Microsoft’s Majorana 2 quantum chip is also a case study for agentic AI in R&D｜マイクロソフトの量子チップ「Majorana 2」は、研究開発におけるエージェント型 AI の事例研究でもある | AIニュース最前線

マイクロソフトの Majorana 2 量子チップが今週登場し、その数値は文脈化するのが本当に困難なほどです。第1世代モデルよりも信頼性が1,000倍高いキュービット、業界の基準がマイクロ秒単位である中で平均キュービット寿命が20秒に達したこと、そして2029年までに商業的にスケーラブルな量子コンピュータを実現するよう改訂されたロードマップなどです。これらの数値の背後にあるのはマイクロソフト・ディスカバリー（Microsoft Discovery）のエージェント型 AI であり、このプラットフォームこそがこの発表においてより重要な部分と言えるでしょう。 わかりやすく言い換えると：現在のほとんどの量子チップは、脆い計算状態を維持できる時間がわずかな秒未満で、すぐに失われてしまいます。一方、Majorana 2 は最大1分間その状態を保持します。マイクロソフト自身の例えでは、このチップは1日で電池が切れるのではなく、1回の充電でほぼ3年間持続する携帯電話のバッテリーのようなものです。 Majorana 2 は、同社の科学技術研究開発（R&D）向けのエージェント型 AI プラットフォームであるマイクロソフト・ディスカバリー（Microsoft Discovery）の支援のもとに開発されました。このプラットフォームも今週一般利用可能となりました。このタイミングは意図的なものです。量子チップこそが、このプラットフォームが機能していることを証明するマイクロソフトの実証です。 マイクロソフト・ディスカバリーのエージェント型 AI が果たした役割 このニュースに対する一般的な見方は、「AI がチップを設計した」というものです。しかし現実はより具体的であり、おそらくはさらに興味深いものです。信頼性の向上に最も大きく寄与している単一の変更点である超伝導材料をアルミニウムから鉛へ切り替えるという決定は、AI の推奨によるものではなく、何年にもわたる従来の材料研究の結果として生まれたものです。 Microsoft Discovery のエージェントが行ったことは、製造ワークフローの管理、以前は各々数週間を要していた測定プロセスの自動化、ほぼ 20 年にわたる分断された研究データの統合、そして単一の研究者がその膨大で多様な情報量を頭の中で把握しきれないような相関関係の発見といったことでした。 「このデータ上で AI エージェントを実行すると、彼らは本質的に再合成を行い、人間には見えない相関関係を導き出します。なぜなら、単一の個人がそのような大量のデータを広範囲にわたって把握することは不可能だからです」と、Microsoft の量子担当企業副社長である Zulfi Alam は述べています。「新しい世界秩序においては、シミュレーションを通じて確からしいターゲットの位置を特定できます。そしてその知識があれば、理想的には実験は一度だけで済みます」と Alam は語りました。 測定問題 チームが挙げるより具体的な成果の一つに、量子ビット（qubit）の測定があります。これは半導体ワイヤ上に数十億個の電子が存在する数が偶数か奇数かを決定することで量子状態を検出するプロセスです。手動で行う場合、これには数週間を要します。Microsoft は数年前に既存の機械学習を用いて自動化を試みましたが、失敗しました。 Microsoft Discovery を基盤として構築されたチームは、量子ビットの状態に関する三次元マップの作成を進めています。「エージェント AI を用いて測定を自動化したことはゲームチェンジャーでした」と Alam は述べています。このエージェントは、数百ものパラメータにおける並列的な電圧調整を同時に処理しますが、線形的かつ構造的に思考する人間の研究者には不可能なことです。 Microsoft Discovery が一般利用可能に これらを支えてきたプラットフォームは、現在企業顧客向けに提供されています。Microsoft Discovery は、科学研究用の専門 AI エージェント、研究および推論ワークフローのための Discovery Engine、そしてエンタープライズレベルのセキュリティとガバナンスを統合したものです。また、GitHub Copilot アカウントを使用してローカルで利用可能な無料の Microsoft Discovery アプリも、早期プレビュー段階にあります。 Microsoft が量子技術の実用化時期を 2033 年から 2029 年に前倒しした改訂されたタイムラインは、Majorana 2 の進展に基づいたものであり、これは加速を意味しますが、量子ロードマップには楽観的な圧縮の歴史があります。1,000 倍という信頼性の数値は、IBM や Google が根本的に異なるアーキテクチャを採用している競合他社との直接比較ではなく、Majorana 1 のキュービットに対する改善点を指すものです。 Nayak は次のように述べています。「昨年に比べてどこまで進んだか？我々は 1,000 倍良くなりました。」 関連記事：英国とドイツが量子スーパーコンピューティングの商業化を計画 ![image](https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2026/05/image.png) 業界リーダーから AI やビッグデータについてさらに学びたい方へ？アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催される「AI & Big Data Expo」をご覧ください。この包括的なイベントは TechEx の一部であり、サイバーセキュリティ＆クラウドエキスポなど他の主要なテクノロジーイベントと併催されます。詳細はこちらをクリックしてください。 AI News は TechForge Media によって提供されています。その他の今後のエンタープライズ向け技術イベントやウェビナーはこちらからご覧ください。 本記事は、AI ニュースで最初に公開されたものです。

マイクロソフトの量子チップ「Majorana 2」は、研究開発におけるエージェント型 AI の事例研究でもある

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