量子コンピュータの基礎と生成AI融合による次世代研究開発・ビジネス応用【実演・デモ付き】～基礎から応用、技術動向まで一気に俯瞰する～

セミナー趣旨

  量子コンピュータは「すごいらしい」という期待だけが先行し、実際に「今どこまで使えるのか」「いつ何に使えるようになるのか」が見えにくい状況にあります。本セミナーでは、数式に踏み込まずに量子コンピュータの本質と現状を整理し、GUIを用いた実演によって、その挙動を“肌感覚”で理解していただきます。そのうえで、生成AI（LLM）と量子技術を組み合わせることで実現し得る次世代の研究開発・ビジネス応用の姿を、デモと具体シナリオを通じてご紹介します。「量子をどのタイミングで、どの領域に、どのように入れていくべきか」を判断するための、実践的な視点とロードマップを持ち帰っていただける内容です。

受講対象・レベル

企業・官公庁・研究機関などで、量子コンピュータ／生成AIの活用・企画に関わる方 ・
量子コンピュータ関連の技術者・研究者 ・量子コンピュータについて調査中の方 ・
量子コンピュータと生成AIの組み合わせによる今後の技術動向・研究開発動向に着目している方 等

習得できる知識

量子コンピュータの基本的な仕組みと、現状での実力・現実的な適用領域 ・生成AI（LLM）の基本的な仕組みと
活用ポイント ・量子コンピュータと生成AIの融合技術の全体像と、その展望・今後の可能性 ・自らの研究・
事業テーマに量子×生成AIをどう位置づけるかを検討するための視点

セミナープログラム

1. 量子技術の概要と現状
　1.1 量子コンピュータとは？（どこが通常のコンピュータと違うのか）
　1.2 量子コンピューティングの方式（ゲート方式／アニーリング方式 など）
　1.3 代表的なハードウェアの種類
　1.4 利用できる量子ビット数とその制約
　1.5 世界の動向（マクロ・ミクロ・応用視点）
　1.6 日本での取り組み（マクロ・ミクロ・応用視点）
　1.7 量子コンピュータ分野の市場・投資動向（株価等の例を含む）
　1.8 量子コンピュータの「できること」と「まだ難しいこと」
　1.9 代表的なユースケース
    　（製造・創薬・医療・金融・交通・エネルギー・AI・セキュリティ など）
2. 量子計算の直感的な理解 ― 数式に踏み込まずイメージで理解
　2.1 量子の性質（量子重ね合わせ・トンネル効果など）
　2.2 量子の性質を利用した処理のイメージ
　2.3 干渉のイメージ（なぜ「答えにだけ」確率が集まるのか）
　2.4 量子測定（「観測するとどうなるか」を直感的に理解）
3. GUIで量子コンピューティングを体験！【実演】
　3.1 アニーリング方式の体験（組合せ最適化をGUIで試してみる）
　3.2 ゲート方式の体験（量子回路の動きを可視化して理解する）
4. 生成AIの概要 ― 量子と組み合わせる前に整理しておきたいポイント
　4.1 生成AIとは（従来のAIとの違い）
　4.2 自然言語モデル（Transformer）の基礎
　4.3 Next Token Prediction の考え方
　4.4 ハルシネーション（なぜ“それらしくウソをつく”のか）
　4.5 生成AIモデル作成フローの全体像
　4.6 追加学習（ファインチューニング）
　4.7 強化学習（RLHF）
　4.8 機能拡張（RAG、AIエージェント、MCP など）
　4.9 LLMリリースの歴史（GPT／Gemini など主要モデルの流れ）
　4.10 生成AIサービス利用動向（国別）
　4.11 世界の生成AI市場規模の推移および予測
　4.12 生成AIのリスクとガバナンス
5. 量子コンピュータで生成AIを強くする技術【デモ付き】
※「量子が入ると生成AIで何が“一段上”になるのか」をイメージで紹介
　5.1 量子生成モデルとは何か（QGAN などを数式なしでイメージ解説）
　5.2 「量子版の機械学習」で特徴量をつくるとはどういうことか
　5.3 量子サンプリング・量子最適化で、生成AIの候補選びを賢くするアイデア
　5.4 プロンプトや方針（ポリシー）を量子的な探索で探す、という発想
　5.5 材料・創薬などへの応用例：「量子シミュレーション＋生成AI」で何が変わるか
6. 生成AIで量子コンピュータを使いやすくする技術【デモ付き】
※「生成AIを、量子プロジェクトの心強いアシスタントにする」使い方
　6.1 生成AIによる量子アルゴリズム／回路／定式化（QUBO など）のコード自動生成
　6.2 実験結果の要約と、パラメータ調整（試行錯誤）の相談相手としての活用
　6.3 ハードウェア調整（キャリブレーション）や手順書づくりを助ける使い方
　6.4 テスト・ドキュメント作成など、量子ソフトウェア開発を楽にする活用パターン
7. 量子×生成AIのハイブリッド応用システム【デモ付き】
※研究・技術開発・事業化検討でイメージしやすい応用パターンを整理
　7.1 組合せ最適化エンジン（量子）＋対話UI（生成AI）による意思決定支援
　7.2 シミュレーション結果（量子）× 要約・アイデア出し（生成AI）の組み合わせ
　7.3 最適化・評価結果からのレポート／シナリオ自動生成
　7.4 量子計算を必要なときだけ呼び出す、研究開発支援AIエージェント
8. おまけ
　・生成AIを使った量子技術の導入効果の「見せ方」サマリ作成ツール（リーンキャンバス）
　・自習可能なコンテンツなどの紹介（経営層・ビジネス層・技術者・研究者向けの学習リソース）
＜質疑応答＞

＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

セミナー講師

 クオンタムAI技術株式会社（QAIT） 代表取締役　 今村 功一 氏

■ご略歴
クオンタムAI技術株式会社 代表取締役。株式会社システム総合研究所 フェロー、
一般社団法人日本量子コンピューティング協会／一般社団法人日本生成AI協会 認定講師。
AI・機械学習、量子コンピューティングおよび宇宙システム開発に約20年従事。
量子コンピューティングや生成AIに関するセミナー・研修の講師を務めるほか、
量子技術・生成AI分野の認定試験の企画・作成にも携わる。
Microsoft主催ビジネスコンテスト「宇宙部門」でチーム優勝。業務関連資格を約30種類保有。

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

主催者

開催場所

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
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• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
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