米研究チームが、簡易化したリスク計算を量子コンピューターで実行する方法を考案した。PHOTOGRAPH BY IBM

この段落を読んでいる数十秒ほどの間に、投資銀行やヘッジファンドといった世界中の投資家は約8,000万ドル（約85億円）の株式を取引している。世界銀行によると、その額は1日で2,000億ドル（約21兆円）を超え、2018年全体では70兆ドル（約7,400兆円）に迫る。

「巨大で莫大な金額です」と、オランダの国立情報工学数学研究所（CWI）の数学者コルネリス・オーステルリーは語る。なかでも企業の年金基金や大学の基金などの場合、「単体の取引であっても想像するのも恐ろしくなるような数字が含まれる場合があります」

巨大な資金には大きな責任が伴う。このため金融機関は、政府当局を納得させて自身の損失をヘッジするために、資産の将来価値予測に相当なリソースを投じる。

研究者として銀行と規制機関の両方と仕事をした経験があるオーステルリーは、「これはギャンブルではありません」と言う。「よく誤解されるのですが、もし金融機関がギャンブルをしているのだとすれば、これほどの利益は上げられないですよね」

実際のところ、こうした予測は気象モデルとは違い、かなり科学的なものだ。過去の取引の傾向などの履歴に基づきながら、景気後退や利率の大きな変化など、価格の大きな変動の要因になる出来事も計算に入れようとしている。分析によって急落の可能性が高いことがわかれば、もっとリスクが低い投資によってポートフォリオを補強できる。

「オプション」の将来価値を予測可能に

こうした計算をするには、社内にスーパーコンピューターを備えるか、あるいはクラウドコンピューティングの時間を大量に買う必要がある。要するに、とてもコストがかかるのだ。そこで専門家が注目しているのが、処理時間を短縮してコスト削減が可能になるとされる量子コンピューティングである。

現在、グーグルから小さなスタートアップにいたるまで、さまざまな開発者が量子コンピューティングに取り組んでいる。機械学習によるデータ分類や新薬の開発などさまざまなタスクにおいて、従来のコンピューターを打ち負かす可能性があると期待されている技術であり、金融の複雑な計算もそうしたタスクのひとつだ。

こうした期待を実現するための一歩として、IBMおよびJPモルガンと提携した研究チームが簡易化したリスク計算を実際に量子コンピューターで実行する方法を、このほど考案した。

研究チームは、ニューヨーク州ヨークタウンハイツにあるIBMの量子コンピューターを使い、「オプション」と呼ばれる金融商品の将来の価値をシミュレートできることを証明した。オプションとは、決められた期限までに保証された価格で資産を売買する権利を与える契約だ。

例えば、月末に1株10ドルで株を売るオプションを購入したとしよう。株価が10ドルを超えた場合にオプションを失効させれば、損失は相対的に額が小さいオプションの購入費用だけで済む。株価が10ドルを下回った場合は、保証された価格によって株を10ドルで売ることができる。

こうしたオプションは、市場の急落に対する保険として使われることが多い。「この仕組みがリスクを下げてくれるのです」と、スウェーデンにあるウプサラ大学の数学者、エリザベス・ラーソンは説明する（ラーソンは今回のIBMの研究には参加していない）。

不確かな未来の予測に最適なツールになる可能性

多くの銀行は現在、オプションを含むさまざまな金融商品の価格シミュレーションにおいて、モンテカルロ法と呼ばれる手法を採用している。これは未来を「道の分岐」の連続としてモデル化するものだ。

企業が倒産するかもしれないし、しないかもしれない。トランプ大統領が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。こうしたシナリオの可能性をアナリストが予測し、さまざまな未来をランダムに大量につくり出す。そして金融資産の価値を、膨大な結果の加重平均を使って予測するのだ。

量子コンピューターは、こうした確率論の計算に特に向いているのだと、IBMのチームを率いるステファン・ウェルナーは説明する。わたしたちが使っているような古典的コンピューターは、ビットを扱うように設計されている。ビットは2進法であり、0か1の値をもたなければならない。これに対して量子コンピューターは、中間的な状態もとれる量子ビットを扱う。

量子ビットは空中にトスされたコインに似ている。裏（0）でも表（1）でもなく、“可能性”があるだけだ。このように量子ビットは不確定性が組み込まれているため、不確かな未来のシミュレーションにふさわしいツールになる可能性がある。

IBMの研究者ステファン・ウェルナー。PHOTOGRAPH BY IBM

コンセプトの証明として有望な結果に

確率論的シミュレーションが有用なのは金融だけではない。モンテカルロ法は、気象学では気象予報の一部に使われている。物理学においては、放射性物質で中性子が崩壊して陽子になる可能性の予測に使われている。放射線腫瘍学では、がん治療の計画を立てるために用いられている（十分なX線やガンマ線を腫瘍に届けるため、標的に到達するまでに健康な組織に吸収される割合をモデル化している）。

ウェルナーをはじめとする研究チームは、チームのマシンで利用できる20量子ビットのうち3量子ビットを使い、モンテカルロ法による計算を実施した。この実験は大幅に簡易化されていて銀行が利用できるようなものではないが、コンセプトの証明としては有望といえる。

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もっと大きくてスムーズに動く量子コンピューターが利用できるようになれば、従来のコンピューターより高速にアルゴリズムを実行できるだろうと、研究チームは期待している。

とはいえ量子コンピューター利点は、あくまで理論上のものだ。量子コンピューターを扱っていないウプサラ大学のラーソンとCWIのオーステルリーは、見込まれている高速化について現段階では懐疑的である。既存の量子コンピューターはエラーだらけで着実な計算ができないと、オーステルリーは指摘する。

また、金融機関はすでに膨大な計算能力を手にしていると、ラーソンは指摘する。金融機関の計算は、グラフィック処理ユニット（GPU）と呼ばれるチップで処理されていることが多い。GPUなら多くの計算を並行して実行できるのだ。量子コンピューターは個々のチップより速くなる可能性はあるが、最先端のGPUを連ねたスーパーコンピューターに勝てるかどうかはわからないと、ラーソンは言う。

ニューヨーク州ヨークタウンハイツにある「IBM Q」のラボ。PHOTOGRAPH BY IBM

理論を実証できたことの意味

それでも、英ブリストル大学の数学者であるアシュリー・モンタナーロは、IBMのチームが実際のハードウェアでアルゴリズムを実装できたのは注目に値すると語る（モンタナーロはこの研究には参加していない）。今回の量子コンピューティングのアルゴリズムは、学術的には2000年に数学的証明が完了しているが、長年にわたって理論的な関心のままだったとモンタナーロは言う。ウェルナーの研究グループは19年前のレシピを基に、ついに提供の仕方を解明したのだ。

研究グループは現在、量子ビットを増やしたアルゴリズムの改善に取り組んでいる。だが、ハードウェアの限界にぶつかるかもしれないとウェルナーは語る。現在は最も強力な量子コンピューターであっても、200量子ビットに届いていない。従来の方法に実際に勝つには、1,000単位の量子ビットが必要になると彼は予想している。

それでもウェルナーらの実証は、限定的ではあるが「人々が実際に関心をもつ問題への量子コンピューターの応用」という点で有益だと、モンタナーロは語る。量子コンピューターが単純なタスクを確実に実行できることが証明されたのだから、量子コンピューターの支持者はもう大げさに騒ぎ立てる必要はないだろう。これからは主張を裏付ける実際の結果を集めることになるのだ。

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