量子コンピュータの基礎知識と大企業/スタートアップの動向まとめ

1. 量子コンピュータの
最新動向 (初期版)
2018年1月
Dr.Richard Feynman

2. • 量子コンピュータとは？
• 量子コンピュータの市場動向
• 量子コンピュータ関連のスタートアップ動向

3. “Quantum Computation is…
nothing less than a distinctly
new way of harnessing nature”
量子計算は、自然の力を利用した、
新しい手法にしか過ぎない
Oxford大学教授 David Deutsch
- 量子コンピュータの生みの親
1

4. 量子コンピュータの衝撃：「1億倍速い」コンピュータ
2015年 GoogleとNASAの発表
Source:Computer World(https://www.computerworld.com/article/3013102/high-performance-computing/nasa-google-unveil-a-quantum-computing-leap.html)
Hartmut Neven, director of
engineering at Google
2015年12月8日
GoogleとNASAが歴史的な記者会見を行った
「 D-Wave社の量子コンピュータを2年間運用した結果、
従来のコンピュータに比べて、1億倍高速である」
※ 1億倍高速：従来のコンピュータで3年2か月かかる計算を1秒で

5. 量子コンピュータの目的(例)＝「組み合わせ最適化問題」を解く
スーパーコンピュータでも解けない問題:囲碁と巡回セールスマン問題
Source: 竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社), https://qiita.com/onhrs/items/aa0aa181c27743956689
「囲碁で先手と後手どちらが勝つ」問題 「巡回セールスマン」問題
スーパーコンピュータ(1兆回計算/秒)で計算すると…
10748秒 >>>> 宇宙の年齢 140億年
つまり、宇宙の始まりから計算しても終わらない
30都市の最短経路を京で計算すると…
1,401万年
つまり、この問題もスーパーコンピュータでは解けない

6. 量子コンピュータの目的(例)＝「組み合わせ最適化問題」を解く
スーパーコンピュータでも解けない問題:(素)因数分解
Source: 竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社)
因数分解の計算時間
(スーパーコンピュータ vs. 量子コンピュータ)
200桁の因数分解
• スーパーコンピュータ ：約10年
• 量子コンピュータ ：数分
1万桁の因数分解
• スーパーコンピュータ ：約1,000億年
• 量子コンピュータ ：数時間～数日
x2+(a+b)x+ab=(x+a)(x+b)
[テクノロジーでの応用]
・インターネットの安全性を守るRSA暗号
- 「公開鍵」と「秘密鍵」
・ブロックチェーンで使われるハッシュ関数
(正確には素因数分解に近い)
因数分解とその応用
インターネットのRSAやブロックチェーンは、物理的に計算できないことを前提に
その安全性を担保してきたが、量子コンピュータはその前提を覆しうる
(但し、量子ゲート方式による汎用型の話)

7. 量子コンピュータの急速な進化に最近ざわつき始めている
日経各誌記事より
Source: 2017年12月12日 日経ビジネス、2017年5月9日 日経コンピュータ

8. 量子コンピュータとは？
Source: Wikipedia, Applied Physics (https://physics.aps.org/articles/v1/35)
「量子ビット( )」を用いて、「重ね合わせ状態( ) 」により
並列的に高速処理を実現するコンピュータ
A B
量子コンピュータ
量子チップ
量子チップ

9. 量子とは、粒子と波の性質をもつ物質/エネルギー単位の総称
量子とは何か？
Source: わかるまで素粒子(http://www1.odn.ne.jp/~cew99250/html/S_3.html)、文科省HP(http://www.mext.go.jp/a_menu/shinkou/ryoushi/detail/1316005.htm)
宇宙
原子
クォーク
物質
エネルギー
レプトン
ハドロン
ゲージ粒子
陽子
電子
ニュートリノ
中性子
中間子
光子
ウィークボソン
グルーオン
量子と呼ばれるもの
A

10. 量子ビットは、0あるいは1の重ね合わせ状態を取る確率波のこと
量子ビットとは？
Source: 竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社)
古典ビット
(従来のコンピュータ)
2進数の1桁のこと= 0 or 1
(binary digitの略)
量子ビット
(量子コンピュータ)
0あるいは1の2つの状態をとる確率波
A

11. 量子ビットは、固体NMR方式による核スピン等、様々な候補がある
代表的な量子ビットの候補と発生アプローチ
Source: 竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社)、 Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC)
量子ビットとして測定される候補 代表的な発生アプローチ
• 原子核や電子の核スピン
• エネルギー順位
• 光子の偏向
など
• 固体NMR方式
(Solid-state spin qubits)
• イオン方式
(Ion-based qubits)
• 超電導方式
(Superconducting qubits)
など
A

12. どの量子ビットも一長一短で、それぞれで研究開発が進む
代表的な量子ビットの比較
Source: Science 02 Dec. 2016 Vol354 Issue6316 pp.1090-1093
A
超電導型量子ビット
(Superconducting loops)
イオントラップ型量子ビット
(Trapped Ions)
シリコン型量子ビット
(Silicon quantum dots)
トポロジカル量子ビット
(Topological qubits)
ﾀﾞｲﾔﾓﾝﾄﾞ欠損型量子ビット
(Diamond vacancies)
概要
特
徴
長所(+)
短所(-)
取組企業
例
寿命
理論
成功率
もつれ数
回路上に電気抵抗のない電
流を交流し、電磁波シグナル
を挿入させることで励起
• 稼働の早さ
• 技術的な成熟度の高さ
• 安定性の低さ
• 極低温の必要性
0.00005秒
99.4%
9
イオンの持つ、電子の位置に依
存する量子エネルギーを活用。
レーザーでイオンを捕捉・励起
• 安定性の非常な高さ
• ゲートの信頼性の高さ
• 稼働の遅さ
• 多数のレーザー機器の必要性
>1,000秒
99.9%
14
シリコンに電子を挿入し、人工
的な原子を作成し、電磁波で
電子の量子状態を制御
• 安定性の高さ
• 技術的な成熟度の高さ
• 量子もつれの作り難さ
• 極低温の必要性
0.03秒
~99%
2
半導体上の電子の挙動として
見られる準粒子を活用し、量
子情報をエンコード
• エラーの少なさ
• 技術的に確立されておら
ず、
まだ未確認状態
n.a
n.a
n.a
半導体上の電子の挙動として
見られる準粒子を活用し、量
子情報をエンコード
• 常温で稼働
• 量子もつれの作り難さ
10
99.2%
6

13. 重ね合わせ状態とは、2つの可能性が重なり合って存在している状態
重ね合わせ状態のコンセプト：シュレディンガーの猫の例
Source: https://atarimae.biz/archives/6734
Q.
蓋のついた箱に猫を1匹入れた。箱には放射性
物質とα粒子で作動する毒ガス装置が入ってい
る。放射性物質は50%の確率でα粒子を発生
させる。
さて、猫は死んでいるか？生きているか？
A.
量子力学的な解釈では、
「この猫は死んでいる状態と生きている状態が
50:50で重なり合っている(=重ね合わせ状態)」
となる
B

14. 量子ビットは重ね合わせ状態により、ビット数をN上げると2N倍の速度で処理
量子ビットの処理速度(3bitの場合)
Source: http://hatabou.hatenablog.com/entry/2017/08/20/175239
古典ビット
(従来のコンピュータ)
情報処理回数:8回
量子ビット
(量子コンピュータ)
情報処理回数：1回
0 0 0
0 0 1
1 0 0
1 0 1
1 1 0
0 1 1
0 1 0
1 1 1
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
0
1
0
1
0
1
×8倍速
A
B

15. 高速処理の源であるもつれ合いは、巨大化が壁。日本が打破に成功
量子コンピュータ実現の大きな壁①：巨大な量子のもつれ(Entanglement)
Source:竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社)、IT media Interview記事(http://www.1-em.net/sampo/energy/teleportation3.htm)、Exciteニュース
B
量子のもつれとは？
複数の量子ビット同士が互いに影響し合う状態
量子A 量子B
元々の
量子
量子A 量子B
分割 分割
影響し合う
= 情報をやり取り
量子コンピュータの高速計算
＝巨大な量子のもつれ状態
10量子ビット→100万量子ビット処理へ

16. デコヒーレンスは、量子コンピュータの実用化の一番のチャレンジ
量子コンピュータ実現の大きな壁②：デコヒーレンス -重ね合わせ状態の破壊-
Source:竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社)、https://mappingignorance.org/2013/06/04/quantum-mechanics-in-biological-systems-i-introduction/
B
デコヒーレンスとは？ デコヒーレンスに立ち向かう：量子誤り訂正符号
0/1の2つの状態を取る重ね合わせ状態が壊れること
(=量子コンピュータのエラーの原因)
コヒーレンス時間(計算可能時間)=
重ね合わせ状態→デコヒーレンスの時間
冗長性を持たした実ビットと対になる論理ビットを設定し、
エラー検知と訂正を可能にする（考え方は古典ビットと同じ)
量子誤り訂正符号技術が確立すれば、
理論的には無限に量子計算可能
論理量子
ビット
実量子
ビット
実量子
ビット
実量子
ビット
エラー無し
論理量子
ビット
実量子
ビット
ｴﾗｰ実量子
ビット
エラー有り
(縦緩和) 実量子
ビット
訂正
古典誤り訂正符号をベースとしたイメージ図

17. 従来のコンピュータでは実現不可能な、量子超越性の実証に進みつつある
量子コンピュータ実現の大きな壁③：量子超越性(Quantum Supremacy)
Source:Q2B conference 2017/Quantum Supremacy by John Martinis, UCSB&Google
B
量子超越性とは？ Googleの量子超越性の実証
Google/カリフォルニア大学サンタバーバラ校
John Martinis教授
量子コンピュータが従来型のコンピュータでは実現不可能な
計算能力を備えていることを示すこと
量子ビットの数が少なく、エラー訂正もできない量子コン
ピュータでは、従来のコンピュータの計算能力を超えられな
いと物理学者の間では言われてきた...
しかし、ある程度の数の量子ビットがあれば、特定のアルゴリズ
ムにおいて量子超越性が示せることが分かってきた

18. 主な量子コンピュータとしては3つあり、実用化は量子アニーリング方式のみ
量子コンピュータの分類(ざっくりしたまとめ)
Note: 正確にはアナログ型のゲート方式なども存在するが、簡単に理解できるように模式化した
Source: http://stonewashersjournal.com/2017/03/29/typesofqcomputer/
量子
コンピュータ
アナログ型
≒量子
ｲｼﾞﾝｸﾞﾏｼﾝ
デジタル型
量子アニーリング方式
ﾚｰｻﾞｰﾈｯﾄ
ﾜｰｸ方式
量子ゲート
方式
主な特徴
• 汎用性がない（=組み合わせ最適化計算)
• 2011年にD-Wave社が実用化されている
• 汎用性がない（=組み合わせ最適化計算)
• 常温で可能なため、コストに強みがある
• まだ実用化されていない
• 汎用性がある（=チューリングマシン型）
= 原理的には従来のコンピュータに近い
• 「量子ビット」と組み合わせた演算回路
「量子ゲート」で計算
• まだ実用化されていない
1
2
3
超電導
量子ビット型
量子ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄ
ﾜｰｸ(QNN)
・
・
・
・
・
・
スピン量子
ビット型

19. 量子コンピュータは3タイプが日進月歩で、しのぎを削っている
代表的な量子コンピュータの最新比較(現時点理解)
Source: http://stonewashersjournal.com/2017/03/29/typesofqcomputer/、http://www.stat.phys.titech.ac.jp/~nishimori/QA/q-annealing.html、http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/112200709/、https://blogs.yahoo.co.jp/miyabiman_now/25479824.html、
http://iot-jp.com/iotsummary/iottech/%E6%8A%80%E8%A1%93%E4%B8%80%E8%88%AC/%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E4%BD%95%EF%BC%9F/.html、
西森秀稔/大関真之著 「量子コンピュータが人工知能を加速する」(日経BP社)
量子アニーリング方式 レーザーネットワーク方式(QNN) 量子ゲート方式1 2 3
実用化に
向けた
状況
主な特徴
/進捗
実用化時期
開発企業/
組織
直近の状況
応用範囲
実装状況
技術的な
特徴
2011年(D-Waveが商用化)
• D-Wave, Google, 米国家プロジェクト
IARPA QEO(MIT)
• NASA、デンソー等多数が運用テスト
特化型
• 組み合わせ最適化/サンプリング
(人工知能)
約2,000量子ビット（D-wave 2000Q)
• 超電導
• 結線数：3,300個(?)
• 計算原理：ハミルトニアン断熱変化
• ハードのノイズ耐性：高い
• 作動温度：極低温（10mK）
• 誤り訂正方式：未確定
• その他：キメラグラフ問題
• 米IAPRAの5か年プロジェクト開始
• D-Wave 2000Qリリース
• Google Quantum Annealer Ver.2開発中
2020-21年商用化予定(IBM Q発表)
• IBM、Google、Microsoft、Alibaba等
• 日本でもIBM基礎研究コンソーシアムに
Honda, JSR, キャノン等 6社参加
汎用型
• 因数分解(暗号解読)、量子シミュレー
ション(化学)、その他規則性があるもの
約20量子ビット（試作機では50qubit）
• 超電導、イオン、光子、量子ドット等
• 結線数：10個以下
• 計算原理：状態ﾍﾞｸﾄﾙのユニタリ回転
• ハードのノイズ耐性：弱い
• 作動温度：極低温（10mK）
• 誤り訂正方式：確定
• その他：実質的には特化型？
• IBMがIBM Qをクラウド提供
既に5万4千人、100万件以上処理
• Googleが18年にゲート型49ビットマシン公開
• 内閣府革新的研究開発プロジェクト
(ImPACT)：NTT、NII、東京大学
• NII-Stanford大学
特化型
• 組み合わせ最適化/サンプリング
(人工知能)
約2,048量子ビット
• 光子(光ﾊﾟﾗﾒﾄﾘｯｸ発振器network)
• 結線数：400万個
• 計算原理：量子相転移
• ハードのノイズ耐性：高い
• 作動温度：常温(300K)
• 誤り訂正方式：未確定?
• その他：省電力性能が高い
• 2017年11月27日よりImPACTが量子ﾆｭｰ
ﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ(QNN)をクラウド体験できる
システムを開発
？(17年11月よりクラウド提供開始)

20. (参考)量子ゲート方式を本当の量子コンピュータとみる向きもある
日経サイエンス2018年2月号より抜粋
Source: 2018年2月日経サイエンス「日本版量子コンピュータの選択」より抜粋

21. 量子コンピュータは、大きく3つの構成要素で必要要件を満たす必要がある
量子コンピュータ(ゲート方式)の構成要素と必要要件
Source:竹内繁樹著「量子コンピュータ」(講談社)、 International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 6, Issue 5, May-2015 196
量子コンピュータの必要要件
(D.P. DiVincenzo提唱)構成要素
1. 量子ビットを初期化できること
2. 量子ビットの状態を読み出せること
3. 基本ゲート(回転ゲート等)を構成できること
4. コヒーレント時間 > 1回のゲート動作時間
であること
5. 量子ビット数の増加に伴い、規模や動作
回数が急速に増大しない物理システムである
（スケーラブルなシステムである）こと
③量子メモリ
|0> |0> |1> |0> |1> |0> |0> |0>
|0> ②量子レジスタ
(メモ)
①QCU
(ﾌﾟﾛｾｯｻｰ)
量子ゲート
量子ゲート=回転ゲート+制御ﾉｯﾄｹﾞｰﾄ
• 回転ゲート:
1つの量子ビットに対して、3次元である角
度回転させるゲート
• 制御ノットゲート：
2つの入力ビットに対して、2つの出力ビット
を出す(重ね合わせ状態の変換)

22. 技術進化と現状の技術課題が量子コンピュータへの注目を集めさせた
量子コンピュータが注目されるようなった要因は？(仮説)
Source:西森秀稔/大関真之著 「量子コンピュータが人工知能を加速する」(日経BP社)
量子計算による素因数分解に向けた高速アルゴリズム発見
(Peter Shor 1994年)
機械学習におけるクラスタリング問題
(2012年~)
技術進化による要因
従来型コンピュータの性能限界=「ムーアの法則」限界説
(2010年代後半~)
D-Wave社の量子コンピュータ商用化と大手の運用実験
(2011年~)
技術課題による要因
ムーアの法則は長く続かないだろう。
なぜならトランジスタが原子レベルに
まで小さくなり限界に達するからだ
(2005年)
Gordon Moore氏
ムーアの法則は終わった…
(2017年5月) NVIDIA CEO
Jensen Huang氏
=現在インターネット上で広く利
用されている暗号(RSA)が量子
コンピュータにより解読される可能
性が示唆された
(実際は難しい)
当初胡散臭いと思われていた
D-Wave社の量子コンピュータを
大手(Google、Lockheed
Martin等）がこぞってテスト
導入を進めた
教師なし学習において必要な、
クラスタリング(組み合わせ最適
化)の計算に、現状だと多大な
時間を要する

23. 量子コンピュータは、金融からモノ作りまで幅広く活用が期待されている
量子コンピュータの応用領域と主な事例
Source: Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC), 西森秀稔/大関真之著 「量子コンピュータが人工知能を加速する」(日経BP社)、MIT Review
応用例 主な事例
金融
物流
IT
航空宇宙
応用例 主な事例
化学
製薬
医療
・
・
・
• ポートフォリオ最適化
• リスク管理
• オプション・プライシング
• 2016年5月にD-Wave社と
1QBit社が ”Quantum for
Quants”設立
• 飛行機、船舶、トラック
などの物流最適化
• PLC社とManchester Met.
Univ.が共同で物流向け
アルゴリズム開発
• Service Power社が同領
域で3つ特許取得
• 機械学習向けの高速
クラスタリング
• 高速データクレンジング
• 画像認識の高速学習
• Google社/D-Wave社の
画像認識精度向上
• (中) USTCのNMR技術を
用いた4-qubit量子
プロセッサー開発
• 流体力学的に最適化
された機体設計
• 飛行制御システムの
バグ取り最適化
• NASAの翼設計最適化
• ロッキード・マーチン社や
Airbus社制御システムの
バグ取りソフト開発
(6か月→6週間)
• 分子設計の最適化
• 化学反応の量子力学的
シミュレーション
• 電池や触媒の最適化
• IonQ社の化学シミュレー
ションソフト開発
• Microsoft社の基礎研究
• ETH、ハーバード大学等で
の研究 等
• タンパク質の3次元構造
最適化/解析
(アルツハイマー病などの
特効薬開発)
• スタンフォード大学
の”Folding@home”
プロジェクト
• ハーバード大学/D-Wave社
のタンパク解析実験
• がん治療に向けた薬剤
発見/最適ドース量算出
• 個人に合わせたテーラー
メイド医療の高速化
• スタンフォード大学、
テキサス大学での研究
自動車 • 都市交通サービスの
最適化
• VW社とGoogle社の
共同開発
• VW社のオンデマンド・モビ
リティサービス向けアルゴリ
ズム開発
最初の有力分野
・
・
・

24. 日本の研究者として、東工大の西森教授や東大の中村教授らが有名
量子コンピュータ領域における主な日本の研究者
Source: wikipedia、http://www.ryosi.com/qis/201611/03/、研究室HP
東京工業大学 西森教授
“量子アニーリングの提唱者”
東京大学 古澤教授
“量子テレポーテーションの実現”
東京大学 中村教授
“超電導量子回路の第一人者”

25. • 量子コンピュータとは？
• 量子コンピュータの市場動向
• 量子コンピュータ関連のスタートアップ動向

26. 量子コンピュータは、ビジネスインパクトの大きなテクノロジーの位置づけ
未来のテクノロジーマップ
Source: Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC)

27. 世界の量子コンピュータ市場は2024年に$8.5Bn.(約1兆円）の見込み
世界の量子コンピュータ市場予測
Source: Market Research Media(https://www.marketresearchmedia.com/?p=850), Homeland Security Research(http://homelandsecurityresearch.com/Quantum+Computing+Market+and+Technologies)
2020
$5Bn.
2024
$8.5Bn.
CAGR +15%

28. IBM等の旧勢力からGoogle等の新勢力まで、量子コンピュータに参入
量子コンピュータの主要大手プレイヤーマップ(スタートアップ、公的機関除く)
Source: Wikipedia, IBM HP
開発 テスト導入/検討
USA
欧州
中国
日本
その他
IBM主催研究コンソーシアム
交通系サービス
への実証実験

29. 各社、2015年から量子コンピュータ開発を一気に加速している
主要プレイヤーの活動年表(1999-2016、スタートアップ除く)
Source: Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC)
1999 2011 2014 2016
1999年
• D-Waveの第1回目資金調達
2006年
• MicrosoftがUSCBと共同で
“StationQ”研究チーム創設
2007年
• RaytheonがDARPAから
量子情報科学プロジェクトを受託
2009年
• GoogleがD-Waveのチップを用いた、
量子画像検索の実証実験を実施
2011年
• Lockheed Martinが
D-Wave One購入
2012年
• ハーバード大学/D-Waveが
タンパク質のフォールディング問題解析
• RaythonがIARPAから
$2Mで量子コンピュータを研究
2013年
• Google/NASA/USRAがD-Wave 2
を共同で購入
• Lockheed MartinがD-Wave 2に
アップグレード
2014年
• (豪)CBAが$5MをUNSWに出資
• IBMが量子チップ開発に$3Bn.投資
2015年
• Alibaba/中国科学院が共同で量子計算ラボを創設
• Alibabaが量子コンピュータに年30M元の投資を発表
• (豪)CBAが$10MをUNSWに出資
• Google/NASAがD-Wave 2Xにアップグレード
• Googleが量子アニーリング方式のチップを独自開発
• IBMが新しい誤り訂正符号技術を開発
• Intelがデルフト大学/TNOに10年間で$50M投資
• Microsoftが量子計算のフリーソフト提供開始
2016年
• Alibaba/Nvidiaが$1Bn.量子計算に投資
• Atosが量子コンピュータプロジェクト開始
• Googleが汎用量子コンピュータを発表
• Googleが水素原子のエネルギーシミュレーション実施
• IBMがIBM Quantum Experienceを一般に公開
• Microsoftがパデュー大学とStation Qの開発を開始
• Microsoftが賞金$5,000のQuantum Challengeを開始
• Atosが欧州でAtos Quantumイニシアチブ開始
• Microsoftがトップの大学から量子コンピュータの教授を
大量採用
• Microsoft/QuTechが10年間の投資契約
黎明期 勃興期
・
・

30. 2017年は量子コンピュータの商用化への大きな動きがあった
2017年の大手プレイヤーの主要ニュース
Source: ITMedia他記事

31. 日系はR&Dと並行して、US系サービスでの実証実験を進めている
日系プレイヤーの動向
Source: CBInsightsレポート、IBMプレスリリース(https://www.ibm.com/think/jp-ja/watson/research-frontiers-institute/),
DENSOプレイスリリース(https://www.denso.com/jp/ja/news/news-releases/2017/20171213-01/)、日経新聞記事
日系プレイヤーのテスト動向日系プレイヤーの開発動向

32. 特許数でもUS/カナダ系が先行するものの、日系も負けてはいない
量子コンピュータ関連の特許取得状況(国別/企業別, 1985-2013)
Source: Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC)
国別特許数 企業別特許数
(件) (件)

33. (参考)世界の量子コンピュータ関連特許数(2015)
Q2B conference 2017資料より
Source:Q2B conference 2017/A Federal Perspective on Quantum Information Science and Quantum Computatingより

34. しかし日本は欧米に対して、政府からの投資の規模も小さく遅れている
地域別のリサーチプログラムの年平均投資規模/主なプログラム
Source: Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC),日経コンピュータ記事(https://kabutan.jp/news/marketnews/?b=n201709270540)
100
億円/年
220
億円/年
130
億円/年
不明
~40
億円/年
• 革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)：
5年で30億円
• 文科省プログラム：
10年で300億円超（予定）

35. (参考)世界の量子コンピュータ投資概況(2015)
Q2B conference 2017資料より
Source:Q2B conference 2017/European Initiative sessionより

36. (参考)中国の量子コミュニケーション網構想
Q2B conference 2017資料より
Source:Q2B conference 2017/China Initiative sessionより

37. 結果、日本の大学/研究機関は特許数でも劣後している
量子コンピュータ関連論文数Top15(大学/研究機関別)
Source: Commercial Prospects for Quantum Computing(EPSRC)
65
62
52
45
42 42
39 37
34 32 30 30
27
24 23
オ
ッ
ク
ス
フ
ォ
ー
ド
大
学
シ
ン
ガ
ポ
ー
ル
国
立
大
学
ワ
ー
テ
ル
ロ
ー
大
学
中
国
科
学
院
ク
イ
ー
ン
ズ
ラ
ン
ド
大
学
CNRS
メ
リ
ー
ラ
ン
ド
大
学
ケ
ン
ブ
リ
ッ
ジ
大
学
マ
ッ
ク
ス
プ
ラ
ン
ク
研
究
所
中
国
科
技
大
学
ハ
ー
バ
ー
ド
大
学
東
京
大
学
カ
リ
フ
ォ
ル
ニ
ア
大
学
サ
ン
タ
バ
ー
バ
ラ
校
ス
タ
ン
フ
ォ
ー
ド
大
学
マ
サ
チ
ュ
ー
セ
ッ
ツ
工
科
大
学
論文数
(本)

38. • 量子コンピュータとは？
• 量子コンピュータの市場動向
• 量子コンピュータ関連のスタートアップ動向

39. AliyunとD-Wave中心から、2017年は複数社の大型調達が成立した
量子コンピュータ関連スタートアップ主要40社の資金調達/ステージ
Source: CBInsights Database、およびレポートよりGV独自に作成
スタートアップの資金調達推移 ステージ構成
201
41 42
1,084
40
246
3
8
12
9 9
11
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
2012 2013 2014 2015 2016 2017
調達額 案件数
調達額
($M)
件数
(件)
20%
(8)
15%
(6)
2.5%
（1）
2.5%
(1)
60%
(24)
Seed Early Growth Later n.a
主要案件
• Aliyun • D-Wave • Aliyun
• D-Wave
• Cambridge
Quantum
Computing
• D-Wave • D-Wave
• Rigetti Computing
• Silicon Quantum Computing
• 1QBit
• IonQ

40. ハードウェアに加えて、ソフトウェア開発企業も大きく調達している
量子コンピュータ関連スタートアップ調達額トップ5
Source: CB Insights, Crunchbase
企業名 累計調達額($M)順位
1
(中国)
2
(カナダ)
3
(USA)
4
(オーストラリア)
5
(UK)
事業概要ステージ 投資家
50
66
70
182
1,200
不明
Growth
Early
不明
Early
• Alibaba
• Fidelity
• Goldman Sachs
• In-Q-Tel 他
• A16Z
• Lux Capital
• Y-Combinator
• Bloomberg β他
• 豪ｺﾓﾝｳｪﾙｽ銀行
• ﾆｭｰｻｳｽｳｪｰﾙｽﾞ政府
• UNSW 他
• Grupo Arcano
(PE/VC)
Alibaba Groupのオンライン/モバイル
サービス向けのクラウド型量子コンピュー
ティング/データマネジメントサービスを開発
商用可能な量子コンピュータのハードウェア
を開発。超電導型128量子ビットのチッ
プを内製
超電導型の量子コンピュータのハードウェア
を開発
ニューサウスウェールズ大学発の量子コン
ピュータのハードウェア開発
量子コンピュータ向けの独自OS
「tiket>」開発

41. 欧州、北米に集中しており、量子コンピュータ関連のソフト開発が多い
量子コンピュータ関連スタートアップマップ(主要40社)
1) ソフトウェア開発含む
Source: CB Insights, Crunchbase
USA(17)
欧州(10)
豪州(3)
カナダ(7)
中国(2)
日本(1)
要素技術/他サービス(11)ハードウェア1)(9) ソフトウェア(20)
Eagle Power
Technologies
()内は社数

42. ハードウェアは汎用化、ソフトウェアはクラウド提供、防衛/暗号技術が主流
(参考)量子コンピュータ関連スタートアップ調達額ランキング（領域別）
Source: CB Insights, Crunchbase
ソフトウェア(20社中)
1位
2位
3位
4位
5位
ハードウェア(9社中)
企業名
累計調達額
($M) 投資家 事業概要 企業名
累計調達額
($M) 投資家 事業概要
182
70
66
22
5
• Fidelity
• Goldman Sachs
• In-Q-Tel 他
• A16Z
• Lux Capital
• Y-Combinator
• Bloomberg β他
• 豪ｺﾓﾝｳｪﾙｽ銀行
• ﾆｭｰｻｳｽｳｪｰﾙｽﾞ
政府
• UNSW 他
• Google
Ventures
• New Enterprise
Associates
• DARPA
商用可能な量子コンピュータの
ハードウェアを開発。超電導型
128量子ビットのチップを内製
超電導型の量子コンピュータの
ハードウェアを開発
ニューサウスウェールズ大学発の
量子コンピュータのハードウェア
開発
イオントラップ技術をベースとした
汎用量子コンピュータを開発
光学アプローチによりビッグデータ
解析に強みを持つ量子コン
ピュータを開発
1,200
50
35
10
10
• Alibaba
• Grupo Arcano
(PE/VC)
• Accenture
Ventures
• Fujitsu
• CME Ventures他
• AM Partners
• Barclays
• VMS
Investment
Group
• Qwave
• SK Telecom
Alibaba Groupのオンライン/
モバイルサービス向けのクラウド
型量子コンピューティング/データ
マネジメントサービスを開発
量子コンピュータ向けの独自OS
「tiket>」開発
誰でも簡単に量子コンピュータに
アクセスできるソフトウェアを開
発
防衛産業のワイヤレス/データコ
ミュニケーション向けに使える、
サイバーセキュリティソフトを提供
マルチプロトコールネットワークでの
暗号技術/ネットワークセキュリ
ティソフトを提供

43. 注目されている7社について深掘りする
量子コンピュータ関連スタートアップマップ(主要40社)
USA(17)
欧州(10)
豪州(3)
カナダ(7)
中国(2)
日本(1)
要素技術/他サービス(11)ハードウェア1)(9) ソフトウェア(20)
Eagle Power
Technologies
1
2 3
5
4
6
7
1) ソフトウェア開発含む
Source: CB Insights, Crunchbase

44. 世界で初めて量子コンピュータを商用化し、業界の先駆者的ポジション
D-Wave Systems社概要
Source: CB Insights, Crunchbase、wikipedia、D-wave HP(https://www.dwavesys.com/d-wave-two-system)
1
本拠地
• 社長兼CEO：Vern Brownell氏
⁃ Egenera創業者
⁃ 元Goldman Sachs CTO
• CTO：Geordie Rose氏
⁃ D-Wave Systems共同創業者
⁃ Uni. British Columbia PhD
(理論物理学)
企業概要 提供サービス/実績
チーム
ファイナンス
カナダ・ブリティッシュコロンビア
• 累計調達額：$182M
• ステージ：不明(前々回 Series G)
• 投資家：In-Q-Tel, DFJ, Goldman Sachs, Fidelity
Investment, Bezos Expeditions他 計18社
• 2011年のD-Wave One発売以来、性能向上のアップデートを繰り返してきた
⁃ D-Wave One: 128量子ビット(2011)
⁃ D-Wave Two: 512量子ビット(2013)
⁃ D-Wave 2X: 1,000量子ビット(2015)
⁃ D-Wave 2000Q: 2,000量子ビット(2017)
• Googleやハーバード大学など、これまでに多くの超巨大企業やトップ大学に提供してきた
⁃ D-Wave One：Lockheed Martinと複数年契約、ハーバード大学のタンパク質折り畳み
構造問題の研究に提供
⁃ D-Wave Two：Google/NASA/USRA共同運営である、Quantum Artificial
Intelligence Lab(QuAIL)で機械学習での活用、高速性能を実証
⁃ その他顧客：Los Alamos National Lab., USC, Temporal Defense Systemsなど
の有力研究機関に加え、デンソー/豊田通商、リクルートにも提供
創業 1999年
提供ｻｰﾋﾞｽ
• 量子アニーリング方式の量子コンピュータ
「D-Wave」シリーズの製造・販売
⁃ 世界で初めて量子コンピュータを商用化
• 「D-Wave」向けソフトウェア開発
⁃ 通常のインターネットAPI連携可
• その他：導入コンサルティングや教育も提供
主なトピック

45. a16zやPeter Thielも投資する、量子コンピュータ業界の本命
Rigetti Computing社概要
Source: CB Insights, Crunchbase, wikipedia、MIT Technology Review(https://www.technologyreview.jp/s/67334/a-startup-uses-quantum-computing-to-boost-machine-learning/), Rigetti HP
2
本拠地
• CEO：Chad Rigetti氏
⁃ IBM研究所テクニカルリードとして、
量子プロセッサーを12年以上研究
⁃ イェール大学時代は、超電導型量子ビットを
マイクロ波だけで制御する手法を開発
• 共同創業者：Charlie Songhurst氏
⁃ Katana Capitalパートナー
⁃ 元Microsoft戦略部門出身
企業概要
チーム
ファイナンス
USA・カリフォルニア
• 累計調達額：$70M
• ステージ：Series B
• 投資家：A16z, Founders Fund, Data Collective, Y
Combinator, Tim Draper他 計26社
創業 2013年
提供サービス/実績
主なトピック
• 社員80名ながら、Google、Microsoft、IBMなど量子コンピュータ領域のトップ企業に
伍して、量子コンピュータ初の一般商用化を狙っている
• 2017年12月に自社開発の量子チップを活用して、世界で初めて、
量子コンピュータでの機械学習の実行に成功
• X-prizeの創始者 Peter Diamandis氏から、Google、IBMと並び
「量子コンピューティング領域のリーダー企業」と称される
• MIT Technology Reviewが選ぶ「2017年 50 smartest companies」に選ばれる
提供ｻｰﾋﾞｽ
• 19量子ビットの量子コンピュータを開発中
⁃ 量子チップの開発に強み
• クラウド・コンピューティング・プラットフォーム
「Forest」を提供
⁃ 機械学習向けクラスタリング・アルゴリズム
⁃ 量子コンピュータ向け言語のQuil

46. 量子コンピュータソフト開発には、理論とソフト開発をつなげる仕組みが必要
(参考)Rigetti Computingの唱える量子コンピュータソフト開発に向けた要件
Source: Nature記事(https://www.nature.com/news/first-quantum-computers-need-smart-software-1.22590)
量子コンピュータ向けソフト開発に向けた要件
(Chad Rigetti提唱)
1. Hybrid System
量子コンピュータ理論と古典ソフトウェア開発手法の双方を取り
入れたハード→ソフトの一環した開発が必要
2. Open Software
くせのある量子コンピュータのハードウェアに合わせたソフトウェアを
オープン化することで、進化のスピードを加速化
3. Build A Community
量子理論からソフトウェア技術、応用分野の専門知識など幅
広い知識が必要な量子コンピュータソフト開発には、
様々な専門家が集まるコミュニティが必要

47. 超電導型主流の中、イオントラップ型で挑む大学研究者発スタートアップ
IonQ社概要
Source: CB Insights, Crunchbase
3
• 累計調達額：$22M
• ステージ：Series B
• 投資家：Google Ventures、New Enterprise Associates
本拠地
• CEO：David Moehring氏
⁃ IARPAの元Sr National Intelligence Service Officer
として、多数の量子コンピュータプログラムをリード
⁃ オバマ大統領から大統領表彰
• チーフサイエンティスト：Christopher Monroe氏
⁃ メリーランド大学物理学教授
⁃ QuICS、Joint Quantum Institute フェロー
企業概要
チーム
ファイナンス
USA・メリーランド
創業 2016年
提供サービス/実績
主なトピック
• メリーランド大学イオントラップ研究所所長のMonroe氏とデューク大学のJungsang Kim氏の
二人の量子コンピュータ研究者が商用化に向けて、起業した
⁃ Monroe氏は量子合同研究所フェローで、原子/イオンの電磁トラップ、レーザー冷却、
量子状態制御が専門（UCB Ba、Harvard Univ. PhD)
• イオントラップ型は超電導型に比して、量子ビットを増やし易い（スケーラビリティ）に強みがある
• ラボレベルでは、既に50個以上の量子ビットを実現している
• 2018年にイオントラップ型量子コンピュータを商用化の予定でいる
提供ｻｰﾋﾞｽ
• イオントラップ型の汎用量子コンピュータを開発中
⁃ Googleが開発中の超電導型の汎用量子コ
ンピュータと異なる方式

48. 世界的な大企業を相手にする、量子コンピュータ業界のアクセンチュア的存在
1QBit Information Technologies社概要
Source: CB Insights, Crunchbase
本拠地
• CEO：Andrew Fursman氏
⁃ Minor Capitalの創業パートナーとして、
Satellogic Nano-Satellites社やCloudtel社等
複数のスタートアップを創業
• リサーチャー：Phil Goddard氏
⁃ ケンブリッヂ大学PhD卒業後、Marthworksで
金融機関向けコンサルティングに従事し、独立
4
企業概要
チーム
ファイナンス
カナダ・ブリティッシュコロンビア
• 累計調達額：$35.1M
• ステージ：Series B
• 投資家：Accenture Ventures, Allianz Ventures, CME
Ventures, 富士通、Royal Bank of Scotland
創業 2012年
提供サービス/実績
主なトピック
• 量子コンピュータ専門家に加え、金融、化学など各分野のITエキスーパートを揃え、世界的な
大企業に向けて量子コンピュータの導入コンサルティングからソフトウェア開発まで一気通貫で
提供している
• 過去4年にわたり、機械学習、サンプリング、最適化問題等、様々な問題を量子コンピュー
タで新規技術を開発してきた
• 2017年5月に富士通と協業を発表
⁃ 富士通の持つAI/ハードウェア技術とソフトウェア技術を融合
⁃ 富士通/トロント大学が開発した計算機アーキテクチャー「デジタルアニーラ」向けの
ソフトウェアを開発
• 2017年12月にアクセンチュアとの戦略的提携を発表
⁃ Accenture Applied Intelligenceを通じて量子コンピュータをお応用した分析手法の開
発に取り組む
提供ｻｰﾋﾞｽ
• 大企業(Fortune 500)をターゲットに、既存の
量子コンピュータハードウェアを用いて、ビジネス課
題を解決するソフトウェアを開発
⁃ 対象領域は、金融、エネルギー、先端材
料、ライフサイエンスなど多岐に渡る

49. ケンブリッジ大学研究者×投資銀行出身者で、OS/ソフトの標準を狙う
Cambridge Quantum Computing社概要
Source: CB Insights, Crunchbase
本拠地
• CEO：Ilyas Khan氏
⁃ ケンブリッジ大学経営大学院
Leader in Residence
⁃ 米数学学会フェロー
• CTO：Takis Psarogiannakopolous氏
⁃ ケンブリッジ大学卒の数学者
5
企業概要
チーム
ファイナンス
イギリス・ケンブリッジ
• 累計調達額：$50M
• ステージ：Series A
• 投資家：Grupo Arcano
創業 2014年
提供サービス/実績
主なトピック
• 経営チームは投資銀行出身者、エンジニアはケンブリッジ大学の研究者を中心に構成している
• イギリス政府のEPSRC(工学/物理科学研究協議会)の後押しを得て、
量子コンピュータ研究ハブであるNQITや、オックスフォード大学とも連携して開発を進めている
• 量子コンピュータ普及後の、人工知能向けアルゴリズムとオープンソース開発に注力している
⁃ 株式トレーディング向けのオープンソースプラットフォーム TA>を提供
• また量子コンピュータの普及に伴う、真価が求められる安全な認証システムや量子コンピュータに
耐性のある仮想通貨技術の開発も視野に入れている
• Bloombergが選ぶ「世界のトップイノベーター50」の1社に選ばれる
• Google Cloudのスタートアッププログラムに参加している
提供ｻｰﾋﾞｽ
• 量子コンピュータ向けのオペレーティングシステム
(OS)とシミュレーションソフトを開発
⁃ 独自OSである「tilket>」

50. NASA等の政府系を中心に連携し、量子コンピュータのPaaS開発を展開
QC Ware社概要
Source: CB Insights, Crunchbase、https://qcware.com/about
本拠地
• CEO: Matt Johnson氏
⁃ 米PEファームApollo Mgmt.社M.D.として従事
⁃ US空軍士官学校、Wharton MBA卒
• COO: KJ Sham氏
⁃ ソフトウェア開発Ops.担当、スタートアップ経験者
• Senior Scientist: Randy Correll氏
⁃ NASA quantum computing groupで、
量子コンピュータ向けプログラム開発に従事
6
企業概要
チーム
ファイナンス
USA・カリフォルニア
• 累計調達額：$260K
• ステージ：Seed
• 投資家：Airbus Ventures, D.E Shaw&Co.,
Alchemist Accelerator
創業 2014年
提供サービス/実績
主なトピック
提供ｻｰﾋﾞｽ
• Fortune 500の大企業やNASA等の政府機関
に金融、サイバーセキュリティ、深層学習等向け
の量子コンピュータソフトを開発
• 既存のアプリケーションと連携可能な、
量子コンピューティングのPaaS
（Platform as a Service)を提供
• 既存のコンピュータサイエンス × 量子コンピュータ・アルゴリズムの専門家に加え、物理学者、
航空宇宙、金融の専門家をチームにそろえる
• 顧客パートナーとして、NASA、NSF(全米科学財団)、
USRA(宇宙研究に関する米大学連合)等の他、
民間から投資家でもあるAirbusやDE Shawも参画
• 開発のパートナーとして、Google CloudやD Waveとも
連携
• 2017年12月に量子コンピュータのビジネス活用に
向けたカンファレンス「Q2B」をNASAと共同開催
@ Mountain View, CA

51. 「 2030年までに世界のAIリーダー」を目標に掲げ、QCに集中投資
Aliyun.com(Alibaba Cloud)概要
Source: CB Insights, Crunchbase、http://j.people.com.cn/n/2015/0731/c95952-8929378.html、https://www.theverge.com/2017/10/11/16458486/alibaba-research-investment-fund-15-billion-ai
本拠地
• チーフサイエンティスト：Yaoyun Shi氏
⁃ ミシガン大学電気工学・コンピュータサイエンス
元教授(2002~)
⁃ プリンストン大学でPhD(コンピュータサイエンス)修了後、
CalTechでポスドクを経験
7
企業概要
チーム
ファイナンス
中国・杭州
• 累計調達額：$1.2 Bn.
• ステージ：非公開
• 投資家：Alibaba Group
創業 2012年
提供サービス/実績
主なトピック
提供ｻｰﾋﾞｽ
• データベース、ネットワーク、セキュリティなどを提供
するAlibaba Cloudの一環として量子コンピュー
タ関連サービスの提供予定
• Alibaba GroupのECやゲームなどの社内事業の
社内コンピューティングリソースとしても活用予定
• 2015年にAlibabaと中国科学院(CAS)と共同で量子計算ラボを設立した。当時の研究計
画としては、以下の2つをターゲットにしていた
⁃ 2025年までに量子シミュレーションを当時の世界最速スパコンの水準まで高める
⁃ 2030年までに50-100量子ビットの汎用量子コンピュータを開発する
• 2017年19月には、量子コンピュータを含む次世代技術開発に3年間で150億ドルの投資を
発表。世界中から優秀な研究者100人を集め、シンガポールを含む世界7か所にラボを開設
⁃ 量子コンピュータのほか、data intelligence, IoT HCIがターゲット領域
⁃ これまでの投資規模の約2倍