J.P.モルガンやAWSら、日経平均225銘柄の分散投資問題で量子・古典ハイブリッドアルゴリズムを実証――わずか5回の量子呼び出しで成功率95％を達成

JPMorgan Chase、AWS、Quantinuumなどの共同研究チームは、2026年7月1日に査読前論文（プレプリント）を公開し、量子・古典ハイブリッドアルゴリズム「qReduMIS」を用いて日経平均225銘柄のポートフォリオ分散投資問題を95%の成功確率で解決したと発表した。このアプローチは、量子コンピュータが単独で最適解を出せなくても、その測定結果の統計的分布を古典アルゴリズムの絞り込みに活用することで、実用的な成果を得られることを示している。現時点では古典コンピュータに対する明確な「量子超越性」を証明したわけではないが、将来的なハードウェアの進化に伴い、実務への適用可能性を示す重要な一歩として注目される。

■量子の「失敗」を統計的に活用する新発想

JPMorgan Chase、Amazon's Advanced Solutions Lab、AWS、Quantinuum、そしてデンマークのベンチャーキャピタル55 North Managementの研究チームが、2026年7月1日にarXivに投稿したプレプリント（arXiv:2607.01037）は、量子ハードウェアの具体的な実用性について、限定的ではあるが極めて意義深い主張を展開している。彼らが開発したハイブリッドアルゴリズム「qReduMIS」は、Quantinuumの98量子ビット・トラップイオン型システム「Helios」上で、225銘柄のポートフォリオ分散投資問題を95%の成功確率で解決した。一方で、同じ問題に対して量子最適化アルゴリズムを単独で実行した場合は完全に失敗したという。この結果を導いた重要な洞察は、「量子コンピュータは、必ずしも直接正解を出さなくても役に立つ。統計的に有益な形で失敗しさえすればよい」という点にある。

Romina Yalovetzky氏ら14人の共同研究者によるこの論文は、現時点では正式な査読を完了しておらず、研究チーム自身も古典コンピューティングに対する「量子超越性」の達成を主張することには極めて慎重である。彼らが実証したのは、より具体的かつ実用的なアプローチだ。すなわち、量子測定が最適解を出せなかったとしても、その結果から得られる確率的なガイダンスを利用して、古典的な削減（リダクション）アルゴリズムが問題を絞り込んでいくというハイブリッドアーキテクチャである。この手法は、量子単独での実行よりも優れた結果を示し、問題の規模が大きくなっても良好なスケーリング特性を維持するため、ハードウェアの改善に伴い実用的な導入候補となる可能性を秘めている。

■量子測定の分布を「答え」ではなく「道標」に

qReduMISの核心的なメカニズムは、量子最適化のベンチマークにおける従来の考え方に一石を投じるものだ。一般的な評価では「量子コンピュータが最適解を見つけられるか」が問われるが、大規模で複雑な問題において、量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）は往々にして失敗する。そこで研究チームは、「QAOAが失敗したとしても、その測定結果にはどのような情報が残されているか」という問いを立てた。

その答えは統計データの中にあった。QuantinuumのHeliosハードウェア上でQAOAを実行するたびに、qReduMISは多数の量子回路実行から得られる測定結果の分布を分析する。個々の実行が厳密な最適解に達していなくても、準最適解の中で高い一貫性を持って現れる変数を「フローズンノード（固定されたノード）」として分類し、解の一部としてロックする。その後、古典的な削減アルゴリズムがこれらの固定された変数を除去して残りの部分グラフを簡素化し、このプロセスを繰り返す。本研究におけるすべてのハードウェア実験において、このアルゴリズムが最終的な解に達するまでに必要とした量子プロセッシングユニット（QPU）への呼び出しは、最大でも5回にとどまった。

量子測定の分布を「答え」そのものではなく「道標」として扱うことで、このアーキテクチャは、規模拡大時に露呈するQAOAの既知の弱点に対して堅牢になる。単独のQAOAでは、ベンチマークの中で最も規模の大きい2つのケース（S&P 100および日経平均225の問題）で最適解を見つけられなかった。しかし、qReduMISは両者をはるかに高い信頼性で解決し、S&P 100では40%、日経平均225では95%の成功確率を記録した。テストされた4つの指数（ドイツのDAX、FTSE 100、S&P 100、日経平均225）すべてにおいて、平均近似比は0.96以上を維持した。これは、厳密な最適解に達しない場合でも、得られた解が数学的な最適解から4%以内の誤差に収まっていることを意味する。

■ポートフォリオ分散をグラフ理論にマッピングする理由

金融におけるこの問題設定は、詳しく紐解く価値がある。研究チームは、互いに連動して動かない資産の集合を見つけるタスクである「ポートフォリオ分散投資」を、グラフ理論で広く研究されている「最大独立集合（MIS：Maximum Independent Set）」問題として再定式化した。

MISの定式化において、各金融資産はネットワーク上の「ノード（頂点）」となる。相関性の高い資産同士は「エッジ（辺）」で結ばれ、ポートフォリオ構築の課題は、互いにエッジで結ばれていないノードの最大の集まり、すなわち「相関のない資産の最大集合」を見つけることに帰着する。MIS問題は、一般的なグラフにおいて強力な「NP困難」であり、多項式時間で解くアルゴリズムは知られておらず、候補となる資産の数が増えるにつれて探索空間は組み合わせ的に爆発する。研究チームは4つの指数すべてでqReduMISをテストし、最大規模のケースとして日経平均225から抽出した225資産の問題を扱った。

このMISの枠組みは、金融以外の領域にも適用可能だ。最大独立集合問題は、電気通信、物流、製造スケジューリング、ネットワーク設計などにも現れる。チームは金融データ以外のランダムなグラフ構造でもqReduMISのベンチマークを行い、強力なパフォーマンスが維持されることを確認した。これは、このアルゴリズムが金融の相関グラフに特化してチューニングされたものではなく、一般的な問題クラスに対応できることを示唆している。

■ハードウェアにQuantinuumのトラップイオン型を選んだ理由

ハードウェアプラットフォームとしてQuantinuumの「Helios」を選択したのには、構造的な理由がある。金融の相関グラフは密度が非常に高く、原理的にはどの資産も他のあらゆる資産と相関する可能性がある。この密度の高さが、量子ハードウェアに対して構造的な要求を突きつける。

IBMやGoogleなどが採用している超伝導量子チップは、通常、隣接する量子ビット同士のみを結合するアーキテクチャを採用している。これらのプラットフォームで離れた量子ビット同士を接続するには、「SWAPゲート」の連鎖を挿入する必要があり、これが回路の深さを増し、エラー確率を高める要因となる。ほぼすべての量子ビットのペアが相互作用する必要がある問題では、SWAPによるオーバーヘッドが急速に累積してしまう。

一方、トラップイオン方式は異なるアプローチをとる。QuantinuumのHeliosシステムでは、イオンが共通の電磁場の中に閉じ込められているため、共有されたフォノン（振動）モードを介して相互作用する。これにより、システムは実質的な「全結合（all-to-all connectivity）」を実現しており、SWAP操作を必要とせずに、任意の量子ビットが他の任意の量子ビットと直接相互作用できる。QuantinuumのHeliosは、2026年6月に1株あたり60ドルで値決めされ、Nasdaq市場にティッカーシンボル「QNT」で上場を果たした。同システムは、すべての量子ビットペアにおいて平均2量子ビットゲート不忠実度（infidelity）7.9(2)×10⁻⁴を達成しており、これは2025年末時点で商業用量子プロセッサとして報告されている中で最高の平均2量子ビットフィデリティである。

本研究における最大の量子回路は、システムの98量子ビットのうち78量子ビットを使用し、1,016個の2量子ビットゲートを必要とした。これは、実用的な最適化問題に対して報告されたゲート型QAOAの実証実験としては、今日までで最大規模の部類に入る。

■スケーリング特性が示す将来への展望

個々の指数におけるベンチマーク結果も注目に値するが、本研究で最も重要な知見は、問題の規模が大きくなったときにアルゴリズムがどのように機能するかという「スケーリング特性」に関するものだ。

研究チームは、Quantinuumのノイズありエミュレータ「H2-1」を用いて、規模を段階的に大きくした73個のポートフォリオ最適化インスタンスを評価し、高い信頼性で正しい結果を得るために必要な総計算量を示す「Time-to-Solution（解に達するまでの時間）」を測定した。2レイヤーのQAOA回路において、qReduMISは単独のQAOAと比較して、Time-to-Solutionのスケーリング指数を3.2分の1に削減した。スケーリング指数の3.2倍の改善は極めて重要である。なぜなら、スケーリング指数は累積的に影響するためだ。スケーリング則が劣る場合、問題の規模が2倍になると計算時間は2倍ではなく指数関数的に増大する。指数が3.2倍改善されたということは、問題が難しくなればなるほど、単独のQAOAに対するqReduMISの優位性が拡大していくことを意味する。

この点こそが、今回の結果を単なる現在のハードウェアのデモンストレーションにとどめず、将来を見据えたものにしている理由だ。近年の量子プロセッサは、多くの古典的なメタヒューリスティクスがすでに良好に機能する問題規模に制限されている。例えば、本研究における小規模なベンチマーク問題の多くは、シミュレーテッドアニーリングによって比較的容易に解決された。また、2025年9月にフラウンホーファー集積回路研究所が発表したベンチマーク（最大1,000資産の250個のポートフォリオ問題において、QAOAや量子アニーリングを、混合整数計画法、シミュレーテッドアニーリング、タブーサーチと比較したもの）では、異なるアルゴリズムアプローチを用いた場合、「ポートフォリオ最適化において量子超越性が得られる余地は極めて限定的である」と指摘されていた。この背景は直接的に関連している。フラウンホーファーの研究では異なる問題定式化が用いられており、qReduMISのようなハイブリッド反復アーキテクチャはテストされていなかった。

研究チームは、現在のハードウェアで実行可能な規模において、qReduMISを最も強力な古典最適化アルゴリズムと比較したわけではないことを明言している。彼らの主張は、現時点でハイブリッド手法が古典手法に勝っているということではない。そうではなく、このハイブリッドアーキテクチャが単独のQAOAに対してスケーリング上の優位性を示しており、ハードウェアが向上するにつれて、その差がますます意味を持つようになるということだ。

■この研究が「主張していない」こと

ここで、研究の適用範囲を正確に把握しておくことが重要だ。本研究が扱っているのは「ポートフォリオの分散投資」、具体的には、与えられた資産群から互いに最も相関の低い資産のセットを選択する方法である。これはポートフォリオ構築における一つの数学的ステップにすぎない。収益予測、ポジションサイジング、リスク調整後の重み付け、取引コストの最適化など、投資戦略の他の側面には一切触れていない。完全なポートフォリオを構築するには、分散投資ステップの後にさらに追加の処理が必要となる。

また、このプレプリントはまだ正式な査読を終えていない。arXivのプレプリントは科学的プロセスの一環として公開されるものであり、査読付きの学術誌に掲載された論文のように外部から検証された知見とは異なる。研究チーム自身も、この研究を商用展開や量子超越性の証明ではなく、アーキテクチャ上のアプローチを実証するものとして明確に位置づけている。

■今後の展望

論文では、今後の研究方向性として、フローズンノードを特定する手法の改善、QAOAパラメータのさらなる最適化、そして資産ごとに重要度やリスクが異なる「重み付きポートフォリオ最適化」への拡張などが挙げられている。より広い意味では、QAOAの出力分布から安定した変数を特定する「フローズンノード特定技術」は、ポートフォリオ選択以外の他のNP困難な組み合わせ最適化問題にも一般化できる可能性がある。

本研究は、量子コンピューティング分野が、NISQ（ノイズあり中規模量子）時代のハードウェアの実用的な道として、ハイブリッドアーキテクチャを中心に再編されつつあるタイミングで発表された。2026年6月に発表された米国エネルギー省の「Quantum Genesis」プログラムは、2028年までのフォールトトレラント（耐障害性）量子システムの実現を目指しているが、これは研究者たちから極めて野心的なスケジュールであると評されている。耐障害性ハードウェアが登場するまでの間、qReduMISのようなアプローチは、金融機関に対して、量子ハードウェアがいつ実際の計算価値をもたらすのか、あるいは単にワークフローに参加しているだけで実質的な利益を生んでいないのかを評価するための具体的な枠組みを提供する。

量子技術を追う金融機関のクオンツ研究者にとって、qReduMISのアーキテクチャは明確なベンチマーク構造を提示している。すなわち、ハードウェアへの本格的な投資に踏み切る前に、ハイブリッドシステムによる確率的なガイダンスが、古典的な手法単独よりも優れた総合的成果をもたらすかどうかをテストできる。日経平均225における95%という結果は、量子金融の実用化が完了した証明としてではなく、将来的に実用化されるかどうかを決定づける比較の「出発点」として、追跡する価値のある数値である。

■注目ポイントQ&A

●この結果は、量子コンピュータが古典システムよりも優れた投資ポートフォリオの最適化を行えるようになったことを意味しますか？

いいえ、そうではありません。研究チームもその点には慎重です。この研究は、最大225資産の実際の市場データを用い、特定のポートフォリオ分散サブ問題において、量子・古典ハイブリッドアルゴリズムが単独のQAOAを上回ったことを実証したものです。現時点で、このハイブリッドアプローチを最も強力な古典最適化アルゴリズムと比較したわけではありません。2025年9月のフラウンホーファー研究所によるベンチマークでは、混合整数計画法を用いることで、最大1,000資産のポートフォリオ最適化問題を数秒で厳密な最適解まで解決できることが示されています。qReduMISの成果は、ハイブリッド手法が「純粋な量子手法」に勝ったということであり、古典手法に勝ったわけではありません。その比較は今後の課題です。

●これまでの量子コンピューティングを用いた金融研究と何が違うのですか？

従来の多くの研究は、量子プロセッサに直接最終的な答えを出させようとするか（これはQAOAの規模拡大時に失敗します）、あるいはハイブリッドの結果を単純な古典的ベースラインと比較するだけでした。qReduMISは、QAOAの測定分布を統計的なガイダンスとして利用します。QAOAが最適解を見つけられない場合でも、その出力は最適解に含まれるべき多くの変数を高い信頼性で特定できます。この「前向きに失敗する（failing forward）」アプローチと、残りの部分グラフに対する厳密な古典的削減を組み合わせた点が、アーキテクチャとして新規性があります。単独のQAOAと比較してTime-to-Solutionのスケーリング指数が3.2倍改善されたことは、ハードウェアの規模拡大に伴ってこの手法の競争力が高まることを示唆しています。

●なぜハードウェアのアーキテクチャが重要なのですか？ どの量子コンピュータでも実行できないのですか？

Quantinuumのトラップイオン型システム「Helios」が持つ「全結合（all-to-all）」の量子ビット接続性が、この問題に不可欠だったからです。金融の相関グラフは密度が非常に高く、ほぼすべての資産が他の資産と相関する可能性があります。IBMやGoogleの超伝導チップのように、隣接する量子ビットのみが接続されているシステムでは、離れた量子ビットを接続するために多数の「SWAPゲート」を挿入する必要があり、これが回路の深さとエラー確率を増大させます。トラップイオンシステムでは、イオンが共有するフォノン（振動）モードを介して任意の量子ビットペアが直接相互作用できるため、SWAPによるオーバーヘッドを回避できます。これは偶然ではなく、意図的な設計上の選択です。

●日経平均225における95%の成功確率という結果は、査読を通過したものですか？

現時点では通過していません。この論文は2026年7月1日にarXivに投稿されたプレプリントであり、正式な査読プロセスを完了していません。arXivは研究者が結果を迅速に共有し、コミュニティからのフィードバックを得るためのサーバーであり、掲載された内容は学術誌のような独立した検証を受けていません。本研究のベンチマーク結果は著者らによって誠実に報告され、専門メディアでも取り上げられていますが、査読を経て正式に承認されるまでは暫定的な知見として扱う必要があります。

元記事: Hybrid Quantum Algorithm Hits 95% on Nikkei 225 Portfolio With Five Quantum Calls