​採択者一覧

<保有技術>環境設置型センサ×機械学習

＜技術思想＞高度な人間計測によるさまざまな空間の付加価値向上

＜初期アイデア＞

既存モーションキャプチャが苦手な“遮蔽・小物・足裏滑り”を、(IMU・RGB-D ・地面圧力・など)補完センサーとAI後処理で埋め、既存スタジオの後処理工数を半減させるプラットフォーム

サイレント劣化といわれる『塩害』の見える化

フォトニック結晶ポリマーを用いて、塩害の課題を可視化する技術を提案する。

橋梁などのインフラを非破壊かつ常時監視による予防保全を可能とし、インフラの長寿命化、維持管理コストの低減、安全性向上を実現する。

金属3Dプリントにおける複雑形状の設計・解析・造形準備に伴う時間的・コスト的な負担を低減し、航空宇宙・製造分野で実用可能なDfAM設計環境を構築する。

また、高額なソフトウェアへの依存を低減し、国内外で利用可能な設計ソフトウェアとして事業化する。

製造業において、製品の品質を見た目で確認する「外観検査」は一般的で重要な工程である。

事業者・業界によっては、この外観検査の大部分を人手に頼っているケースがある。

特に、多品種少量生産・単純な装置では扱いづらい形状・材質の製品を扱う業態では、ここに多くの人手がかかっており、昨今の人手不足も相まって自動化のニーズは極めて高い。

私たちはフィジカルAI技術を活用した、全自動式の外観検査装置を作成し、「多品種少量生産・これまでのロボットでは扱いづらかったワーク」の外観検査自動化装置を提供します。

正常新生児であっても急変が発生する課題があり、現状は間欠的な観察や既存センサでは十分に異常を検出できない。

この課題を解決するために、新生児を対象として呼吸波形を高時間分解能で解析する技術を活用し、呼吸異常や睡眠状態を定量評価できるモニタリングシステムの事業化を目指す。

CAR-Tなどの細胞医薬品は、凍結保護剤添加を伴う凍結保存技術により保存・輸送が可能である。液体窒素下で静置する場合は長期的な保存が可能だが、輸送においては安定性が下がり、保存期間が短くなる。また、現在の細胞製剤輸送では、液体窒素を吸着材に含ませたドライジッパーを使用する。

この課題に対し、輸送における長期安定性を実現する新規凍結保護剤を開発する。また、将来的なビジョンとして、機械式冷却車での輸送を可能とする凍結保護剤の開発も目指す

農業における植物病害の約75%はカビが原因であり、深刻な課題となっている。一方で、環境負荷を抑えるため肥料や農薬の使用量の低減が求められている。

植物に住み着く「植物共生菌」を収集・選抜することで、成長促進と病害防除を両立するハイブリッド農業資材を開発し、持続可能な農業の実現に貢献する。

医療は高度化と細分化が進み、医師1人が担える専門領域には限界がある。医師調査では85％が専門外診療に判断の難しさを感じ、約70％は生成AIの専門外の出力の妥当性を判断できないと回答している。臨床の意思決定を支援するインフラが欠如していることが問題である。我々は、医師向けAIと専門医ネットワークを統合したチャットシステムを構築し、現場の医師をAIと専門医の連携で支える体制を提供する。すでに医師間チャットと要約AIを実装し、20施設・40名以上の医師で試験運用を行い、96％の症例が遠隔支援のみで対応を実施した。医師の能力を最大化し、日本の質の高い医療を世界に展開可能な医療インフラへと転換する。

近年，円安や国際情勢の影響により農業で使用される軽油価格が高騰し，農業経営の大きな負担となっている．一方で，CO2排出削減の観点からバイオ燃料の利用が期待されているが，現行の製造技術ではコストが高く，農業現場への普及には課題がある．さらに，日本では年間約1,000万トンの稲わらやもみ殻などの農業残渣が発生しているものの，多くがすき込みや焼却処理され，メタンやCO2排出の要因となっている．

これらの課題を解決するため，本研究では農業残渣を現地で燃料へ転換する低エネルギー型バイオ燃料製造技術の事業化を目指す．

従来の小水力発電の課題であった（１）漂流物の絡まり問題、（２）大掛かりな工事、（３）落差がある限られた場所への設置、を克服する水路に設置可能な１０〜１００Ｗ級流水発電システムの研究開発を行う。この実現のために、水位や流速のもとで揺動を最大化する振り子の構造パラメーターの把握、揺動運動を効率的に変換して伝達し発電効率を高める機構の開発、前記機械系の開発を効率的に行うためのテストベンチの作成、現場で目標電力を得るための設置方法の検討、を行う。

対象：病気やけがで命が危ないあらゆる子どものための「PICU（小児集中治療室）」

課題：医療の質が不均衡、国内でも約7.9倍の救命率格差が生じている。

背景：72時間連続勤務などの過酷な環境のもと、少子化で症例数が約65％減少し医師育成が困難化。22の都道府県に専門医が不在。

解決策：熟練医のナレッジを搭載するカメラデバイスを開発。ベッドサイドモニタリングを通じた臨床サポート機能と医師の教育機能を提供。

近年、気候変動による気温変動の不確実性の増大や農業従事者の高齢化・人手不足により、播種および発芽タイミングの最適化が困難となり、収量の不安定化や作業負荷の増大が深刻な課題となっている。特に施設園芸や高付加価値作物においては、発芽のばらつきがそのまま収益性の低下に直結する構造にある。

本事業では、農作物種子を対象とした温度応答型ポリマーコーティング技術により、一定温度条件下でのみ発芽を誘導する仕組みを実装することで、播種時期の柔軟化および発芽の均一化を実現する。これにより、農作業の平準化、収量の安定化、気候変動リスクの低減を同時に達成する。

さらに本技術は、農業資材メーカーや化学メーカーとの連携により、既存の資材製造・流通プロセスに組み込む形での実装が可能であり、スケーラブルかつ現場適合性の高い形での社会実装を目指す。

Spiking Neural Network (SNN) は現在のAIよりもさらに脳に近い人工ニューラルネットワークであり、現在のAIによる電力需要の急増という問題を解決するだけでなく、より人間に近い知能を作れるのではないかと期待されている。しかし、現在のAIはGPU–CUDA–PyTorchという計算基盤とエコシステムがあるのに対して、SNNについてはそのような汎用的な計算基盤が開発されていない。そのため、私は本プロジェクトで局所学習SNNを高速実行できる専用計算基盤を開発する。

解くべき課題：　福祉業界は慢性的な人手不足な中で，見守り時のコミュニケーション・観察

能力や書類作成業務における情報処理・文章能力など多才さが要求される。

知識やノウハウの属人化が問題で本質的な業務が書類作成業務で逼迫している。

解決方法：　専門分野に適用可能なマルチモーダルAIモデル開発技術と多様な格納方式の管理技術による知識構築・活用し、組織内外で相談による心理的な壁を取り払う。

座りながら、立ち上がる以上に自由な身体を。

　・指先だけで、ロボット/VRアバタを自在に操作

　・指先だけで、「重い」「硬い」「水中の抵抗」などの全身触感を提示

　・現実の身体や場所にとらわれない、“脱身体”の実現

非生産的なミーティング ⇨ ① 31時間/月の無駄. ② $9.6M/年の損失 (USで2500人の会社)

➡シニア層の顔色を伺って平等な参加ができていない

AIによるファシリテーショングラフィック(議論内容を見える化する手法)ー話し合いプロセスの共有、対等な参加の促進

災害後の環境において、特に従来の捜索手法が制限される倒壊構造物の下では、生存者の迅速かつ安全な位置特定が求められる。この課題を解決するために、自律型空中ロボットの事業化を目指す。ドローン・AI・UWBレーダー・バイオセンサーを組み合わせ、瓦礫下の生存者を発見するための災害環境に特化する。

日本の水産業は漁獲量の減少や高齢化、人手不足など深刻な課題に直面している。特に産地魚類市場では人手不足が深刻化し、水産物流通が危ぶまれている。海洋環境の変化に伴う魚の分布異変に対し、迅速な対応が求められているが、資源評価には約2 年間の時間を要している。これらの課題を解決するためにAI・IoT を活用し、現場の計量や市場分析、販売支援までを一元化する「水産物情報プラットフォーム」を構築し、省力化と水産業の持続可能な発展を目指す。

・課題： CNS領域（脳・精神疾患）の新薬開発において、非臨床段階の動物実験の行動評価が目視・手動に依存しており、薬効・安全性シグナルの見逃しが臨床試験の高い失敗率（成功率8.2%）とコスト損失（数百億円規模）の主因となっている

・説明可能AI「DeepHL」により、動物の行動データから投薬群と対照群の差異を自動検出・可視化。事前の指標設計なしに網羅的な比較分析を実現し、非臨床試験の精度向上と開発成功率の改善に貢献

関節リウマチ治療では30-40%が治療失敗し、高額薬剤の試行錯誤が患者負担と医療費を増大させている。

この課題を解決するため、反実仮想AIによる個別化治療効果予測技術（17種薬剤の最適選択）の事業化を目指す。