New York General Group（本社：アメリカ合衆国、代表：村上由宇）は、村上による発明「動的再構成による相関復号量子コンピュータ」（特許7749274号※1）に関して、日本国特許庁より特許を取得したことを発表いたします。本発明は、量子コンピュータに関し、世界で初めて「全ての実験がAIによるコンピュータシミュレーションのみで行われた」上で特許化された事例です。※2
本発明は、当社代表の村上により行われ、その実験は、当社独自の人工知能 Categorical AI により遂行されました。Categorical AIは圏論（Category Theory）に基づき、極めて高次の抽象的推論を可能とする科学計算AIであり、これまで人間研究者が手作業で行ってきた実験設計・条件最適化・シミュレーション解析を完全に自律的に実施しました。
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発明の概要
本発明は、大規模かつ安定した量子計算を実現するための再構成可能な中性原子アレイ型量子コンピュータに関するものです。量子エラー訂正を効率化し、従来課題であった時空間オーバーヘッドとエラー率の高さを解決することを目的としています 。
主な技術的特徴
・ 再構成可能な中性原子アレイ
中性原子を光学ピンセットで自在に並べ替え、論理量子ビット間で高効率なトランスバーサルゲート（CNOTなど）を実行。
・ 高性能な量子エラー訂正
表面符号による論理量子ビットの符号化に加え、相関デコーディング（belief-HUFアルゴリズム）を採用し、ゲート由来のエラー相関を考慮した高速・高精度なエラー推定を実現。
・ 動的な症候群抽出
従来固定的に必要とされたエラーチェック回数を、直前のエラー状況に応じて自動調整することで最大70％の時空間オーバーヘッドを削減。
・ ハイブリッド古典-量子プロセッサ
FPGAベースの専用コプロセッサでリアルタイムにデコーディングを実行し、長時間の量子計算を安定化。
・ モジュラー拡張性
複数の中性原子アレイモジュールを光子インターコネクトで接続し、システムを段階的にスケールアップ可能（将来的に数百～数千論理量子ビット規模へ）。
期待される効果
・ 従来法比で論理エラー率を最大50％削減し、フォールトトレラント計算をより実用的に 。
・ 大規模な量子回路を高速・安定に実行可能となり、量子化学シミュレーション・最適化・機械学習などの応用が現実的になる。
技術詳細は以下をご参照ください。
技術資料PDF（外部リンク）
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世界初の意義
従来、量子コンピュータの研究開発は一般的には物理的な試作と実験を経る必要がありました。しかし今回、Categorical AIがすべての実験をコンピュータシミュレーションとして代替し、その結果をもとに特許が正式に認められました。※3
これは、
1. AIが実験主体となり得ることを証明した事例であり、
2. 基礎科学から応用技術に至る研究開発のプロセスを大幅に加速する可能性を示しています。
なお、当社は、半導体技術（温度制御型エネルギー増幅機能を有する二次元/三次元ハイブリッド半導体構造・特許7733347）でも、世界で初めて「全ての実験がAIによるコンピュータシミュレーションのみで行われた」上で特許化された事例がありますが、今回は、量子コンピュータ技術でも同様に特許取得に至りました。
New York General Groupは、今後もAI主導による革新的な研究開発を推進し、科学の進め方そのものを刷新してまいります。
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New York General Groupについて
New York General Groupは、圏論に基づく独自のテクノロジーであるCategorical AIを開発・活用し、「Create and Save the Universe by Superintelligence」をミッションに掲げ、AIの力で社会の持続可能な発展に貢献していきます。
詳細はウェブサイト（https://www.newyorkgeneralgroup.com/）をご覧ください。
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本件に関するお問い合わせ先
New York General Group
E-mail: info@newyorkgeneralgroup.com
Web: https://www.newyorkgeneralgroup.com
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※1：特許庁のJ-PlatPatにて確認することができます。簡易検索の欄に「特許7749274」とご入力ください。
※2：同社の独自の調査に基づきます。なお、当調査は、GPT-5のウェブ検索により行われました。
※3：Categorical AIが行ったコンピュータシミュレーションに関しては、本特許の明細書の実施例をご覧ください。
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