定期刊行物

≪次世代市場トレンド≫
革新的ナノ材料(6)～ナノ高分子材料～ （3～34ページ）
～ナノスケールで構造が制御されたナノ高分子材料は軽量性・柔軟性はもとより、
　新たな機能付加によって次世代デバイスとして有望～

1．ナノ高分子材料とは
2．ナノ高分子材料の用途分野
2-1．医療分野
2-2．エレクトロニクス
2-3．エネルギー
2-4．環境
2-5．材料工学
2-6．航空宇宙工学
2-7．防水・撥水コーティング
2-8．光学素子
3．ナノ高分子材料に関する市場規模
【図・表1．ナノ高分子材料の国内およびWW市場規模予測
（金額：2025-2050年予測）】
4．ナノ高分子材料に関連する企業・研究機関の取組動向
4-1．国立大学法人京都大学
(1)高分子における形態制御の重要性とポリマーブラシによる新機能発現
(2)高密度化によるブラシの機能強化
【図1．高弾性特性、超低摩擦特性、サイズ排除特性（生体適合性）という
3つの特性】
(3)高密度ポリマーブラシ作製法：リビングラジカル重合
(4)超低摩擦材料の実現へ
4-2．国立大学法人東京科学大学
(1)ナノファイバーに関する基礎的研究と機能創出
【図2．ナノファイバーのユニークな特徴】
(2)ナノ材料を利用したエネルギー変換・貯蔵用薄膜デバイスの開発
【図3．ナノファイバーから集合体を形成しデバイスに応用する】
【図4．ナノファイバーネットワークを含む高分子複合膜の概略図】
【図5．カーボンネットワークの利用】
4-3．国立大学法人東京大学
(1)末端だけが異なる高分子の精密分離
【図6．MOF内へのPEGの導入。末端未修飾のPEG(H)は細孔内に拡散するが(左)、
PEG(Tr)は細孔には入らない(右)】
【図7．PEG混合物の分離】
【図8．「高分子精密分離」という新しい学術を拓く】
(2)ナノメートルサイズMOFを利用した高分子モノマー配列を認識する技術を開発
【図9． MOFの細孔を利用したモノマー配列の認識原理】
【図10．MOFによるモノマー配列とブロック配列の識別】
4-4．国立大学法人長岡技術科学大学
(1)有機色素ナノ薄膜試験紙[1]
【図11．ナノ粒子薄膜の作製方法】
【図12．ナノ粒子薄膜の利用方法とメリット】
【図13．ppbレベルの水試料用高感度イオン試験紙としてのナノ薄膜試験紙】
(2)固体表面の簡易元素分析を可能にするタッチテスト[2]
【図14．タッチテストの活用シーン】
(3)環境浄化用光触媒膜[3]
【図15．一重項酸素発生システム】
4-5．国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）
(1)分子設計による新しい機能性ポリ乳酸の創製
【図16．末端修飾ポリ乳酸ステレオコンプレックス化の模式図】
【図17．様々な末端修飾ポリ乳酸ステレオコンプレックス化の事例】
【図18．バニリンで末端修飾したポリ乳酸のpH応答性】
【図19．バニリンで末端修飾したポリ乳酸のpH応答による組織変化】
(2)蓄熱材粒子
【図20． PE微粒子における交互積層薄膜化プロセスの模式図。薄膜化前のPE(左)、
it-PMMA/st-PMMAによる交互積層薄膜化(中)、
蓄熱材として用いるため相変化した状態(右)】
4-6．学校法人立命館大学
(1)「力を見える化」する材料の創製
【図21．N*-LCの分子配向と外場による応答の模式図】
【図22．N*-LCEのメカノ・オプティカル挙動】
(2)高分子中における三次元分子配向制御技術の開発
【図23．分散重合によって得られた高分子液晶微粒子の
SEM像(上)と粒度分布(下)】
【図24．N*-LC高分子微粒子の選択反射特性。
入射角度を変化させた場合の反射スペクトル】
5．ナノ高分子材料に関する将来展望

センサー&アプリ市場性探索（7）自動車の進化と車載センサーの未来 （35～50ページ）
～自動車のE/Eアーキテクチャーの変化により、
　車載センサーが処理脳を持ち、エッジコンピュータ化していく～

1．E/Eアーキテクチャーの変化により自動車の姿が変わる
1-1．～2024年現在 分散型アーキテクチャー
1-2．2025～2030年 ドメイン型アーキテクチャー
1-3．2031～2035年ゾーン型アーキテクチャー
1-4．2035年以降～ クラウド遠隔型アーキテクチャー
【図1．E/Eアーキテクチュアの進化】
【図2．Texas Instruments(テキサス・インスツルメンツ)の考える
ゾーン型アーキテクチャー】
2．米ITベンダーの自動車本格参入時期
2-1．3大ITベンダーの現状
2-2．ITベンダーの自動車市場参入時期
【図3．E/Eアーキテクチュア変化の時期と米ITベンダーの自社車両投入の時期】
2-3．ITベンダーの進む道は、T型フォードかGMか
2-4．米国ITベンダー参入時に生き残れるOEMは？
3．E/Eアーキテクチャーの変化と車載センサーの変貌
3-1．分散型～ドメイン型～ゾーン型でセンサーはどう変わるか
【図4．E/Eアーキテクチュアの変化とセンサーの変化】
3-2．「車載センサーのSWとの統合」の時期
【図5．車載センサーの変化の時期】
4．ソフトウェア一体化時代の車載センサーメーカー生残り術
4-1．「センサー＋アプリSW一体化」で苦しくなるセンサーメーカー
4-2．ソフトウェア一体化時代のセンサーメーカー生残り術
5．2030年代の車載用センサー搭載状況はこう変わる
5-1．センサーの部品別搭載状況2024年～2030年代
【表1．車載センサーの品目別変化2024年～2030年代1/2】
【表1．車載センサーの品目別変化2024年～2030年代2/2】
5-2．BEV化/自動運転化時代に伸びるセンサー、減るセンサー

《注目市場フォーカス》
農業用センシングシステム （51～81ページ）
～センシング＆データ解析により農作物の栽培条件を最適化
　最小限の水や肥料で収量や品質向上が可能～

1．農業用センシングシステムとは
2．農業用センシングシステムにおけるセンシング対象による分類
2-1．土壌センサ
2-2．気象センサ
2-3．作物センサ
3．農業用センシングシステムにおけるセンシング技術による分類
3-1．リモートセンシング
3-2．IoTセンシング
3-3．スマートフォンアプリ
4．農業用センシングシステムにおけるセンシング用途による分類
4-1．作物管理
4-2．灌漑管理
4-3．病害虫管理
5．農業用センシングシステムに関する市場規模
【図・表1．農業用センシングシステムに関する国内およびWW市場規模予測
（金額：2023-2028年予測）】
6．農業用センシングシステムに関連する企業・研究機関の取組動向
6-1．株式会社コーデック
【図1．OKIPPAのシステム構成】
【図2．OKIPPAの端末とアウトプット例】
【図3．OKIPPAの計測項目一覧】
6-2. 株式会社ジェピコ
(1)マルチスペクトラムイメージング
【図4．可視光から近赤外域の各波長の吸収/反射特性】
【図5．可視光(左)とマルチスペクトラムイメージング(右)の比較】
(2)マルチスペクトルカメラMicaSense®シリーズ「RedEdge-P」
【図6．AgEagle社のマルチスペクトルカメラ「RedEdge-P」】
(3)「RedEdge（旧モデル）」による画像取得事例
【図7．「RedEdge（旧モデル）」によって取得した各種インデックス画像。
RGB(左上)、NDVI(中上)、NDVI 2(右上)、NDRE(左下)、NRG(中下)、DSM(右下)】
6-3．国立大学法人静岡大学
(1)AIを用いた自動灌水制御手法によるトマト栽培
【図8．トマトの栽培実験風景】
【図9．新たに開発した灌水制御手法の概要】
【図10．収穫物品質と総灌水量】
(2)AIによるメロンの網目品質に基づくメロン等級判定モデル
【図11．AIが学習するメロン全周画像】
【図12．生成AIを用いたデータ拡張手法の概要】
(3)ワインブドウの小さな花を高精度にカウンティングするAIの研究開発
【図13．AI を用いた2ステップでの高精度なカウンティング手法】
【図14．高精度な花の検出結果（ステップ2）】
6-4．国立大学法人東京科学大学
(1)超スマート社会推進コンソーシアム（SSS推進コンソーシアム）
(2)スマート農業
【図15．SSSスマート農業教育研究フィールド】
(3)高橋研究室の取り組み事例
①日本特有の狭所急斜面森林環境対応型農業・林業協働作業小型自律ロボット（図16）
【図16．日本特有の狭所急斜面森林環境対応型農業・林業協働作業小型自律ロボット】
②多変量リモートセンシングによる大規模植物フェノミクスデータと
次世代コンピューティングを組み合わせたリアルタイム植物生育モデル構築と
植物生育速度制御(図17)
【図17．多変量リモートセンシングによる大規模植物フェノミクスデータと
次世代コンピューティングを組み合わせたリアルタイム植物生育モデル構築と
植物生育速度制御】
6-5．国立大学法人東京農工大学
(1)光カメラ通信
(2)フォトグラメトリ
(3)フォトグラメトリと光カメラ通信を利用した統合的農園デジタルツイン生成システム
【図18．フォトグラメトリと光カメラ通信を用いたデジタルツイン生成】
【図19．3D点群モデルの各点にセンサ値を付与したセンサ値レイヤの生成過程】
(4)実証実験
【図20．センサデバイスの配置模式図(上)、実際の実験の様子(左下)、
センサデバイスの実物写真(右下)】
【図21．RGBレイヤの3D点群モデル(左)とセンサ値レイヤの3Dモデル(右)】
7．農業用センシングシステムに関する将来展望
7-1．精密農業の進展
7-2．自律型農業機械の普及
7-3．環境負荷の低減
7-4．スマートファーミング
7-5．新技術の導入
7-6．気候変動への対応
7-7．都市型農業の発展

2024年モビリティ環境の変化（1） （82～93ページ）
～EV推進のシナリオは崩れ始め、その波紋が広がってきた～

1．2022～2023年頃のモビリティ環境
2．2024年にかけての自動車市場の変化
2-1．2021～2024年の自動車生産・販売動向
【表1．世界の自動車生産・登録・販売台数の推移（数量：2021-2024年見込）】
【図1．世界の自動車生産台数推移（数量：2021-2024年見込）】
【図2．世界の自動車登録・販売台数の推移（数量：2021-2024年見込）】
【図3．EU+EFTA+英国の自動車生産、新車登録・販売台数推移
（数量：2022-2024年見込）】
2-2．2021～2024年見込のEV販売動向
（1）世界のEV販売動向
【表2．主要各国のEV売台数推移（数量：2021-2024年見込）】
【図4．主要各国のEV販売台数推移（数量：2021-2024年見込）】
①EVの販売台数
②EVの2021～2024年の伸び率
（2）国・地域別のBEVとPHEVの国内販売動向
【図5．世界のBEV国内販売台数推移（数量：2021-2024年見込）】
【図6．世界のBEV国内販売台数シェア（数量：2023年）】
①BEVの販売台数
②BEVの2021～2024年の伸び率
【図7．世界のPHEV販売台数推移（数量：2021-2024年見込）】
【図8．世界のPHEV国内販売台数シェア（数量：2023年）】
③PHEVの販売台数
④PHEVの2021～2024年の伸び率

≪タイムリーコンパクトレポート≫
車載用リチウムイオン電池市場 （94～101ページ）
～ターゲットエリアで異なる最適選択肢
　問われる調整力・多面的アプローチのバランス～

1．車載用LiB市場とは
2．市場概況
3．セグメント別動向
3-1．車載用LiB市場動向
3-2．xEV市場動向
4．注目トピック
4-1．電動車普及計画や目標の加速感に変化の兆し
4-2．Affordable Battery の実現に向けた材料の模索が活発化
4-3．自動車OEMで推進される垂直統合の動きとリユースリサイクルの長期展望が
今後の焦点の１つに
5．将来展望
【図・表1．Conservative（市場ベース）予測：xEVタイプ別車載用LiB
世界市場規模推移・予測（数量：2018-2035年予測）】
【表1．Aggressive（政策ベース）予測：車載用LiB世界市場規模予測
（数量：2024-2035年予測）】
【図・表2．Conservative（市場ベース）予測：xEVタイプ別世界生産台数推移】
（数量：2018-2035年予測）】