DX現場に伴走するエンジニアが、いま量子コンピューティングを学ぶ理由

セキュリティ

Webエンジニア

井関旭

2026年09月01日

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はじめに

はじめまして。株式会社メンバーズでWebエンジニアをしています。社内で量子ラボを立ち上げ、勉強会や研究・技術検証を進める中で、量子コンピューティングを学んでいます。

そこで得た知識や、実際に確かめたことを社内だけに閉じず、Webエンジニアにも伝わる形で共有するため、この連載を始めました。概念だけで終わらせず、必要に応じて数式やコードにも踏み込みます。

この連載の出発点として、まず整理したいのは次の二つの問いです。

「結局、いま何に使えるのか」

そして、もう一つ。

「本当に、まだ先の話として扱ってよいのか」

一つ目は、活用についての問いです。量子コンピュータは、最適化、シミュレーション、機械学習など、さまざまな領域で期待されています。一方、期待されていることと、現在の技術で実務に使えることは同じではありません。

二つ目は、時間についての問いです。一般的なWeb開発で量子コンピュータを日常的に利用する段階にはまだありません。それでも、影響を考え始めるのは実用化された後でよいのか。この問いは、顧客企業のデータやシステムに近い立場で仕事をしていると、無視できません。

私が量子コンピューティングを学ぶのは、次の流行を先取りするためではありません。量子技術の可能性、制約、リスクを、顧客課題と既存システムに引きつけて判断できるようになるためです。

生成AIの次に量子が来る、とは限らない

生成AIは、公開されたサービスを実際に触ることで、その価値と限界を多くの人が直接確かめられます。文章を書く、画像を作る、コードを補助する。入力と出力の関係が見えやすく、業務への取り入れ方も想像しやすい技術です。

量子コンピュータは、同じ道筋で普及するとは限りません。

クラウド経由で実機やシミュレーターを利用できる環境はあります。しかし、量子回路を動かしただけで、普段の業務が急に効率化されるわけではありません。どの問題に向いているのか、古典コンピュータとどう組み合わせるのか、データをどう入力するのか、ノイズや測定結果をどう扱うのか。価値を判断するまでに確認すべき前提が多くあります。

だからこそ、「生成AIの次に来るブーム」として量子を見るのではなく、技術の現在地と適用条件を理解する必要があります。

量子コンピュータは、すぐに使える万能な道具ではありません。だからといって、広く実用化されるまで無関係な技術でもありません。活用の可能性、現在の制約、実用化前から考えるべきリスクを分けて捉えることが重要です。

「まだ先」でも、今から考えるべきことがある

その代表例が、HNDL（Harvest Now, Decrypt Later：今収集し、後で解読する）です。

HNDLは、現在は解読できない暗号化データを収集・保存しておき、将来、暗号を破れる量子コンピュータが利用可能になった時点で解読しようとする脅威です。長期間にわたって秘密にする必要があるデータでは、「将来の計算能力」が現在のリスクになり得ます。

重要なのは、暗号を破ることができる量子コンピュータが何年後に登場するかを当てることではありません。

考えるべきなのは、データを守る必要がある期間と、既存システムの暗号方式を把握し、製品やサービスを移行するために必要な時間です。NISTは、新しい暗号方式が標準化されてから製品や情報システムへ組み込まれるまで、10〜20年かかる場合があると説明しています。

英国NCSCも、PQC（耐量子計算機暗号）への移行について、2028年までの調査・計画、2031年までの優先領域の移行、2035年までの移行完了という目標を示しています。2035年は量子コンピュータの完成予測ではなく、大規模な技術移行には長い準備期間が必要だという前提に立った目標です。

量子コンピュータがまだ広く実用化されていないことと、今は何も考えなくてよいことは同じではありません。HNDLは、その違いを具体的に示す問題です。

DX現場に伴走する立場から量子を見る

株式会社メンバーズは、顧客企業の現場に入り、事業を理解しながら、戦略だけでなくシステム実装や運用まで伴走することを強みとしています。

この立場で新しい技術を見ると、「何ができるか」だけでは足りません。

どの業務課題を解く必要があるのか。現在はどの方法で対応しているのか。どこがボトルネックなのか。技術を導入した場合、既存システム、運用、費用、人材にどのような影響があるのか。そこまで理解して初めて、採用する意味を判断できます。

量子技術も同じです。

活用を考えるなら、まず顧客の業務や制約を理解し、古典コンピュータでは何が難しいのかを整理する必要があります。セキュリティを考えるなら、長期間守るデータ、認証や電子署名、通信、証明書、外部サービスとの依存関係を把握する必要があります。

「量子で解けそうな問題」を探すのではなく、「顧客が本当に解くべき問題」から考える。

この順序を守ることで、量子技術を過大評価することも、「まだ使えない」と一括りにすることも避けられます。顧客理解を起点に、使う意味がある領域、既存技術を使うべき領域、現時点では判断材料が足りない領域を分けていきます。

Webエンジニアが、いま量子を学ぶ三つの理由

私が考える理由は、大きく三つあります。

1.計算と問題設定の前提を広げる

量子計算という異なる計算モデルに触れると、普段使っている古典コンピュータの前提が見えやすくなります。

また、QUBOのような数理モデルを扱うと、「どのアルゴリズムを使うか」より前に、現実の課題を変数、目的関数、制約へ落とし込む必要があります。問題をどう表現するかによって、得られる結果も、必要な計算資源も変わります。

これは量子に限った学びではありません。要件を分解し、制約を明確にし、解くべき問題を定義する力は、WebシステムやAI、数理最適化にもつながります。

2.向く課題と向かない課題を判断する

量子コンピュータについて知識がなければ、「何でも高速化できる」という期待と、「まだ役に立たない」という否定の間を行き来しやすくなります。

基礎概念、アルゴリズム、ハードウェアの制約を学び、実際に小さな問題を動かすことで、どの条件なら検討する意味があるのかを具体的に考えられます。

重要なのは、量子を使うことではなく、量子を使う理由を説明できることです。

3.将来リスクを現在のシステムから考える

HNDLやPQC移行は、量子分野だけで完結する話ではありません。

データの保存期間、暗号の利用箇所、認証基盤、外部サービス、ベンダーの対応、保守期限、予算化。どれも現在のシステム設計と運用に関わります。

量子セキュリティを学ぶことで、未来の脅威を漠然と恐れるのではなく、現在のシステムのどこを把握し、何を準備すべきかを整理できます。

この連載で行うこと

この連載では、量子コンピューティングを一つの説明方法だけで扱いません。

まず、初学者が抱きやすい疑問や誤解を、Webシステムや既存技術との比較から整理します。概念だけでは説明しきれない部分は、数式や小さな具体例を使って確認します。実装記事では、実行環境、SDKやライブラリのバージョン、コード、出力、結果の読み方まで示します。

使用するSDKは特定の製品に固定しません。ゲート型、量子アニーリング、数理最適化、シミュレーションなど、記事で確かめたい問いに合うものを選びます。比較する価値がある場合は、同じ問題を複数のSDKや手法で実装し、違いも整理します。

記事は、次のように役割を分けて積み上げます。

誤解や直感のずれを解く「概念整理」
式や回路が成り立つ過程を追う「数式・導出」
読者が同じ結果を再現できる「実装・ハンズオン」
パラメータや失敗例まで扱う「実践・チューニング」
顧客課題や既存システムとの接点を考える「活用・リスク」

技術的な主張は、確立された事実、現在の研究・開発動向、将来予測や筆者の考察に分けます。標準化機関、公的機関、原著論文、公式ドキュメントを優先し、コードで確認できる内容は実際に再現します。前提や実行条件が変われば、記事も更新します。

難しい言葉を避けるだけでは、分かりやすい記事にはなりません。必要な数式やコードは省かず、「何を表しているのか」「なぜこの手順が必要なのか」から説明します。

最後に

量子コンピュータが、いつ、どの領域で、どの程度実用化されるのか。その時期や範囲を、現時点で正確に断定することはできません。

ただし、実用化時期が不確実であることと、今は考えなくてよいことは同じではありません。DX現場に伴走するWebエンジニアとして、量子技術の可能性、制約、リスクを、顧客課題と既存システムへ接続して検証する。その過程を、概念、数式、コード、実行結果まで含めて共有していきます。最初に取り上げるのは、「量子コンピュータは膨大な組み合わせを同時に計算する」という有名な説明です。

この表現のどこまでが正しく、どこからが誤解なのか。次回は、Webシステムの並列処理と比較しながら整理します。

技術者同士の学習の場でも、こうした疑問をコードや一次情報で確かめています。記事を読んで同じ問いを持った方は、記事末尾の案内もご覧ください。