(株)SkyDriveと有志団体CARTIVATORは、2019年12月に日本で初めてとなる「空飛ぶクルマ」の有人飛行試験を開始したと発表した。
SkyDriveは航空機・ドローン・自動車のエンジニアが集う有志団体CARTIVATORメンバーを中心に発足した「空飛ぶクルマ」の開発・製造・販売を行うスタートアップ企業で、現在SkyDriveとCARTIVATORは、空飛ぶクルマの共同開発を行っている。
2019年5月、両者は、豊田市と『新産業創出へ向けた「空飛ぶクルマ」開発に関する連携協定』を締結し、1万平米の開発拠点、なかでも日本最大級の屋内飛行試験場を活用する事によって、開発スピードを格段に高める事が可能となったという。
この度の有人飛行試験を安全に最大限の注意を払い遂行し、2020年夏のデモフライト、及び
2023年の販売開始に繋げ、新たなモビリティ社会の創造に貢献するとしている。
ニュースリリースサイト（SkyDrive）：
https://www.skydrive.co.jp/posts/7539453?categoryIds=1541081
●皮膚より放出される 「 極めて微量な血中由来の揮発性成分」（ モデル成分：飲酒後のエタノールとアセトアルデヒドガス）を高感度に検知し、その濃度分布をリアルタイムに 画像化可能なガスイメージング装置（探嗅カメラ）を世界で初めて開発した。
●皮膚曲面の凹凸を補正する装置（2次元真弧：マコ）により、「皮膚から放出される血中揮発性成分の濃度分布」「身体部位毎の異なる皮膚ガス放出動態 」 等の詳細な評価が可能となり、皮膚ガスによる新規な ウェアラブル型ヘルスケア機器の研究開発を加速することができる 。
●非侵襲・無意識下での代謝状態モニタリングの他、疾患の新規な早期スクリーニング法 、さらには 「人工の探知アラート犬」 の開発が期待される。
東京医科歯科大学 生体材料工学研究所 センサ医工学分野の三林教授の研究グループは、経皮放出される血中揮発性成分の濃度分布の非侵襲的リアルタイムイメージング装置(sniff-cam)を開発し、発汗が少なく表皮が薄い耳周辺領域、中でも耳道開口部が血液中に含まれる揮発性成分の非観血計測に適した部位であることを発見した。この研究は文部科学省 科学研究費補助金、生体医歯工学共同研究拠点支援、日本IDDM（インスリン依存型糖尿病）ネットワーク研究費助成の支援のもとで行われたもので、その研究成果は、国際科学誌ACS Sensorsに、2019年12月25日0時（米国東部時間）にオンライン版で発表されると発表した。
≪研究成果の概要≫
三林教授の研究グループは、上述の研究課題を解決するため、ヒト皮膚から経皮的に放出される血中VOCsの濃度分布を経時的に観察可能な「ガスイメージング装置（探嗅（たんきゅう）カメラ）」を開発した。また、経皮ガスの放出を模倣した新たなガス負荷法、および複雑な曲面を有する体表面における正確なガスイメージングを実現するためのフィッティングデバイス（二次元真弧：マコ）を新規に開発したとのこと。
実証実験として汗腺密度や表皮層数の異なる手掌、手指、手背、足裏、耳を対象部位として一定量のアルコール飲料を摂取後の健常被験者より放出される皮膚ガス中のエタノール、そして代謝産物であるアセトアルデヒドの濃度分布をリアルタイムに画像化し、アルコール代謝の非侵襲モニタリングに成功した。そして、従来の手法では観察することの困難であった「身体部位により異なる汗腺分布および表皮層数」と「皮膚から放出されるVOCs」の関係の考察が可能になった。特に、薄い表皮下に毛細血管が密に分布し、かつ汗腺の少ない耳周辺領域が経皮VOCs計測に適する部位であることを明らかにでき、今後の「皮膚での血液ガス計測」に繋がる大きな成果である（図１）。
探嗅カメラがエタノール（またはアセトアルデヒド）を検出する仕組みには、補酵素ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド(NAD)依存型アルコール脱水素酵素(ADH)の触媒反応を用いたバイオ蛍光法を用いている。高感度なカメラの前方に酸化型NAD (NAD+)で湿潤させたADH固定化メッシュを設置し、エタノールガスを負荷すると酵素反応によって還元型NAD (NADH)が新たに生じる。このNADHは波長340 nmの紫外光照射により波長490 nmの蛍光を生じ、蛍光の強度が負荷されたエタノールガス濃度と相関することからADH固定化メッシュ上の蛍光強度分布をカメラで記録することで、エタノールガス濃度分布が得られる（図１）としている。
プレスリリースサイト（東京医科歯科大学）：
http://www.tmd.ac.jp/press-release/20191225_1/index.html
・農業IoTの現状
近年、農業IoTは圃場の見える化により農法や作業のにおける効率向上化や改善をもたらす先進的スマート農業技術として注目を集めている。 しかし、サーバにまでデータを送り保存できるような農業IoTデバイスは廉価化が進んでおらず、一般農家にまで普及しているとまでは言い難いのが現状である。
今回（株） Momo がAgVenture Lab(JA グループのオープンイノベーション推進組織)やKDDIムゲンラボの支援の下、試験や仕様の作り込みを行ってきた結果、他のプロジェクトからの部品の共通化、極限までハードウェア構成を削ぎ落とすことなどにより従来の無線型センサの半額以下の価格を実現できたとのこと。
・「Agri Palette」とは
「Agri Palette」は、 Momo が農業法人に BtoB で納品してきたハードウェア/データハブのプラットフォームをサードパ ーティ開発企業向けに開放するサービス。 データ連携 (Web hook)技術により同一ハードウェアを用いてパートナー企業が自社サービスを開発・展開することを可能にした。これにより農家や農業法人は1組のデバイスを購入するだけで複数のアプリケーションによるユーザ体験を享受できるという。
・予約販売の開始
Momoは、今年12月25日より上記のIoTシステムAgeri Paletteの予約販売をMakuakeにて開始する。 ターゲットとしてはスマート農業に関心のある農家や農業法人、農業領域に参入する事業会社やSIer企業を想定している。
また、パートナー企業の募集も開始した。 すでにSI企業では（株）ソーバル・（株）神戸デジタルラボ・IoTBase（株）が参加を表明しており、Momoは今後も「Agri Palette」開発パートナー企業を募集を継続し、来年度末までに50社を目指すとしている。
クラウドファンディングサイト（Makuake）：https://www.makuake.com/project/agripalette/
荏原環境プラント（株）と（株）ハイボットは、この度、小型走行型ロボットを用いたボイラ水管厚さの自動連続測定の実証試験に成功したと発表した。
1.取組の背景
荏原環境プラントでは、固形廃棄物処理施設において排熱回収用ボイラ水管の腐食摩耗等の経年劣化を正確に把握するため、定期的にボイラ水管の厚さ測定を行っている。
しかし、従来、ボイラ水管の厚さを内側から測定するためには、小型のセンサを小口径のボイラ水管の内側に挿入する前に、ボイラ水管の一部を切断するなどの準備作業が発生することが課題のひとつだった。
一方で、ハイボットは、小口径の配管等の狭小部位を走行する小型ロボットに関して、先進的な開発技術を有する会社であり、その特長的な技術を活かす事業領域を模索検討していた。
そこで、両社は、小型走行型ロボットを共同開発し、ボイラ水管厚さの自動連続測定に関する実証試験を行った。
2.実証の結果
両社が共同開発したロボットは、ボイラ水管厚さ測定用の水浸超音波探傷センサを搭載した小型走行型ロボット。本ロボットをボイラの点検口から投入し、測定対象の水管まで走行移動させた後、センサを水管へ挿入させ、ボイラ水管の厚さを内側から自動連続測定した。その結果、一連の測定動作において、所定の性能を確認することができたとのこと。
3.今後の展開
荏原環境プラントは、本ロボットの本格運用を通じて、固形廃棄物処理施設の更なる安全、安定、安心な施設運営を図るとともに、今後も最新技術の開発を推進し、持続可能な循環型社会の構築に貢献していくとしている。
ニュースリリースサイト（荏原環境プラント）：
https://www.eep.ebara.com/news/news20191220.html
amsジャパン(株)は、コンピュータ断層撮影（CT）スキャナーの価格をこれまでより大幅に低減できるよう取り組んでいる。 12月23日に発表したセンサの設計とパッケージ化におけるamsの専門知識を活用したX線検出向け統合センサチップAS5950は、システムコストを抑えながらCT検出器の性能を向上することで、より詳細な画像を可能にするという。
AS5950は、高感度のフォトダイオードアレイと64チャンネルのアナログ-デジタル変換器を同一のダイへ統合したCMOSデバイス。AS5950は単一のチップ構成のため、CT検出器モジュールへの実装が容易であるとのこと。
現行のCTスキャナーメーカーでは、長い配線を介して単機能の読み出しチップへ接続される複雑なPCB基板上に単機能フォトダイオードアレイを組付けなければならない。8スライスおよび16スライスCTスキャナーにおいて、この複雑なPCB構成を1個のAS5950チップで置き換えることは、画像対ノイズ比の性能の劇的な向上を意味し、加えて、メーカーの材料コストおよび製造コストの大幅な削減が可能になるとしている。
ニュースリリースサイト：https://www.dreamnews.jp/press/0000207637/
埼玉工業大学（略称：埼工大）は、自動運転の実用化に向けた研究・開発を積極的に取り組む中、スクールバスの自動運転の導入に向けて、公道による実証実験を12月23日（月）より開始、埼工大のキャンパスと最寄り駅のJR高崎線岡部駅間のスクールバスとして、公道約1.6ｋｍ間を走行すると発表した。
全国各地で自動運転バスの実証実験が行われているが、私立大学のスクールバスとして、一般車両が走行する公道において学生および教職員の送迎用に自動運転バスが走行するのは全国初めての試みという。
この実証実験では、安全の確保のためにプロのバスドライバーが搭乗しているが、ハンドルとアクセル・ブレーキはAIによる自動制御によるレベル３で、法定速度（時速40ｋｍ）で走行。当面は、既存のスクールバスに加えて臨時便として不定期に走行する予定で、来年度以降の本格運行に向けての課題を探るとのこと。
埼工大は、本年4月に設立した自動運転技術開発センターが「埼玉県スマートモビリティ実証補助金」の採択を受けて、株式会社ミクニライフ&オート（社長：大西浩樹、本社：埼玉県加須市）の協力により産官学連携で自動運転バス開発を進めている。
バスの車内にはディスプレイが設置されていて、ライダーやカメラによる画像データをディープラーニングによりリアルタイムで解析した結果や、AIによる自動制御の仕組みがわかるように各種情報が表示され、学生は通学時にAIを体験的に学習することができるとのこと。
この車両は、マイクロバス「リエッセII」をベースに「自動運転AI（AIPilot/ Autoware＊）」を実装し、AI（人工知能）技術を本格的に活用して自動運転するのが特長で、バス専用レーンだけでなく一般公道を走行する実用的でかつ商用化を目指しているとしている。
プレスリリース（埼玉工業大学）https://www.sit.ac.jp/media-s/2019/press/191218_01.pdf
パイオニアスマートセンシングイノベーションズ(株)はサイズを大幅に小型化するとともに、計測可能距離を伸長させるなど高性能化を実現した「3D-LiDARセンサー」の量産モデルを開発した。高度自動運転車両（自動運転レベル3以上）への搭載を想定しており、2020年度上期より随時販売を開始し、秋より本格的な量産を行うと発表した。
3D-LiDARセンサーは、レーザー光を照射することにより物体の検知と正確な距離測定を行うことで、周辺の状況をリアルタイムかつ立体的に把握できるため、自動運転レベル3（条件付き自動運転）以上の自動運転の実現に不可欠なキーデバイスと言われている。同社は、2017年、2018年と検証用モデルを各企業向けに提供し、実証実験などを通じて検証を行ってきた。
2020年秋より本格的な量産を開始する「3D-LiDARセンサー」（以下“2020モデル”)」は、MEMSミラーによるスキャン方式を採用し、高解像度であることに加え、当社従来品（以下、“2018モデル”）と比較して5分の1以下の小型化、1.5～2倍の計測可能距離を実現しているとのこと。画角と計測可能距離の異なる3種類のセンサと広角タイプを揃えており、それぞれを組み合わせることで利用者のニーズに対応可能。また、物体の検知や自車位置推定などを高精度に行えるソフトウェアを開発しており、利用者の提供も可能であるという。
ニュースリリースサイト（pioneer）:
https://jpn.pioneer/ja/corp/news/press/2019/pdf/1219-1.pdf
（株）ANSeeNは、2019年12月16日（月）に発表された人や社会のための革新的な技術を創生し産業変革に挑む企業を支える取り組み「C-startup pitch 2019」で優秀賞を受賞した。
同社は「見えないものの可視化」をビジョンに次世代X線センサを開発する静岡大学発のベンチャー企業。この度、従来に比べ超高精細かつ低被爆な画像診断を可能とするX線カラーイメージング技術により、将来的には全身のレントゲン検査により網羅的な疾病リスクを判別することをテーマに、サイバーダイン社が主催するC-startup pitch 2019 優秀賞を受賞した。今後サイバーダイン社や山海社長に支援を受けながら、X線カラーイメージング技術を活用し人々が安心・安全に暮らせる社会を実現していくとしている。
ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000038353.html
（株）キューサイ分析研究所 は、12月24日（火）より、食品や飲料等の味の組み合わせをご提案する「味分析によるマリアージュサービス」を開始する。
「味分析によるマリアージュ」とは、複数の食べ物や飲み物の味を味覚センサで分析し、数値化したデータをもとに、味の組み合わせをご提案するサービス。2014年から行っていた「味分析サービス」で蓄積した多くの味のデータサンプルをもとに、独自の解析方法を構築した。ただ単に味が「合う」「合わない」だけではなく、ワインとチーズの組み合わせでも「チーズを楽しみたいとき」や「ワインを楽しみたいとき」など、目的や場面に応じた組み合わせを提案することで、小売店や卸売業者における、販売戦略や商品開発の支援をするとのこと。
関連サイト（キューサイ分析研究所）：https://www.nouyaku-bunseki.net/
（株）ブリヂストンは、タイヤの内面に貼り付けたセンサにより、走行時にタイヤが路面と接触したときに発生するひずみを計測することで、タイヤの荷重と摩耗状態を推定する技術を開発したと発表した。
今回開発したセンサ Smart Strain Sensor（スマートストレインセンサ:画像）は、最新のIoT技術から生まれたもので、世界中の多くの車両に搭載されている一般的なTPMS （Tire Pressure Monitoring System）センサの機能であるタイヤの空気圧や温度を把握するだけでなく、タイヤが路面に接触している部分のタイヤのひずみを測定する。そのひずみデータを独自のアルゴリズムによって荷重、摩耗の情報へ変換し、収集することができる。従来の同社タイヤセンシング技術「CAIS※1」は加速度を計測する手法だが、Smart Strain Sensorは、速度に依存しないタイヤのひずみを計測するため、極低速度域でも信頼性の高いデータを収集する事を可能とすると共に、独自のアルゴリズムによって電力寿命の大幅な改善を実現したという。
タイヤが路面と接する区間では、波形（縦軸にひずみ、横軸に時間）が得られる。この波形データは、タイヤにかかる荷重や摩耗の状態によって異なるため、当社で従来より培われたタイヤ技術の知見とAIを活用した独自の解析手法によって、タイヤの摩耗状況やタイヤにかかっている荷重を推定することができる。これにより、利用者は『タイヤの溝が浅い』などのタイヤに関する様々な情報をリアルタイムで認知・把握することが可能となる。
ドライバーや車両が安全に目的地へ到着するには、車両トラブルを未然に防ぐことが重要である。今回開発したセンサを装着することにより、タイヤの空気圧などの情報と共に、摩耗や荷重の状態をドライバーが認知することができ、また車両管理者が遠隔でリアルタイムにモニタリングすることも可能となる。その結果、適切なタイミングでのタイヤ交換が可能となり、タイヤメンテナンスの軽減や、タイヤトラブルの未然防止が可能となる事から、安全性の向上につながる。また、将来の自動運転社会における安全な走行制御への活用が期待できるとしている。
※1 Contact Area Information Sensingに由来。「CAIS」はブリヂストンの登録商標。
ニュースリリースサイト(Bridgestone):
https://www.bridgestone.co.jp/corporate/news/2019121801.html
