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量子コンピュータ関連銘柄 更新: 10/12 11:45(日本時間)
%は前日比・グラフは直近10営業日の推移 — 株価とニュースの突き合わせ / 業界の関係図

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誰と誰が、どの技術でつながっているか

当サイトのニュースで同じ記事に一緒に出てくる企業・技術・製品を線で結びました。 線の太さはその組み合わせが出てきた記事の本数です(3本以上を線にしています)。 丸の大きさは、記事の本数ではなく「業界のなかでの重み」です。 つながりの多い相手と、さらにその相手が注目されているかまで数えて出しています(後述)。 色はお金への近さで、このサイトで株価を追っている量子専業の上場企業がいちばん明るく、技術・概念がいちばん暗くなっています。

NIST ― ポスト量子暗号(46本) IonQ ― イオントラップ(36本) Pasqal ― 中性原子(35本) CUDA-Q ― NVIDIA(29本) Infleqtion ― 中性原子(24本) Quantinuum ― イオントラップ(23本) Xanadu ― フォトニック量子コンピュータ(19本) IQM ― 超伝導量子ビット(16本) 中性原子 ― 量子誤り訂正(14本) ポスト量子暗号 ― 量子鍵配送(13本) IBM ― 量子誤り訂正(12本) 超伝導量子ビット ― 量子誤り訂正(11本) D-Wave ― Rigetti Computing(11本) Infleqtion ― IonQ(11本) IonQ ― 量子鍵配送(11本) Rigetti Computing ― 超伝導量子ビット(10本) IonQ ― Rigetti Computing(10本) IQM ― Rigetti Computing(9本) D-Wave ― IonQ(9本) IBM ― 超伝導量子ビット(9本) IQM ― 量子誤り訂正(8本) IonQ ― Quantinuum(8本) IonQ ― NVIDIA(8本) NVIDIA ― 量子誤り訂正(8本) IQM ― IonQ(7本) IQM ― Xanadu(7本) IQM ― Infleqtion(7本) DARPA ― IonQ(7本) イオントラップ ― 量子誤り訂正(7本) NVIDIA ― Quantinuum(7本) IBM ― Pasqal(6本) DARPA ― PsiQuantum(6本) DARPA ― IBM(6本) D-Wave ― IQM(6本) Infleqtion ― Quantinuum(6本) CUDA-Q ― IonQ(6本) IBM ― IonQ(6本) PsiQuantum ― フォトニック量子コンピュータ(5本) IQM ― Quantinuum(5本) D-Wave ― Infleqtion(5本) IBM ― シリコンスピン量子ビット(5本) NVIDIA ― 中性原子(5本) CUDA-Q ― 量子誤り訂正(5本) DARPA ― シリコンスピン量子ビット(5本) IBM ― IQM(4本) Quantinuum ― 量子誤り訂正(4本) Rigetti Computing ― Xanadu(4本) NIST ― 量子鍵配送(4本) NVIDIA ― イオントラップ(4本) Infleqtion ― Rigetti Computing(4本) CUDA-Q ― Quantinuum(4本) CUDA-Q ― イオントラップ(4本) IBM ― NVIDIA(4本) イオントラップ ― 中性原子(4本) NVIDIA ― Pasqal(4本) IonQ ― PsiQuantum(4本) Infleqtion ― NVIDIA(4本) DARPA ― Rigetti Computing(4本) イオントラップ ― 超伝導量子ビット(3本) DARPA ― 量子誤り訂正(3本) D-Wave ― Quantinuum(3本) IBM ― Quantinuum(3本) D-Wave ― Xanadu(3本) 量子コンピュータ ― 量子センシング(3本) Quantinuum ― Xanadu(3本) イオントラップ ― 量子コンピュータ(3本) ポスト量子暗号 ― 中性原子(3本) IonQ ― 量子誤り訂正(3本) Infleqtion ― 量子誤り訂正(3本) Quantinuum ― Rigetti Computing(3本) Xanadu ― 量子誤り訂正(3本) NVIDIA ― ポスト量子暗号(3本) D-Wave ― 超伝導量子ビット(3本) IBM ― ポスト量子暗号(3本) IQM ― NVIDIA(3本) IBM ― NIST(3本) IonQ ― Xanadu(3本) IonQ ― 量子センシング(3本) IonQ(量子専業の上場企業・記事175本) 押すと株価と記事の一覧へ IonQ イオントラップ(技術・記事130本) イオントラップ 中性原子(技術・記事131本) 中性原子 量子誤り訂正(技術・記事135本) 量子誤り訂正 NVIDIA(その他の組織・記事102本) NVIDIA IQM(量子専業の上場企業・記事89本) 押すと株価と記事の一覧へ IQM ポスト量子暗号(技術・記事190本) ポスト量子暗号 Quantinuum(量子専業の上場企業・記事92本) 押すと株価と記事の一覧へ Quantinuum IBM(その他の組織・記事162本) IBM Infleqtion(量子専業の上場企業・記事71本) 押すと株価と記事の一覧へ Infleqtion Rigetti Computing(量子専業の上場企業・記事78本) 押すと株価と記事の一覧へ Rigetti Computing NIST(その他の組織・記事77本) NIST 超伝導量子ビット(技術・記事130本) 超伝導量子ビット Xanadu(量子専業の上場企業・記事57本) 押すと株価と記事の一覧へ Xanadu CUDA-Q(製品・記事58本) CUDA-Q Pasqal(その他の組織・記事60本) Pasqal D-Wave(量子専業の上場企業・記事84本) 押すと株価と記事の一覧へ D-Wave DARPA(その他の組織・記事63本) DARPA フォトニック量子コンピュータ(技術・記事59本) フォトニック量子コンピュータ 量子鍵配送(技術・記事90本) 量子鍵配送 PsiQuantum(その他の組織・記事41本) PsiQuantum 量子コンピュータ(技術・記事46本) 量子コンピュータ 量子センシング(技術・記事42本) 量子センシング シリコンスピン量子ビット(技術・記事52本) シリコンスピン量子ビット
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つながりの一覧

図の丸が大きい順(業界のなかでの重みの順)に並べています。相手のうしろの数字は、その組み合わせが一緒に出てきた記事の本数です。

タグ種類記事よく一緒に出てくる相手
IonQ 株価と記事 → 企業ユースケース 63件 → 量子専業の上場企業 175
イオントラップ この分野の論文 → 技術 130
中性原子 この分野の論文 → 技術 131
量子誤り訂正 この分野の論文 → 技術 135
NVIDIA 企業ユースケース 64件 → その他の組織 102
IQM 株価と記事 → 企業ユースケース 36件 → 量子専業の上場企業 89
ポスト量子暗号 技術 190
Quantinuum 株価と記事 → 企業ユースケース 42件 → 量子専業の上場企業 92
IBM 企業ユースケース 85件 → その他の組織 162
Infleqtion 株価と記事 → 企業ユースケース 25件 → 量子専業の上場企業 71
Rigetti Computing 株価と記事 → 企業ユースケース 21件 → 量子専業の上場企業 78
NIST 企業ユースケース 17件 → その他の組織 77
超伝導量子ビット この分野の論文 → 技術 130
Xanadu 株価と記事 → 企業ユースケース 20件 → 量子専業の上場企業 57
CUDA-Q 製品 58
Pasqal 企業ユースケース 25件 → その他の組織 60
D-Wave 株価と記事 → 企業ユースケース 42件 → 量子専業の上場企業 84
DARPA 企業ユースケース 11件 → その他の組織 63
フォトニック量子コンピュータ この分野の論文 → 技術 59
量子鍵配送 技術 90
PsiQuantum 企業ユースケース 13件 → その他の組織 41
量子コンピュータ 技術 46
量子センシング 技術 42
シリコンスピン量子ビット この分野の論文 → 技術 52

この図の読み方

  • 線は同じ記事に一緒に出てきたことを表します。提携や取引そのものを示すものではありません。同じ話題で並べて言及されただけの場合もあります。
  • まとめ記事・週刊ダイジェスト・対談は数えていません。その週に出た会社を全部並べるため、関係の薄い相手同士まで結ばれてしまうためです。
  • 当サイトが扱ったニュースだけが元になっています。実際の関係の全体像ではありません。
  • 図の形は、つながりの強さから自動で決めています。位置そのものに意味はありません。
  • 丸の大きさ(重み)の出し方:業界のニュースをランダムにたどり続ける読者を考え、いまいるタグから、一緒に出てきた相手へ次々に移っていくとします。移る確率は一緒に出た記事の本数に比例させ、ときどき全体からランダムに選び直します。この移動を長く続けたとき、どのタグにどれくらいの割合で滞在するかが重みです(PageRankと同じ計算です)。記事の本数を数えるだけだと、たまたま多く書かれた語が大きく出ます。重みで見ると、注目されている相手とつながっているタグが大きくなります。