量子アルゴリズムを用いて複雑系材料開発を飛躍的に加速

～量子回路学習の適用で高い精度の高エントロピー合金の硬さ予測を実証～2026年5月1日早稲田大学 量子アルゴリズムを用いて複雑系材料開発を飛躍的に加速 ～量子回路学習の適用で高い精度の高エントロピー合金の硬さ予測を実証～ 詳細は早稲田大学HPをご覧ください 【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M102172/202604308403/_prw_PT1fl_iZ7SCE4W.png】 近年、材料開発においては情報科学を材料開発に活用する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）※1」の活用が進み、機械学習を活用することで従来の材料開発よりも効率化が図られてきました。一方で、新規材料開発における実験データの少なさと原子レベルの複雑性が障壁となり、学習データが少数もしくは無い場合の予測では、予測精度と過学習※2が問題となっていました。 早稲田大学理工学術院 山本知之（やまもとともゆき）教授と富士通株式会社の研究グループは、従来の機械学習が苦手とする「少数データからの未知領域（外挿※3）予測」において、量子回路学習（Quantum Circuit Learning）※4（以下「QCL」という）を用いて高エントロピー合金の硬度予測を検証しました。その結果、QCLは材料開発の予測に高い汎用性と精度を持つことを実証しました。本成果を基にして、複雑な構造を持つ材料の開発が飛躍的に加速されることが期待されます。 本研究成果は2026年4月20日に「Scientific Reports」に公開されました。 キーワード： 量子回路学習、材料開発、複雑系材料、高エントロピー合金 （１）これまでの研究で分かっていたこと 近年の材料開発においては、情報科学を材料開発に活用する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」の活用が進み注目を集めています。その現状と、関連する課題は以下の通りです。 ・材料開発における機械学習（MI）の普及: 従来は研究者の経験や勘に頼って、材料開発の実験を繰り返していましたが、機械学習を用いることで、時間とコストを大幅に削減できるようになりました。線形モデルや決定木、ニューラルネットワークなどの機械学習手法が、材料の性質予測に広く利用されています。 ・データの少なさと複雑性の壁: 材料開発への機械学習の応用における大きな課題は、学習に使える実験データが非常に少ない（数十から数百程度）こと、原子レベルの複雑な相互作用があげられます。このため、例えば、線形モデルを利用した機械学習では複雑な性質を捉えきれず、一方で深層学習などの高度な機械学習の手法は、十分なデータ量がないと精度を向上できないというジレンマがありました。 ・未知領域への予測精度の限界: 既存の機械学習手法のうち、特に決定木やニューラルネットワークなどのモデルは、学習したデータの範囲内では高い精度を出せますが、学習データの範囲外（外挿領域）やデータの少ない未知の領域での予測（適用領域※5外）では、予測精度の著しい低下や、過学習に陥りやすいことが知られていました。 （２）新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと 本研究では、上記の課題を克服するために、量子コンピュータの原理を応用した「量子回路学習（QCL）」という新しい手法を複雑系材料開発に用いて、その有効性を検証しました。 具体的には、実験データが極めて少ない（数十～数百件程度）上に、5種類以上の原子がランダムに配置し、原子レベルの複雑な相互作用（カクテル効果※6）を持つ「高エントロピー合金（High Entropy Alloy: HEA）」※7（図１）の特性予測に対して、QCLの有効性を検証しました。従来の機械学習では、データの少なさゆえに、未知の領域での予測精度の低下や、過学習が生じるという課題に対して、量子コンピュータの原理（重ね合わせやもつれ）を活用したQCLを用いることで、少ないデータでも原子レベルの複雑な相互作用を捉え、未知の材料設計に役立つモデルの構築を目指しました。 本研究で新たに開発・適用した、量子コンピュータの原理を応用した量子回路学習（QCL）の手法の特長は以下の通りです 。 ・量子・古典ハイブリッドアルゴリズム: 現在の「ノイズあり中規模量子（NISQ）」※8デバイスでも動作するように設計されており、量子回路による計算と古典コンピュータによる最適化を組み合わせて学習を行います 。 ・高い表現力と過学習の抑制: 量子ビット数に対して指数関数的に大きな基底関数を扱うことができるため、非常に高い表現力を持ちます。同時に、量子計算特有の制約（ユニタリ性）により、データが少なくても過学習が起きにくいと考えられます。 ・特徴量の選定: 材料開発の汎用性を高めるため、結晶構造データを使わず、原子の混合エントロピーやエンタルピーなど、化学組成から計算できる24種類の数値を主成分分析で10次元に圧縮して入力に使用しています 。 このQCLによる新手法と、従来の線形・非線形モデルとで、力学的特性の代表的な指標であるビッカース硬さ※9の予測結果を比較した結果より、従来の機械学習では困難だった「未知の領域の予測」を、少ない実験データからでも従来の機械学習モデルよりも高精度に予測できることが明らかになりました。具体的に明らかになった点は以下の通りです。 ・外挿予測に強い: 学習データの範囲を超えた高い硬度を持つ材料の予測（外挿）において、QCLは最もエラーが小さく、優れた予測性能を示しました。 ・汎用性の高さ: データの密度が低い領域（適用領域外）でも精度が落ちにくく、過学習を抑制しながら複雑な性質を表現できることが確認されました。 ・少データへの適応: データ数がわずか100件程度であっても、実用的な精度で予測が可能であることが示されました。 本研究により、QCLは新しい材料を開発する初期段階の強力なツールになり得る可能性を示しました。 【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202604308403-O2-Z3414wX3】 図１．高エントロピー合金 （３）研究の波及効果や社会的影響 本研究の成果がもたらす波及効果や社会的影響として、以下の3点が挙げられます。 1. 新材料開発の劇的なスピードアップとコスト削減 従来、新しい材料の開発は研究者の経験と勘に頼り、膨大な時間と費用をかけて実験を繰り返す必要がありましたが、その問題を解決するために機械学習が用いられるようになってきました。しかしながら、新材料開発においては少数のデータから予測することが要求され従来の機械学習の手法では十分な精度で予測を行うことが困難でした。本研究で示された量子回路学習（QCL）は、わずか100件程度の少ない実験データからでも、未知の材料の性質を高精度に予測できることが、複雑系材料の代表格である高エントロピー合金の物性予測を通して確認されました。これにより、開発の初期段階から効率的に材料設計できるようになり、次世代材料が世に出るまでの期間を大幅に短縮することが期待されます。 2. 極限環境を支える「超高性能材料」の実現 研究対象となった高エントロピー合金（HEA）は、従来の合金では到達できなかった硬さや強度を持つ、非常に高いポテンシャルを秘めた材料です。この技術によって設計された高性能材料は、航空宇宙産業のエンジン部品、次世代の原子炉、過酷な環境にある化学プラントなど、エネルギーやインフラの安全性を支える重要な基盤として期待されています。 3. 量子コンピュータの実用化に向けた大きな一歩 現在の量子コンピュータは「NISQ（ノイズあり中規模量子）」と呼ばれる、まだ発展途上の量子コンピュータの時代です。本研究は、この未完成な量子デバイスを古典コンピュータと組み合わせることで、材料開発という実社会の重要な課題に役立てられることを証明しました。これは、量子技術が単なる理論に留まらず、産業を大きく変える「パラダイムシフト」を引き起こす可能性を具体的に示した成果といえます。 （４）課題、今後の展望 本研究では、量子回路学習（QCL）が複雑な構造を持つ高エントロピー合金（HEA）の物性予測に有効であることを示しましたが、実用化に向けて、以下の課題を解決する必要があります。 ・計算時間の短縮: 現状、古典コンピュータ上で量子計算をシミュレートしてQCLを行うには、非常に長い計算時間が必要です。実用化に向けては、量子コンピュータの実用化やアルゴリズムの改良による更なる計算時間短縮が必要です。 ・量子実機での検証と性能向上: 本研究の結果を踏まえ、実際の量子デバイス（実機）においてQCLの利点をさらに検証し、その優位性を実証し続ける必要があります。 ・他の複雑系材料への適応: QCLの利点を最大限に活かすために、他の複雑な材料開発の現場に適用できることを実証していくことが求められます。 これらの課題を克服することで、限られた実験データからでも未知の優れた材料を発掘できる、より効率的な材料開発手法の確立が期待されています。 （５）研究者のコメント 機械学習は様々な分野において応用が進められていますが、材料開発においては、材料物性が作製プロセスに大きく依存するため、学習に必要な“良質な”データベースが少なく、また従来の性能を超えた材料を見出すという点が課題となっており、機械学習が効果を十分に発揮するところまでは到達できていないのが現状です。QCLがそのような問題を解決する可能性を持った手法であり、今回、量子コンピュータの実用化が進めば材料開発が画期的に変わっていく未来が想像できる結果を得ることができました。 （６）用語解説 ※1 マテリアルズ・インフォマティクス (MI) 機械学習などの情報科学の力を使って、新しい材料を効率よく見つける手法のこと。 ※2 過学習 (Overfitting) 学習データを機械学習で学習しすぎて、ある特定のデータにのみ過剰に適合し、新しい問題（未知のデータ）に対して高い予測精度を出せなくなること。 ※3 外挿 (Extrapolation) すでに分かっているデータの「範囲の外側」にある、未知の結果を予測することです。新しい材料探索において、今までの限界を超える性能を予測するために非常に重要な要素なります。 ※4 量子回路学習 (QCL: Quantum Circuit Learning) 量子アルゴリズムの一種で、量子ビットの重ね合わせや量子もつれをリソースとして利用し、回路内のパラメータを調整して特定の関数を近似する、最新の機械学習手法です。 ※5 適用領域 (AD: Applicability Domain) 機械学習で正確に予測できるデータの範囲のこと。この範囲から外れると、普通の機械学習では予測を外しやすくなります。 ※6 カクテル効果 色々な種類の元素が混ざり合うことで、それぞれの性質が組み合わさり、単独では出せない驚くような性能が発揮される現象のこと。 ※7 高エントロピー合金 (HEA: High Entropy Alloy) 5種類以上の金属をほぼ同じ割合で混ぜ合わせた新しいタイプの合金。従来の合金（主成分元素に他の元素を混ぜるなど）とは異なり、複雑に混ざり合うことで、これまでにない優れた性質（非常に硬い、熱に強いなど）を持つ物質があります。 ※8 NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) デバイス 開発が進んでいる「まだ少しエラー（ノイズ）が出やすい、中くらいのサイズの量子コンピュータ」のこと。本研究は、本性能のコンピュータでも役立つ技術を目指しています。 ※9 ビッカース硬さ (Vickers hardness) 材料がどれくらい硬いかを表す数値です。ダイヤモンドの先端を材料に押し付けて、できた凹みの大きさで測ります。 （７）論文情報 雑誌名：Scientific Reports 論文名：Efficient Quantum Algorithm for the Design of Complex Materials: Quantum Circuit Learning 執筆者名（所属機関名）：大崎颯太（早稲田大学基幹理工学研究科），星谷和紀（同），中村誠（富士通株式会社），木村浩一（同），山本知之*（早稲田大学基幹理工学研究科） 掲載日時：2026年4月20日 掲載URL：https://www.nature.com/articles/s41598-026-43584-8 DOI：https://doi.org/10.1038/s41598-026-43584-8 *：責任著者

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