量子CAE実現へ前進 三菱電機とQunaSysが2つの基盤アルゴリズム開発：CAEニュース

三菱電機とQunaSysは、CAEへの量子コンピュータ活用に向け、2つの基盤アルゴリズムを開発した。大規模な行列データを量子コンピュータで扱いやすい形に整理して計算コストを削減する他、量子回路の設計に必要なパラメーター計算を安定化し、精度向上につなげる。

[八木沢篤，MONOist]

　三菱電機は2026年8月24日、QunaSysと共同で、CAEにおける量子コンピュータ活用に向けた2つの基盤アルゴリズムを開発したと発表した。

　同社は、今回開発した技術により物理シミュレーションの大規模化を実現し、製造業における製品開発の高度化／効率化を目指すとしている。

　近年、製品の高性能化／高機能化に伴い、大規模かつ高精度なCAEへのニーズが高まっている。こうした中、従来のコンピュータよりも計算を高速化できる可能性がある量子コンピュータをCAEに活用する「量子CAE」が注目されている。一方、その実現に向けては、量子計算の実行コストと精度の両面に課題があった。

　CAEで扱う物理シミュレーションの多くは、大規模な行列計算として表される。行列データをそのまま量子コンピュータで扱うと、行列を量子回路に埋め込む際の正規化係数が大きくなり、同じ精度の計算結果を得るために必要な量子ゲート操作や回路実行回数が膨大になる。その結果、量子計算による高速化の効果を十分に引き出せないことが課題だった。

量子CAEの実現に向けた2つの基盤アルゴリズム

　今回、三菱電機とQunaSysは、これらの課題を解決する2つの基盤アルゴリズムを開発した。

開発した基盤アルゴリズムの適用例（モーター開発におけるCAEへの適用）［クリックで拡大］ 出所：三菱電機

　1つ目の基盤アルゴリズムでは、大規模な行列データを量子コンピュータで扱いやすい形に整理し、量子計算の実行コストを削減する。

　量子コンピュータで行列データを扱う際に用いられる手法の1つが「ブロックエンコーディング」だ。一般的な行列を量子回路の操作に対応するユニタリ行列の一部として埋め込み、量子計算で利用できる形にする。行列の非ゼロ要素を個別に入力する場合、単純な方法では、重複する要素も別々の寄与として扱われるため、正規化係数が増大し、量子計算の実行コストが増加する。

　今回開発した手法では、行列内の同じ値やその出現パターンを整理した上で、パターン同士の重なりに着目する。共通部分を再利用し、差分だけを組み合わせて表現することで、行列の構造を利用した効率性を保ちながら、量子コンピュータで扱いやすい入力形式に変換する。三菱電機とQunaSysは、与えられた行列構造の中で共通部分をどこまで再利用できるかを理論的に解析し、同技術が効果を発揮する条件を明確化した。代表的な物理シミュレーションの行列計算における有効性も確認したという。

行列データを量子コンピュータで扱いやすい形に整理する基盤アルゴリズムの考え方［クリックで拡大］ 出所：三菱電機

　もう1つの課題は、量子回路の設計に必要なパラメーター計算の不安定性だ。量子計算では、計算内容に応じた量子回路を設計するが、従来はその設計に用いるパラメーターの計算に不安定性があり、量子計算の精度に影響していた。

　2つ目の基盤アルゴリズムでは、このパラメーター計算を安定化する。量子計算で行列操作を行うための代表的なアルゴリズムである「量子信号処理」では、事前準備として、従来のコンピュータを用いて行列に対して行いたい計算の働きを多項式で近似し、その多項式を量子回路で再現するための角度列パラメーターを計算する。

　従来手法では、この計算の途中で極端に小さい数を扱うことで、丸め誤差や桁落ちの影響が大きくなり、得られる角度列パラメーターの精度が低下していた。三菱電機とQunaSysは、この問題の原因を分析し、量子信号処理で扱う多項式の係数の並びと、角度列を求める計算の進め方の組み合わせに課題があることを解明した。今回開発した手法では、計算の向きを反転させた後で順序を戻すことにより、丸め誤差や桁落ちの影響を回避する。

　さらに、量子CAEで必要となる代表的な行列計算である行列反転、ハミルトニアンシミュレーション、位相推定、固有値フィルタリングを対象に数値実験を行い、角度列パラメーターをより安定的かつ高精度に求められることを実証した。

量子信号処理におけるパラメーター計算の不安定性を回避する基盤アルゴリズムの考え方［クリックで拡大］ 出所：三菱電機

　これら2つの基盤アルゴリズムにより、量子コンピュータの性能を生かした行列計算が可能となり、「量子CAEの実現に向けて前進した」（プレスリリースより）としている。

製造業における具体的なCAE課題に適用し、検証を進める

　今後は、今回開発した基盤アルゴリズムを流体解析、熱解析、構造解析、電磁界解析など、製造業で用いられる具体的なCAEの課題に適用し、検証を進める。さらに、実際の製品設計における複雑な計算課題に、これらの基盤アルゴリズムを適用し、量子コンピュータを製造業の設計／解析に活用する量子CAEの実現を目指す。

　なお、今回の開発成果の一部は、科学技術振興機構（JST）のムーンショット型研究開発事業（目標6）の成果で、2026年8月24日から韓国で開催中の量子情報科学分野の国際会議「AQIS（Asian Quantum Information Science Conference） 2026」で発表するとしている。

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