発展途上にある「量子機械学習」分野の開拓、プレゼンス向上、技術・普及への貢献をめざして　～TEC-JのWGメンバーを訪ねて❸

－－　1人1節とは、ずいぶん細かく担当を分けましたね。

中村　発表のハードルを下げたかったのと、輪読会参加者に前半の基礎事項部分で1回、後半の最先端の量子機械学習アルゴリズム部分で1回担当が回ってくるようにするのが狙いです。前年度は研究のレベルが高かったために担当者の負担が大きく、月1回の予定が1.5カ月に1回開催するのがやっとでした。それだとモチベーションが切れてしまいがちで、参加者も減る結果でした。

今年度は毎回、録画スライドを毎回残すようにし、参加できなかった人も後からキャッチアップできるようにしました。

活動プランとしてはそのほか、社外でのプレゼンスを高めることを目的に、Qiitaへのブログ投稿や勉強会の内容をYouTubeへアップすることなども視野に入れています。

－－　テキストとして『量子コンピュータによる機械学習』を取り上げた理由は何ですか。

中村　輪読会のテキストを探している時点では、この本くらいしか適当な書籍がなかったのと、著者のマリア・シュルト（Maria Schuld）さんとフランチェスコ・ペトルチン（Francesco Petruccione）さんは量子機械学習の権威ということもあり採用しました。マリアさんは学者であり量子コンピューティング分野のベンチャーもやっています。

－－　現在はどのような段階ですか。

中村　7月初旬に輪読会をスタートして、現在5章まで進んでいます。年内いっぱいで輪読を終え、年明けから「特定テーマの深掘り」へ進む予定です。

－－　何か気づきはありましたか。

中村　まだ仮説段階ですが、データに周期性があると量子機械学習に向くのではないかということと、少ないデータ数の領域では古典コンピュータよりも量子コンピュータのほうが精度を出せるということを、論文の精読や数値実験で実感しました。分類問題で何割かの確率でエラーが発生するときは、量子機械学習のほうがモデルが破綻しにくいという観点です。そこを詰めていくと面白い発見ができるかもしれないと感じています。

－－　1月からスタートする「特定テーマの深掘り」についてご紹介ください。

中村　昨年度は主要テーマを3つに絞りましたが、今年度はもう1つ加える予定です。昨年度から継続の「量子SVM」「量子ニューラルネット」と新規の「量子自然言語」、そしてもう1つを検討中です。

－－　順調なようですね。

中村　機械学習に精通している人が多数メンバーになってくれたことが大きな成果で、機械学習のモデルを評価する際などに、理論的にいいか悪いかをコメントしてもらえることが非常にいい刺激になっていると感じています。

輪読のほかには、Qiskitのグローバル・サマースクールの内容をもとにした日本語解説（＊）や英語ブログ（＊＊）を作成しました。また、お客様に量子コンピュータの提案活動を行っているチームにWG作成のコンテンツを紹介してもらったりもしました。今後も英語ブログの投稿や年末のQiitaアドベントカレンダーへの寄稿、量子コンピュータの提案活動チームへのヒアリングを行って、お客様向けのコンテンツを充実させていく予定です。