── 量子アニーリング問題ではなく、超並列型を手段とする量子コンピュータとの違いは何ですか。

超並列を使うことを前提とした問題を解く量子コンピュータはゲート型と呼ばれていますが、これも重要な技術だと思います。ゲート型の量子コンピュータは最適化問題に特化しているわけではないので、既存のCPUと置き換えるなど、汎用的なコンピュータを目指しています。弊社内でも、イギリスに設置した日立ケンブリッジ研究所でゲート型の量子コンピュータに取り組んでいるところです。これも重要なアプローチでして、将来的には実現することを期待しています

ゲート型の量子コンピュータにも、問題はやはり二つあります。一つは、性能を上げるには大規模化することが重要ですが、現在はようやくGoogle社が72量子ビットまで到達した段階です。規模をもっと上げる必要があるので、実用化にはもう少し時間がかかると思います。もう一つは、これに乗せるアルゴリズムの問題です。ピーター・ショアのアルゴリズム（素因数分解を解くためのアルゴリズム）や検索のアルゴリズムも出てきていますが、汎用化するためにはもっとたくさんのアルゴリズムを開発する必要があります。これは、4〜5年程度の短いスパンで実現できる技術ではないでしょう。

── これに対して、CMOS技術にはムーアの法則の限界が迫っていますが、どのように対処していくのでしょうか。

私たちのCMOS技術は、デジタルを基本として拡張性を含めているので、大規模化に対しては、チップを多数つなぐことができるというメリットがあります。今後もまだまだ規模を大きくできると思いますよ。

また、3次元化するという手もあります。半導体技術にはたくさんの人がかかわっているので、限界が来ていきなり終わりになることはないと思います。

── CMOSアニーリングはほかにどの様に応用できるのでしょう？

応用はいろいろあります。無線基地局の周波数割り当てやドローンの通信順序の最適化、通信網の堅牢性確保、画像修復、爆発物探知の高速化などに加えて、スケジューリングの問題も解くことができます。例えば、高校野球のようにたくさんのチームの対戦をどのように構成していくか、工場のシフトをどう組むか、あるいは飲食店の人員をどう配置するかといったことにも使えます。

AIでも最適化処理が使われています。また、AIで最適化しようとする場合は、過去からのデータが蓄積されないと解くことはできませんが、今ある状態の最適化問題をリアルタイムで解くというのは、量子アニーリングの手法が得意とするところです。

── 今後の取り組みを教えてください。

いろいろな所に使ってもらうことに主眼を置いて開発を進めているので、実際に使ってもらうにはどうすべきかを考えています。そこで、使ってくれそうなユーザーを探して、共同で実証実験を行っていきたいと思います。

また、ユーザーのすそ野を広げたいので、ソフトウエアを開発するためのツールSDK（ソフトウエア開発キット）も作っていき、CMOS回路やFPGAボードと一緒にリリースすることも考えています。最初のSDKは弊社で開発し、それをユーザーに使ってもらい、そのフィードバックをもらって改良していくつもりです。

さらに、一般の方に組合せ最適化問題の応用を考えてもらうための仕掛けとして、今、北海道大学の電子科学研究所と共同研究を行っています。このマシンで使えるプログラムのコンテストを昨年2回行いました。すでに1000名くらいの方が、プログラムコンテストに登録しています。プログラムはアプリケーションではなく、アプリケーションの問題をこのマシンに使うための変換プログラムです。コンテストの応募者はすごい能力のある方ばかりなので、彼らの力を借りることが重要だと思います。

また、この技術を弊社が力を入れている、デジタルトランスフォーメーションのツールであるLumada（ルマーダ）^*9の中に入れることが理想的だと思います。Lumadaは特にOT（現場）とITの融合を謳っていますが、工場や現場では最適化問題が多いのでLumadaに組み込むことを期待しています。