量子コンピュータはなぜ「実用」で揉め続けるのか？──デモ止まりのAI期待論を終わらせる数学的監査
- kanna qed
- 11 分前
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1. なぜ量子AIは「検証できない期待論」になってしまうのか？
現状の言語化: ニュースでは「量子でAIが爆速になる」と言われ続けているが、現実のビジネスや研究現場でその恩恵を肌で感じている人はまだいない。
読者の疑念: 「結局、いつ使えるのか？」「論文の結果は、特定の条件下だけの『チェリー・ピッキング』ではないか？」
本記事の宣言: 「量子実用性検証室」として、この曖昧な期待論に終止符を打つための「数学的監査（Audit）」の結果を公開する。
2. なぜ「量子スゴイ」は信じられないのか？ 3つの構造的欠陥
今の量子AIが抱える「罠」を、監査の視点から指摘します。
「後出しジャンケン」の横行（適応的分析の罠）
結果を見てから評価指標を変えていないか？
計算資源の不公平な比較
古典コンピュータ側を本気で最適化しても、量子は勝てるのか？
再現性の欠如と「有限閉包」の壁
マニーさんの核心理論である「有限閉包」の概念を、専門外の人にもわかる比喩で紹介。
2.5 「量子AI期待論」セルフ監査チェックリスト
読者がすぐに使える「真贋を見極めるための物差し」です。
評価指標は事前固定か？（Commit済みか？）
評価データは学習に漏れてないか？（非適応性）
試行は独立か？（seed/試行IDの証拠はあるか？）
古典側は同等に最適化されてるか？（公平比較の担保）
資源Rの定義は一致してるか？（時間/電力/課金/試行回数）
3. 【本題】「汎用知能加速」をどうやって証明するか
本稿でいう「実用」とは、(i) 事前固定された検証プロトコル $\Pi$ の下で、(ii) 所定の成功率を満たし、かつ (iii) 量子側の期待資源 $E[R_Q]$ が古典側 $E[R_C]$ より小さいことを指します。逆に、この3点のどれかが欠ける主張は、たとえデモが派手でも「実用性の命題」になっていません。
検証プロトコル $\Pi$ の導入: 科学であるためには、実験の前に「ルール」を固定しなければならない。
3つの必須公理（監査基準）:
事前固定: 評価方法を後から変えない。
非適応性: 評価データが学習プロセスに漏れていない。
独立試行: 統計的な「まぐれ」を排除する。
4. 監査で提出させるもの（納品物ベース）
「数学的監査」とは、思想ではなく実務です。最低限、以下の証拠（エビデンス）の提示を求めます。
Commit($\Pi$): 事前に固定した評価ルールのコミット（公開ログ/掲示板想定）。
$D_{\text{eval}}$ 生成仕様: 非適応性（データリークなし）のプロセス説明。
独立試行の証拠: 試行ID/seed/実行トレース（i.i.d.主張の根拠）。
資源メトリクス表: $R_Q, R_C$ の定義と実測値（時間/電力/クラウド課金など）。
5. 結論：本物だけが残る時代へ
量子コンピュータは「魔法の杖」ではないが、正しく扱えば「強力な道具」になる。
その第一歩は、期待に胸を膨らませることではなく、数学的な「冷徹さ」を持って検証することである。
「量子実用性検証室」は、期待論を「免許試験」へと変え、真の実用化を加速させる。
▼監査結果