6. 実用化の現状と残された課題

この章では、連続量・測定誘起型の光量子コンピュータが今どこまで来ていて、実用的な計算に向けて何が残っているのかを、2026年10月時点の情報で説明する。大規模なクラスター状態を使って計算する装置が稼働を始め、次は、計算の途中で加わる誤りを直しながら計算を続けられるようにすることが目標になっている。その鍵になるのが GKP 符号である。

6-1. 現在の到達点

東京大学の古澤研究室を中心とするグループは、光源から連続して出る光を時間で区切って別々のモードとして扱い、遅延線で前後のモードをつなぐ方法（時間領域多重）で、クラスター状態の規模を広げてきた。クラスター状態は多数の光のモードがもつれでつながった状態で、これを順に測ることで計算が進む。2016年には、モードが鎖のようにつながった1次元のクラスター状態で、100万を超えるモードをもつれさせた（Yoshikawa et al., 2016）。1次元のクラスター状態で扱える入力は1つである。2019年には、複数の入力にまたがる演算に使える2次元のクラスター状態を作り、5つの入力に対して約5,000ステップの演算に使える規模を確かめた（Asavanant et al., 2019）。2021年には、1次元のクラスター状態を、測る成分を切り替えながら測ることで、1つの入力に100段の演算を、1段あたり40ナノ秒（クロック周波数 25 MHz）で続けて施した（Asavanant et al., 2021）。

2025年には、理化学研究所・東京大学・OptQC などのチームが、約100の入力を持ち、クロック周波数 100 MHz で動く計算機を、光源と測定、制御からソフトウェアまで一つにまとめたと報告した（Yokoyama et al., 2025）。この計算機は、クラウドを通して遠隔から Python で計算を組み、実行できるように作られている。この計算機は、光学素子の組み合わせで施せるガウス演算に特化している。2026年7月には、古澤研究室の研究を起点に立ち上がった OptQC によってこの方式で開発された計算機の1号機「MoQuren」が、産業技術総合研究所に設置され、稼働を始めた。

誤り耐性に向けた要素技術も、一つずつ実証されている。2023年には、測定の結果を非線形な関数で処理して次の操作に反映する仕組み（非線形フィードフォワード）が実現された（Sakaguchi et al., 2023）。2024年には、誤り訂正の符号の一つである GKP 符号の状態を、通信波長帯の伝わっていく光の上に作り、損失の補正をせずにホモダイン検出（光の振幅の一つの成分を測る方法）で確かめた（Konno et al., 2024）。次の段階は、光学素子の組み合わせだけでは施せない非ガウス演算と、誤り訂正を計算機に組み込むことである。2025年の計算機を報告したチームは、測定結果を実時間で非線形に反映する仕組みを次の重要な一歩とし、非ガウス演算を含む万能の量子計算を主な目標に掲げている。

6-2. 誤りに耐えて計算する仕組み：GKP 符号

誤り訂正は、情報を送ったり計算したりする途中で誤りが起きても、それを見つけて元に戻せるようにしておく仕組みである。量子の情報では、これが難しい。量子の状態は複製できず、測ると変わってしまうので、検査のために情報そのものを読むことができない。光の連続量には、さらに別の難しさがある。x の値そのものに情報を載せると、どんな小さなずれも情報の変化になり、ずれた値と、もとからその値だった場合とを区別できない。実際、ガウス演算だけでは、ガウス型の雑音を直せないことが示されている（Niset et al., 2009）。

そこで、デジタル信号と同じ発想をとる。デジタル信号は、電圧の高低のように明確に区別できる状態だけを使うので、多少の雑音を受けても元の値を読み取れる。GKP 符号（Gottesman et al., 2001）は、光の状態にこれと同じ目盛りを作り込む。光の状態は、x を測ったときにどの値がどれくらいの確率で出るかという分布で表される。GKP 状態は、この分布を、等間隔の目盛りの上に鋭い山が並んだ櫛の形にした状態で、測ると山の位置の値しか出ない。目盛りを一つおきに 0 と 1 に割り当て、偶数番目の目盛りにだけ山が並んだ状態を 0、奇数番目の目盛りにだけ山が並んだ状態を 1 とすると、一つの光のモードに量子ビットを1個書き込める。


図1: GKP状態の櫛 0と1
図1: GKP状態の櫛 0と1

雑音で x の値がずれると、櫛全体が目盛りからずれる。このずれを調べるには、補助の GKP 状態を使って、x を目盛りの間隔で割った余りだけを測る。0 の山も 1 の山も、すべて目盛りの上にあるので、余りは 0 でも 1 でも同じになる。そのため、量子ビットの情報には触れずに、ずれの大きさだけが分かる。0 か 1 かが分かるように測ってしまうと、0 と 1 の重ね合わせが壊れ、計算に使っていた量子の情報が失われる。ずれが目盛りの間隔の半分より小さければ、最も近い目盛りへ戻せる。p の向きにも同じように目盛りがあり、p のずれも直せる。光の損失も小さなずれとして扱えるので、同じように直せる。実際に作る GKP 状態の山は、スクイーズド光の揺らぎほどの幅を持つ。理想の GKP 状態は無限のエネルギーを要するからで、この幅はずれが最初から加わっているのと同じように働く。幅が狭いほど、誤りは少ない。


図2: GKP状態のずれと余り
図2: GKP状態のずれと余り


図3: GKP状態の山の幅
図3: GKP状態の山の幅

誤り耐性のある計算では、計算する情報そのものが、連続量から、GKP 状態に載った量子ビットに変わる。光の側は連続量のままで、施す操作も、変位や位相の回転、ビームスプリッタといったガウス演算でよい。櫛の形の状態にこれらを施すと、櫛は櫛のまま動き、量子ビットの演算として働く。たとえば x を目盛り一つ分だけずらせば、0 と 1 が入れ替わる。測定誘起型では、GKP 状態をクラスター状態に組み込み、測定とフィードフォワードの中でずれを目盛りに戻しながら計算を進める。測定を1段進めるたびに、有限のスクイーズ（光の振幅の揺らぎを一方向だけ小さくすること）と損失による雑音が加わるが、1段ごとのずれが一定の水準を下回っていれば、計算をいくらでも続けられる（誤り耐性）ことが示されている（Menicucci, 2014）。連続量の光は、量子ビットを確実にもつれさせ、大規模に並べて動かす土台として働く。

6-3. 誤り耐性までの課題

誤り耐性の条件は、1段ごとに加わるずれが GKP 符号で直せる大きさを下回ることなので、課題は、ずれを減らすことと、直す仕組みを作ることに分かれる。演算のたびに加わる雑音の大きさはスクイーズの強さで決まるので、ずれを減らすにはスクイーズド光を強くする必要がある。時間領域多重では短いパルスを次々に使うので、スクイーズド光には広い帯域も要る。共振器を使う光源では帯域が最大 2.5 GHz 程度に限られるため、共振器を使わない導波路の光源が開発され、2.5 THz の帯域が得られている（Kashiwazaki et al., 2020）。

光が失われると、失われた割合の分だけ、揺らぎが真空の揺らぎの大きさに置き換わり、スクイーズが薄まる。たとえば揺らぎの2乗を真空の10分の1（−10 dB）まで縮めたスクイーズド光でも、30% が失われると −4.3 dB になる。光は光源、導波路、遅延線、検出器のどこでも失われ、光方式の主な誤りの原因は損失である。部品を一つのチップにまとめれば、光路が短くなり、損失を減らせる。広い帯域のスクイーズド光ではパルスを短くできるので、100モードのクラスター状態に要る遅延線は光路長 3 cm で済み、石英の光チップに収められる（Kashiwazaki et al., 2020）。

直す仕組みの側では、まず GKP 状態を、誤り訂正に使える品質で、計算に間に合う頻度で作ることが要る。2024年の実験では、光子の検出を合図に確率的に作った2つの非ガウス状態（キャット状態）を干渉させ、一方をホモダイン検出で測ることで GKP 状態を作った。成功の頻度は毎秒10回ほどだった（Konno et al., 2024）。品質を主に制約しているのは光の損失で、損失は山の幅を広げ、山どうしを重ならせる。より大きなキャット状態を使って生成の段数を増やせば品質を、光子数識別検出器と広帯域の光源を使えば頻度を上げられる。

もう一つは、測定の結果を、次の光が来るまでに処理して操作に反映することである。ずれを直す操作や非ガウス演算では、この処理が測定値の非線形な関数になる。非線形フィードフォワードは2023年に、あらかじめ計算した関数をデジタルメモリに記録しておき、光の状態と同期できる速さで処理する方法で実証された（Sakaguchi et al., 2023）。2025年に報告された計算機ではフィードフォワードを測定データの後処理で行っており（Yokoyama et al., 2025）、実時間の非線形フィードフォワードを組み込むことが次の段階になる。

6-4. 開発の担い手

国内では、東京大学の古澤研究室、古澤研究室の研究を起点に立ち上がった OptQC、理化学研究所の量子コンピュータ研究センターが、連続量・測定誘起型の計算機を開発している。OptQC の1号機は産業技術総合研究所の研究拠点（G-QuAT）に置かれ、産総研が進める、量子コンピュータと古典コンピュータを組み合わせた計算基盤に組み込むことが目指されている。NTT は計算に使う広帯域のスクイーズド光源を東京大学と共同で開発し、2025年11月には OptQC と、光通信技術を光量子コンピュータに応用する連携協定を結んだ。情報通信研究機構（NICT）は、GKP 状態の生成実験にも使われた超伝導単一光子検出器を開発している。

海外でも、連続量の方式の研究開発が進んでいる。カナダの Xanadu は、GKP 状態を使う設計で、光チップをつないだ計算機の開発を進めている。デンマーク工科大学は、時間領域多重で2次元のクラスター状態を作った（Larsen et al., 2019）。中国の北京大学と山西大学のグループは、連続量のクラスター状態の生成から測定までを1枚の光チップに集積した（Jia et al., 2026）。米国のカリフォルニア工科大学では、ナノフォトニクスの素子で、スクイーズド光の生成と測定を同じチップの上で行う研究が進められている。

連続量の光を使う方式には、測定誘起型以外の型もある。東京大学の武田研究室は、光のループで同じ光学素子を繰り返し使い、演算を一つずつ順に施す連続量・量子回路型の方式を研究している〔→ 光響「光量子コンピュータ 開発の世界動向」セミナーダイジェスト〕。特定の計算に絞った装置では、中国科学技術大学のグループ（Zhong et al., 2020）と Xanadu（Madsen et al., 2022）が、スクイーズド光を使うガウシアンボソンサンプリングで、古典コンピュータを上回る計算速度を示したと報告している。

光子を一つずつ使う離散量の方式では、米国の PsiQuantum が、光子どうしをまとめて測る操作（フュージョン）で計算を進める方式に向けて、商用の半導体工場で製造できるシリコン光回路の部品を開発している。フランスの Quandela は量子ドットの単一光子源を、オランダとドイツに拠点を置く QuiX Quantum は窒化ケイ素の光チップを使って、それぞれ光量子コンピュータを作っている。大学では、北京大学が大規模な集積光量子回路を、イタリアのローマ・サピエンツァ大学が集積光回路を使う光量子コンピュータを開発している。国内では、京都大学の竹内研究室が、光量子回路による光量子コンピュータの実現を目指して研究している。光量子コンピュータの担い手は、大学の研究室、国の研究機関、スタートアップ、大企業にまたがっている。

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