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title: "Claudeは楕円曲線の点加算回路でゲート数をどう17分の1にしたのか。Anthropicの量子回路研究を探る"
description: "Anthropicの研究で、Claudeが量子回路を設計し、特定の楕円曲線点加算回路では量子ビットを12%増やす代わりにゲート数を17分の1にした。8課題の結果と限界を一次資料から探る"
url: https://itpostjp.com/ai/claude-quantum-circuit-design-research/
category: "AI・生成AI"
published_at: 2026-10-26T08:35:00Z
updated_at: 2026-10-27T02:32:10Z
author: "IT Post編集部"
editor: "編集長 千田智也"
publisher: "IT Post by Rice Studio Lab"
language: ja-JP
ai_generated: true
ai_model: claude-sonnet-5
terms: ["量子コンピュータ"]
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# Claudeは楕円曲線の点加算回路でゲート数をどう17分の1にしたのか。Anthropicの量子回路研究を探る

IT Post編集部 ＆ 編集長 千田智也

Anthropicの研究で、Claudeが量子回路を設計し、特定の楕円曲線点加算回路では量子ビットを12%増やす代わりにゲート数を17分の1にした。8課題の結果と限界を一次資料から探る

## 30秒で分かる結論

- Anthropicは2026年10月16日、AI「Claude」に量子回路(量子コンピューター上で計算を実行する手順)の設計を任せた研究結果を公式研究ブログで公表しました。研究はAnthropicのSTEM Fellows ProgramでAndi Gu氏が主導し、同社の量子物理学者Alek Kemeny氏が助言しました。
- Claudeは自然言語の仕様と、正しさ・コスト(量子ビット数とゲート数)を自動で判定する評価プログラムだけを頼りに、初期の仕様と時折の探索範囲を広げる促しを受けつつ、8種類の課題で回路を改善しました。楕円曲線暗号計算の一部では、既存の最小設計と比べて楕円曲線の点加算回路で量子ビットが12%増える代わりにゲート数を17分の1にする設計を見つけ、量子最適化アルゴリズム「DQI」の復号処理では、最もコストの高い処理を既存の公開設計と比べて約12分の1に軽くしました。
- これらはいずれも特定の計算課題における結果であり、量子コンピューター全体の性能を左右する誤り訂正やハードウェア制御などは含まれません。研究チームは、実用的な量子コンピューターの実現が従来の想定より早まる可能性を示したと位置づけています。

## まず初めに

量子コンピューターの話になると、「あと10年で実用化」と毎回聞かされてきた人も多いはずだ。今回の成果もその例に漏れず派手な数字が並ぶが、タネを明かせば、量子コンピューターそのものが強くなったわけではなく、設計図を描く係(今回はAI)が格段に上手くなったというのが実態に近い。演繹的に正しさを証明してもらわないと信用できない、という念の入ったチェック体制まで敷いてようやく出てきた結果だということも、忘れずに付け加えておきたい。

※個人の感想です

## 何が起きているのか

Anthropicは2026年10月16日、AIのClaudeに量子回路の設計を任せた研究結果を公表しました。研究はAnthropicのSTEM Fellows ProgramでAndi Gu氏が主導し、同社の量子物理学者Alek Kemeny氏の助言を受けています。Claudeには、自然言語で書かれた仕様と、提案した回路の正しさ・コスト(量子ビット数とゲート数)を自動で判定する評価プログラムだけが与えられ、研究チームは初期に複数の手法を並行して試すよう指示し、その後も時折、探索の幅を広げるよう促しました。

対象としたのは、化学計算・最適化・量子シミュレーション・整数論・数値計算など8種類の計算分野です。研究チームがClaudeを選んだ理由として、量子回路はコードとして記述できること、正しさを機械的に検査できること、「量子ビット数×ゲート数」という客観的な指標で性能を比較できることが挙げられています。いずれの分野でも、既に公開されている最良の設計と比べて、必要な量子ビット数やゲート数を削減する設計をClaudeが見つけたとしています。

背景として、現在の量子コンピューターは数百から数千量子ビット程度の規模にとどまり、ノイズの影響を受けやすいため、量子ビットと計算時間の節約が実用化のカギになります。例として、窒素固定酵素が持つ鉄硫黄クラスター(FeMoco)の基底状態エネルギーを計算するために必要なToffoliゲート(量子計算の基本操作の一種)の数は、2017年の推定約50兆回から、現在は約3億4000万回へと、約15万分の1まで減ったとされています。これは2017年から複数の研究組織が約8年かけて積み重ねた改良で、Claude単独の成果ではありません。この削減の大部分は、ハードウェアの進歩ではなく、回路設計そのものの改良によるものだと報告書は説明しています。

今回紹介された2つの具体例のうち、1つ目は楕円曲線暗号計算で使われる「モジュラー逆元」という処理です。従来の主要な手法「divsteps」は、計算の可逆性(量子計算で必要な性質)を保つために、途中の分岐の情報を保存する必要があり、大量の量子ビットを消費する点が課題でした。Claudeは、数値の並びそのものから分岐情報を復元できるという数学的な規則を見つけ、これを数値シミュレーションと形式的な証明支援ツール「Lean」による証明の両方で検証しました。研究チームによると、Claudeはこの新しい設計に、1段落程度の指示だけを与えられた状態で、約53時間の作業を経て到達したとしています。分岐情報を保存する閾値を変えることで複数の設計を作ることができ、その一つは、従来の最小設計と比べて量子ビットが12%増える代わりに、点加算回路のゲート数を17分の1に抑えられるとしています。

2つ目の例は、量子最適化アルゴリズム「DQI」の中で最もコストの高い処理である、Reed-Solomon復号です。Google Quantum AIの研究者の見積もりによると、ある特定の問題を解く場合、スーパーコンピューター「Frontier」では約3か月かかるのに対し、DQIを実行する将来の量子コンピューターでは約1時間で済むとされ、そのうちの大部分がこの復号処理に使われるといいます。従来手法の拡張ユークリッド互除法は、入力によって手順が変わるため量子回路に向きませんでした。Claudeは、常に同じ手順を同じ回数だけ繰り返す「Berlekamp-Massey法」を基盤とする設計に切り替えました。さらに、保存が必要になる例外的な値が生じる頻度を、4億300万回のサンプル復号によって調べ、ほとんどの場合は保存領域を1つ(19量子ビット)用意するだけで済むことを確認しました。この設計で処理が失敗する割合は約1万回に1回程度で、課題で許容される誤り率の範囲内だとしています。これにより、DQIの復号回路で最もコストの高い処理のゲート数を、既存の公開設計と比べて約12分の1にできたとしています。

## なぜ重要なのか

この研究が重要なのは、Claudeが見つけた改善が、既存の設計を細かく調整したものではなく、問題の構造そのものについての新しい数学的な洞察にもとづいている点です。例えば、鉄硫黄分子をシミュレーションする回路では、分子の対称性と繰り返し構造に着目し、一度計算した結果を再利用できる箇所を見つけて、不要な再計算を省く設計にしています。研究チームは、こうした発見的なアプローチをAIが担えることを示した点を、量子コンピューターの実用化を支える技術の一つになり得ると位置づけています。

一方で、研究チームはClaudeの限界も報告しています。初期の実験では、Claudeは慎重すぎる傾向があり、すでに十分に検証された結果を何度も再確認したり、新しい手法より既存の手法を好む傾向が見られました。これに対応するため、研究チームは複数の異なる手法を並行して試させ、必要に応じて探索の幅を広げるよう促す工夫をしたとしています。また、回路設計は量子コンピューター全体の一部に過ぎず、誤り訂正や復号器、ハードウェアの制御といった他の要素も実用化には欠かせないとしています。

## 私たちへの影響

一般の利用者が今すぐ対応すべきことはありません。この研究はまだ実験室レベルの回路設計に関するもので、量子コンピューターを使った具体的なサービスが身近になる段階ではないためです。暗号計算に関連する内容が含まれていますが、現在使われている暗号技術がすぐに破られるようになったことを意味するものでもありません。

一方で、量子コンピューターの研究開発に関わる技術者や研究者にとっては、AIを設計の補助に使うという手法そのものが参考になる事例です。「正しさとコストを自動で判定できる課題であれば、AIに設計を任せられる可能性がある」という知見は、他の工学分野への応用も考えられる視点です。

## 初心者が知っておくべきこと

量子コンピューターとは、電子の「0か1か」で情報を扱う従来のコンピューターとは異なる原理で計算を行うコンピューターです。特定の種類の計算を、従来のコンピューターよりはるかに高速に処理できる可能性があるとされていますが、現在はまだ研究・開発段階にあります。

量子回路とは、量子コンピューターに「何を計算させるか」を指示する手順のことです。従来のコンピューターのプログラムに近い役割を持ちますが、量子ビットの数やゲート(基本操作)の数が増えるほど、計算に必要な資源やエラーの起きやすさも増えるため、できるだけ少ない量子ビット・ゲート数で同じ計算を実現する設計が重要になります。

![グラフを描いた挿絵](/images/articles/claude-quantum-circuit-design-research-inline-1.webp)

## IT Postの見方——量子コンピューターが賢くなったのではなく、設計図を描く係が賢くなった話

IT Postは、今回の成果で一番面白いのは「量子コンピューターの性能そのものが飛躍した」という話ではなく、「設計図を描く作業をAIに任せたら、特定の点加算回路で、人間の既存設計よりゲート数の少ない案を約53時間で見つけた」という点だと見ている。FeMoco計算のゲート数の見積りが約8年にわたる研究の積み重ねで15万分の1まで減ったという数字も、その大部分はハードウェアの進歩ではなく回路設計の工夫の積み重ねだと記事自身が認めている。つまり「量子コンピューターがすごい」のではなく「設計の工夫がすごい」というのが、今回の話の正しい読み方だとIT Postは考える。

もう一つ興味深いのは、Claudeが最初は妙に慎重で、十分に裏付けのある結果を何度も疑ってかかっていたという話だ。何でも信じ込みがちなAIよりは、慎重すぎるAIの方がよほど安心できる性分だとIT Postは思うが、研究チームが「もっと新しいやり方を試せ」とわざわざ背中を押さなければならなかったという下りには、人間の新人教育と大差ない苦労がにじんでいる。

※個人の感想です

## 今後どうなりそうか

研究チームは、回路設計だけでなく、誤り訂正・復号器・ハードウェア制御まで含めた量子コンピューター全体の設計をAIが一括して最適化することを、今後の研究課題として挙げています。具体的な実用化の時期は示されていません。IT Postでは、同種の研究で実機による検証結果が示された際に、あらためて取り上げます。

## 訂正履歴

- 2026-10-27T02:32:10Z: 記事内容を補足する画像1点を本文に追加しました。事実関係の変更はありません。
- 2026-10-26T17:30:00Z: 点加算のゲート数と量子ビットの交換、研究者の累積成果、DQI復号と人の介入範囲を明確化しました。

## 情報源

「一次情報」は資料の出所を示す区分で、編集部による独立した実測や、すべての主張の実証を示すものではありません。確認の範囲や未確認の点は、本文の説明と併せてご覧ください。

- [Designing more efficient quantum circuits with Claude](https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits) — Anthropic(公式)（一次情報）

## この記事に出てくるIT用語

- [量子コンピュータ](https://itpostjp.com/terms/quantum-computing/): 量子力学の性質を利用して、特定の種類の計算を従来のコンピューターよりも高速に処理できる可能性がある計算機です。

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この記事は、公開情報と出典URLの検証、文章作成の一部に生成AIを使用しています。内容の責任はIT Post by Rice Studio Labが負います。

出典表記: IT Post by Rice Studio Lab — https://itpostjp.com/ai/claude-quantum-circuit-design-research/