量子ゲート型量子コンピュータは汎用性が高く、近い将来実用化されることが期待される。しかし、量子ゲート型量子計算機の量子ビットは外部干渉に対して非常に弱く、量子状態を長期間維持することは困難である。したがって、現在開発されている量子コンピュータでは、量子ビット数が限られており、大規模かつ高次元のデータを計算することは困難である。本論文では、この問題の解決策として、機械学習で用いられる手法の一つである畳み込みフィルタを量子計算に適用する計算手法を提案する。さらに、この手法を量子オートエンコーダに適用した結果、98％の自動符号化精度で数百キュビット以上のデータに数キュビット構成のたたみ込みフィルタを適用することにより有効性が得られた。
