量子コンピュータは「今」役に立つのか？

「役に立たない技術に、なぜ何十億円もつぎ込むのか」——量子コンピュータへの批判は、今も絶えません。しかし今、その問いに正面から答えようとする試みが、英国オックスフォード郊外の研究所で静かに進んでいます。

ルービックキューブ大の「量子マシン」が狙う5000万円

実験室のテーブルの上に、鏡とレンズが複雑に組み合わさった装置があります。その中心には、100個のセシウム原子がレーザー光線によってグリッド状に浮かんでいる、ルービックキューブほどの大きさのセルがあります。コロラド州に本社を置くInfleqtion社が所有するこの量子コンピュータは、持ち運べるほどコンパクトですが、その価値は計り知れません。

Infleqtionが挑んでいるのは、非営利団体Wellcome Leapが主催する30ヶ月にわたる量子コンピューティングコンペ「Quantum for Bio（Q4Bio）」です。このコンペには2つの賞があります。50量子ビット以上のコンピュータで医療分野の有用なアルゴリズムを実行したチームには200万ドル（約3億円）、100量子ビット以上を使って古典的コンピュータでは解けない実世界の医療問題を解決したチームには500万ドル（約7.5億円）が贈られます。

最終選考に残った6チームのアプローチは多岐にわたります。オックスフォード大学のSergii Strelchuk氏率いるチームは、量子コンピュータを使って人間と病原体の遺伝的多様性をグラフ構造でマッピングし、隠れた治療経路を探索しています。ヘルシンキのAlgorithmiq社は、IBMの超電導量子コンピュータを使い、特定の光で活性化するがん治療薬をシミュレーションしています。この薬はすでに膀胱がん治療のフェーズII臨床試験中です。ノッティンガム大学のチームは、最も一般的な成人発症型筋ジストロフィーである「筋強直性ジストロフィー」の治療薬候補を量子計算で特定しようとしています。

「量子」単独ではなく「ハイブリッド」が鍵

ここで重要なのは、これらのチームが純粋な量子コンピューティングだけに頼っているわけではないという点です。現在の量子コンピュータは「ノイズが多く、エラーが発生しやすい」という根本的な限界を抱えています。そこで各チームが採用したのが、量子処理と古典的処理を組み合わせた「量子・古典ハイブリッド」アプローチです。

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Infleqtionのプロジェクトリード、Teague Tomesh氏はこう説明します。「量子コンピュータでデータの相関関係を見つけ、計算の規模を縮小してから、その縮小された問題を古典的ソルバーに渡す。量子と古典、両方のリソースを最大限に活用しようとしている」。

Q4BioのプログラムディレクターであるShihan Sajeed氏は、このハイブリッドアプローチの発展を「変革的」と評価しています。一方で大賞については慎重です。「ノイズの多い量子コンピュータで、古典的マシンにできないことを達成するのは非常に難しい」と率直に語ります。賞金の多くがWellcome Leapの口座に残る可能性もある、と内部関係者は言います。

日本の医療・産業界にとっての意味

このコンペの動向は、日本にとっても無関係ではありません。日本政府は2023年に「量子技術イノベーション戦略」を改定し、2030年までに実用的な量子コンピュータの実現を目標に掲げています。富士通やNEC、東芝なども量子技術への投資を続けています。

特に注目すべきは、Q4Bioが示した「医療×量子」という方向性です。日本は世界有数の高齢化社会であり、がん治療や難病の新薬開発は喫緊の課題です。筋強直性ジストロフィーのような希少疾患の治療薬開発に量子計算が貢献できるなら、それは日本の製薬業界や医療機器メーカーにとっても大きな可能性を意味します。

また、Algorithmiqが取り組む光線力学療法（PDT）の薬剤シミュレーションは、「古典的にシミュレーションできないがゆえにニッチな治療法にとどまっていた」という問題を解決しようとするものです。量子計算がこの壁を破れば、既存の医療技術の応用範囲が一気に広がる可能性があります。

ただし、現時点での量子コンピュータの実力については冷静な視点も必要です。Sajeed氏が述べるように、「必要なマシンがまだ存在しない」という状況は続いています。日本企業が量子技術に投資する際、「今すぐ使えるもの」と「将来使えるもの」を見極める判断力が問われています。