が 2016 年 5 月からクラウドで無料公開し，現在は 14 台，80 の企業や研究機関，図表3

量子コンピュータの方式・用途

タイプ/特徴15 万人に以上の研究者が利用している．

量子ゲート

D-Wave Systems 社は同社の量子汎用タイプ（万能選手）コンピュータに対してリモートアクセスできるサービスを有償で提量子アニーリング供している．現在ユーザーが最も多 い の が 日 本 で あ る 。 D-Wave
Systems は 5640 量子ビットの集積度を持つ次世代機（現行製品は特化型（汎用性は高くないが一転特化型・組み合わせ最適化問題）

最大ビット数主な開発機関用途

備考①社会インフラ：交通／物 ①IBM 2016年5月クラウド公開．5
流の最適化（高精度な渋 ～20量子ビット10台．現在商用量①「IBM Q System」
滞予測，自動配送・場内 子システム群14台．
②Google53ビット
自動搬送，自動運転，勤 ②「IBM Q Network」80企業・大③Microsoft（IBM)
務シフト表）
学・研究機関（ハーバード・慶大，④理研（’18）②IT：ＡＩの性能向上（機 三菱UFJ，三菱ケミカル・ホンダ・械学習に利用），速度低 日立金属など.15万人以上jのユー
下しない通信網
ザー登録．
③製造業：新素材や新薬開発・集積回路設計．た①「カナダD-Wave①D-WAVE日本でも利用可.有償.
んぱく質構造解析，化合Systems社」が2011年に電力現在のスーパーコンピュータ
物探索．画像診断など
商用化の1/100で稼働④サービス：金融ポート②Google②NASA，東北大，早大，東工大，5640ビット
フォリオ最適化と投資リス（2013年にD-Wave
豊田通商（D-Wave）
ク削減・メディアテクノロ
Systems）
ジー（ターゲット広告の配③産総研，NEC,日立，富③産総研：D-Waveに次いで世界2信効果）
士通，NTT．D-Wave 社
位マシン製造成功⑤サイバーセキュリティ：対抗
量子鍵配送（QKD）」（注1）量子イジングモデルのなかで量子アニーリング型が実用化（注2）最大量子ビット数は2019年11月現在．

1

いちもくニュース 2019 年 11 月号
2048 量子ビット）を今年発売している．IBM は「IBM Q Experience」というサービスを 2016 年から提供している。また同社は 2018 年 5 月、慶應義塾大学と連携し、「IBM Q ネットワークハブ」という研究拠点を開設した．極低温で電気抵抗がゼロになる「超電導物質」を利用している IBM Q System Oneの設計には、厚さ約 1.3 センチメートルのガラスを使った全辺約 2.7 メートルのケースが採用されている．
アニーリングマシンを使って現実世界の問題を解くには、その問題を「イジングモデル」と呼ばれる物理学のモデルに変換しておく必要がある。適切に計算を実行するためには、利用するマシンの構造に合わせて、この変換を行わなければならない。このような複雑な前処理が求められることは、ユーザーがアニーリングマシンを利用する際の大きな障壁となっており研究開発が盛んに行われている。

図表 4

IBM Q

D-Wave 2000Q（カナダ・D-Wave 社）
図表5 量子コンピューターによる高速化
量子
数値のビット数 組み合わせ
2100＆12通りを同時計算

000……000＆
100……000

210 通りを同時計算（約1000通り）＆………＆

220 通りを同時計算（約100万通り）

111……111

250 通りを同時計算（約1000兆通り）

2050

3

量子コンピュータ
による高速化

量子コンピュータの計算速度は指数関数的に速くなる
計算速度は n 量子ビットの場合「2n 」の状態を同時に超並列計算でき，指数関数的に高速化する（図表 5）．最新の IBM Q の 53 量子ビットの計算速度は通常のコンピュータの約 9000 兆倍となる．
4

量子コンピュータの利用と効果
交通や物流の最適化問題，AI の機械学習，新薬，素材や金融などその驚異的な計算速度を利用して研究開発・実用化されている（図表 3）．電力使用量は圧倒的な低減・省電力が見込まれる．
日本郵便が埼玉県の約 30 の郵便局輸送ルート（3×10 の 25 乗のルート）をスパコンで 1 千年かかる
最適ルートの計算を量子コンピュータは 1 秒で算出、実際に配送車を 8%減とした。23 年度には全国日本郵便のルートを見直し，百億円の経済効果を見込んでいる。南海トラフ地震の津波を対象に車両を 10か所の高台への避難誘導ケースでは 1000～2000 の台数でもほぼリアルタイムに使えることがわかった．
工場内の無人配送車の検討を行い 1 割減にした事例なども報告されている．
あとがき
量子コンピュータは自動運転車や自動配（搬）送車の最適化，AI の機械学習，製薬や素材開発，勤務シフト作成など利用され始めた．利用できるソフトも徐々に増えてきており中小企業での利用はこれからが本番となる．クラウド経由で利用できる量子コンピュータソフト開発も活発化しており，これらのソフトの状況を眺めながら自社への導入の可否を検討し人手不足への対応と生産性向上を図りたい．量子コンピュータソフトの開発状況に注目し，併せて AI の活用状況にも注視していきたい．
参考文献 高木剛：暗号と量子コンピュータ，オーム社（2019 年 8 月）
．他各社ホームページなど
2

いちもくニュース 2019 年 11 月号＜成長戦略＞

コネクテッド・インダストリー～トヨタの例

まえがき
自動車産業は 100 年に 1 回の大変革を迎えている．クルマの価値は所有から利用（シェアリング）へ移行しようとしている．さらに自動運転や電動化の波は，自動車産業そのものをクルマ産業からモビリティ産業へ変革し，他の産業との強い連携やオープンイノベーションを伴うコネクテッド・インダスト
リーへの脱皮を促している．我が国の唯一の 30 兆円企業であるトヨタについて同社を取り巻く環境を見ながら下請け構造の変化からそれらの具体的な動きを俯瞰する．
図表1 世界自動車関連市場（売上高10億ドル（Ｙ軸））
5.3兆ドル（2017） → 8.9兆ドル（2030）

1. クルマ産業からモビリティ産業へ
世界の自動車関連産業の 2030 年の売上高は 8.9 兆ドルと予測されている．従来型の新車販売などの割合は現在の 75％から 6割以下となる．金融・保険も 4％低下する．シェアリングエコ
ノミーの進展により世界の新車販売台数の伸びは小さくなり将来的には年間販売台数 1.3 億台程度で頭打ちになるのではないかと予想されている．自動運転の普及は事故の減少につながり金融・保険の割合は低下する．クルマ産業からモビリティ産業

10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

新型・MaaSなど

28％

金融・保険
従来型・新車販売など

16％

5 ％
20％
75％

56％

2017に脱皮し新しいポートフォリオに転換することが求められる.

2030

出典：https://www.strategyand.pwc.com

図表2 CASEのイメージ図
2. モビリティ産業のアーキテクチャ変化～CASE と MaaS

Conectivity

2.1 CASE

車のつながる化，
自動運転社会の到来
IoT社会との連携強化

IoT や AI の発展，地球環境への対応，交通事故の低減，クルマの所有価値から利用価値への変化などによりこれからのクルマは CASE「つながAutonomous

産業構造変化への対応が急務

る・自動運転・シェアリング・電動化」の要素が強く求められる（図表 2）．
自動車の原動機は地球環境への配慮から脱化石燃料へ，電気自動車などへ

Shared&Service Electric
シフトしようとしている．世界エネルギー機関（IEA）は 2030 年におけ 車の利用シフト
車の動力源の電動化サービスとしての車る電動化率 30％を目標とする EV30@30 Scenario を展開している．
2.2

MaaS（モビリティ・アズ・ア・サービス）

図表3 MaaSイメージ図（複数交通機関と交通サービス，更にまち全体がデータ連携した新しい移動サービス）

各種サービス（観光，飲食等）

ドア・ツー・ドア（出発地から目的地）のワンストップ・シームレス移動サービスである．観光や飲食を含む移動にかかわるすべての予約・決済まで含む一連のワンストップサービスを提供する（図表 3）．

✖

バスタクシー

鉄道カー
シェア

データ連携基盤
飛行 機

3. コネクテッド・インダストリーの動き
政府はコネクテッド・インダストリーの取組みは自動走行・モビリティ分野を含む重点 5 分野である．ビジョン（社会的意義）として交通事故の削減 ，交通渋滞の緩和，環境負荷の低減，分散エネルギーマネジメント，物流を含む移動サービスの拡大を掲げ，関連産業とデータ連携の在り方，マルチモーダルの最適化
・予約・決済AI活用
サービス事業者

自 転車

船

電動スケーター

ドローン

徒歩

ユーザー

まちづくり，インフラ整備

AI 開発・人材育成の強化，物流等も含むモビリティサービスや EV 化の将来像を見据えた取組みを進め3

いちもくニュース 2019 年 11 月号ている（図表 4）．

図表4 自動車関連コネクテッドインダストリ

CASE，MaaS や社会システムへの変化のイメージ
自動走行・電化・サービス化

コネクテッド・イン
ダストリーの動き

ダイナミック
プライシングサービス

交通は社会の要請であシェアリング

繁閑調整
積載率向上

り、企業はこれに向かって変化していかなければならな

Big Data
データ連携．最適化

い（図表 5）．

サプライチェーン間のデータ連携

EV/ステーション
マーケティング

管理．

需給調整

エネルギー

図表6 トヨタ販売台数（千台）

4. トヨタの販売高・売上高

10,0002019 年 3 月期の販売台数は 898 万台で 2000 年から 1.7 倍の伸びであ8,000

る．同期間の国内の販売台数は横ばいで国内販売台数のシェアは全体の6,00042％から 25％に低下している．
2019 年 3 月期の売上高は 30 兆円で 2000年の 2.4 倍である．台数の伸びは 1.7 倍であるので高価格帯の車種が伸び4,000ていることがわかる．当期純利益率は 3％から 8％に伸びている．

2,000

2,177

2000.3

5.1 生産体制・一次下請・二次下請によると，トヨタの生産体制は関連会社 16 社，一次下請 6,091 社，二次下請 32,572 社，合計 38,679 社である．一次下請と二次下請の比率は 1：

売上原価（77％）

250,000

当期純利益率(3→8％）

200,000
150,000

請 1.34 倍で二次下請の伸びが大きい．

100,000

図表8 トヨタ自動車の生産体制

関連会社16社

業種別
一次下請

0

二次下請
32,572社

合計 38,679社

も 1.8 倍で最高である．
（3）委託先売上高
委託先の売上高は 1 億円未満 17％（2014 年は 14％），1～10 億円 55％，

2019.3

図表9 トヨタ一次・二次下請社数

6,091社（2）二次下請
受託開発ソフトウェアは 1,340 社で 1 位，伸び率

50,0002000.3

び率は 1 位労働者派遣業 1.7 倍，2 位他事業サービ
ス 1.6 倍，3 位受託開発ソフトウエア 1.4 倍である．

売上高（13→30兆円）

300,000

5 である．2014 年調査と 2019 年の下請社数は一次下請 1.23 倍，二次下

1 位は受託開発ソフトウエアの 267 社である．伸2019.3

図表7 トヨタ売上高・利益（億円）

帝国データバンク（「トヨタ自動車グループ」下請企業調査（2019 年） 350,000（1）一次下請の業種別社数

2,226

0

5. トヨタ自動車の下請構造の変化

5.2

8,977
販売台数
（1.7倍）
日本販売台数
（1倍）
5,182

一次下請
35,00030,00025,00020,00015,00010,000
5,000
0

二次下請

32,572(1.34倍）24,380

6,091

4,935

2014

(1.23倍）20194いちもくニュース 2019 年 11 月号
10 億円未満が 72％を占めている．愛知以外の下請も多く（東京・神奈川・埼玉で 28％）全国中小企業者の参入機会は多いと考えられる．
図表10300

6.まとめ

図表11 トヨタ自動車一次下請け業種別伸び率（2014＝100）

トヨタ自動車一次下請け業種別社数(上位10業種）
20142672019

250
伸び率最大1.7倍

一次下請業種別は「受託200開発ソフトウェア」が社数150トップ。2014 年の調査開始

10050以降で初めて「自動車部分2014

180160140120100806040200

2019品・付属品製造」を上回る．

2014

2019

上位10業種平均

金属工作機械製造

めている．

トヨタ自動車二次下請業種別伸び率（2014＝100）

200
180
160
140120100806040200

金属プレス製品製造

業種連携を加速しながら進他事業サービス

ットフォーマーとなり、異精密機械器具卸売クティッド社会を自らプラ

労働者派遣業/社会・街/人とつながるコネ

2019

他一般機械器具卸売

All”をコンセプトに車・路2014

金型・同部分品・付…

抜くために“Mobility for

図表13

1600
1400
1200
1000
800
600
400
2000

電気機械器具卸売業

一度の大変革の時代を生き

トヨタ自動車二次下請け業種別社数

自動車部分品・付属…

図表12

レポートによると 100 年に受託開発ソフトウェア

最近のトヨタアニュアル

SDGs（持続的成長）への対応は 2050 年新車 CO2 ゼロに向けて電動車普及や交通死傷者低減に向けチャレンジをしている.2030 年の電動車 550万台生産が具体的な目標である．人を鍛え、クルマを鍛え“｢コネクティッド｣｢自動運転｣「電動化」で 広がる” 、自由、安心、心ときめくスマートモビリティ社会目指している．これらのトヨタの動きは下請の業種の最近の変化からも読み取れる．

図14 委託先・売上高規模別（2019）100～1000億円未満
3%

1000億円
以上
0%

1億円未満
17%

10～100億円未25%

1～10億円未満
55%

あとがき
自動車産業をとりまく CASE や MaaS,の動きは激しい．
トヨタはこれらを危機から機会として捉え展開している．
クルマの世界では電気自動車や燃料電池車（MIRAI）などが勝負である．モビリティ産業のリーダーとして GAFA と互角に戦い，コネクティッド社会を自らプラットフォーマーとなり，さらにロボット，2029 年に予定している燃料電池搭載有人与圧ローバ（写真）による月面探査などを含めてさらに発展を期待したい（図表 15）．
わが社がトヨタの下請として参加することも可能性大である．
＜文責 西 満幸＞
5