藤井啓祐のレビュー一覧

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

Web+DBなＳＥとしては実業務で関わることはまずないだろうけど、ＳＦファンかつガンダム００ファンとしてはとても気になる量子コンピュータ。
現時点では「願望の万能機」の域を出ていないようで、ＡＩ＋量子＝鉄腕アトムとはいかないようですな。
まぁ、量子コンピュータが実用に耐えるようになったとしても、インタフェース部分は従来型情報デバイスが担うはずだとは思うけど。

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

量子コンピュータとは何か、を具体的に説明。①計算結果が出たのちに、可逆計算により初期状態に戻すことで、発熱を防ぐや②量子もつれによる、遠隔通信③0,1のシグナルではなく、様々な値(確率振れ幅)を利用することでの膨大な計算。他にもまだまだあるし、挙げたものだけでも完全に理解できていないが、難しい内容をギリギリまで噛み砕いて説明している。本書は量子コンピューターの歴史も説明しており、どのようなブレークスルーが今日のブームを起こしているか、よくわかる。

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

‪古典コンピュータの基本原理から量子コンピュータの仕組み、量子コンピュータの実現性とその先までがコンパクトにまとまっている‬
‪門外漢の自分は、この一冊で量子コンピュータの演算の仕組みが腑に落ちるところまでいくかというと難しかったが、量子コンピュータの何が凄くて何が課題になっていて、どんな可能性があるのか、は概観できる。

アナログな動物の知能とデジタルコンピュータによるAI、デジタルコンピュータによる計算力とアナログ要素のある量子コンピュータ、どのように領域が融けていくのか興味深い

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

量子力学、コンピュータの歴史から量子コンピュータへの布石を打ち、その仕組みをとてもわかりやすく解説し、未来を展望します。わかり易い量子力学からの導入が量子コンピュータの特徴である重ね合わせによる並列性と干渉による確率の増幅の理解を助ける良書でした。まぁ、それでも難しくて流したところもありますが^^;

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

量子コンピュータの一般向け入門書としては、これ以上は望みようがない名著。おそらく竹内繁樹のブルーバックス同様、長く読み続けられる一冊になることだろう。個人的には ほとんど最新の情報とも言える 2019年10月 Google の量子超越性に関する発表に関しても触れられていたのが非常に役に立った。というのも、著者がその論文の査読者だというのだから、なにおか言わんや。

教養としての量子コンピュータ

平易な言葉で書いているが自分には難しかった…。いかに自分が直感的以外の理解力がないか知らしめられた…。ただ、なんとなく雰囲気はわかったのでそれだけでも価値のある一冊。

教養としての量子コンピュータ

・出力を正しく評価するためにも人間が知識を付ける必要があることを考えると、生成AIは自分のコピーなのだと思う
・量子力学の話はもっと図解でわかりやすくしてほしいと思った
・もっと量子力学で実現できそうな技術を紹介してくれたほうが教養として良いのではないかと思った

教養としての量子コンピュータ

知的好奇心を満たしてくれる、と勢い込んで読み始めたが想定以上に難しかった。0と1が重なりあっていて測定するまでどっちかわからない？何のことだ？
ただ入口には立てたかな？　数式を使わないからイメージわかないのか？次は数式使った解説書に挑戦してみようかな。

教養としての量子コンピュータ

量子コンピュータを「仕組み」だけでなく「何に使えるのか」までイメージできる一冊。特にアンモニア生成の話は、エネルギーや農業への影響まで考えさせられて面白い。一方で量子力学パートはやや難しく、章ごとのつながりが少し見えにくい点は惜しい。入門としては十分に価値あり。

教養としての量子コンピュータ

何冊読んでも量子コンピュータは難しい。でも、そんな私でも分かるようにかみ砕いて説明してくれるので、少しだけ理解が進んだ気がする。

教養としての量子コンピュータ

量子コンピュータという言葉は聞いたことがあったのですが、今までのコンピュータとの違いがわからない私はずっと興味の対象でした。この数年で、私が昨年(2025)後半から使い始めた生成AI(ChatGPT)の凄さに感心しています、量子コンピュータが実用化されたら、もっと凄いことになると予想しています。

そう思っていてこの本の帯を見てみると「AIを超える衝撃がやってくる」と書いてあるではありませんか。この本を皮切りにして、今後も「量子コンピュータ」に興味を持ち続けていですね。

以下は気になったポイントです。

・ハイゼンベルクは、プランクやボーアによって提唱された量子化という条件をより基本的な方程式から説明しようとした、 そのために それまでは 位置や速度といった 連続的な「値」を取る量として扱われていた物理量を、行列 という 複数の数が集まり 作業する数学的なオブジェクトに置き換えた。 つまりハイゼンベルクは目では 観測できない「 電子の位置や動き」を関係だけはわかる「情報の表＝行列」で表現した(p39)

・こうすることで運動を予測するための方程式は、 連続的な値を取る位置や運動量に対する「ニュートン方程式」から、位置や速度を表す行列を用いた「ハイゼンベルク方程式」によって表される、 わかりやすく言うと、 ニュートン方程式では「 今目の前にある りんごが次の瞬間 どこに落ちるか」が分かり、 ハイゼンベルク方程式では「電子の位置や動きの関係性の情報が、 次の瞬間にどのように変化するか」がわかる、ニュートン方程式では直接目で見える世界で使われ、ハイゼンベルク方程式は、ミクロな量子な世界で使われることになる(p40)

・ミクロな世界では 漁師はある座標の1点に存在するのではなく、空間に広がりを持った「 重ね合わせ状態」として存在する。 これを表現するために 量子の広がりの分布を表す 波動関数を用いる、この波のような関数は時間が経つにつれて「 シュレーディンガー方程式」 というルールに従って変化し 量子は波としての性質を持つようになる、 その 粒のような性質と、波のような性質の両方を持った対象をうまく表せるようになった(p41)

・ 物理という日本語は、 幕末から明治にかけて 西欧から入ってきた 言葉の和訳として、 儒教 用語の「物理 ＝万物の理」を用いたことに由来する(p64)

・量子ビットと古典 ビットとの大きな違いは「0と1を同時に表現できる」ことであり 測定するまでは「 0」と「1」の可能性が両方とも残されている。 量子ビットはその可能性がどれくらい大きいか、 もしくは小さいかということを連続的（ アナログ）に表すことができる。 測定した時 この可能性の大きさに従って、 この可能性の大きさに従ってランダムに0 や 1が初めて決まる。0と1を同時に表せて、 それらの可能性を連続的に変化させることができるという特徴が、量子コンピューターの計算速度を 格段に上げている (p91)

・日本は 2023年3月に、 アメリカ・ 中国に続いて 50 量子ビットを超える量子コンピューターを実現した、スーパーコンピューター「フロンティア」が登場するまでは「富嶽」が世界で一番の性能を誇っており 日本は 計算 資源の確保という視点で良いスタートを切っている(p129)

・2018年には国産量子コンピューターの誕生を目標とするプロジェクトが 理化学研究所を中心に立ち上がった、 それから5年経ち 日本は2023年3月に64 料理 シビットの 国産 量子コンピューター初号機「叡」をリリースした、それに続く形で富士通と理研による2号機、 12月には 3号機が大阪大学で 稼働を開始した(p132)

・ゴールドラッシュで一番儲けたのは、 ジーパンや ツルハシを売っていた商人たちであった、 量子コンピューターにおいても 量子コンピューターを作るために必要な部品を供給する会社が最初に産業として立ち上がり 利益を得ると予想される(p142)

・物質を 超伝導状態にするためには 超低温 まで冷やす必要があるが、うまく 材料をデザインすることで高温でも超伝導になる物質を生み出せる。量子コンピューターを使って高温超伝導 を起こす物質の仕組みを シミュレーション し、その仕組みを理解することで 新たな高温超伝導物質を発見することにつながる、 同様に 太陽電池の材料開発にも量子コンピューターの活用が期待されている(p192)

・水素を作るには多くのエネルギーが必要であり、 また水素は非常に軽く 拡散しやすいため 運搬 や貯蔵が難しい、 そこで水素に二酸化炭素を加えて私たちが 普段生活してる環境で扱いやすいメタンに変える「メタネーション」という技術が提案されている、メタンは燃焼時に二酸化炭素を排出するためより完全な 脱炭素化を目指す上では限界がある。 そこで水素と窒素から合成されるアンモニアが新たなエネルギー 媒体として期待されている(p199)

・ 周囲の反応を見ていると AI を使った便利ツールをうまく使いこなせている人とそうでない人がいることがわかってきた、 うまく使える人の特徴は「こういう指示をするとこう返ってくる」という自分の経験に基づいた 上手な指示を出し、 得られた「 それらしい」答えが正しいかどうかは 判断し 適宜修正している(p207)

・膨大な計算 資源を使って学習した大規模 言語モデルは人間なら20年ほどかけて身につけるような知識や表現力を、クラウド上の計算機サーバーに問い合わせるだけで 瞬時に返すことができる。 これまで コンピューターの中心的な役割を担ってきたのは「CPU」 だったが、ディープランニングや生成AIの登場によって、並列処理に強い「 GPU」が急速に 存在感を増している、 さらに 量子コンピューター も有力な選択肢として 浮上してきた(p267)

2026年4月4日読破
2026年4月9日作成

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

ニュースでも時折話題にでる量子コンピューターの現在の状況を数式は使わずに説明している。直近の世界における状況の雰囲気はわかった。

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

最初に読む本として最適。正確さを損なわずわかりやすく、数式は一切なく、読みやすいです。おおまかに時系列に沿って語られていて、リアルタイムのわくわく感もあり。

驚異の量子コンピュータ 宇宙最強マシンへの挑戦

自然界における最も根本的な物理法則である量子力学

量子コンピューターによる量子のシミュレーション

材料や化学の分野に活用

セキュリティ分野
　覗き見ると壊れる性質を利用

量子状態はコピーできない
確率振幅のアナログ性で計算を加速

量子誤り訂正
複数の量子ビットを同じように振る舞うよう構成し
アナログエラーで同じ振る舞いをしなくなったら
元の状態をデジタル的に復元するしきい値定理

「理論家にとっての夢は、実験化にとっての悪夢」
　セルジュ アローシュ　量子力学ノーベル賞受賞者