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 量子機械学習の世界市場 2026-2040年The Global Quantum Machine Learning Market 2026-2040 量子機械学習（QML）は、量子力学のユニークな性質（重ね合わせ、もつれ、量子干渉）を利用し、古典的なコンピュータよりも指数関数的に高速に機械学習問... もっと見る
サマリー
量子機械学習（QML）は、量子力学のユニークな性質（重ね合わせ、もつれ、量子干渉）を利用し、古典的なコンピュータよりも指数関数的に高速に機械学習問題を解決できる可能性がある。量子機械学習は、量子アルゴリズムが量子重ね合わせによって膨大なデータセットを同時に処理し、複数の計算を並行して行うことを可能にする、計算知能のパラダイムシフトを意味する。0か1かの決定的な状態で存在する古典的なビットとは異なり、量子ビット（qubits）は重ね合わせ状態で存在できるため、量子コンピューターは複数の解の経路を同時に探索することができる。この量子の利点は、最適化問題、パターン認識、機械学習アプリケーションの中核をなす複雑なデータ解析タスクにおいて特に顕著となる。
この分野には、量子プロセッサーを用いて古典的アルゴリズムを高速化する量子強化機械学習や、量子力学的特性を活用した全く新しいアルゴリズムである量子ネイティブ機械学習など、いくつかの重要なアプローチが含まれる。量子ニューラルネットワーク、量子サポートベクターマシン、量子強化学習は、人工知能システムの学習方法や意思決定方法を根本的に変える可能性のある新しい手法である。
現在の実装では、量子プロセッサが特定の計算タスクを処理し、古典コンピュータがデータの前処理、後処理、システム制御を管理する、ハイブリッド量子-古典システムが中心となっている。このアプローチは、ノイズ、デコヒーレンス、量子ビット数の制限といった現在の量子ハードウェアの制約を緩和しながら、両方のパラダイムの長所を最大限に生かすものである。
市場の可能性は、量子機械学習が大きな利点をもたらす可能性のある高価値のアプリケーションに数多く及んでいる。金融機関では、ポートフォリオの最適化、リスク分析、不正検知のために量子アルゴリズムを研究しており、複数の市場シナリオを同時に処理する能力により、優れた投資戦略が生まれる可能性がある。ヘルスケアや製薬会社では、量子コンピューターが分子間の相互作用をかつてない精度でシミュレートできる可能性があることから、量子的手法による創薬、タンパク質のフォールディング予測、個別化医療への応用が検討されている。
製造分野では、サプライチェーン管理、品質管理、予知保全のための量子最適化が評価されており、サイバーセキュリティ分野では、耐量子暗号技術や高度な脅威検知システムが応用されている。量子最適化技術の可能性は、気候モデリング、交通最適化、科学研究など、従来の計算機では限界がある分野にも広がっている。
この報告書では、50～1000量子ビットの量子システムを特徴とする現在のノイズの多い中間量子（NISQ）時代を検証している。これらの量子システムは、まだ普遍的な量子的優位性を示すことはできないが、複雑なQMLアルゴリズムを確実に実行できるフォールトトレラント量子コンピュータへの重要な足がかりとなる。
主な課題としては、環境干渉によって量子状態が急速に劣化する量子デコヒーレンス、古典計算を上回る量子エラー率、量子プログラミングの専門家の不足などが挙げられる。また、多くの企業にとってハードウェアのコストは依然として高額であるため、クラウドベースのアクセスモデルや量子アズ・ア・サービスが必要となっている。
競争環境には、量子ハードウェアや量子ソフトウェア・プラットフォームを開発するテクノロジー大手、量子コンピューティングに特化した企業、既存製品に量子機能を統合する伝統的なテクノロジー企業などがある。政府投資、学術研究プログラム、ベンチャーキャピタルからの資金提供により、開発スケジュールと商用アプリケーションは加速している。
レポートの内容
アルゴリズムとソフトウェア展望
ハードウェアインフラ分析
アプリケーションセクター分析
市場予測と予測
投資と資金調達エコシステム
企業プロファイルと競合分析
目次1 EXECUTIVE SUMMARY 13
1.1 量子機械学習市場の促進要因 13
1.2 QMLのアルゴリズムとソフトウェア 14
1.3 機械学習から量子機械学習へ 15
1.4 QMLのフェーズ 16
1.4.1 QMLの第1フェーズ 17
1.4.2 QMLの第2フェーズ 17
1.5 利点 18
1.5.1 最適化と汎化の改善 18
1.5.2 量子優位性 19
1.5.3 トレーニングの優位性と機会 19
1.5.4 量子優位性と機械学習 20
1.5.5 精度向上 20
1.6 課題 21
1.6.1 コスト 22
1.6.2 初期段階の技術 22
1.6.3 トレーニング 23
1.6.4 量子メモリの問題 23
1.7 QMLロードマップ 25
2 はじめに 27
2.1 量子機械学習とは？27
2.2 古典コンピューティングパラダイムと量子コンピューティングパラダイム 28
2.3 量子力学的原理 28
2.4 機械学習の基礎 29
2.5 交差点：なぜ量子とMLを組み合わせるのか？30
2.6 市場の進化 30
2.7 この分野の現状 31
2.8 アプリケーションとユースケース 32
2.9 課題と限界 33
2.10 技術と性能のロードマップ 34
3 QMLのアルゴリズムとソフトウェア 36
3.1 機械学習 36
3.2 機械学習の種類 37
3.3 量子ディープラーニングと量子ニューラルネットワーク 39
3.3.1 量子ディープラーニング 40
3.3.2 量子ニューラルネットワークのトレーニング 40
3.3.3 量子ニューラルネットワークのアプリケーション 41
3.3.4 ニューラルネットワークの種類 42
3.3.5 量子生成逆説的ネットワーク 43
3.4 量子バックプロパゲーション 44
3.5 QMLにおけるトランスフォーマー 45
3.6 QDLにおけるパーセプトロン 47
3.7 MLデータセット 48
3.8 量子エンコーディング 50
3.9 量子/古典MLハイブリッドと真のQMLへの道 50
3.9.1 量子主成分分析 51
3.9.1.1 より大きなデータセットへの対応 51
3.9.1.2 次元削減 51
3.9.1.3 Groverのアルゴリズムの利用 52
3.10 最適化技術 52
3.11 QML-over-the-CloudとQML-as-a-Service 53
3.12 QMLにおけるセキュリティとプライバシー 55
3.13 AI、機械学習、ディープラーニングと量子コンピューティング 57
3.14 学習と推論のフェーズで増大するQMLの脆弱性 57
3.15 QMLクラウドとQML-as-a-Serviceにおけるセキュリティ 58
3.16 特許ランドスケープ 59
3.16.1 タイプ別量子機械学習特許（2020～2025年） 59
3.16.2 QMLアルゴリズム 59
3.17 QMLアーキテクチャのセキュリティ 60
3.18 企業 61
4 QMLハードウェアとインフラ 63
4.1 概要 63
4.2 ロードマップ 63
4.3 コスト 64
4.4 量子アニーリング 65
4.4.1 量子アニーリングとゲートベースシステム 66
4.4.2 企業 67
4.5 NISQコンピュータとQML 67
4.5.1 QML用のNISQシステム仕様 68
4.5.2 企業 68
4.6 NISQを超えるQML 69
4.7 QMLを用いた量子ハードウェアの製造と最適化 69
4.8 機械学習とQRNG 70
5 QML MARKETS AND APPLICATIONS 72
5.1 QML 機会 72
5.2 財務と銀行業 72
5.2.1 概要 72
5.2.2 アプリケーション 73
5.2.3 企業 74
5.3 ヘルスケアとライフサイエンス 75
5.3.1 概要 75
5.3.2 アプリケーション 75
5.3.3 センサー 76
5.3.4 個別化医療 77
5.3.5 創薬 77
5.3.6 製薬とQML 78
5.3.7 企業 79
5.4 製造 80
5.4.1 概要 80
5.4.2 アプリケーション 80
5.5 その他のアプリケーション 82
5.6 クロスインダストリーQMLベネフィット分析 85
5.7 市場規模と成長予測（2026～2040年） 88
5.8 地域市場 89
5.8.1 北米 90
5.8.2 欧州 90
5.8.3 アジア太平洋 91
5.8.4 その他の地域 91
5.8.5 地域投資と政策枠組み 92
5.9 QML市場セグメンテーション 92
5.9.1 技術タイプ別 92
5.9.2応用分野別 93
5.10 市場ドライバーと制約要因 95
5.11 QML技術準備度評価 95
5.12 市場成長シナリオ 97
6 投資と資金調達 98
6.1 ベンチャーキャピタルと民間投資動向 98
6.2 政府資金と国家イニシアティブ 99
6.3 企業のR＆D投資 100
7 企業プロフィール 101 （47社のプロフィール）8 用語集 1359 調査方法 14010 参考文献 141図表リスト
表一覧
表1 量子機械語市場の6つのセグメント 13
表2 量子機械学習市場の促進要因14
表3 QMLのアルゴリズムとソフトウェアにおける機会 14
表4 QMLの利点 18
表5 QMLの課題 21
表6 QMLの展望と課題の比較 24
表7 QMLの長所と短所 33
表8 古典的ML vs 量子MLの性能比較 37
表9 機械学習の種類 37
表10 QMLアルゴリズム分類マトリックス 38
表11 量子ニューラルネットワークアーキテクチャの比較 39
表12 学習時間の比較： 40
表 13 量子ニューラルネットワークの応用例 41
表 14 ニューラルネットワークの種類 42
表 15 量子生成逆説的ネットワーク 43
表 16 QML ソフトウェアプラットフォームの機能比較 44
表 17 ML トランスフォーマーの応用例 46
表 18 クラウドベースのQML サービスプロバイダの分析 47
表 19 ソース別 ML データの特徴 49
表 20 QML エンコーディングスキーム 53
表 21 QML 開発フレームワーク比較 54
表 22 QML セキュリティ脆弱性評価 55
表 23 量子機械学習タイプ別特許 (2020- 2025） 59
表 24 QML アルゴリズムの特許状況（2020-2025） 60
表 25 QML ソフトウェア企業 61
表 26 量子コンピューティングハードウェアのコスト分析 64
表 27 量子ハードウェアのクラウドアクセス価格モデル 64
表 28 量子ハードウェアのパフォーマンスメトリクスの動向 65
表 29 量子ハードウェアプラットフォーム比較マトリックス 66
表 30 ML 向け量子アニーリング vs ゲートベースシステム66
表 31 量子アニーリングの企業一覧 67
表 32 QML用NISQシステム仕様 68
表 33 NISQコンピュータとQMLの企業一覧 68
表 34 プラットフォーム別エラー率とコヒーレンス時間 70
表 35 銀行・金融サービスにおけるQMLの応用 73
表 36 銀行・金融サービスにおけるQMLの企業一覧および金融サービス 74
表 37 ヘルスケアおよびライフサイエンス QML アプリケーション 75
表 38 創薬 QML vs 従来の ML パフォーマンス 78
表 39 ヘルスケアおよびライフサイエンス QML 企業 79
表 40 製造業 QML の使用事例と利点 80
表 41 QML のその他の潜在的アプリケーション 82
表 42 クロスインダストリー QML ベネフィット分析QML の業界横断的ベネフィット分析 85
表 44 量子機械学習と量子ディープラーニングの収益（百万ドル） 2026-2040年 88
表 45 地域別収益予測89
表 46 QML 市場の技術タイプ別セグメント化（2026-2040）-百万ドル 92
表 47 QML 市場の技術タイプ別セグメント化（2026-2040）-百万ドル 92
表 47 QML市場のアプリケーション分野別セグメント化（2026-2040年）-百万米ドル 93
表 48 市場促進要因 vs 制約要因の影響分析 95
表 49 QML技術の準備性評価マトリクス 95
表 50 QML企業へのVC投資額（2020年-2025年） 98
表 51 国別政府資金調達プログラム 99
表 52 量子機械学習用語集 135
図一覧
図 1 機械学習と量子機械学習 16
図 2 QML ロードマップ 26
図 3 QML 市場進化タイムライン（2020-2040） 31
図 4 技術・性能ロードマップ 35
図 5 QML ハードウェア・ロードマップ 64
図 6 金融サービス QML 導入タイムライン 73
図 7 製造業 QML 導入 82
図 8 QML 年別世界市場規模（2026-2040） 百万米ドル 89
図 9 QML の技術タイプ別市場区分（2026-2040 年）-百万米ドル 93
図 10 QML のアプリケーション分野別市場区分（2026-2040 年）-百万米ドル 94
図 12 産業別市場普及率 96
図 13 技術導入マイルストーン タイムライン 97
図 14 市場成長シナリオ（保守的、基本、楽観的） 97
図 15 IonQ'のイオントラップ 110
図 16 IonQ 製品ポートフォリオ 111
Summary
Quantum Machine Learning (QML) harnesses the unique properties of quantum mechanics—superposition, entanglement, and quantum interference—to potentially solve machine learning problems exponentially faster than classical computers. Quantum Machine Learning represents a paradigm shift in computational intelligence, where quantum algorithms can process vast datasets simultaneously through quantum superposition, enabling multiple calculations to occur in parallel. Unlike classical bits that exist in definitive states of 0 or 1, quantum bits (qubits) can exist in superposition states, allowing quantum computers to explore multiple solution paths simultaneously. This quantum advantage becomes particularly pronounced in optimization problems, pattern recognition, and complex data analysis tasks that form the core of machine learning applications.
The field encompasses several key approaches including quantum-enhanced machine learning, where classical algorithms are accelerated using quantum processors, and quantum-native machine learning, where entirely new algorithms leverage quantum mechanical properties. Quantum neural networks, quantum support vector machines, and quantum reinforcement learning represent emerging methodologies that could fundamentally transform how artificial intelligence systems learn and make decisions.
Current implementations focus on hybrid quantum-classical systems, where quantum processors handle specific computational tasks while classical computers manage data preprocessing, post-processing, and system control. This approach maximizes the strengths of both paradigms while mitigating current quantum hardware limitations such as noise, decoherence, and limited qubit counts.
The market potential spans numerous high-value applications where quantum machine learning could provide significant advantages. Financial institutions are exploring quantum algorithms for portfolio optimization, risk analysis, and fraud detection, where the ability to process multiple market scenarios simultaneously could yield superior investment strategies. Healthcare and pharmaceutical companies are investigating quantum-enhanced drug discovery, protein folding prediction, and personalized medicine applications, where quantum computers could simulate molecular interactions with unprecedented accuracy.
Manufacturing sectors are evaluating quantum optimization for supply chain management, quality control, and predictive maintenance, while cybersecurity applications include quantum-resistant cryptography and advanced threat detection systems. The technology's potential extends to climate modeling, traffic optimization, and scientific research applications where classical computational limitations currently constrain progress.
The report examines the current Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, characterized by quantum systems with 50-1000 qubits that exhibit significant noise and limited error correction. While these systems cannot yet demonstrate universal quantum advantage, they serve as crucial stepping stones toward fault-tolerant quantum computers capable of running complex QML algorithms reliably.
Key challenges include quantum decoherence, where quantum states deteriorate rapidly due to environmental interference, quantum error rates that currently exceed classical computation, and the scarcity of quantum programming expertise. Hardware costs remain prohibitive for most organizations, necessitating cloud-based access models and quantum-as-a-service offerings.
The competitive landscape includes technology giants developing quantum hardware and software platforms, specialized quantum computing companies, and traditional technology firms integrating quantum capabilities into existing products. Government investments, academic research programs, and venture capital funding are accelerating development timelines and commercial applications.
Report contents include:
Algorithm and Software Landscape
Hardware Infrastructure Analysis
Application Sector Analysis
Market Forecasts and Projections
Investment and Funding Ecosystem
Company Profiles and Competitive Analysis
Table of Contents1 EXECUTIVE SUMMARY 13
1.1 Quantum Machine Learning Market Drivers 13
1.2 Algorithms and Software for QML 14
1.3 Machine Learning to Quantum Machine Learning 15
1.4 QML Phases 16
1.4.1 The First Phase of QML 17
1.4.2 The Second Phase of QML 17
1.5 Advantages 18
1.5.1 Improved Optimization and Generalization 18
1.5.2 Quantum Advantage 19
1.5.3 Training Advantages and Opportunities 19
1.5.4 Quantum Advantage and ML 20
1.5.5 Improved Accuracy 20
1.6 Challenges 21
1.6.1 Costs 22
1.6.2 Nascent Technology 22
1.6.3 Training 23
1.6.4 Quantum Memory Issues 23
1.7 QML Roadmap 25
2 INTRODUCTION 27
2.1 What is Quantum Machine Learning? 27
2.2 Classical vs. Quantum Computing Paradigms 28
2.3 Quantum Mechanical Principles 28
2.4 Machine Learning Fundamentals 29
2.5 The Intersection: Why Combine Quantum and ML? 30
2.6 Market evolution 30
2.7 Current State of the Field 31
2.8 Applications and Use Cases 32
2.9 Challenges and Limitations 33
2.10 Technology and Performance Roadmap 34
3 QML ALGORITHMS AND SOFTWARE 36
3.1 Machine Learning 36
3.2 Types of Machine Learning 37
3.3 Quantum Deep Learning and Quantum Neural Networks 39
3.3.1 Quantum Deep Learning 40
3.3.2 Training Quantum Neural Networks 40
3.3.3 Applications for Quantum Neural Networks 41
3.3.4 Types of Neural Networks 42
3.3.5 Quantum Generative Adversarial Networks 43
3.4 Quantum Backpropagation 44
3.5 Transformers in QML 45
3.6 Perceptrons in QDL 47
3.7 ML Datasets 48
3.8 Quantum Encoding 50
3.9 Hybrid Quantum/Classical ML and the Path to True QML 50
3.9.1 Quantum Principal Component Analysis 51
3.9.1.1 Handling Larger Data Sets 51
3.9.1.2 Dimensionality Reduction 51
3.9.1.3 Uses of Grover's Algorithm 52
3.10 Optimization Techniques 52
3.11 QML-over-the-Cloud and QML-as-a-Service 53
3.12 Security and Privacy in QML 55
3.13 AI, Machine Learning, Deep Learning and Quantum Computing 57
3.14 Growing QML Vulnerabilities During the Training and Inference Phases 57
3.15 Security on QML Clouds and QML-as-a-Service 58
3.16 Patent Landscape 59
3.16.1 Quantum Machine Learning Patents by Type (2020-2025) 59
3.16.2 QML Algorithms 59
3.17 Security on QML Architecture 60
3.18 Companies 61
4 QML HARDWARE AND INFRASTRUCTURE 63
4.1 Overview 63
4.2 Roadmap 63
4.3 Costs 64
4.4 Quantum Annealing 65
4.4.1 Quantum Annealing vs. Gate-based Systems 66
4.4.2 Companies 67
4.5 NISQ Computers and QML 67
4.5.1 NISQ System Specifications for QML 68
4.5.2 Companies 68
4.6 QML beyond NISQ 69
4.7 Fabricating and Optimizing Quantum Hardware Using QML 69
4.8 Machine Learning and QRNGs 70
5 QML MARKETS AND APPLICATIONS 72
5.1 QML Opportunities 72
5.2 Finance and Banking 72
5.2.1 Overview 72
5.2.2 Applications 73
5.2.3 Companies 74
5.3 Healthcare and Life Sciences 75
5.3.1 Overview 75
5.3.2 Applications 75
5.3.3 Sensors 76
5.3.4 Personalized Medicine 77
5.3.5 Drug Discovery 77
5.3.6 Pharma and QML 78
5.3.7 Companies 79
5.4 Manufacturing 80
5.4.1 Overview 80
5.4.2 Applications 80
5.5 Other Applications 82
5.6 Cross-Industry QML Benefit Analysis 85
5.7 Market Size and Growth Projections (2026-2040) 88
5.8 Regional Market 89
5.8.1 North America 90
5.8.2 Europe 90
5.8.3 Asia-Pacific 91
5.8.4 Rest of World 91
5.8.5 Regional Investment and Policy Framework 92
5.9 QML Market Segmentation 92
5.9.1 By Technology Type 92
5.9.2 By Application Sector 93
5.10 Market Drivers vs. Restraints 95
5.11 QML Technology Readiness Assessment 95
5.12 Market Growth Scenarios 97
6 INVESTMENT AND FUNDING 98
6.1 Venture Capital and Private Investment Trends 98
6.2 Government Funding and National Initiatives 99
6.3 Corporate R&D Investment 100
7 COMPANY PROFILES 101 (47 company profiles)8 GLOSSARY OF TERMS 1359 RESEARCH METHODOLOGY 14010 REFERENCES 141List of Tables/GraphsList of Tables
Table 1 The Six Segments of the Quantum Machine Language Market 13
Table 2 Quantum Machine Learning Market Drivers 14
Table 3 Opportunities in Algorithms and Software for QML 14
Table 4 Advantages of QML 18
Table 5 QML Challenges 21
Table 6 Comparison of the Prospects and Challenges of QML 24
Table 7 QML Pros and Cons 33
Table 8 Classical ML vs Quantum ML Performance Comparison 37
Table 9 Types of Machine Learning 37
Table 10 QML Algorithm Classification Matrix 38
Table 11 Quantum Neural Network Architectures Comparison 39
Table 12 Training Time Comparison: Classical vs Quantum Networks 40
Table 13 Applications for Quantum Neural Networks 41
Table 14 Types of Neural Networks 42
Table 15 Quantum Generative Adversarial Networks 43
Table 16 QML Software Platform Feature Comparison 44
Table 17 ML Transformer Applications 46
Table 18 Cloud-based QML Service Providers Analysis 47
Table 19 Characteristics of ML Data by Source 49
Table 20 QML Encoding Schemes 53
Table 21 QML Development Frameworks Comparison 54
Table 22 QML Security Vulnerability Assessment 55
Table 23 Quantum Machine Learning Patents by Type (2020-2025) 59
Table 24 Patent Landscape in QML Algorithms (2020-2025) 60
Table 25 QML Software Companies 61
Table 26 Quantum Computing Hardware Cost Analysis 64
Table 27 Cloud Access Pricing Models for Quantum Hardware 64
Table 28 Quantum Hardware Performance Metrics Trends 65
Table 29 Quantum Hardware Platform Comparison Matrix 66
Table 30 Quantum Annealing vs Gate-based Systems for ML 66
Table 31 Companies in Quantum Annealing 67
Table 32 NISQ System Specifications for QML 68
Table 33 Companies in NISQ Computers and QML 68
Table 34 Error Rates and Coherence Times by Platform 70
Table 35 Applications for QML in Banking and Financial Services 73
Table 36 Companies in QML for Banking and Financial Services 74
Table 37 Healthcare and Life Science QML Applications 75
Table 38 Drug Discovery QML vs Classical ML Performance 78
Table 39 Companies in QML for Healthcare and Life Sciences 79
Table 40 Manufacturing QML Use Cases and Benefits 80
Table 41 Other Potential Applications of QML 82
Table 42 Cross-Industry QML Benefit Analysis 85
Table 44 Revenues from Quantum Machine Learning and Quantum Deep Learning ($ Millions) 2026-2040 88
Table 45 Revenue Projections by Geographic Region 89
Table 46 QML Market Segmentation by Technology Type (2026-2040)-Millions USD 92
Table 47 QML Market Segmentation by Application Sector (2026-2040)-Millions USD 93
Table 48 Market Drivers vs Restraints Impact Analysis 95
Table 49 QML Technology Readiness Assessment Matrix 95
Table 50 VC Investment in QML Companies (2020-2025) 98
Table 51 Government Funding Programs by Country 99
Table 52 Extensive Glossary of Quantum Machine Learning Terms 135
List of Figures
Figure 1 Machine Learning and Quantum Machine Learning 16
Figure 2 QML Roadmap 26
Figure 3 QML Market Evolution Timeline (2020-2040) 31
Figure 4 Technology and Performance Roadmap 35
Figure 5 QML Hardware Roadmap 64
Figure 6 Financial Services QML Adoption Timeline 73
Figure 7 Manufacturing Sector QML Implementation 82
Figure 8 Global QML Market Size by Year (2026-2040) ? Millions USD 89
Figure 9 QML Market Segmentation by Technology Type (2026-2040)-Millions USD 93
Figure 10 QML Market Segmentation by Application Sector (2026-2040)-Millions USD 94
Figure 12 Market Penetration Rates by Industry 96
Figure 13 Technology Adoption Milestones Timeline 97
Figure 14 Market Growth Scenarios (Conservative, Base, Optimistic) 97
Figure 15 IonQ's ion trap 110
Figure 16 IonQ product portfolio 111
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