中国のスタートアップと大学の研究チームが、シリコンフォトニクスチップ上で4つの光子を用いて16量子ビットのエンタングルメント状態を生成したとする未査読の論文を公開した。この成果は極低温冷却を必要とせず、標準的なシリコン・オン・インシュレータ（SOI）製造プロセスを用いており、グローバーの探索アルゴリズムで98.7%の精度を達成したと報告されている。本成果はプレプリント段階であり第三者による査読を待つ必要があるが、実証されればオンチップのフォトニック量子計算における重要なマイルストーンとなる。■オンチップ量子計算におけるフォトニックチップの新たな証明合肥硅臻芯片（Guizhen Chip）は、中国科学技術大学（USTC）の中国科学院（CAS）量子情報重点実験室のRen Xifeng教授のグループと共同で、フォトニック量子計算における重要なベンチマークを前進させる結果を発表した。研究チームは、4光子で16量子ビットのGHZ（グリーンバーガー＝ホーン＝ツァイリンガー）エンタングルメント状態をチップ上で安定して生成したと実証し、エンタングルメント・ウィットネスを用いて16量子ビット中10量子ビットで真の多者間エンタングルメントを検証したとしている。さらに、グローバーの探索アルゴリズムを実行し、測定された平均識別確率は0.987であったと報告している。この98.7%という精度は、2026年7月8日に公開された論文でシュトゥットガルト大学のBarzグループが確立した、オンチップフォトニクスにおけるこれまでの最高記録である80.8%を上回るものだ。シュトゥットガルト大学の結果は、公開当時、オンチップの測定型量子計算（MBQC）におけるマイルストーンと評され、4光子のスター型および線形グラフ状態のフィデリティ（忠実度）でそれぞれ83.5%と75.6%を達成していた。Guizhen ChipとUSTCの結果は、4量子ビットから16量子ビットへ、1つの真にエンタングルした多光子状態から証明された10量子ビットの真のエンタングルメントへ、そして80.8%の識別確率から98.7%へと、あらゆる面で記録を大きく塗り替えるものだと主張されている。ただし、このプレプリントはまだ査読を受けていない。この規模の結果が確立されたベンチマークとして受け入れられるには、査読付き学術誌への掲載が当該分野で求められる標準的なプロセスである。読者や組織は、独立した査読と再現実験を待つ間、この結果を信頼できるものの予備的な発見として扱う必要がある。■これまでフォトニック計算が解決できなかった課題この結果の重要性を理解するためには、IBMやGoogleなどの超伝導量子コンピューターが数百から数千の量子ビットへと規模を拡大している一方で、フォトニック量子チップがなぜ少数の量子ビットにとどまってきたのかを知る必要がある。光子はほぼ完璧な量子情報のキャリアである。光速で移動し、室温でもデコヒーレンス（量子的な重ね合わせが失われる現象）がほとんど起こらず、シリコンフォトニクスチップは従来の半導体と同じCMOS製造ラインで製造できる。問題は、光子同士が相互作用しないことだ。超伝導量子コンピューターでは、基礎となる回路素子が物理的に相互作用するため、2つの量子ビットをエンタングルさせることは概念的に単純である。対照的に、2つの光子は互いに通り抜けてしまう。フォトニックチップ上で2量子ビットのエンタングルメント・ゲートを作成するには、損失を伴う非線形媒質を使用するか、ごく一部の確率でしか成功しない確率的な線形光学スキームを使用するしかない。この確率的な問題は指数関数的に悪化する。2つの光子をエンタングルさせたい場合、2回目か3回目の試行で成功するかもしれない。しかし、16個の光子を同時に1つのGHZ状態にエンタングルさせようとすると、16個すべてが適切なタイミングで適切な状態として適切な場所に到達する確率は実質的にゼロに低下する。これが、これまでのオンチップの記録が4光子であった理由であり、現在までのほぼすべてのフォトニックチップの実証が2光子、せいぜい4光子の状態にとどまっている理由である。Guizhen ChipとUSTCのアプローチは、光子に求める役割を変えることでこの制約を打ち破っている。■高次元エンコーディングによるブレイクスルーGuizhen ChipとUSTCの実験における中心的なイノベーションは、単一の光子の経路自由度に複数の量子ビットをエンコードしたことである。シリコン導波路チップを移動する光子は、多くの異なる導波路経路にルーティングすることができる。それぞれの固有の経路が、個別の量子基底状態となる。N個の異なる経路の重ね合わせ状態にある光子は、N個の異なるレベルを持つ量子系である「クディット（qudit）」を表し、log2(N)個の量子ビットの量子情報を運ぶことができる。研究チームは、16の異なる経路モードを持つチップを設計し、単一の光子をそれらにルーティングすることで、1光子あたり4量子ビットをエンコードした。これにより、4つの光子が互いに相互作用することなく、16量子ビットをエンコードできる。プレプリントで説明されているように、16個の光子を同時に必要とする指数関数的な同時計数率の問題は、4光子の問題へと縮小される。これは単なる概念上のトリックではない。このチップは、マッハ・ツェンダー干渉計と熱光学位相シフターから構築された4層のプログラム可能な測定モジュールを使用し、「高次元拡張・ルーティング・層ごとの量子測定」アーキテクチャを通じてエンコーディングを実装している。各測定層は、いかなる時点でも決定論的な光子間相互作用を必要とせずに、MBQCにおける計算ステップである適応的な単一量子ビット測定を実行する。計算自体は、2001年に導入されたRaussendorf-BriegelのMBQCモデルに従っている。まず大規模なエンタングルメント・リソース状態を準備し、次に選択した基底で個々の量子ビットを測定することによってアルゴリズムを実行する。測定結果は古典的な情報であり、光子については高速かつ信頼性が高い。これらの測定結果が、古典的に制御されたフィードバックループにおいて、その後の測定の選択を駆動する。最後の量子ビットが測定されたとき、アルゴリズムの実行が完了する。■独立して検証されたベンチマークとの比較シュトゥットガルト大学のグループによる論文は、オンチップのフォトニックMBQCにおいて最も近い過去の比較対象となる。シュトゥットガルト大学のMBQCフォトニック論文に詳述されているように、SOI（シリコン・オン・インシュレータ）チップ上で4光子と8つの光学モードを使用した同グループの結果は以下の通りである。・4量子ビットのグラフ状態のフィデリティ：83.5%（スター型）および75.6%（線形）・グローバーの探索アルゴリズム：平均識別確率80.8% ± 0.7%・ドイチュ・ジョサアルゴリズム：94%以上の正しい分類確率・4重同時計数率：わずか12.1ミリヘルツ・モードあたりの平均透過率：約12.8%一方、Guizhen ChipとUSTCの結果は以下を主張している。・4光子から16量子ビット（経路エンコーディングによる4倍の量子ビット圧縮）・エンタングルメント・ウィットネスによって証明された10量子ビットの真の多者間エンタングルメント・グローバーのアルゴリズム：平均識別確率0.987（98.7%）・プログラム可能なシリコンチップ上でのクラスター状態の準備とGHZ状態の生成グローバーのフィデリティにおける22パーセントポイントの差は大きく、意味がある。シュトゥットガルト大学の論文では、「将来のより大規模な実装」には決定論的な単一光子源と新しいアーキテクチャのソリューションが必要になると明記されていた。Guizhen Chipのチームは、それらの光源を待つのではなく、高次元エンコーディングという代替経路を使用した。16量子ビット中10量子ビットで真の多者間エンタングルメントを確認したエンタングルメント・ウィットネスの手法は、厳密な証明アプローチである。これは、観測された相関が古典的な相関や部分的にエンタングルした状態の混合では説明できないことを証明している。これは単にフィデリティを報告するよりも強力な主張である。■なぜMBQCがフォトニックチップに適しているのか計算モデルとして測定型量子計算（MBQC）を選択したことは偶然ではない。MBQCは、フォトニック計算における最も困難な問題（決定論的なマルチ量子ビットゲート）を最も簡単な問題（単一量子ビット測定）に変換するという構造的な理由から、フォトニックハードウェアと非常に相性が良い。回路モデルの量子コンピューターでは、すべての2量子ビットゲートが決定論的に成功しなければならない。光子の場合、これは線形光学では不可能であるか、あるいは膨大なリソースのオーバーヘッドを伴う確率的スキームを必要とする。MBQCでは、計算に必要なエンタングルメントは、成功するまで複数回試行できる事後選択的な操作を通じて、事前にリソース状態に組み込まれる。リソース状態が準備されると、その後のすべての計算は適応的な測定によって実行される。これは光子がほぼ完璧な信頼性で実行できる操作である。研究チームは、規模を拡大した際のMBQC特有のさらなる利点として、量子ビットのコヒーレンス時間に対する要求が低いことを挙げている。回路モデルのフォトニックシステムでは、量子ビットはゲートシーケンス全体を通じてコヒーレントであり続ける必要がある。MBQCでは、コヒーレンスが必要なのはリソース状態の準備中のみであり、その後の測定は高速かつ局所的である。ゲートシーケンスが長くなってもコヒーレンス要件が長くならないことは、量子ビット数が増加するにつれて非常に重要になる。論文ではまた、PsiQuantumやXanaduなどの企業が構築を進めているアーキテクチャである、MBQCの自然な拡張としての融合型量子計算（FBQC）についても強調している。FBQCでは、Guizhen Chipが実証したような小規模なエンタングルメント・リソース状態をベル状態測定によって融合させ、MBQCが必要とする大規模なクラスター状態を構築する。チップ上で16量子ビットのリソース状態を生成するための信頼性が高く高フィデリティな方法は、まさにFBQCのリソース状態生成層が必要としているものである。したがって、Guizhen Chipの結果は単独のマイルストーンであるだけでなく、この分野をリードする欧米企業が追求しているフォールトトレラント（誤り耐性）アーキテクチャのためのコンポーネント実証でもある。■欧米のフォトニック企業の動向との比較この結果が世界のフォトニック量子計算の状況においてどのような位置づけにあるのか、背景を説明する。米国とオーストラリアに拠点を置くPsiQuantum（9億4,000万豪ドルの政府支援と1億ドル（約159億円、1ドル=159円換算）のCHIPS法に基づく基本合意書による支援を受けている）は、GlobalFoundriesで製造されたシリコンフォトニクスを使用してFBQCを追求している。同社が2025年2月にNature誌で発表した論文では、チップ間プラットフォームで99.22%のフュージョンゲート・フィデリティを実証した。これはリソース状態のサイズやアルゴリズムの精度ではなく、運用上のフィデリティを測定する異なる指標である。トロントに拠点を置くXanadu（2026年3月のSPAC合併を経てNasdaqにXNDUとして上場）は、スクイーズド光とGKP誤り訂正を使用した連続量フォトニック量子計算を追求している。これはGuizhen Chipの離散量経路エンコーディングとは全く異なる物理層である。また、QuiX Quantumは2026年4月にフォトニックチップ上で初の