Anthropic は10月16日、同社の AI モデル Claude Mythos 5 が、平易な言葉で書いた仕様から量子回路を設計し、公表済みの最良の回路を上回ったとする研究を公開した。改善の幅は課題によって違い、ある回路では必要なゲート (量子ビットを操作する基本の演算) が17分の1になった。
量子コンピューターが化学や材料の計算で役に立つまでには、回路をどこまで小さくできるかという壁がある。その設計に AI が入り始めたとき、出てきた答えを人はどう確かめるのか。今回の研究は、確かめ方まで含めて読むと見えるものが多い。
8つの課題と、53時間の作業
研究は Anthropic の STEM Fellows Program (外部の研究者を招き、各分野の難しい問題で AI を試す制度) の一環で、Andi Gu 氏が率いた。ハーバード大学の Susanne Yelin 氏と Mikhail Lukin 氏が共同研究者として加わっている。
Claude に渡されたのは、化学、最適化、量子シミュレーション、整数論、数値計算にまたがる8つの基本的な計算の仕様だ。Claude は Python で回路を書き、自動の評価器が正しさを確かめて点数をつけ、その結果を見て次の案を直す。この往復のあいだ、人は手を入れていない。点数は使う量子ビットの数とゲートの数を掛けたもので、実行にかかる時間のおおよその目安になる。
結果の例として、2つが詳しく示されている。
- 楕円曲線の点の加算 (暗号の計算で使う演算): 最初の指示と、ときどきの「もっと広く考えて」という促しだけで53時間作業した。できた回路の一つは、これまでで最も小さい設計と比べて量子ビットを12%多く使う代わりに、ゲートは17分の1になった
- 復号器 (Decoded Quantum Interferometry という手法で使う部品): Google のこれまでの構成と比べて、ゲートの数を約12分の1にした
研究の要旨は、改善が「場合によっては1桁以上」と書く。8つすべてで1桁の改善が出たわけではない。
AI の設計を、人はどう確かめたか
土台は、評価器が回路の出力の正しさを毎回確かめる仕組みだ。そのうえで、楕円曲線の回路に使われた新しい手順は、大規模な数値シミュレーションで確かめ、Lean (数学の証明を機械で検証する道具) で形式化した。Claude 自身も4億300万回の試行を回し、追加の記憶領域が要る頻度を測っている。足りなくなるのはおよそ1万回に1回で、許される誤り率の範囲に収まったという。
研究者は Claude の癖も書き残している。初めのうちは慎重すぎて、結果を何度も疑って確かめ直し、よく知られたやり方に寄りがちだった。チームは、性質の違う方法を並行して試すよう求めることで、この癖を和らげた。
記事は比較として、窒素を固定する酵素の中心にある FeMoco という分子の計算の歴史を挙げている。必要なゲートの見積もりは2017年に約50兆だったが、2025年の研究で約3億4000万まで下がった。約15万分の1になるまでに、多くの研究グループが8年をかけた。改善の幅は桁が違うものの、人が年単位で詰めてきた種類の作業を、今回の Claude は数十時間の単位で進めたことになる。
暮らしに届くまでの距離
Anthropic は、回路の設計が速くなれば、触媒や新しい薬、より良い電池、環境負荷の小さい肥料づくりといった計算に早く手が届くと書く。ただし同じ記事で、回路の設計は役に立つ量子コンピューターの一部にすぎず、誤り訂正やハードウェアも同じように重要だと断っている。こうした計算をこなせる量子コンピューターは、まだ手元にない。
それでも、研究の進め方は変わり始めている。人が何年もかけて詰めていた設計を AI が数十時間で出し、人は評価の基準を決め、証明の道具で確かめる側に回る。研究の現場で問われるのは、何を正しいとするかを判定する評価器を、どこまで作れるかになっていく。
次に確かめたいのは、論文 (arXiv:2610.22367) に載った8課題それぞれの比較と、外部の研究者がこれらの回路を再現・検証した報告が出るかどうかだ。
ことば
- 量子ゲート — 量子コンピューターで量子ビットの状態を変える基本の操作。回路に必要なゲートが少ないほど計算は速く、誤りも入りにくくなる。今回の点数の中心はこの数だった。
- FeMoco — 空気中の窒素をアンモニアに変える酵素の中心にある、鉄とモリブデンを含む分子のかたまり。肥料づくりの省エネにつながるとされ、量子コンピューターの代表的な応用先として計算量の見積もりが続いてきた。
AI が出した答えを確かめる道具を、あなたの仕事ではいま誰が持っているだろうか？
