SECQAIのQLLM（Quantum Large Language Model）技術は、リソースの限られた組織でどのように適用できるのでしょうか？

2025-09-10

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背景

SECQAIが導入したQLLM技術は有望ではあるが、量子インフラのコストが高く、必要なデータ量も大きいため、リソースの限られた組織にとっては大きな課題となる。

クラウド量子コンピューティング・サービスAWS BraketやAzure Quantumなどを介して量子リソースにオンデマンドでアクセスできるため、独自のインフラを構築する必要がない。
ハイブリッドコンピューティングモデル古典コンピューティングと量子コンピューティングを組み合わせ、重要なリンクにのみ量子リソースを使用する。
データ最適化戦略特徴選択と次元削減技術、例えばPCAや量子にインスパイアされた古典的アルゴリズムを用いてデータ量を削減する。
アライアンス・ラーニング: 量子コンピューティングのリソースを共有し、コストを分担するための産業コンソーシアムに参加

段階的に導入することを推奨する：1）まずAPIアクセスを通じてコア機能をテストする、2）主要なビジネスシナリオのROIを評価する、3）徐々に社内の量子対応データパイプラインを確立する。