By Doug Finke
昨年、私たちはQuantum SDKs are Dying, Long Live Quantum AI SDKと題した記事を公開し、古典コンピューティングの概念である「Vibe Coding」が量子プログラミングの領域に浸透しつつある様子を紹介しました（もしかすると「Vibe Qoding」と呼ぶべきかもしれません！）。この傾向はその後も加速を続けており、今後の量子コンピューティング技術の活用のあり方に大きな影響を与えるとGQIは考えています。
人材育成は、量子業界において依然として大きな懸念事項です。核心となる問いはシンプルです。「大規模な量子システムをプログラムできる潜在的なユーザーを、妥当な期間内に何千人も育成するにはどうすればよいのか？」業界のカンファレンスでは、登壇者がしばしばこう問いかけます。「もし来週、100万量子ビット規模の量子コンピュータが稼働開始したとして、その能力を活用してプログラムできる人が果たしているだろうか？」
GQIでは、Vibe Codingがこのボトルネックの解消に役立つと考えています。こうした強力なAIツールをユーザーの手に直接届けることで、実世界の問題を解決するための量子プログラムを開発・テスト・実行するのに必要な時間が大幅に短縮されるでしょう。私たちが話を伺う業界専門家のほとんどが、「2030年までにはAI支援による量子コーディングが、人々が量子コンピュータをプログラムする主要な方法になる」という見方に同意しています。以下でご紹介する最近の動向は、こうした見通しを裏付けるものです。
AIによる復号最適化競争
4月に私たちは、secp256k1暗号アルゴリズムの解読に関するGoogleの白書を取り上げたThe Decryption Threshold — Re-estimating the Quantum Threat to Blockchain Infrastructureを公開しました。Googleはこれを、従来考えられていたよりも一桁小さい量子コンピュータ――必要な論理量子ビット数はわずか1,200～1,450個、Toffoliゲート数は7,000万～9,000万個――で達成しました。secp256k1はBitcoinの公開鍵暗号方式とデジタル署名を支えているため、これが破られれば深刻な結果を招くことになります。現時点の量子ハードウェアはまだそれを実行できるだけの能力には達していませんが、GQIは今後数年以内に十分な性能を持つマシンが登場すると予測しています。GoogleはAIを使わずに手作業でこのアルゴリズムを開発したと私たちは考えていますが、その発表はAI主導のハッカソン形式によるさらなる最適化競争の火付け役となりました。研究者たちは「spacetimeスコア」――Toffoliゲート数（time）と量子ビット数（space）の積として算出され、値が低いほど優れているとされる指標――を用いて進捗を追跡しています（Cliffordゲートの実行時間はそれに比べて小さいため、計算を簡略化するために除外されています）。Googleの当初のアルゴリズムのspacetimeスコアはおよそ2.9×10⁹でした。過去4か月間で、ECDSA.fail上で追跡されている複数の研究グループが、このスコアを約50%引き下げて1.477×10⁹まで下げています。注目すべきは、リーダーボード上位のほぼすべてのエントリーが、Claude Opus 4.8やGPT-5 Codexといった先進的なモデルを用いて達成されたものであるという点です。もう一つのチームであるdoubleAIは、自社開発のAIツール「WarpSpeed」を用いてECDSAを解読する回路を開発しました。詳細は同社ウェブサイトに掲載されたブログ記事こちらで説明されています。セキュリティ上の理由からコードをオープンソース化する代わりにゼロ知識証明（ZKP）を公開する形を選んだためリーダーボードには掲載されていませんが、彼らのソリューションはToffoliゲート993,181個、量子ビット1,205個を使用しています。これによりspacetimeスコアは1.20×10⁹となり、ECDSA.failの現行トップスコアよりも約19%優れた結果となっています。
自律型量子エージェント
PasqalとQuantonationによる最近のarXiv論文では、Claudeモデルを基盤に構築された2つのAIエージェントが詳しく紹介されています。1つ目は、研究論文や特許をPasqalの中性原子型量子プロセッサ向けに最適化されたコードへと自動的に変換するものです。2つ目は、Rydberg配列に関するarXiv論文633本をスキャンし、現行ハードウェアで実行可能なものはどれかを自動判定するとともに、それ以外の論文について具体的にどのようなハードウェアのアップグレードが必要かを特定するものです。
今後の展望
こうした取り組みは今後急速に増加していくと私たちは見込んでいます。商用量子優位性への道のりは、ハードウェアとソフトウェア双方における同時進行の進歩にかかっており、AIはその両面においてますます重要な役割を担っていくことになるでしょう。
2026年8月20日
