2026 年に知っておくべき 13 の量子プログラミング言語とツール
量子プログラミング言語は、量子コンピューティングの発展の時代において重要なツールとして急速に台頭しています。この新しい種類のプログラミング言語により、開発者や研究者は量子ビットを操作し、近いうちに従来の言語よりも桁違いに優れたパフォーマンスを発揮するアルゴリズムを設計できるようになります。
2025 年の時点で、37 以上の異なる量子プログラミング言語が導入されており、それぞれが量子コンピューティングの特定のモデル、ハードウェア、ユースケースに合わせて調整されています。集合的に、これらの言語は、ゲートベースのシステムや変分回路から断熱モデルやハイブリッド古典量子アルゴリズムに至るまで、量子計算における多様なアプローチを反映しています。 [1]
以下では、開発者が複雑な問題を解決するために量子力学の特性を効果的に活用できる主要な量子プログラミング言語を紹介します。
知っていましたか？
GitHub は 21,000 を超える量子ソフトウェア リポジトリをホストしており、2017 年以来 200% の成長を反映しています。これらのリポジトリは 10,000 人を超えるユニークな開発者からの貢献を集めており、コードのコミットは合計で 120 万行を超えています。 [2]
13.数量
初回リリース ：2022年
作成者 :独立した研究者とオープンソースの貢献者
独特の強さ :量子ファーストアプローチとクリーンな抽象化モデル
次の用途に最適 :ベンダー ロックインのない軽量のツールセットを探している研究者
Qunity は、あまり知られていませんが、古典的なプログラミング モデルの明快さと量子力学のユニークなパラダイムを融合した先進的な量子プログラミング言語およびフレームワークです。
これは量子ネイティブ言語となるようにゼロから構築されており、型システムとロジック レベルの両方で量子力学的な制約 (複製禁止やユニタリ進化など) を強制します。
C や Python などの古典的なプログラミング言語からインスピレーションを得ていますが、線形性、可逆性、重ね合わせ、もつれなどの量子コンピューティングの原理と自然に互換性があるように構文とセマンティクスを調整しています。 [3]
Qunity の設計はモジュール式であり、バックエンドに依存しないことを目的としており、シミュレーターと互換性レイヤーのサポートが将来の実際の量子プロセッサをターゲットに開発されています。
12.チケット
初回リリース ：2019年
作成者 :クォンティニウム
独特の強さ :ハードウェア制約をインテリジェントに処理します
次の用途に最適 :ハードウェアに依存しない回路の最適化。実稼働レベルのツール
TKET は主に、高レベルの量子プログラムとさまざまな量子ハードウェア ターゲットの間のインターフェイスとなる中間レベルの最適化コンパイラーおよび実行フレームワークとして機能します。
TKET は、量子回路の最適化、ゲート合成、量子ビット ルーティングに焦点を当てています。抽象的な量子アルゴリズムを、最小限の深さとエラー率でハードウェア互換の命令に変換します。
ハードウェア制約 (量子ビット接続制限、ゲート忠実度、ネイティブ命令セットなど) をインテリジェントに処理する機能により、より少ないゲート数とより短い実行時間でより効率的な回路を生成できます。
独立したベンチマークでは、一部のユースケースにおいて、TKET はネイティブ コンパイラーと比較してゲート数が最大 40% 低く、実行時間が 25 ～ 30% 速いことが示されました。
11.プロジェクトQ
初回リリース ：2016年
作成者 :チューリッヒ工科大学
独特の強さ :コンパイラ指向のモジュール設計
次の用途に最適 :量子コンパイラの研究および教育目的
ProjectQ は、研究者、開発者、教育者向けに、モジュール式で拡張可能な量子コンピューティング プラットフォームを提供します。
Python で書かれたこれは、コンパイラベースのアーキテクチャを重視した初期の量子 SDK の 1 つであり、量子プログラムはシミュレータまたは実際の量子ハードウェアで実行される前に中間表現に変換されます。
ProjectQ はモジュール性を重視しており、開発者が Python のようなスタイルで量子プログラムを定義し、カスタマイズ可能なパイプラインを使用してコンパイルし、組み込みシミュレーターまたはバックエンド (IBM Quantum Experience など) で実行できるようにします。さらに、コンパイラ中心の設計により、最適化、ゲート分解、ターゲット固有の変換をきめ細かく制御できます。 [4]
また、量子回路エミュレーション、波動関数シミュレーション、ユニタリ行列エミュレーションもサポートしており、コンパイラの研究、量子誤り訂正、最適化の研究のための実験の場として機能します。
10.量子計算言語 (QCL)
初回リリース :2000年
作成者 :ベルンハルト・オーマー
独特の強さ :量子状態への明確な低レベルのアクセス
次の用途に最適 :古典量子ハイブリッド構造の学習
QCL は、量子コンピューティング専用に構築された最も初期の高水準プログラミング言語の 1 つです。
量子プログラミングが主に数学レベルまたは回路レベルで行われていた時代に、QCL は構造化構文、変数、条件文、ループ、モジュラー関数を導入し、基本的に後の高レベル量子言語の基礎を築きました。
これは古典計算と量子計算を分離し、古典レジスタが制御フローを管理し、量子レジスタ (qureg) が量子状態を保存および操作します。この言語は、ユニタリ演算子、測定命令、可逆コンピューティング、一時的な使用のための補助量子ビットなど、現在では一般的な量子コンピューティングのプログラミング構造の多くを導入しました。
QCL は市販の量子ハードウェアに関連付けられていませんが、学術および研究の現場、特に量子アルゴリズムの教育とシミュレーションにおいて依然として価値のあるツールです。
9.ストロベリー フィールズ
初回リリース ：2018年
作成者 ：ザナドゥ
独特の強さ :CV 量子コンピューティングに特化
次の用途に最適 :光量子システムのシミュレーションとプログラミング
Strawberry Fields は、連続変数 (CV) 量子コンピューティング向けに調整されたフルスタックのオープンソース量子プログラミング ライブラリです。これは、光の量子状態 (スクイーズド状態、コヒーレント状態、ガウス状態など) を使用して計算を実行する量子フォトニック回路向けに特別に設計されています。
Strawberry Fields はその中核として、Blackbird 量子アセンブリ言語を活用しています。これにより、開発者はゲートベースのモデルと機械学習ワークフローの両方を使用して、フォトニック量子回路を設計、シミュレーション、最適化できるようになります。
PennyLane (別の Xanadu プロジェクト) と組み合わせて使用すると、ハイブリッド量子古典計算と機械学習アプリケーションを促進できます。このプラットフォームは、量子機械学習、量子化学、CV 量子暗号、量子光学研究のユースケースに最適です。 [5]
8.オーシャン
初回リリース ：2018年
作成者 :ディーウェーブシステムズ
独特の強さ :量子アニーリング用に設計されています。ハイブリッド ソルバーをサポート
次の用途に最適 :組み合わせ最適化問題に取り組む
Ocean は、ゲートベースの量子コンピューターとは非常に異なるパラダイムである量子アニーラーの問題をユーザーが開発および最適化できるように特別に設計されたオープンソースの量子プログラミング フレームワークです。 [6]
これは従来の意味でのプログラミング言語ではなく、ユーザー定義の問題 (主に最適化問題) を D-Wave の量子アニーリング ハードウェアで解決できる形式に変換する Python で構築されたツールチェーンです。
Ocean のモジュラー アーキテクチャにより、カスタム ソルバーや最適化ヒューリスティックに取り組む開発者や研究者にとって高度な拡張性が得られます。車両のルート設定、ポートフォリオの最適化、スケジューリング、機械学習タスクなどの組み合わせ最適化問題に取り組むのに最適です。
さらに、Ocean は D-Wave の Leap クラウド サービスとシームレスに統合し、開発者に量子ハードウェアとリソースへの即時アクセスを提供します。 2025 年に、D-Wave は 4,400 量子ビットを超える Advantage2 量子コンピューティング システムの一般提供を発表しました。 Ocean は、この次世代システムを完全にサポートするために更新されました。
7.クティップ
初回リリース ：2012年
作成者 :ヨハネス・ヨハンソン、ポール・ネイション、およびその協力者
独特の強さ ：物理を重視したシミュレーション力
次の用途に最適 :理論的研究とモデリング
QuTiP は、量子システムの物理学、特に連続時間進化、マスター方程式、非ユニタリ ダイナミクスのシミュレーションに焦点を当てた包括的なオープンソース フレームワークです。
QuTiP は Python で書かれ、NumPy、SciPy、Cython を使用して最適化されているため、数値計算に効率的です。これにより、研究者は、量子力学の中心となる時間依存のシュレーディンガー方程式、リンドブラッドのマスター方程式、ハイゼンベルクの運動方程式をモデル化して解くことができます。 [7]
QuTiP は、mesolve を含む一連のソルバーも提供します。 リンドブラッドのマスター方程式の場合、sesolve シュレーディンガー方程式の場合、およびmcsolve モンテカルロシミュレーション用。これらのソルバーを使用すると、さまざまな条件下で閉じた量子システムと開いた量子システムの両方を研究できます。
これらの機能により、量子光学、量子熱力学、共振器 QED、超伝導量子ビット研究などの分野で広く使用されています。
6.ペニーレーン
初回リリース ：2018年
作成者 ：ザナドゥ
独特の強さ :古典的な機械学習エコシステムと統合
次の用途に最適 ：量子機械学習。ハイブリッド古典量子モデル
PennyLane は、量子コンピューティングと機械学習ワークフローを統合するオープンソースの Python ベースの量子コンピューティング ライブラリで、量子回路の自動微分ツールを提供します。
PyTorch、TensorFlow、JAX などのフレームワークを活用することで、量子計算と古典的な最適化の橋渡しをします。これにより、開発者は量子ノードを古典的な機械学習モデルに埋め込むことができます。
PennyLane はプラグイン システムを通じてさまざまな量子ハードウェアとシミュレーターをサポートしており、開発者はコードを変更せずにさまざまなバックエンドで量子回路を実行できます。この柔軟性により、量子コンピューティングの研究と実際のアプリケーションの両方にとって価値のあるツールになります。 [8]
このライブラリは、微分可能な Hartree-Fock ソルバーや分子ハミルトニアンを構築するツールなど、量子化学に特化した機能も提供します。これらの機能により、研究者は勾配ベースの最適化手法を使用して量子化学シミュレーションを実行できます。
5. OpenQASM
初回リリース ：2017年
作成者 :IBM リサーチ
独特の強さ :ハードウェアの中立性をサポートし、相互運用性を促進します
次の用途に最適 :低レベル回路とゲート シーケンスの定義
OpenQASM (Open Quantum Assembly Language) は、量子ゲート操作のための低レベルのアセンブリ形式の構文を提供する、ハードウェアに依存しない量子回路の中間表現です。
この言語は、量子回路を機械可読および人間が可読な形式で表現することに特に重点を置いています。これにより、量子ビットの割り当て、量子ゲートのアプリケーション、測定、古典的なレジスタの相互作用、条件付きロジックなどのゲートレベルの命令を正確に記述することができます。
OpenQASM は、構造化された宣言形式で量子プログラムを表現するための広く受け入れられた標準に進化しました。最近の研究は、OpenQASM 3 を使用したハイブリッド量子古典コンピューティングの検証と形式化を可能にすることに焦点を当てており、厳密なプログラム分析と検証に対するこの言語の可能性が強調されています。
4.ピキル
初回リリース ：2017年
作成者 :リゲッティ・コンピューティング
独特の強さ :パラメトリックコンパイル、リアルなシミュレーションレイヤー
次の用途に最適 :Rigetti ハードウェアおよびシミュレータでのプログラムの実行
PyQuil は、Quil (量子命令言語) プロトコルを使用して量子プログラムを作成および実行するために構築されたオープンソースの量子プログラミング ライブラリです。
Python で書かれた PyQuil は、超伝導量子ビット アーキテクチャに基づく Rigetti の Forest プラットフォームおよび Aspen 量子プロセッサと対話するための主要なツールとして機能します。他のフレームワークの Python ベースの抽象化とは異なり、Quil を使用すると、開発者は量子ハードウェア上で実際に何が実行されているかをより明確に把握できるようになり、デバッグやパフォーマンスのチューニングに非常に役立ちます。 [9]
特に NISQ (ノイズ中間スケール量子) コンピューティングに特化しており、量子回路を構築およびシミュレーションするための表現力豊かでありながら低レベルのインターフェイスを開発者に提供します。
PyQuil は、ハードウェアの動作を厳密に模倣する現実的なシミュレーション レイヤー (QVM) とともに、抽象化と最適化の強力な組み合わせを提供します。開発者は、量子ビット接続、ネイティブ ゲート セット、ノイズ プロファイルなど、Rigetti のデバイスの実際のハードウェア制約に一致する回路をコンパイルできます。
Rigetti の Aspen QPU へのアクセスと組み合わせることで、PyQuil は研究とテストのための実用的で忠実度の高いツールになります。
3.質問番号
初回リリース ：2017年
作成者 :マイクロソフト
独特の強さ :組み込みシミュレーションツール、モジュラー量子ライブラリ
次の用途に最適 :エンタープライズ グレードのアルゴリズム開発
Q# (Q-sharp) は、強力な型システムを使用し、プログラミング エラーを最小限に抑えるために量子データと古典的データを厳密に分離する、ドメイン固有の量子プログラミング言語です。
Python などの汎用プログラミング言語に基づいて構築された Qiskit や Cirq などのフレームワークとは異なり、Q# は量子コンピューティング専用にゼロから設計されています。
Q# は、その正式な構造、強力な型安全性、および長期的なスケーラビリティで際立っています。強力な静的型付けとコンパイル時のエラー チェックを特徴としており、バグのリスクを大幅に軽減します。その主な強みの 1 つは、組み込みのリソース推定ツールです。これにより、開発者は量子回路をシミュレーションできるだけでなく、量子ビット、ゲート数、回路の深さの観点からコストを評価することもできます。
量子フーリエ変換、振幅増幅、グローバー検索など、事前に構築された量子演算の豊富なライブラリが付属しています。さらに、Microsoft の広範な Azure Quantum プラットフォーム、Visual Studio、Visual Studio Code、Jupyter Notebooks に深く統合されています。 [10]
2.シルク
初回リリース ：2018年
作成者 :Google AI 量子チーム
独特の強さ :ハードウェア指向の精度レベルの制御
次の用途に最適 :NISQ 時代のデバイス用のカスタム回路、量子シミュレーション
Cirq は、主に NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) デバイスをサポートするために設計されたオープンソースの量子プログラミング フレームワークです。これにより、開発者は、特にハードウェア トポロジとノイズ特性が重要となる場合に、量子回路をきめ細かく制御できます。
Cirq はモーメントベースのアーキテクチャを利用しています。操作を時間ベースの「モーメント」に編成することで、実行タイミングのシミュレーションを改善し、現実的なノイズおよびデコヒーレンス モデルを組み込むことが容易になります。 [11]
抽象的な量子アルゴリズムに焦点を当てた上位レベルのフレームワークとは異なり、Cirq はゲートおよび回路スケジューリング レベルでの制御に重点を置いています。これにより、研究者はハードウェアを意識した最適化を実験し、量子操作のベンチマークを行うことができます。
Cirq は、TensorFlow Quantum の基本プログラミング層としてよく使用されます。また、Sycamore や Bristlecone などの Google の超伝導量子プロセッサと対話するためのネイティブ言語でもあります。
1.キスキット
初回リリース ：2017年
作成者 :IBM リサーチ
独特の強さ :IBM の量子ハードウェアとの深い垂直統合
次の用途に最適 :回路設計、量子アルゴリズムのプロトタイピング、ハイブリッド シミュレーション
Qiskit は、開発者や研究者が量子回路のシミュレーションから IBM の超伝導量子プロセッサへの展開に至るまで、理論的および実践的な観点から量子コンピューティングに取り組むことを可能にするオープンソースの量子プログラミング言語です。
Python で構築された Qiskit は、量子計算のゲートベースのモデルをサポートし、IBM の量子クラウド ハードウェアと緊密に統合されています。
このプラットフォームは、基本的な SDK を超えて、高レベルのアルゴリズム ライブラリ (Qiskit Machine Learning、Nature、Optimization など)、中レベルの回路ビルダー、さらには Qiskit Pulse によるパルス レベルの制御を含む包括的なスタックに進化しました。この階層化されたアーキテクチャにより、開発者はあらゆる抽象化レベルで量子プログラムを作成、実験、最適化することができます。
Qiskit の最も画期的な機能の 1 つは、5、16、27、127 量子ビット以上の量子プロセッサをホストする IBM Quantum Experience を介して実際の量子ハードウェアにリアルタイムでアクセスできることです。これにより、何千人もの開発者が実際の量子ノイズとデバイスの制限についての実践的な経験を得ることができました。
過去数年にわたって、Qiskit は量子コンピューティングにおいて最もアクセスしやすく広く採用されているプラットフォームの 1 つとして浮上しました。 これまでに 600 万回以上インストールされており、毎月約 30 万件が新たにインストールされています。 Qiskit は、GitHub 上で 2,000 を超えるフォークと 8,000 を超える貢献により、これまでに 3 兆を超える量子回路の実行も可能にしました。 [12]
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引用された情報源と追加の参考文献
<オル>産業技術