AI/Machine learning/Quantum computer/Application

AI・量子コンピューター転用

AI・量子コンピューターによる競馬の予測 AI・量子コンピューターによるカジノの予測 AI・量子コンピューターによるスポーツの勝敗の予測
AI・量子コンピューターによる競馬の予測など AI・量子コンピューターによるカジノの予測など AI・量子コンピューターによるスポーツの勝敗の予測など
AI・量子コンピューターによる仮想通貨（暗号資産）の予測 AI・量子コンピューターによる国内＆海外株式の予測 AI・量子コンピューターによる売上の予測
AI・量子コンピューターによる仮想通貨（暗号資産）の予測など AI・量子コンピューターによる国内＆海外株式の予測など AI・量子コンピューターによる売上の予測など

FX以外の分野でAIの活用が進んでいます。

FX以外の分野でAIの活用 最近世界各地で始まった５Gはビックデータの量をさらに加速させます。
2025年には、いわゆる「世界のデータ量」の約30％がリアルタイム情報になると言います。
全体的にみると、2025年に世界の接続機器は1500億台に達し、その多くがリアルタイムデータを生成することになるという。世界のデータ量は、2017年の23ゼタバイトから2025年には175ゼタバイトへと増加する見通しだ。1ゼタバイトは、1兆ギガバイトに相当する。

2025年には175ゼタバイト 2030年には６Gが開始される予定

2030年には６Gが開始される予定です。AIはビックデータを用いることで更に進化します。
このように今後世界では豊富なリアルタイムデータが増えてきて、それに応じてリアルタイムで答えを算出する機会が増えてきます。

金融の世界では、オルタナティブ・データ（Alternative Data）を使う機会が増えてきています。
オルタナティブデータとは、機関投資家によって投資判断のために使われるデータのうち、伝統的に用いられてきた決算開示等、一般的な公開情報以外のデータ群の総称です。経済ニュースの記事、SNSの投稿、POSデータなど、従来投資判断に使うことが難しかったビッグデータが、海外の金融機関を中心に利用が広まっています。

https://nkbb.nikkei.co.jp/alternative/about/
https://ja.wikipedia.org/wiki/
巨大ヘッジファンドでは、｢投資の未来｣を制するデータに群がっています。

投資家らは競争相手が持っていない新たなデータセット、あるいは使うことを考えたこともないようなデータセットを奪い合っています。それはクレジットカードの使用記録といった基本的なデータから、出荷ルートを追跡する衛星データにまで及んでおり、こうしたデータを解析して取引シグナルを得ることは｢投資の未来｣と呼ばれていいます。
投資銀行JPモルガンが2017年5月19日金曜日に開催した｢Macro Quantitative & Derivatives Conference｣で投資家237人を対象にビッグデータと機械学習について尋ねたところ、こうしたツールが徐々に全ての投資家にとって重要性を増すと思うとの回答が70％を占めた。さらに23％が、投資環境の急速な変化を伴う革命が起こるだろうと回答した。

ビッグデータ／機械学習についてどう思うか？ ビッグデータによって従来のデータソース（財務諸表や景気指標など）の重要性は減っているか？
Q1. ビッグデータ／機械学習についてどう思うか？
  • A1. 一時的流行 ─投資家らの関心は低下する
  • A2.進化 ─すべての投資家にとって重要性が徐々に増す
  • A3. 革命 ─投資環境の急速な変化につながる
 Q3. ビッグデータによって従来のデータソース（財務諸表や景気指標など）の重要性は減っているか？
  • A1. そう思う、すでに起きている
  • A2. たぶんそうなる、数年以内に
  • A3. ビッグデータが従来のデータソースに置き換わることはない


どのデータセットが最も有効に見えるか？ Q7. どのデータセットが最も有効に見えるか？
  • A1. クレジットカードなどの商取引
  • A2. センチメント／ニュース／ソーシャルメディア
  • A3. 衛星画像（駐車場／鉱山／船舶など） A4. 地理位置情報／フットフォール

https://www.businessinsider.jp/post-33989

ヘッジファンドでは、小型衛星までも使おうとしています。
小型衛星からデータを得て、それをヘッジファンドへ提供するサービスも始まっています。

AI、小型衛星、ビックデーター、機械学習、IOT,IOE、AR、VR、量子コンピューター、５G、６G、・・・
最新の技術が次々に登場してきていますが、ただ単に流行りの単語に惑わされるのでは無く、ただ単に流行りだからといって飛びつくのでは無く、それらの技術１つ１つの長所、短所を迅速に理解し、
加えて世界動向（米中のセキュリティ対決、どのようなセキュリティ基準が次世代のグローバルスタンダードになるのか？など）を予測し、全てを織り込む形で、それらの技術をうまくビジネスに適応していくことが大事だと思われます。

量子コンピュータで「株価予測」「ポートフォリオ最適化

量子コンピュータで「株価予測」 野村ホールディングスと東北大学はこのほど、資産運用業務に「量子コンピュータ」を活用していくための共同研究を始めた。ビッグデータの取り扱いや分析手法の複雑化に伴い、計算効率の向上が求められる中、従来のコンピュータと比べて計算処理速度に優れるという「D-Waveマシン」（カナダD-Wave Systems製）をテスト運用する。
第1弾として、複数の投資銘柄から最良の組み合わせを選び、運用成績を上げる「ポートフォリオ最適化」と、「将来株価予測」をテーマに取り上げ、D-Waveマシンの導入による計算効率と精度の向上度合いを検証するという。資産運用の他、トレーディングやリサーチ、リスク管理など、野村グループの広い部署での業務展開も検証する考え。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1803/01/news096.html
D-Waveマシン

東芝の“量子インスパイア”な高速金融取引マシン、最良取引をマイクロ秒で検知

東芝が、多国間通貨の高速取引に特化したFPGAマシンと、東証一部の約2000銘柄中500銘柄でTOPIXの値動きに追従するクラウド実装のPoC（概念実証）モデルを「金融国際情報技術展」（10月24～25日、東京国際フォーラム）で公開した。会場では金融関係者や、外資系IT企業でFPGA部門に携わる人らの注目を集めた。

既存の高速取引アルゴリズムに対する優位性は、多数の通貨ペアを扱えることだ。
「3通貨程度の監視であれば、ナノ秒で検出するアルゴリズムもあるかもしれない。しかし、我々のマシンは8通貨を扱えるし、より多くの通貨も同時に計算できる。これまで注目されてこなかった通貨ペアの取引機会を高速に見つけられる」
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1910/30/news049.html
多数の通貨ペア 多国間通貨の高速取引に特化したFPGAマシン



量子コンピューターの動向

「利益率最大の取引」を90％以上の確率で発見--東芝、金融取引マシンの実証機を開発

https://japan.cnet.com/article/35144013/

東芝は10月17日、量子コンピューター研究の過程で誕生した、独自アルゴリズムを搭載する超高速な金融取引マシンのコンセプト実証機（PoC機）を開発したと発表した。同機は、リアルタイムで変化する外国為替市場の「裁定取引」において、膨大な通貨の組合せパターンの中から利益率が最大となる取引機会を90%以上の高確率で発見し、売買注文の発行までをマイクロ（100万分の1）秒レベルで完了することを可能とする

具体的には、0.001秒程度かつ不定期な時間間隔で発行される8通貨15ペアの市況パケットを取り込み、膨大な選択肢の中から最も利益率が大きくなる通貨交換手続きを見つけ、その情報と取引アルゴリズムに基づき決定した注文パケットを市況パケット到着後0.00003秒以内に発行するというもの。この応答時間は、為替の変動タイミング間隔を大きく下回り、すべての可能性ある取引のうち利益率が最大となる裁定機会を検出する確率は90.96%を記録。また、収益性がプラスとなる裁定機会が１つ以上存在する場合、いずれかを検出する確率は97.96%になるとしている。


量子コンピュータ開発の現状と金融業界へのインパクト

https://www.qmedia.jp/overview-for-financial-market/

離散的な組み合わせ問題のみを対象にしたいわゆるアニーリングマシンについては扱わない。
アニーリングマシンの金融業界への応用提案としては、
・(取引量を離散化した)ポートフォリオ最適化
・裁定取引サイクルの検出
などがあり、実用に向けた開発が進められている。


高速化される可能性のある具体的な実務

誤り訂正のある量子コンピュータを用いると、具体的に以下のような金融業界の実務が高速化ができると提案されている。
1. ポートフォリオ最適化
2. デリバティブの価格付け
3. リスク量の計算


量子コンピュータの金融分野への適用の見通し

https://www.mizuho-ir.co.jp/publication/report/2018/mhir16_ryoshi_02.html

（1）金融商品の価格決定及びリスク評価
現在までのところ、量子コンピュータでのモンテカルロ計算は単純なモデルでの検証計算のみが実施されているだけであり、従来のコンピュータより高速に計算しているとまでは言い難いが、将来的に非常に大規模な量子コンピュータが実現されれば、高速な計算が可能になることが期待される。

（2）暗号解読によるリスク
暗号解読によるリスク 近年の量子コンピュータの急速な発展状況を受けて、米国国家安全保障局（NSA）により2015年8月に量子コンピュータの脅威に対する懸念が示されており、また米国国立標準技術研究所（NIST）では、耐量子暗号の標準化に向けた活動が行われている。
現在公開鍵暗号としているRSA等の暗号を解くためには、数万から数十億の量子ビットが必要であると見積もられており、直ぐに公開鍵暗号が解読されるというわけではないが、2030年頃までに暗号が解けるような量子コンピュータが実現するという見積もりもあり、また比較的少ない量子ビット数で素因数分解を実現するようなアルゴリズムも提案されてきている。

システムの大規模な入れ替えには、計画から実装まで数年から十年程度の期間を要すると考えられるため、専門家からの情報収集等により動向を把握するとともに、予めシステムの更新に関する検討を行うことも重要であると考えられる。

（3）資産の組み合わせの最適化
資産の組み合わせの最適化 金融分野においても、イジング型の量子コンピュータを用いて計算可能なような最適化問題の例がいくつか提案されている。例えば、D-Waveの量子コンピュータを用いて、比較的単純な例ではあるが、利益を最大化するように資産を組み合わせ、ポートフォリオの最適化を行った例が報告されている。また、異なる市場での商品価格差を利用して利益を挙げる裁定機会の問題に関しても、D-Waveの量子コンピュータを使用した例が報告されている。

量子コンピューターの研究をご支援します。

量子コンピューターの研究をご支援します 量子コンピューターのプログラミング（量子プログラミング言語、Quantum programming language）とは

量子アルゴリズムの表現を実現するプログラミング言語の総称である。

量子プログラミング言語は2つの主要なグループに分けることができる。
①命令型量子プログラミング言語（imperative quantum programming languages）
②関数型量子プログラミング言語（functional quantum programming languages）

命令型量子プログラミング言語のうち、もっとも有名なものはQCLおよびLanQである。
関数型量子プログラミング言語は開発が進められているところであり、
例えばSelinger's QPLや、AltenkirchとGrattageによって開発された、Haskellに似た言語であるQMLが挙げられる。
ラムダ計算を基にした高階量子プログラミング言語(Higher-order quantum programming languages)が、van Tonder、SelingerとValiron、ArrighiとDowekによって提案されている。
マイクロソフトは量子コンピュータ用開発ツールをオープンソース化
https://jp.techcrunch.com/2019/05/10/2019-05-06-microsoft-open-sources-its-quantum-computing-development-tools/

Microsoft（マイクロソフト）の量子コンピュータは、まだ量子ビットが実際に動作するところまではできていないかもしれない。それでも同社は、将来の量子コンピュータをプログラムするためのツールの開発に熱心に取り組んできた。ここ数年の間に、量子コードを書くためのプログラミング言語Q#、その言語のためのコンパイラ、そして量子シミュレータなどを発表してきた。そして米国時間の2019年5月6日、Microsoftはこれらの成果を今後数カ月のうちにオープンソース化すると発表した。

IBMやGoogleなどでクラウド経由でアクセス可能な量子コンピューターが利用可能

IBMが、商業利用や研究活動を目的とした量子計算センターを米ニューヨークに開設した。同センターは、商用ユースケースの調査・研究のために、クラウド経由でアクセス可能なハードウェアとオープンソースソフトウェアを提供する。

同様に、Googleの量子コンピューターを試してみたい人に向けて、同社は2020年にはクラウドコンピューティングサービスとして公開することを計画している。
また、さらにD-Wave Systemsもクラウドを介して同社の量子コンピュータ「Advantage」を使えるようにするという計画だ。Advantageはハードウェアとソフトウェアの新しいプラットフォームを強化し、量子コンピューティングアプリケーションの提供を高速かつ容易にする。
また日本でも、量子ニューラルネットワーク（QNN）・クラウドシステムを2017年11月27日より公開しました。

このように今後量子コンピューターをクラウドで利用できる機会が益々増えていく。

量子コンピューターのオープン化

量子コンピューターのIBM Q

Googleもクラウドを始める量子コンピューターのオープン化。異なる方式の量子コンピューターをクラウド上で比較できる時代が来る。
量子コンピューターの開発では超伝導量子ビットのように人工的な素子だけではなく、自然に存在する量子系を使う試みもあります。その代表が宙に浮かべたイオンを使うシステムIonQです。イオンを使った量子コンピューターの商用化が始まろうとしています。

量子コンピューターを使った技術開発やAIの開発をご支援します

KLHは証券会社、FX会社の基幹システムやAIプログラム開発、量子コンピュータープログラムを使った開発など、幅広い業務知識や長年の経験・実績で培ったノウハウをベースにお客様のニーズにお応えします。

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