次世代コンピューターと呼ばれている「量子コンピューター」。量子力学を利用した技術の極致である。同様に量子力学を利用したデバイスである「量子アニーリング・マシン」は、すでに実用化の段階を迎えている。実際に量子アニーリング・マシンを使いながら応用開拓に取り組む東北大学大学院情報科学研究科准教授の大関真之氏に、その最新状況と今後の可能性について聞いた。主に量子アニーリング・マシンの特徴について説明を受けた前編 に続く後編では、産業界を中心に進む応用開発の最新動向に、いよいよ話が及ぶ。量子アニーリング・マシンを使ううえでのハードルは意外に低いという。

――量子アニーリング・マシンを実際に使う人たちが、増えつつあります。先行者は、将来に向けた青田刈りをしているわけですね。しかし、一般の人が実際に試そうとするには相応の覚悟がいるように思います。そもそも、自分が使うべきツールだと思っていない人がほとんどでしょう。

(撮影:栗原克己)

大関氏 全く心配は無用です。実際に利用してみると、驚くほどハードルが低いことが分かると思います。量子力学の知識などなくても大丈夫です。計算する時に量子力学の原理を使っているらしい程度の知識で良いと思います。解きたい問題をマシンに入力すれば、後は勝手に解いてくれます。

 量子アニーリング・マシンでは、ユーザーが問題の解き方を考える必要はありません。どのような入力をすれば、どのような結果が、どのくらいのスピード、どのくらいの精度で得られるのかを知ることの方がよほど重要です。入力する問題によっては、不完全で正しくない答えを導き出すこともあるのですが、何らかの答えは出してきます。この即応性が量子アニーリング・マシンの最大の魅力です。難しいことは考えず、とにかくまず解かせてみることが大切です。最適な解が出てくるとは限らないという弱点もありますが、幸い我々が利用しているカナダのD-Wave Systems社のマシンは、その高速なレスポンスを生かして、何度も同じ問題を解いて、「さあどれがいい?」というように解の候補をたくさん列挙するという使い方ができます。最適なもの以外にも、我々の要求に応える良い解をつかむことができるでしょう。

――量子アニーリング・マシンの活用は、製造業にこそ大きな恩恵があるという話ですが、これからのエンジニアは、従来コンピューターの活用に加えて、量子アニーリングやAIをそれぞれ自在に操るスキルが求められるようになるのでしょうか。

大関氏 従来コンピューター、量子アニーリング・マシン、AIなどを個々に使い分ける必要は、おそらくなくなるでしょう。将来的には、利用者であるエンジニアは解を得るための方法の深い部分にはタッチしなくても使えるようになると思っています。解法の特徴、何を入れたらどのような結果が得られそうなのかさえ最低限、分かっていれば、使うことには困らない状態になるはずです。D-Wave Systems社のマシンも、2~3年前ぐらいまでは、量子力学の理解をベースとした特殊な言語でプログラミングして使う必要があったと聞いています。それが今では、Python、C言語、MATLABなどよく使われている高級言語で使えるようになりました。量子力学どころか、物理も理解していないような人でも普通に使い倒せるような状態になっています。

(撮影:栗原克己)

使いどころを見極める

――活用する際には、どのような点に留意することが大切でしょうか。

大関氏 量子アニーリングの使いどころを見極めて、その特長を引き出すところがユーザー側の腕の見せどころですね。少なくとも、これだけ一瞬で、ほどほどに良い解をたくさん出してくる解答マシンというのは、従来のコンピューターにはありませんでした。適切な使いどころが分かれば、意外と複雑な問題も解けます。

 例えば、Volkswagen社が渋滞の解消法を見つける問題に取り組み始めた当初は、彼らが想定していた問題設定の解決は無理だとD-Wave Systems社のエンジニアが回答したと聞いています。しかし、マシンの性能を見極めて、3カ月間、問題をみっちり定義し直して、適用可能なかたちにして、センセーショナルな成果を得ることができました。こうした経験の蓄積が、将来の応用に向けた力になると思います。

――マシンを作っているエンジニアも、使いどころがハッキリ見えていないというのが、黎明期の新技術らしいですね。

大関氏 私たちのところには、共同研究やアドバイスを得るために、多くの企業が集まってくるようになりました。こうした企業は決まって、大規模な問題を持参し、それを解く方法がないかと聞いてきます。残念ながら、そうした大規模な問題を丸ごと、現在の量子アニーリング・マシンで解くことはできません。まず、膨大なデータを既存のコンピューターで適切に前処理をして、最も重要な核となる小規模な判断・選択の問題を抽出し、そこを量子アニーリング・マシンで解きます。こうすることで、一見大規模で複雑な問題も、量子アニーリング・マシンの威力を利用して、うまく解決できるようになります。こればかりは使ってみないことにはわからない、様々な工夫のしどころがあります。それが我々の財産です。

熟達者は少ないから先行者利益がある

――現時点で、使いこなしに熟達している人が少ないという点は、先行者にとっては魅力的ですね。

大関氏 新規参入者がすぐに大活躍できる可能性を秘めていると感じています。学生が、いきなりヒーローになることもあり得ます。このため、量子アニーリング・マシンを使いまくることができる環境を整えて、新たな感覚を持った人材を育成することが何より大切だと考えています。

――現在、D-Wave Systems社が提供するクラウドサービスを活用しているということですが、かなり費用がかかるのでは。

大関氏 スーパーコンピューターを使って同じ問題を解かせるよりもずっと安価です。サービス契約は、月1時間単位になりますが、1回の計算に要する時間はたかだか20μ秒です。このため、普通のユーザーならば使いきれないはずです。

 ただし、私たちは組み合わせ最適化、量子シミュレーション、機械学習など、様々な応用例を試していますから、一定の上限を決めても、すぐに使い切ってしまっています。実際、うちのエースの学生が、色々な検証に没頭して、契約した上限を超えてしまったことがあります。D-Wave Systems社の連中から”Quantum heavy”という称号ももらうほど、使用時間が長く、度々関係者をお騒がせしました。

 このように短期間で使用量が非常に高水準に達したことから、2019年度に東北大学内に実機を設置すべくD-Wave Systems社と交渉に入りました。数十億円の費用が掛かるのですが、大学にはそんなお金がありません。そこで使ってみたい企業、実証研究を行いたい企業、いち早く応用段階に入った企業に集まっていただき「量子アニーリング研究開発コンソーシアム」を立ち上げました。そのメンバーの皆さんに、その実機設置の費用を捻出するようお願いしています。既に、デンソーと京セラがいち早く手を挙げてくれました。両社とも、量子アニーリング活用の可能性を、いち早く見極めるところに意義を感じているようです。デンソーとはいくつか研究成果も出てています。今後、世の中をにぎわすような応用例が次々と出てくる予定です。

(撮影:栗原克己)

――新たに設置する装置は、いつから稼働するのでしょうか。

大関氏 2019年度の秋を予定しています。最新機種を当初導入する予定でしたが、それが実現するかどうかはD-Wave Systems社の開発の状況と相談です。もちろん企業コンソーシアムの集まり具合にも依存するのですが。現在クラウドサービスで利用している2048量子ビットのマシン「D-Wave2000Q」をまず設置して、その後5000量子ビットを超える最新機にアップグレードするのが現実的な落とし所かもしれません。

 世界屈指のスペックを持つマシンです。興味関心を持った学生を始め、多くの研究者に使って欲しいのはもちろんですが、より多くの企業、中小企業も含め新しい可能性を求めて、利用してもらえればと思っています。これまでの経験を通じて、量子アニーリング・マシンを効果的に活用するための勘どころをつかむことができました。こうした私たちが、1週間くらいアドバイスすれば、各社それぞれのエンジニアが自ら利用できる状態になります。新しい施設は、多くの人が最初に量子アニーリング・マシンに触れる場として、貴重な場所になるでしょう。

工場の制御や自然災害対策に挑戦

――大関先生ご自身は、どのような分野への活用を研究されているのでしょうか。

大関氏 今この瞬間に一番熱中している研究テーマは、と言われれば、工場内のAGV(Automated Guided Vehicle)の動きの最適化などですね。さらに津波や豪雨の時の浸水からいち早く逃げるための経路を探す問題にも取り組んでいます。災害時の避難は、一人ひとりが個別に最短の避難場所を目指すと、1カ所に集中して危険な状態になります。しかも、誘導の指示は一刻を争います。全体の動きを最適化して総じて安全な避難経路を一瞬で導き出すために量子アニーリング・マシンを活用しようとしています。ただし、2048量子ビットのマシンでは、せいぜい数百グループの避難経路の最適化しかできません。都市全体の人を安全に逃がすための解を、数百回の処理に分けて計算できるシステムを開発しています。

――量子アニーリング・マシンそのものの可能性を伸ばしたり、新しい使い方を探究したりするような取り組みもされているのでしょうか。

大関氏 量子アニーリングの理論的な発案者の1人である東京工業大学の西森秀稔先生(大関氏の学生時代の指導教官)が率いるグループと、我々東北大学が率いるグループが中心となって、量子コンピューティング研究に関する大学間連携協定を結びました。西森先生は、量子アニーリングの理論のエキスパートであり、どのように使えば正確な解が得られるか、解を得るためのスピードが速くなるか、新しい理論に基づいた示唆を出してくれます。私たちは、それを現実の応用問題を解くのに利用して、その理論を検証していく役割を担います。

 こうした結果は、D-Wave Systems社や量子アニーリング・マシンの開発に取り組む研究開発グループにもフィードバックし、新機能として実装していくことになります。また、5年、10年後には国産の量子アニーリング・マシンができているのではないかと期待しています。実際に、NECが開発するということでプロジェクトが動いていますからね。ワクワクしますよ。

(撮影:栗原克己)