[論文レビュー] State of the Quantum Software Engineering Ecosystem

Nazanin Siavash, Armin Moin|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2026

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 0

ひとこと要約

この論文は現在の Quantum Software Engineering (QSE) エコシステムを調査し、GPT-5 ベースの AI 手法を用いて QSE 内の活発な学術機関、産業プレイヤー、スタートアップ資金を特定します。アカデミア–産業界の関与を分析し、主要なスタートアップや産業参加者のリストを概説します。

ABSTRACT

We study the current state of the Quantum Software Engineering (QSE) ecosystem, focusing on the achievements, activities, and engagements from academia and industry, with a special focus on successful entrepreneurial endeavors in this arena. Our research methodology is a novel one, featuring the state-of-the-art in Artificial Intelligence (AI), namely Large Language Models (LLMs), especially Generative Pretrained Transformers (GPT). We use one of such models, namely the OpenAI GPT-5 model, through the ChatGPT tool. The goal is to identify institutions and companies that are highly active and have achieved distinguished results in QSE, evidenced by peer-reviewed publications or raised capital in the venture capital market.

研究の動機と目的

• QSE エコシステム内で査読付き論文や資本調達を持つ活発な機関と企業を特定する。
• QSE における academia と industry の関与を評価して将来の協力を可能にする。
• QSE 分野での起業活動と著名なスタートアップを強調する。
• QSE におけるエコシステムマッピングのための LLMs（GPT-5）を用いる方法論的課題を評価する。

提案手法

• 選定されたジャーナルとカンファレンスに焦点を当て、量子ソフトウェアに関する affiliations と activities を抽出するために OpenAI GPT-5 を ChatGPT 経由で使用する。
• QSE に関して機関、学術センター、および産業参加者のリストを作成するよう GPT-5 にプロンプトを与える。
• 結果の一部を手動で精査し、曖昧さを解消して正確性を確保する。
• 報告された資本や notable collaborations を含む産業プレイヤーとスタートアップをラベル付けして要約。
• 結果を既存レポート（例：MIT Quantum Index Report）と比較し、LLM ベースの抽出の限界を論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 QSE 関連の成果を最も多く公表している大学と研究センターはどこか。
• RQ2 QSE エコシステムで最も関与している産業プレイヤーとスタートアップはどこで、どの資本や協力関係を持っているか。
• RQ3 LLM ベースの方法で QSE エコシステムをマッピングする際の主なギャップと課題は何か。
• RQ4 特定された機関と企業全体で academia–industry の協働はどのように現れているか。
• RQ5 公表物と資金活動に基づく QSE の全体的な軌道と成長指標は何か。

主な発見

• 本研究は QSE に従事する多数の大学・研究センター・産業参加者を特定し、多国籍の広範なエコシステムを強調している。
• 産業プレイヤーとスタートアップの範囲を文書化し、いくつかの企業とアーティファクトが挙げられている（例：Qiskit、Azure Quantum QDK/Q#、Cirq、PennyLane など）。
• 著者らは affili​​ations と collaborations を抽出するために ChatGPT 経由で GPT-5 を使用しており、再現性の課題と固有名のあいまつさを認識している。
• 論文は Tables 1–6 を用いて academia の関与と industry participants を要約し、要約されたスタートアップ/資金リストを提供している。
• 著者らは QSE が急速に成長しているが、すべての SE および QC 関連の会場ですべて確立されていないこと、arXiv や csrankings がカテゴリ分けの問題のため QSE をまだ完全にはインデックスしていないことを指摘している。