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AIの最新技術&テーマをつまんで紹介&フリートークするシリーズ #1 量子機械学習の入門

AIの最新技術&テーマをつまんで紹介&フリートークするシリーズ #1 量子機械学習の入門

次のオンラインイベントの投影資料です。

<イベント名>
AIの最新技術&テーマをつまんで紹介&フリートークするシリーズ #1 量子機械学習の入門¥

<イベントページ>
https://ibm-developer.connpass.com/event/357710/

<概要>
AI技術の進化が止まらない昨今、新たなモデルの登場やRAGや外部システムとの連携を考慮したAIエージェントやMCPの実装、AIリスク/ガバナンスの問題など、様々な技術やテーマのキーワードが飛び交っています。

しかし、あまりに情報量が多いので、なかなか一人でAI界隈のアップデートに追随したり、ゆっくりと調べたり考えたりする機会を持てていない方も多いのではないでしょうか?

そこで、最新のトピックや注目の技術について学習・調査したことをシェアしながら、気軽にみなさんと一緒に意見交換や質疑応答で交流できるようなオンラインイベントシリーズを企画します。

前半:メインスピーカーが最新のAI技術やテーマについての紹介やデモを実施します。トピックは毎回異なり、業界のトレンドや実践的な内容にフォーカスする予定です
後半:他のパネルスピーカーも参加し、参加者からの質問やコメントも拾いながら、メインスピーカーと対話形式で深掘りします。また、最近のAI関連ニュースや興味深い話題について自由にディスカッションします
カジュアルにAI技術やトレンドのキャッチアップをしつつ、双方向的なディスカッションを通じて、交流を広げられる場にしたいと考えていますので、興味のある方はぜひご参加ください!

今回のテーマ:量子機械学習
量子コンピューターを活用した機械学習(量子機械学習 / QML)について入門向けの話をします。

量子コンピューターや量子機械学習の概要やポイントを共有しつつ、オープンソースの量子プログラミングのフレームワーク「Qiskit」を活用して、簡単なデモンストレーションを実施します。

※時間の都合もあり、あくまで入門向けの簡単な説明しかできませんので、量子コンピューターについて詳しくない方も雰囲気だけでも味わっていただければ嬉しいです

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Takahiro Esaki

June 25, 2025
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Transcript

  1. スナップショット 録画 資料公開 SNS拡散 ◯ × 後日公開します ◯ ◯ #IBMTechXchange

    #Dojo #AI FinOps/GreenITについて学んでみた Copyright ©2025 IBM Corporation.
  2. 当イベントは日本IBMおよび日鉄ソリューションズの有志エンジニアによって企画された勉強会です。 クラウドネイティブやマイクロサービスなどのテーマを中心に、今後も色々な勉強会・イベントを開催する予定です。 本勉強会の内容は、エンジニア個人の見解であり、所属する企業の公式見解ではありません。 セッション中はマイクミュートでの参加にご協力お願いします。 本イベントは録画してアーカイブ公開する予定ですので、その点ご了承ください。 本発表で利用している製品の名称およびロゴは下記の個人、組織または企業の商標となります。 IBM は、 世界の多くの国で登録されたInternational Business

    Machines Corporationの商標です。他の製品名およびサー ビス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、 www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。 NS(ロゴ)、NSSOL、NS Solutionsは、日鉄ソリューションズ株式会社の登録商標です。 その他本⽂記載の会社名及び製品名は、それぞれ各社の商標⼜は登録商標です。 ※本資料で参照しているURLは2025年6月23日時点のものです。 はじめに Copyright ©2025 IBM Corporation.
  3. • ゴール • 「量子コンピュータ」や「量子機械学習」がどんなものかを、何となく理解する • Qiskitを使って量子コンピュータを試してみるためのチップスを獲得する • 注意 • 本日の内容に関係する量子コンピュータのトピックはざっくりと解説しますが、

    網羅的かつ詳細には説明はしません • 対象者 • AIの最新動向に興味のある方(初心者歓迎) • 特に、量子コンピュータや量子機械学習に興味がある人 ※量子ビットや量子ゲート/アニーリングなどの知識があれば分かりやすいと思いますが、 そのような知識がなくとも雰囲気だけでも楽しんでいただければ嬉しいです このセッションについて Copyright ©2025 IBM Corporation.
  4. 江﨑 崇浩 (えさきたかひろ) <所属> 日本IBM テクノロジー事業本部 カスタマー・サクセス・マネージャー (CSM) <経歴> ビジネス/ITコンサルタント:BPR、SCM改革、システム刷新

    新規事業開発:コンサル社内やJVによる新規事業案件にてアジャイル開発 CSM:日本IBMに参画してAI・クラウドソリューションの活用促進やコミュニティ活動 (2021-) <趣味など> 筋トレ:年内目標はベンチプレス100kg お酒:ウィスキー、ブランデー、ジン、ビール…何でも メインスピーカー自己紹介 Copyright ©2025 IBM Corporation.
  5. • 誤解:量子コンピュータによってあらゆる計算が速くなる/古典コンピュータいらなくなる • 実際:特有の問題については量子コンピュータの方が古典コンピュータより計算回数を減らせる • 「特有の問題」も限定的で、量子コンピュータで計算回数を減らせる問題を見つけるための研究が注力されている状況 • 直近の量子コンピュータ:NISQ • NISQ

    (Noisy Intermediate-Scale Quantum) = ノイズあり中規模量子デバイス (50-100量子ビットくらい) • 実用化に必要と言われる量子ビット数(1000万量子ビットなど)や、十分な「誤り耐性」を得るのはまだ先 • 将来の大規模・汎用計算にあたっては、 FTQC:Fault-Tolerant Quantum Computing (誤り耐性量子コンピュータ)が目指される • (参考)IBMのFTQCに関する発表 • https://jp.newsroom.ibm.com/2025-06-11-IBM-Sets-the-Course-to-Build-Worlds-First-Large-Scale,-Fault- Tolerant-Quantum-Computer-at-New-IBM-Quantum-Data-Center • NISQの活用に向けて • アルゴリズム:「量子-古典ハイブリッドアルゴリズム」が主流 • 量子ビット数・量子演算の回数が多くなる程エラーの影響:大きい • 全ての計算を量子コンピュータに任せず、古典コンピュータと組み合わせて得意な計算だけ任せるアプローチ 今の量子コンピュータをざっくり解説 Copyright ©2025 IBM Corporation.
  6. • 現状は古典コンピューターとのハイブリッドで使 うのが基本 • 教師あり学習・教師なし学習・強化学習など 色々なパターンで活用が研究されている模様 • モデルの学習や推論実行などの一部分に量子コン ピュータを活用 •

    問題設定や学習モデル自体が全く新しいもので はなく、効率的な計算のために量子アルゴリズ ムを活用するイメージ • 例:逆行列の計算→HHLアルゴリズム、パラー メータ最適化→グローバーの検索アルゴリズム など • 量子回路を学習モデルに使うと、重ね合わせの原 理による高次元の特徴量空間が利用可能 • 古典コンピュータ上で効率的に表現しにくい非 線形モデルも効率的に構築できると期待 今の量子コンピュータをざっくり解説 Copyright ©2025 IBM Corporation. 参考:https://arxiv.org/pdf/1906.07682
  7. • Qiskit • オープンソースの量子コンピュータ用ソフトウェア開発キット (SDK) • https://learning.quantum.ibm.com/ • 試す時は、バージョンに注意! •

    世の中のサンプルコードは0.x系が多い模様 • 2024年に1.0-、2025年に2.0-とメジャーアップデートがなされているので気をつけましょう • https://docs.quantum.ibm.com/api/qiskit/release-notes • https://www.ibm.com/jp-ja/think/insights/qiskit-2-0-release-summary • 量子機械学習のチュートリアル: • Quantum kernel training ※発表時点でリンク切れになってしまった模様 • 量子ニューラルネットワーク ※古いQiskitのバージョンで試した時のサンプルコードをご参考までに共有 Qiskitとチュートリアル Copyright ©2025 IBM Corporation.
  8. 片桐 亮人 (かたぎりりょうと) <所属> 日本IBM テクノロジー事業本部 カスタマー・サクセス・マネージャー (CSM) <経歴> 2018

    大学入学(電気電子工学科) 2021 身体運動 * 確率統計・機械学習に関する研究を行う 2024 日本IBM入社、モダナイゼーションとインテグレーション製品担当のCSM <趣味など> ボルダリング 家具集め(引越ししたてで色々集め中です) パネルスピーカー自己紹介 Copyright ©2025 IBM Corporation.
  9. • 事前にいただいた質問 • Quantum Tokyo って終了したんですか? • トークデッキ • 量子機械学習って何が難しいの?

    • Qiskitってどうやって使うの?使ってみてどうだった? • そもそも、いつ頃に量子コンピューターが身近になるの? • 他にどういうことに量子コンピューター使えるの? フリートーク Copyright ©2025 IBM Corporation.