JIJ、量子ビット数を超える変数を扱う最適化ソルバーを公開　IBM依存の提供モデルに疑問も

【記事タイトル】 JIJ、量子ビット数を超える変数を扱う最適化ソルバーを公開　IBM依存の提供モデルに疑問も 【記事本文】 JIJは2026年11月5日、Sampling-based Quantum Optimization Algorithm（SQOA）を実装した量子最適化ソルバー「SQOA Solver」を、IBM Quantum PlatformのQiskit Functions Catalogで公開した。Quantum Relaxationにより複数の二値変数を1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。で表現し、利用可能な量子ビット数を上回る決定変数を持つ問題の探索に対応する。 ✍️ 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 SQOA Solverは、Qiskit Functions Catalogで「jij/sqoa-solver」として提供される。QUBOまたはIsingモデルで定式化した二値組合せ最適化問題組合せ最適化問題組合せ最適化 / Combinatorial Optimization多数の選択肢の組み合わせから、条件を満たしつつ目的値が最良になる組み合わせを探す最適化問題。QI補足量子計算の代表的な応用候補だが、古典アルゴリズムも非常に強力。量子手法の評価では同等条件での比較が重要になる。を入力し、古典計算古典計算Classical Computing / Classical Computation0と1のビットを使って計算する、現在一般に使われているコンピューターによる計算方式。QI補足量子計算との比較対象として使われるが、CPU、GPU、スーパーコンピュータや専用アルゴリズムまで含み得るため比較条件に注意したい。による前処理、SQOAによる問題のエンコーディングと量子サンプリング、解の抽出、局所探索による改善までを一つのワークフローで実行する。 量子デバイスはサンプリングに使用し、状態準備に必要なパラメータの決定や解の復元・改善には古典計算を用いる。この構成により、変分パラメータの調整を目的としたQPUQPU量子プロセッサ / Quantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。の反復実行を必要としない。 基盤技術は、JIJの松山洋道氏と山城悠氏による論文「Sampling-based Quantum Optimization Algorithm with Quantum Relaxation」で提案され、QCE 2025で発表された。2026年8月には、3-regular graphのMaxCut問題とQOBLIB収録の最大独立集合問題を用いたベンチマーク評価が行われている。 重要ポイント ・Qiskit Functions Catalogで「jij/sqoa-solver」として公開された ・Quantum Relaxationにより複数の二値変数を1量子ビットで表現する ・QPUを量子サンプリングに使い、パラメータ決定や解の復元・改善は古典計算で処理する ・QUBOまたはIsingモデルの入力から局所探索までを一体化したワークフローを提供する ・研究者や開発者が自身の最適化問題でSQOAを利用、検証できるようになった 技術・事業上の意味 技術面では、量子ビット数の制約に対して変数の表現方法を工夫し、量子サンプリングと古典的な前後処理を組み合わせた実装を提示した点に意味がある。また、QPU上での反復的な変分パラメータ最適化を避ける設計は、現行ハードウェアを利用する際の実行構成を簡素化する可能性がある。事業面では、Qiskit Functions Catalogへの公開によって外部ユーザーが試せる接点が広がった。一方、古典手法や他の量子最適化手法に対する性能上の優位性、商用利用条件、具体的な提供範囲は今回の発表では明らかにされていない。 今後の注目点 今後は、問題規模を広げた際の解品質や実行時間と、古典手法・他の量子最適化手法との比較結果が重要になる。QOBLIBなどを使ったベンチマークの対象拡大に加え、外部ユーザーによる実問題での評価や利用事例が示されるかも判断材料となる。利用条件、提供範囲、商用利用の扱いが具体化されるかも注目点である。 ✍️ Quantum Indexの視点 今回の発表で注目すべきなのは、現在の量子コンピューターが抱える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。数や実行コストの制約に対応した最適化アルゴリズムを、外部ユーザーが利用できるサービスとして提供した点だ。SQOAはQuantum Relaxationによって複数の二値変数を1量子ビットに対応付け、量子サンプリングと古典的な後処理を組み合わせることで、量子ビット数を超える決定変数を持つ問題を扱う。 ただし、SQOAを従来のQAOAとは根本的に異なる量子最適化手法と捉えるべきではない。SQOAはQAOA系の量子状態量子状態Quantum State量子系がどのような状態にあるかを表すもので、測定したときに得られる結果の確率などを決める。QI補足量子状態は、量子ビットの「0か1か」という単純な値そのものではない。重ね合わせや混合状態などを含み、どのように準備・測定されたかも重要になる。準備や既存のサンプリング・古典後処理技術を組み合わせた手法であり、主な特徴は問題ごとの変分パラメータ最適化を省略する構成にある。また、量子ビット数より多くの変数を表現できても、それが計算全体の高速化を意味するわけではない。量子サンプリングのショット数や古典的な解の復元・改善に要する計算負荷も含めて評価する必要がある。 また、SQOAは量子ビット数の不足やQPUQPU量子プロセッサ / Quantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。の反復実行コストといった、現在の量子ハードウェアの制約に対応したアルゴリズムという側面が強い。将来、十分な論理量子ビット論理量子ビットLogical Qubit複数の物理量子ビットと量子誤り訂正を使い、エラーから保護された1つの量子ビットとして扱う情報単位。QI補足「論理量子ビットを作った」だけでFTQCが完成したとは限らない。論理エラー率や演算性能、スケール可能性を確認したい。と深い量子回路量子回路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。を利用できる耐故障性量子コンピューター（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。）が実現した場合にも、同じ手法が競争力を維持できるかは不透明だ。NISQ時代NISQ時代NISQ / Noisy Intermediate-Scale Quantum / NISQ誤り訂正が十分でない、数十〜数千規模程度のノイズを含む量子デバイスや、その技術段階を表す呼称。QI補足厳密な量子ビット数で区切られる分類ではない。FTQC以前の装置を広く指すため、具体的なエラー率や実行可能な回路を見る必要がある。の制約を回避する技術的工夫が、そのまま長期的なアルゴリズムの優位性につながるとは限らない。 事業面では、JIJが独自アルゴリズムをIBMの「Qiskit Functions Catalog」で提供する戦略にも注目したい。同日にはQ-CTRLも量子多体系シミュレーション機能を同カタログで発表（https://quantumindex.jp/qctrl-dynamics-simulator-qiskit-function/）している。IBMにとっては外部企業の技術を取り込むことで自社ハードウェアの利用価値を高められる一方、ソフトウェア企業にとっての主な利点はIBMの既存顧客へのアクセスとなる。今回の動きは、独立した量子ソフトウェア製品として顧客を獲得することが容易ではない市場環境を反映している可能性もある。 さらに、量子ハードウェアが発展途上にある現在、最適化ソフトウェアには異なる計算基盤を横断して性能を比較できることが求められる。今回のSQOA SolverはIBM Quantum上での提供となるため、利用者が他社ハードウェアでも同じ手法を容易に検証できるとは限らない。特定ハードウェアへの依存を強める提供形態が、研究者や開発者にとって望ましいのかという疑問も残る。 SQOAの技術的な工夫は評価できるものの、実用的な最適化ソルバーとしての価値はまだ十分に実証されていない。量子サンプリングを用いない場合との差や、古典ソルバーとの公平な性能比較、さらにはIBM以外の計算基盤への展開可能性が、今後の評価を左右する。 NETWORKJijを取り巻く業界ネットワークを見る →（/qi-network/） 関連記事 ・Q-CTRL、量子シミュレーションで最大3,000倍高速化　IBM依存の提供モデルに疑問も（https://quantumindex.jp/qctrl-dynamics-simulator-qiskit-function/） ・IBM、QiskitをFortran・C++・Juliaへ拡張　量子-HPC統合を見据えC API整備（https://quantumindex.jp/qiskit-fortran-cpp-julia-c-api/） ・IBM、誤り緩和を“ブラックボックス”から開放　directed executionでQECまで共通基盤化（https://quantumindex.jp/ibm-quantum-directed-execution-qec/） 出典 発表元の記事を読む（https://www.j-ij.com/ja/news/20261105） 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 / 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JIJは2026年11月5日、Sampling-based Quantum Optimization Algorithm（SQOA）を実装した量子最適化ソルバー「SQOA Solver」を、IBM Quantum PlatformのQiskit Functions Catalogで公開した。Quantum Relaxationにより複数の二値変数を1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。で表現し、利用可能な量子ビット数を上回る決定変数を持つ問題の探索に対応する。

発表概要

SQOA Solverは、Qiskit Functions Catalogで「jij/sqoa-solver」として提供される。QUBOまたはIsingモデルで定式化した二値組合せ最適化問題組合せ最適化問題組合せ最適化 / Combinatorial Optimization多数の選択肢の組み合わせから、条件を満たしつつ目的値が最良になる組み合わせを探す最適化問題。QI補足量子計算の代表的な応用候補だが、古典アルゴリズムも非常に強力。量子手法の評価では同等条件での比較が重要になる。を入力し、古典計算古典計算Classical Computing / Classical Computation0と1のビットを使って計算する、現在一般に使われているコンピューターによる計算方式。QI補足量子計算との比較対象として使われるが、CPU、GPU、スーパーコンピュータや専用アルゴリズムまで含み得るため比較条件に注意したい。による前処理、SQOAによる問題のエンコーディングと量子サンプリング、解の抽出、局所探索による改善までを一つのワークフローで実行する。 量子デバイスはサンプリングに使用し、状態準備に必要なパラメータの決定や解の復元・改善には古典計算を用いる。この構成により、変分パラメータの調整を目的としたQPUQPU量子プロセッサ / Quantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。の反復実行を必要としない。 基盤技術は、JIJの松山洋道氏と山城悠氏による論文「Sampling-based Quantum Optimization Algorithm with Quantum Relaxation」で提案され、QCE 2025で発表された。2026年8月には、3-regular graphのMaxCut問題とQOBLIB収録の最大独立集合問題を用いたベンチマーク評価が行われている。

重要ポイント

• Qiskit Functions Catalogで「jij/sqoa-solver」として公開された
• Quantum Relaxationにより複数の二値変数を1量子ビットで表現する
• QPUを量子サンプリングに使い、パラメータ決定や解の復元・改善は古典計算で処理する
• QUBOまたはIsingモデルの入力から局所探索までを一体化したワークフローを提供する
• 研究者や開発者が自身の最適化問題でSQOAを利用、検証できるようになった

技術・事業上の意味

技術面では、量子ビット数の制約に対して変数の表現方法を工夫し、量子サンプリングと古典的な前後処理を組み合わせた実装を提示した点に意味がある。また、QPU上での反復的な変分パラメータ最適化を避ける設計は、現行ハードウェアを利用する際の実行構成を簡素化する可能性がある。事業面では、Qiskit Functions Catalogへの公開によって外部ユーザーが試せる接点が広がった。一方、古典手法や他の量子最適化手法に対する性能上の優位性、商用利用条件、具体的な提供範囲は今回の発表では明らかにされていない。

今後の注目点

今後は、問題規模を広げた際の解品質や実行時間と、古典手法・他の量子最適化手法との比較結果が重要になる。QOBLIBなどを使ったベンチマークの対象拡大に加え、外部ユーザーによる実問題での評価や利用事例が示されるかも判断材料となる。利用条件、提供範囲、商用利用の扱いが具体化されるかも注目点である。

✍️ Quantum Indexの視点

今回の発表で注目すべきなのは、現在の量子コンピューターが抱える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。数や実行コストの制約に対応した最適化アルゴリズムを、外部ユーザーが利用できるサービスとして提供した点だ。SQOAはQuantum Relaxationによって複数の二値変数を1量子ビットに対応付け、量子サンプリングと古典的な後処理を組み合わせることで、量子ビット数を超える決定変数を持つ問題を扱う。

ただし、SQOAを従来のQAOAとは根本的に異なる量子最適化手法と捉えるべきではない。SQOAはQAOA系の量子状態量子状態Quantum State量子系がどのような状態にあるかを表すもので、測定したときに得られる結果の確率などを決める。QI補足量子状態は、量子ビットの「0か1か」という単純な値そのものではない。重ね合わせや混合状態などを含み、どのように準備・測定されたかも重要になる。準備や既存のサンプリング・古典後処理技術を組み合わせた手法であり、主な特徴は問題ごとの変分パラメータ最適化を省略する構成にある。また、量子ビット数より多くの変数を表現できても、それが計算全体の高速化を意味するわけではない。量子サンプリングのショット数や古典的な解の復元・改善に要する計算負荷も含めて評価する必要がある。

また、SQOAは量子ビット数の不足やQPUQPU量子プロセッサ / Quantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。の反復実行コストといった、現在の量子ハードウェアの制約に対応したアルゴリズムという側面が強い。将来、十分な論理量子ビット論理量子ビットLogical Qubit複数の物理量子ビットと量子誤り訂正を使い、エラーから保護された1つの量子ビットとして扱う情報単位。QI補足「論理量子ビットを作った」だけでFTQCが完成したとは限らない。論理エラー率や演算性能、スケール可能性を確認したい。と深い量子回路量子回路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。を利用できる耐故障性量子コンピューター（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。）が実現した場合にも、同じ手法が競争力を維持できるかは不透明だ。NISQ時代NISQ時代NISQ / Noisy Intermediate-Scale Quantum / NISQ誤り訂正が十分でない、数十〜数千規模程度のノイズを含む量子デバイスや、その技術段階を表す呼称。QI補足厳密な量子ビット数で区切られる分類ではない。FTQC以前の装置を広く指すため、具体的なエラー率や実行可能な回路を見る必要がある。の制約を回避する技術的工夫が、そのまま長期的なアルゴリズムの優位性につながるとは限らない。

事業面では、JIJが独自アルゴリズムをIBMの「Qiskit Functions Catalog」で提供する戦略にも注目したい。同日にはQ-CTRLも量子多体系シミュレーション機能を同カタログで発表している。IBMにとっては外部企業の技術を取り込むことで自社ハードウェアの利用価値を高められる一方、ソフトウェア企業にとっての主な利点はIBMの既存顧客へのアクセスとなる。今回の動きは、独立した量子ソフトウェア製品として顧客を獲得することが容易ではない市場環境を反映している可能性もある。

さらに、量子ハードウェアが発展途上にある現在、最適化ソフトウェアには異なる計算基盤を横断して性能を比較できることが求められる。今回のSQOA SolverはIBM Quantum上での提供となるため、利用者が他社ハードウェアでも同じ手法を容易に検証できるとは限らない。特定ハードウェアへの依存を強める提供形態が、研究者や開発者にとって望ましいのかという疑問も残る。

SQOAの技術的な工夫は評価できるものの、実用的な最適化ソルバーとしての価値はまだ十分に実証されていない。量子サンプリングを用いない場合との差や、古典ソルバーとの公平な性能比較、さらにはIBM以外の計算基盤への展開可能性が、今後の評価を左右する。

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