[有料セミナー]＜自社技術と結び付けて考える＞ 量子コンピュータ技術入門

• Date 2026-01-28 13:00 〜 16:30
• Venue オンライン
• Organizer xx
• Attendees Announcement only(this event does not take registrations)

Tickets

• 申し込み不要、もしくは当サイト以外で申し込み

About this event

セミナー開催概要 ■ 開催概要・受講料 ● 日時 2026年1月28日（水） 13:00 - 16:30 ＊講義の途中に小休憩を挟みます。 ● 受講料（税込・資料付） 受講スタイルおよび申込人数によって料金が異なります。 受講タイプ 1名での申込 1社2名以上同時申込（1名につき） オンライン受講（見逃し視聴なし） 45,100円 34,100円 オンライン受講（見逃し視聴あり） 50,600円 39,600円 注記： 消費税10%を含みます。2名以上の同時申込は、同一法人（1社）からの同時お申し込みが対象となります。 ● お申込みフォーム https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD260108.php 1. セミナーポイント ・客観的な技術解説：量子コンピュータのハード・ソフト・ミドルウェアの開発経験に基づき、基本的な成り立ちから業務検討指針、社会へのインパクトまでを解説。 ・実践的なツール活用：商用・オープンソースのアプリケーションやツールの具体的な使い方を紹介。 ・最新技術の深掘り： ・テンソルネットワーク：量子計算の古典シミュレーション技術がいかに機械学習モデル（Transformer/LLM等）を効率化し、リソース削減に寄与するかを明示。 ・ 半導体量子コンピュータ：集積化の障壁を打破する最新パッケージング技術や、国内外主要プレイヤーによる事業化戦略を比較。 ・ ビジネスビジョン：量子ネイティブなアルゴリズムが産業構造をどう再定義するかを考察し、自社資産を量子エコシステムの中でいかに再定義すべきか、その具体的な道筋を示唆。 2. 受講対象者 ・各企業の技術者・研究者・企画担当者 ・量子コンピュータの現況を把握し、今後のビジネスへのインパクトを検討したい方。 ・自社の保有技術（材料・加工・ソフト等）が、量子コンピュータに対してどのようなインパクトを持っているか探りたい方。 ・量子コンピュータを実際の業務（最適化、創薬、材料開発等）に導入してみたい方。 3. 得られる知識・ノウハウ ・量子コンピュータの基本概念、ポテンシャル、各種方式の違い。 ・主要応用分野：DX、製造業効率化、材料科学、創薬、金融、インフラ、SDGs、脱炭素など。 ・最新アルゴリズム：量子機械学習、テンソルネットワークによるモデル圧縮技術。 ・ハードウェア動向：半導体（シリコンスピン）方式の優位性とロードマップ。 4. セミナー内容 第1章：イントロダクション ・量子コンピュータとは？（概要をコンパクトに） ・なぜ注目されるのか（古典計算との違い・優位性） ・世界の主要な量子コンピュータの種類 ・量子ゲート方式各種 ・D-Wave（量子アニーリングマシン） ・ シミュレータイジングマシン（GPU/擬似量子計算） ・ 社会実装の代表例 ・金融（ポートフォリオ最適化）、交通・物流（経路最適化）、材料・創薬（分子シミュレーション） 第2章：実務に必要な量子アルゴリズム概観 ・量子シミュレーション：VQE（変分量子固有値ソルバー）、QPE（量子位相推定） ・探索・推定：グローバーのアルゴリズム、量子振幅推定（QAE） ・最適化：QAOA、量子アニーリング ・量子機械学習：フーリエ級数による関数近似、量子生成モデル ・量子古典ハイブリッド計算：量子（状態生成）と古典（最適化）の役割分担 ・テンソルネットワーク（TN）による表現とシミュレーション ・高次元データの圧縮（MPS/TT, PEPS等） ・なぜ数百量子ビット規模の回路が古典機でシミュレーション可能なのか ・ 量子インスパイア計算：既存ハード上での高速演算 ・ TNと機械学習の橋渡し（TNML） ・モデルの軽量化：重み層のテンソル分解によるパラメータ劇的削減 ・ 実務的メリット：学習効率向上とエッジデバイスへの実装可能性 ・ Transformer/LLMへのTN導入と最新動向 ・低ランク近似による自己注意機構（Self-Attention）の計算コスト削減 ・LLMの圧縮と蒸留：メモリ消費を抑えた「量子ネイティブな言語モデル」の構築可能性 第3章：実務に直結する量子最適化と量子機械学習 ・定式化の考え方（QUBO、データ表現） ・データの準備方法（前処理・エンコーディング） ・目標・ターゲットの設定（材料・商品開発） ・ワークフローの体系化：問題定義から結果の評価・改善まで ・ケーススタディ：新素材探索、新商品組成・配合最適化 第4章：ツールと実践演習 ・Qiskit：IBMによる代表的な量子SDK ・TYTAN：大規模最適化問題に対応できる実務向けツール ・ハンズオン：簡単な最適化と学習デモ ・PyTorch：量子回路と機械学習の連携 第5章：半導体量子コンピュータの詳細と産業展望 ・半導体（シリコンスピン）量子ビットの仕組み ・量子ドットと電子スピン：既存インフラ（EUV露光等）の転用メリット ・ 高いコヒーレンス時間：同位体制御技術（シリコン28）の活用 ・ 計算・制御・開発ツール ・クライオCMOS回路：極低温制御回路とEDAの進化 ・ TCADとの連携シミュレーション ・ 産業界のプレイヤーと日本の強み ・主要プレイヤー（Intel, 日立, 理研等）の戦略比較 ・ 日本の装置・素材産業の機会（超高純度シリコン、極低温冷凍機等） ・ 量子ビット数のロードマップ ・2026-2027年：1,000ビット級への拡張とエラー訂正（QEC）実証 ・ 2030年以降：実用的な誤り耐性量子コンピュータ（FTQC）の実現へ ・ 企業が今から準備すべきアクション（まとめ） ・ハードウェア参入に向けた技術アセスメント ・ソフトウェア準備：方式特有のアーキテクチャを意識した早期着手 ■ お申込みフォーム https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD260108.php