​採択者一覧

本事業は、ミリメートルスケール・高細胞密度の三次元細胞組織作製技術を基盤とし、創薬における前臨床試験の精度向上を実現する「3D肝臓モデル」の提供を目的とする。

近年、新薬開発においては前臨床試験を通過した候補薬の多くが臨床試験で失敗するという深刻な課題が存在する。本モデルを創薬フローにおけるオルガノイドと動物実験の中間段階に導入することで、候補薬の絞り込み精度を向上させ、開発コストの削減および開発期間の短縮に貢献し、創薬プロセス全体の効率化を支える基盤技術としての事業化を目指す。

うつ病（国内127.6万人、経済損失2兆円）・社会的ひきこもり（140万人超、損失2.8兆円）という深刻な社会課題がある。現状の精神医療では早期発見・介入が著しく遅延し、客観的・定量的な評価手段が存在しない。

この課題を解決するために企業・健診機関を対象として、問診票＋血液バイオマーカーを統合したAIひきこもりリスク・スクリーニングサービスの事業化を目指す。

NEP開拓コースで実現した稲の食害を低減するジャンボタニシ誘引餌「ジャンタニコイコイ」のベトナム版を開発し、その研究基盤を活かして東南アジア諸国に展開する。

サステナブルレザーとして流通するヴィーガンレザーの多くは、植物性と認識されながらも、実際には石油由来素材を含み、環境負荷の課題を抱えている。一方、本革製造では大量の薬品や水が使用され、製造過程や廃棄の問題が指摘されている。

『EUMIS skin』は、農作物廃棄を主原料に、天然成分100％で製造する新素材。地域ごとの

副産物や未利用資源を活かし、素材化から製品化、使用後の堆肥化までを想定した循環型の設計を行っている。現在は、素材特性の安定化と製品化に向けた実証を進めている。

これまでの課題点

　調剤薬局の監査業務は依然として目視確認に大きく依存しており、人手不足や医薬品の多様化により業務負担が増大している。多忙によるミスや熟練度依存した監査精度のばらつきが課題。

目的　

　一包化された散剤医薬品を対象として、スマートフォン画像から混合比を迅速・高精度に監査できる画像機械学習システムを開発し、調剤業務の効率化と監査精度の標準化を達成させる。

運転自動化レベルの高度化に伴う眠気モニターの重要性が従来以上に高まっている。代表者は瞼の動きを計測するだけで覚醒低下を高精度に推定する技術の開発に成功した。本技術の実用化に向けて、プロトタイプ開発し、量産化体制構築、Feasibility study、覚醒度確認用アプリの開発、顧客探索を行う。

本事業が成功すると、より早く覚醒度低下を検知できるようになり、事前に対処策を講じることができるようになり、事故の防止に貢献する。

目　的：リザバー素子の本格導入による持続可能な社会の実現

課　題：近年のAIは巨大データセンター＋高消費電力GPUに依存

解決策：カーボンナノチューブ配向薄膜を用いたリザバー素子を作製し

低消費電力&高計算性能な基板の分散型AIの社会実装

世界には約8,000種類の遺伝性の病気があり、その約95％には承認された治療法がありません。

遺伝子治療の技術は大きく進歩しましたが、患者さんの数が極めて少ない「超希少疾患」では、1つの病気ごとに多額の費用をかけて開発する従来のやり方では採算が合わず、薬が患者さんに届きません。本事業は、この構造的な課題を解決すべく、超希少疾患の患者さんにも遺伝子医薬を持続的に届けられる事業の仕組みをつくることを目的とします。

熱の可視化、熱制御製品開発、熱マネジメントまで、一気通貫でサービス提供。

本事業は、超高齢社会における骨粗鬆症・サルコペニア・変形性関節症等の筋骨格疾患について、骨密度、筋肉量、筋肉密度（筋質）の評価が複数の検査・装置に分断され、特に筋肉密度を簡便かつ低コストに測定できず、早期診断や継続的モニタリングが困難であるという課題をクリアすることで、国内に広く普及する既存の単純X線装置を活用し、画像1枚から骨密度・筋肉量・筋肉密度を同時に全自動定量評価できる、追加設備不要で高スループットな筋骨格疾患の早期検診・介入・経過観察基盤を実現する。

本事業では、医用画像と診療情報を統合的に解析可能なマルチモーダル大規模言語モデルを活用し、医療AI開発に必要な教師データを高精度かつ全自動で生成するAIエージェントを開発する。従来は医師の多大な労力を要したアノテーション作業を効率化し、医療AI開発の加速と品質向上を実現する。さらに、他施設連携による医用画像データベースの構築と汎化性検証も行い、全国的な医療DX基盤の構築を目指す。

航空機塗装では、塗膜重量の削減による燃費向上・CO₂排出量削減が求められている。

本事業では、真球シリコンナノ粒子「ResoFia™」を用いた超薄膜・軽量な共鳴発色コーティングを開発し、航空機塗装の軽量・低環境負荷化を実現する。

本事業は、ADHD等の発達特性を持つ児童に向けた「授業中に分からない所を一緒に考えてくれるAIノート」の開発である。板書の丸写しという認知負荷の高い作業を、AIによるノート自動生成で解消する。さらに学習内容をナレッジグラフ化し、音声や筆致データから児童の理解度を推定して、つまずきに応じた前提知識を自動提示する。公教育への無償導入でデータを蓄積し、学習塾等へ有償SaaSとして展開するモデルを目指す。

「音で視る」異常検知プラットフォーム

・目に見えない異常 (内部構造，遮蔽環境，広域環境における異常等)は社会に多数存在

→発見の遅れが重大事故や人命リスクに

・音情報を用いて目に見えない異常を検知・可視化する「音で視る」技術を事業化

・非接触かつ低コスト，簡易導入，高汎用なプラットフォーム

・常時モニタリングにより異常の早期検知や位置特定まで可能

・社会インフラ／防災／産業設備／交通／見守り等へ横断展開可能

年間約110億円相当の、ヨウ素が回収されずに、捨てられている資源損失の、課題がある。

この課題を解決するために、工場の未利用廃熱（40℃）で駆動する、「温度応答性ポリマー」を用いた、廃液資源回収技術の、事業化を目指す。

捨てられている資源を「収益」へと転換、同時に分離プロセスの、脱炭素化を実現する。

既存の社会や道具に自然に溶け込む、ロボットハンドの新たな形

・ヒューマノイドロボットは、物理的なサイズから狭小空間への導入が難しい。

・ロボットの手先を本体から分離し、独立して自立歩行・移動させることで様々な環境に適合。

・ヒトの手と同等サイズに駆動系をすべて内蔵し、高度で精緻なタスク実行を実現。

インバウンド拡大と慢性的な人手不足により、ホテル客室整備は運営上のボトルネックとなっている。同様に、施設管理・清掃・軽作業物流など隣接領域でも深刻化している。

この課題を解決するために、ホテル客室整備（リネン分別・アメニティ補充等）を初期ターゲットとし、モバイルマニピュレータと生成AI・対話型模倣学習を組み合わせた生成AIロボットの事業化を目指す。

隣接領域への適用可能性も並行して調査する。

近年、生成AIの高性能化に伴い、AIを動かすための計算機の価格や消費電力が大きな課題となっている。特に知能ロボットでは、高性能なAIを限られた電力・コストで動作させることが求められる。本事業では、市販のメモリ （DRAM） をデータの保存だけでなく「計算」にも活用する独自技術を、知能ロボットに搭載可能な計算機システムへ発展させる。これにより、高性能なAIを低コスト・低消費電力で利用できる技術の実用化を目指す。

スポーツ・ダンス等の「人物や物体の動きを含む映像」について、映像の利活用の需要が高まっている一方で、多くの瞬間は撮影されず、撮影しても手作業の編集・分析に膨大な工数がかかり、映像の価値を十分に活かせていない。こうした撮影・編集業務の自動化が求められているものの、精度・スケーラビリティ・汎用性の面で越えるべき技術的障壁が残っている。 我々は、学習データの構築に膨大な手作業のラベリングを要するためスケールしない、個別タスクのためのAIモデルを別々に学習するため統合的な映像理解ができない、という2つの課題をクリアすることで、自動生成データによるマルチタスク事前学習を通じて「誰が・どこで・何を・いつ」を統合的に表現する時空間特徴表現を獲得し、競技や領域に依存しない動的映像理解の基盤モデル（Vision Foundation Model）を実現する。

・国内の健康・機能性関連食品市場は高齢化等に伴い拡大。一方、食品業界ではサステナブルがキーワードになっており、食糧問題、持続的な農業実現、フードロス対策など環境に優しい「食」の実現が求められている。

・本事業は、農業残渣など未利用資源を原料とし、連続式・液密亜臨界水熱反応 × 高効率酵素反応を統合したプロセスにより、機能性糖、ポリフェノール、タンパク質等の高付加価値素材へアップサイクルするものである。低コスト・高収率・環境負荷の低さを特徴とし、食品・飲料・化学分野におけるサステナブル原料ニーズに応える。