量子研究ナレッジベース

論文の再現と企業ユースケースを、出典まで辿れる形で。

量子コンピュータの論文と企業の取り組み事例を集め、日本語で探せるようにしたデータベースです。新しい論文は毎日追加しています。主要な論文は blueqat が実際に計算して再現し、論文の主張と数値が合うかどうかまで確かめています。

ナレッジベースでできること

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論文を日本語で探す

量子計算に関わる arXiv の論文 6,206本を、題名を日本語にして収録しています。題名（日本語・英語）や著者で検索でき、分野で絞り込めます。直近7日に出た論文も 87本 入っています。

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分野ごと・年ごとのまとめ

誤り訂正・量子機械学習・変分アルゴリズムなど 13分野について、年ごとの論文数の推移、読んでおくべき論文、近い分野をまとめたページがあります。

プラン

主要論文の再現検証

重要な論文 68本を精読し、うち 61本は blueqat で実際に計算して再現しました。どの主張を確かめ、結果が合ったか、どれだけの計算資源を使ったかを1本ずつ載せています。

プラン

企業ユースケース

企業や研究機関の量子計算の取り組み 1,532件。出典つきの公開された事実と、使われていそうなアルゴリズムの推定（確度つき）を、混ぜずに分けて載せています。

こんな使い方ができます

研究者・学生 … 先行研究を日本語の題名でざっと見渡す。分野ページで、その分野の流れと押さえるべき論文を掴む
エンジニア … 論文の手法が手元で再現できるのか、どれだけの計算が要るのかを、再現結果で確かめてから手を付ける
事業企画・調査 … 同業他社がどんな問題に量子計算を当てているか、どの程度まで進んでいるかを事例で比べる

たとえば: 誤り訂正の論文／「QAOA」で検索／再現した論文の一覧／企業ユースケース

	無料	スタンダード	エンタープライズ
論文・事例の検索と一覧（日本語の題名）	○	○	○
分野・年のまとめページ、新着論文	○	○	○
論文の再現結果（主張・判定・計算資源）	—	○	○
企業ユースケースの公開事実とアルゴリズムの推定	—	○	○
読解ノートと再現の生成物（回路・数式・計算時間）	—	—	○

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7,738 総エントリ 論文6,206＋事例1,532

6,206 論文 精読68・うち再現61

1,532 企業ユースケース 掘り下げ17・推定つき597

6,169 日本語化済み 収集6,169本のうち

論文の分野

誤り訂正 788

量子機械学習 769

性能の測定 498

実機実証 442

誤り抑制 438

応用 434

誤り訂正前提のアルゴリズム 418

変分アルゴリズム 369

コンパイル 332

ソフトウェア 325

学習のしやすさ 314

古典シミュレーション 226

アルゴリズム 9

ハミルトニアンシミュレーション 5

基礎理論 3

暗号解読 1

ユースケースの種別

応用事例 78451.5%
耐量子暗号 24616.2%
ハードウェア 16610.9%
センシング 825.4%
研究の成果発表 664.3%
企業の動き 603.9%
企業間の提携 593.9%
その他 442.9%
ソフトウェア 151.0%

検索はどなたでもご利用いただけます。 論文1本ごとの再現結果（検証した主張・判定・使った計算資源）、企業ユースケースの出典つき公開事実とアルゴリズムの推定は、プラン加入者向けです。

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論文 6,206 企業ユースケース 1,532

すべて精読済み 68 誤り訂正 968 量子機械学習 845 実機実証 633 誤り訂正前提のアルゴリズム 534 性能の測定 528 応用 490 誤り抑制 477 変分アルゴリズム 440 ソフトウェア 363 コンパイル 350 学習のしやすさ 333 古典シミュレーション 326

848件／201〜250件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	教師あり量子機械学習のための厳しい一般化誤差限界 Tight Generalization Bound for Supervised Quantum Machine Learning 広範な教師ありタスク、データ、モデルに適用可能な計算効率の良い厳密な一般化限界を導出。	Xin Wang, Rebing Wu	qml	2025	2510.24348
収集	多変量時系列予測のための量子ニューラルネットワークアーキテクチャ Quantum Neural Network Architectures for Multivariate Time-Series Forecasting 量子機械学習を用いた多変量時系列予測を提案する。従来単変量に限られていた変分量子回路モデルを、純粋量子および量子古典ハイブリッド形式へと拡張する適応戦略を示す。	Sandra Ranilla-Cortina, Diego A. A	qml	2025	2510.21168
収集	連続時間車両制御におけるリアプノフ意識型量子インスパイ어드強化学習：実現可能性研究 Lyapunov-Aware Quantum-Inspired Reinforcement Learning for Continuous-Time Vehicle Control: A Feasibility Study リアプノフ安定性解析と量子政策最適化を統合し、変分量子回路を用いた安定性対応型政策勾配手法で、連続時間車両制御を実現する。	Nutkritta Kraipatthanapong, Nattha	qml	2025	2510.18852
収集	量子フェデレーテッドラーニング：アーキテクチャ要素と将来の方向性 Quantum Federated Learning: Architectural Elements and Future Directions 量子技術を用い、低リソースクライアントの計算負荷軽減やプライバシーリスク低減を実現する量子フェデレーテッドラーニングのアーキテクチャと将来課題を解説する。	Siva Sai, Abhishek Sawaika, Prabhj	qml	2025	2510.17642
収集	IQNN-CS: 与信スコアリング用の解釈可能な量子ニューラルネットワーク IQNN-CS: Interpretable Quantum Neural Network for Credit Scoring 金融分野の与信スコアリングは透明性が求められ、量子機械学習のブラックボックス性は障壁となる。本研究は解釈可能な量子ニューラルネットワークを提案し、規制要件への適合性を実証する。	Abdul Samad Khan, Nouhaila Innan,	qml	2025	2510.15044
収集	量子強化学習：最新の進展と将来の方向性 Quantum Reinforcement Learning: Recent Advances and Future Directions 本総説では、注目されながらも探求が不足している量子強化学習（QRL）の最近の進展を調査し、様々な応用におけるその可能性を評価する。	Jawaher Kaldari, Shehbaz Tariq, Sa	qml	2025	2510.14595
収集	等変量子強化学習におけるクロスサイズ転送のシミュレーションおよびハードウェア障害の診断 Diagnosing Simulation and Hardware Barriers to Cross-Size Transfer in Equivariant Quantum Reinforcement Learning サイズ非依存パラメータを持つ等変量子回路の政策が、実環境で小規模訓練から大規模転送可能か検証。ユークリッドTSPでシミュレーションとハードウェア実行を評価した。	Monit Sharma, Hoong Chuin Lau	qml	2025	2510.14533
収集	高速な加速器データ選別のための連続変数光子量子極限学習機 Continuous-variable photonic quantum extreme learning machines for fast collider-data selection 連続変数光子量子極限学習機を、加速器データ処理用の高速でオーバーヘッドの少ないフロントエンドとして検討。	Benedikt Maier, Michael Spannowsky	qml	2025	2510.13994
収集	量子カーネル法：収束理論、分離限界およびマーケティング分析への応用 Quantum Kernel Methods: Convergence Theory, Separation Bounds and Applications to Marketing Analytics NISQ世代における量子カーネル法の実用性を研究し、Q-SVMと量子特徴抽出モジュールを組み合わせるハイブリッドパイプラインを提案、シミュレーションでベンチマークした。	Laura Sáez-Ortuño, Santiago Forgas	qml	2025	2510.11744
収集	量子ベンチマークのためのプラットフォーム非依存モジュール型アーキテクチャ Platform-Agnostic Modular Architecture for Quantum Benchmarking 問題生成、回路実行、結果分析を独立した相互運用可能コンポーネントに分離し、20種類以上のベンチマークに対応するモジュール型アーキテクチャを提示する。	Neer Patel, Anish Giri, Hrushikesh	qml	2025	2510.08469
収集	Quorusを用いた異種量子クライアント向けの階層型連合学習 Layerwise Federated Learning for Heterogeneous Quantum Clients using Quorus 量子機械学習は分散処理の必要性があるが、クライアントの量子コンピュータは誤りやすく異種である。本研究ではQuorusを用いた階層型連合学習を提案する。	Jason Han, Nicholas S. DiBrita, Da	qml	2025	2510.06228
収集	サイバー物理システムの適応制御におけるハイブリッド量子古典方策勾配：VQCとMLPの比較検討 Hybrid Quantum-Classical Policy Gradient for Adaptive Control of Cyber-Physical Systems: A Comparative Study of VQC vs. MLP 古典・量子強化学習の収束性、ノイズ耐性、計算効率をベンチマーク環境で比較評価。MLPを古典ベースラインに、パラメータ化された量子回路を用いた方策勾配法を適用し性能を検証した。	Aueaphum Aueawatthanaphisut, Nyi W	qml	2025	2510.06010
収集	スマート製造における非接触音響監視由来のAR特徴を用いた量子カーネル異常検出 Quantum Kernel Anomaly Detection Using AR-Derived Features from Non-Contact Acoustic Monitoring for Smart Manufacturing 接触センサー依存を解消するため、非接触音響データからAR特徴を導出し量子カーネルを用いた異常検出手法を提案する。	Takao Tomono, Kazuya Tsujimura	qml	2025	2510.05594
収集	トポロジカル幾何学を用いた高次量子論理の状態空間および変換の可視化 Visualizing the state space and transformations of higher order quantum logics via toric geometry 小規模基数の量子計算においてトーリック多様体構造を新規応用し、測定による状態同値類と状態空間の軌道が一致することを示す。	Steven Bleiler, Shanyan Chen, Emma	qml	2025	2510.01455
収集	機能的古典シャドウによる光子不足偏光測定法 Photon-starved polarimetry via functional classical shadows 光子数が少ない極限環境下での偏光プロファイル再構築に、量子由来の機能的古典シャドウ手法を適用し、解像度と感度のトレードオフを解決する。	Matteo Rosati, Miranda Parisi, Lin	qml	2025	2509.19547
収集	量子オートエンコーダ：量子特徴マップ生成のための効率的な手法 Quantum Autoencoder: An efficient approach to quantum feature map generation 量子オートエンコーダによるデータ駆動型量子表現学習の効率性を理論的に証明した。	Shengxin Zhuang, Yusen Wu, Xavier	qml	2025	2509.19157
収集	機械学習を用いた stabilizer Rényi エントロピー推定に関する研究 A Study on Stabilizer Rényi Entropy Estimation using Machine Learning 古典コンピュータで効率よくシミュレーション可能な安定化状態からの逸脱度を測る非安定性は量子優位性の重要資源です。本研究は、機械学習を用いて非安定性の指標である stabilizer Rényi エントロピーを推定する手法を検討します。	Vincenzo Lipardi, Domenica Dibened	qml	2025	2509.16799
収集	量子生成敵対的オートエンコーダー：量子データ生成のための潜在表現の学習 Quantum Generative Adversarial Autoencoders: Learning latent representations for quantum data generation 量子データを生成する量子モデル「量子生成敵対的オートエンコーダー（QGAA）」を提案する。量子状態の圧縮にオートエンコーダーを、潜在空間学習に生成敵対的ネットワークを用いる。	Naipunnya Raj, Rajiv Sangle, Avina	qml	2025	2509.16186
収集	動的回路による量子リソース再利用とGrover最適化を用いたNISQデバイス上のスケーラブルな量子強化学習 Scalable Quantum Reinforcement Learning on NISQ Devices with Dynamic-Circuit Qubit Reuse and Grover Optimization 線形量子ビットスケーリングの障壁を排除し、動的回路実行とGrover振幅増幅を統合した効率的な量子強化学習枠組みを提示。	Thet Htar Su, Shaswot Shresthamali	qml	2025	2509.16002
収集	クラス分離性を重視した三重項損失に基づく量子エンコーディング Triplet Loss Based Quantum Encoding for Class Separability 変分量子分類器の性能向上のため、データ駆動型エンコーディング手法を提案。複雑なデータに対してヒルベルト空間内でクラスを明確に分離する。	Marco Mordacci, Mahul Pandey, Paol	qml	2025	2509.15705
収集	量子オートエンコーダのためのニューラルアーキテクチャ探索アルゴリズム Neural Architecture Search Algorithms for Quantum Autoencoders 手動設計に依存する量子回路設計を、ニューラルアーキテクチャ探索により自動化する手法を提案する。	Ankit Kulshrestha, Xiaoyuan Liu, H	qml	2025	2509.15451
収集	指数関数的集中のない量子優位性：対称構造を持つデータの学習可能カーネル Quantum advantage without exponential concentration: Trainable kernels for symmetry-structured data 群対称性を持つデータ向け共変量子カーネルを用いると、指数関数的集中を回避し、学習可能性を維持できることを解析的に証明した。	Laura J. Henderson, Kerstin Beer,	qml	2025	2509.14337
収集	ハイブリッド量子古典生成モデルアーキテクチャによる画像生成のための量子強化学習誘導拡散モデル Quantum Reinforcement Learning-Guided Diffusion Model for Image Synthesis via Hybrid Quantum-Classical Generative Model Architectures 拡散モデルの静的なCFGスケジュールに対し、量子強化学習制御器で各ステップのCFGを動的調整するハイブリッド手法を提案した。	Chi-Sheng Chen, En-Jui Kuo	qml	2025	2509.14163
収集	入力データアンサンブルを表す混合状態を用いた量子ニューラルネットワークの効率的なプライバシー保護学習 Efficient Privacy-Preserving Training of Quantum Neural Networks by Using Mixed States to Represent Input Data Ensembles 量子ニューラルネットワーク(QNN)は複雑なパターン検出で注目されるが、医療応用ではデータ集約による統計的検出力向上が求められる。本手法は混合状態を用い、プライバシーを保護しつつQNNを効率的に学習する。	Gaoyuan Wang, Jonathan Warrell, Ma	qml	2025	2509.12465
収集	量子GANを用いた株式指数価格の予測 Prediction of Stocks Index Price using Quantum GANs 本論文は、株式価格予測における量子生成敵対ネットワーク（QGAN）の応用を調査する。従来のモデルが捉えきれない複雑な金融市場の特徴を、量子計算の能力で新たなアプローチする。	Sangram Deshpande, Gopal Ramesh Da	qml	2025	2509.12286
収集	NISQ時代のQMLモデルにおける後期合成回路資源のスケーリング傾向の特性評価 Characterizing Scaling Trends of Post-Compilation Circuit Resources for NISQ-era QML Models 接続制約付きNISQプロセッサ上でのQMLモデルについて、量子カーネル法と量子ニューラルネットワークのSWAPオーバヘッド、回路深さ、2量子ビットゲート数のスケーリングを解析した。	Rupayan Bhattacharjee, Pau Escofet	qml	2025	2509.11980
収集	量子機械学習タスクを解くための量子アーキテクチャ探索 Quantum Architecture Search for Solving Quantum Machine Learning Tasks 現在のノイズ耐性のある変分量子回路のパフォーマンスは、そのアーキテクチャに強く依存する。本研究では、量子機械学習タスク向けのアーキテクチャ探索手法を提案する。	Michael Kölle, Simon Salfer, Tobia	qml	2025	2509.11198
収集	大規模ネットワーク最適化のための量子コンピューティング：機会と課題 Quantum Computing for Large-scale Network Optimization: Opportunities and Challenges 6G以降の大規模ネットワークの多目的最適化に対し、量子コンピューティングの活用ビジョンを示す。	Sebastian Macaluso, Giovanni Gerac	qml	2025	2509.07773
収集	量子ウォークを用いた量子空間的最良腕同定 Quantum spatial best-arm identification via quantum walks グラフ接続により腕のアクセスが制限されるグラフバンドット問題に対し、量子ウォークを活用した空間的最良腕同定手法を提案する。	Tomoki Yamagami, Etsuo Segawa, Tak	qml	2025	2509.05890
収集	量子連合学習における勾配分散と差分プライバシーの向上 Enhancing Gradient Variance and Differential Privacy in Quantum Federated Learning QNN統合型量子連合学習は、鋭い極小値による探索阻害と勾配降下の安定性が課題となる。	Duc-Thien Phan, Minh-Duong Nguyen,	qml	2025	2509.05377
収集	サポートベクターマシン向け量子学習パイプラインの実装に関する探求 Exploring an implementation of quantum learning pipeline for support vector machines ゲート型量子カーネルと量子アニーリング最適化を統合したSVM学習手法を提案。カーネルターゲットアライメントで量子カーネルの適合性を評価した。	Mario Bifulco, Luca Roversi	qml	2025	2509.04983
収集	RobQFL: 敵対的環境における強靭な量子連合学習 RobQFL: Robust Quantum Federated Learning in Adversarial Environment 量子連合学習(QFL)が中央集権型と同様に脆弱であることを示し、敵対的トレーニングを組み込んだRobQFLを提案する。	Walid El Maouaki, Nouhaila Innan,	qml	2025	2509.04914
収集	It's-A-Me, Quantum Mario: 複数チップアンサンブルによるスケーラブルな量子強化学習 It's-A-Me, Quantum Mario: Scalable Quantum Reinforcement Learning with Multi-Chip Ensembles NISQ制約克服のため、複数の小型QCNNを用いたマルチチップアンサンブル枠組みを提案。	Junghoon Justin Park, Huan-Hsin Ts	qml	2025	2509.00713
収集	ノイズ耐性量子強化学習 Noise-Resilient Quantum Reinforcement Learning 量子強化学習は量子資源を活用して複雑な意思決定を効率化するが、NISQ時代のノイズが課題となる。本研究はノイズに耐性のある手法を提案する。	Jing-Ci Yue, Jun-Hong An	qml	2025	2508.20601
収集	量子雑音による差分的プライバシー保護連合量子学習 Differentially Private Federated Quantum Learning via Quantum Noise 量子連合学習(QFL)は分散量子デバイス間で量子機械学習(QML)モデルの協調学習を可能にするが、機密保持が脆弱である。本研究は量子雑音を用いてQFLのプライバシー保護を実現する。	Atit Pokharel, Ratun Rahman, Shaba	qml	2025	2508.20310
収集	量子モデルを用いたデータ効率的な学習は実現可能か？ Is data-efficient learning feasible with quantum models? 量子機械学習モデルのテストにおける実データ解析の重要性が高まる中、データ生成ツールを用いた半人工的な古典データの構築手法を提案する。	Alona Sakhnenko, Christian B. Mend	qml	2025	2508.19437
収集	学習可能エンコーディングを用いたベクトル化アテンションによる量子トランスフォーマー Vectorized Attention with Learnable Encoding for Quantum Transformer 量子トランスフォーマーが古典的自己注意を量子回路シミュレーションに置き換える手法を提案する。	Ziqing Guo, Ziwen Pan, Alex Khan e	qml	2025	2508.18464
収集	適応補間量子変換：効率的な変数学習のための量子ネイティブフレームワーク Adaptive Interpolating Quantum Transform: A Quantum-Native Framework for Efficient Transform Learning 深層変分量子回路のパラメータ増大問題を解決する適応補間量子変換を提案する。	Gekko Budiutama, Shunsuke Daimon,	qml	2025	2508.14418
収集	SimQFL: リアルタイム可視化機能を備えた量子連合学習シミュレータ SimQFL: A Quantum Federated Learning Simulator with Real-Time Visualization SimQFLは、量子物理学の概念を活用する量子連合学習（QFL）用のシミュレータです。	Ratun Rahman, Atit Pokharel, Md Ra	qml	2025	2508.12477
収集	量子機械学習における並列データ処理 Parallel Data Processing in Quantum Machine Learning 量子アルゴリズムの重ね合わせ、オラクル、干渉を応用し、特徴抽出とパラメータ最適化の類似性に基づき、トレーニングプロセスを再構成するQML枠組みを提案する。	Sina Asadiyan Zargar, Mehdi Rameza	qml	2025	2508.12006
収集	分散量子機械学習における攻撃耐性 Adversarial Robustness in Distributed Quantum Machine Learning 分散型量子機械学習モデルの攻撃耐性を研究し、スケーラブルで信頼性の高いシステムの構築について考察する。	Pouya Kananian, Hans-Arno Jacobsen	qml	2025	2508.11848
収集	リッデンブロッケードにおける集中度フリー量子カーネル学習 Concentration-Free Quantum Kernel Learning in the Rydberg Blockade 指数関数的な集中度問題を克服し、リッデンブロッケードを用いた新たな量子カーネル学習手法を提案する。	Ayana Sarkar, Martin Schnee, Sange	qml	2025	2508.10819
収集	純粋状態生成器による量子生成敵対ネットワークの汎化限界について On the Generalization Limits of Quantum Generative Adversarial Networks with Pure State Generators 完全量子実装のQGANの画像生成能力を検証した。数値テストにより、QGANはデータセット間で汎化が困難であることが示された。	Jasmin Frkatovic, Akash Malemath,	qml	2025	2508.09844
収集	ヒト動作認識のための連合量子カーネルベースLSTM Federated Quantum Kernel-Based Long Short-term Memory for Human Activity Recognition 連合学習に量子カーネルとLSTMを統合し、プライバシー重視環境でのヒト動作認識を強化するFed-QK-LSTM枠組みを提案する。	Yu-Chao Hsu, Jiun-Cheng Jiang, Chu	qml	2025	2508.06078
収集	機械学習による量子コンピュータでのユニバーサルな量子位相分類 Universal quantum phase classification on quantum computers from machine learning シャドウトモグラフィーと時系列機械学習を組み合わせ、凝縮系物理学における量子位相を効率的に分類する新枠組を提案する。	Weicheng Ye, Shuwei Liu, Shiyu Zho	qml	2025	2508.04774
収集	動的衛星ネットワークルーティングへの変分量子アルゴリズム適用における課題 Challenges in Applying Variational Quantum Algorithms to Dynamic Satellite Network Routing 本論文は、動的衛星ネットワークルーティングへのVQEやQAOAといった近期中期変分量子アルゴリズムの適用を批判的に評価する。	Phuc Hao Do, Tran Duc Le	qml	2025	2508.04288
収集	タンパク質結合親和性予測への量子ニューラルネットワークの応用 Quantum Neural Network applications to Protein Binding Affinity Predictions タンパク質結合親和性は創薬などの分野で重要である。本研究は、結合エネルギーの推定に量子ニューラルネットワークを適用する。	Erico Souza Teixeira, Lucas Barros	qml	2025	2508.03446
収集	量子カーネル法を用いたCAR T細胞の細胞毒性予測の高度化 Enhanced Prediction of CAR T-Cell Cytotoxicity with Quantum-Kernel Methods 量子カーネル法により、CAR T細胞の細胞毒性を高精度に予測する手法を提案する。	Filippo Utro, Meltem Tolunay, Kahn	qml	2025	2507.22710
収集	時間相関を伴う金融時系列のための量子生成モデリング Quantum generative modeling for financial time series with temporal correlations QGANを用い、市場の歴史的進化という単一実観測しかない金融時系列の合成データ生成を検討した。	David Dechant, Eliot Schwander, Lu	qml	2025	2507.22035
収集	トラップイオンおよび超伝導ハードウェアにおけるチューナブル量子ニューラルネットワークのベンチマーク Benchmarking a Tunable Quantum Neural Network on Trapped-Ion and Superconducting Hardware MNIST画像分類ベンチマークに対し、トラップイオンおよびIBM超伝導量子コンピュータで量子ニューラルネットワークを実現。フィードフォワードは前の層の測定結果に依存する量子ビット回転で行い、シミュレーションで訓練した。	Djamil Lakhdar-Hamina, Xingxin Liu	qml	2025	2507.21222

このデータは blueqat の量子ソフトウェア研究から作られています。最終取り込み 2026-10-12 05:20:01