大手銀行が量子コンピューティングの波に乗る理由

あなたがこの文章を読んでいる間に、世界中の投資銀行、ヘッジファンド、その他の投資家は約 8,000 万ドル分の株式を取引することになります。

世界銀行によると、これは1日あたり2000億ドル以上、昨年は総額で約70兆ドルに上る。「これは莫大な金額です」と、オランダの国立研究所、セントラム・ウィスクンデ・アンド・インフォマティカの数学者コルネリス・オースターリー氏は語る。「1件の取引で、想像を絶するほどの金額が動くこともあります」――例えば、企業の年金基金や大学の基金などだ。

多額の現金には大きな責任が伴う。金融機関は、政府の規制を遵守し、自らの損失をヘッジするために、資産の将来価値を予測することに多大なリソースを費やしている。「これはギャンブルではありません」と、研究者として銀行と規制当局の両方と仕事をしてきたオースターリー氏は言う。「よくある誤解です。金融機関がギャンブルをしているなら、これほどの利益は出ないでしょう。」

実際、これらの予測は気象モデルと同じく、かなり科学的です。過去の傾向に基づいており、景気後退や金利の大幅な変動など、価格に大きな変動をもたらす事象を考慮しようとしています。アナリストがポートフォリオの急落の可能性が高いと判断した場合、リスクの低い投資でポートフォリオを補強することができます。

こうした計算にはコストがかかり、社内のスーパーコンピューターか、クラウドコンピューティングの膨大な時間が必要になります。そのため、一部の専門家は、コスト削減と処理時間の短縮を実現する注目の技術、量子コンピューティングに注目しています。Googleから小規模なスタートアップ企業に至るまで、開発者たちは、機械学習によるデータ分類、新薬の開発、そして複雑な金融計算など、様々なタスクで従来のコンピューターを凌駕する可能性のあるマシンの開発に取り組んでいます。この期待に応えるべく、IBMとJPモルガンに所属する研究者たちは最近、簡略化されたリスク計算を実際の量子コンピューターで実行する方法を発見しました。

ニューヨーク州ヨークタウンハイツにあるIBMのマシンを使い、研究者たちはオプションと呼ばれる金融商品の将来価値をシミュレートできることを実証した。オプションとは、ある期限までに保証された価格で資産を売買する権利を誰かに与える契約である。例えば、月末に1株10ドルで株を売るオプションを買ったとしよう。その時点で株の価値が10ドルを超えていれば、オプションを単に期限切れにすればよく、購入に投じた比較的少額の金額しか失うことはない。価値が下がっても、保証された価格である10ドルで売ることができる。トレーダーはしばしばオプションを市場の下落に対する保険として使う。「オプションはリスクを低減します」とスウェーデンのウプサラ大学の数学者エリザベス・ラーソン氏は言う。ラーソン氏はIBMの研究には関わっていない。

現在、多くの銀行がモンテカルロ法と呼ばれる手法を用いて、オプションを含むあらゆる金融商品の価格をシミュレートしています。モンテカルロ法は、本質的には未来を一連の分岐点としてモデル化します。企業は倒産するかもしれないし、しないかもしれない。トランプ大統領は貿易戦争を始めるかもしれないし、始めないかもしれない。アナリストはこうしたシナリオの発生確率を推定し、数百万通りの代替シナリオをランダムに生成します。金融資産の価値を予測するために、アナリストはこれらの数百万通りの結果の加重平均を用います。

IBMチームを率いたステファン・ヴェルナー氏によると、量子コンピューターはこの種の確率計算に特に適しているという。私たちがよく使うような従来のコンピューターは、ビットを操作するように設計されている。ビットは2進数であり、0か1のいずれかの値を取る。一方、量子コンピューターは、中間の状態を表す量子ビットを操作する。量子ビットは、空中で投げるコインのようなもので、表でも裏でもなく、0でも1でもなく、どちらか一方になる確率を持つ。そして、量子ビットには予測不可能性という性質が組み込まれているため、不確実な未来をシミュレートするための自然なツールとなるかもしれない。

確率シミュレーションは金融分野以外にも有用です。気象学者はモンテカルロ法を用いて、ある種の天気予報を行っています。物理学者は、放射性物質中の中性子が陽子に崩壊する確率を予測するためにモンテカルロ法を用いています。放射線腫瘍医は、がん治療の計画を立てるためにモンテカルロ法を用いています。（十分な量のX線やガンマ線が患者の腫瘍に到達するように、標的に到達する前に健康な組織が放射線の一定の割合を吸収する可能性をモデル化します。）

ウォーナー氏と同僚たちは、マシンに搭載されている20個の量子ビットのうち3個を使ってモンテカルロ計算を実行した。この実験は銀行にとって実用的とは言えないほど単純すぎるが、有望な概念実証と言える。研究者たちは、より大規模でスムーズに動作する量子コンピュータが利用可能になれば、このアルゴリズムを従来のマシンよりも高速に実行できると期待している。

しかし、この理論的な優位性は、あくまで理論上のものだ。量子コンピュータを扱っていないラーソン氏とオースターリー氏は、約束された高速化には懐疑的だ。既存のマシンは依然としてエラーが多すぎて、一貫した計算ができないとオースターリー氏は指摘する。さらに、金融機関は既に膨大な計算能力を手元に持っているとラーソン氏は言う。金融機関は多くの場合、グラフィックス・プロセッシング・ユニットと呼ばれるチップ上で計算を行っており、このチップは多くの計算を並列に実行できる。量子コンピュータは個々のチップよりも高速になる可能性は十分にあるが、スーパーコンピュータに搭載された最先端のGPU群に勝てるかどうかは不明だとラーソン氏は言う。

それでも、IBMチームがこのアルゴリズムを実際のハードウェアに実装できたことは注目に値すると、英国ブリストル大学の数学者アシュリー・モンタナロ氏は述べている。モンタナロ氏はこの研究には関わっていない。この量子コンピューティングアルゴリズムの背後にある数学的証明は、2000年に初めて学術界で開発されたが、長年理論的な好奇心の対象のままだったとモンタナロ氏は述べている。ウォーナー氏のグループは19年前のレシピを採用し、ついにその作り方を解明した。

現在、彼らはより多くの量子ビットを用いてアルゴリズムを改良しようと取り組んでいる。ウォーナー氏によると、その過程でハードウェアの限界に直面する可能性があるという。現在最も強力な量子コンピューターは200量子ビット未満であり、従来の手法を実際に凌駕するには数千量子ビットが必要になるかもしれないと彼は予想している。

しかし、ウォーナー氏のようなデモンストレーションは、たとえ対象範囲が限られていたとしても、「量子コンピュータを人々が実際に関心を持つ問題に適用する」という点で有用だとモンタナロ氏は言う。これらのマシンが単純なタスクを確実に実行できることを示せば、支持者たちはもはやこの技術を誇大宣伝する必要がなくなるかもしれない。彼らはついに、自らの主張を裏付ける実際の結果を手にすることになるだろう。

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