先の記事で量子コンピュータの時代が来た場合の特許銘柄を探ってみました。
前回記事：【特許銘柄／量子コンピュータ１】量子ビット等の特許出願動向から選定した主要企業１０選
ただ、方式の区別なく評価したものでしたので、今回はゲート方式と言われる仕組みの量子コンピュータの特許銘柄に焦点をあてました。
結論（簡易版）は以下の通りです。
＜特許銘柄TOP10＞（2000年-2022年）（非上場を含む）
| 1 | グーグル 【GOOGL】【GOOG】 |
| 2 | IBM 【IBM】 |
| 3 | イオンキュー 【IONQ】 |
| 4 | NTT 【9432】 |
| 5 | クオンティニュアム |
| 6 | 東芝 |
| 7 | 富士通 【6702】 |
| 8 | 日立製作所 【6501】 |
| 9 | バイドゥ 【BIDU】 |
| 10 | 東京大学 |
ただし、上記結論は特許検索条件などによって変わってくるものです。詳細については下記をご確認ください。
１．本評価の概要
本評価は特許情報に基づき、対象技術の開発に関わる銘柄（本サイトでは「特許銘柄」と呼びます。）を客観的に導き出そうとするものです。
本評価については以下の記事で紹介しています。
【開発力評価メソッド】特許出願に関する情報から技術開発に関わる銘柄を評価
簡単に説明すると、以下の考え方に基づいています。
① 開発開始時期：最初の出願が古い→早くから開発に着手（古いほど評価高い）
② 開発継続性：出願が継続→技術開発が続いている（継続するほど評価高い）
③ 開発成果：出願件数が多い→開発成果が出ている（成果が多いほど評価高い）
すなわち、どこよりも早くから出願され（①）、毎年出願されていて（②）、その件数が多い（③）ほど、評価される銘柄だと考えます。
これらは、技術開発によって技術課題を解決する道筋が見えると、その成果が特許出願されるという前提に立っています。
本サイトでは個々の特許は評価対象にしていません。
本サイトは特許出願件数を指標にして技術を生み出し続ける力（開発力）を評価するものです。
＜注意点＞
特許出願件数に基づく企業の開発力の評価には以下の問題点がありますので十分にご注意ください。
・単に出願件数が多いだけの企業を過大評価することがあります。
・個々の特許を評価対象としていないので、価値の高い技術や特許を保有する企業を過小評価することがあります。
・現実には開発成果が特許出願されない場合があります。
・対象技術が特許出願された場合であっても、特許検索において情報漏れが生じることがあります。
・特許検索において対象技術との関連性の低いノイズ情報を拾ってしまうことがあります。
・対象技術の市場性や対象企業における影響は別個判断が必要です
（まとめると、ざっくりとした評価であり、間違いもあります、ということです。）
２．特許銘柄の評価方法
２.１ 評価対象
量子ゲート型コンピュータに関連する技術が対象です。
２.２ 特許検索ツール
特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）
２.３ 検索条件
文献種別：国内文献
検索キーワード：
検索項目（ⅰ） 請求の範囲「量子コンピュー 量子ビット キュービット 光量子」
検索項目（ⅱ） FI「G02 G05 G06 G07 G08 G11 G12 G16 G99 H01 H10」
検索項目（ⅲ） 全文「量子ゲート 論理演算 イオントラップ 超伝導キュービット」
除外キーワード：全文「アニーリング 断熱量子 量子トンネル イジングモデル 二次無制約最適化 ハミルトニアン最適化 スピングラス 超伝導フラックス ジョセフソン接合 量子結合器 組合せ最適化」
検索条件：（ⅰ） AND （ⅱ） AND （ⅲ）（除外キーワードを除外）
日付指定：出願日 20000101～20221231
３．特許銘柄の評価結果
３.１ 期間別の出願件数の推移
2000年～2007年、2008年～2015年、2016年～2022年の３つの区間に分けました。
各期間における総出願人数と総出願件数は以下の通りです（出願人数は筆頭出願人のみカウント）。
出願人の数、総出願件数ともに時間とともに増加しています。
各期間の出願件数上位企業は以下の通りです。
（１）2000年～2007年
出願人数14のうちの上位5社の推移です。
上図の出願件数を企業ごとに平均化したのが下の表１です。
＜表１＞
| NTT | 1.5 件/年 |
| 東芝 | 0.6 件/年 |
| HP | 0.6 件/年 |
| 科学技術振興機構 | 0.3 件/年 |
| 産業技術総合研究所 | 0.3 件/年 |
（２）2008年～2015年
出願人数11のうちの上位5社の推移です。
上図の出願件数を企業ごとに平均化したのが下の表２です。
＜表２＞
| NTT | 1.0 件/年 |
| 東芝 | 0.9 件/年 |
| グーグル | 0.3 件/年 |
| クオンタム ヴァリー インベストメント | 0.1 件/年 |
| ノースロップ グラマン システムズ | 0.1 件/年 |
（３）2016年～2022年
出願人数76のうちの上位5社の推移です。
上図の出願件数を企業ごとに平均化したのが下の表３です。
＜表３＞
| グーグル | 7.1 件/年 |
| IBM | 6.1 件/年 |
| イオンキュー | 4.3 件/年 |
| クオンティニュアム | 2.0 件/年 |
| 日立製作所 | 1.4 件/年 |
（４）出願上位企業の推移
下の表４は表１～表３をまとめたものです。
＜表４＞
| 2000年～2007年 | 2008年～2015年 | 2016年～2022年 | |
| 1 | NTT （1.5 件/年） |
NTT （8.0 件/年） |
グーグル （7.1 件/年） |
| 2 | 東芝 （0.6 件/年） |
東芝 （7.0 件/年） |
IBM （6.1 件/年） |
| 3 | HP （0.6 件/年） |
グーグル （2.0 件/年） |
イオンキュー （4.3 件/年） |
| 4 | 科学技術振興機構 （0.3 件/年） |
クオンタム ヴァリー インベストメント （1.0 件/年） |
クオンティニュアム （2.0 件/年） |
| 5 | 産業技術総合研究所 （0.3 件/年） |
ノースロップ グラマン システムズ （1.0 件/年） |
日立製作所 （1.4 件/年） |
2000年-2007年は国内の出願人が多く見られますが、時間とともに海外勢の出願が目立っています。
３.２ 全対象期間での出願件数
下図は全対象期間における出願件数上位10社です。
各期間における出願件数の平均値を結んだ線であらわしています。
2016年-2022年にグーグル、IBM、イオンキューの出願件数が増加している一方、NTTや東芝は減少しています。
ただし、平均出願件数は一桁で多いとは言えません。
各期間の平均出願件数を下の表5にまとめました。
全期間におけるトータル出願件数が多い順に上から表示しています。
括弧内のパーセントは他社を含めた総出願件数に対する割合です。
＜表５＞
| 平均出願件数 | ||||
| 2000年-2007年 | 2008年-2015年 | 2016年-2022年 | ||
| 1 | グーグル | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.3 件/年 (8.0%) |
7.1 件/年 (17.5%) |
| 2 | IBM | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
6.1 件/年 (15.0%) |
| 3 | イオンキュー | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
4.3 件/年 (10.5%) |
| 4 | NTT | 1.5 件/年 (34.3%) |
1.1 件/年 (32.0%) |
0.1 件/年 (0.3%) |
| 5 | クオンティニュアム | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
2.0 件/年 (4.9%) |
| 6 | 東芝 | 0.6 件/年 (14.3%) |
1.0 件/年 (28.0%) |
0.3 件/年 (0.7%) |
| 7 | 富士通 | 0.3 件/年 (5.7%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
1.3 件/年 (3.1%) |
| 8 | 日立製作所 | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
1.4 件/年 (3.5%) |
| 9 | バイドゥ | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
1.3 件/年 (3.1%) |
| 10 | 東京大学 | 0.0 件/年 (0.0%) |
0.0 件/年 (0.0%) |
1.3 件/年 (3.1%) |
次に、上表に示されるデータを上記１の考え方に照らしてみます。
①開発開始時期
NTT、東芝、富士通が2000年－2007年には出願しています。
②開発の継続性
NTT、東芝は全期間に出願しています。ただし、いずれも出願件数が減少しています。
富士通については2008年-2015年の期間には出願は確認できませんでした。
継続して出願され、かつ、出願件数が増加しているのはグーグルです（2008年-2015年と2016年-2022年の2期間）。
③開発成果
2016年-2022年に海外勢（グーグル、IBM、イオンキュー）が出願件数を増やしています。
トータルの出願件数は以下のとおりです。
＜表6＞
| グーグル | 52 件 |
| IBM | 43 件 |
| イオンキュー | 30 件 |
| NTT | 21 件 |
| クオンティニュアム | 14 件 |
４ まとめ：特許銘柄TOP10
表5に基づく評価は以下の通りです。
①開発の開始時期・・・NTT、東芝、富士通
②開発の継続性・・・グーグル、NTT（縮小）、東芝（縮小）
③開発成果・・・グーグル、IBM、イオンキュー
今回は、全期間にわたって出願件数が少なく、顕著な差があると言えるかどうかは微妙です。
その中でも、直近ではグーグル、IBM、イオンキューの出願件数が増加しています。
これらをまとめると以下のとおりです。
＜表7＞
| 出願情報 | ||||
| ①開始時期 | ②継続性 | ③成果 | ||
| 1 | グーグル 【GOOGL】【GOOG】 | 〇 | 52 件 (15.0%) |
|
| 2 | IBM 【IBM】 | 43 件 (12.4%) |
||
| 3 | イオンキュー 【IONQ】 | 30 件 (8.7%) |
||
| 4 | NTT 【9432】 | 〇 |
〇（※） |
21 件 (6.1%) |
| 5 | クオンティニュアム | 14 件 (4.0%) |
||
| 6 | 東芝 | 〇 | 〇（※） | 14 件 (4.0%) |
| 7 | 富士通 【6702】 | 〇 | 11 件 (3.2%) |
|
| 8 | 日立製作所 【6501】 | 10 件 (2.9%) |
||
| 9 | バイドゥ 【BIDU】 | 9 件 (2.6%) |
||
| 10 | 東京大学 | 9 件 (2.6%) |
||
上記①の〇は2000年～2007年に出願が確認されたもの
上記②の〇は最初の出願から各期間における出願の継続が確認されたもの
上記③成果の割合は総出願数に対するもの
※上記3期間において減少傾向
５．ご参考
以下、個々の特許出願明細書中の記載などを参考に技術情報を整理しました。
５.１ 量子ゲート型コンピュータとは
古典コンピュータは情報の最小単位として「ビット」（0か1かのどちらかの状態）を使います。
そして、古典コンピュータはANDゲート、ORゲート、NOTゲートなどの「論理ゲート」（例：入力Aが1、入力Bが1のANDゲートの出力は1）を組み合わせて複雑な計算をおこないます。
量子ゲート型コンピュータは0と1の両方の状態を同時に保持する量子ビットの状態を特定のルールに従って別の量子状態へと可逆的に変換する役割を持つ量子ゲートで計算をおこないます。
５.２ 量子ゲート型コンピュータの活用イメージ
量子ゲート型コンピュータは量子ビットの状態を量子ゲートによって、意図した内容に操作して操ることができるものだとイメージされます。
これにより、例えば、量子化学シミュレーションへの応用が期待されます。
＜水素分子（H₂）のエネルギーの状態の計算＞
① 水素分子には2つの電子が存在し、それぞれの電子はスピンという量子的な性質を持ちます。
② 2つの量子ビットを用意し、それぞれの量子ビットを各電子のスピンに対応させます。
③ 量子ゲート操作により2つの電子間の量子的な相互作用（スピンの相関など）を量子ビット間に作り出します。
④ 特定の量子アルゴリズムの実行により、水素分子の最も安定な状態（エネルギーが最も低い状態）やそのエネルギー値などが計算されます。
（古典コンピュータでこの分子のエネルギーを正確に計算しようとすると、2つの電子の可能なスピンの組み合わせ（アップ-アップ、アップ-ダウン、ダウン-アップ、ダウン-ダウン）を考慮する必要があり、近似的な計算になりがちです。）
このように、従来の計算では困難だった複雑な電子状態を、量子ゲート型コンピュータでは、その制御性の高さによって、より正確に捉えることが期待されます。
さまざまな分子内のどの原子や結合領域が電子的に不安定で他の分子と反応しやすいか、といった反応性の高い箇所を特定することができれば、意図した化学反応を設計するツールになり得ます。
活用イメージとして、以下のものが挙げられます。
・新触媒の設計
触媒の活性サイトの電子状態を解析、反応物との最適な相互作用を生み出す構造を設計
・新薬の開発
標的タンパク質の特定の部位と強く結合する可能性の高い薬剤候補分子をスクリーニング（薬剤候補分子の電子状態とタンパク質の反応部位の電子状態をシミュレーションし、結合エネルギーや相互作用の強さを予測）
・エネルギー変換材料の開発
材料内の電子の振る舞いをシミュレーションし、エネルギー伝導性や光吸収特性などを最適化
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＜出典、参考＞
・特許情報プラットフォーム（https://www.j-platpat.inpit.go.jp/）にて公開されている情報
＜留意事項＞
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