定期刊行物

　内容目次　

≪次世代市場トレンド≫
次世代量子技術シリーズ（1）～量子コンピューティング～　（3～42ページ）
～量子超越の証明で改めて量子コンピューターに対する期待が高まる。
　クラウドサービスやハイブリッド方式を駆使した応用展開が進展～

1．量子超越を達成した量子コンピューター（QC）
2．QCの現状（東京工業大学 西森秀稔教授監修）
2-1．量子ゲート方式（QGM）と量子アニーリング方式（QAM）
2-2．現段階では、QCと賢く付き合う必要がある
2-3．QCのアプリケーションを広げることで活路を見いだす
3．量子コンピューティングの市場規模予測
【図・表1．量子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）】
4．量子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
(1)量子誤り訂正理論
【図1．現在実現している規模のQC上で動作する世界初の量子機械学習アルゴリズムを提案】
【図2．QCにおけるノイズと量子誤り訂正】
【図3．QCとCCのハイブリッド】
【図4．FTQCの量子回路およびアルゴリズム例】
(2)量子情報に関連する基礎研究
(3)今後の展望
【図5．“量子版”ムーアの法則】
4-2．株式会社QunaSys（キュナシス）
(1)QunaSys、凸版印刷、NICT、ISARAの4者が連携し、量子セキュアクラウド技術の確立に向けて始動
【図6．量子セキュアクラウド技術の俯瞰的イメージ】
(2)QC向け量子計算クラウド「QunaSys Qamuy™」β版の提供
【図7．「QunaSys Qamuy™」の量子化学計算ライブラリー】
(3)QC向化学計算プログラムの共同実証with HPCシステムズ
4-3．株式会社グリッド
(1)QC向けアプリケーション開発フレームワーク
①QC向けアプリケーション開発フレームワーク
②量子機械学習ライブラリー
③QC・量子シミュレーター
(2)量子アルゴリズムの開発
①量子モンテカルロ
②量子オートエンコーダー
【図8．28×28＝784次元のデータセット「MNIST」手書き文字画像を、わずか9ビットで学習させることに成功した事例】
③量子誤差逆伝播法
【図9．誤差逆伝播アルゴリズムを用いた量子回路学習結果】
4-4．学校法人慶應義塾大学
(1)イジングマシンのアルゴリズム開発
【図10．イジングマシンにおける埋込みアルゴリズムと計算性能の関係[1]】
【図11．イジングマシンにおける係数ビット幅制限をソフトウェア側で吸収する手法の開発】
(2)応用展開：マテリアルズ・インフォマティクス（MI）におけるQAM活用
【図12．QAMを用いたMI手法をメタマテリアルに適用した事例】
【図13．QAMを活用したMI手法の新しいコンセプトの概念図】
【図14．QAMを用いたシミュレーション結果と従来法との比較】
4-5．国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）
【図15．量子デバイス開発拠点としての産総研の取組（参画プロジェクト）】
(1) 3次元（3Ｄ）実装方式QUIPとチップ製造技術[1]
【図16．(上)産総研が開発した超伝導QAMチップAQUA1.0の写真、 (下)産総研が実現を目指している3D実装QUIPを利用した超伝導QAM】
【図17．日本初となる3量子ビット超伝導量子アニーリングマシンAQUA1.1】
(2)シリコン（Si）QC
【図18．Si QCにおけるチップ集積化のイメージ】
(3)クライオCMOS制御回路
【図19．クライオCMOS制御回路】
4-6．国立大学法人東京工業大学
(1) Si-MOS型量子ドット（QD）
【図20． MOS構造を利用したSi QDデバイス】
【図21．正三角形の各頂点にQDを配置したSi TQDデバイス】
(2) Si/SiGeヘテロ構造型QD
【図22．Si/SiGeヘテロ構造型量子ドット。(左)断面模式図、(右)表面SEM像】
4-7．日本電気株式会社（NEC）
(1) NECの量子コンピューティングに対する取組経緯と現在の到達点
【図23．NECにおけるQCの発展経緯】
【図24．超伝導パラメトロンを利用するQAMの進捗】
(2)量子コンピューティングの適用分野
【図25．量子コンピューティングの適用分野】
(3)ベクトル型SC「SX-Aurora TSUBASA」
【図26．D-Waveとのコラボレーション】
【図27．SX-Aurora TSUBASAの発展経緯】
(4)NECとParity Quantum Computing社、QCの開発に向けた協業を開始
（https://jpn.nec.com/press/202102/20210210_01.html）
【図28．ParityQCアーキテクチャをNECの超伝導パラメトロン素子へ実装するイメージ】
4-8．blueqat（ブルーキャット）株式会社
(1) QC＋機械学習開発環境の提供
(2) QC＋機械学習受託システム開発
(3)量子機械学習を利用したマーケティングサービスの提供
4-9．国立大学法人北海道大学
(1)線形光学素子を使った量子演算
【図29． 2者間量子リーダー選挙のための量子回路】
【図30．線形光学素子による実装】
【図31．通信量の期待値による比較】
(2)光によるQCの実現に大きく迫る手法を開発（https://www.hokudai.ac.jp/news/180528_pr.pdf）
5．量子コンピューティングの将来展望

スマートセンシングシリーズ（4）プリンテッドセンサー関連市場③ウェアラブルセンサー編　（43～63ページ）
～FHE型のウェアラブルセンサーパッチが2023年頃から急増する～

1．はじめに
1-1．ウェアラブル製品の生体情報収集機能
【表1．各種ウェアラブル製品の着用法の違いとその特徴】
1-2．ウェアラブル生体情報センサーの概要
【図1．ウェアラブル血圧計（医療機器：左・中）脈拍計測機能付活動量計（右）】
【図2．ベッドサイド患者監視用のパッチ型生体センサー】
1-3．FHE技術とパッチ型センサー
2．ウェアラブル機器とパッチ型センサーの市場動向
2-1．ウェアラブル機器市場の現状と見通し
【図・表1．ウェアラブル機器市場WW市場の内訳（金額：2019年）】
【図・表2．装着型医療機器WW市場の内訳（金額：2019年）】
2-2．ウェアラブル端末用センサーの概況
【図・表3．ウェアラブルセンサーのWW市場機能別・タイプ別内訳（金額：2019年）】
【図・表4．ウェアラブル機器と同分野用センサーのWW市場規模予測（金額：2019-2024年予測）】
2-3．ウェアラブル機器用印刷型センサーの動向
【図・表5．ウェアラブルセンサーのWW市場構造別・形態別の売上構成（金額：2019年）】
【図・表6．ウェアラブル印刷型センサーのWW市場概況（金額：2019年）】
【図・表7．ウェアラブル印刷型センサーのWW市場規模予測（金額：2019-2024年予測）】
【図・表8．ウェアラブルパッチWW市場の内訳（金額：2019年）】
3．注目企業の取り組み
3-1．DexCom,Inc. / テルモ株式会社
【図3．DexComのCGMシステム（G4 PLATINUM）】
【図4．DexComの第7世代CGMセンサー（G7）の薄さとサイズ（右）】
【図5．G4 PLATINUMのシステム（左）センサー挿入器具による装着（中・右）】
3-2．MC10,Inc. / 丸文株式会社
【図6．BioStamp初代製品（左）パッチ型UVセンサー・My UV Patch（右）】
【図7．BioStampRCの外観（左A）内部構造（左B）、専用充電器（右）】
【図8．Biostamp nPointシステムの研究者用キット】
3-3．株式会社Xenoma
【図9．皮膚貼付型ナノメッシュセンサー（左）スキンディスプレイ（中・右）】
【図10．「e-skin」の基本構造（左）搭載センサー（右）】
【図11．スマートアパレル「e-skin」の製品事例】

環境対策車市場の動向と今後の展望(2)　（64～76ページ）
～BEVへの傾注が顕著、背水の陣で臨む自動車メーカー2030年は？～

1．モビリティの中のEVの位置づけ
【図1．車種別の「動力」及び「CASE」の関係（2021年）】
【図2．欧州の自動車メーカーの乗用車などの動力源】
【図3．米国の車メーカーの乗用車などの動力源】
【図4．日本の車メーカーの乗用車などの動力源】
【図5．中国・韓国の車メーカーの乗用車などの動力源】
2．PHEV/BEVの車格と今後の動き
【表1．自動車メーカーのPHEV/BEVの車格】
3．環境対応車の生産台数予測
【表2．欧州系の環境対応車の生産台数推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図6．欧州系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図7．欧州系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【表3．米国系の環境対応車の生産台数推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図8．米国系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図9．米国系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【表4．日系の環境対応車の生産台数推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図10．日系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図11．日系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【表5．中国系の環境対応車の生産台数推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図12．中国系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】
【図13．中国系の環境対応車の生産台数シェア推移予測（数量：2021-2030年予測）】

次世代半導体3D集積技術の動向　（77～115ページ）
～nMOSとpMOSを垂直に積層するCFETは最先端3D集積化技術として注目。
　一方、シリコンダイの集積技術も急ピッチで進展している～

1．高密度化の切り札となる3次元（3D）集積技術
2．Siダイの3D集積化技術
3．3D集積半導体の市場規模推移と予測
【図・表1．3D集積半導体のWW市場規模推移と予測（金額：2019-2024年予測）】
【図・表2．3D集積半導体の分類別WW市場規模推移と予測（金額：2019-2024年予測）】
4．半導体3D集積技術に関連する企業・研究機関の取組動向
4-1．学校法人岡山理科大学
【図1．曲率半径が異なる3Dナノ多孔質グラフェンのSEM像(上)、低倍率TEM像(下)、 3次元多孔質グラフェンの種類：(a)曲率半径500-1,000nm、(b)曲率半径50-150nm、(c)曲率半径25-50nm】
【図2．(a)イオン液体を利用した3Dナノ多孔質グラフェン電気2重層トランジスターの概要図、(b),(c)フェルミ準位近傍の角度積分光電子分光スペクトルと電気2重層トランジスターの伝達特性、および実験から予想される曲率に対する電子状態の変化の様子】
【表1．曲率を変化させたときの室温での多孔質グラフェンのデバイス特性】
4-2．国立研究開発法人 産業技術総合研究所（産総研）(1)フロントエンド
(1)3D積層による高密度化の方策～フロントエンドとバックエンド
【図3．フロントエンド3D集積技術のメリット】
(2)高移動度ポストシリコン材料の3D積層によるCMOS回路動作に成功
（https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2014/pr20140609_2/pr20140609_2.html）
【図4．InGaAs-nMOSFET/SiGe-pMOSFET 3D積層CMOS断面の模式図(a)と電子顕微鏡像(b)】
(3)Si LSIの微細化限界を打破するビルドアップ3D集積化技術
【図5．トランスファー&ビルトによる3D集積】
【図6．大面積ウェハーを用いたGeOIウェハーの実現】
4-3．国立研究開発法人 産業技術総合研究所（産総研）(2)バックエンド
【図7．3次元集積システムの模式図】
(1)ナノ粒子堆積法による円錐Auバンプ形成技術
【図8．ナノ粒子堆積法による円錐Auバンプ形成技術】
【図9．ナノ粒子堆積法による円錐Auバンプの微細形成を示すSEM像】
(2)国家プロジェクトにおける3次元集積基盤技術の研究開発
①超高密度電子SI技術プロジェクト（平成11～14年度）
【図10．20 µm微細ピッチ接続対応のSiインターポーザー】
②立体構造新機能集積回路（ドリームチップ）技術開発プロジェクト（平成20～24年度）
【図11．3D集積システムにおけるパワー・インテグリティー（PI）】
③次世代スマートデバイス開発プロジェクト（平成25～29年度）
【図12．次世代スマートデバイス開発プロジェクトの成果と意義】
④IoT推進のための横断技術開発プロジェクト（平成28～令和2年度）
【図13．裏面埋設メタル配線技術を付与したロジック回路の4段積層】
【図14．裏面埋設配線とTSVを形成したCMOSウェハー】
【図15．裏面埋設配線とTSVの断面SEM像】
4-4．国立大学法人 東京工業大学
(1)BBCube
【図16．バンプレスWOWプロセス】
【図17．ウェハー厚みとデバイス特性】
【図18．COWプロセス】
【図19．WOWプロセスとCOW/WOWプロセスのフロー】
(2)BBCubeのメモリーへの適用
【図20．BBCubeのメモリーへの適用(1)】
【図21．BBCubeのメモリーへの適用(2)】
【図22．半導体の微細化と集積技術の進展】
4-5．国立大学法人東京大学
（1）3Dスタックアーキテクチャ
【図23．(左)従来の2Dメモリーアレイ (右)本研究で提案する3D集積メモリーアレイによるIMCの概念図】
【図24．3次元RRAMアレイスタッキングアーキテクチャ】
【図25．トランジスターのチャネル材料の移動度 (左)プロセス温度に対する移動度。(右)アスペクト比に対する移動度】
【図26．(左)RRAM と IGZO トランジスターからなるメモリーセルのペアによる XNOR 演算の基本ユニット (右)試作したメモリーアレイの写真】
（2）IGZO FET＆RRAMデバイスの構造
【図27．IGZO-FETとRRAMのデバイス断面構造】
【図28．IGZO FETのそれぞれの層の断面TEM像】
【図29．RRAMのそれぞれの層の断面TEM像】
4-6．東北マイクロテック株式会社
(1)3D LSIの構成と利点
【図30．従来のLSIと3D LSIを比較した模式図】
(2)3D LSIの課題と解決策
(3)3D LSIに必要な技術と材料
【図31．3D LSIを実現するための技術・材料】
①Via First
②Via Middle
③Via Last
【図32．LSI製造フローとTSV形成プロセス】
【図33．ウェハー／チップ接合技術】
【表2．積層方法】
(4)マイクロバンプ接合を使った積層型ピクセルディテクター及びセンサー技術
①マイクロバンプ接合技術
【図34．積層型センサー/ディテクター断面模式図】
②NpD法を使ったAu円錐バンプ接合
【図35．NpD装置を使ったバンプ形成フロー】
③積層型ピクセル型検出器
【図36．ピクセル型素粒子検出器】
【図37．Au円錐バンプを使った検出器の形成プロセスフロー】
5．半導体3D集積技術の将来展望

≪注目市場フォーカス≫
基幹システムのクラウド化の進展　（116～125ページ）
～基幹システムのSaaSの利用意向が高まる
　2021年以降生産管理・販売管理を含めたクラウド化が加速～

1．基幹システムのクラウド化動向
1-1．アンケート調査結果にみる企業のSaaS利用意向の拡大
【図1．SaaSの利用率と次回システム更新時のSaaS導入予定】
1-2．基幹システムのSaaS利用に関するポイント
（1）販売管理、生産管理のSaaS化
（2）SaaSにおける個別対応
2．企業動向
2-1．株式会社エクス
【図2．Factory-ONE 電脳工場シリーズ全体イメージ】
（1）クラウド製品の提供状況
（2）今後の計画
2-2．freee株式会社
（1）クラウド製品の提供状況
（2）今後の計画
2-3．富士通株式会社
（1）クラウド製品の提供状況
（2）今後の計画
2-4．GRANDIT株式会社
（1）クラウド製品の提供状況
（2）今後の計画