QunaSys、3億ゲート超の量子化学回路をGPUで検証　FTQC向けソフトウェア開発の現在地

【記事タイトル】 QunaSys、3億ゲート超の量子化学回路をGPUで検証　FTQC向けソフトウェア開発の現在地 【記事本文】 QunaSysは、NVIDIA H100 GPU 1,024基を用い、量子化学向けの量子位相推定（QPE）回路を構築から結果解析まで一貫して古典シミュレーションした。水素4原子モデルでは、28量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。・約3.19億ゲートの回路から約100万回分の測定結果を生成し、化学精度を満たす結果を得た。 ✍️ Quantum Indexの視点 発表内容の背景にある技術・事業上の意味と、数字や見出しだけでは見えにくい評価ポイントを解説します。 独自分析を読む ↓ 発表概要 検証には、QunaSysの量子ソフトウェア開発基盤「QURI SDK Enterprise」とNVIDIA cuQuantum、産業技術総合研究所の量子・古典融合計算基盤「ABCI-Q」を使用した。対象はqubitizationに基づくQPEで、回路構築、コンパイル、GPUによる実行、測定分布の解析までをEnd-to-Endで処理した。 水素4原子モデル（H₄）の回路は、初期構成の99量子ビット・約17.8億ゲートから、28量子ビット・約3.19億ゲートへ最適化された。H100 GPU 1,024基で約100万回分の測定結果を生成するまでに要した時間は約1.5時間で、推定エネルギーと厳密解の差は0.53 mHaだった。これは化学精度の目安である1.6 mHa以内に収まる。 許容誤差を緩めた別の条件では、水素10原子モデル（H₁₀）に対する42量子ビット・約49万ゲートの回路も実行した。また、H₂の32量子ビット回路を使った性能評価では、GPU 1基で約4,155秒だった処理が512基で約24秒となった。一方、512基を超えるとGPU間通信の負荷により高速化は頭打ちとなった。 QunaSysは今回の検証について、2026年時点で同社が確認した公開事例のうち、qubitization型QPEのEnd-to-End古典シミュレーションとして量子ビット数とゲート数の両面で最大規模としている。成果は2026年11月開催の国際会議「SC26」のResearch Posters部門で発表される予定である。 重要ポイント ・H₄向けQPE回路を99量子ビット・約17.8億ゲートの初期構成から、28量子ビット・約3.19億ゲートへ縮小した。 ・H100 GPU 1,024基を使用し、約100万回分の測定結果生成まで約1.5時間で完了した。 ・推定エネルギーと厳密解の差は0.53 mHaで、化学精度の目安である1.6 mHa以内だった。 ・誤差条件を緩めた場合には、H₁₀の42量子ビット・約49万ゲートの回路まで実行した。 ・並列性能は512基を超えるとGPU間通信の負荷により伸びが頭打ちとなり、大規模化に向けた課題も示された。 技術・事業上の意味 技術面では、FTQCFTQCFault-Tolerant Quantum Computing / FTQC量子誤り訂正を用い、物理的なエラーが起きても正しい計算を続けられるようにする、将来の本格的な量子計算の方式。QI補足量子誤り訂正の実証とFTQCの実現は同義ではない。論理エラー率、必要な物理量子ビット数、論理ゲート性能などが重要になる。向け量子化学アルゴリズムを、回路の一部分だけでなく、構築、コンパイル、実行、測定分布の解析まで大規模GPU環境で一貫検証した点に意味がある。将来の量子実機による計算結果と比較するための基準データを、実機の利用に先立って用意できる可能性を示した。一方で、対象は古典シミュレーションであり、FTQC実機上での性能を実証した成果ではない。また、QURI SDK Enterpriseの商用導入計画や、本成果による顧客獲得、売上への影響は公表されていない。 今後の注目点 次の焦点は、化学精度を維持したまま、より大きな分子や量子ビット数へ対象を広げられるかである。大規模化に伴うGPU間通信のボトルネックをどこまで軽減できるかに加え、将来の量子実機で今回の基準データと整合する結果が得られるかも重要となる。事業面では、QURI SDK Enterpriseを使った外部の導入事例や具体的な提供実績が示されるかが判断材料になる。 ✍️ Quantum Indexの視点 今回の成果で評価すべきなのは、3億ゲート超という回路規模そのものよりも、将来の誤り耐性量子コンピューター誤り耐性量子コンピューターFTQC / Fault-Tolerant Quantum Computing / FTQC量子誤り訂正を用い、物理的なエラーが起きても正しい計算を続けられるようにする、将来の本格的な量子計算の方式。QI補足量子誤り訂正の実証とFTQCの実現は同義ではない。論理エラー率、必要な物理量子ビット数、論理ゲート性能などが重要になる。（FTQC）で利用する量子位相推定（QPE）アルゴリズムを、回路構築から測定結果の解析まで一貫して検証した点にある。特に、初期構成から量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。数を99から28へ、ゲート数を約17.8億から約3.19億へ削減したことは、実機で必要となる計算資源の削減にもつながる重要な成果である。 一方、対象となったH₄は古典コンピューターでも容易に厳密計算できる小規模モデルであり、化学精度の達成自体に実用的な意義があるわけではない。今回の検証は、量子アルゴリズムの実装が正しく動作することを確認するものであり、量子計算による高速化や実用的な量子化学計算量子化学計算Quantum Chemistry Calculation / Quantum Chemistry Simulation分子や材料中の電子の状態を量子力学に基づいて計算し、エネルギーや反応性、物性などを予測する手法。QI補足量子コンピュータの有望な用途として語られるが、対象分子の規模や求める精度で必要な計算資源は大きく変わる。実証では古典計算との比較条件にも注意したい。の実現を示したものではない。また、GPU 1,024基による約1.5時間という計算時間も、現時点での古典シミュレーションの計算コストを示す数字として捉える必要がある。 なお、2026年3月には大阪大学とフィックスターズが、同じABCI-QのGPU 1,024基を使用し、量子化学向け反復的QPE（IQPE）の古典シミュレーションで最大41量子ビットの回路実行を報告（https://qiqb.osaka-u.ac.jp/newstopics/pr20260312）している。 比較項目大阪大学・フィックスターズQunaSys発表時期2026年3月2026年10月QPE方式反復的QPE（IQPE）qubitization型QPE使用計算基盤ABCI-Q、H100 GPU 最大1,024基ABCI-Q、H100 GPU 1,024基主な対象分子H₂O、Fe₂S₂などH₄、H₁₀主な実績最大41量子ビット回路、42スピン軌道系の計算H₄で28量子ビット・約3.19億ゲート、化学精度を達成技術的な重点大規模回路の並列シミュレーション大規模・高精度なEnd-to-End検証成果の位置付け扱える分子・量子回路量子回路Quantum Circuit量子ビットに対する初期化、量子ゲート操作、測定などを順番に並べ、量子コンピュータで実行する計算手順を表したもの。QI補足同じアルゴリズムでも、使用する量子ビット数や回路深度、ゲート数は実装によって変わる。実機性能を比べる際は、回路の規模やコンパイル後の条件も確認したい。の規模拡大FTQC向けQPEの実装・検証環境の整備 出典：大阪大学・フィックスターズ発表（https://qiqb.osaka-u.ac.jp/newstopics/pr20260312）、QunaSys発表（https://qiqb.osaka-u.ac.jp/newstopics/pr20260312）。評価条件が異なるため、量子ビット数やゲート数だけで優劣は判断できない。 両者はQPEの方式や評価条件が異なるため単純比較できないが、今回のQunaSysの成果は、量子ビット数の記録更新というより、qubitization型QPEの大規模なEnd-to-End検証として位置付けるのが適切だろう。 今後の焦点は、化学精度を維持しながら対象分子をどこまで拡大できるか、そしてQURI SDK EnterpriseがFTQC向けアルゴリズムの開発・検証基盤として外部ユーザーに採用されるかである。 NETWORKQunaSysを取り巻く業界ネットワークを見る →（/qi-network/） 関連記事 ・QunaSysとマツダ、量子CAE・CFDを共同研究　量子インスパイアード最適化に続く次の探索（https://quantumindex.jp/qunasys-mazda-quantum-cae-cfd-research/） ・Diraq、量子コンピューターの商業価値は「論理演算単価」で評価すべきと主張（https://quantumindex.jp/diraq-logical-operation-cost-metric/） ・IonQ、SAR変化検出に量子生成モデル　効果が出る条件と限界を実証（https://quantumindex.jp/ionq-quantum-generative-model-sar-change-detection/） 出典 発表元の記事を読む（https://qunasys.com/news/posts/20261020-project-ai-jp） この記事が参考になりましたら、ぜひシェアしてください。 ──────────────────── 【AIへの評価依頼】 以下の記事を、文章の上手さではなく、**専門メディアとしての独自の情報価値**という観点から厳しく評価してください。 一般的な生成AIでも作れる要約、言い換え、専門用語の説明、「今後に注目」「達成時期は未定」などの一般論は、文章として良質でも高く評価しないでください。 評価ランクは以下の5段階です。 * **S — 高度な独自専門分析**：複数の情報、比較、業界知見などを統合し、元資料を個別に読むだけでは得にくい重要な洞察・評価・全体像を提示している * **A — 対象固有の専門分析**：その企業・技術・発表に固有の比較、推論、検証、評価が明確にある * **B — 専門解説中心**：専門的な解説や整理はあるが、対象固有の独自分析は限定的 * **C — 一次情報の整理・要約**：一次情報の要約が中心だが、人による編集・整理・補足として一定の付加価値がある * **D — AI要約・整形レベル**：一般的な生成AIによる一次情報の要約・整形と大きな差がなく、独自分析や独自情報価値がほぼない **S評価に、独自取材、独自データ、独自計算、新事実の発見は必須ではありません。** 複数の公開情報を横断して比較・統合し、読者が元資料を個別に読むだけでは容易に得られない重要な洞察や全体像を提示していれば、Sとなり得ます。一方で、単に情報量が多い、対象数が多い、専門用語が多いという理由だけでSと評価しないでください。 特に、次の点を確認してください。 * 元の発表資料を読むだけでは得にくい情報や視点があるか * 対象固有の比較、推論、検証、評価があるか * 複数の情報を統合することで、新しい理解や全体像を提示しているか * 一般的な生成AIでも容易に作れる内容ではないか * 専門用語や「分析」「注目点」などの見出しだけで高評価していないか 回答では、まず上記の**S〜Dのランク一覧を簡潔に示したうえで、「今回の記事はこの中でどのランクか」を明確に示してください。** その後、以下を簡潔に説明してください。 * **今回の記事の評価：S / A / B / C / D** * **評価理由** * **独自分析と呼べる具体的な箇所** 迷った場合は高い評価を与えず、低い方を選んでください。

QunaSysは、NVIDIA H100 GPU 1,024基を用い、量子化学向けの量子位相推定（QPE）回路を構築から結果解析まで一貫して古典シミュレーションした。水素4原子モデルでは、28量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。・約3.19億ゲートの回路から約100万回分の測定結果を生成し、化学精度を満たす結果を得た。

発表概要

検証には、QunaSysの量子ソフトウェア開発基盤「QURI SDK Enterprise」とNVIDIA cuQuantum、産業技術総合研究所の量子・古典融合計算基盤「ABCI-Q」を使用した。対象はqubitizationに基づくQPEで、回路構築、コンパイル、GPUによる実行、測定分布の解析までをEnd-to-Endで処理した。 水素4原子モデル（H₄）の回路は、初期構成の99量子ビット・約17.8億ゲートから、28量子ビット・約3.19億ゲートへ最適化された。H100 GPU 1,024基で約100万回分の測定結果を生成するまでに要した時間は約1.5時間で、推定エネルギーと厳密解の差は0.53 mHaだった。これは化学精度の目安である1.6 mHa以内に収まる。 許容誤差を緩めた別の条件では、水素10原子モデル（H₁₀）に対する42量子ビット・約49万ゲートの回路も実行した。また、H₂の32量子ビット回路を使った性能評価では、GPU 1基で約4,155秒だった処理が512基で約24秒となった。一方、512基を超えるとGPU間通信の負荷により高速化は頭打ちとなった。 QunaSysは今回の検証について、2026年時点で同社が確認した公開事例のうち、qubitization型QPEのEnd-to-End古典シミュレーションとして量子ビット数とゲート数の両面で最大規模としている。成果は2026年11月開催の国際会議「SC26」のResearch Posters部門で発表される予定である。

重要ポイント

• H₄向けQPE回路を99量子ビット・約17.8億ゲートの初期構成から、28量子ビット・約3.19億ゲートへ縮小した。
• H100 GPU 1,024基を使用し、約100万回分の測定結果生成まで約1.5時間で完了した。
• 推定エネルギーと厳密解の差は0.53 mHaで、化学精度の目安である1.6 mHa以内だった。
• 誤差条件を緩めた場合には、H₁₀の42量子ビット・約49万ゲートの回路まで実行した。
• 並列性能は512基を超えるとGPU間通信の負荷により伸びが頭打ちとなり、大規模化に向けた課題も示された。

技術・事業上の意味

技術面では、FTQCFTQCFault-Tolerant Quantum Computing / FTQC量子誤り訂正を用い、物理的なエラーが起きても正しい計算を続けられるようにする、将来の本格的な量子計算の方式。QI補足量子誤り訂正の実証とFTQCの実現は同義ではない。論理エラー率、必要な物理量子ビット数、論理ゲート性能などが重要になる。向け量子化学アルゴリズムを、回路の一部分だけでなく、構築、コンパイル、実行、測定分布の解析まで大規模GPU環境で一貫検証した点に意味がある。将来の量子実機による計算結果と比較するための基準データを、実機の利用に先立って用意できる可能性を示した。一方で、対象は古典シミュレーションであり、FTQC実機上での性能を実証した成果ではない。また、QURI SDK Enterpriseの商用導入計画や、本成果による顧客獲得、売上への影響は公表されていない。

今後の注目点

次の焦点は、化学精度を維持したまま、より大きな分子や量子ビット数へ対象を広げられるかである。大規模化に伴うGPU間通信のボトルネックをどこまで軽減できるかに加え、将来の量子実機で今回の基準データと整合する結果が得られるかも重要となる。事業面では、QURI SDK Enterpriseを使った外部の導入事例や具体的な提供実績が示されるかが判断材料になる。

✍️ Quantum Indexの視点

今回の成果で評価すべきなのは、3億ゲート超という回路規模そのものよりも、将来の誤り耐性量子コンピューター誤り耐性量子コンピューターFTQC / Fault-Tolerant Quantum Computing / FTQC量子誤り訂正を用い、物理的なエラーが起きても正しい計算を続けられるようにする、将来の本格的な量子計算の方式。QI補足量子誤り訂正の実証とFTQCの実現は同義ではない。論理エラー率、必要な物理量子ビット数、論理ゲート性能などが重要になる。（FTQC）で利用する量子位相推定（QPE）アルゴリズムを、回路構築から測定結果の解析まで一貫して検証した点にある。特に、初期構成から量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。数を99から28へ、ゲート数を約17.8億から約3.19億へ削減したことは、実機で必要となる計算資源の削減にもつながる重要な成果である。

一方、対象となったH₄は古典コンピューターでも容易に厳密計算できる小規模モデルであり、化学精度の達成自体に実用的な意義があるわけではない。今回の検証は、量子アルゴリズムの実装が正しく動作することを確認するものであり、量子計算による高速化や実用的な量子化学計算量子化学計算Quantum Chemistry Calculation / Quantum Chemistry Simulation分子や材料中の電子の状態を量子力学に基づいて計算し、エネルギーや反応性、物性などを予測する手法。QI補足量子コンピュータの有望な用途として語られるが、対象分子の規模や求める精度で必要な計算資源は大きく変わる。実証では古典計算との比較条件にも注意したい。の実現を示したものではない。また、GPU 1,024基による約1.5時間という計算時間も、現時点での古典シミュレーションの計算コストを示す数字として捉える必要がある。

なお、2026年3月には大阪大学とフィックスターズが、同じABCI-QのGPU 1,024基を使用し、量子化学向け反復的QPE（IQPE）の古典シミュレーションで最大41量子ビットの回路実行を報告している。

比較項目	大阪大学・フィックスターズ	QunaSys
発表時期	2026年3月	2026年10月
QPE方式	反復的QPE（IQPE）	qubitization型QPE
使用計算基盤	ABCI-Q、H100 GPU 最大1,024基	ABCI-Q、H100 GPU 1,024基
主な対象分子	H₂O、Fe₂S₂など	H₄、H₁₀
主な実績	最大41量子ビット回路、42スピン軌道系の計算	H₄で28量子ビット・約3.19億ゲート、化学精度を達成
技術的な重点	大規模回路の並列シミュレーション	大規模・高精度なEnd-to-End検証
成果の位置付け	扱える分子・量子回路量子回路Quantum Circuit量子ビットに対する初期化、量子ゲート操作、測定などを順番に並べ、量子コンピュータで実行する計算手順を表したもの。QI補足同じアルゴリズムでも、使用する量子ビット数や回路深度、ゲート数は実装によって変わる。実機性能を比べる際は、回路の規模やコンパイル後の条件も確認したい。の規模拡大	FTQC向けQPEの実装・検証環境の整備

出典：大阪大学・フィックスターズ発表、QunaSys発表。評価条件が異なるため、量子ビット数やゲート数だけで優劣は判断できない。

両者はQPEの方式や評価条件が異なるため単純比較できないが、今回のQunaSysの成果は、量子ビット数の記録更新というより、qubitization型QPEの大規模なEnd-to-End検証として位置付けるのが適切だろう。

今後の焦点は、化学精度を維持しながら対象分子をどこまで拡大できるか、そしてQURI SDK EnterpriseがFTQC向けアルゴリズムの開発・検証基盤として外部ユーザーに採用されるかである。

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