新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）

　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）はこのほど、産業・社会に有用な物質のバイオ生産システム（産業用物質生産システム）の有効性を実証する14件の研究開発を採択した。

　植物や微生物などの生物を用いて物質を生産する技術（バイオものづくり）は、従来の化学プロセスに比べ、省エネルギーであるとともに、バイオマスからの物質生産も可能であるため、炭素循環型社会実現・持続的経済成長に導くものづくりへの変革が期待できる。しかし、現状の技術ではコストに見合わないため、民間企業での研究開発や投資が促進されにくい状況にある。

　こうした中、NEDOは、バイオ資源の活用を促進する各種技術や従来法にとらわれない次世代生産プロセスの開発に取り組み、バイオものづくり産業の基盤を創出するとともに、産業用物質生産システムの実証を通じてバイオ由来製品の創出を加速させることを目的に「カーボンリサイクル実現を加速するバイオ由来製品生産技術の開発」を昨年度から推進。

　今年度は「産業用物質生産システムを実証」の研究開発を支援するための公募を行い、今回14件のテーマを採択・着手した。例えば、植物由来微量成分を発酵生産に転換する技術として、野生植物カンゾウ由来の微量成分グリチルレチン酸を微生物発酵によって生産する技術を開発し、安価な新規生産方法開発を実施するテーマ（住友化学、大阪大学）に取り組む。

　また、化石資源由来製品をバイオ由来に転換する技術開発として、ポリアミドを100％植物原料に置き換えることを目指し、ポリアミドの原料となる化合物の獲得を微生物発酵による生産に転換し、工業化に向けて単離精製技術やスケールアップ検討などを実施するテーマ（東レ）、ポリプロピレン原料のバイオ化を目指し、バイオイソプロパノールを高効率に生産する微生物の取得と発酵生産プロセスのスケールアップ検討などによりCO2削減を実現するプロセス開発を実施するテーマ（グリーン・アース・インスティテュート）などに取り組む。

　目的物質の生産性向上を狙うとともに量産化を見据えた生産プロセスの最適化などの研究開発を行い、バイオで実現できる高付加価値機能の創出や、化石資源を含む天然資源への依存低減などにつながるバイオ由来製品の実用化を加速させる。これらの取り組みにより、バイオ由来製品の社会実装加速や新たな製品・サービスの創出を後押しすることでバイオ産業の裾野拡大や炭素循環型社会の実現を目指す。

 

　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）はこのほど、再生可能エネルギー熱利用にかかるコスト低減技術開発事業において、日本地下水開発が、日本で初めて高効率帯水層蓄熱によるトータル熱供給システムを、ネット・ゼロ・エネルギー・ビル（ZEB）に適応させる実証施設を山形県山形市に整備したと発表した。

　実証試験とモニタリングによりデータを収集し、システムの最適化設定によってさらなるコストダウンに取り組む。これにより同システムのZEBへの適応性を向上させ、地下水熱エネルギーの有効活用による建物のエネルギー収支ゼロを目指す。

　再生可能エネの利用拡大には電力に加え、地中熱や太陽熱、雪氷熱などの熱利用も重要とされる。しかし再生可能エネルギー熱利用においては、依然として導入にかかる高いコストが課題となっている。

　こうした中、NEDOは、再生可能エネルギー熱利用システムの普及促進・市場拡大を図るため、導入や運用システムのコストダウンに関する研究開発を実施。同事業でNEDOと日本地下水開発は、秋田大学、産業技術総合研究所と共に、地下帯水層に冷熱・温熱を蓄え有効利用する国内初の高効率帯水層蓄熱システムを開発した。

　日本地下水開発の事務所で空調に導入した結果、従来のオープンループシステムと比較して初期導入コストの21％削減と年間運用コストの31％削減を達成した。その後、2019年にスタートしたNEDOの助成事業「再生可能エネルギー熱利用にかかるコスト低減技術開発」において、日本地下水開発はゼネラルヒートポンプ工業と共同で、事業の成果を発展させ開発した高効率帯水層蓄熱によるトータル熱供給システムを、ZEBに適応させる検証に着手。今年7月、国内では初となる、

　同システムのZEB適応性を検証するための実証施設を山形県山形市に新築し、検証に向けた各種データのモニタリングとデータ収集を開始した。

 

　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）はこのほど、日本が人工知能（AI）分野で世界をリードしていくための技術戦略の策定とプロジェクトの早期開始に向けた「人工知能技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン」（AIアクションプラン）を公表した。

　学術・産業界の有識者から成るAIアクションプラン策定委員会が、2016年公開の「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」を参考にしたほか、「人工知能技術戦略」「科学技術・イノベーション基本計画」「国・機関が実施している科学技術による将来予測に関する調査」など各省庁の将来予測調査から20分野を選び、海外のAI開発動向、期待される社会像とそれに向けた取り組み、AI技術との関わりを整理。AIを積極的に活用すべき分野として第一次産業も含めた「ものづくり（生産）」「生活・都市」「モビリティ」「教育」「健康（ウェルビーイング）」を選定し、「期待される社会像」を描いた上で、「社会像に向けた取り組み」として12の「取り組むべきAI技術開発」を抽出した。

　ものづくり分野では材料探索から製品製造まで「製造プロセス全体を最適化するAI」、教育分野では学習過程をモデル化することで「人の学習工程の解明とAIによる学習支援」、生活・都市・モビリティ分野では多様なセンサー情報を統合する「無人搬送車（AGV）などのための環境認識技術の精度向上」、健康分野では脈拍や体温、血糖値などの各種センサー情報も含めた「多様な情報から医師に選択肢を提示できるAI」である。

　また、今後10年は「意味理解」や「部分最適化から全体最適化/人とAIの関係性の多様化」「画像・音声など、個別の認識精度の向上からモダリティを統合した環境認識」といった方向に進むとし、「記号推論と深層学習の結合による意味理解のためのAI」や「深層強化学習の新たなアーキテクチャの創出」を複数分野に共通する取り組むべきAI技術開発として抽出した。

　今後、これら12の「取り組むべきAI技術開発」から取り組む事業を選定し、事業化に向けた検討を進めていく。