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皆さんは新薬の開発に今日どれだけの時間がかかるか知っていますか？数年、場合によっては数十年もかかります。研究者チームは膨大なデータを分析するために徹夜で作業し、それでも進展はとても遅いのです。同様に、バッテリーや超耐性合金などの先端材料を設計するのも、膨大な時間と費用がかかります。なぜ2025年、これだけの技術を持ちながら、たった一つの薬を作るのに10年と2000億ユーロもかかるのでしょうか？
それは、現在のコンピュータがどれほど強力であっても、これらの問題の複雑さに対応しきれないからです。しかし、解決策が登場しつつあります。それが量子コンピューティングです。
従来のコンピュータが情報を一つずつ処理するのに対し、量子コンピュータは「量子ビット（キュービット）」を使用します。これらのキュービットは同時に複数の状態を取ることができ、それによって一度に何百万もの可能性をテストできるのです。その結果、今日なら何世紀もかかる計算が数時間で解決できるようになります。
問題は、これまでこれらのマシンが非常に不安定で使いにくかったことです。しかし、マイクロソフトが「Majorana 1」と呼ばれる新しいチップで状況を一変させました。これは大きな進歩であり、Grok 3と同時に発表されたため完全に見過ごされてしまいました。広報という点ではイーロン・マスクはマイクロソフトよりずっと上手いですが、マイクロソフトのCEO自身がこの発表をしているのです。
彼のツイートでは、新しい物質の状態を発見したと発表しています。物質の状態といえば、固体、液体、気体があります。マイクロソフトのCEOはこの発見により大きなパラダイムシフトが起きると発表しており、なぜこれほど少ない人しか話題にしていないのか理解できません。
マイクロソフトによれば、量子コンピュータの実現まであと数年であり、もはや数十年ではないとのことです。この動画の最後には、このチップがいかに医療、エネルギー、そして人工知能の分野に革命をもたらす可能性があるか、そしてなぜそれが未来にとってこれほど重要なのかを理解できるでしょう。
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「マイクロソフトが量子コンピュータが数十年ではなく数年で実現することを証明するチップを作る」というこの見出しをご覧ください。何が起きたのかをよく理解していただくために、基本から始めましょう。
古典的なコンピューティング、つまり私たちが日常使用しているものでは、情報は0と1の形でエンコードされています。これがビットと呼ばれるもので、バイナリで、シンプルですが制限があります。しかし量子の世界では、物事ははるかに興味深くなります。ビットの代わりに、キュービットがあります。
ここで魔法が起こります。「重ね合わせ」と呼ばれる物理現象のおかげで、キュービットは0と1の状態を同時に、それぞれの状態に対する異なる確率で存在することができます。全て理解できなくても心配いりません。この動画ではできるだけわかりやすく説明します。
基本的に、これは単なる理論的な好奇心ではありません。この重ね合わせという現象は、nキュービットで2のn乗の状態を同時に表現できることを意味します。たった300個のこのようなキュービットで、理論的には観測可能な宇宙の原子数よりも多くの状態を表現できるのです。そしてこの、すべての解決策を同時に探索する能力が、量子コンピューティングを完全に狂気じみたものにしているのです。
これは理論的には素晴らしいですが、具体的には何の役に立つのでしょうか？分子化学を例に取りましょう。これは古典的なコンピュータがすぐに限界に達する分野です。
ここで小さな備考をしたいのですが、これは私にとってとても大切な分野です。若い頃に研究室でこれを勉強し、それが私の科学への第一歩でした。私と同僚は、複雑なシステムにおける分子の動きを研究していました。実際、カフェインのような比較的単純な分子を正確にシミュレートするためには、多数の電子間の複雑な量子相互作用をモデル化する必要があります。
私たちは量子物理学の方程式を古典的なコンピュータに与え、「これらの方程式を計算し、このシステム内のこれらの分子の動きを計算して、何が起こるかを予測してください」と指示します。簡単に言えば、今日の古典的なコンピュータは大規模な近似を行わなければならず、これが新薬や新材料を開発する能力を必然的に制限しています。
一方、量子コンピュータはこれらの分子と同じ言語を話すことになります。シュレーディンガー方程式、つまり量子世界での分子の動きを予測するためのレシピは、量子コンピュータでようやく自然に解くことができるようになります。これは古典的なコンピュータでは今日できないことです。
それは、数学モデルを使って海をシミュレーションしようとするのではなく、水そのものを直接観察し操作できるようなものです。薬理学では、薬とタンパク質間の相互作用を正確にシミュレーションし、新薬の発見を大幅に加速させることもできるでしょう。材料科学の分野では、常温超伝導体を設計することも可能になります。これは社会を完全に変える革命的な材料です。この分野の聖杯のようなもので、今日のすべての研究者が探し求めているものです。
量子コンピュータの美しさは、古典的なスーパーコンピュータでは何千年もかかる問題が、数分で解決できる可能性があることです。
さて、次の質問は、これらの素晴らしいキュービットをどのように構築するかです。これにより多くの進歩が可能になるでしょう。ここで事態は本当に魅力的になります。これは、マイクロソフトのMajorana 1チップとトポロジカル・キュービットという大きなイノベーションに焦点を当てた、この動画の続きで探求するテーマです。用語に心配しないでください。すべて説明しますし、完全に理解できるでしょう。
そう、今話題になっているのは、この分野でのマイクロソフトの大きな進歩です。2025年2月、おそらくあなたがこの動画を見ている時点で、マイクロソフトは歴史の転換点になるかもしれない発表をしました。量子コンピューティングの最大の課題は常にキュービットの脆弱性でした。それらは外部の擾乱に非常に敏感です。
温度、磁場、振動、これらすべてが計算にエラーを引き起こします。これを量子デコヒーレンスと呼びます。イメージとしては、動いているバスの中でトランプの城を建てようとするようなものです。少しでも揺れると全てが崩れてしまいます。それが私たちが直面していた主要な問題です。
これまでの唯一の解決策は、これらのエラーを修正するためにキュービットを増やすことでした。Google、IBM、その他の企業は、信頼性の高い1つの論理キュービットのために何百もの物理キュービットを使用しています。これはあまり効率的ではないことはお分かりでしょう。
ここでマイクロソフトは、新しいMajorana 1チップで全く異なる方向性を取ったと発表しています。多くのキュービットを作ってうまく機能するものを運良く得るのではなく、トポロジーと呼ばれるアプローチを用いて、根本的により安定したキュービットを開発しました。
数学におけるトポロジーは、変形にもかかわらず不変のままである性質を研究する分野です。例えばドーナツを考えてみてください。伸ばしたり、ねじったりしても、真ん中の穴は常にそこにあります。そしてこの安定性こそが、マイクロソフトがここで活用しようとしたものです。
彼らが作り出したのは、トポロジカル超伝導体と呼ばれる物質の特異な状態です。このイノベーションの中心には、マヨラナ擬粒子と呼ばれる理論的な粒子があります。これは1930年代にイタリアの物理学者エットーレ・マヨラナ（私のイタリア語のアクセントをお聞きください）が予測したものです。
技術的に起きていることは魅力的です。これを正確な用語を使って説明したかったのですが、これまで聞いたことがない人にとっては少し複雑に思えるかもしれません。できるだけ良いアナロジーやメタファーを使って後で説明します。
ここでは、特定の条件下、つまり絶対零度に近い温度と非常に強力な磁場の下で、ナノワイヤーを使用します。これによりワイヤーの端にこれらの擬粒子が出現します。これらの擬粒子、つまりこの魅力的で特異な物質の状態には、顕著な特性があります。
この論文の進歩は、これらの粒子が同時にそこにあり、そこにないということです。それらは「非局在化」と呼ばれる状態にあり、この非局在化が量子情報を環境ノイズから保護しています。
では、全員がより理解できるようにメタファーに移りましょう。好きなアナロジーは宝物のアナロジーです。従来のキュービットは、宝物を特定の場所に隠すようなものです。誰かがその場所を発見したら、宝物は失われます。これが従来のキュービットです。
しかし、トポロジカル・キュービットと呼ばれるこれらの新しいキュービットでは、宝物が同時に2つの異なる金庫に存在し、アクセスするには両方の鍵が必要なようなものです。そのため、はるかに安全で、この宝物を失う可能性ははるかに低くなります。
現在のところ、マイクロソフトはこの技術が8キュービットでのみ機能することを実証しています。これは他の企業が発表している何百ものキュービットと比較すると、一見して控えめに見えるかもしれません。しかし、彼らが100個作るのは、1つが機能するためということを忘れないでください。ここでの根本的な違いは、これら8つのキュービットが完全に安定していることです。エラーを修正するために1000倍にする必要はありません。
ここにマイクロソフトの目もくらむような野望があります。いつの日かコンパクトなチップ上に100万キュービットを達成すること。従来のキュービットなら、サッカー場サイズのマシンが必要でしょう。しかし、ここで紹介されているトポロジカル・キュービットなら、標準的なコンピュータラックに収まる可能性があります。
もちろん、慎重であるべきです。一部の物理学者は、マイクロソフトが発表した結果に対して、分野の複雑さを考えると当然ながら懐疑的です。実際、真のトポロジカル状態の創造は実験的に証明するのが非常に困難です。2021年には、マイクロソフトから資金提供を受けたチームが、十分な証拠がないために同様の出版物を撤回せざるを得ませんでした。
しかし、私の意見では、当時のその研究は早すぎたと思います。当時は少し急ぎすぎていたのでしょう。しかし今回は本当に真剣なようで、彼らは本当に確かな証拠を提示しているようです。そして特に、マイクロソフトのCEOが前所にないほど本気で、ツアーを始め、彼の信頼性が前面に出ています。彼は物質の新しい状態を発見したと言い続けています。これは何でもないことではなく、だからこそ私はこの動画を作りたかったのです。物事は本当に面白くなり始めると信じてください。
さて、量子コンピューティングとトポロジカル・キュービットの革命について理解が深まったところで、私たちの世界を本当に変える可能性のある具体的な応用について探索する魅力的な部分に移りましょう。
起きていることの知識を得た今、第一次量子革命が私たちに何をもたらしたかを見てみましょう。レーザー、MRI、スマートフォンなどです。これは量子物理学の発見の際のことでしたが、この第二次量子革命はさらに深い影響を及ぼす可能性があります。特に5つの主要分野で。
まず、分子化学です。冒頭で述べたように、現在、新薬の開発には平均約10年かかり、20億ドルの費用がかかります。これは完全に信じられないことです。この時間とコストの大部分は、深刻な副作用なしに望ましい治療効果を持つ分子を見つけるために何千もの分子をテストすることに費やされます。量子コンピュータは、非常に複雑な分子内の電子の振る舞いを正確にシミュレートでき、古典的なコンピュータでは行えないことを可能にします。
つまり、数分あるいは数時間で勝利の組み合わせを見つける可能性があります。実際、私たちは分子のシミュレーションをすぐに利用できるようになるでしょう。わかりやすく言えば、わずか24原子を含むカフェイン分子を完璧にシミュレートするには、観測可能な宇宙の原子数よりも多いメモリを持つ古典的なコンピュータが必要です。つまり、これは不可能です。しかし、十分に強力な量子コンピュータがあれば、わずか160キュービットでそれを行うことができます。
つまり、実験室で合成する前にコンピュータ上で薬を設計できるということです。そしてもし私の意見を聞くなら、これは絶対にすべてを変えるでしょう。
二つ目の革命的な分野は材料科学です。私たちの皮膚のように自己修復する材料、あるいは常温で機能する超伝導体を想像してください。新しい材料の設計は基本的に量子問題です。材料の特性、その強度、導電性、反応性はすべて、電子間の量子相互作用によって決定されます。これらすべての値を決定するのはこれです。これらの相互作用を正確にシミュレートすることで、驚異的な特性を持つ材料を設計できます。
例えば、数秒で充電するバッテリー、つまりあなたのデバイスを5秒間接続すると、0から100％に充電されるようなものです。あるいは、100％のエネルギーを回収できる超効率的な太陽光パネル、あるいは気候変動の解決策さえも、大気中のCO2を有用な燃料に変換する触媒などです。
量子コンピュータは、分子軌道や複雑な反応における遷移状態を正確にモデル化できます。これは新しい材料を探すために本質的に行われていることであり、これらのコンピュータによって解決される問題です。
三つ目の分野は人工知能と機械学習に関するものです。チャンネルをフォローしている方なら説明する必要もないでしょうが、これは私の心に近い分野です。AIはすでに私たちの世界を変えていますが、計算力の限界に直面しています。私たちはすでに、最高の古典的アルゴリズムよりも速く特定の線形代数の問題を解く量子アルゴリズム（ソフトウェア）を持っています。ただ、それを実行するコンピュータがないだけです。
ここがポイントです。線形代数は機械学習の中心にあります。これがAIを可能にするものです。それは数学の非常にシンプルな分野の線形代数です。基本的に、これらのコンピュータがあれば、古典的な方法でもAIが大幅に進歩している現在でさえも、AIの知能を爆発的に向上させることができるでしょう。
人工知能について話すついでに、続ける前に少し休憩して、特に何かについてお話ししなければなりません。この爆発的に成長している分野、AIの分野に参入する方法について多くのメッセージを受け取っています。
もし私を長く追いかけていれば、私がAIに関する完全なトレーニングを開発したことをご存知かもしれません。あなたも私の生徒かもしれません。結果は本当に例外的です。AIマーケットの爆発的成長とともに、あなたが見ているように、このタイプの知識はますます求められています。だから私はすべての人にとって手頃な価格にしました。その中で、基礎から最も高度な概念まですべてを教えています。初心者であっても、あるいは年齢に関係なく、誰でも参加できるようにしました。
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それでは、これらのコンピュータの可能な4番目の応用分野、最適化に戻りましょう。このトピックは他のものよりクールではないかもしれませんが、潜在的には日常生活でより大きな影響を与える可能性があります。世界的なサプライチェーンや配送ルートを最適化しなければならないすべての企業を考えてみてください。
これらの最適化問題は、古典的なコンピュータでは最適な方法で解決することが急速に不可能になります。実際、計算力の不足のために解決できない多くのこのタイプの問題があります。Quantum SouthとYago Kakoが行った最近の研究では、量子アルゴリズムが旅客航空機の貨物室の荷物積載を大幅に効率化し、燃料消費とCO2排出量を削減できることが示されました。これらのコンピュータの潜在的な応用分野の一つです。
最後に、5番目の革命的な分野は金融に関するものです。クレディ・アグリコールのような金融機関がすでに、量子コンピューティングが金融商品の進化やクレジットリスク分析をどのように変革できるかを探求していることをご存知でしょうか。
これらはすべて氷山の一角に過ぎません。量子コンピュータがより強力になるにつれて、今日では想像もできないアプリケーションを発見するでしょう。特に、本当に超伝導材料を作ることができれば、社会全体が変わるでしょう。この分野を少し知っていれば、それは最も魅力的な分野の一つであり、常温超伝導体という聖杯の探求の分野です。
終わる前に、この分野での競争が激しいことをお伝えしなければなりません。Google、IBM、そしてマイクロソフトでさえも、異なるアプローチを追求しています。例えば、IBMは多数の超伝導キュービットに賭けています。これは、エラーを修正するために先ほど説明したものです。Googleは、これらのエラーを修正するために別のテクノロジーに賭けています。彼らは力ずくではなく、ハードウェアの最適化に賭けています。
そして今、私たちはマイクロソフトとその新しい戦略を見ています。彼らはよりはるかに安定したトポロジカル・キュービットに賭けています。そして、私が読んだすべてのことから言えることは、マイクロソフトが今、彼らが提示しているこの素晴らしいイノベーションで最も進んでいると思います。
これらのコンピュータはいつ利用可能になるのでしょうか？現在の成長を外挿すると、ムーアの法則と同様の法則に従って、毎年キュービットの数が倍増しているため、この論理に従えば、最初の量子コンピュータは2035年から2040年の間に登場する可能性があります。マイクロソフトは今後10年以内、さらに短い期間での登場を発表しています。AIの指数関数的な進化を見ると、AIが私たちが思っているよりも早くこの問題を解決すると思います。
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