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NEDOは本プロジェクトで、次世代のものづくりを持続的にリードするため、少量多品種で高付加価値の製品・部品の製造に適した三次元積層造形技術の開発・実用化を目指しました。 その際、民間企業単独では取り組むことが困難な技術開発に対し、大学、公的研究機関を含めた産学官それぞれのノウハウを持ち寄る場を提供しました。 その結果、本プロジェクトにおいて、電子ビーム金属3Dプリンターや鋳造用砂型3Dプリンターが実用化されたほか、造形装置に相応しい金属粉末材料を生産する技術などが確立されました。 金属粉末から3次元造形物を作る「電子ビーム金属3Dプリンター」の市場は長らく海外メーカーで占められていました。これに対してNEDOでは「次世代型産業用3Dプリンタの造形技術開発・実用化事業」プロジェクトを実施しました。電子顕微鏡や半導体フォトマスク製造装置で知られる日本電子株式会社は長年の電子ビーム技術を背景に本プロジェクに参画しました。 独自設計で難題克服、高精度化も追求 研究開発にあたって同社は原材料の金属粉末を1層敷き詰め、熱源となる電子ビームで造形部分を溶融し、積み重ねていく、市場で主流の「パウダーベッド方式」を採用しました。一方、既存の金属3Dプリンターで長らく課題となっていた「スモーク現象」に対して独自の「e-Shield」と呼ぶステンレス製遮蔽板を開発して、この課題を克服しました。 「スモーク現象」とは電子ビーム照射で金属粉末が帯電し飛散する現象で、この現象を抑えることが電子ビーム金属3Dプリンター開発上の最難題でした。 従来はその対策にヘリウムガスが使われていましたが、ヘリウムガスは高価で、電子ビームの放出素子「カソード」の交換周期を短くさせることから、日本電子では別方法を模索した結果、「e-Shield」を開発、実用化して、高信頼性と低コストの両立に成功しました。 また、大造形物の作製には、金属粉末の熱が失われないうちに工程を進めなければならないことから、高出力電子ビームが必要です。しかし、高出力化は電子ビームの精度低下も招きます。 そこで同社は、「補正」と「測定」の技術を追求しました。ビーム焦点のボケやビームの形状に生じる歪みに対して、まず電子ビームの状態を正確に把握する「計測」技術を高め、それを基に「補正」技術も磨きました。 大造形物を低コストで高精度に世界最高レベルの製品を実用化 これらの取り組みにより同社は、カソード寿命1,500時間以上、ヘリウムガス不要で直径250mm×高さ400mmの大造形物を作製できる電子ビーム金属3Dプリンターを開発しました。6kWの高ビーム出力で、造形エリア全面のビーム径誤差50μm以下の精度は世界最高レベルです。 この電子ビーム金属3Dプリンターは「JAM-5200EBM」の製品名で2021年3月に販売を開始しました。NEDOプロジェクトの成果により、長年、後塵を拝してきた日本の金属3D造形技術が、一気に国際的な競争舞台の最前線に躍り出ることになりました。 （取材：2021年10月） ロボット・AI・福祉機器防犯カメラにAIを実装して 事件・事故を予防・抑止 五感AIカメラの実用化 アースアイズ株式会社 目的 課題 実現 「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」 ▶NEDOの役割 近年、AI技術はさまざまな分野へ応用できるため多くの業界から注目を集めています。日本でも「人工知能技術戦略会議」が設立され、2017年3月には開発目標と産業化のロードマップが公表されました。AI技術の利活用を一層促進するために、NEDOは「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」の中でAIスタートアップの優れた研究テーマを発掘し支援することを決めました。 「AIコンテスト」の特徴はデモンストレーションによるパフォーマンス審査です。また従来よりも簡素なエントリーシートとし、審査の進捗に合わせて追加資料を求めることで事務負担の軽減も意識しました。2017年度の第1回コンテストでは、57件もの応募があり、その中からアースアイズ株式会社を含む6件のテーマを採択しています。 2019年度には、AI技術の利活用は民間により活発に行われる段階への移行期間に入ったと判断し、「AIコンテスト」は、新しく民間資金を募りコンテスト方式で資金提供先を決定する「HONGO AI」に引き継がれました。 NEDOプロジェクト「次世代人工知能・ロボット中核技術開発」の「AIコンテスト」初の受賞者の一つとなったアースアイズは、既存の防犯カメラなどを利用した監視ソリューションサービスの構築と提供を目標に2015年に起業されたスタートアップ企業です。創業者は警備会社の元万引き監視員で、万引きの瞬間を待ち構えては声をかけ、認めさせて捕まえるという業務に、つらさを感じていました。 不審行動に声がけしたら被害大幅減、その知見をAIに学習させれば…… 万引き犯には普通の買い物客にはない行動パターンがあります。通常、客は売り場を棚と平行に移動して棚の商品を見て進みますが、万引き犯は周囲を気にして特有の動きが表れやすくなります。監視員としてこうした「不審行動」をたくさん知る同社創業者は、それをAIに学習させ、不審行動の利用客を発見、自動的に知らせるシステムの構築を思い立ちます。 その実現に同社では、A）一般的なカメラで距離を認識する技術、B）骨格モデルを適用し、行動を把握する技術、C）顔情報などの匿名化、D）不審行動分析と行動学習、の四つの技術を開発しました。 いよいよ社会実装へNEDOプロジェクトでアジャイル開発 「AIコンテスト」に入賞した同社は、2年間のプロジェクト期間を通して、設計、実装、テストを短い周期で何度も繰り返すことにより完成度を高めていくアジャイル開発を行い、不審行動分析と行動学習の精度向上を目指しました。 まずはスーパー、ホームセンター、ドラッグストア、衣料品店の「小売業四業態」にカメラを設置、人間行動情報（データ）の収集に力を入れ、膨大な録画時間のデータをチェック、分析しました。 次に精度向上を目指しました。AIは学習が足りないと、従業員などと不審者を取り違えたり、見逃したりして しまいます。AIが検知した情報とはいえ、従業員が来店客に声をかけるのは精神的負担が大きく、さらに誤検出となれば、その負担は何倍にも膨れ上がります。万引き監視員としてのつらい経験のある同社創業者にとって、誤検出最小化は発見率向上と同様、譲ることのできない研究開発目標でした。学習の結果、同社の誤検出率は業界内でシステムの信頼性が高まる5%以下にまですることができました。 「心を救うAI」を目指して 現在、同社の監視ソリューションは全国3,300台以上の防犯カメラなどに導入されています。プロジェクト後にはシステムを本体に内蔵したカメラも独自に製品化するとともに、既存の防犯カメラ網にプラグインできる独自サーバーなども開発、販売を行っています。また、防犯分野だけでなく、介護分野等での応用も進めています。「AIには心はないが、人の心を救うことができる」とは創業者の口癖。安心・安全な社会へ、同社の監視ソリューションサービスの貢献が期待されます。 （取材：2021年10月） 省エネルギー工場に眠る未利用熱のさらなる有効活用へ 一重効用ダブルリフト吸収冷凍機の実用化 日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社 目的 課題 実現 「未利用熱エネルギーの革新的活用技術研究開発」 ▶NEDOの役割 政府目標である２０５０年のカーボンニュートラルを達成するためには、さまざまな手段を講じる必要があります。エネルギー供給過程で排出されてしまう未利用熱を有効活用する技術を開発し、社会実装することも重要になります。 ＮＥＤＯは本プロジェクトにて未利用熱エネルギーを活用することで、産業、運輸、民生の各分野でさらなる省エネ化を目指しており、未利用熱エネルギーを削減、再利用、変換利用する技術と、分野横断的に求められる熱マネージメント技術の開発を実施しています。 本プロジェクトでは、日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社が、従来に比べて低温の排熱を利用可能な一重効用ダブルリフトサイクルの吸収冷凍機「DXSシリーズ」を開発し、エネルギー回収性能の大幅な向上に成功しました。本プロジェクトでは他にも、空調における消費エネルギー低減につながる長期蓄熱材料やエンジン排熱から発電ができる中高温熱電変換モジュールなどさまざまな成果が出ており、未利用熱エネルギーの活用促進が期待されます。 冷凍機の種類に「吸収式」という方式があります。冷媒の水を低圧で気化させて冷熱を作りますが、蒸気となった水を吸収液で回収した後、加熱して水に戻します。その熱源に廃熱が利用でき、省エネ効果が期待されます。 吸収冷凍機はすでに実利用されていますが、従来の吸収冷凍機では90℃以上の廃熱でないと効率的な運用ができないとされてきました。従来よりも低温度域の廃熱まで回収・利用できれば、さらに廃熱エネルギーを効率的に活用できることから、日立ジョンソンコントロールズ空調がNEDOプロジェクトとして研究開発を実施、従来よりも低温の廃熱も利用可能な「一重効用ダブルリフトサイクル吸収冷凍機」として製品化しました。 1台で2台分の働きをする吸収冷凍機を開発 業務用冷凍機メーカーの日立ジョンソンコントロールズ空調は、利用可能な廃熱を70℃前後まで広げることを目指してプロジェクトに取り組みました。 従来より低温の廃熱を利用するには、原理的には2台の吸収冷凍機を並べてつなげば可能です。しかし、それではコストや設置面積がかさんでしまい、普及を期待できません。そこで、1台のコストと大きさで2台分の働きをする吸収冷凍機の開発を目指しました。 同社がまず取り組んだのが「ダブルリフトサイクル」という冷媒サイクルの設計です。吸収冷凍機で冷熱を作るのに必要な「吸収」と「再生」の過程を2段式にすることで、高温廃熱利用時と同程度のエネルギーを低温の廃熱からも得られ、冷房に利用することができます。 これで低温廃熱の利用は可能となりますが、同社はさらに「広域」な温度範囲の熱を使う効用を高めるため、「ダブルリフトサイクル」の前段に、95℃という高温廃熱を「再生」の過程に利用することも目指し、設計に組み込みました。これにより大きな効用向上が実現しました。 同社はこれらを具現化するため、原理試作機による原理の実証、そして機能試作機による冷却作用の確認といった段階を踏んでいきました。さらにもう一段コンパクト化するためレイアウトを5案ほど考案し、製品試作機を開発しました。 開発過程ではまた、冷媒を含む吸収液の流し方についても検討を重ね、吸収液を二つの送り先に分配して流し込む「パラレルフロー」方式を採用しました。これにより、あるときは高温の熱を使い、またあるときは低温の熱を使うといった自由度の高い廃熱利用が可能となりました。 世界各地で利用開始未利用エネルギーの利用を促進 こうして製品開発を進め、同社は2017年4月、一重効用ダブルリフトサイクル吸収冷凍機「DXSシリーズ」を発売しました。すでにドイツ、ポーランド、スロバキアの工場・病院などで利用または採用されています。未利用エネルギーの利用を促進する、新しい吸収冷凍機とその技術の普及拡大が期待されます。 （取材：2021年11月） 新エネルギー大規模風洞実験からシミュレーションへ 地熱発電の環境アセスメントを飛躍的に効率化 一般財団法人電力中央研究所 目的 課題 実現 「地熱発電技術研究開発／発電所の環境保全対策技術開発」 ▶NEDOの役割 再生可能エネルギーの普及が望まれる中、世界第3位となる地熱資源ポテンシャルを有する日本では、地熱発電に大きな期待がかかっています。 NEDOは地熱発電の導入拡大を目的に、本プロジェクトにおいて、地熱発電システムや導入時の環境影響評価（環境アセスメント）を効率化・高度化するための技術開発を実施しました。 本研究開発項目で一般社団法人電力中央研究所が開発した「硫化水素拡散予測数値モデル」は、地熱発電所建設のボトルネックとなっていた環境アセスメントのコスト・期間を大幅に削減し、地熱発電の導入拡大を後押ししています。 後継事業として2021年度に開始したNEDOプロジェクト「地熱発電導入拡大研究開発」では環境アセスメントの新たな手法の開発や、IoTの活用による高度化を目指して研究開発が進められています。地熱発電の導入拡大に向けて、今後もNEDOの歩みは続きます。 一定規模以上の発電所を建設・操業するには環境影響評価法に定められる環境アセスメントが必要になります。地熱発電所の場合は出力1万kW以上（7,500kW ～ 1万kW未満は個別判断）になると、冷却塔から放出される硫化水素について計画地点周辺での着地濃度を予測・評価する必要があります。 これまでは大型の風洞実験施設に建屋や周辺地形を再現した模型を設置して、硫化水素に見立てたエチレンガスを流して測定する方法で、予測・評価が行われてきました。 その際、現地の風向きを想定して模型を人力で逆転、入れ替える必要があり、そもそも実験設備の確保自体にも手間と時間がかかるなど、アセスメントは難題ばかりでした。 新たな数値モデルをつくる そこで、長く発電所関連の環境アセスメントを実施してきた電力中央研究所では、風洞実験に代わる大気拡散シミュレーションを構築することで、アセスメント実施のハードルを下げることを考えました。 というのも、電力中央研究所には、火力発電所のSOxやNOxの大気拡散シミュレーションの実績があり、風洞実験同様の予測精度があることが公に認められていたからです。 しかし、当時、地熱発電所の硫化水素拡散に関する数値モデルはなく、同研究所はNEDOプロジェクト「地熱発電技術研究開発」に参画して、新たな数値モデル構築とそれを利用したシミュレーションの実用化に挑戦しました。 自前施設活用と新解析法の採用 同研究所には、これまでに各種発電所のアセスメントなどに利用されてきた、日本有数の風洞実験施設があります。数値モデルの構築と並行して風洞実験も同時に行い、両者の結果を見比べながら研究開発を続けることで、精度向上や研究開発期間短縮を実現しました。 また、乱流解析手法には大気拡散シミュレーションで主流だった「レイノルズ平均モデル（RANS）」ではなく、あえて計算量の増える「ラージ・エディ・シミュレーション（LES）」を採用したことも本研究開発の特色でした。複雑な地形に立地することの多い地熱発電所で、地形や建屋が大気拡散に及ぼす影響を、精度高く再現することに役立ちました。 こうした工夫や改善を重ねて、電力中央研究所は風洞実験と同等精度で冷却塔からの硫化水素拡散を再現できるシミュレーションを世界で初めて完成させました。 すでに全国4か所で活用 本シミュレーション方法をスーパーコンピューターで計算すると、１条件につき2?3日で結果が得られます。風洞実験に比べて、コストも期間も半分以下に抑えることができるようになりました。 数値モデルは経済産業省の「発電所に係る環境影響評価の手引」に反映され、2021年10月現在、すでに全国4か所の地熱発電所新規建設計画推進に本シミュレーションが利用されています。今後の地熱発電導入拡大への貢献が期待されています。 （取材：2021年10月） バイオ・医療高輝度蛍光ナノ粒子PIDによる、 新しい蛍光イメージング コニカミノルタ株式会社 目的 課題 実現 「がん超早期診断・治療機器の総合研究開発」他 ▶NEDOの役割 我が国において、がんは死因の第１位を占めており、より早い段階での診断と精度の高い治療を行う技術が求められています。また、がん患者のQOLの向上や早期の社会復帰のためには、身体的な苦痛を伴わず、入院期間が短い治療技術の確立が必要不可欠です。 そこでNEDOは本プロジェクトで、血液中のがん指標分子の検出法や組織画像を活用した高精度な診断システム、体に対する負担が少ないがんの治療法・治療機器などの開発を行いました。 本プロジェクトの成果の一つとして、コニカミノルタ株式会社は東北大学との共同研究で、がんタンパク質などを蛍光標識する「PID（Phosphor Integrated Dot）」を開発し、病理組織などを高精度かつ定量的に解析する技術を実現しました。現在、この技術は「Quanticell®」としてサービス展開されています。 がんの医療現場では、進行度の確定診断や治療薬の選択のために、患者の病理組織の染色が行われます。染色には病気の指標分子を標識して酵素反応で染色する「DAB染色法」が主に用いられ、病理医はその発色強度や面積などの情報を基に診断します。しかし、この染色法では病気の指標分子の量を定量しにくい、という課題がありました。　 コニカミノルタはこの課題を克服するために、高精度に病気の指標分子を可視化・定量できる「高輝度蛍光ナノ粒子（PID)」と、PIDを活用した蛍光イメージング技術の確立に挑戦しました。その実現に向け、2000年代半ばから東北大学と共同研究を始め、2010年、同大学とともにNEDOプロジェクト「がん超早期診断・治療機器の総合研究開発」に参画しました。 輝度が高く、均一な、ナノ粒子開発 蛍光イメージング技術で指標タンパク質の量を分析する場合、まず、蛍光材料で指標タンパク質を標識します。この蛍光強度値を光学装置で検出し、指標タンパク質の量に換算するのですが、この方法では使用する装置により値が変動してしまうため、やはり定量性に欠けます。 そこで東北大学はPIDの「粒子数」という絶対値による定量方法を発案、コニカミノルタは定量に適したPIDの開発に取り組みました。 PIDは無機物でできた球形の外殻に、数万分子の有機蛍光色素が高密度に詰まった構造で、正確な粒子数の算出には粒子の蛍光輝度が非常に高く、かつ粒子径が均一なPIDが必要です。コニカミノルタでは外殻だけで4種類、有機蛍光色素は数十種類を選び出して組み合わせ、試作しました。さらにPIDの性能を左右する反応温度や試料添加タイミングも微調整を重ねました。 膨大な数の条件を検討した結果、外殻と有機蛍光色素の最適な組み合わせが見つかり、指標タンパク質が少量でも可視化できるほど、輝度と耐光性が高く、粒子径も揃ったPIDの開発に成功しました。 独自の解析ソフトウエアも開発 続いて蛍光イメージング技術のブラッシュアップに取りかかりました。当初、指標タンパク質の定量にはPIDの輝点数を測定していました。しかしこの方法には、複数のPIDが一塊になっていても1輝点と算出してしまう問題がありました。 そこでコニカミノルタでは、蛍光顕微鏡によるPID蛍光像と、電子顕微鏡によるPID粒子像を撮影、蛍光強度と粒子数の相関を調べました。その結果、比例相関が明らかになり、そのデータを基に、蛍光信号から指標タンパク質量を定量的に評価する、独自の解析ソフトウエアを開発しました。 組織染色サービスを事業化 本プロジェクトで開発したPIDを基盤にコニカミノルタでは、2018年から組織染色サービス「Quanticell®」を、製薬会社を中心に提供しています。染色したい病理検体などをコニカミノルタに送付すれば、染色結果がPID粒子数という定量的な形で得られます。 今後の医療にはバイオ知識だけでなく、PIDのようなエンジニアリングやオプティクス、さらにマテリアルなどの知識・技術の融合も必要です。本プロジェクトの成功は、そうした多様な知識や技術融合の象徴としても、注目されています。 （取材：2021年11月、12月） なるほど基礎知識 AIのアルゴリズム 現在、AIは様々な場面で活用されていますが、その中心となっているのが機械学習と呼ばれる手法です。 機械学習は、多くのデータの中に潜む関連や規則を反復計算によって自ら見つけ出すことができます。そして、これを用いて新たなデータに対する判断や予測を行います。 本プロジェクトのAI搭載型問診システムは、患者の主訴から推定される傷病のクラスを推定し、そこから担当すべき診療科を導き出す機械学習によるプログラムを開発しました。 具体的には、救命救急の過去の事例データをもとに傷病者の応答内容から重症度を判定するアルゴリズム（トリアージシステム）をベースに、限られた情報から診療科の判定を高精度に行うアルゴリズムを開発しました。 このアルゴリズムは自然言語処理で得られる形態素情報をそのまま特徴量として用いています。その結果、対話型な診療科推論を行うAI問診支援が可能になりました。またクラウドを利用することで、常にアルゴリズムは最新にアップデートされるとともに、様々なカスタマイズや他システムとの連携が可能な設計となっています。--> NEDOの役割 「次世代人工知能・ロボット中核技術開発／次世代人工知能技術分野」（2015～2023年度） （NEDO内担当部署：ロボット・AI部） AIの誕生から60年余りが経ち、1960年代、1990年代に続き、2010年代には3回目の白熱期が到来しています。「ディープラーニング」という手法の出現に加えて、情報処理速度の飛躍的向上、ビッグデータの処理技術の出現によって、これまで対応できなかった課題に対応できるようになってきています。 NEDOは、AIの社会実装の早期実現を目的に、また中小企業者等による活発な研究開発を促進するために、新たなAI利活用分野の開拓やAI利活用方法で新規性のある調査研究を対象とし、コンテスト方式によるテーマ選定を実施し、本プロジェクトを推進してきました。 ARアドバンストテクノロジは、上記審査で優秀賞・審査員特別賞を受賞し、開発するAIが役立つ用途・使い道を求めて試行錯誤した結果、AIによる診療科推論の実用化に成功し、更なる医療機関の効率化を目指しています。 ご参考：NEDO Channel World Robot Summit 2018(10/17)-ARアドバンストテクノロジ、島津製作所によるAI搭載の診療科推論ロボットのプレゼン --> 関連プロジェクト 「次世代人工知能・ロボット中核技術開発／次世代人工知能技術分野／人工知能による診療科推論等の調査研究」（2017～2018年度） --> イノベ－ション・アクセラレーターとしてのNEDOの役割 実用化への道のり――。 技術が製品やサービスとして社会で役立つまでには、さまざまな壁が立ちはだかり、あまたの試行錯誤が必要とされます。 NEDO は、その壁を乗り越えるため、産学官にわたる英知を結集し、たゆまぬチャレンジを先導して、新たなイノベーションを創出します。 持続可能な社会の実現に向けて、研究開発成果の社会実装を促進し、社会課題の解決に貢献します。 これより外部サイトに移動します。よろしければ、「はい」をクリックしてください。 はい いいえ PAGETOP 本サイトについて 支援事業・制度検索 技術シーズ Plus One トピックス一覧 お問い合わせ プライバシーポリシー 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構 ホームページ 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 （法人番号 2020005008480） © New Energy and Industrial Technology Development Organization. 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