「まばたきより短い25マイクロ秒」で10の42乗年分の計算:中国Jiuzhang 4.0が示した光量子の桁違いの威力

1. 何があったのか

USTCの研究チームと清華大学、九章量子科技(Jiuzhang Quantum Technology)が共同で、1,024個の高効率スクイーズド光状態を入力とし、8,176モードのプログラマブル光回路で操作する光量子プロセッサJiuzhang 4.0を構築した。1回の試行で最大3,050光子のクリックを検出し、これは前世代のJiuzhang 3.0(2023年、最大255光子)の10倍以上にあたる。論文は2025年8月12日にarXivでプレプリント公開され、2026年5月13日にNature誌に掲載された。

ベンチマーク構成(L1024データセット、6 nJ)において、最先端の古典アルゴリズム(行列積状態法、MPS)を使ってEl Capitan上で同じ結果を再現するには10の42乗年以上かかると見積もられた一方で、Jiuzhang 4.0は25.6マイクロ秒で1サンプルを生成する。古典との速度比は10の54乗倍を超えるとされる。

2. なぜ今までできなかったのか

光量子計算がこれまで本格的な量子優位性を継続的に示せなかった理由は、光子という粒子そのものの扱いの難しさに由来する。

ポイントを整理する。

• 光子は質量がなく光速で動き続けるため、超伝導や中性原子のように同じ場所に留めておくことができない。

• 光は光学素子(レンズ、ビームスプリッタなど)を通すたびに損失が起きる。ガラスの中を通すだけで一定割合が失われる。

• スクイーズド光(量子的に圧縮された光)を高効率で生成すること自体が難しく、初期の効率は数十パーセント台が限界だった。

• 多数の光子を同時に検出する高効率の単一光子検出器が必要だが、室温では難しく、超伝導ナノワイヤ検出器(SNSPD)など極低温デバイスが必要。

• 検出した光子数が増えるほど、古典アルゴリズム(特に光子損失を逆利用するMPS法)で再現される脅威にさらされてきた。

例えるなら、池に小石を投げて広がる波紋の交差パターンを、波紋が消える前に詳しく観察しようとするようなもの。光は止められないので、極めて短時間に高精度で全体を捉える設計が要求される。

加えて、2022年にBristol大学とImperial College Londonの研究者が、過去のガウシアンボソンサンプリング実験の古典シミュレーション時間を9桁短縮するアルゴリズムをScience Advancesに発表。光量子優位性は古典アルゴリズムの進化によって追い上げられ続けるという構造的な課題があった。

3. 既存技術との比較

4. どうやって実現したのか

最初に用語を整理する。

ガウシアンボソンサンプリング(GBS)は、ガウシアン状態(スクイーズド光など)を光回路に通したときに、出力ポートで光子が同時に検出される確率分布をサンプリングする問題。古典コンピュータでは行列の積和(行列のpermanentやhafnian)の計算に帰着し、光子数が増えると指数関数的に計算量が増える。光量子計算機にとっては自然に解ける問題で、量子優位性のベンチマークとして使われる。

スクイーズド光は、量子的な揺らぎを片方の物理量で押し込め(squeeze)、もう片方を広げた特殊な光の状態。GBSの入力として使われる。

光子損失は光学素子を通る際に光子が失われる現象で、ガラスの吸収・散乱、検出器の感度限界などが原因になる。これがGBSの古典シミュレーション可能性を高める原因の1つになっていた。

MPS法(行列積状態法)は、光子損失を逆利用してGBSを近似的に古典シミュレートする手法で、2024年前後に提案された。光量子優位性に対する最も強力な脅威の1つだった。

Jiuzhang 4.0の仕組みはこうなる。

Verdi励起のMira 900 Ti:サファイアレーザーを13の等強度経路に分割し、25個のPPKTP結晶に照射して25個の2モードスクイーズド状態を生成。ハイブリッド符号化により実効的に50個の単一モードスクイーズド状態に相当する入力を作る。これを空間-時間ハイブリッド符号化で1,024状態に拡張し、8,176モードのプログラマブル光回路に通す。

光回路はビームスプリッタと位相シフタのネットワークで構成され、入力光が干渉しながら出力ポートに分配される。出力ポートでは効率93%の超伝導ナノワイヤ単一光子検出器(SNSPD)が光子クリックを検出する。

性能を底上げした要因は3つに整理できる。1つめはスクイーズド光生成の高効率化(ソース効率92%)。2つめは光学系全体の損失低減(システム全体効率51%)。3つめは光子検出器の高効率化(93%)。これらの数値はいずれも従来比で大幅改善で、光子損失を逆利用するMPS法を実用的に追い越せる水準に達した。

USTCチームは論文で、MPS法を含む論文で検討した全ての古典シミュレーション手法に対してサンプル出力を検証し、現実的な古典計算資源ではMPSアルゴリズムが実験の精度に近づくことすらできないと結論づけている。

5. 何ができたのか(成果)

技術的意義は3点に整理できる。

1つめは、光子損失を逆利用するMPS法という古典側の脅威に対し、実験的に決定的な距離を確保した点。これまでの光量子優位性は古典アルゴリズムの進歩で追い上げられ続ける構図だったが、今回はその追い上げを実験規模の拡大で振り切ったかたちになる。

2つめは、3,050光子という規模そのもの。GBSの古典シミュレーション難易度は光子数に対して指数関数的に増えるため、255から3,050への約12倍の拡大は、計算複雑性の観点で天文学的な差を生む。

3つめは、室温動作。Jiuzhang 4.0は光回路本体が室温で動作し、極低温は光子検出器(SNSPD)のみに必要となる。超伝導方式(数十mK)や中性原子方式(超高真空+極低温周辺装置)と比較して、装置の単純化とコスト面で潜在的な優位性を持つ可能性がある。

6. この技術が広がると何が起きるか

応用分野とインパクトを整理する。

社会的意義として最も重要なのは2点ある。

第1に、量子優位性が特定のベンチマーク問題でしか成立しないという批判に対し、規模拡大で実用に近づく可能性を示した点。GBSは現時点では理論ベンチマークだが、量子化学計算、分子振動スペクトル予測、グラフ理論問題、量子機械学習などへの応用が検討されており、Jiuzhang 4.0の規模はこうした応用の現実性を一段押し上げる材料になる可能性がある。

第2に、光量子計算が室温で動作する点は長期スケーリングで決定的な利点になる可能性がある。希釈冷凍機が不要というのは、装置コスト・運用コスト・物理設置面積の全てで大きな差を生む。Lu教授は兆量子ビット モードの3次元クラスター状態と誤り耐性光量子計算ハードウェアへの展望を語ったと伝えられている。

7. 関連企業・市場動向

投資視点で整理すると、光量子計算は超伝導や中性原子と比べて上場プレイヤーが少なく、ピュアプレイで投資するのが難しい分野になっている。米国のPsiQuantumは未上場ながらSoftBankなどから巨額の資金調達を行っており、IPOがあれば光量子分野の代表銘柄になる可能性がある。

間接的に恩恵を受けるのは、光学部品・光検出器メーカー、電気光学材料(LWLG)、光電子集積(POET)などのフォトニクス関連銘柄。市場全体で言えば、Quantum Computing(QUBT)のような小型ピュアプレイは光量子方式の進展ニュースに対して株価反応が大きい傾向があるが、ボラティリティの高さに注意したい。

中国側のプレイヤーは現時点でA株市場や香港市場で量子計算のピュアプレイは限定的で、九章量子科技は非上場。中国国家戦略の支援を受けているため、A株関連銘柄(光通信、半導体国産化)への波及が見込まれる可能性はある。

なお投資判断は読者各自の責任で行うべきであり、本記事は技術解説を目的としている。量子優位性のニュースは短期的な株価変動を生みやすいが、応用が見えてくるまでには時間がかかるとみられる。

まばたきより短い25マイクロ秒で10の42乗年分の計算:中国Jiuzhang 4.0が示した光量子の桁違いの威力

2026年5月13日、中国科学技術大学(USTC)の潘建偉氏と陸朝陽氏らの研究チームが、プログラマブル光量子計算機Jiuzhang 4.0をNature誌に発表した。最大3,050光子を同時に制御・検出し、ガウシアンボソンサンプリング問題を約25マイクロ秒で完了。米国の世界最速スーパーコンピュータEl Capitanで同じ計算をすると10の42乗年(tredecillion年)以上かかると見積もられ、量子優位性の比は10の54乗倍に達するとされる。極低温装置なしの室温動作で、超伝導方式とまったく異なる経路から量子優位性を実証した点が要諦になる。

1. 何があったのか

USTCの研究チームと清華大学、九章量子科技(Jiuzhang Quantum Technology)が共同で、1,024個の高効率スクイーズド光状態を入力とし、8,176モードのプログラマブル光回路で操作する光量子プロセッサJiuzhang 4.0を構築した。1回の試行で最大3,050光子のクリックを検出し、これは前世代のJiuzhang 3.0(2023年、最大255光子)の10倍以上にあたる。論文は2025年8月12日にarXivでプレプリント公開され、2026年5月13日にNature誌に掲載された。

ベンチマーク構成(L1024データセット、6 nJ)において、最先端の古典アルゴリズム(行列積状態法、MPS)を使ってEl Capitan上で同じ結果を再現するには10の42乗年以上かかると見積もられた一方で、Jiuzhang 4.0は25.6マイクロ秒で1サンプルを生成する。古典との速度比は10の54乗倍を超えるとされる。

2. なぜ今までできなかったのか

光量子計算がこれまで本格的な量子優位性を継続的に示せなかった理由は、光子という粒子そのものの扱いの難しさに由来する。

ポイントを整理する。

• 光子は質量がなく光速で動き続けるため、超伝導や中性原子のように同じ場所に留めておくことができない。

• 光は光学素子(レンズ、ビームスプリッタなど)を通すたびに損失が起きる。ガラスの中を通すだけで一定割合が失われる。

• スクイーズド光(量子的に圧縮された光)を高効率で生成すること自体が難しく、初期の効率は数十パーセント台が限界だった。

• 多数の光子を同時に検出する高効率の単一光子検出器が必要だが、室温では難しく、超伝導ナノワイヤ検出器(SNSPD)など極低温デバイスが必要。

• 検出した光子数が増えるほど、古典アルゴリズム(特に光子損失を逆利用するMPS法)で再現される脅威にさらされてきた。

例えるなら、池に小石を投げて広がる波紋の交差パターンを、波紋が消える前に詳しく観察しようとするようなもの。光は止められないので、極めて短時間に高精度で全体を捉える設計が要求される。

加えて、2022年にBristol大学とImperial College Londonの研究者が、過去のガウシアンボソンサンプリング実験の古典シミュレーション時間を9桁短縮するアルゴリズムをScience Advancesに発表。光量子優位性は古典アルゴリズムの進化によって追い上げられ続けるという構造的な課題があった。

3. 既存技術との比較

4. どうやって実現したのか

最初に用語を整理する。

ガウシアンボソンサンプリング(GBS)は、ガウシアン状態(スクイーズド光など)を光回路に通したときに、出力ポートで光子が同時に検出される確率分布をサンプリングする問題。古典コンピュータでは行列の積和(行列のpermanentやhafnian)の計算に帰着し、光子数が増えると指数関数的に計算量が増える。光量子計算機にとっては自然に解ける問題で、量子優位性のベンチマークとして使われる。

スクイーズド光は、量子的な揺らぎを片方の物理量で押し込め(squeeze)、もう片方を広げた特殊な光の状態。GBSの入力として使われる。

光子損失は光学素子を通る際に光子が失われる現象で、ガラスの吸収・散乱、検出器の感度限界などが原因になる。これがGBSの古典シミュレーション可能性を高める原因の1つになっていた。

MPS法(行列積状態法)は、光子損失を逆利用してGBSを近似的に古典シミュレートする手法で、2024年前後に提案された。光量子優位性に対する最も強力な脅威の1つだった。

Jiuzhang 4.0の仕組みはこうなる。

Verdi励起のMira 900 Ti:サファイアレーザーを13の等強度経路に分割し、25個のPPKTP結晶に照射して25個の2モードスクイーズド状態を生成。ハイブリッド符号化により実効的に50個の単一モードスクイーズド状態に相当する入力を作る。これを空間-時間ハイブリッド符号化で1,024状態に拡張し、8,176モードのプログラマブル光回路に通す。

光回路はビームスプリッタと位相シフタのネットワークで構成され、入力光が干渉しながら出力ポートに分配される。出力ポートでは効率93%の超伝導ナノワイヤ単一光子検出器(SNSPD)が光子クリックを検出する。

性能を底上げした要因は3つに整理できる。1つめはスクイーズド光生成の高効率化(ソース効率92%)。2つめは光学系全体の損失低減(システム全体効率51%)。3つめは光子検出器の高効率化(93%)。これらの数値はいずれも従来比で大幅改善で、光子損失を逆利用するMPS法を実用的に追い越せる水準に達した。

USTCチームは論文で、MPS法を含む論文で検討した全ての古典シミュレーション手法に対してサンプル出力を検証し、現実的な古典計算資源ではMPSアルゴリズムが実験の精度に近づくことすらできないと結論づけている。

5. 何ができたのか(成果)

技術的意義は3点に整理できる。

1つめは、光子損失を逆利用するMPS法という古典側の脅威に対し、実験的に決定的な距離を確保した点。これまでの光量子優位性は古典アルゴリズムの進歩で追い上げられ続ける構図だったが、今回はその追い上げを実験規模の拡大で振り切ったかたちになる。

2つめは、3,050光子という規模そのもの。GBSの古典シミュレーション難易度は光子数に対して指数関数的に増えるため、255から3,050への約12倍の拡大は、計算複雑性の観点で天文学的な差を生む。

3つめは、室温動作。Jiuzhang 4.0は光回路本体が室温で動作し、極低温は光子検出器(SNSPD)のみに必要となる。超伝導方式(数十mK)や中性原子方式(超高真空+極低温周辺装置)と比較して、装置の単純化とコスト面で潜在的な優位性を持つ可能性がある。

6. この技術が広がると何が起きるか

応用分野とインパクトを整理する。

社会的意義として最も重要なのは2点ある。

第1に、量子優位性が特定のベンチマーク問題でしか成立しないという批判に対し、規模拡大で実用に近づく可能性を示した点。GBSは現時点では理論ベンチマークだが、量子化学計算、分子振動スペクトル予測、グラフ理論問題、量子機械学習などへの応用が検討されており、Jiuzhang 4.0の規模はこうした応用の現実性を一段押し上げる材料になる可能性がある。

第2に、光量子計算が室温で動作する点は長期スケーリングで決定的な利点になる可能性がある。希釈冷凍機が不要というのは、装置コスト・運用コスト・物理設置面積の全てで大きな差を生む。Lu教授は兆量子ビット モードの3次元クラスター状態と誤り耐性光量子計算ハードウェアへの展望を語ったと伝えられている。

7. 関連企業・市場動向

投資視点で整理すると、光量子計算は超伝導や中性原子と比べて上場プレイヤーが少なく、ピュアプレイで投資するのが難しい分野になっている。米国のPsiQuantumは未上場ながらSoftBankなどから巨額の資金調達を行っており、IPOがあれば光量子分野の代表銘柄になる可能性がある。

間接的に恩恵を受けるのは、光学部品・光検出器メーカー、電気光学材料(LWLG)、光電子集積(POET)などのフォトニクス関連銘柄。市場全体で言えば、Quantum Computing(QUBT)のような小型ピュアプレイは光量子方式の進展ニュースに対して株価反応が大きい傾向があるが、ボラティリティの高さに注意したい。

中国側のプレイヤーは現時点でA株市場や香港市場で量子計算のピュアプレイは限定的で、九章量子科技は非上場。中国国家戦略の支援を受けているため、A株関連銘柄(光通信、半導体国産化)への波及が見込まれる可能性はある。

なお投資判断は読者各自の責任で行うべきであり、本記事は技術解説を目的としている。量子優位性のニュースは短期的な株価変動を生みやすいが、応用が見えてくるまでには時間がかかるとみられる。

8. 課題と今後の展望

冷静に見るべき残課題は多い。

第1に、ガウシアンボソンサンプリング自体は特定のベンチマーク問題で量子が古典より圧倒的に速いことを示すものであって、有用な計算ではない点。中国国営メディア(新華社、SCMPなど)は量子覇権時代の到来と報じる傾向があるが、これと実用的な量子計算は別の話になる。米中経済安全保障審査委員会(USCC)は2025年11月の報告書で、中国の量子ブレークスルーは独立検証に欠ける場合が多いと指摘し、戦略国際問題研究所(CSIS)の2026年1月の分析も同様の懸念を示したと伝えられている。

第2に、古典アルゴリズムの追い上げは続く可能性がある。今回はMPS法を含む既知の全ての古典手法に対して優位性を示したが、新しいアルゴリズムが出てくる可能性は否定できない。Bristol大学やImperial Collegeなどの研究グループが、これまで光量子優位性の主張を縮小させてきた経緯がある。

第3に、Jiuzhang 4.0はプログラマブルではあるが、ゲート型量子計算機ではなく、汎用的な量子アルゴリズム(Shor、Groverなど)を実行できる装置ではない。誤り耐性光量子計算への道筋として位置づけられているものの、超伝導方式(Google Willow、Zuchongzhi 3.2)が示した表面符号閾値以下動作のような誤り訂正の実証はまだ。

第4に、商用化までの距離。光量子方式は室温動作という利点はあるものの、ゲート型量子計算機としての成熟度は超伝導や中性原子に遅れているとされる。応用が現実的に見えてくるのは2030年前後以降の可能性が高い。

業界全体の文脈で言えば、USTCチームはこの1年でZuchongzhi 3.0(超伝導、量子優位性)Zuchongzhi 3.2(超伝導、誤り訂正閾値以下)Jiuzhang 4.0(光量子、量子優位性)の3つを発表しており、超伝導と光量子という根本的に異なる2つのハードウェアで同時に世界水準の成果を示した。米国はGoogle Willow(超伝導誤り訂正)とXanadu/PsiQuantum(光量子)を別組織で進めているのに対し、中国は同一の国家プログラムで二刀流を実現しており、研究体制の集中度という観点で注目される可能性がある。