定期刊行物

≪次世代市場トレンド≫
次世代AI・コンピューティング技術(5) ～DNAコンピューティング～ （3～33ページ）
～DNAを構成するA-T、G-Cという塩基の組み合わせで相補的に
　結合することを利用した全く新しいコンピューティングシステム～

1．DNAコンピューティングとは
2．DNAコンピューティングの特異性
3．DNAコンピューティングに関する市場規模
【図・表1．DNAコンピューティングの国内およびWW市場規模予測
（数量：2024-2034年予測）】
4．DNAコンピューティングに関連する企業・研究機関の取組動向
4-1.国立大学法人大阪大学
【図1．ナノメディエータの概念】
(1)光DNAナノマシンを用いた光や分子に対するナノ論理演算法の構築
(2)フェルスター共鳴エネルギー移動（FRET）ネットワークによる光符号化法の開発
【図2．FRETの概念】
【図3．FRETネットワーク】
【図4．蛍光タグを用いたDNAナノマシンの設計スキーム】
4-2．国立大学法人九州工業大学
(1)DNAナノテクノロジーを駆使したDNAコンピューティング
【図5．DNAコンピューティングのメカニズムを簡単に示した模式図。赤と緑の配列を持つ入力DNAが、緑と赤・赤色のDNAの複合体との反応により
(下左から中)、赤色のDNAを出力する(下右)】
(2)信号分子を認識し変形機構を制御する世界初の人工分子システム「アメーバ型分子
ロボット」を開発
【図6．アメーバ型分子ロボットの模式図】
【図7．アメーバ型分子ロボットの顕微鏡像。変形を続ける分子ロボットに停止 DNA信号を入力すると静止状態になる(左)。静止状態のロボットに変形を開始するDNA信号を入力すると変形状態に移行する(右)。スケールバー：20μm、白矢印：膜を変形させている分子アクチュエータ部分（微小管）】
(3)人の体温環境でDNA信号を5000倍以上に増やす人工細胞を構築
【図8．(a)DNAを増幅する人工細胞の模式図
(4)人工細胞膜上で機能するナノデバイスの新たな精製方法を確立
【図9．本研究で開発したDNAナノ構造の精製手法。(A)従来の手法によって作成される疎水基修飾DNAナノ構造の模式図。(B)本研究の手法による疎水基修飾 DNAナノ構造の作成と精製抽出の模式図。(C)精製された疎水基修飾DNAナノ構造を混合した人工細胞膜(リポソーム)の共焦点顕微鏡像】
4-3．国立大学法人九州大学
(1)学術変革領域研究(A) 分子サイバネティクス
【図10．化学反応で計算処理できるケミカルAIを搭載した
ミニマル人工脳のSPAユニット】
【図11．生体分子モーターによるユニットの変形】
(2)DNAコンピューティング
【図12．DNAコンピューティングの論理演算メカニズム】
4-4．国立大学法人東京工業大学
(1)酵素反応が可能な細胞サイズの相分離DNAカプセルの構築に成功
【図13．DNAカプセルのイメージ図】
【図14．DNAカプセルの作製方法の模式図(左)と、
油中水滴を鋳型として作られたDNAカプセルの顕微鏡画像(右)】
【図15．人工細胞膜の裏側で形成されたDNAカプセル】
【図16．鋳型から取り出されたDNAカプセル(左)と酵素による分解(右)】
(2)液滴の分裂によって、がんの可能性の有無を示す「DNA液滴コンピューター」の開発に成功
【図17．液滴の分裂に基づくmiRNAの感知機能と論理計算機能を有する
DNA液滴コンピューターの概念図】
①Yモチーフの設計と、DNA液滴のRNA検出機能の検討
【図18．(a)YモチーフとDNA液滴形成の概念図、
(b)ABリンカーの形成。(c) DNA液滴の蛍光顕微鏡像。スケールバー：10μm】
②DNA液滴を用いた、がんバイオマーカー（miRNA）の検出
【図19．(a-c)論理演算(miRNA-1 ∧ miRNA-2)ができる融合AC液滴。 (a)AC液滴模式図。(b)論理演算の真理値表。(c)融合AC液滴の分裂の様子を示した顕微鏡画像。(d-e)論理演算(miRNA-3 ∧ ¬miRNA-4)ができる融合AB液滴。(d)AB液滴模式図。(e)論理演算の真理値表。(f)AB液滴の分裂の様子を示した顕微鏡画像。スケールバー：10μm】
4-5．国立大学法人東京農工大学
(1)DNAコンピューティングの出力情報をナノポアによりデコーディングすることに成功
【図20．ハミルトン経路問題のDNAコンピューティングによる並列計算】
【図21．ナノポア計測によるデコーディングの原理】
(2) DNAコンピューティングの核酸リキッドバイオプシーへの展開
【図22． がん細胞（図22上）と、健康な細胞（図22下）のmiRNAパターンを、DNAコンピューティング技術を用いて検出した結果】
5．DNAコンピューティングの将来展望

位置測位システム（RTLS） （34～74ページ）
～屋内外のヒトやモノの正確な位置計測をリアルタイムで可能にした
　位置測位システム（RTLS）の技術が進化し新たな活用展開が始動～

1．位置測位システム（RTLS）とは
2．RTLSのタイプ
2-1．RFID
2-2．Wi-Fi
2-3．ビーコン（BEACON）
2-4．超広帯域無線（UWB）システム
2-5．歩行者自律航法（PDR）
2-6．3次元測位
3．RTLSに関する市場規模
【図・表1．RTLSの国内およびWW市場規模予測（金額：2023-2028年予測】
【図・表2．RTLSの地域別WW市場規模予測（金額：2023-2028年予測）】
4．RTLSに関連する企業・研究機関の取組動向
4-1．国際航業株式会社
(1)システム構成と測位方式
【図1．システム構成】
【図2．対応プラットフォーム】
【図3．AoA方式】
(2)ソフトウェア
【図4．Quuppaシステムのソフトウェアエンジン】
(3)導入事例
①リアルタイム位置把握（三菱マテリアル株式会社の事例）
【図5．リアルタイム位置把握の事例】
②動線分析・行動分析（三井住友建設株式会社の事例）
【図6．動線分析・行動分析の事例】
③建設現場におけるクレーンの侵入検知（大手ゼネコンの事例）
【図7．建設現場におけるクレーンの侵入検知の事例】
④研究施設での位置＋環境情報のトラッキング（株式会社リコーの事例）
【図8．研究施設での位置＋環境情報のトラッキングの事例】
⑤競馬場における競走馬の測位（高知競馬組合の事例）
【図9．競馬場における競走馬の測位の事例】
4-2．株式会社立山科学ハイテクノロジーズ
(1)「theams」の特徴
(2)「theams」の構成
【図10．「theams」の基本的なシステム構成】
(3)「theams」の機能
【図11．「theams」の機能概要】
(4)「theams」の導入事例
①医療機器位置検知
【図12．医療機器位置検知の事例】
②従業員安全管理
【図13．従業員安全管理の事例】
③AMR行先指示システム
【図14．AMR行先指示システムの事例】
4-3．ベストスキップ株式会社
(1)UWB位置検出メカニズムの特徴
【図15．位置検出技術の違い】
(2)ベストスキップ製UWB位置情報システム「BestskipRTLS」
【図16．「BestskipRTLS」の特徴】
【図17．「BestskipRTLS」のハードウェアとソフトウェア構成】
【図18．「BestskipRTLS」のシステム構成配置例】
(3)「BestskipRTLS」の機能
(4)「BestskipRTLS」の利用シーン
①工場・倉庫
②オフィス
③商業施設
④福祉施設
【図19．福祉施設の利用シーン(左)と実際の導入事例(右)】
4-4．株式会社マトリックス
(1)セミアクティブ「POWERTAG」
【図20．セミアクティブ「POWERTAG」の特長】
(2)位置測位システム「dokoja2」
【図21．位置測位システム「dokoja2」の典型的なシステム構成例】
(3)位置測位システム「dokoja2」の活用事例
①位置検知・タッチレス入退室管理
【図22．位置検知・タッチレス入退室管理の事例】
②重機・フォークリフトと作業者の接触事故防止
【図23．重機・フォークリフトと作業者の接触事故防止の事例】
③登下校見守り
【図24．登下校見守りの事例】
④認知症患者の離院防止 / 赤ちゃん連れ去り防止
【図25．認知症患者の離院防止 / 赤ちゃん連れ去り防止の事例】
4-5．マルティスープ株式会社
(1)「iField」の基本サービス
【図26．「iField」の全体イメージ】
(2)測位サービスの全体像
【図27．「iField」測位システムの構成】
(3)BLEビーコン測位技術の詳細
①スマートフォン測位
【図28．スマートフォン×BLEビーコン測位の概要】
【図29．スマートフォン三点測位の詳細】
【図30．スマートフォン近接測位の詳細】
②IoTゲートウェイ測位
【図31．IoTゲートウェイ×BLEビーコン測位の概要】
【図32．ゲートウェイ近接測位の詳細】
(4)導入事例
【図33．スマートフォン屋内測位：株式会社ジャパンセミコンダクターの事例】
【図34．ゲートウェイ屋内測位：株式会社不二越の事例】
【図35．ゲートウェイ屋内測位：株式会社デンソーの事例】
4-6．MetCom株式会社（メットコム）
(1)MetComの事業コンセプト：位置情報を本当の社会インフラにする
【図36．MetComが提供する測位サービスの位置づけ】
【図37．GPSと共通の絶対座標で面をカバーするシステムであるMBSの特長】
(2) 3次元測位サービス
①気圧分析による垂直測位～垂直測位サービス「Pinnacle」～
【図38．垂直測位サービスの概略】
【図39．垂直測位サービス提供エリア（関東圏）】
②電波測位＋気圧分析による3次元測位の実現
【図40．電波測位＋気圧分析による3次元測位のイメージ】
【図41．MetComの3次元測位のビジネスモデル】
(3)事例：ビル管理における活用：建物内における人の位置把握
【図42．建物内における人の位置把握〔東京建物(株)の事例〕】
(4)米国動向
【図43．AT&T、Verizonの通信網における実証結果】
4-7．楽天コミュニケーションズ株式会社
(1)Ubisenseサービスとは
(2)Ubisenseサービスの内容
(3)Ubisenseサービスの特長
①ハードウェア
【図44．UWBとAoA、TDoA2つの方式を組み合わせた独自の測位システム】
【図45．機器配置イメージ】
②ソフトウェア
【図46．「SmartSpace®」プラットフォーム構成】
【図47．ハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現する高度なセンシング】
③豊富なITリソース
【図48．楽天グループの経済圏イメージ】
④豊富な採用実績
(4) Ubisenseサービスのワールドワイド事例
①BMW社：自動車工場〔ドイツ〕（図49）
【図49．BMW社における事例】
②エアバス社：A380組立工場の作業状況追跡〔フランス〕（図50）
【図50．エアバス社における事例】
③HERMA社：物流倉庫におけるパレット位置追跡〔ドイツ〕（図51）
【図51．HERMA社における事例】
5．RTLSの将来展望

≪注目市場フォーカス≫
2024モビリティ：BEV市場環境（1） （75～86ページ）
～“カーボンニュートラル×BEV”の過熱ぶりが一巡し消費者の意識が変化～

1．2022年の記事を振り返る
2．イベントを追っての動き
2-1．1980年代半ば過ぎ
【図1．世界の自動車市場と中国のLiB生産ラインの始動】
2-2．2010年代後半からの動き
【図2．「A Clean planet for all（欧州委員会）」でカーボンニュートラルの推進】
2-3．2023年頃までの動き
【表1．中国の自動車販売台数推移（数量：2019-2023年）】
【図3．中国の自動車販売台数推移（数量：2019-2023年）】
【表2．中国の非NEV・NEV販売台数推移（数量：2021-2023年）】
【図4．中国の非NEV・NEV販売台数推移（数量：2021-2023年）】
【表3．中国のBEV・PHEV販売台数推移（数量：2021-2023年）】
【図5．中国のBEV・PHEV販売シェア台数推移（数量：2021-2023年）】
【図6．BEVの急拡大と中国の急伸長の構図】
（1）BEVの航続距離
（2）LiBの劣化
（3）中古車の残存価値
（4）発火の可能性

自動車車室内センシング市場性探索(10) ゾーン型アーキテクチャー対応DMS
～動き出した各社の2030年代車両対応戦略～ （87～108ページ）
～自動車のE/Eアーキテクチャーの進化により動き出す
　“センサーのSW一体化”、“走行制御の基盤化”～

1．レベル4自動運転カーの車室内センシング
1-1．トヨタ株式会社の「e-Palette（イーパレット）」と車室内センシング
1-2．公共交通事業者同士の車室内センシングデータ交換
1-3．エンタメサービスの車室内センシングデータ交換
1-4．貨客混載車両の車室内センシングデータ
1-5．音声認識アシスタントと他の車室内センシングデータとの統合
1-6．矢崎総業株式会社「無人シャトルの乗員見守りシステム」
【図1．矢崎総業「無人シャトルの乗員見守りシステム」】
1-7．テスラ「OTA事業のための車室内センシング」
1-8．DMSの機械学習機能で、レベル4車室内新アプリ作動
2．レベル4自動運転時代のセンサーはどのように変わるか
2-1．自動運転に向けてのセンサーの高度化
2-2．最も注目度高いセンサーフュージョン化
2-3．E/Eアーキテクチャーの進化で「一体化するセンサーとソフトウェア」
【表1．E/Eアーキテクチャーと車載センサーの進化ロードマップ】
3．レベル4自動運転時代の車室内センシング主要企業戦略
3-1．トヨタ紡織株式会社「自動運転の乗員が快適に過ごせるCPS『MX221』『MOOX』」
【表2．トヨタ紡織「MX221」の車室内センシング・アプリ】
（1）MX221
（2）MOOX
3-2．テイ・エステック「乗員認識機能を活用したシート」
【表3．テイ・エステック「XR Cabin」の車室内センシング連携】
3-3．タチエス「モードに応じた自動変化を可能に」
3-4．米Adient「緊急時には迅速にシートを再配置」
3-5．パイオニア「AIプラットフォーム『Piomatix』車室内センシング」
3-6．マザーラボ「トラッカーでバイタルデータ事業拡大」
3-7．パナソニック株式会社「Mobile Living Room」
（1）パナソニックが考える未来（2035年～）車室内空間の技術
【表4．パナソニックが考える未来（2035年～）車室内空間の技術】
【図2．パナソニック「『Mobile Living Room』の概念」】
（2）WELL Cabin Concept A，B
3-8．東レ株式会社「快適空間コンセプトモデル『TEEWAVE（ティーウェーブ）CX1』」
【図3．東レ「快適空間コンセプトモデル『TEEWAVE（ティーウェーブ）CX1』」】
3-9．株式会社デンソー「BEVの省電力カーエアコン向け“暖かいと感じさせる技術”」
4．2030年代 車室内センシングの基盤“走行制御”

≪タイムリーコンパクトレポート≫
水素製造技術・部材市場 （109～114ページ）
～原料～部材～電解槽のサプライチェーンの経済合理性追求が
　水素製造の産業化と競争力向上を実現させる～

1．低炭素水素とは
2．市場概況
3．セグメント別動向
3-1．水電解技術を活用した低炭素水素の生産量予測
3-2．メタン熱分解技術を活用した低炭素水素の生産量予測
3-3．人工光合成技術を活用した低炭素水素の生産量予測
4．注目トピック
4-1．日本の水素関連政策
4-2．欧州の水素関連政策
4-3．米国の水素関連政策
5．将来展望
【図1．低炭素水素の世界生産量予測（数量：2022-2040年予測）】
【図2．水素製造技術別 低炭素水素の生産量予測（数量：2030-2040年予測）】

≪次世代市場トレンド≫
次世代AI・コンピューティング技術(4)～脳型AIモデル～　（3～35ページ）
～デジタルニューロンが情報を演算・蓄積する能力を有しており、
　情報を並列処理する非ノイマン型計算システム～

1．脳型AIモデルとは
2．脳型AIモデルの進展
3．ノイマン型コンピューターの限界とそれを打ち破る非ノイマン型コンピューターとしての脳型AIモデル
4．脳型AIモデルに関する市場規模
【図・表1．脳型AIモデルの国内およびWW市場規模予測（金額：2025-2050年予測）】
5．脳型AIモデルに関連する企業・研究機関の取組動向
5-1．国立大学法人金沢大学
(1)超高速・並列AI処理に向けて、光の波動でAI計算を実現
【図1．スペックルパターンを用いた高速予測処理のイメージ】
【図2．2つの独立した非線形・ノイズ通信路から得られた別々の受信信号を
1つのスペックル生成器を用いて同時に復元推定した結果】
(2)小脳を模した光ニューラルネット回路で、超高速・省電力の光リザバー計算チップを実現
【図3． (a)リザバー計算の基本モデル、 (b)本研究提案の光リザバー計算回路の概念図、(c)高密度光ニューロン実装モデル】
【図4．本研究で作製した光リザバー計算回路チップ】
【図5．カオス的な複雑信号の1ステップ先を予測した結果、(a)入力カオス信号。毎秒12.5ギガサンプルの速度で光位相を変調し計算回路チップへ入力、 (b)光リザバー計算回路チップで生成した光ニューロン場の応答。この時空間応答から1ステップ先を予測するように学習した、(c)はその結果】
5-2．国立大学法人九州工業大学
(1)ロボットオペレーティングシステム（ROS）
①ロボットハンドの触覚情報とリザバーコンピューティングによる物体認識
【図6．ROSに用いた触覚センサー】
【図7．ロボットハンドの触覚情報とリザバーコンピューティングによる物体認識】
②マテリアルリザバーによる音声認識
【図8．マテリアルリザバーによる音声認識】
(2) NEDOプロジェクト：「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発/研究開発項目②：次世代コンピューティング技術：ニューロモルフィックダイナミクスに基づく超低電力エッジAIチップの研究開発とその応用展開」
【図9．リザバーチップの社会実装に挑むNEDOプロジェクト】
(3) RCハードウェアROSパッケージの事例
①リザバーFPGA実装による打音検査システム
【図10．リザバーFPGA実装による打音検査システム】
②海馬・扁桃体・前頭前野3部位融合モデル
【図11．海馬・扁桃体・前頭前野3部位融合モデル】
5-3．国立大学法人静岡大学
(1)運動感覚の依存ネットワークによる筋骨格アームの運動学習
【図12．人工筋肉をもつロボットアームの制御に関する模式図】
【図13．感覚間の依存関係を推定するネットワーク。
位置制御則の生成のケース(左)、力制御則の生成のケース(右)。
チェーン生成の様子(上)、成功したチェーンでの制御の様子(下)[1]】
(2)上肢運動学習における部分的因果関係の変換推定のための適応的格子配置方法の検討
【図14．部分的な情報の再利用を行なう運動学習モデル[1]】
【図15．部分ダイナミクスの再利用による運動機能損傷からの回復モデル[2]】
5-4．国立大学法人東京大学(1)
(1)神経の確率的スパイク発火による秩序生成機能の発見：神経発火の不規則性・インパルス性が適応的な運動生成能力に寄与
【図16．スパイキングニューロンによる秩序生成能力のイメージ図】
5-5．国立大学法人東京大学(2)
(1)脳互換AIとは
【図17．SiNNの模式図】
【図18．情報処理のための構成要素におけるSiNN(左下)と人工NN(右下)の違い】
(2)脳互換AIの課題
【図19．脳のシステム構築と比較したSiNN(左)と人工NN(右)の違い】
(3)マイクロサーキットの情報処理原理の解析
①解析的アプローチ
②ボトムアップ構築的アプローチ
5-6．学校法人龍谷大学
(1)ニューロモルフィックシステムの研究
(2)薄膜デバイスを用いたデバイスの研究
【図20．ニューロモルフィックシステムの回路図】
(3)人工生命とは
6．脳型AIモデルの将来展望

希少資源（レアメタル・レアアース）代替材料　（36～67ページ）
～高機能製品において必須材料であるレアメタル・レアアースなどの
　希少資源は地政学的な制約も多く代替材料の開発が急務～

1．希少資源（レアメタル・レアアース）をめぐる情勢
2．代表的な希少資源（レアメタル・レアアース）の状況
2-1．銅（Cu）
2-2．ニッケル（Ni）
2-3．バナジウム（V）
2-4．コバルト（Co）
2-5．モリブデン（Mo）
2-6．プラチナ（Pt）
2-7．リチウム（Li）
2-8．タングステン（W）
2-9．インジウム（In）
2-10．レアアース
3．希少資源代替材料に関する国家戦略
4．都市鉱山という新たな宝の山
5．希少資源代替材料に関する市場規模
【図・表1．代表的な希少資源（レアメタル・レアアース）の国内およびWW市場規模推移と予測（金額：2023-2028年予測）】
【図・表2．代表的な希少資源（レアメタル・レアアース）の種類別WW市場規模推移と予測（金額：2023-2028年予測）】
【図・表3．エレクトロニクス関連スクラップのWW市場規模推移と予測（数量、金額：2023-2028年予測）】
6．希少資源（レアメタル・レアアース）代替材料に関連する企業・研究機関の取組動向
6-1．株式会社エンビプロ・ホールディングス（エンビプロ）
(1)資源循環事業
【図1．エンビプロの事業戦略＝サーキュラーエコノミー（CE）】
【図2．モノづくりを支えるCEのモデル】
【図3．資源循環事業の処理・加工フロー】
(2) LiBリサイクル事業
【図4．LiBリサイクルフローと共同開発領域】
【図5．LiBに関するビジネスフロー】
(3)焼却灰からの金銀滓回収
【図6．焼却灰等からの金銀滓回収戦略】
6-2．国立大学法人東北大学大学院工学研究科 附属超臨界溶媒工学研究センター
(1)レアメタル・グリーンイノベーション研究開発センター（RaMGI）
(2) LiBの完全循環に向けた技術開発および地域ネットワークの構築
【図7．LiB完全循環技術および地域ネットワーク研究の概観】
(3) LiB正極材活物質の水熱酸浸出法の開発
(4)地域ネットワークの構築
6-3．東レ株式会社
【図8．ジルコニアボール（ビーズ）の使用方法・目的】
【図9．ジルコニアーイットリア系相図】
【図10．ジルコニアの結晶構造変化】
【図11．水熱処理後の脆弱結晶(単斜晶)の発生率】
【図12．新ジルコニアボール（ビーズ）による摩耗量改善効果】
【図13．ジルコニアボール（ビーズ）のリサイクルイメージ】
6-4．株式会社浜屋
【図14．浜屋のビジネス】
(1)浜屋のE-スクラップ事業（他社との違い）
【図15．E-スクラップの主な品目】
【図16．E-スクラップの解体・選別作業】
【図17．E-スクラップから取り出した基板例】
(2) E-スクラップ市場の趨勢と浜屋の取組
6-5．株式会社 プロテリアル
(1)希土類磁石
①省エネルギー・省資源を実現する磁性材料
②「M拡散™」技術の開発
(2)フェライト磁石
①xEV駆動モーター用高性能フェライト磁石の提案
【図18．xEV駆動用モーターの設計例】
②BEVやPHEVの駆動モーターに適用可能な100kW超の出力をフェライト磁石モーターの実機で確認
【図19．フェライト磁石を搭載したローターの写真】
7．希少材料（レアメタル・レアアース）の代替材料の将来展望

《次世代電池シリーズ》
次世代電池シリーズ（5）有機二次電池の動向　（68～81ページ）
～「資源・環境課題への対応」、「軽量」等を強みにポスト
　リチウムイオン電池として航空・宇宙系特殊用途での用途展開が有望～

1．はじめに
1-1．有機活物質の充放電メカニズム
【図1．ラジカルポリマー（TEMPO置換）正極のロッキングチェア型電池】
1-2．有機活物質は高分子系と低分子系に大別される
（1）高分子系
【図2．TEMPOの構造式と充放電反応モデル】
（2）低分子系
【図3．DS-MOFの構造】
1-3．有機二次電池の市場見通し
【図・表1．有機二次電池のWW市場化見通し（金額ベース：2022-2030年予測）】
2．注目企業・研究機関の取り組み
2-1．国立研究開発法人産業技術総合研究所 分子応用エネルギーデバイス研究グループ
【図4．(左)ナフタザリンLi塩 (右)縮合されたナフタザリン二量体Li塩】
【図5．AQアミドトリマーが加水分解で低分子化する反応式と、質量分析計による解析】
2-2．関西学院大学 ナノ蓄電エネルギー材料科学研究室
【図6．CPL-4正極におけるナトリウムイオン電池の模式図】
2-3．愛知工業大学 工学部応用化学科
【図7．(左) H3TOTの分子構造 (右) H3TOT一次元カラム構造】

≪注目市場フォーカス≫
自動車分野のAI利用動向（2）　（82～96ページ）
～工場のAI利用は実用化段階、いよいよ設計・開発分野が動き出す～

1．前回のまとめ
2．特許出願からみた自動車分野のAIの取り組み状況
2-1．自動車会社の特許
【表1．“AI×自動車”検索結果（2023、2024年）】
【表2．“AI×自動車”検索結果（2022年）】
【表3．“AI×自動車”検索結果（2021年）】
2-2．自動車会社各社の特許分析
（1）トヨタ自動車株式会社の特許・実用新案一覧
【表4．“AI×トヨタ”検索結果（2007-2024年）】
【表5．“AI×トヨタ”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
【図1．“AI×トヨタ”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
（2）トヨタ自動車株式会社以外の特許・実用新案一覧
①日産自動車株式会社
【表6．“AI×日産”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
【図2．“AI×日産”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
②本田技研工業株式会社
【表7．“AI×ホンダ”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
【図3．“AI×ホンダ”検索結果の3区分推移（数量：2018-2023年）】
③マツダ株式会社
【表8．“AI×マツダ”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
【図4．“AI×ホンダ”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
④株式会社SUBARU
【表9．“AI×スバル”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
【図5．“AI×スバル”検索結果の3区分（数量：2018-2023年）】
（3）国内自動車会社5社の特許・実用新案状況
【図6．OEM各社のAI関連の特許・実用新案出願状況（数量：2018-2023年）】
【図7．OEM各社のAI関連の特許・実用新案の3分類と詳細区分
（数量：2018-2023年）】
3．まとめ
3-1．過去から現在まで
3-2．今後の動き
3-3．自動車分野のAI市場

自動車車室内センシング市場性探索(9) ～2035年の自動車産業とDMS進化～　（97～118ページ）
～Lv4/5自動運転社会への変化とアップルカー投入に、
　遅れないよう対応進む国内DMS（車室内センシング）～

1．はじめに～2030年代モビリティ社会とレベル4自動運転カー普及の特徴～
1-1．自動運転社会の実現と自動車産業の変革
【表1．自動運転レベルの定義概要】
【図1．2030年代に向けた自動車産業の変革】
1-2．世界の地域タイプ別自動運転カー普及の特徴
【表2．2030年代の世界地域別モビリティ社会と車室内センシング市場の特徴】
2．レベル3自動運転までの車室内センシング
2-1．レベル3までは必須の車室内センシング
2-2．欧州レベル3自動運転カーにおける車室内センシング
3．世界のレベル4自動運転カーの普及ストーリー
3-1．国内のレベル4自動運転カー2020年代普及ストーリー
【表3．2030年代までの国内レベル4自動運転カー普及時期と特徴】
3-2．海外のレベル4自動運転カー2030年までの普及ストーリー
（1）既存自動車産業の動き
（2）IT産業からの参入の動き ―アップルカー（Apple Car）参入模索・撤退・将来は？―
4．法規制と無人自動運転サービスと車室内センシング
4-1．道路交通法で「レベル4」自動運転が解禁（車室内センシング関連は太文字）
【図2．東海理化「遠隔操作用/車内操作用コントロールユニット」】
4-2．無人の自動運転サービスにおける車室内センシングの役割
【図3．東海理化「車内監視システムにおける乗客の動作画像解析」】
【図4．東海理化「車内監視システム『乗車状態識別』」】
【図5．東海理化「車内監視システム『骨格検知』」】
5．レベル4自動運転カーの2035年予測
5-1．世界のレベル4自動運転普及予測
【表4．自動運転システム（Lv1～4）の世界市場に関する調査】
5-2．レベル4自動運転普及の日・米比較
【図6．本田技研工業「Honda SENSING Elite」】
5-3．国内 レベル4自動運転カー市場2035年予測
【図・表1．国内自動運転MaaSカー市場規模推移予測（数量：2022-2035年予測）】
5-4．レベル4自動運転市場の参入企業動向と2020年代ストーリー
【図7．ホンダ・GM・クルーズのLv4自動運転車両「クルーズ・オリジン」】
5-5．アップルカーにおける「車室内とはエンタメ&ビジネス空間」
5-6．レベル4自動運転普及に必要なセンサー開発

≪タイムリーコンパクトレポート≫
世界AGV／AMR市場　（119～127ページ）
～AGVの多様化やAMRの登場で選択肢が広がる
　「カスタマイズ」と「マルチ誘導式」は成長への神器～

1．AGV/AMR市場とは
2．市場概況
3．セグメント別動向
3-1．日本市場～設備投資需要が高まりコロナ以前の水準に、海外勢の参入も本格化
3-2．中国市場～政府の財政支援の下、高技術力や低コストを実現し最大市場として成長
3-3．韓国市場～23年と24年が成長の元年、ローカル企業4社のシェアが6割以上
3-4．米州市場～製造業の投資拡大、求人難により自動搬送ニーズは年々増加傾向
3-5．欧州市場～財政支援などの優遇政策は無いものの、自動化・少人化ニーズが市場を牽引
4．注目トピック
4-1．製造業向けが約8割で主要需要先に、EC市場の拡大により物流向けも成長基調
4-2．人手不足や人件費の上昇で、少人化・無人化の需要が拡大
4-3．製品仕様の改良・改善が進み、短期的には製品価格はやや上昇する見込み
5．将来展望
【図1．AGV／AMR世界市場規模推移・予測（金額：2021-2026年予測）】

≪次世代市場トレンド≫
次世代AI・コンピューティング技術(3)～リザバーコンピューティング～　（3～47ページ）
～時系列情報処理に適した高速機械学習が可能で、
　エッジデバイスを含め時系列データのリアルタイム処理に適している～

1．リザバーコンピューティングとは
2．リザバーコンピューティングのアーキテクチャ
3．リザバーコンピューティングの物理実装と応用
4．量子リザバーコンピューティング
5．リザバーコンピューティングに関する市場規模
【図・表1．リザバーコンピューティングの国内およびWW市場規模予測
（金額：2025-2050年予測）】
6．リザバーコンピューティングに関連する企業・研究機関の取組動向
6-1．国立大学法人 大阪大学
(1)量子ドットネットワークを用いた光リザバーコンピューティング
【図1．QDリザバーコンピューティングの概念】
【図2．時空間出力を利用したQDリザバー（九州大学 竪研究室が構築したシステム）】
(2)光変調の多重化に基づくフォトニックイジングマシン
【図3．空間光変調イジングマシンの模式図】
6-2．国立大学法人 九州工業大学
(1)マテリアルベースでニューロモルフィックAIハードウェアを研究開発する国内唯一の研究センター
【図4．ニューロモルフィックAIのカテゴリー】
【図5．九州工業大学 Neumorphセンターの概要】
(2)マテリアルベースでのリザバー演算素子の開発とロボティクスへの応用
①リザバー演算素子
【図6．RNNの模式図(上)マテリアルリザバー演算の模式図(下)】
【図7．エッジAIとクラウドAIの対比】
②ロボットアームの把持物体認識
【図8． SWNT/Por-POM ランダムネットワークを用いた
インマテリオ・リザバーデバイスによるロボットアーム把持物体認識の様子】
【図9． RCデバイスと把持物体認識の様子】
6-3．国立大学法人 東京大学(1)
(1)強誘電体MFM（Metal - Ferroelectric - Metal）キャパシタを用いたリザバーコンピューティング
【図10．物理リザバーコンピューティングの特長】
【図11．FeFETリザバーコンピューティングの提案】
(2)強誘電体トランジスタを用いたAI計算の新方式で高精度音声認識を実現
【図12．HZO/Si FeFETの素子構造(左)と電流-ゲート電圧特性(右)】
【図13．音声数字認識タスクのためのFeFETリザバーコンピューティングと
認識精度向上のためのアプローチの概念図】
6-4．国立大学法人 東京大学(2)
【図14．学習セットアップ及びカオス的遍歴設計のレシピ】
【図15．カオス的遍歴設計の各プロセスのデモンストレーション】
6-5．学校法人 東京理科大学
【図16．リザバーコンピューティングの基本的構造】
【図17．生活環境で生じる一般的な信号の時間スケール(左)とイオン拡散現象を利用した物理リザバーへの電圧パルス信号入力に対する電流応答のイメージ(右)】
【図18．イオン液体を用いたリザバー演算素子】
【図19．定電圧印加時の誘電緩和挙動に及ぼすイオン液体の粘性の影響】
【図20．画像認識タスクにおける演算の流れ】
【図21．画像識別精度の粘性依存性】
6-6．香港科技大学（香港）
【図22．生態系ネットワークにおける相互作用を示した模式図】
【図23．生態系リザバーコンピューティングの概念図】
【図24．微生物による計算が可能であることを示した実験装置
(a)倒立顕微鏡・タイムラプスカメラと培養液の温度制御装置
(b)テトラヒメナ培養チャンバー (c) 様々な栄養条件下でのテトラヒメナの様子】
6-7．株式会社 リクルート/国立大学法人 東北大学
(1)ネイルコンダクターの開発～経爪血流センシングによる機器コントロール～
【図25．指先の状態によるPPG信号の変化】
【図26．ネイルコンダクター（経爪型PPGコントローラー）の概要】
(2)リザバーコンピューティングAIとネイルコンダクターとの連携
【図27．リザバーコンピューティングAI とネイルコンダクターの連携によるバイタル情報を活用した新たな入力インターフェースの模式図】
【図28．身近なモノをコントローラーとして活用した複数クラスのモデル開発・検証】
6-8．学校法人 早稲田大学
(1)スキルミオンを用いたリザバーコンピューティングの特長
【図29．キラル磁性体の薄板試料中に磁気モーメントにより形成されるナノサイズの磁気渦「スキルミオン」と、スキルミオンが周期的に配列した集合体「スキルミオン結晶」、および「リザバーコンピューティング」のアーキテクチャ】
(2)リザバーとして非常に高い性能を有するスキルミオンの優位性
【図30．スキルミオン結晶を利用したリザバーの短期記憶性能を、
「短期記憶タスク」を課して数値シミュレーションにより評価した結果】
(3)その他の数値シミュレーションによるリザバーコンピューティングの性能評価
(4)スキルミオンを用いたリザバーコンピューティングの波及効果と課題
7．リザバーコンピューティングの将来展望

次世代スピントロニクスデバイス　（48～88ページ）
～情報を処理する電子回路と情報を記録する媒体の融合。
　デバイス構造が統一されることで新たな地平が拓ける～

1．スピントロニクスデバイスとは
2．スピントロニクスデバイスの用途分野
2-1．磁気メモリー
（1）トンネル磁気抵抗（TMR：Tunnel MagnetoResistance）
（2）スピン移行トルク（STT：Spin Transfer Torque）磁化反転
（3）スピン軌道トルク（SOT：Spin Orbit Torque）磁化反転
2-2．磁気読み取り素子
2-3．スピンホール（Spin Hall）効果素子
2-4．スピンFET
2-5．スピン光メモリー
3．スピントロニクスデバイスに関する市場規模
【図・表1．スピントロニクスデバイスの国内およびWW市場規模予測
（金額：2025-2045年予測）】
【図・表2．スピントロニクスデバイスの用途別WW市場規模予測（金額：2025-2045年予測）】
4．スピントロニクスデバイスに関連する企業・研究機関の取組動向
4-1．国立大学法人 大阪大学
(1)オンチップ型ゲルマニウム電子・光・スピン集積回路に向けたスピントロニクス研究
【図1．Geベースの電子・光・スピン集積回路の概念図】
(2)革新的スピン注入を可能とする強磁性ホイスラー合金/Geヘテロ接合
【図2．MBEで作製した強磁性ホイスラー合金/Fe/Ge接合の断面電子顕微鏡写真(左)、それを用いたスピン伝導評価デバイスの概念図(中央)、
室温で観測された磁気抵抗効果（不揮発メモリー効果）の例(右)】
(3)縦型Geスピンデバイスの開発
【図3．従来の常識を覆す縦型Ge半導体スピンデバイス構造の模式図(左)、試作デバイスの評価の様子(中央)、室温で観測された磁気抵抗効果(不揮発メモリー効果)の例(右)】
4-2．国立大学法人 九州大学
(1)スピンゼーベック一様膜温度差発電で目指すエナジーハーベスト
【図4．スピンゼーベック効果と逆スピンホール効果による熱起電力の可能性】
(2)超低消費電力を目指す磁気メモリー（MRAM）
【図5．既存デバイスの速度と容量】
【図6．疑似反強磁性層の実現】
(3)次世代に向けたサブテラヘルツ発振素子
【図7．スピントルク発振の模式図】
4-3．国立大学法人 東京工業大学
(1)超高速・超低消費電力を特長とするSOT-MRAMの開発
①STT-MRAM
②SOT-MRAM
【図8．STT-MRAM(上)とSOT-MRAM(下)の特徴】
(2)トポロジカル絶縁体と磁気トンネル接合を集積したSOT-MRAMの原理動作実証に成功
【図9．BiSbのスピンホール性能】
【図10．SOT-MRAMのベンチマークモデルの(a)書き込み電流と
【図11． (a)トポロジカル絶縁体とCoFeB/MgO/CoFeB磁気トンネル接合（MTJ）を集積した3端子SOT-MRAM素子の模型と(b)実際の素子の写真、 (c)スパッタリング法のみで作製したBiSb-MTJ素子におけるトンネル磁気抵抗効果 、(d)スピン軌道トルクによる書き込みの実証】
(3)トポロジカル絶縁体を用いたSOT-MRAMの超高速磁化反転に成功
【図12．(a)超高速磁化反転を実証するための膜構造、 (b)作製した素子の写真、 (c)-(f) パルス幅1～4 nsのパルスナノ秒電流を掃引した時の磁化反転、 (g) 3 nsの正負のパルス電流（1.3×107 A/cm2）をBiSbに連続的に印加した時の磁化反転 、(h) 1 nsから1 msまで、様々なパルス電流を印加した時の磁化反転に必要な閾値電流密度】
4-4．国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）
(1)デバイスの3次元立体加工
【図13．2次元(左)および3次元(右)の磁性薄膜の模式図】
(2)高精度で乱れのない原子サイズ立体表面の作製
①加工および評価技術の開発
【図14．作製したSiのピラミッド構造（ウェットエッチング後）を示すSEM像】
【図15． 4回対称のSi{111}ファセット面からのLEEDパターン実験結果(a)とシミュレーション結果(b)】
②磁性ナノ薄膜の形成
【図16．ピラミッド形状をもつ30 nm-Feナノ薄膜の磁化（縦軸）と印加磁場（横軸）の関係(a, b) 、(a)基板面内方向に磁場印加、 (b)基板面垂直方向に磁場印加、（c）面内磁場印加の場合の各磁場（(a)の1~6）における磁化の模式図】
③下地をマスクすることによる特性改善
【図17．8角形ピラミッド構造領域のみにFeをコーティングした試料のSEM像、ピラミッド構造の間に下地のSiが表面に現われている】
【図18．上記サンプルの磁化-磁場曲線】
4-5．国立研究開発法人 日本原子力研究開発機構（JAEA）
(1)グラフェンと金の化学結合形成メカニズムを解明～スピントロニクス素子への応用期待～
【図19．グラフェンとHex-Au(001)の原子配置】
【図20．金Hex-Au(001)凹凸表面上にグラフェンを作製してARPESで計測】
【図21．Hex-Au(001)上グラフェンのARPESによる観察結果】
【図22．金表面とグラフェンとの化学結合の比較(左)平坦な金表面、(右)凹凸のある金表面】
(2)「スピン波の量子真空に潜むエネルギー」を理論的に解明～磁気デバイスの小型化に貢献～
【図23．磁石の中を伝わる磁気の波とその真空】
【図24．YIGと酸化クロム(III)におけるスピン波】
【図25．磁気の波のカシミアエネルギーの膜厚依存性】
(3)インダクタのサイズを1/10,000に超小型化・省電力化できる新原理を考案
【図26．絶縁体インダクタの構成(上)と基本動作(下)】
【図27．絶縁体インダクタと従来型インダクタ及び創発インダクタの特性比較】
【図28．本研究の成果の概要図】
4-6．国立大学法人 北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）
(1) GaAs(111)B上のMnAs/InAs系ヘテロ構造
【図29．目標とするスピンFET】
【図30．GaAs(111)B上のMnAs/InAs系ヘテロ構造】
(2)シングルヘテロ構造：横型スピンバルブデバイス
【図31．MnAs/InAsシングルヘテロ構造による横型スピンバルブデバイスの構造】
【図32．横型スピンバルブデバイスの非局所スピンバルブ(NLSV、左)および局所スピンバルブ(LSV、中央)特性例とスピンバルブ信号の電極間隔依存性(右)】
【表1．スピンバルブ信号より見積もられたスピン拡散長とスピン注入効率】
(3)ダブルヘテロ構造：縦型スピンバルブデバイス期待
【図33．ダブルヘテロ構造のSEM/EDS結果】
【図34．ダブルヘテロ構造の磁気特性】
5．スピントロニクスデバイスの将来展望

《次世代電池シリーズ》
次世代電池シリーズ（4）多価二次電池の動向　（89～104ページ）
～長期展望での実用化を見据え、マグネシウム二次電池を中心に
　材料探索の基礎研究開発を継続～

1．はじめに
1-1．多価金属は容量密度が非常に大きい
【表1．主な金属元素のイオンの価数】
【表2．各種の金属の蓄電池負極としての特性】
1-2．挿入・離脱反応と溶解析出反応
【図1．インターカレーション反応のイメージ図】
2．主要電池の開発動向
2-1．マグネシウム二次電池の現状
2-2．アルミニウム二次電池の現状
2-3．カルシウム二次電池の現状
【図2．開発した水素クラスター錯体水素化物のカルシウム電解質とその伝導率】
3．多価二次電池の市場見通し
【図・表1．多価二次電池のWW市場化見通し（金額ベース：2022-2030年予測）】
4．注目企業・研究機関の取り組み
4-1．国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)
【図3．新規開発したフッ化アルコキシボレート系Mg塩の合成反応】 
4-2．国立大学法人東北大学 金属材料研究所
【図4．水素クラスター電解液(DME/THF混合溶媒)を用いた
カルシウム二次電池の充放電特性 】
【図5．コベライト炭素複合体正極を用いたコインセルでの充放電特性 】
4-3．大阪公立大学
【図6．CuCl2電極を使用したアルミニウム電池の充放電曲線】

≪注目市場フォーカス≫
自動車分野のAI利用動向（1）　（105～117ページ）
～2023年には車の開発にAIの利用が活発化～

1．自動車市場の動きとテーマ
2．国内の自動車分野でのAIの利用
2-1．全体のまとめ
【表1． 自動車分野のAIの利用動向検索結果一覧】
（1）「AI×国内OEM各社」の全体まとめ
①国内OEM検索件数
【図1．「AI×国内OEM」検索件数（79件）のOEM構成比（件数ベース：2021-2023年）】
②AIを利用する対象区分と導入・稼働状況
【図2．AIを利用する対象区分（83件）とAIの導入・稼働状況（25件）の
区分別構成比（件数ベース：2021-2023年）】
③AIを利用する対象区分と導入・稼働状況（OEM別）
【図3．OEM毎のAIを利用する対象区分の区分別構成比（件数ベース件数：2021-2023年）】
【図4．OEM毎のAIの導入・稼働の区分別構成比（件数ベース：2021-2023年）】
④AIを利用する対象分野と導入・稼働状況（年別）
【図5．AIを利用する対象の区分別件数（対象年：2021-2023年）】
【図6．AI導入・稼働状況の区分別件数（対象年：2021-2023年）】
（2）「AI×国内OEM各社」から見えてくるもの
【図7．AI利用対象と導入・稼働状況の区分別件数（数量：2021-2023年）】
3．OEM各社のAIへの取組状況
3-1．トヨタ自動車株式会社
【表2．トヨタ自動車のAIの取組み】
3-2．日産自動車株式会社
【表3．日産自動車のAIの取組み】
3-3．本田技研工業株式会社
【表4．本田技研工業のAI取組み】
3-4．マツダ株式会社、株式会社SUBARU、ダイハツ工業株式会社
【表5．マツダ、SUBARU、ダイハツ工業各社のAIの取組み】

自動車車室内センシング市場性探索（8）
生体信号認識/脳波・感情解析/ジェスチャー認識　（118～141ページ）
～2035年 国内新車搭載率40%の生体信号認識～
～生体信号認識は脳波・感情解析、ジェスチャー認識と、
　ドライバーの気持ちを予測し寄り添えるクルマを作る～

1．はじめに
1-1．顔・生体・ジェスチャー・脳波など3rdパーティーにチャンス大
【表1．車室内センシングの品目別搭載時期】
1-2．（顔認証＆生体信号認識）アプリのロードマップ
【表2．車室内センシング（顔認証&生体信号認識まで）アプリのロードマップ】
2．自動車用生体信号認識の市場性探索
2-1．生体信号認識の可能性
（1）シートに織り込まれたセンシングアプリ
（2）指紋認証
2-2．今後、生体信号認識で活用されるデータとは
2-3．生体信号認識の活用を促進するもの
3．生体信号認識搭載車販売台数推移・予測
3-1．国内 生体信号認識搭載車販売台数推移・予測
【図・表1．国内の生体信号認証搭載車販売台数推移と予測（数量：2022-2035年予測）】
3-2．世界 生体信号認識搭載車販売台数推移・予測
【図・表2．世界の生体信号認証搭載車販売台数推移と予測（数量：2022-2035年予測）】
4．生体信号認識アプリベンダーの最新動向
4-1．本田技研工業株式会社「fMRI（磁気共鳴機能画像法）を用いた運転ミス予兆推定」
4-2．コンチネンタル（Continental AG）&トライナミクス（TrinamiX GmbH）「次世代型自動車盗難防止システム」
4-3．三菱電機株式会社「AI技術Maisart（マイサート）による体調異常検知」
（1）「近赤外線カメラと電波センサーで休憩提案や緊急停止の指示」
4-4．住友電気工業株式会社・住友理工株式会社「シート座面設置バイタルセンサー」
【図1．住友電気工業「車載用バイタルセンサー『MONILIFEモビリティ』」】
【図2．住友電気工業「ドライバーモニタリングシステム『バイタルセンサー』」】
4-5．株式会社村田製作所「乗員モニタリングセンサ」
【図3．村田製作所「乗員モニタリングセンサ」】
4-6．京セラ株式会社「静脈認証でセキュリティーの二重化」
【図4．京セラ「指の静脈認証を活用した車両盗難防止システム」】
4-7．メルセデスベンツ（Mercedes-Benz AG）「車載用指紋認証アプリ」
5．自動車用 脳波・感情解析の市場性探索
5-1．2030年代に大きく動き出す自動車用の生体信号認識&脳波・感情解析
【表3．自動車用生体信号認識＆脳波・感情解析の品目別解析内容】
5-2．IBM（International Business Machines Corporation）の考える「生体情報・脳波で変わるクルマの未来」
【図5．IBM「現在、車載生体情報で行っていること」】
【図6．IBM「生体情報で変わる車の安全の未来」】
5-3．株式会社デンソー「感情認識AIで『あおり運転』防止」
5-4．株式会社クレアクト「CAPTIV NeuroLab（ニューロマーケティング分析システム）」
（1）「B-Alert（ポータブル脳波計測システム）」
5-5．世界の感情検出及び脳波認識ソリューションを提供するプレーヤー
【表4．世界の感情検出及び脳波認識ソリューションを提供するプレーヤー】
6．自動車用ジェスチャー認識の市場性探索
6-1．総論 ～ドライバーモニタリングとジェスチャー認識との違い～
6-2．ジェスチャー認識の一般的アプリ
6-3．ジェスチャー＆視線認識融合アプリの可能性
6-4．ジェスチャー認識普及の困難さ
6-5．世界のジェスチャー認識ソリューションベンダー
【表5．世界のジェスチャー認識ソリューションを提供するプレーヤー】
6-6．自動車用ジェスチャー認識の市場性探索
6-7．自動車用ジェスチャー認識アプリベンダーの最新動向
（1）アプティブ（Aptiv PLC）「BMW向けジェスチャー認識トップランナー」
（2）株式会社東海理化「ジェスチャーエントリーシステム関連製品」
【図7．東海理化「電動スイングドア向けジェスチャーエントリーシステム」】
【図8．東海理化「シームレスコントローラ、
ジェスチャー操作搭載センターディスプレイ」】
【図9．東海理化「ジェスチャー動き検知処理システム」】
（3）NECソリューションイノベータ株式会社「フィンガージェスチャー」
【図10．NECソリューション「フィンガージェスチャー」】

≪タイムリーコンパクトレポート≫
協働ロボット市場 （142～151ページ）
～絶対的独占企業は未だ現れず、全プレーヤーにチャンスあり取るか、逃がすか～

1．協働ロボットとは
2．市場概況
3．セグメント別動向
3-1．日本市場～製造業の国内回帰で自動化需要が高まる、攻める海外勢をディフェンス、高性能化・高機能化に注力
3-2．中国市場～外資誘致政策で、製造業の更なる復興に期待、世界最大の協働ロボット市場として市場全体を牽引
3-3．韓国市場～YoY120％以上の堅調な市場、プレーヤー各自の領域が決まっており、新規参入が厳しい環境
3-4．米州市場～求人難が深刻化、自動化ニーズの上昇により協働ロボットの導入が増加
3-5．欧州市場～短期的にエネルギー需給問題の影響が設備投資まで及ぶものの、長期的には製造業強化政策で自動化のニーズが増加する見通し
4．注目トピック
4-1．協働ロボットの動作速度改善に対する研究開発が進む
4-2．高可搬重量製品に対する需要が増加
4-3．コスト削減が必須、製品価格を10年後に30％ダウンが目標
5．将来展望
【図1．協働ロボット世界出荷台数推移・予測（数量：2021-2032年予測）】

《トップ年頭所感》
2024年、対立とリスクを乗り越え、世界の再構成を！　（3～6ページ）
株式会社矢野経済研究所 代表取締役社長 水越 孝

≪次世代市場トレンド≫
次世代AI・コンピューティング技術(2) ～生成AI～　（7～43ページ）
～ChatGPTの衝撃に世界が揺さぶられ、多くの人が圧倒的な性能の
　高さと手軽さに飛びついた。AIは人々の身近なパートナーに変身～

1．世界を驚かせた「ChatGPT」の衝撃
2．生成AIとは
3．生成AIの応用カテゴリー
3-1．文書
3-2．視覚メディア
3-3．音声・音響
3-4．プログラム
4．生成AIに関する市場規模
【図・表1．生成AIの国内およびWW市場規模予測（金額：2025-2050年予測）】
5．生成AIに関連する企業・研究機関の取組動向
5-1．AI Inside株式会社（エーアイインサイド）
(1)生成AI・LLMの研究開発と社会実装を行なう独自の「XResearch」を創設
(2)マルチモーダルなAI統合基盤「AnyData」の提供開始と同時に、日本語LLMサービス「PolySphere-1」の運用を「AnyData」で実現
【図1．「AnyData」のイメージ】
(3)生成AI・LLMの伴走型リスキリングプログラムを提供開始、ビジネス変革のためのユースケース1万件以上の創出へ
【図2．伴走型リスキリングプログラムの概要】
(4) AIエージェント「Heylix」を提供開始、生成AIによるビジネス変革を実現するマーケットプレイスを構築へ
【図3．「Heylix」の運用イメージと特長】
(5)AIエージェント「Heylix」を正式版として提供開始、チャットボット生成など5つの
新機能を追加
(6)七十七銀行の生成AI導入プロジェクトを共同実施
【図4．非構造化データを構造化するプロセスのイメージ】
5-2．日本電気株式会社（NEC）
【図5．NEC Generative AI Service Menu】
(1) NEC開発の日本語LLM
【図6．NEC開発のLLM】
【図7．LLM開発の強化イメージ】
(2) NEC Generative AI Service Menuの特長
【図8．生成AI利用に必要な機能をまとめて提供する
NEC Generative AI Framework】
【図9．提供形態】
(3) NEC Generative AI Advanced Customer Programの特長
【図10．NEC Generative AI Advanced Customer Program】
5-3．国立大学法人 九州大学
(1)バイオアートの世界
【図11．細胞骨格のイメージ】
【図12．バイオアート作品】
(2)生成AIを用いたバイオアート
【図13．生成AI「Midjourney」による細胞のアート表現】
5-4．HEROZ 株式会社（ヒーローズ）
(1)生成AIで建築実務（仕様書作成からBIMの操作まで）を効率化
(2) HEROZとNTTマーケティングアクトProCXおよびUSEN-NEXT HOLDINGSは、ChatGPTを活用し人と生成AIを融合した「次世代型コンタクトセンター」プロジェクトを始動
【図14．ChatGPTを活用した「次世代型コンタクトセンター」のイメージ】
5-5．株式会社 FRONTEO（フロンテオ）
（1）AIエンジン「KIBIT」
【図15．「KIBIT」の仕組み】
(2)創薬の課題に取り組む「KIBIT」の活用法
【図16．AI×創薬の専門家が生み出した「KIBIT」の活用による
「Drug Discovery Best Known Methods」例フローチャート】
(3)創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」
①重複差分解析
図17．新規の標的分子やバイオマーカーの特定につながる仮説を
導き出す重複差分解析】
②2次元マッピング解析
③ベクトル加算解析
【図18． 新規性の高い標的分子や
バイオマーカーの発見につながることが期待されるベクトル加算解析】
④多面的解析
⑤Virtual Experiments
【図19．疾患に対する新たな標的分子や
作用機序の仮説を生成するVirtual Experiments】
5-6．株式会社 MatrixFlow（マトリックスフロー）
(1)先進諸国に比べて圧倒的に遅れている日本のAI対応
(2)AI活用プラットフォーム「MatrixFlow」
【図20．継続的なAI活用として必要な機能を提供する「MatrixFlow」】
【図21．それぞれの工程で効果的に業務を遂行するために活用を意識した
設計になっている「MatrixFlow」】
(3)「MatrixFlow」の活用事例
①高速・高精度でシミュレーション結果を予測した事例（国内私立大学工学部）
【図22． シミュレーションを実行せずに高速・高精度でシミュレーション結果を
予測した国内私立大学工学部の事例】
②波形データからの異常検知事例
【図23．波形データからの異常検知事例】
③チャットサポート対応の最適化事例
【図24．チャットサポート対応の最適化事例】
6．生成AIの将来展望

メタサーフェス　（44～80ページ）
～低損失で、透過率・屈折率を幅広く制御できるメタサーフェスは、
　テラヘルツ波を用いるBeyond 5Gに欠かせないデバイスとなる～

1．一躍脚光を浴びるようになったメタサーフェス
2．メタサーフェスとは
3．メタサーフェスの特長
4．メタサーフェスの応用分野
4-1．光学
4-2．無線通信
4-3．センシング
4-4．エネルギー
4-5．宇宙
4-6．軍事
5．メタサーフェスに関する市場規模
【図・表1．メタサーフェスの国内およびWW市場規模推移と予測
（金額：2020-2040年予測）】
【図・表2．メタサーフェスの応用分野別WW市場規模推移と予測
（金額：2020-2040年予測）】
6．メタサーフェスに関連する企業・研究機関の取組動向
6-1．国立大学法人 大阪大学
(1)金属メタサーフェスによる吸収と反射の制御
(2)誘電体メタサーフェス
6-2. 国立大学法人 筑波大学
(1)表面プラズモンのフェムト秒時間分解イメージングによって光の波束の動きを捉える
【図1．表面プラズモンの模式図】
 (2)人工物質「ナノ原子」の光応答を100兆分の1秒の時間分解能で可視化
【図2．本研究に用いた実験手法の概略図】
【図3．ナノ共振器を通り抜ける表面プラズモン波束の時間分解映像の
スナップショット】
【図4．ナノ共振器の共鳴振動数の「離調」による通り抜け波束のシフトの制御】
6-3．国立大学法人 東京大学
(1)光学メタサーフェスを用いた小型・高速偏波受信器の開発（東京大学/NICT共同プレスリリース[1]）
【図5．光学メタサーフェスを用いた垂直入射型偏波受信器の模式図(左)と、
試作したメタサーフェスのSEM像(右)】
【図6．メタサーフェスによる偏波分離】
 【図7． 試作した素子を用いたセルフコヒーレント信号光の受信結果】
(2)メタサーフェスを用いた空間・偏波多重コヒーレント受信器の開発
【図8．新たに提案された表面入射型マルチコアDPコヒーレント受信器】
6-4．国立大学法人 東北大学
(1) 6G次世代通信に向けたテラヘルツ波の透過性・位相可変メタマテリアルの開発
【図9．開発したチューナブル・フィルターの基本構造の模式図】
【図10．製作したメタマテリアル単位構造部のSEM像】
(2) 6Ｇ通信向け電波制御材料として安価かつ大量生産可能な3次元バルクメタマテリアルの開発
【図11．3次元バルクメタマテリアルの外観写真(a)と拡大写真(b)】
(3) 6G向け透過型メタマテリアルでテラヘルツ波の伝播方向を広角に制御可能な電波偏向制御技術の開発
【図12．製作した透過型メタマテリアルの光学顕微鏡写真】
(4)他のアプリケーション事例
①ロボットアーム用メタマテリアル
【図13．表面プラズモン共鳴による光吸収を利用した
超高感度光学式フォースセンサーの模式図】
②スマートフォン・モバイル端末用メタマテリアル
【図14．メタマテリアルカラーフィルターを用いた超小型分光器】
③熱遮蔽メタマテリアル
【図15．2次元周期構造を持つメタマテリアル(上)とその透過・反射スペクトル】
④バイオメディカル用メタマテリアル
【図16．回転対称メタマテリアルを用いた高感度屈折率センサーと
DNAのラベルフリー検出】
⑤可視光用誘電体メタマテリアル
【図17．メタマテリアル粒子に及ぼす水素アニーリングの効果】
(5)メタマテリアル研究革新拠点（Meta-RIC）
6-5．国立大学法人 三重大学
【図18．2.4GHzにおいて高い吸収を示す低反射メタマテリアルの設計】
【図19．数値シミュレーションによる素子の設計】
【図20．シミュレーション結果】
【図21．マイクロ波測定実験のサンプル(左)と模式図(右)】
6-6．国立研究開発法人 理化学研究所
(1)メタレンズ
【図22．GaN製メタレンズ】
(2)「黒」をつくる
【図23. メタマテリアル吸収体の模式図(左)。MgF2ギャップ層で分離されたAuフィルム上のAuマイクロリボン（50nm）で構成されるメタマテリアル吸収体MIM(金属/絶縁体/金属)の断面図(右)】
(3)赤外分光法（FT-IR）
①固体サンプル
【図24．FT-IRに供した単分子薄膜固体サンプル(左)とFT-IR結果(右)】
②液体サンプル
【図25．FT-IRに供した液体サンプル】
③気体サンプル
【図26．2D MIM構造から3D MIM構造にしてホットスポット密度が
増加することで感度向上を図った気体サンプル用MIM構造】
7．メタサーフェスの将来展望

《次世代電池シリーズ》
次世代電池シリーズ（3）新原理/新型電池の動向　（81～93ページ）
～前進する新原理/新型電池、一部既に商用化も、状況は千差万別～

1．はじめに
1-1．新原理電池
【図1．開発するフッ化物電池の概念図】
1-2．新型リチウムイオン電池
1-3．新原理/新型LiBの市場化見通し
【図・表1．新原理電池/新型LiBのWW市場化見通し（金額ベース：2022-2030年予測）】
2．注目企業・研究機関の最新動向
2-1．CONNEXX SYSTEMS(コネックスシステムズ)株式会社
【図2． (左)BLPシリーズ：73.7kWh (右)LUVISシリーズ：61.4kWh】
【図3．SHUTTLE Battery 充放電反応概念図】
2-2．京セラ株式会社
【図4．(左)クレイ型LiBのスタックセル
(右)クレイ型LiB搭載のEnerezza蓄電池ユニット】
【図5．クレイ型LiＢの電極構造】
2-3．株式会社クオルテック
【図6．(左)活性炭比率と重量エネルギー密度 (右)各温度域における充放電曲線】

≪注目市場フォーカス≫
「2024年問題」の物流システム市場動向　（94～109ページ）
～商用車コネクテッドが解決の糸口だが、すぐに効く薬では無い～

1．物流業界を巡る「2024年問題」とは
1-1．物流市場の現況とトラック運送における「2024年問題」
【表1．2024年問題とされる各種改正内容】
【表2．「働き方改革関連法」など改正に伴う影響範囲】
2．日本のトラック物流の現状
2-1．国内物流の現状
【表3．国内の物流事業者の営業収入、事業者数、従業員数】
【図1．国内の物流事業者の営業収入(左図)、従業員数(右図)】
2-2．商用車の現状
【表4．国内営業用自動車保有台数（2023年9月現在）】
【図2．国内自動車保有台数（2023年9月現在）】
2-3．トラック物流の現状
【図3．トラック運送業区分】
2-4．物流の課題に対する様々な対応
（1）これまでの国などの対応
【図4．B ；スマート物流サービスの取組み】
（2）ソリューションベンダーの動き
【図5．物流ソリューションの概要（物流関連市場の取り組み（例））】
3．トラック物流の課題と考えられる対応
【図6．モビリティ情報の収集】
3-1．物流事業者か荷主か･･･
【表5．IFと2Fの区分】
3-2．「2024年問題」への1Fの対応
【図7．物流の課題と物流MSPFの関係】
3-3．商用車コネクテッドカーの市場規模推移予測
【表6．商用車のトラッキング・コネクテッド車両の市場規模推移（数量：2023-2030年予測）】
【図8．商用車のトラッキング・コネクテッド車両の市場規模推移（数量：2023-2030年予測）】

自動車車室内センシング市場性探索（7）顔認証　（110～131ページ）
～2026～2030年本格的搭載進む車載顔認証～
～決済、シェアリング、免許証、アルコール検知、MaaS、防犯、
　視線検知、虹彩認証、生体信号活用・・・多様なアプリと連携進む～

1．はじめに～OEMによる車室内センシングの品目別搭載ロードマップ～
【表1．車室内センシングの品目別搭載時期】
1-1．本格的搭載時期2016~2020年のアプリ
1-2．本格的搭載時期2021~2025年のアプリ
1-3．本格的搭載時期2026~2030年のアプリ
【表2．車載用顔認証技術のあれこれ】
1-4．本格的搭載時期2031年以降のアプリ
2．顔認証を活用した自動車サービスの品目別状況
2-1．本格的搭載時期2031年以降のアプリ
（1）顔認証による決済関連サ－ビス
（2）顔認証によるモビリティ・シェアリングサービス
（3）顔認証による免許証のアプリ化
（4）メーター改ざん防止／データ改ざんの無い修理履歴
（5）顔認証＋アルコール検知
（6）顔認証によるMaaS関連サービス
（7）顔認証による犯罪者特定
2-2．2030年以降の車載顔認証の4つの方向性
【図1．2030年以降の車載顔認証の4つの方向性】
3．自動車用顔認証をリードする一党独裁国家
4．顔認証搭載車販売台数推移・予測
4-1．国内 顔認証搭載車販売台数推移・予測
【図・表1．国内 顔認証搭載車販売台数推移・予測（数量：2022-2035年予測）】
4-2．世界顔認証搭載車販売台数推移・予測
【図・表2．世界 顔認証搭載車販売台数推移（数量：2025-2035年予測）】
5．顔認証アプリ・ベンダーの最新動向
5-1．乗用車向け顔認証アプリ・ベンダーの最新動向
（1）コンチネンタル（Continental AG）「多様な生体信号データを合わせて認証」
（2）ルノー（Renault Group）「顔認識自動ドアや自動決済機能付きEV」
（3）現代自動車（Hyundai Motor Company）「顔認証＋指紋認証連携」
（4）商湯科技開発有限公司（センスタイム）「車載用顔認証統合アプリ『Human Action』」
【図2．センスタイム「車載用顔認証統合アプリ『Human Action』」】
（5）Cipia Vision Ltd「ドライバーの監視・識別・ジェスチャー認証」
①ドライバーの監視
②ドライバーの識別
③ジェスチャーコントロール
④キャビンセンス
【図3．Cipia「ドライバーの監視・識別・ジェスチャー認証」】
5-2．業務車両向け顔認証アプリ・ベンダーの最新動向
（1）丸紅株式会社「手ぶらで乗降できる顔認証決済システム」
（2）GO株式会社「DRIVE CHART」
（3）パナソニック株式会社「顔認証乗車実証実験」
（4）岐阜市「顔認証AIによる自動運転バス決済」
（5）サイバートラスト株式会社「ドライバーズ認証 デモシステム」
（6）MONET Technologies株式会社：MONETマーケットプレイス「顔認証APIを提供」
（7）日本電気株式会社（NEC）「北海道キロロリゾートで顔認証活用MaaS」
（8）株式会社サイホープロパティーズ「顔認証連動型アルコールチェックシステム」

≪タイムリーコンパクトレポート≫
リチウムイオン電池のリユース・リサイクル動向　（132～136ページ）
～足元は過熱感の様相、目指すべきはブームの先を見据えた最適な仕組み作り～

1．リチウムイオン電池のリユース・リサイクルとは
2．市場概況
3．セグメント別動向
3-1．LiB製造工程における工程内スクラップ動向（概要）
3-2．中国におけるLiBリユース動向（概要）
3-3．中国におけるLiBリサイクル動向（概要）
4．注目トピック
4-1．車載用LiBの廃棄・回収状況
5．将来展望
【表1．リチウムイオン電池（LiB）リユース・リサイクル世界市場の動向】