IBMとVanguardによる新しい研究で、金融分野で最も計算負荷の高い問題の一つであるポートフォリオ構築に量子コンピューティングをどのように活用できるかが検討されています。arXivに掲載された論文で詳述されているように、この研究は量子古典ハイブリッドワークフローが、複雑な金融最適化タスクにおいて純粋な古典的手法と同等の解を提供する可能性があることを実証しています。 研究チームは、最大109量子ビットと最大4,200ゲートを持つIBM Quantum Heron r1プロセッサ上でサンプリングベースの変分量子アルゴリズム（VQA）を使用しました。量子サンプルは、その後古典的な局所探索アルゴリズムによって改良されました。研究では、債券上場投資信託（ETF）のポートフォリオ構築問題において、量子古典ワークフローが純粋な古典的局所探索アプローチを一貫して上回り、特に問題規模が大きくなるほどその差が顕著になることがわかりました。解決策は相対解誤差0.49%を達成しました。 この研究は、実世界の金融問題への量子コンピューティングの応用における一歩前進として位置付けられています。量子ハードウェアが実用的な最適化タスクの簡略版を解くことに貢献でき、ハイブリッドワークフローが最終的に金融専門家の日常業務に統合される可能性があることを示唆しています。Vanguardのミュニシパル部門長のPaul Malloyは、チームが当初の期待を上回る規模で債券ポートフォリオの構築に成功したと述べています。 2025年9月30日