量子コンピューティング企業29社の実力と将来性ランキング【2026年夏版】
量子コンピューティング市場では、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。数や資金調達額だけを見ても、企業の将来性は判断できない。
これは、優れた量子ビットを開発していても、誤り訂正やシステム化までの道筋が見えなければ、商用化には到達しないからだ。一方、現時点で売上があっても、技術的な優位性や継続的な顧客需要がなければ、長期的な成長は難しい。
そこでQuantum Index編集部では、主要な量子関連企業29社について、以下の観点から今後3〜5年の見通しを総合的に評価した。なお買収済み企業については、保有技術と買収後の位置付けを個別に評価している。
- 技術の独自性と実現可能性
- 製品化・商用化までの距離
- 現在の売上と顧客基盤
- 資金調達力と事業継続性
- 提携先とエコシステム
- 競合に対する優位性
- ロードマップの現実性
これは量子コンピュータの性能ランキングではない。ハードウェアだけでなく、ソフトウェア、量子制御、最適化、クラウドプラットフォームなどを含め、企業としての総合的な見通しを評価した。上記各項目を機械的に同じ比率で点数化したものではなく、技術の実現可能性、現在の事業基盤、今後3〜5年で成果が顕在化する可能性を編集部が総合的に判断した。
実力と将来性ランキング
1位 Quantinuum｜イオントラップ方式
高精度な量子ビット、量子誤り訂正量子誤り訂正Quantum Error Correction / QEC複数の物理量子ビットに情報を分散して持たせ、量子状態を直接壊さずにエラーを検出・訂正する技術。QI補足実施しただけで実用的な耐障害性が得られるわけではない。論理エラー率が物理エラー率より改善しているかが重要になる。、ソフトウェア、量子暗号・セキュリティ事業を併せ持つ。ハードウェア性能だけでなく、ハードウェアを取り巻く製品群まで構築しており、技術と事業のバランスが現時点で最も良いと見える。
今後は、Helios以降のシステムで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。をどこまで拡張できるかが焦点となる。
2位 Google Quantum AI｜超伝導方式
量子誤り訂正の研究では世界をリードする。Willowによって、論理エラーを抑えられることを示し、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。への技術的な道筋を明確にした。
商用サービスには慎重だが、研究力、製造技術、資金力はいずれも突出している。
3位 IBM Quantum｜超伝導方式
量子プロセッサ量子プロセッサ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。、Qiskit、クラウド、HPC連携、企業・研究機関の利用網を一体的に構築している。個別の量子ビット性能で常に首位というわけではないが、ロードマップを継続的に実行し、利用環境まで整備する力は強い。
今後は、Nighthawk世代からFTQCへの移行を、予定どおり実現できるかが評価を左右する。ただし、現行ロードマップは技術的な飛躍を複数含んでおり、Quantum Indexでは計画どおりの達成を楽観視していない。
4位 IonQ｜イオントラップ方式
量子専業企業として売上を急速に拡大し、量子ネットワーク、センシング、部品、ソフトウェアへ事業領域を広げている。Oxford Ionicsを含む積極的な買収により、技術と人材を垂直統合しようとしている点も特徴である。
一方、買収によって拡大した組織と異なる技術を統合し、投資額に見合う成果を出せるかは大きな課題である。
5位 D-Wave｜量子アニーリング方式
D-Waveを5位に置いた最大の理由は、将来への期待ではなく、現在の顧客需要を実際に捉えていることだ。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。は汎用ゲート型とは目的も評価軸も異なるため、量子ビット数などを同じ物差しで比較することはできない。それでも、組合せ最適化組合せ最適化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。に用途を定め、実機利用を顧客獲得と売上につなげてきた実績は軽視できない。
一方、純粋な量子アニーリングでなければ解けない実務課題が示されているわけではない。D-Wave Advantage単体で扱える規模や複雑さの問題であれば、CPU上のシミュレーテッドアニーリングなどでも十分に対応できる場合が多い。大規模で複雑な実務課題では、結局のところ古典計算古典計算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。を主体とするハイブリッドソルバーが使われる。このため、D-Waveの現在の事業価値は評価できるものの、その成果のどこまでが量子アニーリング固有の優位性によるものかは、分けて見る必要がある。
気になるのは、Quantum Circuitsの買収を通じて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。へ踏み出したことだ。市場の拡大を見据えた判断としては理解できるが、ようやく築いたアニーリング事業の強みや経営資源を分散させる可能性もある。少なくとも現時点では、ゲート型への参入自体を順位の加点材料とはしていない。今後は、アニーリングとゲート型を併せ持つことが相乗効果を生むのか、それとも双方を中途半端にするのかを見極める必要がある。
6位 Microsoft Quantum｜トポロジカル量子ビット
トポロジカル量子ビットトポロジカル量子ビットTopological Qubit量子情報を物理系のトポロジカルな性質に保持し、局所的なノイズの影響を受けにくくすることを目指す量子ビット。QI補足誤りに強い量子計算につながる方式として期待される一方、方式や実証段階は企業・研究ごとに異なる。ニュースでは「トポロジカル量子ビット」の実現を何によって検証したのかを確認したい。が実現すれば、量子誤り訂正に必要なオーバーヘッドを大きく削減し、業界構造を変える可能性がある。Azure Quantumを通じて、他社ハードウェアを含む事業基盤をすでに持つ点も強い。
2026年6月に発表されたMajorana 2では、Microsoftは平均20秒の量子ビット寿命量子ビット寿命Qubit Lifetime / Quantum Bit Lifetime量子ビットが量子状態を保持できる時間を指す表現。文脈によって、エネルギー緩和時間など特定の指標を意味する場合がある。QI補足コヒーレンス時間と厳密に同義とは限らない。数値を見る際はT1、T2など、何を「寿命」と呼んでいるかを確認したい。と、前世代比1,000倍の信頼性向上を報告した。トポロジカル量子ビットの実現性を判断する材料は増えている。ただし、これらは主にMicrosoft自身が示した評価であり、外部から検証できる材料はまだ限られている。成功時の上振れは大きいが、技術リスクも依然として高い。
7位 PsiQuantum｜光量子方式
半導体製造技術を利用し、最初から大規模なFTQCを構築する構想を掲げる。巨額の資金と政府支援、製造パートナーを確保しており、構想を実行できる企業体力はある。
一方、小規模機から段階的に性能を示す戦略ではないため、完成までの進捗を外部から判断しにくい。Microsoft Quantum 以上に成功時の上振れは大きいが、技術リスクも極めて高い。
8位 QuEra｜中性原子方式
多数の原子を配列できる拡張性に加え、量子誤り訂正でも有力な研究成果を示している。実機のクラウド提供をすでに行っており、研究成果を製品へつなげやすい位置にいる。
中性原子方式中性原子方式中性原子量子コンピューター / Neutral Atom Quantum Computer / Neutral-Atom Quantum Computing電荷を持たない原子をレーザーなどで捕捉・配列し、その量子状態を量子ビットとして利用する量子計算方式。QI補足多数の原子を規則的に配置しやすい点が特徴。性能比較では原子数だけでなく、ゲート忠実度や再配置、損失率も確認したい。の競争が激しくなるなか、量子ビット数だけでなく、ゲート忠実度ゲート忠実度Gate Fidelity / Quantum Gate Fidelity量子ゲート操作が、理想的な操作にどれだけ近く実行できたかを示す精度の指標。QI補足高いほど一般に良いが、測定方法や1量子ビット・2量子ビットゲートで値は異なる。比較時は評価条件も確認したい。、回路深度回路深度Circuit Depth / Quantum Circuit Depth量子回路で、同時に実行できる操作をまとめたうえで、計算完了までに何段階のゲート操作が必要かを表す指標。QI補足深い回路ほど一般にノイズの影響を受けやすいが、深度だけで性能は決まらない。ゲート種類や誤り率、接続性、コンパイル後の回路も合わせて見る必要がある。、論理量子ビットの性能で優位性を示せるかが焦点となる。
9位 Fujitsu｜超伝導方式・量子／HPCハイブリッド
Fujitsuを上位に置いた理由は、研究開発だけでなく、実機の構築、外部提供、商用受注まで進めているからだ。理研と開発した256量子ビットの超伝導量子コンピュータ超伝導量子コンピュータ超伝導方式 / Superconducting Quantum Computing / Superconducting Qubit超伝導回路を極低温で動作させ、電気的な量子状態を量子ビットとして利用する量子コンピュータの実装方式。QI補足高速なゲート操作などが特徴だが、性能は量子ビット数だけでは決まらない。ゲート忠実度、コヒーレンス時間、接続性、誤り訂正への対応も確認したい。を企業・研究機関へ提供し、産総研からは国産ベンダーとして初めて商用ゲート型量子コンピュータを受注した。2026年には1,000量子ビット機の稼働も計画している。
量子ハードウェアだけでなく、量子シミュレータ量子シミュレータQuantum Simulator / Quantum Computing Simulator量子コンピュータの計算や量子系の振る舞いを、古典コンピュータなどで模擬するソフトウェアや計算環境。QI補足実機の量子プロセッサとは異なり、ノイズの有無や再現できる量子ビット数は方式によって異なる。実証結果では使用環境を確認したい。、HPC、アプリケーションまで自社の計算基盤へ組み込める点も強い。一方、公開情報は物理量子ビット物理量子ビットPhysical Qubit量子プロセッサ上で実際に作られ、操作される個々の量子ビット。論理量子ビットを構成するためにも使われる。QI補足搭載数が多くても、そのまま実用計算能力を意味しない。誤り率や接続性、論理量子ビットに必要な個数も重要になる。数が中心で、規模を前面に出した「馬力競争」の印象も強い。ゲート忠実度、回路深度、実行スループットスループットThroughput一定時間あたりに処理できる仕事量を示す指標。量子計算では、回路やジョブをどれだけ速く繰り返し実行できるかなどを表す。QI補足スループットの定義や単位は企業・システムごとに異なる。比較する際は、単なる実行回数だけでなく、回路規模や精度、待ち時間などの条件も確認したい。など、実際の計算性能を比較するための材料は十分ではない。
10位 Q-CTRL｜量子制御ソフトウェア
量子ハードウェアのエラー抑制や制御という、方式を問わず必要になる領域を押さえている。政府・防衛関連の案件も獲得し、量子計算だけでなく量子センシング量子センシングQuantum Sensing重ね合わせや量子干渉などの量子現象を利用し、磁場、時間、重力などを高感度に測定する技術。QI補足量子コンピュータとは別の量子技術分野で、すでに実用化された例もある。性能を見る際は感度、分解能、測定環境を確認したい。にも事業を広げている。
懸念点としては、ハードウェアメーカー自身が制御技術を内製化する動きとの競争がある。
11位 Alice & Bob｜超伝導cat qubit方式
キャット量子ビットキャット量子ビットCat Qubit / Schrödinger Cat Qubit異なる量子状態を重ね合わせた「猫状態」を利用し、特定種類のエラーを起こりにくくするよう設計された量子ビット。QI補足誤り訂正に必要な負担を減らせる可能性があるが、すべてのエラーが自動的に抑えられるわけではない。残るエラー率にも注目したい。によってビット反転エラーをハードウェアレベルで抑制する、明確な技術的差別化を持つ。チップ単体だけでなく、冷凍機、制御装置、ソフトウェアを含むシステムの提供へ進んだ点も重要である。
ただし、キャット量子ビットをシステムへ統合した状態でも優位性を維持できるか、汎用的な量子誤り訂正へつなげられるかは、今後の実証を待つ必要がある。
12位 Atom Computing｜中性原子方式
1,000個を超える原子を扱える大規模なシステムと、Microsoftとの連携が強みである。中性原子方式の拡張性を、実際の計算システムとして示している点は評価できる。
一方、物理量子ビット数そのものは、実用性能を意味しない。今後はゲート品質や論理量子ビット、実行可能な回路規模によって真価が問われる。
13位 Classiq｜量子ソフトウェア
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。を高水準のモデルから設計・最適化する開発基盤を提供する。量子ソフトウェア企業としては異例の資金調達力を持ち、企業や政府機関との提携、海外展開も積極的に進めている。
ただ、13位にとどめた最大の理由は、調達額に見合う売上がまだ見えないことだ。高水準設計への需要がどこまで大きいかは不透明であり、QiskitやCUDA-Qなど、無料で強力な開発環境との差別化も問われる。そもそも市場の成長自体が、FTQCの登場時期に左右される。現在の提携や導入実績を、継続的なソフトウェア収益へ変えられるかが重要になる。
イスラエルに主要な開発拠点を置くため、地域情勢の長期化は、人材確保や事業継続の潜在的なリスクとなる。ただし、現時点で同社の海外展開や顧客獲得が重大な影響を受けていることを示す公開情報は確認できないため、今回の順位には直接反映していない。
14位 IQM｜超伝導方式
欧州を中心に、研究機関やHPCセンターへオンプレミス型量子コンピュータを納入している。研究開発の発表にとどまらず、政府調達や実機販売を売上へ変える力がある。
超伝導方式ではIBMやGoogleをはじめ競合が多いため、欧州域内の調達需要を足場に、独自の技術的優位性を確立できるかが重要となる。
15位 Infleqtion｜中性原子方式・量子センシング
中性原子量子コンピュータに加え、量子センサー、原子時計、時刻同期など、複数の量子技術事業を持つ。量子計算機の実用化時期だけに依存しない事業構成は強い。
ただし、広い事業領域へ投じた資金を、継続的な製品売上へ変えられるかを見極める必要がある。
16位 Xanadu｜光量子方式
光量子コンピュータ光量子コンピュータ光量子コンピューター / Photonic Quantum Computer / Optical Quantum Computer光子や光の量子状態を情報の担い手として利用し、量子計算を行う量子コンピューター。QI補足光子生成、損失、検出、集積化などが性能を左右する。量子ビット数だけでなく、損失率や光源・検出器の性能も見たい。と、量子機械学習・量子プログラミング基盤PennyLanePennyLanePennyLaneXanaduが開発する、量子回路の構築や実行、量子機械学習などに利用されるオープンソースの量子ソフトウェアライブラリ。QI補足特定の量子ハードウェア専用ではなく、複数のデバイスやシミュレータと連携できる。実証では使用したバックエンドを確認したい。の二本柱を持つ。PennyLaneはハードウェアに依存しないソフトウェアとして高い認知度を獲得している。
一方、FTQCとしての光量子コンピュータの構築には、多数の光源、検出器、光回路を高精度に統合する必要があり、ハードウェアの大型化には時間を要する。
17位 Fixstars Amplify｜量子／量子インスパイアード最適化・最適化プラットフォーム
独自の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。型アニーリングマシンに加え、量子アニーリング、イジングマシン、数理最適化ソルバー、ゲート型量子コンピュータを共通の開発環境から利用できる。
将来の量子計算機だけに依存せず、現在存在する最適化需要から収益化できる点は強い。一方、国内での導入実績を、海外市場での販売規模と継続的な競争優位へ発展させられるかが課題となる。
18位 Pasqal｜中性原子方式
欧州を代表する中性原子量子コンピュータ企業の一社であり、政府案件、研究機関との連携、実機展開を進めている。
ただし、中性原子方式ではQuEra、Atom Computing、Infleqtion、planqcなどとの競争が激しく、現時点の公開情報からは、他社を明確に引き離す性能差や事業上の優位性までは確認できない。
19位 planqc｜中性原子方式
ドイツを中心に政府案件や実機納入計画を獲得している。研究機関を母体とした技術力に加え、欧州の量子技術・HPC政策を事業機会へ結び付けている点を評価した。企業規模はまだ小さいが、調達案件を予定どおり実機稼働へつなげられれば、順位を大きく上げる可能性がある。
20位 Photonic｜シリコンスピン量子ビット・光ネットワーク方式
シリコンスピン量子ビットと光通信を組み合わせ、分散型の量子コンピュータを構築する構想を持つ。Microsoftとの連携もあり、量子ネットワークを前提とした拡張戦略には独自性がある。ただし、外部から評価できる公開情報はまだ限られている。
21位 Rigetti｜超伝導方式
量子チップの設計・製造からクラウド提供までを手掛ける、数少ない独立系の超伝導量子コンピュータ企業である。技術改善を継続しながら、上場企業として開発を続けている点は評価できる。
ただし、売上規模はまだ小さく、IBMやGoogle、IQMなどに対する明確な優位性も示せていない。継続的な資金確保と性能改善の両方が必要となる。
22位 Oxford Ionics｜イオントラップ方式
レーザーに大きく依存せず、電子的に量子ビットを制御する技術に強みを持つ。IonQによる買収によって、資金、製造、販売基盤へのアクセスも得た。
もっとも、今後は独立企業としてではなく、IonQの技術ポートフォリオの一部として評価する必要がある。異なる制御方式をIonQのロードマップへ統合できるかが焦点となる。
23位 Quantum Circuits｜超伝導デュアルレール方式
デュアルレール量子ビットデュアルレール量子ビットDual-Rail Qubit / Dual-Rail Encoding2つの物理モードのどちらに励起があるかなどを使って、1つの量子ビットを表現する符号化方式。QI補足光子や超伝導共振器など複数の実装で使われる。ニュースでは、どの物理系で何をエラーとして検出・抑制できるのかを確認したい。を用い、計算中に発生したエラーを検出しやすくする設計を採用している。量子誤り訂正との相性がよく、一般的な超伝導量子ビットとは異なる技術的特徴を持つ。
D-Wave傘下に入ったことで開発余力は増した一方、今後はD-Waveのゲート型量子コンピュータ戦略として成果を評価することになる。量子アニーリングと量子ゲートへ研究開発資源を配分することで、既存のアニーリング事業と新たなゲート型開発の双方が中途半端になるリスクもある。
24位 QunaSys｜量子化学ソフトウェア
量子化学・材料計算に集中し、国内の化学・素材企業との接点を築いている。対象産業と技術領域が明確であり、日本の量子ソフトウェア企業として高い専門性を持つ。
ただし、受託を中心とする現在のビジネスモデルでは、事業規模を大幅に拡大することが難しい。FTQC実現までの期間に、現在の産業連携を継続的かつ拡張可能な収益基盤へ発展させられるかが問われる。
25位 Strangeworks｜量子・量子インスパイアード計算プラットフォーム
複数の量子コンピュータ、量子アニーリング、量子インスパイアードソルバーをまとめて提供する。ユーザーが問題に応じて計算資源を選べるという立場は合理的である。
とは言え、単に多数のソルバーへ接続できるだけでは、クラウド事業者や各ハードウェア企業との差別化は難しい。モデル構築、ソルバー選定、運用支援まで含め、不可欠な基盤になれるかが問われる。
26位 OptQC｜光量子方式
国産光量子コンピュータ「MoQuren」をシステムとして稼働させた点は評価できる。研究段階の光源やチップだけではなく、ソフトウェアや実行環境を含む計算機として統合しようとしている。
外部ユーザーによる継続利用、性能指標、継続的な商用需要の実証はこれからである。「稼働した」ことから「価値のある計算ができる」ことへ進めるかが次の焦点となる。
27位 Jij｜数理最適化・量子／量子インスパイアード技術
数理最適化プラットフォームを提供し、量子アニーリングや各種イジングマシンを含む複数の計算技術に対応する。国内企業の業務課題に入り込み、定式化から導入まで支援できる点は強みである。
一方、競争領域が量子アニーリングから高性能な古典ソルバーや業務特化型最適化、AIへ広がるなか、プラットフォームとしての独自性を明確にする必要がある。
28位 Quemix｜量子アルゴリズム・材料計算ソフトウェア
FTQC向けアルゴリズムや、量子化学・材料計算の研究開発を進めている。材料分野は産業需要が明確であり、独自アルゴリズムを持つ点も評価できる。
ただし、量子アルゴリズムの本格的な利用には、対応するハードウェアの登場が必要となる。現在の材料計算や技術支援事業を、継続的な製品収益へ発展させられるかが重要である。
29位 Yaqumo｜中性原子方式
京都大学と分子科学研究所の研究成果を基盤に、中性原子方式の量子コンピュータを開発する日本発のスタートアップである。イッテルビウム原子や超高速量子制御など、基礎技術には注目すべき要素がある。
2025年設立と企業としての歴史が浅く、実機、量子ビット性能、顧客、製品ロードマップに関する公開材料はまだ限られている。現時点の最下位は技術を否定するものではなく、評価可能な事業・実証データが少ないことによる。
Quantum Indexの視点
今回の上位企業に共通するのは、単に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。数が多いことではない。
Quantinuumは高精度なハードウェアと製品事業、Googleは量子誤り訂正量子誤り訂正Quantum Error Correction / QEC複数の物理量子ビットに情報を分散して持たせ、量子状態を直接壊さずにエラーを検出・訂正する技術。QI補足実施しただけで実用的な耐障害性が得られるわけではない。論理エラー率が物理エラー率より改善しているかが重要になる。、IBMは開発環境と利用網、IonQは事業規模、D-Waveは現在の顧客需要という、それぞれ異なる強みを持っている。
一方、巨額の資金を調達している企業でも、実機性能や中間的な技術成果が十分に公開されていなければ評価を抑えた。ロードマップの最終目標が大きいことと、その実現確率が高いことは同じではない。
また、量子ソフトウェア企業や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。企業については、量子コンピュータが完成するまで生き残れるかという観点だけでなく、現在の顧客課題から収益を得られるかを重視した。将来の量子市場に備えながら、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。を含む現実の需要を取り込める企業は、短中期的にはハードウェア企業より安定する可能性がある。
このランキングは固定的な企業評価ではない。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。の実証、実機納入、顧客利用、売上、資金調達、買収などによって順位は大きく変わる。Quantum Indexでは今後も、公開された成果をもとに定期的に更新していく。
※本記事は2026年8月時点で確認できる公開情報に基づく編集部評価です。株式その他の金融商品の売買を推奨するものではありません。非上場企業については売上や技術性能の開示が限られるため、「公開情報の少なさ」が順位に影響している場合があります。
