量子コンピュータの用途｜何に使える？本命は分子と材料【第5回】

第5回は、結局、何の分野で使えるのかです。

先に、いちばん多い行き違いをひとつ。量子コンピュータは「セキュリティのための機械」ではありません。いまの暗号を壊す側です。

そのうえで本命の用途と、私たちの業界ではどうなのかを、調べた範囲でそのままご報告します。

結局、何の分野で使えるのか

ここまで慎重な話が続きましたが、すごいことは、確かにあります。そして「どの分野で役に立つのか」には、はっきりした答えがあります。

先に、いちばん多い誤解をひとつ片づけさせてください。

「セキュリティのための機械」ではありません

量子コンピュータと暗号がよく一緒に語られるので、「セキュリティを強くするための機械」だと思われることがあります。

逆です。量子コンピュータは、いまの暗号を「壊す側」です。

最終回でご紹介する「2035年までに暗号を切り替える」という話は、壊される側が守りを固める話であって、量子コンピュータが守ってくれるわけではありません。

紛らわしい言葉が二つあるので、分けておきます。

どちらも「量子コンピュータの使い道」ではありません。

本命は、分子と材料のシミュレーションです

マメ科の植物の根と根粒のイメージ図。細い根に沿って丸い粒が連なり、土がついたまま持ち上げられている
マメ科の根につく根粒。ここでは常温・常圧で、同じことが行われています。しくみはまだ解明されていません。イメージ図（生成AIで作成）

第3回でご説明したとおり、分子の中の電子も矢印を持っています。だから分子を普通のコンピュータで正確に計算しようとすると、量子ビットを再現しようとしたときと同じ爆発が起きる。ならば量子の機械で扱おう、というのが、そもそも量子コンピュータが考えられた理由でした。

どういう役に立つのか。よく挙げられる例をひとつ、具体的にご紹介します。

肥料の原料になるアンモニアは、ハーバー・ボッシュ法という方法で作られています。400〜600度、100〜200気圧。大量のエネルギーを使う工程です。

ところが、同じことを常温・常圧でやっている生き物がいます。マメ科の植物の根につく根粒菌です。「ニトロゲナーゼ」という酵素が、空気中の窒素からアンモニアを作っています。畑をやっている方にはおなじみの話だと思います。

この酵素がどうやっているのか、まだ解明されていません。電子のふるまいが複雑すぎて、いまのコンピュータでは計算しきれないからです。2017年の論文は、量子コンピュータならこれを解き明かせる可能性があると論じています。

ちなみに人間の側も、手をこまねいてはいません。同じ科学技術振興機構の記事によれば、2019年に西林教授らのグループが、常温・常圧でアンモニアを作る方法を実現しています。量子コンピュータを待たずに進む道も、ちゃんとあります。

もし解明されれば、常温常圧で肥料を作る道が開けるかもしれません。これが、量子コンピュータに期待されていることの、いちばんわかりやすい形です。

どちらも、空気の窒素からアンモニアを作っている 工場 400〜600度 100〜200気圧 エネルギーを大量に使う工程 マメ科の根 常温 常圧 根粒菌の酵素が、土の中で このしくみは、まだ解明されていません
同じことを、工場は高温高圧で、根粒は常温常圧で行っています。

実際、専門家の予測でも最初に本格応用するのは化学メーカーとされ、最初の用途は触媒の探索——化学反応を助ける物質を探すこと——だろうと見られています。化学メーカーはすでに分子の計算にスーパーコンピュータを使っているので、その補助として入れやすいからです。

ただし、ここでも正直に。2023年に『Nature Communications』に載った論文の結論は、「指数的な量子の優位があるという証拠は、まだ見つかっていない」でした。著者にはGoogleの研究者も含まれます。しかもこの論文が調べたのは、2017年の論文と同じ酵素です。同じ題材で、6年後に慎重な結論が出た。本命と目されている分野でも、まだその段階です。

分野ごとに、どこまで来ているか

今回調べた範囲で、分野ごとに整理するとこうなります。

分野いまの状況
分子・材料のシミュレーション
（触媒、電池、薬）		本命とされる。専門家も最初の本格応用は化学メーカーと予測。ただし「指数的な優位の証拠はまだない」とする2023年の論文もある
暗号の解読理論上は効くことがはっきりしている。ただし実機で分解できたのは35以下のごく小さな数
組合せ最適化
（配送、工程）		期待されているが、交通流の実験では普通のコンピュータ用の市販ソフトのほうが良い答えを出した
金融のリスク計算期待されているが、速くなる度合いが小さく割に合わない可能性が指摘されている
AI・機械学習12種類を160のデータで比べた研究では、既存の普通のAIのほうが軒並み成績が良かった
日常の事務作業
（見積、集計、文書）		効きません。隠れた繰り返しがなく、分子でもないため

私たちの業界は、どうか

砕石場と土木の現場のイメージ図。段状に削られた岩肌と粒度ごとに積まれた骨材の山があり、その上空を小型のドローンが飛んでいる
いま現場で効いているのは、量子ではなくドローンによる測量や3次元の設計データです。イメージ図（生成AIで作成）

建設や土木、砕石の分野はどうなのか。気になるところですので、調べました。

今回調べた範囲では、見つかりませんでした。

セメントやコンクリートの材料研究で量子コンピュータを使った例も、確認できていません。建設分野でブロックチェーンや量子技術が日常的に使われている例も見つかりませんでした。

理屈のうえでは、セメントの水和反応も、骨材と結合材の界面も、突き詰めれば分子の話です。将来つながる可能性はあります。ですがいまは、そういう研究を確認できていない。それが正直なところです。

私たちの現場でいま効いているのは、量子ではなくAIとデジタル技術のほうです。ドローンによる測量、3次元の設計データ、遠隔での立会い。そちらは、もう動いています。

「万能の速いコンピュータ」ではありません

表を見ていただくとわかるとおり、効く分野ははっきり限られています。ここははっきり申し上げます。

見積書も、日報も、経理の集計も、量子コンピュータでは速くなりません。表計算、文書作成、動画、ウェブ閲覧。日常の仕事のほとんどは、関係がありません。

量子コンピュータは、いまのコンピュータの上位互換ではありません。特定の形をした計算にだけ効く、専用の装置です。普通のコンピュータの隣に置いて、向いた仕事だけを任せる。そういう位置づけになります。

置き換えではなく、持ち場が違う。そう考えるのが、いちばん近いと思います。

表に入れた慎重な報告のうち、二つだけ補足します。どちらも「推す側」が自分で出した結果なので、重みが違います。

量子コンピュータの用途、まとめ（第5回）

最終回は、私たちの暮らしにいちばん近い話——暗号と2035年をご紹介します。

本稿は執筆時点（2026年9月）の情報です。この分野は動きが速く、内容は変わっていきます。下記の出典元で最新の情報をご確認ください。

参考・出典

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