光子の持つ量子性や複雑性を利用することで、どのような問題が解けるようになるのか、どのように応用すれば実用的な問題の解決に役立つのか、という問いは現在でも極めて非自明である。今回、量子ニューラルネットワーク型の計算モデルを発展させ、単一光子と線形光学素子を用いて、画像分類を高精度で解く手法を提案する。また古典光と比較することで、単一光子によって物理要素の大幅な削減が可能なことを示す。