センター概要
量子コンピュータとは、"量子力学的な効果を用いて行う複雑な計算"（量子コンピューティング）を実現するデバイスである。素因数分解や最適化といった問題では、計算時間（ステップ数）が問題の規模に対して指数関数的に伸びるものがあり、それらは従来コンピュータでは計算不可能な問題とされる。量子コンピューティングはこれらの計算困難な問題を解決することが期待されており、それを実現する手法の開発が望まれている。そこで、本センターでは、社会や産業界の発展に資する量子コンピュータで解くべき問題を特定し、その目的に向けたソフトとハードを開発することを目的とする。とくに、国に加えて、複数の民間企業が出資する研究拠点を整備し、産業界や一般社会に存在する問題を対象とした量子コンピューティングの道を切り拓くことを目指す。
2026年度事業計画
■前年度より継続する活動内容について、継続する背景・根拠と目標
量子コンピュータとは、“量子力学的な効果を用いて行う複雑な計算”（量子コンピューティング）を実現するデバイスである。素因数分解や最適化といった問題では、計算時間（ステップ数）が問題の規模に対して指数関数的に伸びるものがあり、それらは計算不可能な問題とされる。そこで、現在のコンピュータの不可能の一部を可能にする計算手法として量子コンピューティングが期待されており、それを実現する手法の開発が望まれている。慶應義塾大学では、量子コンピュータのハード開発を伊藤公平（理工学部教授）、神成文彦（理工学部教授）、白濱圭也（理工学部教授）、早瀬潤子（理工学部教授）、ソフト開発を山本直樹（理工学部教授）、バンミーター, ロドニー（環境情報学部教授）、古池達彦（理工学部専任講師）らが中心となり強力に進めてきた。その成果は基礎学理と工学の両面において世界的に認められているところであるが、これから必要となるのは、社会や産業界の発展に資する量子コンピュータで解くべき問題を特定し、その目的に向けたハードとソフトを開発することである。そのためには国に加えて、複数の民間企業が出資する研究拠点を整備し、産業界や一般社会に存在する問題を対象とした量子コンピューティングの道を切り拓くことが不可欠である。そこで量子コンピューティングセンターを本学に設置する。本センターは塾内の量子コンピューティング研究者の拠点であり、参画企業の研究者との連携を推進するネットワークの中心としての任務を遂行する。
モンテカルロ計算(金融工学をはじめ広範な実問題で必要となる)を並列型量子コンピュータで高速に実行するための基本アルゴリズムを開発してきた。これは主に、慶應、みずほ銀行、MUFG、IBMの共同研究である。一連の成果は並列量子計算のさきがけとして業界で認識されており、PRXQをはじめとするトップジャーナルで発表してきた。また、化学反応系のエネルギー計算を量子コンピュータで高速に実行するためのアルゴリズムを開発し、実験実証を行なってきた。これは主に、慶應、JSR、三菱ケミカル、IBMの共同研究である。とくに、2024年に33量子ビット(2の33乗次元空間に対応)での実験に成功した。成果はPNASをはじめとするトップジャーナルで発表してきた。また、データ分類や時系列解析といった機械学習タスクを量子コンピュータで実行するためのアルゴリズムを開発してきた。これは主に慶應、みずほ銀行、MUFG、SMTB、JSR、三菱ケミカル、SONY、日立、トヨタ、ソフトバンクとの共同研究であり、これらもPRXQをはじめとするトップジャーナルで発表してきた。他にも、最近、熱・流体・音響などのダイナミクスをシミュレートする量子アルゴリズムの開発に乗り出しており、ここでも顕著な成果が出ており、トップジャーナルで論文発表を行なっている。
■2026年度の新規活動目標と内容、実施の背景
本センターは、産学連携を中心に量子コンピュータ研究ネットワークの拠点として機能する役割をもたせることを目標に設置を行い、実際、上記(これまでの主な成果)で記載した通り、その目標は達成できている。Q LEAP、SQAIなどのプロジェクトの支援のもとインパクトのある量子コンピューティング研究を展開できており、また、センターが内包するIBM Q Hub (IBM Quanutm Innovation Centerに名称変更)を中心に活発な産学連携研究を実施してきた。論文も多数出ており、国内外からの注目も高い状況である。この状況を作り出すために本センターの果たしてきた役割は大きく、今後もこの流れを加速させるべく、継続して設置することが必要である。
2025年度事業報告
■当該年度事業計画に対する実施内容、および研究成果と達成度
a．ハイブリッド型量子モンテカルロアルゴリズムの開発と実機評価
(i) 前年度に開発した複数物理量の平均値を推定する適応型量子アルゴリズムについて、それを量子回路で実装する詳細な方法を確立した。本手法は複数物理量推定問題ではじめて量子限界を達成したアルゴリズムである。
(ii) 量子開放系のシミュレーションを行う量子アルゴリズムを開発した。これは、ほぼ最小補助量子ビットで、推定精度について指数的に短い量子回路の確率サンプリングを行い、サンプル数に関するオーバヘッドを犠牲にすることなく、所望の物理量計算ができる。現状知られている全ての方法より圧倒的に小さい回路サイズで所望の推定が可能となることを数値シミュレーションで確認した。
b．化学反応計算のための変分型量子アルゴリズムの開発と実機評価
(i) 量子位相推定アルゴリズムに基づく、化学エネルギー計算を効率的に実行する量子アルゴリズムを開発した。提案アルゴリズムを個体物理の問題に適用し、位相推定アルゴリズムとしては現在のところ最大規模である33量子ビットでの実機実証に成功した。
(ii) ハミルトニアンシミュレーション法と量子デバイスからのサンプリングを用いて、古典計算機の対角化で効率的に化学エネルギー計算を行うアルゴリズムを開発した。手法を36 量子ビットのカーバイン分子のエネルギー計算に適用し、化学精度に近い性能が出ることを実機実証した。
(iii)前年度に開発した、電子状態の動的応答関数を計算する量子アルゴリズムを改良した。提案法は、フィルターアルゴリズムと振幅増幅法を組み込むことで、所望のスペクトルレンジで高い分解能を達成するアルゴリズムとなっている。
c．量子機械学習器の開発と実機評価
(i)量子相検出問題を念頭に、量子データの分類を効率的かつ高精度に行う量子アルゴリズムを開発した。数値シミュレーションにより、オーダーパラメータに基づく従来の量子相検出法の精度を上回ることを確認した。
(ii)訓練用の量子状態をもとに学習し、新規量子状態を生成する量子生成モデルの新しいアルゴリズムを開発した。アルゴリズムは量子回路を訓練するものではなく、量子回路(の一部)を生成対象とする古典機械学習機を訓練するはじめての形式である。したがって、量子回路の訓練困難問題を回避している。提案法を、化学エネルギー推定を行う量子回路の設計問題に適用し、数値シミュレーションにより、BeH2(12量子ビットで実装)の基底エネルギーを化学精度で推定することを示した。また、H2(4量子ビット)の場合で化学精度に近い推定ができることを実機実証した。
d．量子コンピュータインターフェイスの開発
(i)古典ダイナミクス(とくに偏微分方程式で表現される力学系)を量子コンピュータで効率的にシミュレートする量子アルゴリズムについて、その実装プラットフォームを開発した。とくに、(熱拡散における境界条件などの)ダイナミクスの情報をアルゴリズムに効率的に取り込むための方法を開発した。
(ii)量子アルゴリズムでは様々な乱択アルゴリズムが存在するが、それらを実機で効率よく実装するためのスキームを開発した。提案法を用いて、40量子ビット水素原子鎖の古典射影トモグラフィーを実機実証した。このデモでは1000万個の量子回路を乱択しており、これは現在のところ世界最大規模の古典射影トモグラフィーの実機実証である。
■公刊論文数（件数と主たる公刊誌名）、学会発表件数（国内・国際）、イベントなど社会貢献の実績（年月日、場所）
論文21件(詳細は以下：11件分のみ記載） 発表44件
1.Y. Suzuki, B. Hong Tiang, J. Son, N. H. Y. Ng, Z. Holmes, M. Gluza, Double-bracket algorithm for quantum signal processing without post-selection, arXiv:2504.01077, 1 April 2025
2.K. Wada, N. Yamamoto, and N. Yoshioka, Heisenberg-limited adaptive gradient estimation for multiple observables, PRX Quantum 6, 020308, 10 April2025 （査読あり）
3.T. Onodera, Y. Sato, T. Itoko, N. Yamamoto, Multilevel Circuit Optimization in Quantum Compilers: A Case Study, arXiv preprint arXiv:2505.09320 (2025)
4.Shu Kanno, Kenji Sugisaki, Hajime Nakamura, Hiroshi Yamauchi, Rei Sakuma, Takao Kobayashi, Qi Gao, and Naoki Yamamoto, Tensor-based quantum phase difference estimation for large-scale demonstration, PNAS 2025 vol.122 no.30, 25 June 2025（査読あり）
5.N. Yamamoto and K. Wada, Shrinking quantum randomization, Science, vol.389, issue 6755, 34 (2025), 3July 2025 （査読なし、レビュー論文）
6.M. Sugawara and T. Satoh, SU(4) Gate Design via Unitary Process Tomography: Its Application to Cross-Resonance-Based Superconducting Quantum Devices, IEEE Transactions on Quantum Engineering, vol. 6, 5100112, 3 July 2025（査読あり）
7.P. B. Tsemo, A. Jayashankar, K. Sugisaki, N. Baskaran, S. Chakraborty, and V. S. Prasannaa, Enhancing the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm in systems with large condition numbers, Phys. Rev. Res. 2025, 7, 023270, 22 July 2025
8.K. Oshio, K. Wada, N. Yamamoto, Near-Heisenberg-limited parallel amplitude estimation with logarithmic depth circuit, arXiv:2508.06121, 8 August 2025
9.K. Sugisaki, S. Kanno, T. Itoko, R.Sakuma and N. Yamamoto, Hamiltonian simulation-based quantum-selected configuration interaction for large-scale electronic structure calculations with a quantum computer, Phys. Chem. Chem. Phys., 2025, 3 September 2025（査読あり）
10.H. Doi, K. Sugisaki, T. Nakano, T. Katagiri, Y. Mochizuki, Concurrent processing of VQE-UCCSD calculations with the FMO scheme ,Chem. Lett. 2025, 54(8), upaf145,18 September 2025
11.K. Wada, J. Kato, H. Harada, N. Yamamoto, State-to-Hamiltonian conversion with a few copies, arXiv.2509.14791, 20 September 2025
上記の他に10件
■センター活動を通じて特に成果を挙げた事柄
2025年8月20日～22日に延世大学（韓国）、国立台湾大学（台湾）、慶應義塾大学（日本）、3大学共同で量子コンピューティング・シンポジウムを本学主催で矢上キャンパスで開催し、これまでの活動の成果を発表した。
2025年10月27日に一般の方向けに「第7回 量子コンピュータ最前線」を開催し、当センターの一年間の活動と最新の研究について発表をした。
2025年10月30日に日米量子ワークショップ「Accelerating Japan-U.S. Cooperation in Quantum Technologies」を米国のシンクタンクCSISと共催した。
2024年度事業報告
■当該年度事業計画に対する実施内容、および研究成果と達成度
センターは IBM が開発した量子コンピュータ実機 IBM Q を利用できる環境 IBM Q Hub を内包している。2024年度は、この IBM Q Hub と協働しながら、以下の研究を実施し、成果を挙げた。
ハイブリッド型量子モンテカルロアルゴリズムの開発と実機評価
複数物理量の平均値を推定する量子アルゴリズムを開発した。提案アルゴリズムは、これまで提案されてきた全ての手法より少ない総演算回数で所望の推定精度を達成することを証明した。また、マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムを量子強化する新しいアルゴリズムを開発した。手法は、MCMCの提案分布として量子回路の出力分布を用いるもので、とくに量子回路はハミルトニアンモンテカルロ法を量子拡張して構成した。
化学反応計算のための変分型量子アルゴリズムの開発と実機評価
化学の原子配置設計問題を組み合わせ最適化問題として定式化し、近似解を算出する変分量子アルゴリズムを開発した。手法をフォトクロミック材料の原子配置問題に適用し、12量子ビット実機を用いて、アルゴリズムが効率的に良解を生成することを実証した。また、原子核の影響を陽に取り込んだ電子状態の動的応答関数を計算する量子アルゴリズムを開発した。提案法は、量子位相推定アルゴリズムを量子強化する構造をもち、これによって従来法に比べてスペクトル線幅の小さい動的応答関数を計算することが可能になる。手法をリチウム原子核の遷移エネルギー計算に適用し、従来法に比べて10倍以上の感度でスペクトル計算ができることを数値シミュレーションにより確認した。
量子機械学習器の開発と実機評価
パラメータ過剰の量子機械学習器に関する性能解析を行った。とくに、訓練データ数に対して、訓練誤差が収束するために必要なパラメータ数の見積りを行った。また、量子回路を連続測定するスキームを利用した量子リザバーコンピュータの改良を行った。100量子ビット以上で実機動作するための要件を洗い出した。
量子コンピュータインターフェイスの開発
量子アルゴリズムのブロックは、加算器(順序入れ替え)、細分化位相オラクル(位相シフト)、量子フーリエ変換(振幅再分配)に分類されるが、そのコンパイルに要するハードウェアリソースを推定し比較・選択する手法を開発した。また、状態位相を操作するが振幅を再分配しない「位相スライス」と、振幅を再分配/入れ替えする「振幅再分配/入れ替えスライス」のデバッグ法を開発した。とくに、この方法を実装するソフトウェア"Cirquo"を開発した。
■公刊論文数（件数と主たる公刊誌名）、学会発表件数（国内・国際）、イベントなど社会貢献の実績（年月日、場所）
論文31件(詳細は以下：16件分のみ記載） 発表42件
V. Kumar, N. Baskaran, V. S. Prasannaa, K. Sugisaki, D. Mukherjee, K. G. Dyall, B. P. Das, Computation of relativistic and many-body effects in atomic systems using quantum annealing, Phys. Rev. A 2024, 109, 042808, 8 April 2024 （査読あり）
K. Wada, R. Raymond, Y. Sato, H. C. Watanabe, Sequential optimal selections of single-qubit gates in parameterized quantum circuits, Quantum Science and Technology, 9, 13 May 2024 （査読あり）
N. Mitsuda, T. Ichimura, K. Nakaji, Y. Suzuki, T. Tanaka, R. Raymond, H. Tezuka, T. Onodera, and N. Yamamoto, Approximate complex amplitude encoding algorithm and its application to data classification problems, Phys. Rev. A 109, 052423 (2024), 13 May 2024 （査読あり）
Y. Sano, K. Mitarai, N. Yamamoto, and N. Ishikawa, Accelerating Grover adaptive search: qubit and gate count reduction strategies with higher-order formulations, IEEE Trans. Quantum Engineering, 5, 3101712 (2024), 25 May 2024（査読あり）
K. Sugisaki, T. Nakano, Y. Mochizuki, Size-consistency and orbital-invariance issues revealed by VQE-UCCSD calculations with the FMO scheme, J. Comp. Chem. 45, 2204 (2024), 25 May 2024 （査読あり）
K. Wada, N. Yamamoto, and N. Yoshioka, Heisenberg-limited adaptive gradient estimation for multiple observables, arXiv:2406.03306, 5 June 2024
S. Kanno, H. Nakamura, T. Kobayashi, S. Gocho, M. Hatanaka, N. Yamamoto, Q. Gao, Quantum computing quantum Monte Carlo with hybrid tensor network for electronic structure calculations, npj Quantum Information, 10, 56 (2024), 6 June 2024 （査読あり）
P. Chawla, Shweta, K. R. Swain, T. Patel, R. Bala, D. Shetty, K. Sugisaki, S. B. Mandal, J. Riu, J. Nogue, V. S. Prasannaa, B. P. Das, Quantum hardware demonstrations of relativistic calculations of molecular electric dipole moments: from light to heavy systems using Variational Quantum Eigensolver, arXiv:2406.04992, 7 June 2024
K. Sugisaki, Does the full configuration interaction method based on quantum phase estimation with Trotter decomposition satisfy the size consistency condition?, arXiv:2406.09830, 14 June 2024
E. Kaminishi, T. Mori, M. Sugawara, N. Yamamoto, Impact of Measurement Noise on Escaping Saddles in Variational Quantum Algorithms, arXiv:2406.09780, 14 June 2024
Y. Suzuki, H. Kawaguchi, and N. Yamamoto, Quantum Fisher kernel for mitigating the vanishing similarity issue, Quantum Science and Technology, 9, 3 (2024), June 17 2024 （査読あり）
P. B. Tsemo, A. Jayashankar, K. Sugisaki, N. Baskaran, S. Chakraborty, V. S. Prasannaa, Enhancing the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithm in systems with large condition numbers, arXiv:2407.21641, 31 July 2024
S. Kanno, K. Sugisaki, H. Nakamura, H. Yamauchi, R. Sakuma, T. Kobayashi, Q. Gao, and N. Yamamoto, Tensor-Based Quantum Phase Difference Estimation for Large-Scale Demonstration, arXiv: 2408.04946, August 12 2024
R. Sakuma, S. Kanno, K. Sugisaki, T. Abe, N. Yamamoto, Entanglement-assisted phase estimation algorithm for calculating dynamical response functions, Phys. Rev. A 110, 022618 (2024), 23 August 2024（査読あり）
Y. Sato, R. Kondo, I. Hamamura, T. Onodera, N. Yamamoto, Hamiltonian simulation for hyperbolic partial differential equations by scalable quantum circuits, Phys. Rev. Research 6, 033246, 4 September 2024（査読あり）
K. Wada, K. Fukuchi, and N. Yamamoto, Quantum-enhanced mean value estimation via adaptive measurement, Quantum 8, 1463 (2024), 9 September 2024 （査読あり）
上記以外に15件
■センター活動を通じて特に成果を挙げた事柄
2024年8月22日～24日に延世大学（韓国）、国立台湾大学（台湾）、慶應義塾大学（日本）、3大学共同で量子コンピューティング・シンポジウムを国立台湾大学（台湾）で開催し、これまでの活動の成果を発表した。
センター オリジナルWebサイト
設置期間
2018年7月1日～2028年6月30日
