2018.07.02
次世代コンピューターである「量子コンピューター」がRPAに与える影響とは何でしょうか？
本ページでは、そのシナジー効果による発展可能性を書いていきたいと思います。
従来の古典的なコンピューターは「01010101001101……」のような2進数（ビット）で計算処理されています。
一方、量子コンピューターでは、ビットを組み合わせ、重ね合わせた量子ビットで計算することができます。
結局のところ、量子コンピューターの登場でどうなるの？というのは、
実運用レベルの量子コンピューター自体がほとんどないため、よく分かっていません。
ただ、理論的には「劇的な処理能力の向上」が期待できると言われています。
文部科学省も、量子コンピューターに対して今後10年間で300億円を投ずると発表しています。
“文部科学省はスーパーコンピューターをしのぐ「量子コンピューター」を実用化するため、2018年度から10年間に約300億円を投じる方針だ。現在のコンピューターと動作原理が全く異なり、スパコンで１千億年かかる膨大な計算が数時間で済むとされる。優れた計算能力を創薬や新材料開発、人工知能などの分野に生かす。”
■量子計算機、実用化へ300億円 文科省方針
https://www.nikkei.com/article/DGXLZO20057110W7A810C1EE8000/
株式投資の前線に身を置いていると、「量子コンピューター関連銘柄」というものが目に入る機会が増えました。
大企業では量子コンピューターの研究投資をしている富士通<6702>、
小型株では量子コンピューターにおける超電導デバイスの信号増幅装置を手掛けるエヌエフ回路設計ブロック<6864>といった辺りがよく物色されます。
一方、量子コンピューターの恩恵を受ける企業として、医薬品業界が挙げられます。
これは、創薬において、バーチャル・スクリーニングによるあらゆる「組み合わせ」を計算しなければならないためです。
現在は、従来型の性能の良いコンピューターで行われています。
参照：創薬とスパコン
http://www.r-ccs.riken.jp/jp/post-k/pi/drugdiscovery
もし、これが量子コンピューターに置き換わり、劇的に計算処理速度が速くなったら、
難治・不治とされてきたあらゆる病の治る薬の作られる日が来るかもしれません。
そうなれば、量子コンピューターを先んじて導入した企業の恩恵は大きく、
一方で、量子コンピューターの導入が遅れた企業は、むしろ築いて来たシェアを奪われかねません。
量子コンピューターは、世間を賑わせている仮想通貨にも影響を及ぼしそうです。
仮想通貨は決済等で用いる暗号方式として、公開鍵暗号方式というものを利用していますが、
量子コンピューターの性能により、この暗号方式を突破されてしまう可能性があるのです。
この突破リスクを軽減するために、仮想通貨に導入されている機構として「ランポート署名」というものがあります。
■【図解】量子コンピュータ耐性のあるLamport（ランポート）署名とは？導入が検討される４つの仮想通貨を紹介
https://moblock.jp/articles/17845
NEOやSHIELDといった耳慣れない仮想通貨には導入されていますが、
ビットコインには導入されていません。
仮想通貨はしばしば、決済速度の遅延が問題視されます。
ビットコインなどは、決済に10分程度かかるとも言われています。
現金からの脱却が一つのメリットである割に、現金払いどころか小銭をチャラチャラ探している方が、まだスムーズな速度ですね。
暗号方式の複雑化と決済速度は比例し、また、決済速度と処理するコンピューターの性能も比例しています。
量子コンピューターの処理能力は一説に、従来型コンピューターと比して「1億倍」とも言われ、
加えて消費電力も少ないとも言われています。
仮想通貨の価格と電力料金の価格には、損益分岐点があるとされ、
例えばビットコインであれば30万～150万ドルだという説もあります。
■ビットコイン、「採掘」電気代に見合う価格は30万－150万ドル
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2017-11-12/OZ754R6TTDSC01
なんだか、石油の価格と、シェールガスの採掘における損益分岐点が50ドルなので、
石油の価格が上がらないなどと言われる話と似通っているように思えますね。
コンピューターの性能上昇と暗号のセキュリティ力上昇のどちらが上回るかが、今後の仮想通貨の趨勢を左右しそうです。
人工知能においてはディープラーニング（深層学習）が利用されています。
ディープラーニングにはスパコンが不可欠であり、
そのスパコンを凌ぐとも言われる量子コンピューターの登場が、
人工知能の進化を加速させることは論を俟ちません。
“IBMのダリオ・ジル副社長（人工知能・量子コンピューター担当）は、量子物理学の難解な現象を活用した量子コンピューターが、テック業界の最も白熱した領域の1つである人工知能（AI）に大きな影響を与えるかもしれないと語った。”
■量子コンピューターはAIにも有効、IBM副社長が実験結果を披露
http://ascii.jp/elem/000/001/655/1655263/
人工知能進化の加速はRPA進化の加速と言っても過言ではありません。
人工知能による処理判断の自動化により、RPAの裾野が大きく広がるためです。
これは、RPA Class2、RPA Class3などと呼ばれますが、
詳しくは下記のページをご覧ください。
■RPA2.0とは？
現在、RPAの技術水準はRPA Class1という、
全く人工知能と結びついていない状態にあります。
結びつかない大きな原因は、人工知能の技術水準が、実務に搭載するレベルまで昇華できていないことが挙げられるでしょう。
“RPA・AI”または“RPA・AI-OCR”ともなれば、
RPAロボットがカバーできる業務領域はとてつもなく広がることになるのです。
現状は、大きく以下の2通りで対応されています。
すなわち、RPAの中のどこかに手作業が入るか、
手作業が必須の部分はRPA化しないか、になります。
殊に業務のRPA化を妨げるものに「目視確認業務」「紙媒体確認業務」という二大勢力が存在します。
こやつらをどうにか出来る可能性があるのは紛れもなく人工知能なのです。
どちらも解決できるのは“RPA・AI-OCR”になります。
“RPA・AI-OCR”については、以下の記事で詳述しています。
■AI-OCRの概要とベンダーの動向まとめ
量子コンピューターが即、RPAと結びつくことはないにせよ、
量子コンピューターの進化による人工知能の進化、
延いてはRPAの進化というステップが現実的に有り得そうです。
このように、
今後の量子コンピューターの進化には我々のようなRPA業界も注目しているのです。
今後の量子コンピューターの進化に注視したいと思います。
