TCS、複雑な「もしも」の課題解決に量子コンピューティングを活用

Harrick Vin, Chief Technology Officer, TCS | 写真提供：Reuters

Tata Consultancy Services (TCS) は、従来のコンピューティング・アーキテクチャでは大規模な対応が困難な、パーソナライズされたがん治療や金融ポートフォリオの最適化から、分子の発見や異常気象の予測に至るまで、複雑な問題を解決するために量子コンピューティングを模索しています。

ムンバイで開催されたIBMのThink 2026イベントで、TCSのチーフ・テクノロジー・オフィサーであるHarrick Vin氏は、膨大な数の可能性のある結果や決定を伴う問題に取り組むこのテクノロジーの可能性に、同社が関心を寄せていると述べました。

Vin氏は、推論インテリジェンスの4つの層として、記述的、診断的、予測的、処方的を挙げました。従来のコンピューティングは、何が起きているか、なぜ起きているか、そしてある程度までは次に何が起きるかを理解するのに比較的効果的ですが、より複雑な予測的および処方的な問題には、数多くの可能性を評価することが求められます。

「より複雑な予測的および処方的な問題を解決するには、多くの『もし〜なら（what if）』と『どうなれば（if what）』という問題を解決する必要があります」と彼は語りました。

「もし〜なら（what if）」がある行動の可能性のある結果を探索するのに対し、「どうなれば（if what）」は望ましい結果から逆算して、それを達成するために必要な行動を決定します。

例えばヘルスケア分野では、個々のがん患者にとって最も効果的な薬剤を特定するために、無数の治療オプションを評価することが必要になる場合があります。量子コンピューティングは、最終的にはこのような計算負荷の高い課題への対処を支援し、精密医療の新たな可能性を切り開く可能性があります。

わずかな生産性向上を超えて

Vin氏は企業に対し、わずかな効率向上にとどまらず、量子コンピューティングが顧客の成果を根本的に変えることができる分野を特定するよう促しました。

精密腫瘍学を例に挙げ、同氏は、目的は単に医師の生産性を向上させることではなく、患者の生活に具体的な違いをもたらすことであるべきだと述べました。

「あちこちで医師の生産性を少し向上させるということではありません」と彼は言いました。「それは実際に命を救えるかどうかの違いなのです」

銀行・金融サービス（特にポートフォリオの最適化）、およびヘルスケア・製薬（分子やタンパク質の発見を含む）は、Vin氏が最大の可能性を見出しているセクターです。

しかし、同氏は、この技術はまだ初期段階にあると警告しました。「私たちはAI時代の初期段階にいます。量子時代においては、おそらくさらに初期の段階にあるでしょう」と彼は述べました。

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