本研究では、量子理論に着想を得た新しいニューラルネットワークモデル「QiNN-QJ」を提案します。このモデルは、複数の感情モダリティを同時に扱うために開発され、量子的なエンタングルメントを適用します。具体的には、各モダリティが量子の純粋状態としてエンコードされ、QJオペレーターを模擬する微分可能なモジュールを通じて分離状態がエンタングルされた表現に変換されます。通常のアプローチでは訓練の不安定さや汎化能力の限界が課題とされていますが、本モデルはハミルトニアンとリンドブラッドオペレーターを共同学習させることで、より制御可能なエンタングルメントを実現し、訓練を安定化させます。実験結果は、CMU-MOSI、CMU-MOSEI、CH-SIMSなどのデータセットにおいて、最先端モデルを上回る性能を示し、さらにエンタングルメントエントロピーによる解釈可能性の向上にも寄与しています。この研究は、複雑なクロスモーダルな相関をモデリングするための量子インスパイア型アプローチの基盤を築くものです。