……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
・量子×生成AIで何ができるか？ 何が起こるか？ 何を起こせるか？
・量子最適化・量子機械学習・AI連携の実演を通じて、研究開発現場での具体的応用と技術トレンドを体系的に理解するセミナー！
講師
クオンタムAI技術株式会社（QAIT） 代表取締役 今村 功一 氏
講師紹介
クオンタムAI技術株式会社 代表取締役。株式会社システム総合研究所 フェロー、一般社団法人日本量子コンピューティング協会／一般社団法人日本生成AI協会 認定講師。AI・機械学習、量子コンピューティングおよび宇宙システム開発に約20年従事。量子コンピューティングや生成AIに関するセミナー・研修の講師を務めるほか、量子技術・生成AI分野の認定試験の企画・作成にも携わる。Microsoft主催ビジネスコンテスト「宇宙部門」でチーム優勝。業務関連資格を約30種類保有。
＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年3月13日(金) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
〇講師より／本セミナーのポイント
量子コンピュータは「すごいらしい」という期待だけが先行し、実際に「今どこまで使えるのか」「いつ何に使えるようになるのか」が見えにくい状況にあります。本セミナーでは、数式に踏み込まずに量子コンピュータの本質と現状を整理し、GUIを用いた実演によって、その挙動を“肌感覚”で理解していただきます。そのうえで、生成AI（LLM）と量子技術を組み合わせることで実現し得る次世代の研究開発・ビジネス応用の姿を、デモと具体シナリオを通じてご紹介します。「量子をどのタイミングで、どの領域に、どのように入れていくべきか」を判断するための、実践的な視点とロードマップを持ち帰っていただける内容です。
〇主な受講対象者は？
・企業・官公庁・研究機関などで、量子コンピュータ／生成AIの活用・企画に関わる方
・量子コンピュータ関連の技術者・研究者
・量子コンピュータについて調査中の方
・量子コンピュータと生成AIの組み合わせによる今後の技術動向・研究開発動向に着目している方 等
〇本セミナーで得られる主な知識・情報・ノウハウ
・量子コンピュータの基本的な仕組みと、現状での実力・現実的な適用領域
・生成AI（LLM）の基本的な仕組みと活用ポイント
・量子コンピュータと生成AIの融合技術の全体像と、その展望・今後の可能性
・自らの研究・事業テーマに量子×生成AIをどう位置づけるかを検討するための視点
セミナー内容
1. 量子技術の概要と現状
1.1 量子コンピュータとは？（どこが通常のコンピュータと違うのか）
1.2 量子コンピューティングの方式（ゲート方式／アニーリング方式 など）
1.3 代表的なハードウェアの種類
1.4 利用できる量子ビット数とその制約
1.5 世界の動向（マクロ・ミクロ・応用視点）
1.6 日本での取り組み（マクロ・ミクロ・応用視点）
1.7 量子コンピュータ分野の市場・投資動向（株価等の例を含む）
1.8 量子コンピュータの「できること」と「まだ難しいこと」
1.9 代表的なユースケース
（製造・創薬・医療・金融・交通・エネルギー・AI・セキュリティ など）
2. 量子計算の直感的な理解 ― 数式に踏み込まずイメージで理解
2.1 量子の性質（量子重ね合わせ・トンネル効果など）
2.2 量子の性質を利用した処理のイメージ
2.3 干渉のイメージ（なぜ「答えにだけ」確率が集まるのか）
2.4 量子測定（「観測するとどうなるか」を直感的に理解）
3. GUIで量子コンピューティングを体験！【実演】
3.1 アニーリング方式の体験（組合せ最適化をGUIで試してみる）
3.2 ゲート方式の体験（量子回路の動きを可視化して理解する）
4. 生成AIの概要 ― 量子と組み合わせる前に整理しておきたいポイント
4.1 生成AIとは（従来のAIとの違い）
4.2 自然言語モデル（Transformer）の基礎
4.3 Next Token Prediction の考え方
4.4 ハルシネーション（なぜ“それらしくウソをつく”のか）
4.5 生成AIモデル作成フローの全体像
4.6 追加学習（ファインチューニング）
4.7 強化学習（RLHF）
4.8 機能拡張（RAG、AIエージェント、MCP など）
4.9 LLMリリースの歴史（GPT／Gemini など主要モデルの流れ）
4.10 生成AIサービス利用動向（国別）
4.11 世界の生成AI市場規模の推移および予測
4.12 生成AIのリスクとガバナンス
5. 量子コンピュータで生成AIを強くする技術【デモ付き】
※「量子が入ると生成AIで何が“一段上”になるのか」をイメージで紹介
5.1 量子生成モデルとは何か（QGAN などを数式なしでイメージ解説）
5.2 「量子版の機械学習」で特徴量をつくるとはどういうことか
5.3 量子サンプリング・量子最適化で、生成AIの候補選びを賢くするアイデア
5.4 プロンプトや方針（ポリシー）を量子的な探索で探す、という発想
5.5 材料・創薬などへの応用例：「量子シミュレーション＋生成AI」で何が変わるか
6. 生成AIで量子コンピュータを使いやすくする技術【デモ付き】
※「生成AIを、量子プロジェクトの心強いアシスタントにする」使い方
6.1 生成AIによる量子アルゴリズム／回路／定式化（QUBO など）のコード自動生成
6.2 実験結果の要約と、パラメータ調整（試行錯誤）の相談相手としての活用
6.3 ハードウェア調整（キャリブレーション）や手順書づくりを助ける使い方
6.4 テスト・ドキュメント作成など、量子ソフトウェア開発を楽にする活用パターン
7. 量子×生成AIのハイブリッド応用システム【デモ付き】
※研究・技術開発・事業化検討でイメージしやすい応用パターンを整理
7.1 組合せ最適化エンジン（量子）＋対話UI（生成AI）による意思決定支援
7.2 シミュレーション結果（量子）× 要約・アイデア出し（生成AI）の組み合わせ
7.3 最適化・評価結果からのレポート／シナリオ自動生成
7.4 量子計算を必要なときだけ呼び出す、研究開発支援AIエージェント
8. おまけ
・生成AIを使った量子技術の導入効果の「見せ方」サマリ作成ツール（リーンキャンバス）
・自習可能なコンテンツなどの紹介（経営層・ビジネス層・技術者・研究者向けの学習リソース）
＜質疑応答＞
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セミナーコード：AD260303
