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

【記事タイトル】 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 【記事本文】 QunaSysは2026年9月28日、マツダ技術研究所と進める量子CAE量子CAEQuantum CAE / Quantum Computer-Aided EngineeringCAEで行うシミュレーションや最適化などの計算に、量子コンピュータや量子アルゴリズムを活用する考え方。QI補足現時点では特定の確立した計算手法を指すというより、構造解析や設計最適化などへの量子計算の適用を広く扱う枠組み。発表を見る際は、量子計算を使った部分と実際の高速化・有効性の検証範囲を確認したい。・量子CFDの共同研究について、取り組みの内容と今後の展望を公開した。ゲート型量子コンピュータゲート型量子コンピュータ量子ビットに量子ゲートを順番に作用させて計算する方式。量子回路を組み立ててアルゴリズムを実行する、代表的な量子計算モデル。QI補足量子アニーリングなどとは計算方式が異なる。「ゲート方式」というだけで汎用・大規模な実用計算が可能とは限らず、量子ビット数や誤り率、回路の深さも重要になる。向けのアルゴリズムと実装方法を検討し、自動車開発への応用に必要な知見を蓄積している。 ✍️ 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 自動車開発では、流体解析や衝突解析、プレス成型解析などにCAEやCFDが使われる。一方、製品や解析モデルの複雑化・大規模化に伴い、シミュレーションに必要な計算規模と時間の増大が課題となっている。 共同研究では、ゲート型量子コンピュータをCAE・CFDへ応用するための量子アルゴリズムと実装方法を検討している。QunaSysは量子コンピューティングの教育プログラムに加え、理論からソースコードを含む実装例までを提供した。 具体的には、一次元の移流方程式を題材に検討を進めている。マツダ側の独自アルゴリズムとの組み合わせや次段階の研究につなげるため、双方の研究者と技術者が知見を共有しながら技術基盤の構築を目指す。 両者は、量子コンピュータによってCAEを高速化できれば、より多くの条件を対象とするシミュレーションや、大規模・高精度な解析につながる可能性があるとしている。ただし、具体的な性能向上、利用する量子ハードウェア、実用化時期、事業化計画は今回の発表に含まれていない。 重要ポイント ・QunaSysとマツダ技術研究所が、量子コンピュータのCAE・CFD応用を共同研究している ・ゲート型量子コンピュータ向けのアルゴリズムと実装方法が検討対象である ・QunaSysは教育プログラム、理論、ソースコードを含む実装例を提供した ・一次元移流方程式を題材に、マツダ独自のアルゴリズムとの組み合わせも検討している ・具体的な性能値、使用ハードウェア、実用化時期、事業化計画は明らかにされていない 技術・事業上の意味 技術面では、量子アルゴリズムの検討だけでなく、教育、実装、知見共有を並行して進めている点に意味がある。自動車向けCAE・CFDへの量子技術導入には、個別の計算手法に加えて実装能力の蓄積が必要となるため、本研究はその基盤づくりに位置付けられる。 事業面では、量子計算を製造業の設計・解析工程へ接続する応用探索の事例となる。将来的な計算時間の短縮や解析規模の拡大が期待される一方、従来手法に対する優位性や実用環境での効果は今回の発表だけでは判断できない。 今後の注目点 次の焦点は、一次元移流方程式で得た知見を、より複雑で自動車開発に近い解析へ広げられるかである。従来の計算手法との速度・精度の比較や、量子ハードウェアを用いた実行結果が示されるかも判断材料となる。さらに、実際の設計工程を想定した検証や、ソフトウェアとしての提供・事業化が具体化するかを見極める必要がある。 ✍️ Quantum Indexの視点 今回の量子CAE量子CAEQuantum CAE / Quantum Computer-Aided EngineeringCAEで行うシミュレーションや最適化などの計算に、量子コンピュータや量子アルゴリズムを活用する考え方。QI補足現時点では特定の確立した計算手法を指すというより、構造解析や設計最適化などへの量子計算の適用を広く扱う枠組み。発表を見る際は、量子計算を使った部分と実際の高速化・有効性の検証範囲を確認したい。研究は、マツダ技術研究所が進める量子技術活用の次の段階として見ると位置付けが分かりやすい。小平氏はQunaSysのインタビュー（https://qunasys.com/case/posts/2026-mazda-cae/）で、2019年ごろから量子技術を調査し、2022〜2023年ごろにアニーリングの技術開発を本格化したと説明している。同時期、マツダはFixstars Amplify（https://quantumindex.jp/tag/fixstars-amplify/）を用いて量子アニーリング量子アニーリングQuantum Annealing量子ゆらぎを利用して、組合せ最適化問題などの良い解を探索する計算手法。問題をエネルギーが低い状態を探す形に変換して解く。QI補足量子アニーリングは、汎用的なゲート型量子コンピューターとは異なり、最適化問題を解くことに特化した方式である。1990年代に西森秀稔氏らが理論的に提案し、現在はD-Waveが代表的な商用システムを開発している。性能を見る際は、量子ビット数だけでなく、問題の埋め込み方や古典手法との比較条件も確認したい。・イジングマシンによるブラックボックス最適化に取り組み、複数車種の車体構造を同時に設計（https://amplify.fixstars.com/ja/customers/interview/vehicle-co-optimization）する問題へ適用し、学会等で成果を発表している。 この最適化研究はすでに実車設計に近い問題まで進んでいる。公開事例では、3車種合計222か所の板厚を設計する多目的・制約付き問題に対し、従来手法のNSGA-IIが3万回の試行で得た解を、1,000回の試行で上回ったと報告されている。その後も研究は続いており、2026年8月の設計工学・システム部門講演会（https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/dsdconf26）では、マツダとFixstars Amplifyが多目的・多制約ブラックボックス最適化をさらに発展させた成果を共同発表している。 これと比べると、今回のゲート型量子コンピュータゲート型量子コンピュータ量子ビットに量子ゲートを順番に作用させて計算する方式。量子回路を組み立ててアルゴリズムを実行する、代表的な量子計算モデル。QI補足量子アニーリングなどとは計算方式が異なる。「ゲート方式」というだけで汎用・大規模な実用計算が可能とは限らず、量子ビット数や誤り率、回路の深さも重要になる。によるCAE・CFDはかなり手前にある。現在の題材は一次元移流方程式であり、3次元形状、乱流、複雑な境界条件を含む実際の自動車CFDとは大きな距離がある。つまりマツダでは、「量子」を一括りに進めているわけではなく、量子インスパイアード量子インスパイアード量子インスパイアード技術 / Quantum-Inspired Technology / Quantum-Inspired Computing量子計算の考え方や数理手法に着想を得ながら、主に古典コンピュータ上で動作する計算技術。特に組合せ最適化の分野で広く用いられている。QI補足「量子」と付いていても量子ハードウェアを使うとは限らない。発表では実際の計算基盤と、古典手法に対する優位性を確認したい。特に最適化分野では、実用上すでに実用レベルの高い性能を示すソルバーも存在する。最適化は実問題への適用を進める一方、ゲート型量子計算は将来を見据えた基礎研究として並行していると見るのが自然だ。 この違いは重要だ。量子CAEの価値を判断するには、一次元方程式を量子回路量子回路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。で解けたかではなく、問題サイズを拡大した際の回路規模、状態準備や測定を含む計算時間、古典CAEに対する優位性まで示せるかを見る必要がある。一方でマツダにとっては、アニーリングで実際の設計課題への適用経験をすでに積んでいるからこそ、ゲート型についても実用化を待つのではなく、自社で評価できる知見を今から蓄積するという研究戦略には一貫性がある。 NETWORKQunaSysを取り巻く業界ネットワークを見る →（/qi-network/） 関連記事 ・QunaSysと三菱電機、量子CAEへ基盤技術　大規模行列の処理量削減と回路設計を安定化（https://quantumindex.jp/qunasys-mitsubishi-electric-quantum-cae-algorithms/） ・ClassiqとINGL、天然ガス輸送をQAOAで最適化　実機検証もQUBO化には課題（https://quantumindex.jp/classiq-ingl-quantum-optimization-gas-network/） ・PsiQuantum、ブルックヘブン国立研究所とFTQC向けアルゴリズム研究　「Construct」を活用（https://quantumindex.jp/psiquantum-brookhaven-construct-partnership/） 出典 発表元の記事を読む（https://qunasys.com/news/posts/20260928-casestudy-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。 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QunaSysは2026年9月28日、マツダ技術研究所と進める量子CAE量子CAEQuantum CAE / Quantum Computer-Aided EngineeringCAEで行うシミュレーションや最適化などの計算に、量子コンピュータや量子アルゴリズムを活用する考え方。QI補足現時点では特定の確立した計算手法を指すというより、構造解析や設計最適化などへの量子計算の適用を広く扱う枠組み。発表を見る際は、量子計算を使った部分と実際の高速化・有効性の検証範囲を確認したい。・量子CFDの共同研究について、取り組みの内容と今後の展望を公開した。ゲート型量子コンピュータゲート型量子コンピュータ量子ビットに量子ゲートを順番に作用させて計算する方式。量子回路を組み立ててアルゴリズムを実行する、代表的な量子計算モデル。QI補足量子アニーリングなどとは計算方式が異なる。「ゲート方式」というだけで汎用・大規模な実用計算が可能とは限らず、量子ビット数や誤り率、回路の深さも重要になる。向けのアルゴリズムと実装方法を検討し、自動車開発への応用に必要な知見を蓄積している。

発表概要

自動車開発では、流体解析や衝突解析、プレス成型解析などにCAEやCFDが使われる。一方、製品や解析モデルの複雑化・大規模化に伴い、シミュレーションに必要な計算規模と時間の増大が課題となっている。 共同研究では、ゲート型量子コンピュータをCAE・CFDへ応用するための量子アルゴリズムと実装方法を検討している。QunaSysは量子コンピューティングの教育プログラムに加え、理論からソースコードを含む実装例までを提供した。 具体的には、一次元の移流方程式を題材に検討を進めている。マツダ側の独自アルゴリズムとの組み合わせや次段階の研究につなげるため、双方の研究者と技術者が知見を共有しながら技術基盤の構築を目指す。 両者は、量子コンピュータによってCAEを高速化できれば、より多くの条件を対象とするシミュレーションや、大規模・高精度な解析につながる可能性があるとしている。ただし、具体的な性能向上、利用する量子ハードウェア、実用化時期、事業化計画は今回の発表に含まれていない。

重要ポイント

• QunaSysとマツダ技術研究所が、量子コンピュータのCAE・CFD応用を共同研究している
• ゲート型量子コンピュータ向けのアルゴリズムと実装方法が検討対象である
• QunaSysは教育プログラム、理論、ソースコードを含む実装例を提供した
• 一次元移流方程式を題材に、マツダ独自のアルゴリズムとの組み合わせも検討している
• 具体的な性能値、使用ハードウェア、実用化時期、事業化計画は明らかにされていない

技術・事業上の意味

技術面では、量子アルゴリズムの検討だけでなく、教育、実装、知見共有を並行して進めている点に意味がある。自動車向けCAE・CFDへの量子技術導入には、個別の計算手法に加えて実装能力の蓄積が必要となるため、本研究はその基盤づくりに位置付けられる。 事業面では、量子計算を製造業の設計・解析工程へ接続する応用探索の事例となる。将来的な計算時間の短縮や解析規模の拡大が期待される一方、従来手法に対する優位性や実用環境での効果は今回の発表だけでは判断できない。

今後の注目点

次の焦点は、一次元移流方程式で得た知見を、より複雑で自動車開発に近い解析へ広げられるかである。従来の計算手法との速度・精度の比較や、量子ハードウェアを用いた実行結果が示されるかも判断材料となる。さらに、実際の設計工程を想定した検証や、ソフトウェアとしての提供・事業化が具体化するかを見極める必要がある。

✍️ Quantum Indexの視点

今回の量子CAE量子CAEQuantum CAE / Quantum Computer-Aided EngineeringCAEで行うシミュレーションや最適化などの計算に、量子コンピュータや量子アルゴリズムを活用する考え方。QI補足現時点では特定の確立した計算手法を指すというより、構造解析や設計最適化などへの量子計算の適用を広く扱う枠組み。発表を見る際は、量子計算を使った部分と実際の高速化・有効性の検証範囲を確認したい。研究は、マツダ技術研究所が進める量子技術活用の次の段階として見ると位置付けが分かりやすい。小平氏はQunaSysのインタビューで、2019年ごろから量子技術を調査し、2022〜2023年ごろにアニーリングの技術開発を本格化したと説明している。同時期、マツダはFixstars Amplifyを用いて量子アニーリング量子アニーリングQuantum Annealing量子ゆらぎを利用して、組合せ最適化問題などの良い解を探索する計算手法。問題をエネルギーが低い状態を探す形に変換して解く。QI補足量子アニーリングは、汎用的なゲート型量子コンピューターとは異なり、最適化問題を解くことに特化した方式である。1990年代に西森秀稔氏らが理論的に提案し、現在はD-Waveが代表的な商用システムを開発している。性能を見る際は、量子ビット数だけでなく、問題の埋め込み方や古典手法との比較条件も確認したい。・イジングマシンによるブラックボックス最適化に取り組み、複数車種の車体構造を同時に設計する問題へ適用し、学会等で成果を発表している。

この最適化研究はすでに実車設計に近い問題まで進んでいる。公開事例では、3車種合計222か所の板厚を設計する多目的・制約付き問題に対し、従来手法のNSGA-IIが3万回の試行で得た解を、1,000回の試行で上回ったと報告されている。その後も研究は続いており、2026年8月の設計工学・システム部門講演会では、マツダとFixstars Amplifyが多目的・多制約ブラックボックス最適化をさらに発展させた成果を共同発表している。

これと比べると、今回のゲート型量子コンピュータゲート型量子コンピュータ量子ビットに量子ゲートを順番に作用させて計算する方式。量子回路を組み立ててアルゴリズムを実行する、代表的な量子計算モデル。QI補足量子アニーリングなどとは計算方式が異なる。「ゲート方式」というだけで汎用・大規模な実用計算が可能とは限らず、量子ビット数や誤り率、回路の深さも重要になる。によるCAE・CFDはかなり手前にある。現在の題材は一次元移流方程式であり、3次元形状、乱流、複雑な境界条件を含む実際の自動車CFDとは大きな距離がある。つまりマツダでは、「量子」を一括りに進めているわけではなく、量子インスパイアード量子インスパイアード量子インスパイアード技術 / Quantum-Inspired Technology / Quantum-Inspired Computing量子計算の考え方や数理手法に着想を得ながら、主に古典コンピュータ上で動作する計算技術。特に組合せ最適化の分野で広く用いられている。QI補足「量子」と付いていても量子ハードウェアを使うとは限らない。発表では実際の計算基盤と、古典手法に対する優位性を確認したい。特に最適化分野では、実用上すでに実用レベルの高い性能を示すソルバーも存在する。最適化は実問題への適用を進める一方、ゲート型量子計算は将来を見据えた基礎研究として並行していると見るのが自然だ。

この違いは重要だ。量子CAEの価値を判断するには、一次元方程式を量子回路量子回路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。で解けたかではなく、問題サイズを拡大した際の回路規模、状態準備や測定を含む計算時間、古典CAEに対する優位性まで示せるかを見る必要がある。一方でマツダにとっては、アニーリングで実際の設計課題への適用経験をすでに積んでいるからこそ、ゲート型についても実用化を待つのではなく、自社で評価できる知見を今から蓄積するという研究戦略には一貫性がある。

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