2026年度未踏ターゲット事業(量子コンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)採択プロジェクト概要（白石PJ）

1．担当プロジェクトマネージャー

• 山本 直樹（慶應義塾大学 量子コンピューティングセンター センター長／理工学部 物理情報工学科 教授・博士（情報理工学））

2．採択者氏名

• 白石 将晃（早稲田大学 先進理工学部応用物理学科）

3．採択金額

• 3,960,000円

4．プロジェクト名

• MCP連携による量子回路自動設計エージェント基盤

5．応募部門

• ベーシック部門

6．応募枠

• 通常枠

7．関連Webサイト

• なし

8．申請プロジェクト概要

本プロジェクトは、既存の量子評価（サンプリング・期待値計算）を提供するMCPサーバーを核に、LLMが量子回路を提案し、制約検証と評価結果に基づいて改善を繰り返す「量子回路自動設計エージェント基盤」を整備する。創薬・材料向けの量子化学（VQE）では、回路設計の属人性と測定コスト（ショット/時間）が実用化の障壁となる。MCPの標準インタフェースとして切り出すことで、探索戦略と評価バックエンドを結合にし、研究成果が単発実装に閉じない形で提供する。既存の回路構築法や生成的手法とも比較し、実用要件（コスト・再現性）で有効性を検証する。

9．採択理由

量子アルゴリズムは量子回路で表現され、その中で量子干渉などの効果が巧みに取り込まれています。当然、古典アルゴリズムを何らかの意味で凌駕する量子回路の設計が重要ですが、このことは完全に非自明です。そこで、生成AIとくにLLMで新規量子回路を見つけ出そうという野心的な試みが最近現れ始めています。本プロジェクトは、そのような量子回路生成AIを Model Context Protocol（MCP）と連携させることで、生成された量子回路を効率的に評価・自己修正するエージェントを構築することを目指しています。AI for Quantum の新しい道を切り拓く可能性を秘めた本プロジェクトにどうぞご期待ください。