量子コンピューティングのClassiq、金融シミュレーションで量子回路の95%圧縮に成功

量子コンピューティング向けソフトウェアを提供するClassiq Technologiesは、住友商事およびみずほ第一フィナンシャルテクノロジーと共同で、金融シミュレーションに用いる量子アルゴリズムの量子回路圧縮に成功したと発表しました。今回の取り組みは、モンテカルロシミュレーションを量子コンピューターで効率的に実行し、金融分野における量子アルゴリズムの実用化可能性を評価するために行われました。

金融業界ではデリバティブ価格評価や資産リスク評価のためにモンテカルロ法が広く利用されていますが、従来の手法では膨大なランダム数生成が必要であり、計算コストが高く、処理に長時間を要する問題がありました。量子コンピューティングは、このような大規模で確率的なシミュレーションを高速かつ高精度に実行できると期待されています。今回のプロジェクトでは、ClassiqのプラットフォームとみずほDLが提案する擬似乱数を用いた新しい量子モンテカルロ法を活用し、従来手法との比較を実施しました。従来型では乱数1つにつき1量子ビット（キュービット）が必要でしたが、擬似乱数法を用いることで大幅に必要なキュービット数を削減できます。しかし、その結果として回路が複雑化する課題もありました。

この課題解決のためにClassiqの量子回路圧縮技術が導入され、両手法ともに量子回路の大幅な最適化が実現しました。結果として、両手法の量子回路は最大95%の圧縮に成功し、キュービット数を大きく増やすことなく高精度の計算を維持できることが確認されました。また、回路の短縮によりノイズの影響が低減され、量子ハードウェア上での信頼性も向上しました。本成果は、量子コンピューティングが金融業界のリスク評価などの大規模な確率的シミュレーションを実現可能であることを示す重要なステップであり、金融分野における量子コンピューティングの実用化に向けた道筋を示しています。

Classiqについて
Classiq Technologiesは量子コンピューティング向けのソフトウェアを提供する企業です。同社のプラットフォームは、量子アルゴリズムの設計から実行までを統合的に支援し、量子プログラムの開発を自動化します。これにより、AI、機械学習、コンピューターサイエンス、線形代数など様々な分野の専門家が量子物理学の専門知識なしに量子コンピューティングを活用できます。同社はHPE、HSBC、Samsung、Intesa Sanpaolo、NTTなどの企業から投資を受けています。