定期刊行物

≪次世代市場トレンド≫
量子技術シリーズ(1) ～NISQデバイスからFTQCへ～ （3～44ページ）
～量子ビットの安定性、スケーラビリティ等を成し遂げた
　誤り耐性量子コンピュータFTQC、圧倒的な技術革新が進展～

1．想定以上の性能向上で大きく変貌する量子コンピュータ
1-1．量子ビット数や誤り訂正技術の進化
1-2．量子コンピュータの実機稼働でますます高まる期待
1-3．64量子ビットNISQデバイス
2．NISQデバイスからFTQCへ
3．量子コンピュータに関する市場規模
【図・表1．量子コンピュータに関する国内およびWW市場規模予測
（金額：2030-2050年予測）】
4．量子コンピュータに関連する企業・研究機関の取組動向
4-1．国立大学法人大阪大学
(1)量子コンピュータ元年となった2023年
【図1．国産3号機となった大阪大学の量子コンピュータの外観】
【図2．大阪大学の量子コンピュータの構成】
(2)大阪大学の量子コンピュータの特徴
【図3．超伝導量子ビット】
【図4．開発した制御装置】
4-2．株式会社QunaSys（キュナシス）
(1)アルゴリズム開発
(2)ソフトウェア開発
(3)コンソーシアム
①量子コンピュータの応用検討コミュニティ「QPARC」
②材料開発フレンドリーなLLM（大規模言語モデル）の研究と活用を目的としたコンソーシアム「材料開発LLM勉強会」
(4)産業応用に向けて、ビット数の増加とエラー訂正技術の進歩が不可欠
【図5．量子ビット数の推移および予測】
(5)量子コンピュータの応用
【図6．窒素固定のカギとなるFe-Mo-S-Cから構成される
酵素活性中心（FeMoco）の分子模型】
【図7．化学シミュレーションにおける精度とサイズの関係】
4-3．株式会社Quemix（キューミックス）
(1)量子コンピュータ開発の最新動向
(2) Quemixの事業内容
①量子アルゴリズムの開発
【図8．「PITE®」のための量子回路の構成】
②量子技術支援プログラムの提供
【図9．様々な業界における量子コンピュータ対応技術支援】
【図10．量子技術支援プログラムの内容】
③材料計算プラットフォーム「Quloud（キュラウド）」の開発・提供
④磁性材料シミュレーションソフトウェア「Quloud-Mag」の開発
【図11．LaFeSi合金に特定のドーパント（X, Y）を加えて組成比を変えた場合のキュリー温度の変化を示すシミュレーション結果例】
【図12．非対称スピン相互作用として知られる「ジャロシンスキー-守谷相互作用（DMI：Dzyaloshinskii-Moriya Interaction）」が、二次元層状物質MX3（X=Cl）においてスキルミオン相を実現していることを示すシミュレーション結果例】
⑤量子センサ新素材研究開発
4-4．国立大学法人神戸大学
(1)極低温アナログ回路
【図13．シリコン量子ビットのバイアス電圧制御の構成】
(2)極低温チップ実装
【図14．100 mKにおけるシリコンインターポーザ上のフリップチップ実装】
【図15．神戸大学に導入したShasta106 ADRクライオスタット】
4-5．株式会社Jij（ジェイアイジェイ）
(1)最適化問題に取り組むJij
【図16．最適化問題の分類マップ】
(2)最適化問題の開発をサポートするプロダクト群
【図17．最適化問題解決をサポートするJijのプロダクト群】
(3)事例（血行動態予測モデルのハイパーパラメータ探索：中外製薬株式会社
【図18．血行動態予測のためのニューラルネットワークの
ハイパーパラメータ最適化事例：中外製薬】
4-6．国立大学法人東京大学
(1)量子コンピュータと量子化学計算
【図19．本研究のメンバー構成】
(2)量子回路と量子ゲートを用いた演算回路の実装
【図20．qubitに対する操作シーケンスを示した量子回路】
【図21．実装した算術演算回路の事例】
(3)第一量子化法の計算原理とシミュレータ
【図22．化学反応シミュレータの基本要素(上)と量子回路(下)】
①反応物準備回路
②時間発展回路
(4)大規模量子プログラミングに向けて
【図23．作業用qubitの自動割り当て手順】
【図24．数式形式の記述のサポートとしてのAST】
(5)今後の展望
4-7．国立大学法人広島大学
(1)疑似量子アニーラーABS2 QUBOソルバーのGPUエンジンを無償提供
【図25．QUBOソルバーを用いた組合せ最適化問題の解法】
【図26．人間の視覚特性にもとづいたグレースケール画像の2値化処理
（画像データ：入力画像・ぼかし画像・誤差拡散・ABS2）】
(2)量子アニーラーで順列型組合せ最適化問題を解くためのイジングモデルのサイズと要求分解能を大幅に削減する画期的な設計手法を開発
【図27．巡回セールスマン問題の解[3,1,0,2,4]と
それをone-hot表現で表わす大きさ5✕5の行列】
【図28．40頂点の有向グラフと最短巡回路】
【図29．無向グラフの巡回セールスマン問題を解くイジングモデルの二次項の個数】
4-8．学校法人早稲田大学
(1) QuRICの組織
【図30．QuRICの組織】
(2)スタートアップ
①株式会社Nano Fiber Quantum Technologies（NanoQT）
②株式会社Quanmatic
(3) QuRICが目指す社会実装
【図31．QuRICが目指す社会実装イメージ】
5．量子コンピュータに関する課題と将来展望
5-1．課題
（1）量子ビットの安定性
（2）エラー訂正技術の発展
（3）量子コンピュータのスケーラビリティ
5-2．将来展望
（1）NISQデバイスの役割と限界
（2）FTQCへの移行
（3）過渡期の展望
（4）長期的な展望

センサー&アプリ市場性探索（10）慣性センサー市場① （45～61ページ）
～加速度/角速度/IMU/傾斜センサー～
～2023年の慣性センサーはIMU比率47%に増大、MEMS比率64％に拡大！～

1．はじめに
2．慣性センサーの概要
2-1．慣性センサーの種類
【図1．慣性センサーの種類】
【表1．慣性センサーの種類と概要】
2-2．MEMS化により進化した慣性センサー
【図2．MEMSのIMU事例（TDK製品）】
3．慣性センサーの品目別技術動向・市場動向
3-1．加速度センサー
3-2．角速度センサー（ジャイロセンサー）
3-3．IMU（慣性計測ユニット）
3-4．傾斜センサー
4．慣性センサー市場の最新動向・市場予測
4-1．慣性センサーのワールドワイド総市場規模・予測
【図・表1．慣性センサーの品目別WW市場規模推移・予測
（金額：2022-2035年予測）】
【図・表2．慣性センサーの品目別WWシェア（金額：2022-2035年予測）】
【図・表3．慣性センサーのMENS/非MEMSのWW比率（金額：2023年）】
4-2．加速度センサー市場のWW総市場規模・予測
【図・表4．加速度センサーのWW市場規模推移・予測
（金額：2022-2035年予測）】
【図・表5．加速度センサー市場におけるMEMSのWW市場比率
（金額：2023年）】
4-3．角速度（ジャイロ）センサーのWW総市場規模・予測
【図・表6．角速度（ジャイロ）センサーのWW市場規模推移・予測
（金額：2022-2035年予測）】
【図・表7．角速度（ジャイロ）センサーの種類別WW市場規模（金額：2023年）】
4-4．IMU（慣性計測ユニット）のWW総市場規模・予測
【図・表8．IMUの総WW市場規模推移・予測（金額：2022-2035年予測）】
【図・表9．IMUにおけるMEMS製品のWW市場シェア（金額：2023年）】

《注目市場フォーカス》
チップレット （62～83ページ）
～これまで1チップに集積していた大規模回路を複数のチップに個片化、
　微細化の効果を維持しながら、チップに新たな価値をもたらす～

1．チップレットとは
2．チップレットの特徴
3．チップレットの最新技術動向
4．チップレットの需要分野
5．チップレットに関する市場規模
【図・表1．チップレットに関するWW市場規模予測（金額：2025-2030年予測）】
6．チップレットに関連する企業・研究機関の取組動向
6-1．国立大学法人東京科学大学(1)
【図1．界面形成に対するVia-FirstとVia-Lastの比較】
【図2． BBCube WOWプロセスフロー】
【図3．BBCube COWプロセスフロー】
【図4．信号接続に要する消費エネルギーと伝送バンド幅の関係】
6-2．国立大学法人東京科学大学(2)
(1)チップレット集積プラットフォーム・コンソーシアム
【図5．チップレット集積プラットフォーム・コンソーシアムの構想】
(2)チップレット集積技術の開発
【図6．PSBを用いたチップレット集積技術】
【図7．PSBモジュールの外部接続構造】
【図8．大規模チップレット集積のイメージ】
6-3．TOWA株式会社
【図9．PLPの展望】
6-4．国立大学法人横浜国立大学
(1)ハイブリッド接合技術
【図10．ハイブリッド接合の模式図】
【図11．典型的なハイブリッド接合プロセス】
(2)チップレット集積技術
【図12．チップレット集積プロセス】
(3)横浜国立大学発半導体コンソーシアム
【図13．前工程・後工程融合オープンイノベーションプラットホーム】
7．チップレットに関する課題と将来展望
7-1．課題
（1）インターポーザとインターコネクトの制約
（2）設計の複雑さ
（3）製造とテストの複雑化
（4）コスト
（5）熱管理の難しさ
（6）設計標準化の不足
7-2．将来展望
（1）標準化の進展とエコシステムの構築
（2）次世代インターポーザ技術の開発
（3）ヘテロジニアスインテグレーションの普及
（4）インターフェース技術の進化
（5）AI・HPC分野での応用拡大
（6）低コスト・短期間での開発サイクルの実現
（7）応用分野への寄与

SDVの成り立ちと今後の動向（1） （84～94ページ）
～クローズアップされ始めたSDVに自動車各社は途惑う～

1．はじめに
2．自動車市場の急激な変化
2-1．地球温暖化スキームと脱炭素の動き
2-2．BEV市場で中国の台頭とその背景
2-3．欧州の自動車会社の蹉跌
2-4．中国の自動車会社の成長
2-5．これからのBEVのゆくえ
3．SDVという考え方の始まりとその仕組み
3-1．テスラ車と既存OEMの車載ソフトウエア
【図1．テスラのTASと既存OEMのEASの比較】
【表1．2020年頃の既存OEMのEASの構想】

≪タイムリーコンパクトレポート≫
自動車プラスチックリサイクル市場 （95～100ページ）
～潜在需要量に対し、ELV由来プラ回収量が大幅に不足
　解体由来増加、ユーザーハンドリング向上、非ELV回収がカギ～

1．ELV由来のプラスチックとは
2．市場概況
3．地域別動向
3-1．日本
3-2．欧州
3-3．米国
4．注目トピック
4-1．「資源回収インセンティブ制度」導入により、資源回収のための経済的インセンティブを付与
5．将来展望
【図1．国内におけるELV由来プラスチック回収量予測（数量：2023-2030年予測）】