調査結果のポイント
１．市場動向
図表 1 国内量子コンピュータ市場規模推移予測（2025年～2035年、百万円）
２．技術ロードマップ
図表 2 技術面でのロードマップ
３．量子コンピュータの活用普及に向けた3つのポイント
第1章 総論
1.量子コンピュータとは
1.1.量子コンピュータの仕組み、性質
1.1.1.本レポートにおける定義、範囲
図表 3 量子コンピュータの範囲
図表 4 量子コンピュータの模式図
1.1.2.３種類の量子コンピュータ
図表 5 ３種類の量子コンピュータ
1.1.3.2種類の量子計算モデル
図表 6 万能型の例
図表 7 量子ゲート方式と量子アニーリング方式の違い
1.2.古典コンピュータとの違いおよび古典コンピュータの限界
図表 8 量子計算の高速さ
1.3.量子ビットの主たる実現方式
1.3.1.超伝導型量子ビット
図表 9 富士通の超伝導方式量子コンピュータ
1.3.2.イオントラップ型量子ビット
1.3.3.半導体量子ビット
1.3.4.中性原子量子ビット
図表 10 ムーンショットにおけるロードマップ
1.3.5.光量子ビット
1.4.制御装置
1.4.1.概況
図表 11 [再掲] 量子コンピュータの模式図
1.4.2.事業者の取組み例
1.5.イジングマシン
2.ハードウェア開発に係る国内外の事業者動向
2.1.量子ビット方式
2.1.1.国内の事業者動向
2.1.2.海外の事業者動向
2.2.制御装置
2.3.イジングマシン
3.アルゴリズム／アプリケーション開発に係る国内外の事業者動向
3.1.国内企業の動向
3.2.海外企業の動向
4.プラットフォームに係る国内外の提供事業者動向
5.量子人材の育成に係る動向
5.1.量子人材育成に向けた政府の取組み概要
5.2.Q-STARの量子プロフェッショナル標準
図表 12 QSSレベル
図表 13 量子プロフェッショナル標準の構成
5.3.人材育成に向けた事業者の取組み
図表 14 人材育成に係る取組みの例
6.量子コンピュータ市場規模推移予測（2025年～2035年）
6.1.国内量子コンピュータ市場規模推移予測（2025年～2035年）
図表 15 国内量子コンピュータ市場規模推移予測（2025年～2035年、百万円）
6.2.2035年までの市場成長に関する考え方
図表 16 市場成長に向けたロードマップ
6.3.注目される動向
6.3.1.課題を抱える部隊にいかにして量子コンピュータによる解決方法を届けるか
6.3.2.量子コンピュータだからこその新産業創出の契機となる成果に期待
6.3.3.既存システムと量子コンピュータのハイブリッドにおける使い分けの
バランスに向けた支援ソリューションの必要性
第2章 量子コンピュータがもたらす未来像（2020年～2050年）
1.量子コンピュータは何を目的として利用されるのか
2.技術ロードマップ
2.1.技術ロードマップ
図表 17 技術面でのロードマップ
2.2.各事業者におけるNISQ／Early-FTQC／FTQCへのシフトに関する見解
2.3.[参考] 現時点における各方式における量子ビット数の傾向
3.量子コンピュータの適用を4つの観点から評価する
3.1.4つの観点
図表 18 量子コンピュータ適用のロードマップの考え方
3.2.量子コンピュータの活用分野と評価
図表 19 国内における量子コンピュータ活用分野と評価
図表 20 量子コンピュータ活用のポテンシャル
4.YRIが考える量子コンピュータ活用ロードマップ
図表 21 量子コンピュータ活用のロードマップ（2020年～2050年）
4.1.短期：2020年～2026年における影響度合い
4.1.1.ユーザー企業の動向
4.1.2.技術面での動向
4.2.中期：2026年～2035年における影響度合い
4.2.1.ユーザー企業の動向
図表 22 中期におけるユーザー企業の特性
4.2.2.技術面での動向
4.3.長期／超長期：2035年～2050年超における影響度合い
4.3.1.ユーザー企業の動向
図表 23 長期におけるユーザー企業の特性
4.3.2.技術面での動向
図表 24 日本における量子コンピュータ領域への政府予算の割振り予測（イメージ）
第3章 量子コンピュータが産業にもたらす影響評価、活用事例
1.製造業
1.1.スマートファクトリー（産業ロボット）
1.1.1.スマートファクトリーの動向
1.1.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 25 影響評価
1.2.シミュレーション（CAE）
1.2.1.機械系CAE市場の動向
1.2.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 26 影響評価
1.3.生産計画の最適化
1.3.1.最適化対象の増加に伴う組合せ爆発への現実解
1.3.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 27 影響評価
1.4.保守・点検、診断技術の高度化
1.4.1.予兆保全に関する動向
1.4.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 28 影響評価
1.5.量子コンピュータ活用事例
1.5.1.CAE――日産自動車
1.5.2.半導体製造前工程における生産計画等の最適化・自動化――ローム
2.化学工業
2.1.新機能材料の探索、バイオ・インフォマティクス
2.1.1.新機能材料に関する動向
2.1.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 29 影響評価
2.2.開発工程における化学反応
2.2.1.開発工程における多種多様な化学反応への理解
2.2.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 30 影響評価
2.3.化粧品
2.3.1.化粧品処方に関する動向
2.3.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 31 影響評価
2.4.量子コンピュータ活用事例
2.4.1.感光性材料のシミュレーション――JSR×IBM
2.4.2.分子量が大きい分子の量子化学計算に用いるFTQC向けワークフロー――富士フイルム
3.製薬
3.1.創薬
3.1.1.創薬に関する動向
3.1.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 32 影響評価
3.2.製剤
3.2.1.製剤に関する動向
3.2.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 33 影響評価
3.3.量子コンピュータ活用事例
3.3.1.創薬開発アプリケーション――AstraZeneca×IonQ×AWS×NVIDIA
3.3.2.MRの情報提供活動における量子アニーリングの活用――塩野義製薬
4.輸送
4.1.物流
4.1.1.物流業界の動向
4.1.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 34 影響評価
4.2.運搬――土運搬、指定廃棄物運搬
4.2.1.建設現場の土運搬や指定廃棄物の運搬に関する動向
4.2.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 35 影響評価
4.3.量子コンピュータ活用事例
4.3.1.家具配送ルートの最適化――ニトリ×ホームロジスティクス×富士通
4.3.2.工場倉庫内のピッキングルートおよび棚配置の最適化――TOPPANデジタル×東芝
5.金融
5.1.資産運用、金融オプション等
5.1.1.資産運用や金融派生商品に関する動向
5.1.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 36 影響評価
5.2.保険
5.2.1.保険に関する動向
5.2.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 37 影響評価
5.3.不正検知
5.3.1.不正検知に係る現状
5.3.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 38 影響評価
5.4.量子コンピュータ活用事例
5.4.1.資産運用業務の高度化――第一ライフグループ×富士通
5.4.2.AML対策、不正検知――D-Wave Quantum×Nasdaq Verafin
6.エネルギー
6.1.再生可能エネルギー
6.1.1.再生可能エネルギーの動向――人工光合成
6.1.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 39 影響評価
6.2.省エネの高度化――VPP
6.2.1.省エネの高度化
6.2.2.量子コンピュータが与える影響評価と理由
図表 40 影響評価
6.3.量子コンピュータの活用事例
6.3.1.VPP――グリッド×電気通信大学
第4章 個票
1．Atom Computing（米国）
2．Equal1（アイルランド）
3．OQC(Oxford Quantum Circuits、英国)
4．OptQC
5．QC Ware（米国）
6．Qubitcore
7．Qubit Pharmaceuticals（フランス）
8．qBraid（米国）
9．Quemix
10．キュエル
11．QunaSys
12．Quantinuum（米国）
13．Quanmatic
14．Quantum Computing Inc.（米国）
15．Quantum Machines（イスラエル）
16．Qunova Computing（韓国）
17．Classiq Technologies（イスラエル）
18．グルーヴノーツ
19．QuantrolOx Ltd.（フィンランド）
20．JIJ
21．D-Wave Quantum Inc.（米国）
22．東芝
23．日立製作所
24．Fixstars Amplify
25．富士通
26．PlanQC（ドイツ）
27．blueqat
