量子コンピューティングの世界市場は、収益ベースで2023年に866百万米ドルと推定され、2023年から2028年までの年平均成長率は38.3%で、2028年には4,375百万米ドルに達する見通しである。この新しい調査研究は、市場の業界動向分析で構成されている。
様々な産業や分野での量子コンピューティング技術の採用の増加、量子コンピューティング技術への投資の増加などの要因が、予測期間中の量子コンピューティング産業の成長を促進している。
市場動向
推進要因：様々な産業やセクターにおける量子コンピューティング技術の採用増加
量子コンピューティングは、取引活動、トランザクション、データ処理の速度を飛躍的に向上させることに注力している銀行・金融サービス業界において普及が進んでいる。量子コンピューティングの重要な潜在的アプリケーションのひとつにシミュレーションがある。量子コンピューティングは、金融リスクを管理するための改善された効率的な方法を特定するのに役立つ。金融機関で古典的なコンピュータを使用した場合、処理時間と高品質なソリューションのコストは指数関数的に増加する可能性がある。対照的に、量子コンピュータは最適化されたコストで迅速なオペレーションを実行することができ、コスト削減と収益創出の新たな機会をもたらす。
金融サービスにおける量子コンピュータの潜在的な利点には、次世代暗号を使用して消費者の金融データを保護するための適切かつ必要なサイバーセキュリティソリューションを提供することが含まれる。さらに、消費者の行動パターンを認識することで詐欺行為を迅速に検知し、プロアクティブな詐欺リスク管理につなげることができる。さらに、量子コンピューティングと人工知能（AI）を組み合わせることで、相互依存関係にある資産のポートフォリオ管理の最適化や、顧客行動の予測分析も実現できる。量子コンピューティングとブロックチェーン技術の組み合わせは、このIoT時代に最もハッキングに強い技術の開発につながると期待されている。また、この組み合わせにより、銀行・金融業界における取引速度の大幅な向上と処理コストの削減が期待され、インフラのダウンタイムが短縮される。
2022年4月、HSBC（英国）とIBM（米国）は、銀行業界における量子コンピューティングの可能性を調査するため、3年間のパートナーシップを結んだ。HSBCは、不正行為の発見と阻止、価格設定とポートフォリオの最適化、ネット・ゼロ目標の達成に量子コンピューティングをどのように活用できるかを検討する。2022年3月、CaixaBank（スペイン）とD-Wave Quantum Inc.（カナダ）は、投資ポートフォリオの最適化と投資ヘッジ計算のための2つの重要な金融量子ハイブリッドコンピューティングアプリケーションの商業成果を発表した。カイシャバンクの生命保険・年金会社であるVidaCaixaは、古典コンピューティングと量子コンピューティングの長所を組み合わせたD-Leap Waveの量子クラウドサービスと量子ハイブリッドソルバーを活用し、投資ポートフォリオの配分、選択、ヘッジのための量子コンピューティングアプリケーションを作成した。量子コンピューティングは、カイシャ銀行が投資ポートフォリオのヘッジとポートフォリオ最適化のソリューションにかかる時間を最大90％短縮するという、その他のビジネス上の利点をもたらしました。
量子コンピューティングは、宇宙および防衛システムの能力を大幅に向上させることができる。量子コンピューティングを宇宙で利用すれば、衛星コンステレーションや惑星間宇宙船のような複雑なシステムの動きをシミュレートし、改善することができる。量子コンピューティングは、複雑なシステムのシミュレーション、安全な通信、暗号解読のために軍事産業にも応用できる。NASAや国防総省を含む数多くの国や組織がこの分野の研究開発に投資しており、軍事や宇宙プログラムにおける量子コンピューティングの応用の可能性に関心を示している。例えば、NASAの量子人工知能研究所（Quantum Artificial Intelligence Laboratory：QuAIL）は、NASA、グーグル、大学宇宙研究協会（Universities Space Research Association：USRA）が協力して、宇宙ミッションや科学研究のための量子アルゴリズムやソフトウェアを開発している。
抑制： 安定性とエラー訂正の問題
現在、量子コンピュータは物理的な量子ビットを使用しており、エラーが発生しやすい。1つの論理量子ビットをエラーフリーにするためには、1000個の物理量子ビットが必要と推定されているが、この目標はまだ実現されていない。2020年まで、最大5,000個の物理量子ビットを持つデバイスが開発されている。しかし、商業的に有用な量子コンピューターは、20万個の物理量子ビットを持つ200論理量子ビットマシンになると予想されている。量子コンピューターの商業化は複雑な課題である。現在までのところ、量子ビットはデリケートであり、環境温度やノイズ、周波数の変化によって容易に破壊されるため、量子力学的な状態を長時間維持することは不可能である。さらに、いくつかのブロックチェーン・ベースの技術は楕円曲線デジタル署名アルゴリズム（ECDSA）に依存しているが、これは現在のところ量子安全ではない。
機会：創薬における量子コンピューティング技術の採用拡大
創薬から生産に至るまで、バイオ医薬品に関連する研究開発活動は、高価で長く、リスクが大きい。新薬の発見から上市までには通常10～15年を要し、関連する資産化コストは20億米ドルを超える。新薬開発の成功率は、臨床開発段階に入ってから上市まで10％未満である。そのため、バイオ医薬品企業が毎年新薬の研究開発活動に費やしている1,800億米ドル以上の投資回収を実現するためには、少数のブロックバスター医薬品を当てにしている。
量子コンピュータは、人間の生理学や、薬物が生体システムや生物に与える影響など、複雑なシステムを研究するための強力なツールを提供する。これらのコンピュータは、医薬品の研究開発活動、特に創薬と開発の初期段階において、多くのアプリケーションで使用されることが期待されています。計算ツールは、創薬と薬剤開発のための重要な要素である。多くの場合、企業が薬の最適化に費やす時間を大幅に短縮している。研究者たちは、分子構造のインシリコ・モデリング、薬物と標的との相互作用のマッピング、人体における薬物の代謝・分布・相互作用のシミュレーションを行うために、強力なスーパーコンピューターや超並列処理システムの高性能コンピューティングに依存している。
バイオ医薬品業界では、エネルギー計算や構造最適化、特に分子ドッキングや定量的な構造活性相関解析に量子力学が利用されている。量子力学を利用した合成化学は、研究者に不活性化合物の可能性を排除し、難易度の高い化合物の合成をサポートするツールを提供します。量子力学に基づく仮想スクリーニングと最適化は、分子シミュレーションを活用します。分子の構造を予測できるハイブリッド量子古典的アプローチは、今後5年以内に市場に出回ると予想されている。これらのアプローチにより、低分子化合物の効果的な構造設計が可能になると期待されている。
課題 量子コンピューターの使用に関する物理的課題
量子ビットは、アルゴリズムを実行するために低温条件を必要とする。そのため、複数の量子アルゴリズムを連続して実行するためには、量子ビットの温度を素早く下げる冷却機構が必要となる。標準的なファンでは、量子コンピュータが必要とする冷却を行うことができない。つまり、量子コンピュータの安定稼働には冷却環境が必要なのだ。例えば、D-Wave Quantum社が提供する量子コンピュータは、0.02K（約-460°F）の温度に保つ必要がある。研究者たちは、この課題を克服するために努力している。
さらに、量子コンピューターは設計、開発、プログラミングが難しい。その結果、ノイズや故障、量子コヒーレンスの損失といったエラーに悩まされることになる。このコヒーレンスの損失（デコヒーレンスと呼ばれる）は、振動、温度変動、電磁波、その他外部環境との相互作用によって引き起こされ、最終的には量子コンピュータに要求される量子特性を破壊してしまう。このようなデコヒーレンスやその他のエラーの蔓延により、既存の量子コンピューターが様々なプログラムに対して誤った反応を示す結果となっている。
予測期間中、サービス分野が量子コンピュータ市場で大きなシェアを占める
このセグメントの成長は、量子コンピューティング技術に関連する研究開発に投資する新興企業の増加に起因している。量子コンピューティングシステムとサービスは、最適化、シミュレーション、機械学習アプリケーションに使用され、最終用途産業の最適な利用コストと高効率な運用につながる。
クラウド分野は予測期間中に高いCAGRを記録する
2023年から2028年にかけて、量子コンピューティング市場ではクラウド分野がオンプレミス分野よりも大きなシェアを占めると予測されている。強力なシステムが開発される中、クラウドアプローチは量子コンピューティングサービスプロバイダーにとって重要な収益源になると予想され、ユーザーは実世界の問題を解決できるノイズの多い中間スケール量子（NISQ）システムへのアクセスに対価を支払うことになる。急速に進歩する量子コンピュータシステムの寿命が限られていることも、クラウドサービスプロバイダーに有利である。量子コンピューティングシステムがユーザーに提供する柔軟性も、クラウド量子コンピューティングシステムとサービスの採用に有利な要因の1つである。量子コンピュータは当分の間、持ち運びができないと予想されている。クラウドを利用すれば、ユーザーはノートパソコンから様々なデバイスやシミュレーターにアクセスできる。
予測期間中、量子コンピューティング市場で最大シェアを占めるのは最適化セグメント
量子コンピューティング最適化とは、最適化アルゴリズムの性能を向上させるために量子コンピューティングを利用するプロセスである。これには、量子アルゴリズムを使用して、従来の手法よりも迅速かつ効率的に最適化問題を解くことが含まれる。量子コンピューティングは、金融、ロジスティクス、人工知能、オペレーションズ・リサーチなど、さまざまな分野で利用できる。また、量子コンピューティングは、従来の手法では解決困難な最適化問題を解くのに利用できる。量子コンピューティングのパワーとスピードを活用することで、組織は業務を最適化し、意思決定を改善し、コストを削減することができる。
予測期間中、量子コンピューティング市場では北米が第2位のシェアを占める見込み
予測期間中、量子コンピューティング市場では北米が第2位のシェアを占めた。同地域の市場成長は、北米に主要な量子コンピューティングシステムおよびサービスプロバイダーが存在すること、宇宙・防衛、化学、銀行・金融などの明確な産業で量子コンピューティングアプリケーションの採用が増加していることに起因している。
予測期間中、アジア太平洋地域が量子コンピューティング市場で最大シェアを占める
アジア太平洋地域の量子コンピューティング市場が大きく成長した背景には、中国や韓国などの新興国において、宇宙・防衛、医療・製薬、エネルギー・電力産業など、さまざまな用途での量子コンピューティングシステムやサービスの需要が今後数年間で増加することが考えられる。
市場参入企業
量子コンピューティング企業は、IBM（米国）、D-Wave Quantum Inc. (カナダ）、マイクロソフト（米国）、アマゾンウェブサービス（米国）、リゲッティ・コンピューティング（米国）、富士通（日本）、日立製作所（日本）、東芝（日本）、グーグル（米国）、インテル（米国）、Quantinuum（米国）、華為技術（中国）、NEC（日本）、アクセンチュア（アイルランド）、 日本電信電話（日本）、ボッシュ（ドイツ）、Quantum Circuits（米国）、IonQ（米国）、QC Ware（米国）、PsiQuantum（米国）、Alpine Quantum Technologies GmbH（チロル）、Xanadu（カナダ）、ABDProf（スペイン）、Zapata Computing（米国）、Northrop Grumman（米国）。
この調査では、量子コンピューティング市場を提供、展開、技術、用途、エンドユーザー、地域に基づいて分類している。
セグメント
サブセグメント
サービス別
システム
サービス
デプロイメント別
オンプレミス
クラウド
テクノロジー別
トラップイオン
量子アニーリング
超伝導キュービット
その他
アプリケーション別
最適化
シミュレーション
機械学習
その他
エンドユーザー別
宇宙・防衛
輸送・物流
医療・製薬
化学、銀行、金融
エネルギー・電力
アカデミア
政府機関
地域別
北米
米国
カナダ・メキシコ
ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
オランダ
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
中東・アフリカ (MEA)
南米
2022年11月、マイクロソフト（米国）はAzure Quantum Resource Estimatorを発表した。このツールは量子アルゴリズム開発者を支援し、将来の量子コンピュータ上で動作するアルゴリズムの設計と最適化を支援する。
2022年9月、Intel（米国）はIntel Quantum SDKを発表し、開発者がシミュレーションや将来の実量子ハードウェア上で量子ビットを実行するための新しい量子アルゴリズムを開発できるようにした。
2022年5月、Quantinuum（米国）がInQuantoを発表。これは量子計算化学ソフトウェアプラットフォームで、計算化学者が現在の量子コンピューター上で多くの量子アルゴリズムを簡単に実験できるようにする。
2022年7月、マスターカード（米国）とD-Wave Quantum Inc.が量子ハイブリッド・ソリューションの開発で提携。
2021年5月、東芝（日本）がダーマ・キャピタル（米国）と提携し、金融取引における準量子技術の利用をテストする
【目次】
1 はじめに （ページ – 28）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 対象と除外
1.4 調査範囲
1.4.1 対象市場
図1 量子コンピューティング市場：セグメンテーション
1.4.2 地域範囲
1.4.3 考慮した年数
1.5 通貨
1.6 制限事項
1.7 利害関係者
1.8 変化のまとめ
1.8.1 景気後退の影響
2 調査方法 （ページ – 33）
2.1 調査データ
図 2 量子コンピューティング市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主な二次情報源
2.1.2.2 二次ソースからの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 専門家への一次インタビュー
2.1.3.2 一次資料からの主要データ
2.1.3.3 一次資料の内訳
2.1.3.4 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
図 3 市場規模推定のための調査フロー
図4 市場規模推定方法 企業収益
2.2.1 ボトムアップアプローチ
図5 市場規模推定手法：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
図6 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図7 データ三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 景気後退の影響を分析するアプローチ
2.6 調査の限界
2.7 リスク評価
3 エグゼクティブサマリー（ページ – 44）
3.1 量子コンピューティング市場：景気後退の影響
図8 主要国のGDP成長率予測（2021～2023年
図9 量子コンピューティング市場への景気後退の影響（2019～2028年、百万米ドル）
図10 予測期間中、サービス分野が市場で大きなシェアを占める
図11 予測期間中、クラウド分野が市場をリードする
図12 予測期間中、超伝導量子ビット分野が市場で最大シェアを占める
図 13 機械学習分野が予測期間中に最も高い成長率を記録する
図14 2023年には銀行・金融分野が量子コンピューティング市場で最大シェアを占める
図15 アジア太平洋市場が予測期間中に最も高いCAGRを記録する
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ数 – 51)
4.1 量子コンピューティング市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図16 量子コンピューティング技術の開発と展開への投資の増加
4.2 量子コンピューティング市場、サービス別
図17 予測期間中、サービス分野が高い成長率を記録
4.3 サービス別市場
図 18 予測期間中、サービス分野では qcaas サブセグメントが大きなシェアを占める
4.4 アジア太平洋地域の量子コンピューティング市場：アプリケーション別、国別
図19 2023年のアジア太平洋量子コンピューティング市場は最適化セグメントと中国が最大シェアを占める
4.5 技術別市場
図20 予測期間中、超伝導量子ビット分野が最大シェアを占める
4.6 量子コンピューティング市場：エンドユーザー別
図21 銀行・金融分野が予測期間中に最大シェアを占める
4.7 国別市場
図 22：予測期間中、最も高い成長率を記録するのは韓国
5 市場概観（ページ – 55）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図23 量子コンピューティング市場：推進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
図24 量子コンピューティング市場：推進要因とその影響
5.2.1.1 様々な産業や分野で量子コンピューティング技術の採用が増加
5.2.1.2 量子コンピューティング技術への投資の増加
図25 量子コンピューティングソフトウェアへの投資（2010-2021年
5.2.1.3 量子コンピューティング技術の進歩に向けた戦略的パートナーシップや提携の急増
表1 量子コンピューティング市場における主な投資案件
5.2.2 抑制要因
図26 量子コンピューティング市場：阻害要因とその影響
5.2.2.1 安定性とエラー訂正の問題
5.2.3 ビジネスチャンス
図27 量子コンピューティング市場：機会とその影響
5.2.3.1 量子コンピューティング技術の進歩
図28 各機関が達成した量子ビット数（1998～2020年
表2 量子コンピュータと古典コンピュータの速度比較
5.2.3.2 創薬における量子コンピュータ技術の採用拡大
5.2.4 課題
図29 市場の課題とその影響
5.2.4.1 熟練した専門家の不足
5.2.4.2 量子コンピュータの利用に関する物理的課題
5.3 バリューチェーン分析
図30 量子コンピュータ市場：バリューチェーン分析
5.3.1 研究、設計、開発
5.3.2 メーカー
5.3.3 サービスとしての量子コンピューティング（qcaas）プロバイダー
5.3.4 マーケティング・営業幹部
5.3.5 エンドユーザー産業
5.4 エコシステム分析
表3 市場：エコシステム分析
図 31 市場：エコシステム分析
5.5 ポーターの5つの力分析
図32 量子コンピューティング市場：ポーターの5つの力分析
5.6 価格分析
図33 平均販売価格分析、2019～2028年
図34 主要3社が提供するサービスとしての量子コンピューティングの平均販売価格
表4 量子コンピューティングシステムの平均販売価格
5.7 ケーススタディ分析
表5 BBVA、アクセンチュア、D-Wave Systemと提携し、金融サービスにおける量子コンピューティング技術の活用を模索
表6 新日本製鐵は、ハネウェル量子ソリューションズ、ケンブリッジ量子コンピューティングと協業し、製造工場のスケジューリングを改善した。
表7 BBVAとZapataは、モンテカルロ・シミュレーションにおける既存の量子アルゴリズムの高速化で提携
5.8 貿易分析
表8 自動データ処理機の国別輸入データ（2017～2021年）（百万米ドル
表9 自動データ処理機の輸出データ、国別、2017-2021年（百万米ドル）
5.9 規制
5.9.1 規制機関、政府機関、その他の団体
表10 北米：規制機関、政府機関、その他の団体
表11 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織
表12 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体
表13 ROW： 規制機関、政府機関、その他の団体
5.9.2 規制基準
5.9.2.1 P1913 – ソフトウェア定義量子通信
5.9.2.2 P7130 – 量子技術の定義に関する標準規格
5.9.2.3 P7131 – 量子コンピューティングの性能指標とベンチマークに関する規格
5.10 技術分析
5.10.1 量子通信技術
5.10.2 量子コンピューティングアカデミア
5.10.3 サイバーセキュリティの変革
5.10.4 ハイブリッド量子コンピューティング
5.11 特許分析
表14 特許登録件数、2019～2022年
図 35 過去 10 年間で特許出願件数の多い企業（2013～2022 年
図 36 過去 10 年間に付与された特許数（2013～2022 年
表15 過去10年間の特許所有者数上位20社（2013-2022年
5.12 主要会議とイベント（2023～2024年
表16 量子コンピューティング市場：主要な会議とイベント（2023～2024年
5.13 顧客企業の収益シフトと新たな収益ポケット
図 37 量子コンピューティング市場における収益シフト
5.14 主要ステークホルダーと購買プロセス
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 38 上位 3 アプリケーションの購買プロセスにおける関係者の影響力
表 17 上位 3 つのアプリケーションの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響(%)
5.14.2 購入基準
図 39 上位 3 つのアプリケーションにおける主な購買基準
表 18 上位 3 アプリケーションの主な購入基準
6 QUANTUM COMPUTING 市場, オファリング別 (Page No. – 84)
6.1 はじめに
図 40 予測期間中、サービス分野が量子コンピューティング市場で大きなシェアを占める
表 19：オファリング別市場、2019～2022 年（百万米ドル）
表20 オファリング別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2 システム
6.2.1 量子コンピューティングシステムの絶え間ない発展
図 41 量子コンピューターの種類
表21 システム 市場：オファリング別、2019年～2022年（単位）
表22 システム： システム：オファリング別市場、2023～2028年（単位）
6.3 サービス
6.3.1 様々なサービスを提供するための量子コンピュータの高い利用率
表23 サービス 市場：タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表24 サービス： 市場：タイプ別、2023～2028年（百万米ドル）
図 42 予測期間中、量子コンピューティング市場においてサービスセグメントの qcaas サブセグメントが高い成長率を示す
6.3.2 サービスとしての量子コンピューティング（qcaas）
6.3.2.1 クラウドベースのシステムやサービスに対する需要の増加に伴い、QCaaS（Quantum Computing as a Service）を提供する企業が増加
表 25 サービスとしての量子コンピューティング： 市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表26 サービスとしての量子コンピューティング： 技術別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.3 コンサルティングサービス
6.3.3.1 量子コンピューティングの可能性に関する認識の高まり
表 27 コンサルティングサービス 市場：技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 28 コンサルティングサービス コンサルティングサービス：技術別市場、2023-2028年（百万米ドル）
…
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