ヤバりみ！未来展望 第15回｜量子コンピュータは「壊れながら計算する」時代へ――フォールトトレラント量子計算の現在地

未来の量子コンピュータは、「壊れないコンピュータ」ではないかもしれません。

むしろ、その逆です。

量子ビットにはノイズが入る。

制御にはわずかなずれが生じる。

計算中にもエラーは起こる。

それでも、計算全体は壊さない。

間違いを検出し、抑え込み、必要なら訂正しながら、長い計算を続けていく。

そのための考え方が、

フォールトトレラント量子計算（Fault-Tolerant Quantum Computing：FTQC）

です。

量子コンピュータ開発というと、「何量子ビットを搭載したか」という数字が注目されがちです。

しかし、本当に難しい問題はその先にあります。

不完全な量子ビットを使って、どうすれば信頼できる巨大な計算機を作れるのか。

2026年現在、世界の研究者たちが挑んでいるのは、この問題です。

量子コンピュータは、なぜこれほど壊れやすいのか

私たちが普段使っているコンピュータも、もちろん完璧ではありません。

メモリは故障します。

通信ではビットが化けることがあります。

ストレージも壊れます。

それでも社会の情報システムが動いているのは、エラー検出、冗長化、バックアップ、再送、訂正など、さまざまな仕組みが組み込まれているからです。

量子コンピュータでも、基本思想は似ています。

ただし、問題ははるかに厄介です。

量子ビットは非常に繊細です。

熱、電磁環境、制御誤差、周囲との相互作用などによって、量子状態は乱されます。

さらに量子情報には、古典コンピュータにはない制約があります。

未知の量子状態をそのままコピーして予備を作ることはできません。

状態そのものを無造作に測定すれば、守ろうとしている量子情報を乱してしまいます。

そこで必要になるのが、

量子エラー訂正（Quantum Error Correction：QEC）

です。

1個を守るために、複数を使う

量子エラー訂正では、一つの物理量子ビットだけに重要な情報を預けません。

複数の物理量子ビットに量子情報を分散して符号化し、

論理量子ビット（logical qubit）

を作ります。

物理量子ビットそのものを直接「正解か不正解か」と読むのではありません。

複数の量子ビットの関係から、エラーについての情報――シンドローム――を取り出します。

これによって、保護したい論理情報そのものを直接読み出さずに、

「どこかでエラーが起きているらしい」

という情報を得られます。

そして、その情報を古典コンピュータ側で処理し、どのエラーが起きた可能性が高いのかを推定します。

ここで重要なのが、

量子エラー訂正は、量子だけで完結する技術ではない

ということです。

量子デバイス。

測定系。

古典コンピュータ。

デコーダー。

リアルタイム制御。

これらが一体となって初めて機能します。

しかし「量子情報を保存できる」と「量子計算できる」は違う

ここに、量子コンピュータ研究の大きな落とし穴があります。

量子情報をエラーから守って保存できたとしましょう。

それだけでは、実用的な量子コンピュータにはなりません。

コンピュータなのですから、その情報を使って計算しなければならないからです。

論理量子ビットを操作する。

論理量子ビット同士を相互作用させる。

測定する。

新しい論理状態を準備する。

その一つ一つの操作で、またエラーが起こります。

しかも、エラーを訂正するために行った操作そのものが、新しいエラーを作る可能性さえあります。

一つの故障が複数の量子ビットへ広がれば、量子エラー訂正コードが持つ訂正能力を超えてしまうかもしれません。

だから必要なのが、

Fault Tolerance――耐故障性

です。

「故障をゼロにする」のではない

フォールトトレラント量子計算の考え方は、一見すると逆説的です。

故障することを前提として、計算機を設計する。

一つの場所でエラーが発生しても、それが制御不能な形でシステム全体へ広がらないようにする。

エラーを繰り返し検出する。

必要な情報を古典側で処理する。

論理状態を守ったまま計算を進める。

つまり未来の量子コンピュータは、

「間違えない機械」ではなく、「間違いが起きても計算全体として正しさを維持できる機械」

を目指しています。

これがQECとFTQCを考えるうえで重要な違いです。

Surface Code――現在の有力候補

フォールトトレラント量子計算を実現するための代表的な量子エラー訂正方式の一つが、

Surface Code（表面符号）

です。

Surface Codeが有力視される理由の一つは、2次元に配置した量子ビットの比較的局所的な相互作用で構成できる点です。

これは実際の量子プロセッサを設計するときに大きな意味を持ちます。

さらに長年にわたって、

論理量子ビットをどう作るか。

どう測定するか。

どう論理演算するか。

どうデコードするか。

といった研究が蓄積されています。

しかし代償もあります。

大量の物理量子ビットが必要になる可能性があることです。

高い信頼性を持つ論理量子ビットを作ろうとすると、符号距離を大きくし、その論理量子ビットを支える物理量子ビット数を増やす必要があります。

そこで研究者たちは、別の方向からも問題を攻めています。

qLDPC――より少ない物理資源で守れるのか

近年、大きな注目を集めているのが、

qLDPC（quantum low-density parity-check）code

です。

Surface Codeと比べて、より高い符号化率を持つコードを構成できる可能性があり、必要な物理量子ビット数を大幅に削減できる候補として研究されています。

これは非常に魅力的です。

しかし、ここで注意が必要です。

量子情報を効率よく保存できることと、その上で効率よく計算できることは同じではありません。

論理量子ビットを作ったあと、

どう論理演算を行うのか。

どう測定するのか。

エラーをどう伝播させないのか。

ハードウェア上で必要な接続をどう実現するのか。

こうした問題が残ります。

そのため2026年の研究では、qLDPCを単なる「高性能な量子メモリ」としてではなく、

実際にフォールトトレラントな計算を行う基盤にできるか

という段階へ議論が進んでいます。

Surface Code対qLDPC――単純な勝ち負けではない

では、qLDPCがSurface Codeを置き換えるのでしょうか。

現時点で、そこまで単純には言えません。

Surface Codeには、

局所的な接続で実装しやすい。

研究蓄積が大きい。

デコーダー研究が進んでいる。

lattice surgeryなど論理操作の手法が発展している。

という強みがあります。

一方qLDPCには、

より高い符号化率。

物理量子ビット数の削減。

低い空間オーバーヘッドへつながる可能性。

という魅力があります。

しかし必要となる接続構造や論理操作の実装は、Surface Codeほど単純ではない場合があります。

つまり研究競争の本質は、

「どちらのコードが数学的に優秀か」だけではありません。

実際のハードウェア。

制御。

測定。

デコード。

論理演算。

製造可能性。

必要な時間。

これらすべてを含めて評価する必要があります。

2026年、Surface Code側でも進歩が続いている

2026年10月1日、npj Quantum Information に、Surface Codeで論理状態をフォールトトレラントに準備する新しい手法についての研究が発表されました。

ここで重要なのは、

量子情報を保存してから守ればよいわけではない

という点です。

最初の論理状態を作る段階そのものが安全でなければなりません。

論理状態を準備している途中で発生したエラーが広がり、コードが本来持っている保護能力を損なってしまえば、その後どれほど丁寧にエラー訂正しても問題が残ります。

この研究では、局所的なユニタリ回路を使いながら、コード距離に応じた保護能力を維持する論理状態準備法が検討されています。

これは一見すると地味な問題です。

しかし実用的なFTQCでは、

「守られた量子情報を作るところから、すでにフォールトトレラントでなければならない」

のです。

本当の敵は「物理量子ビット数」だけではない

「1論理量子ビットを作るために何個の物理量子ビットが必要か」

という話がよく出てきます。

もちろん重要です。

しかし、それだけを見てもFTQCのコストは分かりません。

少なくとも三つの負担を考える必要があります。

空間。

どれだけ多くの物理量子ビットが必要なのか。

時間。

一つの論理演算を安全に実行するため、何回のエラー検出サイクルや追加操作が必要なのか。

古典処理。

大量に生成される測定結果から、どのエラーが起きたのかを十分な速さで推定できるのか。

つまり問題は、

space × time × classical processing

です。

量子ビットを節約できても、論理操作に非常に長い時間が必要なら実用性を失うかもしれません。

量子演算が高速でも、古典デコーダーが追いつかなければ計算全体が詰まる可能性があります。

量子チップだけを見ても、量子コンピュータ全体の性能は分からないのです。

qLDPC研究が面白くなっている理由

2026年の研究では、この問題に対して興味深い方向が示されています。

qLDPCコードと別の量子符号の特徴を組み合わせるなどして、

空間オーバーヘッドを抑えながら、時間オーバーヘッドも現実的に制御できないか

という研究です。

理論上優れたコードを見つけるだけではありません。

そのコード上で実際に計算する。

論理演算を行う。

必要な古典デコードも含める。

そこまで考えなければ、実用FTQCには届きません。

研究の焦点が「量子情報を守れるか」から、

「守りながら計算できるか」

へ移っていることが分かります。

さらに難しい壁――Magic State

ここから、もう一段深い問題があります。

量子エラー訂正された論理量子ビットを作ったとしても、すべての量子計算を簡単に実行できるわけではありません。

フォールトトレラント量子計算では、

Clifford演算

と呼ばれる一群の操作を比較的扱いやすい場合があります。

しかし、それだけでは一般的な量子計算をすべて実行するには足りません。

普遍的な量子計算を実現するためには、

非Clifford演算

が必要になります。

Surface Codeを使う代表的なアーキテクチャでは、そこで重要になるのが、

Magic State（マジック状態）

です。

「計算するための特別な量子資源」

Magic Stateは、非Clifford演算をフォールトトレラントに実現するために利用できる特別な量子状態です。

しかし、高品質なMagic Stateを用意すること自体が簡単ではありません。

そこで、

Magic State Distillation

という処理が使われます。

比較的ノイズの多い複数のMagic Stateを材料として、より高品質なMagic Stateを作ります。

問題は、

これにも大量の量子ビットと計算時間が必要になり得る

ことです。

つまり将来の巨大な量子コンピュータでは、

「本来解きたい問題を計算する量子ビット」

だけが動いているわけではありません。

量子情報を守る。

エラーを測定する。

論理演算を支える。

Magic Stateを作る。

そのための巨大な補助システムが動く可能性があります。

このオーバーヘッドをどう減らすかも、FTQC研究の重要テーマです。

AIが量子コンピュータを調整する

さらに2026年、もう一つ興味深い方向が示されました。

AIによる量子プロセッサ制御です。

量子コンピュータは、時間が経つにつれて制御条件が少しずつ変化することがあります。

このドリフトに対応するため、従来は計算を止めて再較正する必要が生じます。

しかし大規模な量子計算を長時間実行する未来を考えると、

停止。

再較正。

再開。

を何度も繰り返すのは望ましくありません。

Google Quantum AIなどの研究チームは2026年、強化学習を使って量子エラー訂正システムの制御パラメータを継続的に適応させる研究をNatureで報告しました。

AIは何を見ているのか

面白いのは、

量子エラー訂正で既に発生している情報を利用する

という点です。

QECでは、エラーを検出するために大量の測定情報が生まれます。

そのerror-detection eventsを、単にエラー訂正へ利用するだけではなく、強化学習エージェントへの信号としても使います。

AIはその情報を基に、量子プロセッサのアナログ制御パラメータを調整します。

研究ではGoogleの超伝導量子プロセッサWillow上で実験が行われ、1,000を超える制御パラメータを扱いました。

人工的なドリフトを与えた条件では論理安定性を最大3.5倍改善し、すでに調整された状態からでも論理エラー率をさらに約20％低減したと報告されています。

これは、

「AIが量子計算を全部やる」

という話ではありません。

より正確には、

量子エラー訂正から得られる情報を利用し、AIが量子ハードウェアの制御をオンラインで適応させる

という研究です。

量子コンピュータは「量子だけの機械」ではなくなる

ここまで見てくると、興味深い事実が浮かび上がります。

未来の量子コンピュータは、

巨大な量子チップを作れば完成する、

という機械ではありません。

量子プロセッサ。

量子エラー訂正。

高速測定。

古典デコーダー。

リアルタイム制御。

コンパイラ。

Magic State生成。

冷却装置。

場合によってはAI制御。

これらが協調して初めて、長時間の論理量子計算が成立します。

つまりFTQCは、

量子物理学だけの問題ではなく、巨大なシステム工学の問題

になりつつあります。

だから「量子ビット数競争」だけを見てはいけない

「10万量子ビット」

「100万量子ビット」

という数字は分かりやすく、ニュースにもなります。

しかし将来、本当に知りたい数字は別かもしれません。

何個の論理量子ビットを作れるのか。

その論理エラー率はいくつなのか。

どれだけ長い論理回路を実行できるのか。

論理演算にはどれだけの時間がかかるのか。

Magic State生成にどれだけの資源が必要なのか。

デコーダーはリアルタイムで追いつくのか。

そして、

実用的な問題を解き終えるまでに、システム全体としてどれだけの物理資源と時間が必要なのか。

量子コンピュータを見る物差しは、物理量子ビット数だけでは足りなくなっています。

では、Surface CodeとqLDPCのどちらが勝つのか

2026年現在、その答えは決まっていません。

さらに言えば、

一つだけが勝つとは限りません。

量子コンピュータのハードウェア自体にも、

超伝導量子ビット。

イオントラップ。

中性原子。

光量子。

半導体スピン。

など複数の方式があります。

ハードウェアによって接続性、測定方法、ゲート速度、エラー特性が違えば、最適なQECアーキテクチャも変わる可能性があります。

Surface Codeが適した装置。

qLDPCの利点を生かせる装置。

異なるコードを組み合わせる装置。

将来は複数の設計思想が共存する可能性もあります。

2026年現在、どこまで来たのか

ここで線を引いておきましょう。

大規模で汎用的なフォールトトレラント量子コンピュータは、2026年現在まだ完成していません。

一方で、

「全部理論上の話」

でもなくなっています。

量子エラー訂正の実験。

論理量子ビット。

Surface Codeの改善。

qLDPCによる低オーバーヘッド化。

フォールトトレラントな論理操作。

Magic State生成方法の改善。

高速な古典デコード。

AIを利用した継続的な制御。

必要な部品が、理論と実験の両側から研究されています。

現在の本当の問いは、

「FTQCは可能なのか」から、「どのアーキテクチャなら現実的な資源でスケールできるのか」へ

少しずつ移り始めています。

FTQCが実現すると、何が変わるのか

十分な規模と精度を持つFTQCが実現すれば、現在のノイズの多い量子コンピュータでは難しい、非常に長い量子回路を必要とするアルゴリズムを実行できる可能性が出てきます。

研究対象として期待されている分野には、

量子化学。

材料科学。

物性物理。

創薬関連研究。

一部の最適化。

暗号に関係する計算。

などがあります。

ただし、

量子コンピュータが古典コンピュータを全部置き換えるわけではありません。

量子計算に向いていない問題まで量子コンピュータへ移す理由はありません。

最終的には「ハイブリッド時代」へ戻ってくる

ここで、この未来展望シリーズの出発点へ戻ります。

未来の計算環境では、

CPU。

GPU。

AIアクセラレータ。

クラウド。

量子プロセッサ。

これらが役割を分担する可能性があります。

古典コンピュータが量子プロセッサを制御する。

AIが制御条件を調整する。

量子プロセッサが特定の計算を担当する。

結果を古典コンピュータが受け取り、別の処理へ渡す。

つまり未来は、

「量子コンピュータの時代」ではなく、「古典・AI・量子が混ざったハイブリッド計算の時代」

になる可能性があります。

私たちは量子コンピュータを所有しないかもしれない

その未来では、一般企業や個人が巨大な量子コンピュータを自宅や会社に置く必要はないでしょう。

現在GPUをクラウド経由で利用できるように、

必要なときだけ、

必要な量子計算だけ、

遠隔地の量子データセンターへ送る。

利用者は、

Surface Codeなのか。

qLDPCなのか。

何個のMagic Stateを使ったのか。

どのデコーダーが動いたのか。

そうしたことを意識しないかもしれません。

私たちが今、インターネットの向こう側にある何千台ものサーバーを意識せずサービスを使っているのと同じです。

量子コンピュータに「完成日」はないかもしれない

パソコンにも、インターネットにも、クラウドにも、AIにも、

「この日、技術が完全に完成した」

という一日はありませんでした。

少しずつ性能が上がり、

コストが下がり、

信頼性が高まり、

利用できる人が増え、

気がつけば社会の一部になっていました。

量子コンピュータも同じかもしれません。

論理エラー率が下がる。

論理量子ビットが増える。

必要な物理量子ビットが減る。

Magic State生成が効率化する。

デコーダーが高速化する。

AI制御が高度になる。

クラウドから実行できる計算が増える。

そしてある日、

私たちは、

量子コンピュータを使っていることすら意識せず、量子計算の恩恵を受けているのかもしれません。

本当に重要なのは「壊れない量子ビット」ではない

量子コンピュータの未来を考えるとき、

「いつ完璧な量子ビットが作られるのか」

という問いだけでは、本質を見失います。

本当に必要なのは、

不完全な量子ビットを使い、

エラーを検出し、

エラーの伝播を防ぎ、

論理情報を守り、

必要な論理演算を実行し、

古典コンピュータが高速に判断し、

制御系が状態変化へ追従し、

それらすべてを巨大な規模へ拡張することです。

つまり、

完璧な部品を作るのではなく、不完全な部品から信頼できる巨大システムを作る。

そこにFTQCの本質があります。

「壊れながら計算する」という未来

未来の量子コンピュータ内部では、おそらく無数のエラーが起こります。

しかし利用者には、それが見えない。

物理量子ビットは間違える。

QECが異常を検出する。

古典デコーダーが推定する。

制御系が対応する。

論理量子ビットは計算を続ける。

そして最終的に、必要な答えだけが外へ出てくる。

もしそれが実現すれば、

量子コンピュータ最大の発明は、

「絶対に壊れない量子ビット」

ではなかったことになります。

壊れることを受け入れたうえで、それでも正しく計算し続ける仕組み。

その巨大な仕組みこそが、量子コンピュータを実験装置から本当の計算機へ変えるのかもしれません。

次回予告

しかし、ここで新しい疑問が生まれます。

大量の物理量子ビット。

高速な測定装置。

リアルタイムデコーダー。

巨大な古典制御系。

冷却装置。

膨大な配線。

Magic Stateを生成する領域。

それらを全部組み合わせたとき、

実用的な量子コンピュータは、物理的にどれほど巨大な機械になるのでしょうか。

100万量子ビットという言葉は簡単です。

しかし100万個を「置く」ことと、

100万個を「制御し、測定し、冷却し、エラー訂正しながら計算させる」ことは、まったく違います。

次回はチップの中だけを見るのをやめます。

冷凍機、配線、制御装置、古典計算機、消費電力、データセンターまで視野を広げ、

「100万量子ビット時代――量子コンピュータはどれほど巨大になるのか？」

を考えます。

参考資料

Colmenarez, L. et al., “Unitary fault-tolerant encoding of Pauli states in surface codes”, npj Quantum Information, 2026.

Sivak, V. et al., “Reinforcement learning control of quantum error correction”, Nature, 2026.

Williamson, D. J. & Yoder, T. J., “Low-overhead fault-tolerant quantum computation by gauging logical operators”, Nature Physics, 2026.

“Constant-overhead fault-tolerant quantum computation with reconfigurable atom arrays”, Nature Communications, 2026.

Yang, Y., Zhang, G. & Li, Y., “Planar fault-tolerant logical measurements with low qubit overhead”, npj Quantum Information, 2026.

Google Quantum AI, quantum error correction and Willow research, 2026.