量子が一部で古典超えへ

Mullally氏の位置づけは、量子を10年前の大規模言語モデルの立場に置くものだ。幅広い応用可能性を秘めた新興技術であり、経営陣は今、その先を見据えることを求められている。同氏が挙げる技術的違いは、古典的ビットが0か1しか保持できないのに対し、量子ビットは両方の混合状態（重ね合わせ）を保持でき、はるかに多くのタスクを高速で実行できる点にある。問題は信頼性だ。量子ビットは不安定で、温度や気圧のわずかな変化が誤動作を引き起こすため、高価な隔離チャンバーが標準となっている。

同氏が描く商業化の道筋は、汎用的な速度ではなくパターン発見を通る。古典的コンピューティングはデータ間の関係の特定に苦労することがあるが、量子はそのデータをより高次元の平面——2点ではなく球のような——に移すことで、関係を見やすくする。だからこそ金融サービスでは異常検知、不正検知、マネーロンダリング対策が最初に来るのであり、ネットワーク上の脆弱性分析や脅威検知も同様だ。OQCにはすでにデータセンターの効率的な運用を支援するアプリケーションがある。

Mullally氏が指すマイルストーンはステップ数だ。平均的な量子アルゴリズムは現在、エラーに飲み込まれる前に定期的に千ステップを実行でき、同氏はこれが2028〜2031年に数百万ステップに達し、その後は数十億、数兆の量子演算になると予想する。同氏は暗号リスクにも言及し、量子が古典的暗号の防御を食い破るシナリオは非現実的ではなく、早ければ5年後かもしれないと指摘する。だからこそ善玉が先に到達する必要があると論じるのだ。AI実験に多額を投じながら利益が伸びない経営陣が多い中、同氏の主張は、量子は異なる種類の問題解決機構であり、不正エージェントの異常行動の特定にも役立ち得るというものだ。