電気科学技術奨励賞についてAwards

将来のモビリティに必要な消費電力低減および大容量通信実現に繋がるダイヤモンドパワーデバイスの実用化を見据えて、ゲート幅の大きな集積MOSFET（金属酸化膜電界効果型トランジスタ）を、CVD（化学気相成長装置）で合成した(001)単結晶ダイヤモンドのハーフインチサイズ基板上に作製した。具体的には、ゲート幅1020μm、ゲート長5μm、ゲート・ソース間距離3μm、ゲート・ドレイン間距離6μmとなる400個の水素終端MOSFETを作製した。その後、全ての素子についてI-V特性、ドレインリーク電流、ON/OFF比、しきい値電圧を測定することで一定の性能基準を満足する314個の素子を選定し、それぞれのゲート、ソース、ドレイン電極をワイヤーボンディングによってメインパッドに並列接続することによって1つのダイヤモンドMOSFETチップを作製した。

このチップを用いて、デバイスのスイッチング特性評価に用いられるダブルパルス試験を行った結果、2.5Aのドレイン電流でのスイッチング動作を実現し、立下り時間が19ns、立上り時間が32nsであること、またスイッチングロスはそれぞれ4.65μJ、1.24μJであることを示し、ダイヤモンドMOSFETのアンペア級高速スイッチング特性を世界で初めて実証した。

未知の残響環境下で収録された音声信号から、残響成分のみを効果的に抑圧するブラインド残響抑圧の信号処理原理「重み付き予測誤差（Weighted Prediction Error: WPE）法」を世界で初めて考案した。残響は、音声の明瞭性や音響信号処理の性能を著しく低下させる要因であり、 その抑圧は長年にわたり未解決の重要課題とされてきた。 本功績は、その根本的な解決策を提示したものである。

また、 WPE法の中核技術である「マルチステップ線形予測」を応用し、プロ映像制作向け残響除去技術や、音楽の残響制御に基づくサラウンド再生技術の製品化を、世界で初めて実現した。さらに、WPE法が残響環境下での音声認識をはじめとする音響信号処理全般の性能向上に極めて有効であることを実証し、現在では標準的な技術として広く活用されている。

家庭において太陽光発電、V2Hユニット、蓄電池をDCリンクで組み合わせ、AIの最適制御で自動化し、省エネルギーを実現するダブル蓄電ハイブリッド「EIBS V」を開発・製品化した。

本製品の特徴は、以下の通り。

• ①V2Hに高効率の絶縁双方向電力変換技術を開発し、最薄を実現。
• ②チタン酸リチウム負極電池の採用により2万回のサイクル寿命と低温動作性能を達成。
• ③AI最適制御によりピークカットによる基本料金の削減や時間差使用による電気料金の大幅削減。
• ④停電時においてもV2H・蓄電池から家庭内への電力供給が可能。

また、太陽光発電や蓄電池を組み合わせず、電源系統に単独で繋がるV2H「EIBS Va-1」もラインナップし、EVの普及に貢献したいと考えている。

トラック輸配送業界ではドライバ不足や脱炭素化が重要課題となっており，輸配送計画の最適化やEVへの転換が求められている。ここで実業務では，トラックバースでの荷待ちやEV充電待ちなど倉庫側条件の影響が大きく，輸配送条件のみを考慮した計画の最適化では期待した効果が得られない問題がある。これに対し，バースや充電器などの倉庫リソースの利用計画を輸配送計画と同時に最適化する技術を開発した。

受賞者らは，輸配送・倉庫・EV充電制御などの運用知見に基づきこれらの業務を統合的にモデル化するとともに，統合による問題の大規模・複雑化に対して，各最適化変数の特徴に合わせてヒューリスティックと数理計画を組合せることで高速な計画立案を可能とする独自アルゴリズムを開発した。そして，本技術を用いた計画・管理ソリューションHDSL(Hitachi Digital Solution for Logistics)を荷主・物流企業に提供し，車両数低減やEV運用適正化(契約電力量超過や電欠を回避するための夜間充電含めた充電計画・制御)などの効果を実現した。

洞道内に布設する地中送電線用単心ケーブルは、通電時の温度上昇に伴う熱伸縮対策として、あらかじめ所定の長さ、幅（深さ）で連続してケーブルを蛇行させる縦スネーク方式が一般的に採用されている。ケーブル延線後に実施されるスネーク取り作業において、金属被付き大サイズケーブルの場合、ケーブルの重量が大きく、また剛性が高いため、人力でスネークを形成するのに苦慮していることに加えて、スネーク幅を公差十数ミリの幅で管理していることから、多くの人員と時間を要しており、布設作業省力化のニーズが顕在化している。

そこで我々は、スネーク幅のアンバランスを最大限許容する考え方を適用し、スネーク幅の管理範囲を見直すことで、厳密な施工管理が不要となる新たな手法を考案し、現場作業の効率化を実現した。

小型、低消費電力、高放熱、高出力などの優れた特性や異種機能を集積化した半導体デバイス・機器の実現に、常温・低温接合技術が重要な役割を果たすと期待されている。

受賞者は、耐酸化性や耐腐食性に優れた金(Au)薄膜を用いた表面活性化接合技術を開発し、Auマイクロバンプによる常温接合、大気圧プラズマを用いた表面活性化による接合全行程を大気雰囲気で行えるAu–Au常温接合、ウェハレベル無加圧でのAu–Au常温接合、付加加工に基づく粗いAuめっき膜の平滑化と常温接合など、大気中で実現する常温接合に関する新領域を開拓してきた。

また、これら開発した接合技術は、後工程での再溶融や高温による素子の劣化がなく、表面酸化膜を除去するためのフラックスが不要なため、従来のはんだ接合では困難な複数素子の3次元集積が可能であり、チップサイズパッケージされた3次元構造を有する超小型光マイクロセンサなど新規集積デバイスを世界に先駆けて実証してきた。今後のIoT社会を支える、高性能・多機能なデバイスの創出への貢献が期待されている。

レーザ測距センサは、物理世界をデジタルツインとして仮想空間に構成する場合に、重要な役割を果たすセンシング技術である。本センサは、対象物へ光を送信し、その対象物からの反射光を受信することを基本原理としているため、対象物の種類や伝搬物質などの環境条件に大きな影響を受ける。当社は、条件の異なる計測環境に適したセンシング方式、光デバイス、受信回路、信号処理技術を開発し、これらを用いて屋外・海中・宇宙など条件が全く異なる環境ごとに、高精度かつ信頼性の高いレーザ測距センサの開発と実用化に取り組んできた。

車両・車軸検知センサ（屋外用途）は、送信レーザ光に強度変調をかけ、送信光と受信した測定対象からの反射光の位相差から距離を測定する光強度変調位相差方式を採用しており、特定の光周波数帯域のみ受信することで、太陽光の影響を受けない屋外向けシステムである。運用環境下において、車両検知100%・車軸検知率99.99％を実現した。

海中用センサは、受信感度制御技術により海中有機物からのノイズを抑制しており、耐圧用の送受信光学系を開発することで、海底において20m先の広域センシング（120°×30°）を実現した。

宇宙用センサは、車両・車軸検知センサ向けに開発した変調方式を採用することで、レーザ出力の低い光源や民生用部品の活用を実現し、数cm単位の高精度な測距精度を保持しつつ小型化・低消費電力化を達成した。本センサは小型月面着陸実証機SLIMに搭載され、月面へのピンポイント着陸に大きく寄与した。

ビル用マルチエアコンで、最大12%の省エネ性向上と、18%の室外ユニット封入冷媒量削減を両立する当社独自の新型熱交換器VFT(Vertical Flat Tube)を開発した。

外気の熱を利用して室内を冷暖房するヒートポンプ技術は省エネ性に優れるため、家庭用エア個コンや業務用エアコンとして全世界で普及しつつある。一方、エアコンには、室外から室内に熱搬送する冷媒が封入されるが、現在は大気中に漏れ出すと地球温暖化に悪影響を及ぼすフロン冷媒が利用されている。特にビル用マルチエアコンに代表される業務用エアコンには多量の冷媒が充填されるため、省エネ性の低下なく、冷媒使用量を削減することが求められる。

そこで、エアコンのキーデバイスである熱交換器の性能を向上させる新たな熱交換器を開発し、業界最高クラスの伝熱性能（従来比40%向上）と内容積の削減（同20%削減）を実現した。

国内の高層ビルでは老朽化に伴うエレベータ更新需要が増加しており、既設機械室への搬入制約に対応した巻上機の小型化・分割化が求められている。当社は高速エレベータ用PM37T巻上機において、分解搬入後に現地で再組立て可能な構造を開発した。

シャフトとロータコアの締結にはテーパ軸締結を採用し、数万N・m級の加速トルクに耐える強固な構造を維持しつつ、分解・再組立てを容易にした。また、火気厳禁の現場に対応するため、電気式熱風乾燥機を用いた焼ばめ工法を確立した。特にシーブは大径（φ912mm）で加熱が困難であったが、治具を用いて内径側に熱風を循環させることで効率的な温度上昇を実現し、火気を使用しない焼ばめを可能とした。さらに、一般的な搬入間口800mmに対応するため、巻上機を8ユニットに分割し、最大寸法465mmを達成した。

本開発により、省スペース性と現地組立性を両立する工法を確立でき、今後の更新需要に柔軟に対応できる巻上機としての価値を高めることができた。

電気鉄道の架空電車線の点検自動化を目指し、画像AIを用いた異常検知機能を備えたモニタリング装置を開発した。装置は、車上のラインセンサ・近赤外照明・収録PCと、地上の解析PCで構成され、高速走行中でも高精細画像を取得し、昼夜問わず安定した撮影を可能とした。性能は、撮影画像から画像AIを用いて、検査対象設備を検出し、異常検知を行い、最大96.8%の高精度で異常を自動判定できる。

装置としては、JR東日本「EAST-i」や、JR西日本「DEC741」で運用が開始され、小田急電鉄やJR北海道など、導入が拡大している。これにより、点検コスト削減、設備更新の効率化、安全性向上、環境負荷低減など多方面で効果を発揮し、鉄道人材不足の解消にも寄与する。

また、画像AIによる異常検知技術は、他分野でも異常検知に利用する画像の技術のため、汎用性が高く、他分野への展開が可能である。

東京メトロ丸ノ内線の信号保安設備更新に合わせ、日本の地下鉄としては初めてとなる無線式列車制御（以下、CBTC^※1：Communication-Based Train Control）システムを導入した。本システムは、地上車上双方に高性能な演算装置を採用すること、地上車上間で耐干渉性の高い無線装置を設備し連続的に無線伝送することで、従来の信号保安装置において列車検知に使用していた軌道回路から脱却し安全性、安定性の高い列車制御を実現した。

これにより、（1）脱軌道回路^※2による「障害に強いシステムの構築」、（2）移動閉そく^※3による「遅延回復能力の向上」、（3）双方向通信による「運行の自由度の向上」が可能となった。

丸ノ内線への導入後の実績として、各駅で追い込み時間が平均25秒程度、全線では約9分30秒の余裕時間ができ、CBTCシステムによる遅延回復能力の向上が確認できた。また、5分以上の列車遅延が発生した場合に発行する「遅延証明書」の発行日数について、平日朝通勤時間（始発～10時）においてはCBTCシステム切り替え前と比較すると約6割減少した。

• ※1 無線式列車制御（CBTC：Communications-Based Train Control）システムとは、列車の安全・安定運行を制御するために無線通信技術を利用する信号保安システムの1つ。地上装置が先行列車の位置などに基づいて後続列車が走行可能な位置を算出し、無線を介して後続列車に伝え後続列車は自ら走行可能な速度を計算して運行を制御する。
• ※2 脱軌道回路とは、軌道回路（鉄道のレールを回路の一部として使用し、電流の流れにより列車の位置を検知するシステム）を使わない、無線を活用した列車制御信号システムのこと。
• ※3 移動閉そくとは、先行列車の詳細位置に応じて、後続の列車に対する進行可能な位置を連続的に変更し、車間距離を保つ仕組み。安全を保ちながら効果的な列車走行を可能とする。

当社が開発した国際通信規格Nessum（旧HD-PLC）は、多様な通信媒体に対応できるハイブリッド通信技術であり、電力線や無線、海中通信も利用可能である。既存の配線を活用できるため、ビルオートメーションやIoTインフラの構築において施工効率とセキュリティ向上を同時に実現する。

技術面では、高効率通信のWavelet OFDMやサーバ認証のIEEE 802.1X、高精度時間同期のIEEE 1588、マルチホップ技術、海中電波通信などを開発し、これらを基盤に国際・国内規格（IEEE 1901、ITU-T G.9905、TTC JJ-300.20）に承認された。これにより、グローバルな相互接続性と信頼性を確保し、従来困難だった環境でも安定した通信を提供する。

Nessumはスマート社会の通信インフラの中核として、その役割を拡大している。

近年、スマートフォンは光学手振れ防止機能付きカメラや折り畳みディスプレイの搭載により高機能化が加速している。これに伴い、回路実装や駆動機構に対応するため、フレキシブル基板の多層化・薄型化が不可欠となってきた。従来はFCCL（フレキシブル銅張積層板）と接着剤層で構成されていたが、FCCLを薄くすると加工時に破れが生じ、薄型化には限界があった。

そこで、銅箔にポリイミド樹脂層と接着剤層を塗工した新構造を考案し（図1）、ポリイミド層の絶縁性確保に向けて添加剤を最適化し、さらに、接着剤層には耐薬品性・耐熱性・屈曲性を両立するため、熱硬化性エポキシ樹脂と相溶性を持つポリアミド樹脂をポリマーアロイ化した。これにより従来比30％の薄型化を実現し、スマートフォンの光学手振れ防止用コイル基板（図2）に採用されている。

今後はスマートフォンへの搭載比率をより高めるとともに、折り畳みディスプレイや医療機器への展開を加速させ、社会に貢献していく。

自動車や医療機器などのIoT製品のソフトウェアは、製品メーカによる開発だけでは完結せず、複数の企業が多層に関わる巨大なソフトウェアサプライチェーンを形成している。近年、このようなサプライチェーンを狙った攻撃が増加している。製品メーカは、自社製品を継続的かつ安全に運用するために、製品に被害を及ぼす可能性のある情報(脅威)や、ソフトウェアの不具合等によるサイバーセキュリティ上の欠陥(脆弱性)が発見された場合に、製品で当該脅威・脆弱性が顕在化するかを迅速に調査し、ソフトウェア更新等の対応をしている。しかし、脅威・脆弱性数の増加、人材の不足による、セキュリティ担当者の負荷が課題となっている。

受賞者らは、このような課題を解決するために、製品に影響を与える脅威・脆弱性情報を自動選定し、脅威・脆弱性の顕在化リスクを非属人的に判断する「脆弱性分析自動化技術」を開発し、実用化した。本技術は、製品構成をモデル化し、AI技術を用いて、脅威・脆弱性情報を自動的に選定することで、分析者が確認する情報を85%削減した。加えて、当該情報の顕在化条件を分析者が理解しやすい形式で提示することで、従来判断にかかっていた時間を人間の能力に依存しない形で45%削減した。

温室効果ガスの排出量の削減や上昇している電気料金負担の軽減のため、送電システムには、発電された電力を需要家へ効率的に届けることが求められている。そこで、将来予測をもとに変電所電圧を中央からの制御により最適化して送電ロスを低減する電圧無効電力オンライン最適制御OPENVQ(Optimized Performance Enabling Network for Volt/var(Q))を提案し具体化を進めた。各変電所の設備を中央の監視制御システムから制御できる既存の仕組みを更新せずに活用し、中央の既存システムへのモジュール追加で実現可能な方式を開発した。

また、導入の進む再生可能エネルギー電源（再エネ）の不確実な発電変動などによる電圧信頼性低下の回避や、変動対応に要する設備運用コストの削減などの、送電事業者の送電ロス低減以外の要件への対応技術を開発し、更なる改善を実現した。

本成果の一部は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務(JPN P11013)の結果得られたものである。

インバウンド需要の拡大により、空港や駅、スタジアムなどの公共空間では、混雑を生じさせることなく高いセキュリティを確保できる新たな入退管理の仕組みが求められている。

本技術は、世界トップクラスの顔認証技術と、服装や動きといった外観情報を用いた人物追跡技術を組み合わせることで、物理的なゲートを設けることなく、1台のカメラと小型エッジ端末のみで多人数を同時に認証できる「ゲートレス生体認証」を世界で初めて実用レベルで実現したものである。

利用者は立ち止まることなく自然に通過でき、一瞬でも顔が映れば即座に認証が行われ、その後は混雑時でも視認しやすい頭部などの外観特徴を用いた追跡技術によって、誰がどこをどのように通過したかを正確に把握できる。さらに、AIモデルの構造を最適化することで、大型サーバを必要としない柔軟な導入を実現した。空港での実証をはじめ、交通インフラや大規模施設における混雑緩和と安全性向上に貢献する次世代の生体認証基盤として、社会実装が進んでいる。

受賞者らは、安定的かつ効率的な遠隔監視を実現する遠隔監視システムを開発し実用化した。

近年、人手不足の深刻化に伴い、これまで人が実施していた自動車の運転、フォークリフトによる物品の運搬、建設現場での重機を使った掘削といった現場作業を自動化し、人は監視センターから多数の現場を遠隔監視して必要に応じて遠隔操作することで、人員を削減するニーズが高まっている。しかし、従来の遠隔監視システムでは、①無線ネットワークの通信品質悪化時の画質劣化、②1人の監視者が複数の映像を監視する際の重要な事象の見落とし、という2つの課題があった。

受賞者らが開発した遠隔監視システムでは、映像内の重要な領域のみを高画質にし、その他の領域は低画質にすることで通信データ量を削減し、通信品質悪化時でも遠隔監視可能な画質での映像配信を実現した。また、多数の監視対象映像の中から確認すべきものを映像分析AIで検出し、監視者へ提示することで、1人の監視者が多数の映像を同時に監視可能にした。

本システムは、2024年12月にNEC Intelligent Video Streamingとして製品化し、様々な現場に導入されている。

脱炭素社会実現の鍵となる新材料開発において、従来の時間とコストがかかる実験による試行錯誤に代わり、計算科学と情報科学を融合したマテリアルズインフォマティクス（MI）が注目されている。MIの中でも、分子動力学（MD）法は材料の原子挙動シミュレーションに有効であるが、原子数が増えると計算時間が膨大になる課題があった。特に、大規模な原子系では従来の第一原理計算に基づくMD法では非現実的な計算時間を要し、AIを用いた予測手法も大規模系での精度不足や材料崩壊の問題があった(図(a))。

この課題に対し、受賞者らは原子間相互作用が複雑な場合でも高精度に原子の力を予測できるAI生成手法を開発した。このAIを用いることで、燃料電池材料候補であるナフィオンの2万原子系を対象としたMDシミュレーションを、材料の崩壊なく30ナノ秒以上の長時間にわたり実行することに成功した。計算時間についても、従来の第一原理計算では800年以上かかると見込まれていたシミュレーションが、開発AIにより約1週間で完了した。計算結果についても、算出された水素原子の自己拡散係数が実験結果と一致したことから、AIの予測精度が実用レベルであることが確認された(図(b))。

開発技術により、これまで不可能だった大規模・長時間MDシミュレーションが現実的な時間で実行可能となり、MIの強力なツールとして、脱炭素社会に向けた新材料開発の加速に大きく貢献することが期待される。

従来コンクリート柱(CP)の劣化診断は、鉄筋を磁化し漏れ磁束を測定する非破壊手法が主流だったが、電線や架線金物等の輻輯により、これら設橋の取り外しが必要であるが、作業効率や安全性に課題があった。また、高所作業となり、コスト増加等も懸念されていた。

本開発は、固体に応力が作用すると温度が変化する「熱弾性効果」を応用したものであり、断熱圧縮で温度が上昇し、断盛膨張で低下するという熱力学原理に基づく現象である。鉄筋破断部では応力が局所的に集中し、コンクリート表面に微小な温度変化が生じる。この変化を高性能赤外線カメラで高速撮影し、その撮影画像を解析し応力分布を可視化することで、破断位置を非接触かつ迅速に特定できる。前段で課題であった設備の取り外しや高所作業を不要とし、地上から診断可能な構造を実現した。

診断精度と効率が飛躍的に向上し、CP損傷リスクや緊急点検費用の低減が期待される。さらに、電力設備のみならず通信•鉄道•インフラ分野への展開も可能であり、保守技術の高度化と安全性向上に寄与するものである。

市街地の電力管路工事への誘導式水平ドリル工法（以下HDD工法）の適用のため下記2点の技術開発を行った。これらの開発により、市街地の電力管路工事の工期短縮（3.0ヶ月→0.5ヶ月）とコスト縮減（約6割）を実現し、同時に工事に伴う路面への影響防止も可能とした。

1）市街地の電力管路の道路占用工事のような狭い路上作業帯でHDD工法の適用を可能とする管の仕様（本体、継手部）を標準化した。管本体はポリエチレン製とし特別高圧ケーブル線路へ国内初適用した。さらにポリエチレン管を接合する機械式継手を新開発し、長さ6m管の25秒での接続を可能とし、長さ50ｍ程度の路上作業帯内、8時間/日の作業時間内という厳しい制限のなかで管の接続を繰返すことで、総延長150ｍ/日の長距離管路引入を可能にした。

2）市街地の道路下でのHDD工法の施工時に、地上の路面変状への影響の防止が可能な管引込時の泥土圧の管理方法を実規模の実験等により策定し、国内で初めて実用化した。

配電支持物の上に設置されている変圧器や開閉器などの「配電柱上設備を対象とした耐震性能評価法」を構築した。

立地条件や仕様条件が多種多様にわたる配電設備の地震荷重を設定するため、実測や有限要素解析を駆使して配電柱の平均像を決定した。さらに、内閣府による東海・東南海・南海地震の公開データを用いて、地盤の非線形性を考慮した約6万地点での配電柱の地震応答解析とその結果の統計処理により、震度ごとに地震荷重を推計した。この推計結果は、東北地方太平洋沖地震や熊本地震等の過去の自然地震に対しても整合することを確認し、一般性を有することを立証している。最終的には、地震荷重を周期1秒の正弦波加速度として、その加速度振幅と継続時間を震度ごとに設定して簡便化を図った。

柱上機器が落下しないことを確認する公衆安全性の評価に加え、被災後のレジリエンスを強く意識し、地震後の復旧作業の要否やそれに必要となる資材や時間を考慮して、損傷度の定義や評価基準を策定した点にも特徴がある。

3次元レーザレーダ式踏切障害物検知装置（3DLR障検）は、踏切内の障害物を高精度に検知する装置として導入されている。

本開発では、「転倒検知機能」「路面凹凸マップ機能」「自動追従機能」「ノイズ除去機能」の4つの新機能をソフトウェアで実現することで、さらなる安全性の向上とより正確な検知を可能にした。高齢者や電動車いすユーザーなど、交通弱者が踏切内に取り残されるリスクを一層低減する。加えて、季節ごとに大きく変わる日本の環境条件にも対応しており、積雪地域を含む全国各地で安定した運用が可能であることが実証されている。

本技術は2019 年度に実用化され、JR 東日本では3DLR 障検の約1,000 台に高機能化を実装済みで、他の鉄道事業者への展開も約400 台の導入が進んでいる。

「材料の物性値を高周波の電磁波領域でどこまで自由自在に制御できるのか？」という根源的な問いに挑戦した。挑戦を通して、6G(Beyond 5G)通信のキャリア周波数のテラヘルツ(THz：10¹²Hz)電磁波領域で、14を超える超高屈折率・無反射材料を生み出した。高屈折率材料として知られるシリコンの3.4や酸化マグネシウムの3.1などに比べても、3倍以上と極めて高い屈折率である。

現在、極限屈折率材料の物理法則の発見(初期のSuzuki’s law)への挑戦に乗り出している。“ゼロ”屈折率・無反射材料(真空の屈折率は“1”)、低損失な負の屈折率・無反射材料なども生み出した。さらに「これらの自ら生み出した極限屈折率材料により、どこまで高効率にテラヘルツ電磁波を制御できるのか？」を明らかにするため、極限屈折率材料をテラヘルツデバイスへ応用する学理の構築も進めている。

2030～2040年代の6G通信、7G通信でのIoTデバイスに向けて、光源の高指向性化(パワー密度55倍)、光源との融合(距離1mm)、極めて高い消光比(1/10⁵以下)など数多くの成果を達成してきている。2050年代の熱マネジメントも目指し、熱放射を担う赤外域へ応用し材料の高周波化にも取り組み、新たな熱放射制御の概念の証明にも挑戦している。

「AI駆動ACナノポア法による微生物センシング」は、単一粒子の交流インピーダンス計測とAI解析を融合した、世界初の純粋電気式バイオセンサである。ナノポアを微生物が通過する際の電流と位相変化をホモダイン検出で高感度に捉え、微生物のサイズ・形状・表面電位・誘電率などの電気的指紋を波形全体からAIが総合解読して微生物種を瞬時に識別する。試薬不要で数秒～数分の迅速測定を実現し、1回で20種超を同時識別、未知は「未知」として検出可能で、追加学習によりセンサを変えずに対象を拡張できる「成長型センサ」である。

実証例として細菌14種で正解率約95%（特異度99%以上）、ウイルス11種で約89%（特異度99%以上）を達成し、スマホサイズ試作機も実現。従来のPCRや免疫法が「特定ターゲットへの高い特異性」に依拠するのに対し、本手法は個々の特徴量が必ずしも決定的で無くとも多面的情報を統合して同定するという逆転の発想に基づき網羅性と拡張性を同時に獲得する。感染症検査、遠隔診断、食品安全、衛生管理、環境モニタリング等の社会課題解決に資する基盤技術として、電気計測によるバイオセンシングの新たな地平を拓くものである。

今まで科学的に取り扱われることが少なかった災害医療救護訓練に関し、実際の医療救護所の訓練を救急医学、情報工学、社会学、建築学等の観点から計測・解析を行った。そして、その成果を医療者・地域行政だけでなく、医療救護所を支援する地域住民の両者に対する訓練・教育ツールとしての落とし込みを行い、それらを幅広く無償で公開を行った。

具体的には、医療者・地域行政に向けては本格的な医療救護訓練を可能にする訓練ツールを、一般般市民には災害医療の教科書「市民による災害時医療支援行動の指針」を作成し公開した。そして、この教科書の内容から応急救護手当の動画を制作・公開（YouTube）、ゲームを解きながら学ぶ成人向けスマホアプリ「災害医療タッチ」を、さらに小中学生向けのARクイズラリーゲーム「災害医療クエスト」を開発し、App StoreとGoogle Playで無償公開した。

これらは、大災害時の医療救護訓練という各地域で本格的な実施を行うことがコスト的に困難な問題に対して、適切な雛形を用意し、低コストで訓練を可能にするためのツールである。