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(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）】