2026年9月28日・15分で読めます
Yuval Bogerのゲストは、JIJの米州担当プレジデントであるSteve Gibson氏です。JIJは日本に拠点を置く最適化企業で、創業者は西森教授の研究室の出身です。Steve氏は、JIJが古典コンピューティングから量子インスパイアード、量子コンピューティングまでのスペクトラムをカバーしていること、そして現在は社内に量子の専門知識を持たない顧客でも最適化ツールを利用しやすくするためにAIを活用していることについて語りました。また、量子への備えの現状、組織が量子によってもたらされるビジネス面・技術面の変化に今から備え始めるべき理由についても議論しました。さらにSteve氏は、JIJのケイパビリティと日本の深い研究人材を米国および欧州市場に届けるという自身のミッションについて概説し、日本とビジネスを行う米国の経営者へのアドバイスや、その他の多くのトピックについても話しました。
- Steve Gibson氏によると、JIJの商用最適化プロジェクトの約80%は古典または量子インスパイアードのソルバーで実行されており、実際に量子ハードウェアを使用するのはわずか20%で、これは現在の技術が実用的価値を発揮している領域を反映している。
- 英国の国家プログラムのテストで、JIJは問題を分解して一部を量子フォトニックシステムで実行した。量子支援アプローチは最良の古典的手法より速くはなかったが、わずかに良い解を生成した。Gibson氏はこれを現在の「アドバンテージ」の実用的定義として使用している。
- Gibson氏は、量子コンピューティングの到来は不可避だが、タイミングは依然として不確実だと考える。彼が業界に携わって6年間、「あと5年」と言われ続けてきたからだ。ハードウェアプロバイダーは2029年から2031年の時期に収束しつつあり、組織は技術的なパイロット試験だけでなく、今すぐデータ、法務、コンプライアンスの準備を始めるべきだと彼は主張する。
- JIJは、社内に量子の専門知識がなくても顧客の問題を最適化用語に変換するAIツールを構築している。Gibson氏はこれにより、同社がサービス中心のモデルから、よりスケーラブルなソフトウェア製品モデルへ移行することを期待している。
Yuval Boger: こんにちは、Steve。今日はお時間をいただきありがとうございます。
Steve Gibson: やあ、おはようございます。ここにいられて光栄です。
Yuval: 自己紹介と、お仕事について教えてください。
Steve: 私の名前はSteve Gibsonです。JIJの米州担当プレジデントを務めています。JIJは主に最適化企業ですが、量子機械学習のアプリケーションや研究も行っており、古典、量子、量子インスパイアードにまたがるスタックを構築しています。
私は約1ヶ月半前に同社に加わったばかりで、私の役割は、本社がある日本からこれらの技術と専門知識を米国に持ち込み、さらにEUをサポートし、グローバルな営業活動を展開することです。
Yuval: JIJには現在、顧客はいますか？
Steve: はい、多くの顧客がいます。現時点では大多数が日本地域です。最近では神戸製鋼所や製造・物流分野の他のいくつかの企業との発表を行いました。欧州ではエネルギー分野や金融分野で仕事をしてきました。その多くは最適化分野ですが、先ほど述べたように、量子側の限界に挑戦する専任の研究チームもいます。
Yuval: 私自身、JIJを知っています。JIJは私が率いるQuEra Quantum Allianceの一員だからです。しかし、JIJは量子分野で最も知られざる存在の一つに思えます。
Steve: 正直にお話しすると、私が最初に始めたとき、内部を詳しく調べる前に、JIJのことは知っていました。4年間知っていて、そこに素晴らしいチームがあることを知っていました。しかし、学べば学ぶほど、新たな発見があります。彼らは多くのことを成し遂げており、日本地域では非常に有名ですが、米国やEU地域ではあまり知られていません。だから私がやろうとしているのは、人々にその名前を認識してもらい、彼らが成し遂げた仕事について知ってもらうことです。
Yuval: 最適化について言及されましたが、最適化には量子と量子インスパイアードがあり、その間にいくつかの段階があると思います。JIJが行ってきたプロジェクトの大半は、そのスペクトラムのどこに位置づけられますか？
Steve: そうですね、それは様々です。純粋に古典の領域にあるプロジェクトもあります。私たちは古典から量子インスパイアード、量子までのスペクトラムをカバーしています。量子インスパイアードは明らかに古典インフラ上で量子アルゴリズムを使用して実行されます。私たちは量子インスパイアードの領域に自社のソルバーを持っています。商業的なプロジェクトの約80%は古典または量子インスパイアードの領域にあり、残りの20%がより伝統的な量子の領域にあると言えるでしょう。
Yuval: これらのプロジェクトは、量子や量子インスパイアードが機能することを示すための初期の概念実証だと言えますか？それとも、純粋に古典的なソルバーよりもアドバンテージを提供するものはありますか？
Steve: 質問の意図は理解しています、心配ありません。アドバンテージの定義によると言えるでしょう。私のアドバンテージの見方は、現在行われていることと比較して何かを改善したかどうかです。多くのケースで、答えはイエスで、確実に改善が見られています。英国の国家プログラムでの取り組みを通じて、量子フォトニックシステムが古典的な実装をわずかに上回る性能を発揮したという論文を発表しました。
速くはありませんでしたが、全体的により良い解を得ることができました。技術が成熟して高速化・スケーラブルになれば、同じ問題により高性能なシステムを組み込むことができるようになります。私たちが本当に重視しているのは、今日の問題を解決できるかどうか、そして技術が時間とともに変化するにつれて、将来に向けて準備を整えられるかどうかです。
量子アドバンテージを主張しているわけではありませんが、既存のシステムに対してアドバンテージを持つことはでき、両方の技術を同時に組み込むことができると考えています。
Yuval: 最近、量子に特に有用だと感じる最適化の分野はありますか？最適化は非常に大きなトピックですから。
Steve: その通りです。私の見方としては、特に組合せ最適化の分野には、古典コンピュータが限界に達する問題があります。そうなると、すべては定式化の問題になります。しかし、これはすべての最適化分野で同じだと言えるでしょう。まったく同じタイプの解決策で異なる問題に取り組もうとすれば、最良の答えは得られません。それぞれの問題を異なる方法で見て、問題全体を解いているかどうかを検討する必要があります。
部分問題に分解しているか？最良の答えに到達する最善の方法は何か？非常に大規模で複雑な問題を扱う場合、古典システムにすべてを投げ込むことはできません。それでも分解する必要があります。これはコンピュータの側面だけでなく、ソフトウェアエンジニアリングの側面でもあります。関連する制約を理解することです。ですから、一概には言えないというのが最も正確な答えだと思います。
Yuval: JIJに入社する前は、Strangeworksに約6年間いらっしゃいましたか？
Steve: はい、ちょうどStrangeworksでの6周年を迎えるところでした。
Yuval: その間に量子について学んだことは何で、それはJIJでの仕事にどのように活かされていますか？
Steve: 私のバックグラウンドは、もともと航空宇宙エンジニアで、フィンテックの起業家になり、その後データサイエンスに進みました。物理学の訓練は受けていません。それを人と話すときには明確にするようにしています。そして、誰かが非常に技術的で詳細な話を求める場合は、物理学者を会話に参加させます。
これまで一緒に仕事をしてきた素晴らしい人々から最も学んだことの一つは、数学や理解を深く掘り下げることではなく、それを引き上げて「今日存在する問題のいくつかにこれらの技術をどう適用するか」と言うことです。
私の航空宇宙のバックグラウンド — 明らかに量子には航空宇宙分野で多くの異なる応用がありますが、どの業界を見ても、この技術が影響を与える分野はあります。重要なのは、さまざまな業界でこれらの技術をどこに適用できるかを特定することです。
私がこれまでの経験で最も学んだことは、誰かと会話をするとき、特定の顧客と特定の業界に応じて、どこにこれらの技術を適用できるかを見極める方法です。
Yuval: 量子への備えに関連して、多くの企業がパイロット試験を行っていると思います。今日、新しい顧客に出会って、「量子は5年先なのか？明日の朝なのか？どう備えるべきか？」という正直な評価を求められたら、何と答えますか？
Steve: 私が言うのは、間違いなく備えるべきだということです。AIでChatGPTの瞬間が起こったのと同じで、準備ができていなかった企業は今もなお後れを取っていますよね？ですから、何をするにしても技術のカーブの先を行くべきです。
量子への備えに関して、それがいつ来るのか？それは非常に言い難いことで、私は6年間この業界にいて、その6年間ずっと「あと5年」と言われてきましたよね？理論的には、もう来ているはずです。
言えるのは、私が始めたときには、ほんの数台のマシンしかありませんでした。いくつかが公開されました。Amazon Braketの立ち上げを見ました。これは早期アクセスを可能にする素晴らしいシステムです。テクノロジーの商業的利用可能性は過去6年間で大きく変化し、これらのものにアクセスするのは非常に容易になりました。
とはいえ、オンライン上の各コンピュータ — 今ではたくさんありますが — はすべて2029年から2031年頃の同じ時期に収束しており、その多くはマイルストーンをかなりうまく達成しているようです。
ですから、それは不可避だと言えるでしょう。問題は「もし」ではなく「いつ」です。そして、その「いつ」について私たちは良い見通しを持っていると思います。組織が働き方を変えるには長い時間がかかります。データコンプライアンスをどう管理するか、法務部門をどう巻き込むか？技術的な側面だけでなく、実際のビジネス上の準備も重要です。
組織全体を準備させる必要があると思います。
