米国株の量子コンピューティング関連銘柄を分析：IonQ、Rigetti、D-Waveの3社は、どの企業に投資すべきか？
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米国株の量子コンピューティング関連銘柄を分析：IonQ、Rigetti、D-Waveの3社は、どの企業に投資すべきか？
また、テクノロジー大手企業への投資と、小口の量子関連ETFへの投資という、比較的確実な2つの方法があります。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察編集・翻訳：TechFlow
パーソナリティ：Nico
ポッドキャスト元：Nico フロンティア Alpha
原題：量子コンピューティングの爆発：兆ドル市場か、世紀の大嘘か？ IonQ、Rigetti、D-Wave——誰が絵に描いた餅を描いているのか、誰が真の未来なのか？ 万字に及ぶ量子コンピューティング業界の徹底解説
放送日：2026年5月29日
要点のまとめ
本回では、量子コンピューティングの基礎原理、技術ルート、商用化の進捗、および投資フレームワークに至るまで、業界全体の構図を体系的に解説する。Nicoは、量子コンピューティングが空虚な詐欺ではなく、長期的な市場規模は、創薬、暗号解読、金融モデリング、材料科学、物流最適化といった高付加価値分野に由来すると指摘する。ただし、現時点ではまだ商用化の「前夜」にあり、実用化には概ね3～7年の期間が必要と予測している。番組では、米国株式市場における代表的な3社——IonQ、Rigetti、D-Wave——の技術ルート、財務状況、ビジネスモデル、および評価リスクを重点的に比較検討。また、Google、IBM、マイクロソフト、アマゾン、NVIDIAなどの大手テック企業が量子産業チェーンにおいて果たす役割についても論じている。投資家にとって、現段階は初期AIに類似した長期的想像力と、バブル洗浄および評価値の修正という高いリスクが共存する局面である。
注目すべき見解の要約
なぜ量子コンピューティングが再び国家戦略の主軸となったのか
- 「米中両国はほぼ同一のタイミングで、量子コンピューティングを国家レベルの優先課題に位置付けた。」
- 「理論上、量子コンピューティングは、現在のインターネット上で運用されているほぼすべての暗号通信——銀行振込、軍事通信、外交電報など——を解読可能であり、この能力を先に獲得した国が、将来のサイバースペースにおいて主導権を握ることになる。」
- 「米国株式市場における量子コンピューティング関連企業は、単なるテクノロジー系中小型株ではなく、国家間の科学技術競争において賭けられた『駒』である。」
量子コンピューティングの実際の能力の限界
- 「量子加速の源泉は、単一操作の速度向上ではなく、必要な操作回数が指数関数的に削減されることにある。」
- 「古典コンピュータは明確な命令を効率よく実行する機械である一方、量子コンピュータは無限に近い可能性の中から答えを探し出す探索ツールである。」
- 「量子コンピューティングは万能ではない。答えの数が問題規模とともに指数関数的に爆発し、かつ最適解を求める必要があるような特定のシナリオでのみ有効である。」
なぜ商用化が長引いているのか
- 「量子コンピューティングが商用化されない根本的原因は、量子ビット（キュービット）が作れないことではなく、キュービットが極めて誤りやすく、実用的な計算を行うことができないことにある。」
- 「量子誤り訂正の基本的な考え方は、信頼性の低い多数の物理キュービットを用いて、信頼性の極めて高い1つの論理キュービットをエンコードすることである。」
- 「安定性、数、速度——この3つが量子コンピューティングにおける『不可能三角』を構成しており、6つの技術ルートは本質的にこの3次元の間でトレードオフを取っている。」
3社の量子関連銘柄の違い
- 「IonQは財務面で最も安定し、商用化の進捗が最も速く、顧客の質も最高であるが、その代償として評価水準が非常に高く、市場はすでに多くの好材料を織り込み済みである。」
- 「Rigettiはリターン期待値が最も高いが、売上高は最小、評価水準は最も過大である。しかし、技術的なキャタリストが実現すれば、株価の弾力性も最大となる。」
- 「D-Waveのポジショニングは最も特異であり、量子アニーリング方式は既に実在の顧客と実用アプリケーションを有しているが、デュアルプラットフォームへの転換が成功するかどうかが今後の最大のリスクである。」
大手企業と中小企業の共生関係
- 「現在の量子業界の特殊性は、技術ルートがまだ完全に収斂していない点にある。超伝導、イオントラップ、アニーリング、光量子、中性原子、シリコンスピン——これらのルートのうち、最終的にどれが勝ち抜くかは誰にも分からない。」
- 「中小企業は必ずしも大手企業と競合しているわけではなく、むしろ大手企業に部品やサービスを供給している場合が多い。ある中小企業が特定のルートで先行した場合、大手企業は協業または買収を選択する可能性が高い。」
- 「NVIDIAは量子コンピュータを製造しないが、量子計算と古典計算の間の『接続層』を開発している。将来、どの技術ルートが成功しても、量子コンピュータはGPUとの連携を必要とする。」
投資フレームワークとリスク
- 「量子コンピューティングは、現時点で2018～2020年のAIと非常に似ている。基盤技術が急速に進展し、政府およびテック大手が早期から布石を打っているが、大規模商用化の転換点にはまだ到達していない。」
- 「この転換点が到来する前に、量子業界はおそらく再びバブル洗浄を経験するだろう。」
- 「現時点で比較的堅実な投資方法は2つある。第1に、既に量子分野に深く進出しているテック大手を通じて、量子への窓口を確保すること。第2に、少量ながら量子関連ETFに投資すること。もう1つはWQTMで、これは米国市場で最も純度の高い非レバレッジ型量子ETFであり、公式には量子コンピューティングエコシステム内のハードウェア、ソフトウェア、インフラ企業への投資を目的としている。」
量子コンピューティングは米中の科学技術競争の新たな主軸となった
Nico:
量子コンピューティング——SF映画に登場しそうなこの概念が、ここ最近再び注目を集め、私たちの視界に復活した。先週、ドナルド・トランプ米大統領は、連邦政府資金20億ドルを9社の米国量子コンピューティング企業に一括交付する大統領令に署名した。さらに連邦政府は、これらの企業の少数株式を直接保有するという措置を講じた。これは米国政府が近年行ってきた中で、最も直接的かつ強力な量子コンピューティング支援であり、量子コンピューティングが正式に米国の次世代科学技術戦略に組み込まれたことを意味する。
太平洋を隔てた中国でも、量子技術は第十五次五カ年計画に明記され、具身知能（embodied AI）、核融合制御と並んで、将来産業の核心攻撃分野に位置付けられている。今年第1四半期、中国国内の量子分野における調達額は20億元人民元（約400億円）に達し、昨年度通年の水準に迫り、あるいはそれを上回る可能性がある。米中という2つの超大国が、ほぼ同一のタイムウインドウ内でこの分野を国家戦略上の最優先課題に指定したのである。
そこで疑問が生じる：2026年の量子コンピューティングはどこまで進化したのか？それはAIに続く、次なるグローバル産業革命を引き起こすのか？それとも、またしても華美な概念の喧伝に過ぎないのか？IonQ、Rigetti、D-Waveという3つの米国株式市場における注目量子関連銘柄のうち、誰が絵に描いた餅を描いているのか、誰が真の未来を担うのか？
本回では、40分以上にわたって、量子コンピューティング業界の基礎技術ルートから上場企業、さらには投資フレームワークに至るまで、一気呵成に解説していく。最後までお聞きいただければ、量子コンピューティングとは何か、何ができるのか、どのような技術ルートがあり、注目すべき企業はどこか、そして自分自身のリスク許容度に応じてこの新興分野をどのようにポートフォリオに組み込むべきかが明確になるだろう。
具体的な技術概念に入る前に、まず米中両国が同時に量子コンピューティングに着手した背景を見てみよう。1週間ほど前、トランプ政権はCHIPS法の資金枠を活用し、9社の米国量子コンピューティング企業に対し、一括20億ドルの資金注入を行った。金額そのものよりも重要なのは、米国連邦政府がこれらの企業の少数株式を直接保有し、米国量子コンピューティング産業全体に自ら参入したという点である。ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）は、量子コンピューティングの優先順位をAIと同列の国家戦略レベルまで引き上げている。複数の米国主要経済メディアによると、量子コンピューティング専門の米大統領行政命令の策定も進行中とのことである。
こうした動きの背後にある政治的メッセージは極めて明確である：米国は、インフラレベルの科学技術革命を1度も見逃さないという決意である。歴史を振り返れば、PC、インターネット、モバイルインターネット、そしてAI——あらゆるグローバル技術革命の最大の恩恵を享受したのは、常に米国企業であった。米国はまずインフラを構築し、「ゼロからイチ」の道筋を示すことで、他国がそのあとを追う形で利益を享受できるようにしてきた。今回のトランプ政権の行動は、まさに米国が量子産業チェーンにおける主導的地位を事前に確保しようとする試みである。
国家安全保障の観点からは、量子コンピューティングには極めて敏感な応用分野が存在する。すなわち、理論上、今日のインターネット上で運用されているほぼすべての暗号通信——銀行振込、軍事通信、外交電報など——を解読可能であるという点である。これらすべての暗号体系が、一気に崩壊する可能性がある。この能力を先に掌握した者が、将来のサイバースペースにおいて主導権を握ることになる。これが米国政府が真に警戒している点である。
中国側の状況も同様の理屈である。第十五次五カ年計画への記載や、量子分野の調達額の増加など、中国がこの新興分野に対して抱く野心は明らかである。米中による量子分野の対決は、AI大規模言語モデルほど激しい表立った競争ではないが、水面下ではすでに激流が渦巻き始めている。これは5年あるいは10年後に、最大規模の地政学的技術競争へと発展する可能性がある。
この大きな背景を理解した上で、米国株式市場における量子コンピューティング関連企業を見直すと、過去数年間に数十倍の上昇を遂げた理由が明確になる。すなわち、これらは単なるテクノロジー系中小型株ではなく、国家レベルの科学技術競争において賭けられた『駒』なのである。
量子コンピューティングとは何か：ビット、重ね合わせ、エンタングルメント、干渉へと至る道
Nico:
量子コンピューティングに関する専門用語をいきなり解説すると、皆さんが混乱してしまう可能性があるので、まずは日常で最も馴染みのあるものから話を始めよう。スマートフォンで動画を閲覧したり、パソコンで文書を作成したりする際に、その裏側で動作しているものはすべて「コンピュータ」と呼べる。スマートフォンやパソコンの画面上で見るすべての画像、動画、文字は、実はコンピュータの2進数コード——つまり「ビット」——によって表現されている。このビットは0と1の2つの状態のみを取り、一連の計算処理を経て、私たちが理解できる文字や画像、動画へと変換される。
過去数十年間、私たちはただ1つのことに取り組んできた：コンピュータが0と1を処理する速度をいかに速くするか、ということである。その核心的手段は、チップ上のトランジスタをより小さくすることであり、同じサイズのチップにできるだけ多くのトランジスタを詰め込むことで、処理速度を高めてきた。しかし、この道はすでに徐々に限界に達しつつある。最先端の半導体プロセスは2ナノメートルにまで到達しており、これ以上微細化すると、単一の原子のサイズに近づいてしまう。そのスケールになると、古典物理学の法則がもはや機能しなくなる。これは、通常の工学的手法では解決できない問題である。
ハードウェアの限界に加え、0と1という情報表現自体にも根本的な制約がある。チップの処理速度がどれほど速かろうと、1ビットは常に0か1のどちらか一方の状態しか取れない。1000兆通りの可能性を検証したい場合、1つずつ試すしかない。ある種の問題では、検証すべき可能性の数が問題規模とともに指数関数的に爆発する。例えば、配達員が100個の荷物を届ける場合、あり得る全ルートの総数はおよそ10の158乗であり、これは宇宙全体の原子数よりもさらに桁違いに多い数字である。今日もっとも高速なスーパーコンピュータを使っても、地球が滅亡するまで計算が終わらない。
量子コンピューティングは、この制約を打破するために提唱された技術である。その基礎的な論理は従来のコンピュータとは全く異なる。従来のビットは0か1のいずれかの状態しか取れないが、量子コンピュータの基本単位は「量子ビット（キュービット）」と呼ばれる。1つのキュービットは、同時に0でもあり1でもあるという性質——これを「量子重ね合わせ状態」と呼ぶ——を持つ。これは直感に反するように思えるかもしれない。「コインは表か裏かのどちらか」「電灯は点灯か消灯かのどちらか」——日常生活では、あるものが同時に2つの状態を取ることは決してない。
しかし、ミクロの世界では、電子、光子、原子といった微小粒子は、自然と量子力学の法則に従っている。これらの粒子は実際に、同時に複数の状態を取ることができ、これは無数の実験によって繰り返し確認された物理的事実である。私たちが日常でこの現象を感じ取れないのは、私たちが接触するすべての物体が天文学的な数の粒子から構成されており、大量の粒子が集まると、互いの相互作用や外部環境との接触によって重ね合わせ状態が極めて不安定になり、瞬時に消失してしまうためである。そのため、マクロな世界では常に確定的な状態に見えるのである。
量子コンピュータが行うべきことは、このミクロ粒子の重ね合わせ状態を保護し、それを計算に活用することである。では、なぜ重ね合わせ状態が高速計算に貢献するのか？従来のコンピュータが1000兆通りの可能性から正しい答えを導き出すには、1つずつ試すしかない。チップの処理速度がどれほど速かろうと、この事実は変わらない。一方、量子コンピューティングの重ね合わせ状態はこの制約を打ち破る。50個のキュービットを用いた組み合わせは、1000兆通りの可能な状態を表すが、その決定的な違いは、この50個のキュービットが、同一時刻にすべての状態の重ね合わせ状態にあるということである。この50個のキュービットに対して1回の操作を行うと、すべての状態に同時に作用することになる。つまり、1回の操作が、古典コンピュータの1000兆回の操作に相当するのだ。
しかし、重ね合わせ状態だけでは不十分である。もし50個のキュービットがすべての状態を同時に取っていても、互いに独立して関係がないなら、協調的な制御は不可能である。ここに至って、2つ目の重要な概念——「量子エンタングルメント（量子もつれ）」が登場する。2つのキュービットがそれぞれ重ね合わせ状態にあっても、個別に測定すると結果はランダムである。ところが、これらがエンタングルメントを形成すると、2つのランダムな結果の間に絶対的な相関が生まれる。
例を挙げよう。2つのエンタングルメント状態のキュービットのうち1つを北京に、もう1つをニューヨークに配置する。北京で1つ目のキュービットを測定し、結果が0だった場合、ニューヨークまで行かずとも、もう1つのキュービットの結果が必ず1であることが分かる。逆に、北京で1が出たならば、ニューヨークのキュービットは必ず0になる。個々のキュービットの測定結果は常にランダムだが、2つを併せて見ると、常に完璧に補完された結果になる。この相関は、信号の伝達を一切必要とせず、距離に関係なく瞬時に成立する。歴史的な実験は、このエンタングルメントが現実に存在することを何度も証明している。
エンタングルメントが量子コンピューティングにおいて果たす役割は、複数のキュービットを互いに独立した存在ではなく、分割不能な一体の系にすることである。エンタングルメントがなければ、10個のキュービットは単に10個の独立した状態にすぎず、互いに無関係である。しかしエンタングルメントがあれば、この10個のキュービットは結びつけられ、1つを操作すれば他のすべてが連動して変化する。これにより、我々は全体の系に対して協調的な操作を行い、すべてのキュービットを正しい答えに向かって進化させることができるのだ。
では、最終的に正しい答えはどのように得られるのか？ここが量子コンピューティングの最も巧妙な部分である。キュービットが重ね合わせ状態にあるとき、各状態には対応する「重み」が存在し、これは単純に言えば確率の大きさと理解できる。初期段階では、すべての状態の重みは均等であるため、この時点で結果を読み取っても、正しい答えを得る確率は極めて低く、ほとんどランダムな推測と変わらない。量子アルゴリズムが行うのは、厳密に設計された一連の操作を通じて、この重み分布を段階的に調整することである。
この調整プロセスでは、「量子干渉」が利用される。干渉とは波の概念であり、静かな水面に2つの石を投げ入れると、それぞれの波紋が交差する。2つの波の山が重なると、水面はより高くなる。一方、波の山と谷が重なると、互いに打ち消し合い、水面は平らになる。量子干渉の働きは、正しい答えに対応する波を強め、誤った答えに対応する波を打ち消すことである。1ステップの量子操作を行うごとに、正しい答えの確率はわずかに上がり、誤った答えの確率はわずかに下がる。これを十分な回数繰り返すと、正しい答えの確率はほぼ100％に達し、この時点で測定を行うと、重ね合わせ状態が確定値に収縮し、最終的な答えを得ることができる。
「収縮」という言葉は難解に聞こえるが、簡単に言うと、キュービットの状態を読み取る瞬間に、それは同時に0でも1でもある重ね合わせ状態から、確定した0または1のいずれかに瞬時に変化するということである。なぜ観測によって収縮が起きるのかについては、現代物理学でもまだ完全には解明されていない。しかし、量子コンピューティングを理解する上では、このルールを覚えておくだけで十分である。
簡単なまとめ：重ね合わせ状態は、量子コンピュータにすべての可能性を同時に処理させる能力を与える。エンタングルメントは、すべての可能性の間で相互に調整・協調させる能力を与える。干渉は、不確定な状態から確定した答えへと導く手段を与える。この3つの機構は、どれ1つ欠けても成立しない。
具体例で流れをつなげてみよう。仮に100万本の鍵のうち、手持ちの鍵で開ける唯一の鍵を探すという問題を考える。古典コンピュータのやり方は、手持ちの鍵で1本ずつ試すというものだ。運が良ければ1回で済むが、運が悪ければ数十万回試さなければならない。量子コンピュータのやり方は、まずキュービットを重ね合わせ状態に設定し、これで100万本の鍵を同時にカバーする。次に、キュービット同士をエンタングルメント状態にして、協調的な全体として扱えるようにする。その後、量子干渉を実行し、1回の操作ごとに正しい鍵の信号を少しずつ強くし、他の鍵の信号を弱めていく。これを約1000回繰り返した後、最終的に測定して重ね合わせ状態を収縮させると、すぐに正しい鍵が得られる。
古典コンピュータでは数十万回かかるところを、量子コンピュータでは約1000回で済む。量子加速の源泉は、単一操作の速度が速いことではなく、必要な操作回数が指数関数的に減少することにある。ただし、ここで強調したいのは、量子コンピュータがこのような優位性を発揮するのは、特定のタイプの問題に限定されるということである。
量子コンピューティングは何ができるか、何ができないか
Nico:
まず、すべての人にとって切実な影響を及ぼす分野——新薬の開発について述べよう。新しい医薬品分子が人体で効果を発揮するかどうかは、最終的にはその分子内部の電子の量子力学的状態に依存する。古典コンピュータでこれらの電子状態をシミュレートする場合、分子の複雑さが増すにつれて、計算量は指数関数的に爆発する。単純な分子であればまだ計算可能だが、少し複雑な分子になると、世界最速のスーパーコンピュータでも計算が不可能になる。これが過去数十年間、新薬開発の平均期間が10年以上、平均コストが数十億ドルに達している原因である。
将来的に、量子コンピュータがタンパク質の折り畳みや分子間相互作用を正確にシミュレートできるようになれば、新薬開発の期間は理論上、10年以上から数年、あるいは数ヶ月に短縮される。ファイザー、アストラゼネカ、メルクといった世界最大級の製薬会社は、すでに量子コンピューティング企業と共同で関連研究を進めている。
2つ目の分野は暗号学である。これは、一般市民にとって最も広く知られている量子コンピューティングの能力であり、各国政府が真に警戒している点でもある。現在のインターネット全体は、RSAと呼ばれる暗号アルゴリズムに依存している。このアルゴリズムの安全性は、世界最速のスーパーコンピュータが2048ビットのRSA鍵を解読するのに数十億年を要するという点にある。しかし、量子コンピュータはそうではない。理論上、十分に大きな汎用量子コンピュータを用いれば、Shor量子アルゴリズムによって、数時間から数日のうちに解読が可能になる。
これはつまり、このような汎用量子コンピュータが実現した場合、今日の金融業界や軍事産業が重大なセキュリティ問題に直面することを意味する。この脅威を受けて、量子コンピュータの実用化に先立ち、既存のシステムを新しい暗号体系へと移行させる必要があり、それが「量子耐性暗号（Quantum-Safe Cryptography）」という新たな市場を生み出した。世界中の政府および企業は、量子コンピュータが本格的に成熟する前に、既存のシステムを新しい暗号体系へと移行させる必要があり、この移行プロセス自体が巨大な市場を形成する。
3つ目の分野は金融モデリングである。投資ポートフォリオの最適化、リスクプライシング、デリバティブの価格算定、不正検出——こうした金融分野のコア課題は、本質的に膨大な可能性の中から最適解を見つけるという問題であり、これはまさに量子コンピューティングが得意とする「組み合わせ最適化」の問題である。モルガン・スタンレー、ゴールドマン・サックス、HSBCといったウォールストリートの老舗投資銀行は、過去数年間にわたり、自社の量子コンピューティングチームをひっそりと編成し、さまざまな量子アルゴリズムのテストや反復作業に参加している。
日常生活にも関係するもう1つの分野は、物流およびサプライチェーンの最適化である。配達員が100個の荷物を配達する場合、最短時間で全配達を完了するには、どのようなルートを設定すればよいか？100箇所のポイントにおける可能なルート数は、およそ10の158乗であり、これは宇宙中の原子数よりもさらに桁違いに多い。この問題をグローバルなサプライチェーンのレベルに拡大すると、数万の倉庫、数十万の輸送ルートに加え、在庫、天候、交通状況など、リアルタイムで考慮すべき要素が多数存在する。このような大規模最適化問題において、量子コンピューティングは莫大な潜在的価値を秘めている。
しかし、量子コンピューティングは万能ではない。多くのことはできない。例えば、パソコンでウェブページを閲覧したり、文書を編集したり、動画を視聴したり、メッセージを送信したりするといった日常業務は、ステップが明確で論理が整理されており、膨大な可能性の中から検索する必要がなく、このようなタスクにおいては、量子コンピュータは普通のパソコンにまったく太刀打ちできない。データベースのクエリ、ファイルの保存、大規模なデータの読み書きなども、そのコアのボトルネックはIO速度やストレージアーキテクチャにあり、量子コンピューティングには適用できない。また、自動運転や産業用ロボットのようなリアルタイム制御システムは、確定的な応答時間を要求するが、量子コンピューティングの出力は確率的であり、さらに極端な物理環境を必要とするため、このようなシステムへの組み込みはそもそも不可能である。
簡単な判断基準を覚えておくとよい：もし問題の解決ステップが明確で、膨大な可能性の中から検索する必要がないなら、古典コンピュータの方が適している。一方、もし可能な答えの数が問題規模とともに指数関数的に爆発し、かつすべての可能性の中から最適解を見つける必要があるなら、量子コンピュータが有効である。古典コンピュータは明確な命令を実行する効率的な機械であるのに対し、量子コンピュータは限りなく無限に近い可能性の中から答えを探し出す探索ツールであり、両者は補完関係にある。
とはいえ、量子コンピューティングが得意とする問題は、価値が最も高いいくつかの産業——創薬、金融モデリング、暗号学、材料科学、物流最適化——にちょうど集中している。これらの分野を単純に足し合わせても、長期的な市場規模は兆ドル（trillion dollar）レベルに達する。ただし、こうしたすべての応用シナリオは、現時点ではまだ実験室段階にとどまっている。
商用化が停滞している理由：エラー率、量子誤り訂正、そして不可能三角
Nico:
なぜ量子コンピューティングという話が長年にわたり語られてきたにもかかわらず、今日に至るまで商用化が実現していないのか？いったいどこで止まっているのか？
先ほど述べた通り、ミクロ粒子の重ね合わせ状態は極めて不安定である。温度変動、電磁ノイズ、あるいは浮遊する1つの空気分子が衝突するだけで、重ね合わせ状態は収縮し、キュービットは即座に確定した0または1の状態になってしまう。この収縮が起これば、計算は間違いとなる。現実には、どんな物理系を用いてキュービットを構成しようと、干渉は避けられない。いかなる工学的手法でも、すべてのノイズを100％遮断することは不可能である。
そのため、現在の量子コンピュータは、1ステップの操作を行うごとに一定の確率でエラーを起こす。そのエラー率は、およそ0.何％から数％程度である。一見すると確率は低いように思えるが、量子コンピューティングが実際の問題を解決するには、数千〜数万ステップの操作が必要となることが多い。もし1ステップあたりのエラー率が1％だとすると、1000ステップの操作を行った場合、最終的な結果はほぼ確実に間違っている。これが量子コンピューティングが長年商用化されない根本的な理由である：キュービットを作れないわけではないが、キュービットが極めてエラーを起こしやすく、実用的な価値のある計算を行うことができないのだ。
業界の合意は、別の道——「量子誤り訂正」——を歩むしかないという点にある。その考え方とは、信頼性の低い多数の物理キュービットを用いて、信頼性の極めて高い1つの論理キュービットをエンコードすることである。たとえば、大切な情報を友人に伝えたいが、伝言役の人物が信用できず、毎回間違える可能性がある場合を考えてみよう。この場合、100人の人が同時に同じメッセージを伝えると、たとえ数人が間違えたとしても、友人は大多数が正しく伝えた内容から、正しい情報を復元できるだろう。
量子誤り訂正は、まさにこれと同じことを実行する。多数の物理キュービットを相互に検証し、エラーを検出し、修復するのである。ただし、そのコストは非常に大きい。現在の見積もりによると、1つの信頼性の高い論理キュービットを作るには、およそ1000〜1万個の物理キュービットが必要である。もし、実用的な商業問題を解決するのに1000個の論理キュービットが必要だとすると、実際には100万〜1000万個の物理キュービットを備えた量子コンピュータが必要になる。しかし、今日もっとも先進的な量子コンピュータの物理キュービット数は、わずか数百〜数千個のレベルにとどまっており、その差は数桁に及ぶ。
ここまで説明すれば、量子コンピューティングの基本的なボトルネックが明確になる。それは、以下の3つの条件を同時に満たす必要があるということである：キュービットが十分に安定し、エラー率が極めて低いこと；キュービットの数が十分に多く、百万単位への拡張が可能であること；キュービットを操作する速度が十分に速く、重ね合わせ状態が消失する前に計算を完了できること。安定性、数、速度——この3つはどれ1つ欠けてもならない。
しかし、現実の物理世界では、この3つの目標の間に深い矛盾が存在する。キュービットをより安定化させようとすれば、より極端な遮断条件が必要になる。遮断条件が極端になれば、操作が困難になり、拡張も難しくなる。キュービットの数を増やそうとすれば、システムの複雑さが増し、ノイズ源が増え、安定性が低下する。操作速度を速めようと思えば、操作精度が保てず、エラーも増えやすくなる。いかなる物理系も、この3つの次元すべてにおいて最適化することは不可能であり、これは「不可能三角」と呼ばれる。
これから説明する6つの技術ルートは、本質的にこの安定性、数、速度という3つの次元における異なるトレードオフの選択である。
6つの技術ルート：超伝導、イオントラップ、アニーリング、光量子、中性原子、シリコンスピン
Nico:
まず、現在最も主流で、研究歴が最も長いルート——超伝導キュービットについて見てみよう。安定性、数、速度という3つの次元において、超伝導ルートは「速度」を選択している。その手法は、特殊な金属回路の小さな断片を約マイナス273度——宇宙最低温度に近い温度まで冷却することである。この温度では、金属は超伝導状態に入り、抵抗が完全に消失する。さらに重要なのは、回路内の電流が同時に時計回りと反時計回りに流れることが可能であり、これが重ね合わせ状態である。そして、精密なマイクロ波パルスを用いてこれを制御する。
超伝導ルートでは、1ステップの量子操作に要する時間は数十ナノ秒であり、6つのルートの中で最も高速である。製造プロセスも既存の半導体産業チェーンを活用できるため、多くの設備や工程が従来のチップ製造と共通している。代償として、安定性が低いという点がある。重ね合わせ状態は数十〜数百マイクロ秒しか持続せず、極めて短いウィンドウ内ですべての計算を完了させる必要がある。また、キュービット間の接続はチップの物理的レイアウトに制限され、任意の2つのキュービットが直接相互作用できるわけではない。
2つ目の全く異なるルートはイオントラップであり、これは「安定性」を選択している。具体的な手法は、真空中で電磁場を用いて「トラップ」を作り、単一の帯電イオンを浮遊させ、他の物質と一切接触させないようにした上で、レーザーを用いて精密にイオンを重ね合わせ状態に励起させることである。操作対象が単一の原子であるため、原子自体が非常に安定であり、重ね合わせ状態は秒単位で持続する——これは超伝導に比べて数桁も長い。さらに、任意の2つのイオンは物理的レイアウトの制約を受けずに直接相互作用できる。
代償として、操作速度が遅い。1回の操作に要する時間は数マイクロ秒〜数十マイクロ秒であり、超伝導に比べて2〜3桁も遅い。また、イオンの数が数百〜数千に増加すると、1つのトラップ内での多数のイオンの安定制御という工学的課題が急激に増大する。イオントラップルートを採用する米国上場企業の代表例はIonQである。
3つ目のルートは「量子アニーリング」であり、汎用性を捨て、実用的価値を追求する。これは、あらゆる量子アルゴリズムを実行できる汎用機械の構築を目指すものではなく、最適化問題に特化したものである。その原理は物理学の「アニーリング」概念を借用したものである：金属を高温まで加熱し、ゆっくりと冷却することで、金属内部の原子が自然にエネルギーが最も低い配列状態を見つける。量子アニーリングはこれと同様のことを、量子効果の助けを借りて行い、量子系が自然にエネルギーが最も低い状態へと進化するようにする。この最も低いエネルギー状態こそが、最適化問題の最適解に対応する。
汎用量子操作を実現する必要がないため、工学的要件は大幅に緩和され、キュービット数を非常に大きくすることが可能であり、現在では4400個以上に達している——これは、いかなる汎用量子コンピュータよりも遥かに多い数である。物流スケジューリングや金融ポートフォリオ最適化などにおいて、すでに実際の企業顧客が利用している。量子アニーリングの限界も明確である：RSA暗号を解読するShorアルゴリズムや、汎用検索を行うGroverアルゴリズムは実行できない。応用範囲は、最適化問題という1つのカテゴリに限定される。もし将来、本当に汎用量子コンピュータが実現した場合、量子アニーリングの市場空間はむしろ圧縮される可能性がある。このルートを採用する上場企業は、現時点でD-Waveのみである。
4つ目のルートは「光量子」であり、光子をキュービットとして用いるという独特のアプローチを採用している。光子には天然の利点があり、外部環境とほとんど相互作用しない。光子を放出すると、温度の影響も受けず、電磁ノイズの影響も受けない。つまり、光量子システムは常温で動作可能であり、複雑な冷却装置を必要としない。さらに、光子は光ファイバー内で自然に伝搬するため、既存の通信インフラと高度に互換性がある。
しかし、光子には大きな欠点もある：2つの光子が衝突しても、基本的に互いを無視し、それぞれが独自の方向へと進む。一方、量子計算には2つのキュービット間で正確な相互作用（たとえばエンタングルメントの生成）が必要である。2つの光子を正確なタイミングで、正確な方法で相互に影響させることは、技術的に極めて困難である。
5つ目のルートは、ここ1〜2年で注目が高まっている「中性原子」であり、これは「拡張性」に賭けている。その手法は、レーザー・トゥイーザーズ（レーザーで作られた極めて微小なピンセット）を用いて、1つずつの中性原子を捕獲することである。このレーザーを、極めて微小なピンセットとイメージすればよい。それぞれのピンセットが1つの原子をつかみ、それらを整然とした2次元、あるいは3次元のアレイに並べる。それぞれの原子が1つのキュービットとなる。2つの原子をエンタングルメントさせるには、そのうち1つを特殊な高エネルギー状態に励起させ、この状態にある原子が周囲の原子と強い相互作用を起こすようにする。
このルートの最大の魅力は、理論上、数百個のキュービットから数千、さらには数万個へと容易に拡張できる点にある。6つのルートの中で、中性原子の拡張可能性は最も高いと考えられている。一方、限界としては、技術的成熟度がまだ十分ではなく、超伝導やイオントラップに比べて出発が遅く、多くの工学的課題が未解決のままである。
最後のルートは「シリコンスピン」であり、従来のシリコンチップ上にキュービットを製造するという手法である。シリコンチップ内の電子には、自然と「スピン」と呼ばれる量子的性質があり、これは上向きと下向きの2つの状態の重ね合わせを取ることができ、そのままキュービットとして利用できる。最大の魅力は、製造プロセスを既存の半導体工場でそのまま流用できることである。世界中には数十年にわたるシリコンチップ製造の経験と設備がすでに存在しており、もしキュービットを同一の施設で製造できるなら、長期的な拡張性およびコスト優位性は6つのルートの中で最も強くなる可能性がある。
しかし、現時点では、シリコンスピンは6つのルートの中で最も遅れている。単一キュービットの品質および制御可能なキュービット数は、超伝導やイオントラップに明確に劣っている。
6つのルートを並べてみると、それぞれのルートの強みが、他のルートの弱みとちょうど一致していることがわかる。すべての次元において優れたルートは存在しない。これが、今日の量子コンピューティングが直面している最も現実的な状況である：誰が最初に安定性、数、速度のすべてを実用可能な水準まで同時に高められるかが、誤り訂正型量子コンピューティングの扉を開く鍵となる。その閾値を越えさえすれば、その後の商用化は非常に迅速に進むだろう。なぜなら、需要側はすでに準備を整えているからである。米国政府のCHIPS法で20億ドルが投入されたのも、どのルートが最終的に勝ち抜くかが誰にも分からないからである。最も賢い戦略は、すべてのルートに賭けることである。
この巨大な不確実性こそが、量子コンピューティング投資の最大のリスクであり、同時に最大の機会でもある。
業界のフェーズとタイムライン：量子コンピューティングは商用化まであとどれだけか
Nico:
現在、量子コンピューティングはどの段階にあり、いつから実際に稼げるようになるのか？
量子コンピューティング業界の発展は、大きく3つのフェーズに分けられる。現在我々がいるのは第1フェーズであり、「NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum：ノイズを伴う中規模量子）」と呼ばれる。簡単に言えば、キュービット数はすでに数百〜数千に達しているが、各キュービットにはノイズが存在し、計算エラーが頻発するため、技術的なデモンストレーションや特定の小規模な問題の解決は可能でも、まだ実用的な商用化には至っていないという段階である。
次に進むべき第2フェーズは、「初期誤り訂正フェーズ」、あるいは「論理キュービットフェーズ」と呼ばれる。前述の通り、現在のキュービットのエラー率はあまりにも高く、量子誤り訂正によって解決する必要がある。エラー率が十分に低く抑えられ、量子コンピュータが複雑なアルゴリズムを安定して実行できるようになることが、第2フェーズへの移行を意味する。これは、業界全体がデモンストレーションから初期の実用化へと移行する分水嶺である。
この関門を越えた後、ようやく「大規模汎用誤り訂正型量子コンピュータ」のフェーズ、つまり商用化フェーズへと真正に突入する。では、誤り訂正型量子コンピュータはいつ実現するのか？
IBMのロードマップは、現時点で最も具体的なものであり、毎年の目標が明記されている。IBMは2029年に「Starling」という量子コンピュータを発表する計画であり、目標は200個の論理キュービットで、1億回の量子ゲート操作を実行可能にすることである。さらに先を見据え、2033年にはこの数を2000個にまで拡大する計画である。
Googleの場合は、2024年末に発表されたWillowチップが、画期的な突破を遂げた：キュービット数が増えるほど、全体のエラー率がむしろ低下するという成果を達成した。これは過去30年間には実現できなかったことである。以前は、キュービット数が増えれば増えるほど、エラーが雪だるま式に増えていた。この突破の意義は、物理的に誤り訂正の道が開かれていることを証明したことにある。
この2大企業に加え、イオントラップ企業Quantinuumのロードマップも、2030年を目標としている。権威ある研究機関Gartnerは、2029年に量子コンピューティングが既存の暗号体系を脅かし始めるだろうと予測している。さまざまな企業や機関が提示するタイムラインは、すべて2029〜2033年という区間に収束している。
つまり、現時点から数えて、量子コンピューティングが本格的に商用化されるには、少なくとも3〜7年は必要である。このタイムラインは、AIの発展軌跡を思い起こさせる。2018〜2020年、GPT-2が発表され、学術界はすでにTransformerアーキテクチャの可能性を認識していた。OpenAIやDeepMindなどの企業は巨額の投資を開始していたが、当時の一般市民や大多数の投資家は、AIは単なる概念の喧伝にすぎないと感じていた。その後、AI業界は大きな修正と調整を経験し、2022年末にChatGPTが突然登場したことで、AIはついに全面的に爆発した。
量子コンピューティングは、まさに2018〜2020年のChatGPT直前の状態にある可能性が高い。その間に、大きな調整と洗浄を経て、ようやく本格的な飛躍を迎えるだろう。
IonQ、Rigetti、D-Wave：3社の量子関連銘柄、誰が未来に最も近いか
Nico:
量子コンピューティング業界の全体像を理解したところで、この分野で注目を集める3社——IonQ、Rigetti、D-Wave——について詳しく見ていこう。
まずIonQについて。IonQはイオントラップルートを採用しており、3社の中で時価総額が最大で、商用化の進捗も最も速い企業である。IonQの収益は主に3つの柱から成り立っている。第1に「クラウドアクセス」である。顧客は高額な量子コンピュータを自社で購入するのではなく、アマゾン、マイクロソフト、グーグルなどのクラウドプラットフォームを通じて、IonQのマシンをリモートでレンタルし、使用量に応じて支払う。これは、クラウドサーバーをレンタルするのと同じ仕組みである。モルガン・スタンレー、ゴールドマン・サックスといった金融機関は、この方法でIonQのマシンを用いて、投資ポートフォリオの最適化やリスクモデリングなどのアルゴリズムを実行している。
第2の収益源は、量子コンピュータのハードウェアの直接販売である。これは大規模な契約であり、定期的ではなく、案件単位で発生する。第3の収益源は、政府との研究契約である。IonQは米国空軍研究実験室（AFRL）から5450万ドルの契約を受注しており、米国エネルギー省とも宇宙向け量子応用の共同研究契約を結んでいる。この収益は、数年にわたる安定したキャッシュフローを提供するだけでなく、IonQに公式なバックアップをもたらすという点で極めて重要である。
IonQの収益構成において、約60％が商業顧客から得られており、もはや単に政府契約に頼っているわけではない。さらに、IonQの製品はすでに30カ国以上に販売されており、1年前のこの数字はまだ一桁台にすぎなかった。顧客リストには、米国国防総省、空軍研究実験室といった官公庁に加え、アマゾン、アストラゼネカ、NVIDIAといった大手民間企業も含まれている。受注総額および未履行契約残高は、前年比554％の伸びを記録しており、まだ収益化されていない大量の契約が待機中である。
財務データに関しては、IonQは昨年度、1億3000万ドルの売上高を達成し、前年比202％の成長を遂げた。これは、史上初の年間売上高が1億ドルを超えた上場量子企業である。今年第1四半期の売上高は6470万ドルで、前年同期比755％の成長であり、ウォールストリートの予想を30％上回った。さらに、IonQは今年の年間売上高予想を2億6000万〜2億7000万ドルへと上方修正した。
IonQの財務健全性は3社の中で最も強く、現金および equivalents（同価物）、投資を含めた合計は31億ドルを超えている。ただし注意すべき点がある。今年第1四半期のIonQの帳簿上の純利益は8億ドルに達しており、まるで量子コンピューティングがすでに非常に儲かっているかのように見えるが、この8億ドルのほとんどは、認股权証（warrant）という金融商品の会計上の評価変動によるものであり、紙の上での数字にすぎず、実際の現金の獲得を意味しない。このような一過性の要因を除けば、IonQの実際の事業活動は依然として赤字である。同社が提示した今年の事業活動に関する予想でも、営業損失は3億1000万〜3億3000万ドルとなると予測している。つまり、IonQは依然として資金を消費している量子コンピューティング企業であるが、現金が31億ドルあるため、何年も燃やし続けられるという状況である。
技術面では、IonQにはいくつか注目に値する進展がある。まずキュービット数について、IonQの現在の商用フラッグシップ機は「Tempo」と呼ばれ、100個のキュービットを搭載している。しかし興味深いことに、IonQ自身は物理キュービット数をあまり強調せず、むしろ「アルゴリズムキュービット」という指標を好む。Tempoのアルゴリズムキュービット数は64であり、これはイオントラップルートのキュービット1つ1つの品質が極めて高く、かつ任意の2つのキュービットが直接協調可能であるため、同じキュービット数であっても、IonQが実際に活用できる計算能力は他社よりも高いということを意味する。
IonQのもう1つの重要な進展は、「EQC（Electronic Quantum Control：電子量子制御）」と呼ばれる技術の開発である。従来のイオントラップでは、各イオンをレーザーで制御していたが、レーザーシステムは拡張が難しい。IonQのこの新技術では、精密な電子信号を用いて制御を行い、制御素子を標準の半導体チップ上に直接集積する。つまり、IonQの量子コンピュータは既存のチップ工場で製造可能となり、拡張性が向上し、コストも低下するということである。
もう1つの興味深い点は、今回CHIPS法の助成金対象となった9社の中にIonQが含まれていないことである。多くの投資家は、これはIonQが政府から見放されたというサインではないかと疑うかもしれない。しかし筆者は、むしろ逆の解釈をしたい。IonQはすでに31億ドルの現金を抱えており、資金調達の必要性は低い。政府の資金は、より資金繰りに窮し、かつ技術ルートに独自の価値を持つ企業に与えられるべきである。IonQが助成金を受けていないことは、むしろその財務的自立性を裏付ける証拠である。
現在、IonQの最大のリスクは、評価水準が極めて高くなっている点である。その時価総額は200億ドルを超え、2026年の売上高予想の上限を用いて計算すると、予想市売率（P/S）は約100倍に達する。これは、量子コンピューティングという先端分野の共通の病である。感情的な投機によって、市場はすでに将来数年間の急成長を織り込み済みである。そのため、どの四半期でも成長が予想を下回ったり、商用化の転換点が全体として延期されたりした場合には、株価の調整は極めて激しくなる可能性がある。
IonQについて述べた後、次にRigettiについて見てみよう。Rigettiは超伝導ルートを採用しており、収益化の方法はIonQと似ているが、重点が異なる。同社もクラウドアクセス、ハードウェア販売、政府契約の3つの柱で収益を上げているが、現在の収益の主力は、量子コンピュータのフルシステムの直接販売であり、しかも「プライベートデプロイメント」、つまり顧客が量子コンピュータを自社のデータセンターに設置する形で販売している。
売上高の面では、Rigettiは3社の中で最も小さい。昨年度の売上高は710万ドルで、前年比34％の減少であった。しかし、今年第1四半期で反転し、売上高は440万ドルに達し、前年同期比で約200％の成長を遂げた。財務健全性については、現金は5億6900万ドルで、負債はゼロであり、第1四半期の営業キャッシュフローは1620万ドルの流出であった。このペースで粗算すると、現金は8〜9年間持ち堪えることができる。現金の絶対額はIonQよりずっと少ないが、Rigettiのチームおよび製品規模が小さいため、資金の燃費も比較的良い。
技術面では、Rigettiは最近大きな進展を遂げている。今年4月、同社は現在最もキュービット数の多いシステム「Cepheus」を正式に発表した。これは108個のキュービットを搭載しており、そのアーキテクチャは非常に特異である。1枚の大きなチップを作るのではなく、9キュービットの小型チップを12枚組み合わせて構成されており、業界では「チップレット（chiplet）アーキテクチャ）」と呼ばれている。このルートが成功すれば、1枚の大型チップを作るよりも拡張が容易になるため、Rigettiの最もコアな技術的差別化ポイントとなっている。
ただし、このシステムがリリースされた当初、2つのキュービットが協調して動作する正確率は99.1％であり、IonQの99.9％にはまだ及ばなかった。Rigettiは今年下半期までに、この数字を99.5％まで引き上げることを目標としている。同社は、より小さな9キュービットチップではすでに99.7％の正確率を達成しているが、キュービット数を増やすと正確率を維持するのが難しくなるという点は、超伝導ルートの典型的な課題である。次のステップとして、Rigettiは336キュービットの「Lyra」チップを発表する予定であり、これは、特定の問題において、量子コンピューティングが古典コンピュータを初めて真正に凌駕することを実証する最初の機会となる予定である。
Rigettiの最大のリスクも同様である：年間700万ドル余りの売上高で数十億ドルの時価総額を支えているため、2025年の売上高を用いて計算すると、市売率は1000倍を超え、極めて異常な水準である。製品、事業、あるいは業界全体の進捗が市場の予想を下回った場合、短期間で株価が半減する可能性は非常に高い。
最後にD-Waveについて見てみよう。D-Waveは1999年の設立と、3社の中で最も古参の企業である。D-Waveの状況は最も特異であり、量子アニーリングルートを主に採用しており、汎用量子コンピュータの開発は行っておらず、最適化問題に特化した専用機の開発に焦点を当てている。同社の「Advantage2」システムはすでに4400個以上のキュービットを搭載しており、現時点ですべての量子マシンの中で最多のキュービット数を
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