量子コンピュータが「まだ存在しない物質」を生み出す時代へ日本企業6社が挑む、AI×量子計算×新素材開発の未来未来産業研究室

もし、今より長持ちする電池を作れたら。

もし、半導体の性能を飛躍的に高める新しい材料を発見できたら。

もし、電気をほとんど損失なく運べる材料が、もっと使いやすくなったら。

私たちの暮らしは、どれほど変わるのでしょうか。

スマートフォン、電気自動車、人工知能、宇宙開発。

これらの未来を左右するのは、実はソフトウェアだけではありません。

すべての技術の土台にある「物質」そのものです。

2026年10月28日、日本企業6社が興味深い共同研究を発表しました。

量子コンピュータとAIを組み合わせ、これまで発見できなかった材料を探し出そうという取り組みです。

今回は、その仕組みと日本企業の戦略、そして2035年に向けた未来を、投資家の視点も交えて考えてみます。

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第1章｜日本企業6社が動き出した

今回の共同研究に参加するのは、次の6社です。

① TOPPANホールディングス（7911）

研究領域：添加材料・量子計算・AI計算手法

材料開発に量子コンピュータやAIを活用する技術を研究。

② アイシン（7259）

研究領域：超電導材料

電気抵抗がゼロになる超電導材料について、量子計算を使った研究を進めます。

③ 旭化成（3407）

研究領域：電池材料・高分子・無機材料

次世代電池などに使われる材料の探索や性能予測に取り組みます。

④ ソフトバンク（9434）

研究領域：量子計算・スーパーコンピュータ・AIの連携

複数の計算技術を組み合わせ、材料開発を効率化する仕組みを研究します。

⑤ AGC（5201）

研究領域：光学材料・電子材料

光学機器や電子部品に使われる材料の性能予測と開発に取り組みます。

⑥ DIC（4631）

研究領域：色材・半導体関連材料

色材や半導体関連材料の開発に、量子計算を応用する可能性を検証します。

6社の共同提案は、NEDOの大型実証に採択されました。

研究期間は2026年度から2028年度。

ここで重要なのは、量子コンピュータを開発すること自体が最終目的ではないという点です。

量子コンピュータを使って、企業が実際に新素材を開発できるのか。

それを検証する研究なのです。

しかも、研究室のコンピュータで計算して終わりではありません。

計算で有望とされた材料を実際に合成し、性能を測定して、予測とどの程度一致するかを確かめます。

つまり、デジタルの世界と現実の実験を往復する仕組みを作ろうとしているのです。

第2章｜なぜ新素材の発見は難しいのか？

例えば、もっと性能の良い電池を作りたいとします。

電池には、電極や電解液など、複数の材料が使われています。

材料の種類だけでなく、その組み合わせ、配合比率、製造条件によっても性能が変わります。

候補は膨大です。

すべての組み合わせを実際に作って試すのは、時間もお金もかかりすぎます。

そこで活躍するのがコンピュータです。

材料の性質を事前に予測し、有望な候補だけを実験すれば、開発を効率化できます。

しかし、ここにも問題があります。

物質を構成する電子は、量子力学という物理法則に従って動きます。

電子が増え、複雑な相互作用が生まれるほど、その振る舞いを正確に計算するのは難しくなります。

スーパーコンピュータを使っても、計算量が膨大になる場合があるのです。

量子コンピュータは何が違う？

従来のコンピュータは、基本的に0と1の情報を使って計算します。

一方、量子コンピュータは量子ビットを使い、重ね合わせや量子もつれといった現象を利用します。

量子力学に従う物質の振る舞いを、量子コンピュータで効率よく表現できる可能性があるのです。

ただし、量子コンピュータがすべての計算で速いわけではありません。

また、現在の量子コンピュータには、計算中のエラーや利用できる量子ビット数の制約があります。

今回の共同研究は、その限界を前提に進められます。

第3章｜AIと量子コンピュータは、どう協力する？

たとえば料理で例えてみましょう。

新しい料理を開発するために、3人の専門家を集めたとします。

AIは、過去のレシピを分析して新しい組み合わせを提案する料理研究家。

従来のスーパーコンピュータは、栄養や温度変化を細かく計算する専門家。

量子コンピュータは、特定の難しい分子の振る舞いを調べる新しい計算の専門家。

そして、実際に料理を作って味を確かめるのが実験室です。

この4つが協力します。

1. AIが有望な材料候補を選ぶ
2. 従来の計算と量子計算で性質を予測する
3. 実際に材料を作って性能を測定する
4. 予測と実験結果を比較し、次の探索に生かす

この流れがうまく機能すれば、試行錯誤の無駄を減らせるかもしれません。

ただし、量子計算を加えることで本当に予測精度や開発効率が向上するかは、まだ検証段階です。

AIだけでも材料探索は進んでいます。

だからこそ、量子計算が追加の価値を生むかどうかが重要になります。

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第4章｜何が変わる？ 未来を左右する3つの材料

① 次世代電池

電気自動車や蓄電池では、エネルギー密度、安全性、寿命、充電速度などの改善が求められています。

新しい電極材料や電解液の発見は、その性能を左右します。

量子計算とAIが材料探索を効率化できれば、開発期間を短縮できる可能性があります。

ただし、良い材料を発見しても、それだけで製品化できるわけではありません。

大量生産のしやすさ、コスト、耐久性、安全性などを確認する必要があります。

② 半導体・光学材料

半導体の進化には、回路設計だけでなく材料の進化も欠かせません。

絶縁材料、配線材料、封止材料、光学材料などが性能や製造歩留まりを左右します。

今回、AGCは光学硝材や電子材料、DICは色材や半導体関連材料を対象に研究を進めます。

将来的には、より高性能な電子機器や光通信部品につながる可能性があります。

③ 超電導材料

超電導とは、特定の条件で電気抵抗がゼロになる現象です。

もし実用的な温度や条件で利用できる材料が広がれば、電力機器、医療装置、科学機器などへの応用が期待できます。

ただし、室温・常圧で使える超電導材料が今回の研究で実現すると発表されたわけではありません。

アイシンが取り組むのは、超電導材料に量子計算がどこまで役立つかを検証することです。

夢のような材料の実現と、今回の研究目標は分けて考える必要があります。

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第5章｜投資家視点：本当の勝者は誰なのか？

今回のニュースを投資家として見ると、興味深い構図が浮かび上がります。

量子コンピュータ企業だけが恩恵を受けるとは限りません。

むしろ、量子計算を使って新素材を開発し、その材料を製品として販売する企業が、大きな経済的価値を獲得する可能性があります。

注目企業と投資仮説

投資家が注目したい関連企業9社

今回の共同研究に参加する日本企業6社と、量子コンピュータ分野で注目される米国企業3社を紹介します。

🇯🇵 日本企業｜新素材開発の実用化に注目

① 旭化成（3407）

注目ポイント：電池・化学材料の研究開発力

量子計算とAIを活用し、次世代電池や高機能材料の開発を効率化できるかに注目。

② AGC（5201）

注目ポイント：光学・電子材料への応用

半導体や光学機器などに使われる高機能材料の開発につながる可能性があります。

③ DIC（4631）

注目ポイント：半導体関連材料・色材の高度化

量子計算によって材料の性能予測や研究開発の効率が向上するかが焦点です。

④ アイシン（7259）

注目ポイント：超電導材料の研究

量子計算が超電導材料の特性解析や新材料の探索に役立つかを検証します。

⑤ TOPPANホールディングス（7911）

注目ポイント：量子・AI計算と材料開発の融合

計算技術と材料開発を結びつけ、新たな研究手法を確立できるかに注目です。

⑥ ソフトバンク（9434）

注目ポイント：量子計算・スーパーコンピュータ・AIの統合

異なる計算技術を組み合わせ、企業が利用できる材料開発基盤を構築できるかが焦点です。

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🇺🇸 米国企業｜量子計算技術の進歩に注目

※以下の3社は今回の日本企業6社の共同研究には参加していません。量子計算分野の比較対象です。

⑦ IonQ（NYSE：IONQ）

注目ポイント：量子コンピュータの産業利用

量子計算技術の進歩が、将来的に化学・材料分野の実用的な計算需要につながるかに注目。

⑧ IBM（NYSE：IBM）

注目ポイント：量子コンピュータの研究開発と計算基盤

量子ハードウェア、ソフトウェア、誤り訂正技術の進歩が重要です。

⑨ Alphabet（NASDAQ：GOOGL）

注目ポイント：量子計算とAIの基礎研究

Google Quantum AIなどの研究成果が、将来的な科学計算の実用化につながるかに注目です。

※米国企業3社は量子計算分野の比較対象であり、今回の日本企業6社の共同研究への参加企業という意味ではありません。

強気シナリオ

量子計算が特定の材料計算で有用性を示す。

AIと組み合わせることで、材料探索の速度や精度が改善する。

材料メーカーが開発コストを抑え、高付加価値製品を生み出せるようになる。

量子計算の利用が研究室から産業へ広がり、計算基盤を提供する企業にも新しい需要が生まれる。

弱気シナリオ

量子コンピュータのエラーや規模の制約が解消されない。

従来のスーパーコンピュータとAIだけで十分な成果が出る。

量子計算を追加しても費用対効果が合わない。

有望な材料を発見しても、製造コストや量産性の問題で製品化できない。

つまり、量子コンピュータの技術進歩と、投資家が期待する収益成長の間には、まだ距離があります。

研究室として注目する3つの指標

今後の発表で確認したいのは、次の3点です。

1. 従来計算との比較

同じ問題を解いたとき、量子計算を組み合わせることで精度・時間・費用がどれだけ改善したのか。

2. 実験結果との一致

コンピュータが予測した材料特性と、実際に合成した材料の性能がどれほど一致したのか。

3. 事業化への距離

研究成果が企業の開発工程に導入されるのか。具体的な製品開発や商用サービスにつながるのか。

単なる量子ビット数や発表件数よりも、こうした実用性の指標を重視したいところです。

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第6章｜2035年、材料を「探す」時代から「設計する」時代へ

ここからは未来産業研究室の予測です。

2035年。

ある研究者がAIにこう尋ねます。

「今より安全で、安価で、長持ちする電池材料を探してほしい」

AIは過去の研究データを調べ、候補となる物質を提案します。

難しい電子の計算は、必要に応じて量子コンピュータに任せます。

そしてロボットが実験室で候補材料を合成し、測定します。

結果はAIに戻され、次の候補が生まれます。

人間の研究者は、その結果を見て、新しい研究の方向性や社会に必要な技術を判断します。

これは2035年に必ず実現するという予言ではありません。

しかし、AI、量子計算、実験自動化が進歩すれば、材料開発のあり方が大きく変わる可能性はあります。

そして、ここで重要なのは日本の存在です。

日本には、化学、電子材料、精密製造などに強みを持つ企業が数多くあります。

AIや量子コンピュータの開発競争では海外企業が注目されがちです。

しかし、未来の産業競争は、計算する技術だけでなく、その計算を使って何を作れるかで決まるのではないでしょうか。

日本企業が世界の量子技術を活用し、世界が必要とする新素材を生み出す。

そんな未来も十分に考えられます。

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最後に｜未来を変えるのは、目に見えない小さな世界かもしれない

私たちは未来の技術というと、空飛ぶ車や人型ロボット、宇宙都市を思い浮かべます。

でも、その未来を実現するためには、より優れた電池、軽くて強い素材、高性能な半導体が必要です。

つまり、未来の大きな変化は、目に見えないほど小さな電子や分子の世界から始まるのかもしれません。

今回の共同研究が成功するかどうかは、まだわかりません。

それでも、日本企業6社が量子コンピュータとAIを現実の材料開発につなげようとしていることには、大きな意味があります。

未来を変えるのは、まだ存在しない新しい機械だけではない。

まだ発見されていない、たった一つの物質かもしれないのです。

未来産業研究室では、今後も量子技術の進歩だけでなく、それが実際の産業や企業収益にどのような変化をもたらすのかを追いかけていきます。

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参考資料・一次情報

• ソフトバンク株式会社ほか5社「量子コンピュータを活用した材料開発基盤構築の研究を6社で開始」（2026年10月28日）
https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2026/20261028_01/
• アイシン公式発表（2026年10月28日）
https://www.aisin.com/jp/news/2026/010733.html
• 旭化成公式発表（2026年10月28日）
https://www.asahi-kasei.com/jp/news/2026/ze261028
• AGC公式発表（2026年10月28日）
https://www.agc.com/news/detail/1212517_2148.html

※本記事は2026年10月31日時点の公表情報に基づきます。未来予測と投資仮説は筆者の考察であり、研究成果や株価上昇を保証するものではありません。