Classiqは、自然言語による意図を構造化された実行可能な量子アプリケーションに変換するよう設計された新しいAIエージェント層を発表した。第一世代のエキスパートレベル量子エージェントを搭載したこの機能により、ユーザーは手動でのゲートレベルのコーディングを超えて、平易な言葉で高レベルの計算目標を記述できるようになる。従来の大規模言語モデル（LLM）コードアシスタントとは異なり、Classiq量子エージェントは同社のモデルベースプラットフォーム上で直接動作し、生成されたプログラムが最適化され、検証され、実際の量子ハードウェア上で実行可能な状態であることを保証する。
エージェントワークフローは、ドメイン固有の問題を量子モデルに変換することから、特定のハードウェア制約に合わせて回路を最適化することまで、量子開発のライフサイクル全体をサポートするよう設計されている。この「ハードウェア非依存」のアプローチにより、アプリケーションは進化する量子システムとの互換性を維持できる。Classiqの主要な目標は、量子開発を一回限りの実験から、技術の成熟に伴って保守・拡張可能な再現性のある企業グレードの「知識資産」へと移行させることである。
Classiq量子エージェントは、訓練された開発パートナーとして機能し、いくつかの高付加価値分野を専門としている：
- 医薬品・化学：分子モデリングと創薬問題をスケーラブルな量子アルゴリズムに変換する。
- 金融：リスク分析、ポートフォリオ最適化、モンテカルロシミュレーションのための回路設計を自動化する。
- 航空宇宙・自動車：現実世界の制約下での構造解析と物流ワークフローを最適化する。
- 量子誤り訂正：次世代システムのための複雑な誤り訂正プロトコルの実装を支援する。
Classiqプラットフォームの中核的な差別化要因は、その合成および最適化エンジンである。ユーザーが自然言語プロンプトを提供すると、エージェントは生のコードではなく機能的なモデルを生成する。このモデルは自動的に最適化された量子回路に合成される。これにより、出力が以下を満たすことが保証される：
- 構造化され保守可能：チームが反復作業を行い、既存のDevOpsパイプラインに統合することが容易。
- 完全にコンパイル可能：ターゲットとなる量子プロセッサの論理的および物理的要件を満たすことが保証されている。
- ハードウェア向けに最適化：量子ビットの接続性、ゲートセット、コヒーレンス時間に合わせて自動的に調整される。
Classiqの量子AIエージェントに関する公式プレスリリースについては、Classiqの発表を参照されたい。同社のモデルベース合成技術に関する追加の技術的背景は、Classiq量子AIのページで確認できる。
2026年4月23日
