HSBCとIBMは、アルゴリズム債券取引における実世界の問題解決に対する現行の量子コンピュータの潜在的価値について、初めての実証的証拠を発表しました。HSBCはIBMのチームと協力し、量子コンピュータと従来型コンピュータのリソースを活用したハイブリッドアプローチを採用。これにより、従来の手法と比較して、提示価格での取引成立確率の予測が最大34%改善されました。
この実験は、複数のIBM Quantum Heronプロセッサを使用し、欧州の社債市場における顧客の問い合わせ獲得確率を予測するため、実際の本番規模の取引データを用いて実施されました。このプロジェクトに関する研究論文では、現行の量子ハードウェアに内在するノイズがこの効果に寄与した可能性があると指摘しており、量子システムと金融モデリングの間の独特な相互作用を示唆しています。量子コンピュータをシミュレートする従来型コンピュータでは再現できなかったこれらの結果は、金融サービス業界が直面する動的な問題に量子コンピュータを統合した際に提供できる価値を示しています。
HSBCグループの量子技術責任者であるフィリップ・インタルーラは、現行の量子ハードウェアで肯定的な結果が得られたことから、この技術が金融サービスへの応用の可能性を持っていると述べました。IBM Quantumのバイスプレジデントであるジェイ・ガンベッタは、この成果は、専門知識をアルゴリズム研究と統合し、従来のアプローチの強みを量子コンピュータが提供する計算空間と組み合わせることで何が可能になるかを示していると述べました。
背景
本記事で言及されている「ハイブリッドアプローチ」とは、量子コンピュータと従来型のコンピュータの両方のリソースを組み合わせる手法を指します。現在の量子コンピュータは処理能力に限界があるため、単独で複雑な問題を解くのは困難です。そのため、得意な部分を量子側で処理し、残りを従来の高性能コンピュータが補完することで、全体としての効率や精度を高める仕組みです。
また、「ノイズ」とは、量子ビットが外部の環境影響や内部の欠陥により、意図しない状態に変化してしまう現象を意味します。量子状態は非常に繊細なため、わずかな干渉でも計算結果に誤差が生じます。通常、ノイズは計算の精度を低下させる要因とされますが、今回の実験では、このノイズが特定の金融予測タスクにおいて、あえて期待される結果を後押しする役割を果たした可能性が示唆されています。
さらに「アルゴリズム債券取引」とは、債券の売買において、最適な価格やタイミングを決定するための計算手順（アルゴリズム）を用いた取引手法です。顧客が債券を購入したい場合、市場の状況や顧客の属性に基づき、どの価格で提示すれば取引が成立する確率が高まるかを予測します。この予測精度を高めることが、金融機関にとって顧客獲得に直結する重要な課題となっています。
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2025年9月25日
