iStock.com/EzumeImagesスペインを拠点とするCaixaBankは、量子コンピューティングを使って顧客の信用リスクを計算する機械学習アルゴリズムを開発している。同銀行は量子コンピューティングの業務への応用について詳しく分析しており、この取り組みもその一環だ。これは前会計年度に同銀行が実施した量子コンピューティングの検証に続く取り組みになる。
量子コンピュータと従来型コンピュータを併用するハイブリッドモデルは、顧客の信用リスクを計算するさまざまな段階で両種のコンピュータを利用する。この技術により膨大なデータセットでの機械学習の効果が高まる。
従来型コンピュータでは根本的に不可能な計算が量子コンピュータによって可能になる。実用化されれば、計算能力という点でそろばんから近代コンピュータへの進歩をはるかにしのぐ飛躍が実現することになるだろう。理論上は、研究者がさまざまな変数の組み合わせを含む問題を迅速に解決できる可能性がある。
CaixaBankは、1000人の疑似ユーザーに対応するパブリックデータを使ってリスク分析用量子コンピューティングを検証した。量子コンピューティングを銀行のさまざまなシナリオに試している銀行は複数存在し、CaixaBankもその中の一つだ。
この検証の結果「ハイブリッドコンピューティングにより、従来の方法と同等の結果を短時間で得ることができる」ことを実証したとCaixaBankは主張する。
この1年、CaixaBankは従来アルゴリズムの量子バージョンをデプロイするスキルを高めてきたという。「金融業務のさまざまな分野で量子コンピューティングの可能性を探るため、CaixaBankにとってこうした調査への投資は不可欠だ。とはいえ、最初の商用アプリケーションを実現するにはしばらく時間がかかる可能性がある」と語る。
こうした動きはCaixaBankに限ったことではない。オランダのABN AMRO Bankは、オンラインバンキングのセキュリティ確保に量子コンピューティングを利用する方法を研究者と共同研究している。
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