Daily Archives: April 1, 2026

プロフィール：最首英裕（さいしゅ　えいひろ）
株式会社グルーヴノーツ　代表取締役社長・創業者。 早稲田大学第一文学部にて詩人の鈴木志郎康に師事。卒業後は、都市再開発事業のコンサルタントを経て、都市空間におけるIT基盤の企画・開発に取り組む。その後、米国Apple Computerの製品開発プロジェクトの日本対応開発責任者として、様々な製品開発を手掛ける。株式会社グルーヴノーツ設立後は、AIと量子コンピュータを活用したサービスを開発。金融・物流を中心に数多くの社会課題を解決。金融分野における高度なインテリジェンス機能の実現や、物流分野におけるインテリジェンスと量子コンピュータの融合などに取り組む。

技術ありきではない——課題起点の量子導入

グルーヴノーツの創業は2011年。最首氏はそれまで経営してきた自らの会社を売却し、福岡にあった会社を買収して社名を変更、新たなスタートを切った。社名は「Groove（演奏者と聴衆が互いに盛り上がり最高の演奏ができている状態）」と「nauts（航海士）」を組み合わせた造語で、顧客や関わる全ての人たちがわくわくでき、社会全体が可能性に満ちあふれるように——という思いを込めた。

技術の進化により、シンプルな構造で少人数の方が優れたシステムを作れる時代になった。にもかかわらず、現場は相変わらず人数と予算の規模を競っている。

「お金と時間をかけない方が良いものができるのに、なぜ日本のIT業界は人数と予算の規模を競うのか」——そんな問題意識から、創業以来、最先端技術をわかりやすく使えるプロダクト開発に取り組んできた。当初は量子ではなくAI分野に注力し、2017〜2018年頃にはディープラーニングの実装を進めていた。

量子との出会いは2018年。コールセンターの電話本数予測プロジェクトでのことだ。グルーヴノーツが作成した予測モデルの精度は高かったが、その結果を基にオペレーター配置を最適化する段階で壁にぶつかった。従来の数理最適化では計算時間がボトルネックとなり、プロジェクトが進まなくなったのだ。

「最適化問題をもっと高速に解けないかと考えていたところ、カナダのD-Waveという量子技術のサービスを紹介された。使ってみたところ、手応えを感じた」（最首氏）。

量子コンピュータには大きく分けて2つのアプローチがある。一つは「量子アニーリング」で、焼きなまし（アニーリング）という物理現象を量子の世界で応用し、組み合わせ最適化問題を高速に解くことに特化した手法だ。もう一つは「量子ゲート」方式で、量子の性質を活かしたゲート構造を組むことで、組み合わせ最適化以外の問題にも対応できる、より汎用的なアプローチである。グルーヴノーツが2018年に導入したD-Wave社の量子技術は、前者の量子アニーリングだ。

「技術ありきではない。解くべき課題があって、その答えとして量子に辿り着いた」。最首氏が語るこの「課題起点」のアプローチは、同社のあらゆる技術選択に通底している。

「半歩先」が最適解—普及を阻む人間心理の壁

しかし、7年間の実践を通じて最首氏が実感したのは、量子コンピュータのような新しい技術の普及を阻んでいるのは、技術的限界ではなく人間心理の壁だということだ。

量子コンピュータは人間が手作業では到底解けないような複雑な問題の解を見つけ出すことができる。しかし、人間の理解を遥かに超える高度な解を顧客に提示すると、意外にも採用されないと最首氏は指摘する。

なぜか。人間の想像を超える最適解を出されても、それが良いのか悪いのか判断できない。人間は理解できないものには手を出せないからだ。『これはすごい」「これはいい」などと評価できるのは、理解できている範囲内にあるからこそ——最首氏はそう指摘する。

では、技術革新はどこまで進むべきなのか。ディスラプティブな技術は歓迎されるが、破壊的変化の度合いが大きすぎると、良し悪しさえ判断できなくなる。ましてや失敗すれば責任問題になるとなれば、決断はさらに難しい。「ある程度想像ができる範囲で、自分ができないこと。半歩先ぐらいが一番心地よい」と最首氏はこれまでの学びを明かす。

ここに量子のような新技術の普及に共通するジレンマがある。人間が理解できる範囲なら「量子を使うほどでもない」となり、理解を超えれば「判断できない」と敬遠される。給与計算を例にとると、「1万人分の足し算を1秒で行う」なら価値は明快だ。しかし複雑な組み合わせ最適化の結果を瞬時に出されても、その正しさを検証できなければなかなか導入に踏み切れない、と最首氏は説明する。

心理的な壁に加え、経済合理性の問題もある。人間が一時間かけて解いている問題を削減しても、時給換算での効果がわずかであれば導入の動機にならない。最首氏は「最適化にお金をかけてでも取り組む価値がある業種や業務でなければ、導入する意味はない」と明言する。

最適化に投資する価値がある領域として、少子化による人材不足が深刻な物流と製造だという。限られた人数でより多くの課題を解かなければならないこの2分野こそ、現在、量子アニーリングが最も効果を発揮している領域だという。

量子技術の現在地—アニーリングの実用化とゲートの可能性

グルーヴノーツが2018年の導入から7年。量子技術自体はどう進化したのか。

量子アニーリングについて最首氏は、「量子ビット数は確実に増えてきたが、ここ数年足踏み状態が続いている」と現状を語る。一方で、量子ゲートの領域では研究レベルでの進化が著しいという。

量子ゲートが実用化されれば、AI分野への影響は大きい。最首氏は特にLLM（大規模言語モデル）への応用に注目している。

「量子ゲートが普及し始めると、AIの計算速度が劇的に速くなる可能性が高い。そうなるとLLMの計算速度も飛躍的にあがり、複雑な試行錯誤がともなうAgent的な昨日が、数分ではなく瞬時に返ってくる。学習も速くなり、リアルタイムで世界の情報を把握できるようになる」

現在、複雑な調査や分析には数分かかるが、量子ゲートによってこれが瞬時に完了する。さらに、AIの性能が飛躍的に進化することにより、刻々と変化する世界の情報をリアルタイムで処理できるようになる。より少ない人数で複雑な業務をこなす必要がある金融業界にとって、この変化の恩恵は特に大きいと最首氏は見ている。

グルーヴノーツでは現在、量子ゲートを使った量子ニューラルネットワークの実装を試験的に進めている。まだまだ課題は多いが、実際に動かしながら可能性を探っているという。まさに「課題起点」「実装優先」という同社の哲学が、ここでも貫かれている。

一方、量子アニーリングでは既に具体的な成果が出ている。代表例が、自動車工場の組み立て工程の最適化だ。製造ラインでは、部品の取り付けや工具の使い方など、一つひとつの動作に無駄が生じやすい。例えば部品を取る際に一歩余分に歩くだけで、作業時間が積み上がっていく。こうした動線を量子アニーリングで最適化し、無駄な動きを削減することで、ライン全体の滞留時間が短縮される。

「ラインの滞留時間が短くなると、工場全体の生産能力が上がる。工場の生産設備の減価償却は時間単位でかかるので、単位時間あたりの生産能力が上がれば、製造コストは結果的に安くなる」

この取り組みは自動車会社の研究部門との共同開発によるもので、具体的な数値は非公表だが、少人数で生産性を高めるという現代の製造業が直面する課題に、量子技術が実践的な答えを出しつつある。

CIOが今すぐ始めるべきこと

量子技術の普及が進む中、日本企業の間では大きな格差が生まれつつある。時価総額1兆円を超える大手企業はスタートアップを含む実力あるパートナーと積極的に組み、技術の内製化を進めている。一方、時価総額1兆円未満の中堅企業は大手ベンダーへの依存から抜け出せず、高いコストをかけながらもイノベーションが遅れるという悪循環に陥りがち。これについて最首氏は「本当に実現すべきことは何かを求めているわけではなく、業務が回ればよい、システムが動けばよいという発想になっている」と指摘する。

さらに、AIを活用し対話しながらコードを生成できるバイブコーディングの登場が、この格差を加速させる。開発生産性が50倍、60倍になる中、先行して活用を始めた企業との差は時間が経つほど埋まらなくなる。最首氏は「中堅企業が最も危機的な状況に置かれている。今後の格差は想像以上に広がる」と警鐘を鳴らす。

では、CIOは今何をすべきか。

・まず触れてみる——実装優先の姿勢
CIOにとって重要なのは、自ら技術に触れる姿勢だ。最首氏は「本当のイノベーションは量子ゲートから始まる」と見ており、まだ実用化段階ではないものの、3年以内に実験的な実装を始めれば遅くはないと指摘する。

ただし、エンジニアに任せきりにしてはいけない。技術の面白さだけで判断するのではなく、事業の中でどう技術を活かすかという視点が必要だ。この判断ができるのは、経験と技術理解を兼ね備えたCIOだからこそだと最首氏は強調する。

グルーヴノーツ自身がその実践例だ。同社では量子ニューラルネットワークやニューロモルフィックコンピュータなど、新しい技術が登場すれば、まずコードを書いて動かしてみる。最首氏が一貫して強調するのは「理論より実装」だ。技術理解のプロセスを車の運転に例え、「本で読むよりもプログラムを書いた方が理解が深まる。新しい車について雑誌で読むより、実際に乗った方が分かるのと同じだ」と説明する。

・AIを使いこなすための「基礎知識」
CIOには、AIツールを使いこなすための基礎知識も求められる。

バイブコーディングを例に取ると、その本質が見えてくる。グルーヴノーツでは量子アニーリングと数理最適化のハイブリッド構造をバイブコーディングで高速実装している。しかし最首氏は「プログラムの知識がなくてもコーディングできる」という風潮には懐疑的だ。知識なしに使い始めると必ず行き詰まる。どこに問題があるのかを見極め、アルゴリズム自体を見直す判断ができるのは、基礎知識がある人だけだからだ。

LLMの活用についても同様だ。ただし、完璧な知識である必要はない。最首氏は、LLMが技術とビジネス課題の橋渡し役になると見ている。ある領域は詳しいが別の領域は曖昧という「まだら模様の知識」であっても、AIと対話しながら考えを整理し、企画書にまとめることは可能だという。ただし、基礎的な理解があるという前提条件がある、と最首氏。

・小さな失敗を積み重ねる
最首氏が最後に強調したのは「小さな失敗の重要性」だ。自然界では、山火事が頻繁に起きる場所では大規模な山火事が起きにくく、小さな地震が多い場所では大地震が起きにくい。企業も同じ原理が働く。トライアンドエラーを繰り返し、致命傷にならない失敗を重ねることが、壊滅的な失敗を防ぐ。

「失敗しないようにすればするほど、いつか大きな失敗に行き当たる。市場から退場せず、規模を縮小することなく存続したいのであれば、激しくトライアンドエラーを繰り返すしかない」と最首氏。

少子化が進む中、少ない人数で社会を維持するために量子技術とAIへの期待は高まる一方だ。例えば自動運転の車内で宿泊し食事ができるようになれば、それは交通なのか宿泊なのかーー交通と宿泊、製造と物流など既存の業種の境界が曖昧になり、連続性を感じにくい変化が次々と訪れる。こうした変化に対応していかなければならない。

まずはハンドルを握り、アクセルを踏んでみる。半歩先の未来は、理論の中ではなく実装の先にある。

AI導入で品質の前提条件が崩れる理由

これまでのシステム開発では、品質保証の前提が比較的はっきりしていた。仕様があり、実装があり、テストで仕様どおりかを確認し、リリース後は重大な問題が出ないことを見届ける。もちろん現実は理想どおりではないが、それでも「正しさ」を測るための基準が存在し、その基準に対して合否を判定するやり方が基本だった。

ところがAI時代、特に生成AIの普及によって、その前提が崩れやすくなっている。第一に、作るスピードが上がり、変更の回数も増える。変更が増えると、仕様は固定された約束事ではなく「都度アップデートされる仮説」になりやすい。第二に、AIが介在する箇所では、出力が確率的になったり、学習データやプロンプト、外部情報の状態に依存したりして、同じ入力でも振る舞いが揺れる余地が増える。第三に、開発の現場では「何を作るか」自体が、ユーザーの反応や運用データを見ながら改善される探索型に寄っていく。結果として、品質は「完成したものを測る対象」ではなく「動き続けるものを維持する営み」へと性格が変わる。

この変化は、QAの仕事を増やすというより、QAの仕事の位置づけを変える。品質保証はテスト工程に閉じず、要件の作り方、設計の仕方、リリースの仕方、運用の仕方まで含めた全体設計の問題になる。つまりAI時代のQAは、終盤で検査して合否を決める役割から、最初から品質が崩れにくい形に仕立てる役割へとシフトする。

品質とは「正しさ」から「期待に沿う振る舞い」へ

品質という言葉は、しばしば「バグがないこと」と同義に扱われる。しかし実務で困るのは、バグの有無よりも「ユーザーが期待する価値が、期待する形で提供され続けるかどうか」だ。AI時代に品質を再定義するなら、正解が一つに定まる世界観から少し距離を置き、「期待に沿う振る舞い」を中心に置いたほうが整理しやすい。

たとえば検索や決済のように、入力に対して出力が厳密であるべき領域では、従来どおり正しさが最重要だ。一方で、レコメンドや文章生成のように、価値が体験として現れる領域では、正しさよりも妥当性、納得感、危険な誤りをしないこと、偏りが許容範囲に収まることが重要になる。ここで大切なのは「品質要件は一枚岩ではない」と認めることだ。品質は機能品質だけでなく、性能、信頼性、セキュリティ、説明可能性、運用容易性といった複数の軸から成り立つ。そしてAIが入ると、その中でも安全性や説明責任、データの取り扱いが急に重みを増す。

このときQAがやるべきことは、曖昧な「良い感じ」を放置しないことだ。曖昧さをゼロにはできないが、どの曖昧さを許し、どの曖昧さを許さないかは決められる。品質を「期待に沿う振る舞い」と捉えると、QAは期待の定義に深く関わる必要が出てくる。受け入れ基準を整える、価値の測り方を決める、危険な失敗の境界線を引く。これらはテストの前提条件であり、後ろ工程に押し込むほど破綻しやすい。

QAの守備範囲が拡張する：仕様、データ、運用まで

AI時代のQAが難しく感じられる理由の一つは、守備範囲が拡張することにある。従来のQAは、主に「ソフトウェアの挙動」を対象にしていた。だがAIが絡むと、ソフトウェア単体よりも「入力される情報」「参照されるデータ」「運用で起きる変化」の比重が増える。結果として、QAは次の三つの層を同時に見る必要が出てくる。

一つ目は仕様層で、何を正とするか、どんな制約を守るか、どんな失敗は許容しないかを定める。二つ目はデータ層で、学習データやナレッジベース、検索インデックス、ログといった情報資産が品質に直結する。データが古ければ体験が劣化し、データに偏りがあれば出力にも偏りが出る。三つ目は運用層で、モデルやプロンプト、外部APIが更新されることで振る舞いが変化しうるため、リリース後も品質が動的に変わる。

この三層を分けて考えると、QAが関与すべきポイントが見えてくる。仕様層では、受け入れ基準と失敗の定義が中心になる。データ層では、データ更新の手続き、データ品質の検査、データの利用ルールが中心になる。運用層では、監視指標、アラート設計、ロールバックや段階リリースの戦略が中心になる。重要なのは、これらを「QAが全部やる」ことではない。QAがやるべきは、責任の境界と品質の論点を設計し、チーム全体が同じ地図を見て動けるようにすることだ。

不確実性を扱う設計：仮説検証型QAの考え方

AI時代の品質保証を一言で表すなら、「不確実性を扱う技術」だ。ここでいう不確実性は、単にAIの出力が揺れることだけではない。要求が変わる、市場の反応が読めない、運用環境が変化する、依存サービスが更新される。こうした不確実性がある中で品質を守るには、「最初にすべてを決めて守る」よりも「仮説を立て、検証し、更新する」型のQAが強くなる。

仮説検証型QAでは、まず品質リスクの仮説を置く。どんな条件でユーザー体験が崩れるのか、どんな失敗が致命傷になるのか、どんな領域が最も壊れやすいのか。その仮説に対して、検証の仕組みを作る。テストはもちろんだが、テストだけが検証ではない。レビュー、静的解析、型や契約の設計、段階的リリース、運用監視も含めて検証になる。そして得られた情報で、仮説を更新し、次の変更に備える。

このときQAが担う価値は、検証を単発で終わらせず、学習する仕組みに変えることだ。たとえば障害や問い合わせ、エッジケースの発見を、次の設計やテストに還流させる。AI機能であれば、モデルの更新やプロンプト変更があったときに、どの種類の失敗が再発しやすいかを知見として蓄積する。品質保証は「守り」の仕事に見えるが、仮説検証型の設計に変わると、「変化に合わせて賢くなる」ための基盤づくりになる。

品質保証体制の作り方：役割と意思決定の置き場

最後に、AI時代のQAを機能させるための体制の考え方を整理する。よくある失敗は、QAを従来どおりテスト担当として固定し、仕様変更やAI機能の設計判断が別の場所で進み、最後にQAへ「確認お願いします」と降ってくる形だ。この流れでは、QAが指摘できるのは表面の不整合やバグに寄り、根本原因である期待値設計やリスク設計には手が届きにくい。AI時代は特に、根本に触れられないQAは苦しくなる。

体制づくりの要点は、意思決定の置き場を明確にすることだ。たとえば「どの失敗を許容し、どの失敗を許容しないか」は、プロダクトの価値観そのものなので、プロダクトオーナーや事業側の意思決定が必要になる。一方で「その失敗を検知し、予防し、再発を防ぐ仕組みをどう作るか」は、開発とQAの技術的判断が中心になる。さらに「運用で検知したときにどう止めるか、どう戻すか」はSREや運用担当の設計が重要になる。QAはこれらの間に立ち、品質を仕様・データ・運用の言語に翻訳しながら、決めるべきことが宙に浮かないようにする。

AI時代のQAに求められるスキルも、ここから見えてくる。テスト設計力は当然として、曖昧な要求を品質要件に落とす力、リスクを言語化して合意を作る力、運用監視の指標を理解して改善につなげる力が重要になる。生成AIによって、実装の一部は自動化されやすいが、品質保証の中核である「何を守るか」「どう守るか」の設計は、人間の意思決定と責任の領域として残り続ける。

まとめ：AI時代のQAは「検査」ではなく「品質の設計」

AIが開発を加速するほど、品質が崩れる速度も上がる。だからこそ、QAは終盤の検査ではなく、上流から品質を設計し、変化に耐える仕組みを作る役割へと進化する。品質を「正しさ」だけでなく「期待に沿う振る舞い」と捉え直し、仕様・データ・運用をまたいでリスクを扱う。仮説検証のサイクルを回せる体制を作ることが、AI時代の品質保証の核心になる。