クラスキャットは2019年11月12日、マシンラーニング（機械学習）のフレームワーク（ソフトウェアライブラリ）であるTensorFlowを拡張し、量子コンピュータおよび量子シミュレータを使ってマシンラーニングを遂行できるツールキット「ClassCat Hybrid QNN」を発表した。GPUとQPU（量子処理ユニット）のハイブリッド環境で高速に“量子機械学習”を実行できる。同日販売を開始した。価格はオープン。
ClassCat Hybrid QNNは、量子コンピュータや量子シミュレータ上でマシンラーニング（機械学習）を遂行できるツールキットである。リアル量子デバイスとして「IBM Q Experience」の量子プロセッサを利用できる。量子シミュレータとしては、「Qiskit Aer」（米IBM）、「Microsoft Quantum Development Kit」（米Microsoft）、「Cirq」（米Google）を利用できる。
マシンラーニングのフレームワークであるTensorFlow 2.0上に構築している。量子回路をマシンラーニングのモデルとして位置付け、量子デバイスに接続して量子計算を実行しながらTensorFlowによってモデルを最適化していく。GPUと量子処理ユニット（QPU）のハイブリッド環境を活用し、ユーザーが量子コンピューティングの様々な実験や研究を行えるようにする。クラスキャットでは、汎用性のあるモデルを順次提供していく予定としている。
GPUを装備するインスタンスやベアメタルサーバーを利用可能な各種パブリッククラウドで利用できる。Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platformが選択可能である。動作環境のOSは、Ubuntu Server 18.04 LTS。
