TOPPANと慶応大、量子技術とAIを組み合わせて漫画やアニメの画像生成に成功

TOPPANホールディングスと慶應義塾大学は2026年10月16日、量子コンピュータと生成AIを組み合わせて漫画やアニメーション画像を生成する実証実験を実施したと発表した。2026年2月1日から7月31日にかけて行われた検証において、ノイズの影響を受けやすい量子コンピュータ実機を用いながら、256×256ピクセルの実用的な画像生成に成功し、モデルの有効性を確認した。

画像生成AIで主流となっている拡散モデルは、ノイズを段階的に除去する計算工程を繰り返すため、生成に時間がかかる点が課題となっていた。本共同研究はTOPPANデジタルと慶應義塾大学が開始し、2026年3月末にTOPPANホールディングスが契約上の地位を承継した。TOPPANグループが建装材の木目生成やコミック自動着彩で培ったAI技術と、慶應義塾大学が持つ量子情報科学の知見を融合して課題の解決を目指した。

実証では、拡散モデルに代わり少ない計算ステップで画像を生成できる手法「学習させる技術。従来の拡散モデルよりも計算の無駄が少なく、高品質なデータを">フローマッチング」を量子回路に実装した。慶應義塾大学が担当する量子コンピュータでキャラクターの構造など画像の核となる部分を生成し、TOPPANのAI技術で背景生成や着色、高解像度化を補完するハイブリッド構成をとった。

10量子ビット（qubit）の実機検証では、髪型や表情を指定して16×16ピクセルの画像を16通りの条件で生成し、AIの補完により256×256ピクセルのカラー画像として出力した。計算手順を抑える手法の適用により演算回数は従来設計の約6分の1に削減され、識別割合は16％から78％に向上した。1万件の学習データを用いたシミュレーション比較では、現行コンピュータによるAIモデルの識別精度54.3％に対し、量子モデルは78.3％を記録し、少量のデータでも高い性能を維持できる可能性が示された。

本研究の成果は、NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）が主催する懸賞金活用型プログラムにおいて「Cool Japan部門」の3位を受賞した。同プログラムのSeason2にも採択され、2026年10月からは解像度向上や自然言語による条件指定を目指す研究フェーズを開始する。現行コンピュータに対する量子実機上での精度や時間の優位性を今後の検証課題とし、将来的には3次元や4次元のシーン生成への展開も見据える。