​採択者一覧

本NEP助成事業では、BDD電極の高耐久化、高効率化の開発を行う。用途は水質センサ用とCO2還元用。水質センサ用はBDD実装センサの高感度化を進めてニーズの大きい低濃度塩素に適用するとともに、金属電極では測定できないPFASなどの物質を検知できる電極の製品化を目指す。CO2還元においては電極表面積を拡大するための基材の加工、または変更を検討し、ゼロギャップ電解に適用可能な多孔質電極実現を目指す。また、高品質電極の市場を広く調査し、顧客獲得につなげる。

量子情報技術では、極低温で微弱なマイクロ波信号の高精度読み出しが必要

そのため、超低雑音のマイクロ波増幅器が不可欠

宝石中のスピンを用いた新しいマイクロ波増幅器の実用化を目指す

既存技術では難しい高飽和出力・磁場中動作が実現可能

太陽電池：パネル温度が上昇すると発電効率が下がるという課題がある

窓ガラス：建物の60%以上の熱が放出・流入されている現状

この課題を解決するために熱を効率的に利用しエネルギー消費を抑える透明な潜熱蓄熱材料という技術の事業化を目指す。

セラミックス等の材料開発において粉体粉砕は必須工程であるが現在は熟練者でないと安定した実験が難しい

この課題を解決するために、粉体の粉砕が再現可能でまた粉砕中の粒度を定量化可能な装置の提供する

生活インフラ基盤を支えるブルーカラー従事者は、50代が若手であり少子化により入社人数が伸び悩み、次世代の為の対策が急務。これらの重労働現場では、重量物を運搬/把持/操作し、仕事を行うが、運搬物は数十kgに及び、それによる高い身体負荷により、以下の課題が生じる。

(i)腰痛などで体を壊す場合があり、ベテランの引退につながり、技能伝承が困難になる

(ii)次世代の事業の担い手となる新入社員が集まらず、かつ離職率も高い

(iii)疲労蓄積や労災により、納期が遅れる場合があり、発注側が巨額の損失を被る

人間の運動機能増強を行うロボットスーツにより、重労働現場の課題(i)(ii)(iii)を解消する。

納期の順守率が高く、効率的かつ信頼性の高い仕事を少人数で行え、少子高齢化に対応する。

ロボット・AI

Physical AI（身体性を持つ人工知能）において、模倣学習パイプラインには力触覚情報が無いものが多く、ロボットは接触状態を学習できない。さらに人が現場で操作データを収集する UMI（Universal Manipulation Interface）形式が、教示データを収集する新たな手段として立ち上がりつつあるが、既存の触覚センサは要自作・要ハード変更・高額であり導入障壁が高い。

結果、ロボット実行側に触覚を足しても、収集側に触覚データが限定的なため学習データ上の課題となっている。本事業では、収集（人手・UMI）と実行（ロボット）の双方に、同一の触覚レイヤを、導入工数ゼロで挿し込めるようにする。

手術支援ロボットの普及が進み術中の情報が高度にデータ化された一方、術者の技量評価はいまだに主観に依存しており、客観的な評価手段が確立されていない。

本事業では、手術支援ロボットの操作ログと術中動画をマルチモーダルにAI解析し、術者の技量を客観的に評価・可視化し、術後のアウトカムとの関連を解析する技術の事業化可能性を探索する。将来的には他機種への展開も視野に入れる。

本事業は、Transformerベースの医療画像特化型Vision‑Languageモデルを活用し、MRI・CT等の画像診断支援精度を90%以上に高めるとともに、医療知識グラフを用いた適応型レポート生成技術により患者や非専門医の理解度を95%以上に向上させる。さらに電子カルテ連携型AIアウトペイシェントシステムを構築し、医療現場の負担軽減と患者満足度向上を図り、国内外での社会実装を目指す。

鋳造業界において、熟練技能者の高齢化により、注湯技能の継承が困難になっている。特に精密鋳造が求められる宇宙産業では、高品質な鋳造技術の維持が重要だが、技能の属人化と喪失が課題となっている。

そこで本事業では、注湯作業を可視化・定量化し、評価・フィードバックを行う支援システムの事業化を目指す。

これにより、技能継承の効率化と宇宙分野への展開を実現する。

現在、畜産業における受精卵培養は人手に大きく依存している。

これにより、①ヒューマンエラー、②成績のばらつき、③人手不足、④技術の属人化、といった課題が生じている。

これらの課題を解決するため、

学習機能を備えた自動培養ロボットシステムの事業化を目指す。

この事業は、従来数ヶ月かかっていた土木インフラ向けシミュレーションの、逆解析可能なコードへの変換を、AIの言語モデルで95%以上自動化し、1週間程度で実現する方法を開発する。さらに、実際の地盤や材料特性を反映した自動調整で、制約を課した最適化によって数10分-2時間程度で高精度の逆解析を実現する方法を開発する。さらに、海外支援プログラムを活用し、北米やアジア市場での実証と事業化を進め、効率的な資金調達を狙い、事業拡大を目指す。

障害や高齢化、怪我などにより今までできたことを諦めたり、周りとの違いに苦しみ、自己効力感が低下する。活動や移動に対しても消極的になり、負の連鎖を招く。

この課題を解決するために、年齢や障害の有無関わらず使用可能な（コア対象：麻痺患者や高齢者）体幹ハンズフリーモビリティという技術の事業化を目指す。

名古屋工業大学が開発したPLG（Puｌse Laser Grinding）について、加工条件最適化についての研究者による属人性の課題をクリアすることで、切削工具の再研磨サービスの本格的な事業化を実現する。

PLGはレーザで研削を行うような加工手法で、ダイヤモンドのような硬脆材料を欠けなく精密に加工することが出来る技術である。

PLGを活用した切削工具の再研磨サービスによって、金属加工業における工具費の削減と持続性の向上に貢献する。

太陽光を効率的に任意の光へと変換する「光変換フィルム」を陸上養殖施設に導入し、ヒラメの成長促進と収益性向上を実現する。

・光変換フィルム：ペロブスカイト量子ドットを用いることで、高い光変換効率を実現。LEDよりも安価。

・陸上養殖：病気や自然環境の影響が少なく、安定した漁獲量を実現可能。設備・運用費用が高価。

再生可能エネルギーの需要が世界的に拡大する中、天気によらず24時間稼働可能である地熱発電は、ベースロード電源としてのポテンシャルがある。日本は、世界3位の地熱資源量があるにも関わらず、活用量は世界8位と少ない。

しかし、新規発電所の建設・既存発電所の改良のどちらにおいても、高コスト・長期間・人手不足の掘削作業がボトルネックとなっている。

ポリカーボネートのケミカルリサイクル技術の社会実装に向け、現在最大の技術課題となっている再生モノマーの着色問題を解決するとともに、パイロット装置の設計に向けてリサイクルプロセスを確立することを目的とする。また、得られた再生モノマーについて顧客企業による評価を行い、事業化に向けた実現可能性を検証する。

脳波に異常が出る疾患の診断には脳波測定が必須であり、治療効果の評価についても検査結果という客観的な評価が必要であるが、現状として脳波検査はコストも高く、医療機関以外での定期的な脳波モニタリングは難しい。また、脳波は測定ができたとしても、その解析には専門的な判読が求められ、自動化することが困難であることが課題である。我々は基礎研究から得られた知見から、脳波複雑性を応用した脳波解析技術による事業化を目指す。具体的には、高精度な睡眠ステージ解析により、医療機関向けの業務支援ソフトウェアの実用化と、患者の治療効果確認に取り入れられるよう、脳波測定の一般普及を目的とする。

着られるエレクトロニクスが欲しい研究者・開発者は「試作品が簡単に作れない・作れてもすぐ壊れる」という壁に直面しており，普及の障壁になっている。

本アイディアでは、高耐久“無機 E‑textile”を核として、①「汎用 “Nuno” プロトタイピングデバイス」の販売と、②布状電子基板の受託試作サービスを展開し、市場を拓くことを目指す。

物語は身の回りにあふれ、ゲームや漫画、アニメをはじめとする事業の基盤なっている。これら物語は、一般には製作者の意図通りに進行し受動的に体験されるよう設計されており、個々人の選択や行動を物語世界に反映することはできない。

本アイデアでは深層生成モデルを用いて、テキストである物語から空間と音声から成るVR（仮想現実）環境を生成し、ユーザの行動を直観的にテキストに起こし物語が書き換わる仕組みを作ることで、物語世界を没入体験しながらまるで自身が登場人物になったかのように物語世界を編集するシステムを構築する。