論理量子ビットへの登り方を、図で完全に理解する。誤りを直す 7 つの段で、各社の現在地・技術的な詰まり・FTQC への距離を。

つまり部品を磨くだけでは、あと 100〜1000 倍が埋まらない。だから束ねて直す。

つまり見張りもミスをする。腕が分かれ目（しきい値）を越えるかどうかで、大きくした結果が逆になる。

つまりこの記事は、すべてこの 7 段で各社を並べる。

つまり論理 1 個を守るのと、論理 200 個で 1 億回を止めずに回すのとでは、まるで別の機械。7 つの段はこの距離を分けて測る物差し。

つまり上の段の『一部』があっても、下の段が全部そろっているとは限らない。

つまり下の段はだいたい越えられてきた。空白と紫が多い上の段（T の工房・供給・止めない）が、これからの本当の勝負。

つまり超伝導は『数を積む・配線』、イオンと原子は『速さ』、原子は『抜ける』が詰まりやすい。

つまりIBM は配線を伸ばし、イオンと原子は粒を運ぶ。Google は隣だけで済ませる代わりに数を積む。

つまり見るべきは論理量子ビットの数の順位ではなく、各社が自分の方式の最大の弱点を実機で潰したかどうか。

つまり最後の物差しは『論理の誤りの少なさ × 論理の速さ』。何個あるかではなく、何回を何秒で、止めずに回せるか。

つまり設計図（Walking Cat）が 1 台の機械で動けば、3 段目の手前から 5〜6 段目へ一気に進む。

つまり設計図は詰まりごとに答えを用意している。答え合わせは、新しい機械の欄が埋まるかどうか。

つまりここがいちばん高い山。動かしながら・同時に・隣を測りながら、全員が記録並みで動く必要がある。

つまりIonQ は T の材料を作る工房（MEK・CH2）を設計済み。実機ではまだ。

つまり256 の量子ビット数そのものより、256 でこの路線図の空欄がいくつ埋まるか。