ふじわらロスチャイルドリミテッド

概要

においセンサ市場のポテンシャルは、2030年には、世界市場で、$13.4B（1兆4000億円程度） となる。においセンサは、研究機関の実用化研究から企業の商品化検討レベルへと移行しつつあ り、呼気センサによるPOC機器市場、工場や環境センシングとしてのIoT市場、スマートフォン への搭載、家電機器への搭載、自動車向け市場など、市場は既存の市場へのにおい検知機能追加の 形で、医療・ヘルスケアへの貢献、生活の利便性向上、安全性向上、効率化、人間の認知の代替な どの利便性をもたらしつつ、市場規模を拡大する。

「においセンサの研究開発と市場開拓の動向2019」（第一弾）では、主にトランスデユーサ開発動 向に関して分析したが、本書「においセンサの研究開発と市場開拓の動向2021」（第二弾）では、 呼気・皮膚ガスによる疾病検知開発動向、自動車応用検討動向、データプロセッシング（AI）研究 開発動向、COVID-19対応など多くの新たな動向分析を加えた。また、センサ開発動向として、生 体の嗅覚細胞やニューロンの模倣によるセンサやにおい識別などが追記されるとともに、シリコン ナノワイヤ応用など新たなにおいセンサの開発動向に関して追記した。においセンサ用途のAIに 関しては、今後更にその役割が重要になるとみられるため、海外の動向に関するレビュー論文から の抜粋および日本における開発動向とその応用目的・適用範囲などに関して記している。

構成全体として、関連論文の引用を含め、第一弾より深掘りした内容にすることに注力した。

目次

1. 本調査の背景および定義
  1.1. 本調査の背景
  1.2. 本レポートの調査対象
2. Executive Summary
3. においセンサ概論
  3.1. においセンサ概論
  3.2. においセンサに要求されるシステム設計
  3.3. においセンサとアプリケーション対応
4. においセンサの構成と一般情報
  4.1. ガス、におい検知の動向、方式分類、目的、感度、アプリマップ
    4.1.1. ガス・におい検知動向
    4.1.2. ガス・におい検知の方式と目的
    4.1.3. 本調査が対象とするにおい濃度とアプリケーション
  4.2. ガス、においの単位と各種数値
    臭気濃度、臭気指数
  4.3. 検知閾値、認知閾値
    物質の検出とその意義・目的
    4.3.1. VOC の指針、環境省の指針値
    4.3.2. 臭気強度と濃度の関係
  4.4. 現状のにおい分析手段（B2B）
  4.5. におい・嗅覚 関連団体／業界団体
  4.6. においセンサの技術概要.
    4.6.1. においセンサの構成
    4.6.2. 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣
      ●概説
      ●Bio-Inspired Strategies for Improving the Selectivity and Sensitivity of Artificial Noses: A Review
      ●Reference
    4.6.3. においセンサのキーテクノロジと構成
    4.6.4. においセンサの開発内容
  4.7. ガス・においセンサのトランスデューサ技術分類
    4.7.1. それぞれのトランスデューサの原理概論
      ●Electronic Nose and Its Applications: A Survey
      ●金属酸化物センサ(MOS)
      ●導電性高分子センサ
      ●水晶振動子微量天秤（QCM）センサ
      ●音波センサ
      ●電気化学（EC）ガスセンサ
      ●触媒ビーズ（CB）センサ
      ●光センサ
      ●SPR センサ
      ●光イオン化検出器（PID）センサ
      ●Reference
5. においセンサの開発動向
  5.1. VOC による病気検知(高感度・高選択性) 技術アプローチ
    ●病気検知技術アプローチ例
  5.2. 皮膚ガス検知の現状と可能性
    5.2.1. 皮膚ガス検知概論
      5.2.1.1. 皮膚ガスの放散経路
      5.2.1.2. 皮膚ガス関連アプリケーション
      5.2.1.3. 皮膚ガス 計測機器
        ●Reference
  5.3. 呼気による疾患検知
    5.3.1. 呼気分析について
      5.3.1.1. 呼気分析 概論
      5.3.1.2. 重要なバイオマーカと疾患
      5.3.1.3. 呼気による肺がん検知の精度
      5.3.1.4. e-nose
      5.3.1.5. Colorimetric Sensors（比色センサ）
      5.3.1.6. GC-MS とe-nose の組合せ
      5.3.1.7. VOC の数と精度、及びセンサの種類と精度との相関関係
        ●Reference
      5.3.1.8. 呼気による糖尿病の検知
        ●Reference
    5.3.2. 呼気のにおいによる疾患検知動向（論文）
        ●Electronic Noses: From Advanced Materials to Sensors Aided with Data Processing
        ●Reference
      5.3.2.1. COVID-19 においによる陽性判定
        ●フィンランドの空港で犬の嗅覚による新型コロナ感染者検知
        ●東北大と島津製作所が実用化へ 呼気でCOVID-19 を判定
        ●Nanoscent（詳細は後述）
        ●Multiplexed Nanomaterial-Based Sensor Array for Detection of COVID-19 in Exhaled Breath
    5.3.3. 研究開発・実用化動向（大学・研究機関、企業）
      5.3.3.1. 呼気に関する研究開発動向
        ●呼気センサの研究開発動向実例
      5.3.3.2. 研究開発・実用化動向（大学・研究機関、企業）
        ●呼気センサの実用化の状況例
      5.3.3.3. Owlstone Breath Biopsy guide
        ●Owlstone Medical
      5.3.3.4. Technion (LNBD)
      5.3.3.5. SniffPhone
      5.3.3.6. 口腔がん診断技術（北九州大学他） 2018／12／10 発表
  5.4. 嗅覚に関する研究例
    5.4.1.1. 国内研究機関の嗅覚研究の状況
      ●嗅覚研究例
  5.5. におい検知のための新たなセンシング技術の研究動向（文献・特許）
    5.5.1. 新たなセンシング技術の研究動向（レビュー論文・特許）
      5.5.1.1. Electronic Noses: From Advanced Materials to Sensors Aided with Data Processing
        ●The Sensors in the e-nose System
        ●FET-Based Gas Sensor
        ●Reference
    5.5.2. 国内研究開発動向（大学・研究機関）
      5.5.2.1. 国内研究機関・大学のにおいセンサ開発・実用化動向
      5.5.2.2. 物質・材料機構 MSS（Membrane-type Surface stress Sensor, MSS）
      5.5.2.3. Impact（平成26 年～30 年）
        ●革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）
      5.5.2.4. JST 味覚・嗅覚・食感イノベーションによる食サービスの創出
      5.5.2.5. COSCo (CMOS Odor Sensor Consortium)
        ●電荷伝送型ion センサを利用したにおいカメラ
      5.5.2.6. 株式会社アロマビットシリコンセンサテクノロジ
        ●シリコンCMOS ベースの次世代におい・ガスセンサ
      5.5.2.7. 東京工科大学 複合ナノデバイス（木村）研究室
    5.5.3. 国内研究開発・実用化動向（企業）
      5.5.3.1. 国内各社のにおいセンサ開発・実用化動向
      5.5.3.2. 太陽誘電
        ●超高感度においセンサ
      5.5.3.3. I-PEX 株式会社（旧社名 第一精工株式会社）/凸版印刷
      5.5.3.4. Konica Minolta
        ●Kunkun body
        ●Kunkun dental
      5.5.3.5. 株式会社アロマビット
        ●Aroma Coder V2
    5.5.4. 海外研究開発動向（大学・研究機関）
      5.5.4.1. 海外研究機関
      5.5.4.2. 海外研究機関・大学のにおいセンサ研究開発動向（表）
        ●Synergy between nanomaterials and volatile organic compounds for non-invasive medical evaluation
        ●固体シリコンナノワイヤベースのセンサ
        ●固体シリコンナノワイヤベースの電界効果トランジスタ。
        ●固体シリコンナノワイヤベースの化学抵抗器
        ●Reference
    5.5.5. 海外研究開発・実用化動向（企業）
      5.5.5.1. 海外企業のにおいセンサ研究開発・実用化動向（表）
      5.5.5.2. Nanoscent / Sumitomo chemical
        ●New Health Care Businesses Using Scent Recognition Platform
        ●Intetics(https://intetics.com/)
        ●COVID-19(Nanoscent)
      5.5.5.3. Digital Olfaction Automotive Consortium (DOAC)
        ●Aryballe
        ●IFF
        ●DENSO
        ●AsahiKASEI
      5.5.5.4. STRATUSCENT
      5.5.5.5. Arybelle 臭気検知AI センサ
        ●Aryballe、臭気検知AI センサに790 万ドルを調達 July 10, 2020
        ●Aryballe Announces New Digital Nose Sensor Janualy 7, 2020
        ●Aryballe / Improvement of sensitivity of surface plasmon resonance imaging for the gas-phase detection of volatile organic compounds
      5.5.5.6. KONIKU
        ●KONIKU 概要
        ●DEVICES AND METHODS TO COMBINE NEURONS WITH SILICON DEVICES CROSS-REFERENCE KONIKU PAT. WO2019040910A1.pdf
        ●Brain Cell Computer Chip Could Control Drones, Scale Up to Steer Cars
      5.5.5.7. Sensigent
      5.5.5.8. Cyranose 320
      5.5.5.9. C2Sense
      5.5.5.10. NanoSniff Technologies
      5.5.5.11. Sensirion
      5.5.5.12. Foodsniffer
      5.5.5.13. The e-nose Company
  5.6. その他のセンサリスト
  5.7. においセンサ用AI 開発の動向
    5.7.1. AI 開発の研究動向（レビュー論文・特許）
      ●Bio-Inspired Strategies for Improving the Selectivity and Sensitivity of Artificial Noses: A Review
      ●Reference
      ●Electronic_Nose_and_Its_Applications_A_Survey
      ●References
    5.7.2. AI 開発の研究開発・実用化動向（大学・研究機関、企業）
      5.7.2.1. においセンサAI 関連研究機関・大学（表）
      5.7.2.2. 日立、東京大学
        ●リザバーコンピューティングによるガスセンサアレイデータ分析の例
      5.7.2.3. 大阪大学 産業科学研究科（鷲尾隆）
        ●機械学習と最先端計測技術の融合深化による新たな計測・解析手法の展開
        ●計測指向情報処理技術と情報処理指向計測技術の共進化
        ●ガス流量制御無しの伝達関数比に基づくフリーハンドのガス識別
      5.7.2.4. NEC
        ●においセンサ分析ソリューション
        ●異種混合学習技術
      5.7.2.5. Google
        ●Learning to Smell: Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules
        ●Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules
      5.7.2.6. Intel Neuromorphic Chip
        ●Computers That Smell: Intel’s Neuromorphic Chip Can Sniff Out Hazardous Chemicals
        ●How a Computer Chip Can Smell without a Nose
      5.7.2.7. IBM
6. マルチセンサアレイにおいセンサの技術開発方向と用途分野・アプリケーション
  6.1. 技術開発方向と関連用途分野
    6.1.1. 技術開発方向全体像
    6.1.2. 広範な嗅覚能力獲得のための開発内容
  6.2. アプリケーションに関する具体的な分析例
    6.2.1. においの種類
    6.2.1.1. 住宅内
      ●家電／家屋のにおいに関するヒアリングコメント
    6.2.1.2. 悪臭について
      ●References
    6.2.1.3. エチケットに係る体臭
    6.2.1.4. 医療・ヘルスケアセンシング
      ●医療・ヘルスケア非侵襲検知 研究開発目的・動機
      ●医療・ヘルスケア非侵襲検知 関連VOC
      ●Dog Nose to E-Nose in Disease Diagnosis
      ●Reference
    6.2.1.5. 工場内
    6.2.1.6. 自動車車室内
      ●カーシェアなど含む概論
      ●豊田中央研究所 R&D レビューより
    6.2.1.7. においセンサによる食料品の鮮度計測
      ●Reference
    6.2.1.8. におい・香りマーケティング、ディフューザ
  6.3. 特許に見る用途の例
7. においセンサのアプリケーション
  7.1. においセンサのアプリケーションの可能性
    7.1.1. ガスセンサとにおいセンサの適用範囲比較
    7.1.2. 安全・不安全、快・不快、濃度の軸によるアプリケーション分類の例
    7.1.3. 実際のプロダクトのアプリケーション適用例
    7.1.4. におい検出と対策・効果確認
    7.1.5. 新たなアプリケーションの拡大
8. においセンサのアプリケーション開拓と市場動向
  8.1. 2030 年におけるにおいセンサのポテンシャル世界市場の予測
    8.1.1. 世界市場規模
    8.1.2. 世界市場補足
  8.2. においセンサの日本市場規模トレンド
    8.2.1. ガス・においセンサのトータル日本市場トレンド
    8.2.2. 口臭/体臭向けガス・においセンサ日本市場トレンド
      8.2.2.1. その他の市場
    8.2.3. （付録）本予測の基本的な考え方
図表
  FIG. 1 におい計測の重要な方向性
  FIG. 2 本レポートの対象となるにおいセンサの形状分類
  FIG. 3 サマリ
  FIG. 4 におい計測～対策フロー
  FIG. 5 におい検知の種類
  FIG. 6 ガス・におい検知開発動向
  FIG. 7 ガス検知・におい検知 方式と目的
  FIG. 8 本調査が対象とするにおい濃度とアプリケーションマトリクス
  FIG. 9 臭気濃度、臭気指数
  FIG. 10 においを表わす単位
  FIG. 11 B2B におけるガス・においの分析
  FIG. 12 現場ガス分析事例
  FIG. 13 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣（東原 東大、森 理研）
  FIG. 14 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣（新村 東京医科歯科大学）
  FIG. 15 デバイスによる模倣（マルチセンサアレイ）
  FIG. 16 Bio-Inspired Strategies: A Review
  FIG. 17 においセンサのテクノロジ
  FIG. 18 においセンサの構成
  FIG. 19 においセンサ参入企業の役割分担
  FIG. 20 ガス・においセンサのトランスデューサ技術分類
  FIG. 21 金属酸化物半導体
  FIG. 22 ガスセンサの小型化
  FIG. 23 検出原理 QCM,SAW
  FIG. 24 SPR センサ
  FIG. 25 VOC による病気検知(高感度・高選択性) 技術アプローチ
  FIG. 27 新型「ヘルスキオスク端末」旧型「ネットワークヘルスキオスク」
  FIG. 28 NTT ドコモ ウェアラブル皮膚アセトン測定装置 計測原理
  FIG. 29 VOC の数と肺がん検知の性能との関係
  FIG. 30 Medical Care
  FIG. 31 欧州における疾病検出においセンサの研究団体
  FIG. 32 呼気センサ 研究・実用化の状況例
  FIG. 33 The schematic overview
  FIG. 34 Owlstone technology
  FIG. 35 Owlstone Medical
  FIG. 36 Technion
  FIG. 37 Sniffphone
  FIG. 38 においによる口腔がん診断技術（北九州大学他）
  FIG. 39 九州大学 今井研究室
  FIG. 40 筑波大学 人工知能研究室
  FIG. 41 gas sensors based on nanostructured materials
  FIG. 42 FET gas sensors
  FIG. 43 QCM based gas sensors
  FIG. 44 MSS (Menbrane-type Surface stress Sensor)
  FIG. 45 NanoWorld/東陽テクニカ
  FIG. 46 ImPACT 全体計画
  FIG. 47 味覚・嗅覚・食感イノベーションによる食サービスの創出
  FIG. 48 CMOS (COSCo)
  FIG. 49 株式会社アロマビットシリコンセンサテクノロジ
  FIG. 50 東京工科大学 複合ナノデバイス
  FIG. 51 JAIST-太陽誘電 においセンサの共同開発
  FIG. 52 nose@MEMS
  FIG. 53 noseStick
  FIG. 54 Kunkun body
  FIG. 55 Kunkun dental
  FIG. 56 Aroma Coder V2
  FIG. 57 CEA-Leti (France, 電子情報技術研究所）
  FIG. 58 Nanomaerial-based sensors for VOC detection
  FIG. 59 固体シリコンナノワイヤベースセンサ
  FIG. 60 Nanoscent
  FIG. 61 DOAC members
  FIG. 62 Aryballe / Car sharing
  FIG. 63 STRATUSCENT SafeScent
  FIG. 64 Aryballe New Digital Nose Sensor
  FIG. 65 Aryballe / Improvement of sensitivity
  FIG. 66 Airbus is developing bomb-detecting 'electronic noses'
  FIG. 67 DEVICES AND METHODS TO COMBINE NEURONS WITH SILICON DEVICES CROSS-REFERENCE
  FIG. 68 BRAIN CELL COMPUTER CHIP COULD CONTROL DRONES
  FIG. 69 Sensigent
  FIG. 70 Sensigent データ分析
  FIG. 71 C2Sense-1
  FIG. 72 C2Sense-2
  FIG. 73 Nanosniff
  FIG. 74 NanoSniffer 微量爆発物検出
  FIG. 75 Sensirion
  FIG. 76 Foodsniffer
  FIG. 77 The e-nose Company
  FIG. 78 Data Processing
  FIG. 79 Electronic Nose and Its Applications: A Survey-1
  FIG. 80 Electronic Nose and Its Applications: A Survey-1
  FIG. 81 Current e-nose applications
  FIG. 82 Challenges in e-nose systems
  FIG. 83 嗅覚センサAI 主な研究開発と実用化状況
  FIG. 84 生物由来の人工細胞とAI を組み合わせた人工嗅覚
  FIG. 85 Continuous prediction in chemoresistive gas sensors using reservoir computing
  FIG. 86 MSS/大阪大学のAI 研究
  FIG. 87 ガス流量制御無しの伝達関数比に基づくフリーハンドのガス識別
  FIG. 88 NEC においの電子化～ 分析技術
  FIG. 89 最先端嗅覚IoT センサに基づくにおいデータマイニング
  FIG. 90 NEC 異種混合学習技術
  FIG. 91 Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules
  FIG. 92 Machine learning (Google)
  FIG. 93 技術開発方向性と関連用途
  FIG. 94 デバイス設計と用途分野の関連性
  FIG. 95 デバイス設計とアプリケーションの関連性
  FIG. 96 センサ素子数（感応膜種類数）の増加による高性能化
  FIG. 97 住宅内のにおい
  FIG. 98 日本における悪臭の苦情件数
  FIG. 99 悪臭に係る苦情の内訳
  FIG. 100 悪臭苦情件数の推移 平成28 年-30 年（2016 年-2018 年）
  FIG. 101 規制基準の種類
  FIG. 102 体臭事例
  FIG. 103 医療・ヘルスケアセンシング
  FIG. 104 工場内のにおい監視
  FIG. 105 自動車車室内気質要因
  FIG. 106 バナナの成熟と発生するガスの濃度の変化
  FIG. 107 食中毒微生物
  FIG. 108 食品の腐敗/食中毒 安全性との関連
  FIG. 109 パナソニック 冷蔵庫特許
  FIG. 110 パナソニック ガスセンサ特許
  FIG. 111 シャープ 掃除ロボット特許
  FIG. 112 デンソー ガスセンサ特許
  FIG. 113 東芝ライススタイル 冷蔵庫特許
  FIG. 114 東芝ライフスタイル株式会社 住環境センサ
  FIG. 115 日立製作所 照明装置
  FIG. 116 日本電産コパル 冷蔵庫
  FIG. 117 ガスセンサとにおいセンサの適用範囲比較
  FIG. 118 においのアプリケーション
  FIG. 119 開発途上・プロダクトの分野別アプリケーション適用例
  FIG. 120 ガスセンサとにおいセンサの適用範囲
  FIG. 121 新たなにおいセンサプリケーションの拡大
  FIG. 122 においセンサの世界市場ポテンシャル
  FIG. 123 においセンサ、及びガスセンサ日本市場トレンド
  FIG. 124 口臭/体臭 ガス・においセンサ国内市場トレンド
  FIG. 125 においセンサ国内市場トレンド
  FIG. 126 においセンサ 国内市場トレンド（口臭/体臭においセンサ除く）

  Table 1 におい・ガスセンサの用途分野（可能性含む）
  Table 2 生体ガス成分と検出濃度・検出意義
  Table 3 におい成分の種類と認知閾値
  Table 4 VOC 関連ガス
  Table 5 臭気強度と濃度の関係
  Table 6 におい・嗅覚 関連学会/業界団体
  Table 7 代表的なセンサレイ向けトランスデューサの特徴と課題
  Table 8 Sensor types and their properties
  Table 9 主な皮膚ガスの生成機構と放散経路（推定を含む）
  Table 10 皮膚ガス計測機器開発/販売事例
  Table 11 Studies Reporting Breath Test Performance for LC Detection（CG-MS）
  Table 12 Studies Reporting Breath Test Performance for LC Detection（e-nose & Colorimetric Sensors）
  Table 13 Studies Reporting Breath Test Performance for LC Detection（combining of GC-MS and e-nose）
  Table 14 Breath Test Performance for LC Detection between GC-MS and e-nose（including Colorimetric sensors）
  Table 15 Summary of studies that report a positive correlation between breath acetone and blood glucose concentration
  Table 16 Summary of studies that report a negative correlation between breath acetone and blood glucose concentration
  Table 17 Main applications of e-nose in disease diagnosis. N/A = not mentioned.
  Table 18 国内研究機関の嗅覚研究の状況-1
  Table 19 国内研究機関の嗅覚研究の状況-2
  Table 20 においセンサ関連 大学・研究機関の開発動向
  Table 21 国内各社のにおいセンサ開発・実用化動向
  Table 22 海外研究機関の嗅覚研究の状況
  Table 23 海外各社のにおい・ガスセンサ開発・実用化状況-1
  Table 24 海外各社のにおい・ガスセンサ開発・実用化状況-2
  Table 25 国内の口臭・体臭ガスセンサ 研究・実用化の状況例
  Table 26 国内のガスセンサ 実用化の状況例
  Table 27 特定悪臭物質の臭気強度と濃度の関係（環境省「悪臭防止法パンフレット」より）
  Table 28 6 段階臭気強度表示法（環境省「悪臭防止法パンフレット」より）
  Table 29 Detection of human cancer using canine
  Table 30 においセンサ、及びガスセンサ日本市場トレンド
  Table 31 口臭/体臭 ガス・においセンサ国内市場トレンド
  Table 32 においセンサ国内市場トレンド