第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告

第 19 回 ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）は，「マテリアル革新力強化のための次世代プラットフォーム」“Platforms strengthening material innovation in a new era” をテーマに，文部科学省
ナノテクノロジープラットフォームと国立研究開発法人 物質・材料研究機構 ナノテクノロジープラットフォー
ムセンターの主催で，2020 年 12 月 11 日に開催された．2020 年の春から繰り返す新型コロナウイルス感染の波の中，東京オリンピック延期に基づく会場都合により会期を早め，東京ビッグサイトとオンラインでのハ
イブリッド方式による開催となった．講演会場は，出席者を制限して，広い座席間隔で密を避け，質問席には新型コロナウイルス対策が施された．オンライン参加者は，質問やコメントをチャットに書き込んで討論に加わった．
シンポジウムの主題であるナノテクノロジーは，IoT を駆使した超スマート社会の実現（Society 5.0），さらには，持続可能な開発目標達成のための科学技術イノベーション（STI for SDGs）推進のため，必要不可欠な基盤技術となっている．一方，文部科学省委託事業「ナノテクノロジープラットフォーム」は 2021 年が最終年度となる．また，コロナ禍におけるニューノーマル時代の研究開発に向け，プラットフォームの果たす役割
を考えることも急務となっている．本シンポジウムでは，先端共用施設プロジェクトであるナノテクノロジー
プラットフォームの成果を紹介するとともに，ナノテクノロジーとデータを基軸としたマテリアル研究開発の連携について展望した．

NanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -1

【開会挨拶／ Opening Remarks】
橋本 和仁（物質・材料研究機構理事長）／ Kazuhito
Hashimoto (President, National Institute forMaterials Science, Japan)

でいる．ここで生まれた成果，利用のノウハウを今後も活用したい．今年，経済産業省と共同でマテリアル革新
力強化のための戦略策定を行った．ここではデータ基軸のプラットフォームが必要とされ，文部科学省は来年度予算にその設置を提案した．マテリアル研究開発のデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速され，イノベーションの生まれることを期待している．
毎年，国際ナノテクノロジー総合展・技術会議（nanotech）の締め括りに開催してきた本シンポジウムは今回の【Session 1：データを基軸とした次世代プラットフォームのあり方／ Form of
new era platforms based on big data】

テーマに，データを基軸としたマテリアル研究開発を採り上げた．情報技術を活用して革新的材料の創出を図る
マテリアルインフォマティクスはデータベースを AI が活用して新材料を探索する．これを遂行するには良質なデータを持つことが大切である．
「ナノテクノロジープラット座長

小出 康夫（NIMS）

フォーム」事業（NPJ）は最先端設備のネットワークを構成して共用に供し，イノベーションの創出を図ってきた．
このネットワークを介してデータを集め，データベースを構築して次世代のプラットフォームにつなげて行きたい．

「次世代プラットフォームへのメッセージ」／”Message to new era platforms”：五神 真（東京大学総長）／ Makoto Gonokami (The University ofTokyo)

本シンポジウムは会場とオンラインでの開催となり，
この挨拶は Web を通してさせて頂いた．会場，Web が一体となって意見交換の場となることを期待する．

杉野 剛（文部科学省 研究振興局長）／ Tsuyoshi
Sugino (Director-General, Research Promotion
Bureau, Ministry of Education, Culture, Sports,
Science and Technology)
コロナ禍の中にも関わらず，会場とオンラインを組み合わせる形で本シンポジウムが開催でき，関係者の尽力に感謝する．
ナノテクノロジー・材料は，第 5 期科学技術基本計画
においてイノベーションを創出する上でコアとなる基盤技術と位置づけられた．イノベーション創出に向け，NPJ
は共同利用体制を整備してきた．毎年 3,000 件の利用がNPJ は 2021 年度が最終年度になる．東京大学はその参あり，1,000 件の論文，3,000 件の発表という成果を生ん画機関である．コロナ感染は発生から 1 年が経ち，世界

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中で未曽有の被害をもたらしている．この感染症は人とバイスにしなければソリューションにならない．データ

人との関わりで広がるという厄介な特徴を持ち，人々のを収集・共有し，様々な知を活用してソリューションを生活を一変させている．大学も例外でなく，人が集って見出す．それを繋ぐのが DX である．次期プラットフォー

学問を創るという活動ができなくなり，オンライン授業

ムに期待する．

やテレワーキングも利用して，勉学や研究をなんとか継続している．今世界では，こうしたコロナウイルスの影
響に限らず，社会・経済・政治の大きな変貌が進んでいる．

【特別講演／ Special Lecture】

トランジスタの発明に端を発した半導体技術，エレクト
ロニクスの進歩を基にコンピュータ，そしてインターネッ

座長

小出 康夫（NIMS）

ト技術等の情報通信技術が進歩し，サイバー空間が生まれ，フィジカル空間との融合が進み始めている．これは我々の生活や社会の様相を一変するもので，デジタル革新或いは DX（Digital Transformation）と呼ばれている．
DX ではフィジカルな情報をデジタル化してサイバー空間に蓄積する．その膨大な蓄積情報を瞬時に解析して活用する AI の機械学習技術等の開発が急速に進み，巨大デー
タを有効活用する社会活動やサービスの可能性が出て来「Society 5.0 の実現に向けて，人材育成および研究基
盤の強化」／ “Strategy Towards the Realization ofSociety 5.0：Strengthening Research Infrastructure
and Development of Human Resources”：川合 眞紀（自然科学研究機構 分子科学研究所）／ Maki Kawai(Institute for Molecular Science)

た．即ち，社会の形は資本集約型から知識集約型に移行する．第 5 期科学技術基本計画では知識集約型の Soc. 5.0
を未来の社会の姿とした．地球温暖化のような社会全体に関わる問題については，個々の活動が全体に及ぼす影
響を他人事でなくは自分のこととして感知することが必要で，それによって調和ある発展が可能になる．地球空間をグローバルにコモンズとして守り，サイバー空間と一緒になって育てる．これを組織的に連携して進めるため，東京大学には 2020 年 8 月，グローバルコモンズセ
ンターを作った．知識集約型社会では，特定企業あるいは特定国だけがデータを独占することは許されない．大学は包摂的な知のための場である．NPJ もその一つと見る．東京大学の NPJ 拠点は，電子顕微鏡，X 線，SIMS な
どのナノ分析装置の外部共用を行い，VDEC（大規模集積
システム設計教育センター）は 17 年の経験を持って集積回路の設計やリソグラフィ技術を提供し，MEMS 試作

最近の 20 〜 30 年に材料科学は著しく進んだ．高い Tcを行ってきた．VDEC は，2019 年 10 月に，東京大学大（臨界温度）を持った超伝導体の発明に刺激されて，強相学院工学研究科のシステムデザインセンターと合流させ，

関電子系を持った金属酸化物の系列が発見された．合成

知を集約して最先端の半導体技術を広く利用者に提供し化学が発展し，金属原子を介するような非共役結合によて行く．

る分子の接続が広まった．観測手法では，電子顕微鏡が

NPJ は残り 1 年で終了するが，その後の事業として，どこにもあるようになり，最近では低温でクエンチしてマテリアル DX のプラットフォーム（DX PF）構想の計

バイオ材料を観察するクライオ電子顕微鏡の導入が進ん画が進んでいると聞いている．材料は技術の基礎である．

だ．2017 年のノーベル化学賞は「クライオ電子顕微鏡の

NPJ はナノ解析の支援や共同研究を行ってきたが，次に開発」の 3 人に贈られた．一人は上手に凍らせる技術ではこうした支援や共同研究で得られた膨大なデータを効

見えなかったものを見えるようにした．後の 2 人は 3 次

率的に収集・蓄積し構造化する中でデータインフラを整元画像化である．電子顕微鏡の分解能が 1Åになったのは備する．これには，データ対応型の設備とデータを構造

2000 年頃である．球面収差補正技術により原子分解能が化する人の配備が必要である．DX PF では技術領域が縦，実現し，JEOL（日本電子株式会社）が 2003 年に装置化

従来の PF が横の組織となる．次期プラットフォームでは，した．走査トンネル顕微鏡は 1981 年に発明され，1986

NPJ で構築された基盤と連携の一層の高度化を望む．こ

年にノーベル物理学賞を受賞した．物質の状態密度を反れからは，物から知に移る．これまで，マテリアルは新映し，分子振動，フォノン，磁気秩序等を測れるので物しいものを探して来たが，これが社会的課題にどうつな質の機能が分かる．光触媒材料の TiO2 で酸素欠損の分布

がるか縦に考えることが重要であろう．マテリアルはデを測定できた．

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このような最先端装置を NPJ は共用に供し，材料研究求められるのに日本は早くから専門に追い込んでしを支援してきた．専門スタッフの支援を受けながら高度まう．また，企業が博士を採用するようになって来な機器を利用できる．年間利用件数は 3,000 件を超えてていることが学生に浸透していないことも問題であ

年々増加し，特に民間の利用が増えた．一つの成果例は，

ろう．

高温でも使え光で剥がせる接着剤の開発である．光照射
高温状態 X 線回折により接着・溶融過程の詳細機構解明に貢献した．また，二重ナノコートカプセル技術を開発し，【海外招待講演／ Overseas Invited
Lectures】

化粧品の商品化を支援した．さらに，化学合成と酵素合成の融合によるスピロケタール類の網羅的短工程合成を実現し，結晶スポンジ法で構造決定を行った．

座長

三留 正則（NIMS）

一方，日本は基礎研究の国際競争力が低下している．
材料，物理，化学のいずれの分野でも総論文数は減少している．ところが，優れた論文数は微増している．優れた研究者はいるが，研究者の層の厚みが薄くなっていることが窺える．国立大学 80 のうちの 10 余りの大学は世界水準の教育研究を行うように重点的支援があり，重点支援大学が 1/3 の論文を出している．55 ある地方中堅大
学の研究力増強が望まれる．また，分子科学研究所のよ
うな大学共同利用機関は他大学の研究を支援するが，そ「米国における国際協調・協力モデル：NNCI とACCELNET，量子技術の飛躍的進展における世界
協力」／ “The (U.S) National Nanotechnology
Coordinated Infrastructure (NNCI) and ACCELNET：
Global Quantum Leap; Models for International
Collaboration and Cooperation.”：Lynn Rathbun(Cornell University, USA)（ビデオ放映）の内容は UV-SOR（極端紫外光研究施設）のように他大学にないものだけでなく，汎用の装置の他大学利用が増えている．他大学に装置の更新が及んでいないことを表しているようである．
ところで，研究の国際競争力は，人材の育成・活用に
よって生まれる．日本の労働力人口あたりの研究者数は高く，徐々に増加しているが韓国は急増して日本を超えた．どこの国も研究者の大部分は企業にいる．ところが，日本企業の研究者の中の博士号保持者の割合は，米国に比べて少ない．管理職や役員の博士号保持者の割合も少ない．人口 10 万人あたりの博士号保持者はスイスが 45
人だが，日本は OECD 平均の 19.5 人より少ない 12 人である．高等教育を充実させ，企業にドクターを取り込むことが必要である．ドクターは課題設定とその解決能力が高い．根本的問題として，日本の人口は減少傾向が続

国 立 ナ ノ テ ク ノ ロ ジ ー 共 用 研 究 基 盤（National

いており，現状の年齢構成は労働人口の減少が今後も継Nanotechnology Coordinated Infrastructure：NNCI, 2015

続することを示している．ちなみに，日本の 18 歳人口は−現在）とその前身の国立ナノテクノロジー研究基盤

1990 年の 200 万人から 2020 年には 120 万人に減った．

網（National Nanotechnology Infrastructure Network：

一方，OECD 参加国の女性研究者の割合は英国が最高でNNIN, 2004 − 2015）は，日本のナノテクノロジープラッ

38.7% であるのに対し日本は 16.6% である．研究・開発

トフォーム（NPJ）に対応するアメリカ合衆国 国立科学

人口減少への対応として，企業におけるドクターと共に財団（NSF：national Science Foundation）の事業である．

女性の積極的採用，及び，海外留学生の卒業後の日本国

16 のサイトに 22 の機関が参画し，微細加工と解析を支内への定着化が肝要と考える．

援する．Cornell 大学は NNCI 参画機関の一つであるが，NNIN より前からナノファシリティを運営し，43 年の歴【質疑】史をもっている．

Q：PhD 人材の活用に共感する．しかし，企業から

ナノテクノロジーにおいては装置利用よりも情報取得

は PhD は使いにくいという声がある．一方，海外のが大切である．研究や製造は世界に跨る活動であるから，企業は PhD を活用している．大学院教育に差がある

異なる文化と交流し，世界を知るサイエンティストの育のだろうか．

成が重要だ．NNCI ／ NNIN は国際協力を重視し，物質・A：専門教育で日本は外国に引けを取らない．しかし，材料研究機構（NIMS）のナノテクロジープラットフォー

変化する技術に対応するには幅広い基礎と応用力がム と は 2008 年 か ら 学 生 交 流 プ ロ グ ラ ム（cooperative

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student program）を実施してきた．
元 々，NNIN，NNCI は REU（Research Experience for
Undergraduates）により毎年夏，60 ～ 100 人の学生に
米国内の他大学で，10 週間の研究体験をさせた．他大学に行くことで視野が広がる．参加した学生の 95% は科
学技術の学びを続け，50% は博士課程に進んだ．REU では 海 外 経 験 が 少 な い の で iREU（international REU） を実施することになった．ヨーロッパから始め，日本とは2008 年 か ら NIMS と 始 め た．2008 年 か ら 2019 年 の間に NIMS の夏季集中体験に 81 人が参加した．81 人中
56 人は博士課程に進んだ．NSF fellowship に 24 人選ばれ，30 人は PhD を取得して良いポジションについた．5
人は起業し，このプログラムの経験が業務に役立っている．NIMS では 22 の研究グループが対応した．豊田工業大学の榊先生は毎年 2 日間の名古屋地区の研究ツアー

がデータベースによって異なるから，Query を学び直さを 案 内 し た． 日 本 か ら は iREG（international Research

ないといけない．データベースによって，問合せ，回答

Experience for Graduates）
により 2008 年から 2019 年に，の形式が異なる．

NIMS の世話で毎年 3 〜 4 人の大学院生が夏季 10 週間の
NNCI ／ NNIN プロジェクトに参加した．

そ こ で，“Open Databases Integration for Materials
Design” ワークショップの参加者が話し合って OPTIMADE

さらに，NNCI は最近，NSF の資金援助により各国のAPI を開発した．ワークショップは，オランダ・ライデ

ネットワークが作る国際的なネットワーク “network of

ン の Lorentz Center で 2016 年 10 月 に， ス イ ス・ ロ ー

networks” として ACCELNET：Global Quantum Leap（世ザ ン ヌ の CECAM（Centre Européen de Calcul Atomique

界的量子飛躍）を形成した．5 年間のプログラムで，量et Moléculaire） で 2018 年 6 月，2019 年 6 月，2020

子 情 報 デ バ イ ス・ 材 料 の 分 野 で 国 際 的 な 協 調 と 協 働

年 6 月に開催されている．この API は確立されたデータ（cooperation and collaboration）を図る．日本では文部

ベースプログラムに大きな変更なく導入できるように設科学省が “Q-LEAP” で量子技術開発を進めている．NPJ は，計され，エンドユーザーは容易にこの API を採用できる．

ヨーロッパの幾つかの量子ネットワークとともに，このOPTIMADE API は URL から問いかけ（query）され，応プログラムに参加した．このプログラムは，量子研究グ

答は JSON API 仕様に則っている．データベース固有の識

ループと国際的なナノテクノロジー共用設備間の協調と別子をつけることができ，オープンアクセスのデータベー

協働を支援する．特に大学院生，ポスドク，若手教職員

スにもつながるので，すべてのデータベースにアクセスの教育と支援を重視し，交換学生，短期コース，ワークできる．異なる材料の 10,000,000 のデータに容易にアクショップ，
大学間の協働等を行う．2020 年 10 月に始まっ

セスできる．

たが，COVID-19 のために最初の活動はバーチャルになっ

OPTIMADE API は先進的な材料データベースに完全にた．2022 年には対面トレーニングと交換に移ることを望

アクセスし，データベース間の計算の繰り返しを減らし，んでいる．

スクリーニングと機械学習の機会を著しく増大させる．
OPTIMADE API のデータベース探索能力は，データベー「OPTIMADE：マテリアルデータベースを操る REST
API の開発」／ “OPTIMADE : a REST API for querying
materials databases”：Gian-Marco Rignanese(Université catholique de Louvain, Belgium)（深夜のベルギーからリモート講演）

ス間の結合をあからさまにし，多重の結果を出して既存の埋もれていたデータを位置づけ，その影響を強調する．
これは研究者に新たな予期せざる材料系を探る力を与えることになる．またモデルの相関を深く理解するよう訓練することにもなる．
さらに，GifHub repository を開発し，特性解析のバッ

ここ 20 〜 30 年，多数の材料データベースがオンライクエンドでデータベースをサポートする．組成から始まっ

ンで利用できるようになったので，材料開発の新しい可たが，弾性，振動，反応，無秩序系，への展開を考えて能性が生まれた．多くの場合，Web のグラフインタフェー

いる．バイオにも展開する．他の機関も参加，協力し，
デースを介して利用できるが，スループットの低い人間が使タと物性の両面で多様性を求めて展開する．過去のデー

うことを想定したもので，高いスループットの計算機処タは論文に埋もれているので，論文データをデータベー理に適したものではなかった．複数のデータベースを使ス化して取り込むようにする．データ駆動科学ではデーおうとするとそれぞれの API（application programming

タベースに対する共通の API が必要で，この要求に応え

interface）が異なる．Query（データベースへの問いかけ）るよう機能を拡大して行く．

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【質

疑】

一方，日本の科学技術力の現状について強い懸念があ

Q：OPTIMADE API 開発での課題，努力した点は何る．科学技術論文の発表数と引用数の成長率は十分でなか？

く，急速に成長する国々の中では，日本は目立たなくなっ

A：開発には 4 年掛けた．関係者がお互いに知り合い，ている．しかしながら，ナノテクノロジー，材料は，日

信頼し合うことが大切である．バーチャルでも仕事本が先導的地位をなお保っている分野の一つで，科学には進むが，時に顔合わせすることも有効である．

おいて非常に注目される領域である．その先導的地位を

Q：NPJ では実験データを格納するデータベースを保つために，ナノテクノロジーの研究基盤の変容は研究作ろうとしている．これについてのアドバイスは？

の生産性を高めるのに不可欠である．

A：最適 API には共通性が求められる．他のデータ

なぜ日本の材料の研究開発や産業が世界的に良い位置

ベースとの共通性を持たせることによって，データにあるかには議論がある．ある者は，この分野の教育がベースが互いに利用できるようになる．

非常に成功し，実際に材料を生み出す際に，理論科学と工学とが良くバランスし，期待される性質の新材料を開発するときに研究者が科学的に深い洞察力を持っている，

座長【基調講演／ Plenary Lecture】という．またある者は，ポスドクや学生の献身的な仕事が，藤田 大介（NIMS）ているという．しかしこれらの優位性は現状の人口動態目標とする特性の材料の周辺を調べ尽くすのを可能にしや世界競争のもとでは，支配的でなくなっている．従って，「研究現場のトランスフォーメーションによる研究力強化と未来社会創造」／ “Transformation of
Research Platform to create Future Society”：長我部信行（株式会社日立製作所）／ Nobuyuki Osakabe
Hitachi)

研究手法を変える革新的取り組みが必要となる．
材料の課題からバックキャストすると，二律背反の要求も多い．膨大な材料空間を探索することになる．フェライト，ネオジム磁石を例に取ると，共に作り出した機関が持っていた豊富なデータにより，学理からの要求に応えた．米国のマテリアルゲノムは，データ科学の活用
によって材料開発期間を 1/2 にした．スイスは量子シミュ
レーションを行い，中国でも中国版 MGI（mouse genome
informatics）ができた．日本では MI2I（情報統合型物質・材料開発イニシアティブ），超々 PJ（超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト）に投資した．NPJ の共用融合の施設は震災の際にセーフティネットになった．構造解析，微細加工，物質合成の 3 領域で貢献し，今後も強化が望まれる．今は単一装置の集まりだが，シームレスにつないで一気通貫にするという希望がある．
この大きな流れの中で，科学技術振興機構（JST）未来
社会創造事業（JST-Mirai Program Common Platform）は，研究基盤を変容させる試みの一つである．「共通基盤」領域で計測や数理モデルの性能を高め，一気通貫の新材料
探索システムを狙う．東京工業大学 一杉教授の自律探索系，高エネルギー加速器研究機構（KEK）小野氏の判断プ
ロセス自動化，NIMS 知京氏のデータ蓄積・リユース，東2015 年に SDGs（持続可能な開発目標）が国連文書

京大学 長藤氏の全体アーキテクトなどの成果がある．こにまとめられた．そこには 17 の目標（goal）と 169 のれまでに探索された可能性ある材料空間が，全空間のごターゲットが示されている．どれも簡単に実現できる

く小さな一部でしかないことも分かった．より良い未来

ものではない．ターゲットの一つに送電グリットの損社会を創造する道や領域が多量に存在する．競争力ある失を減らすとあるが，その鍵は材料である．一方，ESG

材料研究基盤の建設を強力に推進し，材料から世界を変（Environmental，Social，Governance：環境，社会，統治）える．この遂行には人材の育成が鍵を握る．

が求められる．Governance は法に従って財務を行うことであり，SDGs と ESG のバランスをとらない会社には投資【質しないという投資家が増えている．格付け機関は ESG を

Q：全自動化開発システムが世界中でできるように重視する．日立は 2030 年にゼロエミッションにするとなった時，日本の強みはどこにあるか？

宣言したが，材料の革新なしには達成できない．

A：優位な技術は普及して優位でなくなるから，次NanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

疑】第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -6

の優位技術を生み出さねばならない．それを続ける

この中でデータベース作成に全体の作業量の 65% が費やのは人である．人が競争力の源泉になる．

される．文献データは空欄があったり，材料調製法が言葉で記述されているためそのままでは使えない．データを可視化し，様々な手法を使い分けてデータベース化す

座長【Session 2：ニューノーマル時代の研究開発を考える／ A Year After
Coronavirus: Leave No R&D Behind】

る．機械学習は機械がデータを学ぶが，「教師あり」と「教秋永 広幸（京大）

ンフォマティクスは，データを総合的に扱うので最適解師なし」の 2 つの方法がある．「教師あり」では一定のルールに従って学習する．
「教師なし」では，例えばデータをグループ分けし，グループ間の距離を見て分別する．イの発見が加速される．

セッション企画の趣旨（座長）：Covid-19 により社会がインフォマティクスのツールの各要素を活用するには変わった．DX を駆使して R&D を継続し，その成果を社習熟を要する．インフォマティクス利用者を増やそうと，会に還元して社会を強くして行くことが求められる．DX

触媒情報プラットフォーム：CADS（Catalyst Acquisition

におけるスマート化，ハイスループット化，リモート化

by Data Science）を開発した．CADS はどんな触媒データの 3 つの視点でご講演いただく．

もアップロードでき，研究者間で利用し合える．CADS はデータを可視化し，解析し，ユーザーに優しいグラフイ「触媒インフォマティクスの基本概念と実例」／“The Rise of Catalyst Informatics: Concepts andApplications”：髙橋 啓介（北海道大学）／ Keisuke
Takahashi (Hokkaido University)

ンタフェースで機械学習を行う．
適用例に，メタンと酸素を反応させてエチレンを作る，メタンの酸化カップリング（Oxidation coupling of
methane：OCM）における触媒の探索がある．ここでは，
次 の 講 演 に あ る ハ イ ス ル ー プ ッ ト（High throughput：
HTP）実験と機械学習を結びつけて，高収率の触媒とその使用条件を探した．HTP の実験装置は，30 年間の文献
データの 10 倍に当たる約 12,000 の OCM データを引き出した．この触媒ビッグデータの機械学習によって，機械は実験条件の内挿補完を行い，OCM 反応の高収率触媒を導き出した．探索の結果，良い条件が見つかっていた
ことが実験で実証された．
【質疑】Q：データ科学では，内挿はできても外挿はできな
いという印象がある．新しい発見に繋がるセレン
ディピティを生むことは可能か？
A：統計的なベイズ最適化という手法を使うと，未知の空間で確率的に高いところを示せる．内挿の空
間を思い切り広げてその中に未知のものを見つける
JST CREST の支援でデータ科学を用いて触媒を設計すというやり方もある．

る触媒インフォマティクスの研究を行なっている．デー

Q：学習データを集める時に方向性を与えておかな

タ科学は統計学・データ解析・機械学習・可視化を統合

いと当たりが悪いということはないか？

して，現象を理解し，正確な知識を獲得する手法である．

A：人間が材料を探すときは当たりそうなところで従来の材料設計は材料を試作し，測定と理論計算で特性実験する．機械学習では，良さそうなところ，全くを求め，その結果を元に材料を改良して所望の特性の材

ダメなのものなど広く分散させて学習データを集め料を得ていた．繰り返しのため設計に時間がかかる．イている．

ンフォマティクスは人間の欲しい特性を示すとデータ科学によって望みの材料を機械が教えてくれる．データベー
ス，データ知識，プラットフォームの三角形で相互にやり取りし，知識を抽出し統合する．データ取得，データ処理，データ可視化，機械学習を順次に行うツールがプ
ラットフォームで，処理されたデータはデータベースに格納され，可視化・機械学習によりデータ知識になる．

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「ハイスループット実験を基盤としたデータ駆動型
材料科学研究」／ “Data-driven materials sciencebased on high-throughput experimentation”：
谷池 俊明（北陸先端科学技術大学院大学）／
Toshiaki Taniike（Japan Advanced Institute of
Science and Technology）

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媒には，30 年間に 2,000 のデータがあるが，データ取得のプロセスや材料は不統一である．従って，無制限にデータを修正すると，不均一に広がったり一貫性のない
データセットになってしまう．文献等の既存のデータで機械学習を進めることは難しかった．そこで，ハイスルー
プットでスクリーニングする装置を開発した．1 日に 20の触媒の特性を 216 の条件について全自動で取得できる．
Mn-Na2WO4 など，59 の触媒の特性を測定し，3 日間で12,708 のデータ点が得られた．このビッグデータを解析して触媒作用と触媒設計の見通しを短時間に得ることに
成功した．
【質

疑】

Q：ハイスループットに適した領域を選んでいるか．
機械的に振りやすいパラメータがあるが，手動でな
データ科学や材料インフォマティクスには，整合性の取いと変えられないものもあるのではないか，網羅的れた大量のデータが必要だが，過去のデータは実験条件にどう扱うか．

などの異なるものが点在している．整合性の取れた大量

A：反応系の中にはハイスループットにできなかっの実験データの取得を圧倒的に高効率化するハイスルー

たものもある．ここではうまくいったものを示した．

プット実験法（HTE：High-throughput experimentation）

反応時間，反応管形状などプロセス条件など機械的は，高度に自動化された並列様式の実験を遂行するものに変えにくいものの扱いは今後の課題である．

である．

Q：研究現場では同じ装置でも時により結果が異なっ

実験研究のスループットを改善するには，関連する一たりする．こういった変動はどう取り込むか．

組のプロセス（例えば，合成，精製，特性評価）から律A：同じ条件を前提に装置を作った．変動の影響は，速段階を選び出し（identification），効果的なプロトコル

反応工学シミュレーションなど，より大規模な解析（手順）あるいはツール（装置）を開発する．最近，HTEを取り入れて調べることになるだろう．

のためのプロトコル／ツールを開発し，高分子と触媒作用の分野に適用した．
高分子分野の例は，プラスチック汚染問題に関係する．
廃プラスチックをリサイクル，リユースしようとすると，そのプラスチックの耐久性を上げる必要がある．これには，プラスチックの劣化を，新規な安定剤（stabilizer）の組み合わせで最小化しなければならない．しかしなが「研究機器（現場）における遠隔利用の現状と今後」／ “Remotely utilization in the instrument for
research (In Jobsite) : The current situation and thegoing forward”：有福 和紀（日本電子株式会社）／
Kazunori Arifuku (JEOL)ら高分子寿命測定が低スループットで，組み合わせが膨大なため，従来のやり方では不可能である．そこで，高スループット化学ルミネセンス（chemiluminescence）画像化装置（imaging instrument）を開発した．熱酸化により劣化する試料 100 個の寿命を同時に測れる．この装置を用いてポリプロピレン（PP）の安定剤の組み合わせを探索することに成功した．安定剤のライブラリから選んだ様々な安定剤を PP と溶融混合する．異なる組み合わせの PP- 安定剤混合物の特性は化学ルミネセンス画像化を基に評価した．PP の寿命を伸ばすよう，遺伝的アルゴリ
ズムで組み合わせを進化させると，6 世代の進化で優れた配合が得られた．この間に 2,700 回の分析を行ったが，5年かかる実験を 50 日で済ませられた．
次の例は，メタンの酸化カップリング（OCM）における触媒の開発で，前の講演者の高橋氏のプロジェクトの一環として行った．OCM はメタンの酸化によって直接エチレンを生成する触媒反応である．これに用いられる触NanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -8

現状の分析現場では，研究者が個々の分析装置の現場る．また，分析機器設置現場に集まってメーカーが操作に赴いて，測定・データ処理した後に，研究室に持ち帰っ方法などを伝達する機会も多くは設けられない．このたて解析している．ニューノーマル世代の研究や分析のサ

め，画面共有と Web カメラによる Web デモ・講習によ

イトには遠隔作業（リモート化）が求められる．遠隔作

る Web サポートを行なっている．ユーザーの装置をカメ

業では機器や人をネットワークで繋ぐことになり，キーラで撮影し，JEOL がリモートでサポートする．ユーザー

ワードは「繋ぐ」である．これには 3 つの段階があり，の装置を公衆網を通して接続するとセキュリティの懸念

基本機能となるフェーズ 1 は「分析機器を繋ぐ」ことでがあるので，ユーザーの閉域網と直結し，遠隔操作によある．測定現場と研究者は，データ共有，画面共有，遠りユーザーをサポートすることも行っている．

隔操作で分析機器を繋ぐ．データの共有にはネットワー

第 3 のフェーズは，「研究の現場を繋ぐ」ことである．

ク接続が必要になり，接続にはセキュリティを第一のポ研究者は少量多品種のサンプルを前処理し，それに適合リシーとする．ウイルス対策ソフトを入れるとデータがした機器を選び，測定してデータ処理している．個別の不安定になることがあるので，測定現場の装置制御 PC（パ作業である．分析技術は大まかに，定性分析と定量分析ソコン）．と研究者が解析を行う閉域網に置かれた PC のに分けられるが，定量分析は定型化され，自動化し易い

間に中間 PC を置いて分析装置に負荷をかけぬよう注意のに対し，定性分析は定型化されず，自動化は難しい．

する．次は，画面の共有で，分析機器のモニター画面を将来の研究・分析スタイルは，大量のデータを取りデー

Web 会議に載せて違った場所からも分析に参加できるよ

タ科学の活用などデジタル化が進む．分析の定型化を進うにする．装置は分析担当者が操作し，測定依頼者は装め，自動化，遠隔化し，大量のデータを取って，拠点に置設置場所まで移動する必要が無い．比較的単純な構成

集約してオープンイノベーションを図ることになろう．

なのでどの分析装置にも対応できる．さらに，装置を離開発・分析・解析の 3 種の拠点が繋がれる．遠隔利用はれたところから操作する遠隔操作がある．装置制御 PC と拠点を繋ぐオープンイノベーションのツールである．

測定依頼者の PC との間の中間 PC にリモートコントロー
ルソフトをインストールし，遠隔地から装置を操作する．

【質

分析担当者がサンプルをセットしたら，測定依頼者が装Q：NPJ では，各拠点の技術員の貢献が大きかった．

置を遠隔操作して測定を行う．JEOL は電子顕微鏡につい

遠隔利用における技術員の役割をどう考えるか．

てこのシステムを用意している．

A：問題解決の最後の切り札は技術を持った人であフェーズ 2 は「分析の現場を繋ぐ」ことで，最先端分疑】る．技術員の持っている技術を広め，定型化するこ

析機器を画面操作と遠隔操作を用いて，Web を介して接とによって自動化に繋げて行けると良い．

続する（Web シェアリング）．研究者がサンプルを JEOL

Q：材料探索にオペランド計測の重要性が指摘されに送り，WEB を通して測定を行い，測定の終わったサている．これに対応できるか？

ンプルを返送する．JEOL の分析者が電子顕微鏡にセッ

A：オペランド計測で良質なデータを出すよう考えトしてモニター画面を見ながら操作する．研究者は，画て行きたい．

面や分析データを見て操作の指示を出し，一緒に分析す

休憩に入り，NPJ のパネル展示の紹介があった．

NanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -9一つとなった．海成分の中に島成分の点在する断面構造

座長【Session 3：nano tech 大賞 2020 講演／
nano tech 2020 award lecture】の海島複合繊維を作り，海成分を除いて極細繊維が得ら

日原 岳彦（名工大）金で分割された細い高分子流の制御は極めて難しかった．

れる．その細さを追求するには，島の数をできるだけ多くしなければならないが，紡糸口金の加工限界と紡糸口
そこで微細高分子流の精密制御を追求し，組み合わせ「革新複合紡糸技術 NANODESIGN®」／ “Innovative
Conjugate Spinning Technology NANODESIGN® ”：
増田 正人（東レ株式会社）／ Masato Masuda（TORAY）

るポリマーを極限まで分割して，点字を書くように配列する口金要素技術の開発に成功し，革新複合紡糸技術
NANODESIGN® が生まれた．これにより 3 種の高分子の複合紡糸もでき，ユニークな断面を作ることが可能になった．独特の島配列／ Y 字型／ 2 種高分子並置／東レロゴなど様々な繊維断面が得られ，繊維断面は長さ方向に均一で，プロセスウィンドウ（製造余裕）は広い．細さは，150nm のナノファイバーまで作れた．
断面形状制御により様々な機能性素材ができる．3 成分の複合紡糸で，ふんわりした感触の嵩高繊維にもなる．滑らかな表面の伸縮性のあるスポーツ用素材にもなる．荒さが目立った布が滑らかになったため女性用アパレルにも応用が広がった．“Nano-slit nylon” は長手方向にミクロなスリットを刻んでそこに撥水剤を保持できるよ
うにすることで撥水性を長持ちさせられる．溝の中に撥水剤が入っているので洗っても落ちない．空気の玉が溝の中にできるため，水滴が弾かれる．合成繊維の世界では，絹の感触の素材が常に求められてきたが，自然の絹を思わせる三つ葉のクローバ型繊維を持った軽くて通気性の良い絹のような生地：“Kinari” を作った．低収縮と高収縮のポリマーを組み合わせることによりねじれが生じ，

東レは 1926 年にレーヨン糸の製造から事業を始めた．

天然シルクに近い空隙が糸束の間にできる．このため天現在は売上高 2 兆 2,000 億円，世界で 275 社のグループ

然シルクで見られる「キヌ鳴り」を生じさせる．合成繊となり，繊維品（売上の 40%），
機能化成品（同 35%），環境・維にありがちで嫌われるギラツキがない．NANODESIGN®

エンジニアリング（11%），炭素繊維複合材料（11%），ラは今後，一般用から産業用，ライフサイエンスなど幅広

イフサイエンス（3%）等の事業を行っている．繊維品のく展開して行く．

NANODESIGN®，化成品の NANOALLOY®，フィルム品のPICASUS® が東レの 3 大ナノテクノロジーで，この技術の【質

事業規模は 2019 年に 90 億円の売上だが，2025 年には

Q：高分子にはマイクロプラスチックの問題がある．

500 億円の売上を目指している．

リサイクルを含めて，繊維業からの提案はあるか．

疑】

繊維品は，世界的には人口が増加しているため，年率

A：プラスチックを使う東レのフィルム事業では，3% で市場が成長している．繊維の素材は，合成繊維がフィルムをリサイクルしたり，繊維に戻したりして天然繊維に加わり，増加して過半を占めるようになった．

いる．100% バイオのポリエステルの研究開発も進

合成繊維は，粒状の高分子樹脂を溶かし，高分子流を金めている．

型に通して冷却し，最大では毎分 1,000m を超える速度

Q：Kinari では熱処理で螺旋構造ができるとのことで巻き取って繊維にする．繊維の機能や特性は高分子をだが，熱処理は Textile にした後か？

組み合わせ，複合化や繊維径，断面構造によって改良する．

A：織編みしてから熱加工するとねじれが生じる．

細さの追求は繊維技術上の重要な課題で，1950 年には繊螺旋に右回りと左回りがあるが，天然繊維同様，あ維径が 20μm だったが，10 年後にミクロファイバーになり，2000 年代にナノファイバーになって高い比表面積とる程度ランダムに共存している方がよい．蚕が吐出繊維間のナノスケール空間等により，従来の繊維に現れ

Q：断面の非対称性は，何かに生かされないか？

ないナノサイズ効果により高機能化した．

A：製造ばらつきを考慮しながら，機能発現を図っ

海島紡糸は，1970 年代に，連続フィラメント型極細繊する糸の形も 8 の字型という．

ている．

維の製造のために開発され，ナノファイバー製造技術のNanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -10

ランスフォーメーション（DX）を推進すべく，その予算

座長【Session 4：ナノテクノロジープラット
フォームの成果と将来展望／ Topics andfuture perspectives of nanotechnology
platforms】

を 2021 年度に計上した．

横山 利彦（分子研）

これにはデータ集めが重要で，IBM や Google，アメリカ

環境変化に対応して，研究開発のスピードアップに向け，DX，データ駆動科学が世界中で進展している．2012
年に米国で始まった Material Genome Initiative では電池材料の論文情報に基づき，日本の実験データを再現した．
化学会などが進めている．一方，日本には NIMS に専門「マテリアル研究開発の DX 化について」／“Digital transformation of materials research anddevelopment”：小川 浩司（文部科学省研究振興局参事官（ナノテクノロジー・物質・材料担当）参事官補佐）／ Koji Ogawa (Ministry of Education, Culture,
Sports, Science and Technology)

家の集めた均質なデータベースがある．2020 年 6 月の「マ
テリアル革新力強化のための政府戦略策定に向けて（戦略準備会合取りまとめ）」報告書には，高品質マテリアル
データベースのプラットフォームの整備が提案された．
NPJ は 500 人の人材と 1000 台の装置を擁し，25 法人のネットワークで材料開発のイノベーションを推進してきた．NPJ をベースにデータ共有センターを設け，データを集め，理論計算，実験と融合させ，データ中核拠点とすることを考えている．データのネットワークはハブ＆スポークスで形成し，ハイスループット設備とデータ取得人員を整備する．10 年間の計画で，6 ハブ，10 スポー
クスを想定し，データ収集，データ活用人材を配置する．
このマテリアルプラットフォーム事業で文部科学省は，人材育成にも力を入れる．
マテリアル革新の政府戦略は策定中で，4 つの視点：マテリアルインフォマティクス，プロセス，サーキュラー，
資源，が論じられている．

文部科学省と経済産業省は共同で「マテリアル革新力「マテリアル開発につながる微細構造解析技術」／ “Nano-scale analysis for development ofmaterials”：山本 剛久（名古屋大学）／ Takahisa
Yamamoto (Nagoya University)

強化のための政府戦略策定に向けた準備会合」を設置し，2020 年 6 月に中間報告をまとめた．これに先立ち，100
名以上の研究者にヒアリングした．
日本のマテリアルの強みは，アカデミア・研究基盤にイノベーティブな材料を数多く生み出す土壌のあることで，リチウイオン電池や LED など，ノーベル賞を受賞す
る材料が生まれた．また，産業競争力においては．レジストなど機能性材料の市場シェアが高い．その一方，論文数は減少しているという危機感がある．我が国の化学や材料科学分野で論文数の順位は韓国より下の世界４位に下がった．製品面では，素材産業がシェアを維持しているものの，半導体や電池はシェアが徐々に低下している．
マテリアルを取り巻く課題は，環境負荷低減ニーズの高まりと，市場シェアの低下である．マテリアル研究開
発環境は変化し，希少資源の脱中国依存など，技術の覇権争いが先鋭化している．一方，デジタリゼーションに伴い，GAFA などビッグデータを握る企業が台頭してき名古屋大学微細構造解析プラットフォーム（PF）は，た．研究開発のスピードアップ，材料開発におけるデー

名古屋大学超高電圧電子顕微鏡センターに設置された装タ科学の重要性が増大している．研究開発のデジタルト

置を用いて PF の常勤スタッフと技術職員の協力のもとNanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -11

に微細構造解析に基づく様々な技術支援を行ってきた．

置の共用は，前身のプロジェクトから 21 年の経験を積ん

PF に設置された設備には，環境対応超高電圧電子顕微で定着し，数々の利用成果を挙げてきた．ナノプラット

鏡（HVEM），直交型 FIB-SEM（集束イオンビーム - 走査

がブランド化し，認知され，信頼性・期待が高まっている．

電子顕微鏡）など，特徴ある装置が多い．HVEM は様々

ナノ／サブナノスケール解析の最先端装置は急速に進歩

なガス環境下で反応のその場観察と分析を行うことがでしている．最先端の装置を共有し，専門技術を持った人

きる．地下 1.5 階，地上 3 階の大きな設備で，汎用電顕的資源を扱えるシステムを保つことは研究環境改善の重の加速電圧が 200kV であるのに対し，1,000kV の加速要な要素である．機器開発，更新，人材の育成，社会貢

電圧であるため，数 μm の厚い試料も透過・観察できる．
HVEM の多くは TEM（透過電子顕微鏡）だが，名古屋大献が，次のナノプラには求められる．

学の HVEM は STEM（走査透過電子顕微鏡）観察ができる．

【質

ガス環境観察用のサンプルホルダーを開発し，ホルダー，

Q：稲の細胞の分析は濡れた状態で行ったものか．

試料周辺のみをガス環境にし，差動排気で電子線の通る

A：最初に固定して FIB で削った．分析には，乾いところは真空にしている．試料を封入したりはしないかたものを使った．

ら，生きたままの生体を観察できる．このため，大きさ

Q：細胞を切削するときに均一にスキャンするノウ

4μm の酵母菌なども TEM 像を明瞭に観察できた．
FIB-SEM は，FIB で試料を削りながら SEM 観察（Cut &ハウがあるのか．

See）することにより，3 次元構造を画像化できる．しか

元画像化では 300 回の観察が同じ条件で続かねばな

し，一般の FIB-SEM ではイオンビームと電子線が V 字型

らない．切削面に凹凸の生じるカーテニング効果をに配置されているため，FIB で削られた試料のクズがコン

除くノウハウなどを見出し，適用している．

疑】

A：ノウハウがあり極めて重要である．細胞の 3 次

タミ（汚染）となって SEM 観察を妨げる．名古屋大学の装置は，FIB と SEM のビームラインを直交させることによってコンタミは避けている．この FIB-SEM による稲の葉肉細胞の観察がある．50nm ずつ切削して 300 枚の写真を撮って 3 次元画像を構築した結果，葉緑体がドーナッ
ツ状だと思われていたのが塊だった．この観察結果は塩害による稲の枯死のメカニズムの解明に繋がった．
また，この FIB-SEM の使用事例には，鉛フリーはんだ「受託代行サービスにより作製した微小流体デバ
イスとそのライフサイエンス研究への応用」／“Microfluidic Devices Fabricated by Foundry Service
and their Applications to Lifescience Researches”：
横川 隆司（京都大学）／ Ryuji Yokokawa (Kyoto
University)

材料の構造解析支援がある．近年の環境問題から，鉛フリーはんだの使用が推進されているが，その耐久性に大きな問題が残っていた．この問題を克服しようと，ナプラ社は彼らの金属間化合物複合（intermetallic compoundcomposite：IMCC）技術を用い，Sn の母材に Cu を一定の割合で混合して優れた熱安定性を持つ鉛フリーはんだを開発した．その熱安定性の理由を明らかにしようと，
FIB-SEM を用いた “Cut & See” を行った．Sn-Cu 金属間化合物が，Sn-Sn の間を橋渡しし，そのアンカー効果が Snの温度による構造変化を抑制していることが分かった．
光触媒作用による水の光電気化学分解は再生エネ
ル ギ ー 生 成 手 法 と し て 注 目 さ れ て い る． 東 大 物 性 研
Lippmann 教授らは Ir を加えた SrTiO3 薄膜を成長させて高効率の光触媒を開発した．AFM（原子間力顕微鏡）により Ir ドットができていることは分かったが，触媒性能向上のメカニズムに繋がる構造はわからなかった．内部構造を観察しようと，機械加工で楔形にし，Ar ミリング
で平行方向と垂直方向から観察できる電子顕微鏡試料をナノ加工のための京都大学ナノテクノロジープラット

作製した．走査透過電子顕微鏡で観察し，SrTiO3 膜中にフォーム（京大ナノハブ）は，学際研究者に多くの加工

ナノピラーが 10nm の幅で基板から垂直に成長している技術を提供してきた．装置利用方法には機器予約・利用のが確認された．この独特な構造がこのデバイスの光電と技術代行があるが，工学系の利用では機器予約・利用

気化学水分解の高効率を生んでいることが分かった．

が多いのに対し，ライフサイエンス研究では技術代行がナノテクノロジープラットフォームで推進した先端装

NanotechJapan Bulletin Vol. 14, No. 1, 2021

多 い．2019 年 度 は 技 術 代 行 45 件 中 27 件 が バ イ オ 関

第 19 回ナノテクノロジー総合シンポジウム（JAPAN NANO 2021）開催報告 -12

連だった．ライフサイエンス研究者やバイオ関連企業は
デバイス作りに不慣れなことが多い．そこで，技術相談
ではハブ担当者がニーズを聞いて装置を選び，プロセス
チャートを書いて，デバイスを作製し，デバイスをユーザーに渡すときは，その使い方をユーザーに提案する．
このようにして行なったライフサイエンス向け技術代行の例に，無電源の人工内耳を狙った聴覚デバイス，汚染防止撥油構造を作る胆管ステント用 Si マスターの作製，
マイクロ流路を使った臨床検査用細胞捕捉デバイスなどがある．
一つのトピックスとして，血中循環腫瘍細胞（CTC：
Circulating Tumor Cell）を分離するデバイスがある．癌患者の血中 CTC 計測は，診断・治療効果検証などに有用
だが，血中細胞 1 億個に 1 個くらいの希少細胞なので分離が難しい．そこで，マイクロ空間内での流体制御に電を結晶化させる確かな方法は存在せず，結晶化には時間

気計測を応用した CTC 分離チップを作製することになり，がかかるので，結晶化が X 線結晶構造解析のボトルネッ

微細加工によりガラス基板に流路を設け，電極を付けて，クになる．結晶スポンジ法は，結晶化フリーの X 線結晶

誘電泳動分離により白血球と癌細胞を分離するデバイス

構造解析を可能にする．

を作製した．さらに，送液系，顕微鏡観察系などを組み結晶スポンジ（Crystalline sponge：CS）法では，解析込んでバイオ系実験者が容易に使用できる装置に仕上げ，

対象の分子を結晶化させずに．超分子化学の手法で作っ分離機能を確認した．

た結晶質多孔性有機金属複合体フレームワークに導入す

もう一つのトピックスは，生体機能チップ（Organ-on-a-る．導入された分子は周期性を持った多孔性複合体のフChip）である．多孔質膜に鋳型を使ってマイクロ流体デバ

レームワークに並ぶので，導入された分子が結晶化したイスを作り，内皮細胞をパターン化して，オンチップ血と同等の状態になり，分子の構造を X 線結晶構造解析

管網を作製した．これにより 3 次元組織の培養が可能になる．オンチップ血管網は長時間の分析で球状に集合しで決定できる．解析に必要なサンプル量は ng 〜 μg で，NMR における mg に比べ遥かに少なくて済む．解析するた細胞塊を灌流するので，動物実験に代って血管新生芽分子とフレームワークを混ぜ，2 種の溶液を重層化させを評価できる．この分析法は腫瘍細胞塊に適用して抗腫放置しておけば，分子がフレームワークに並ぶ．従って，瘍薬剤の流動状態での有効性を評価し，薬剤開発に役立

結晶にならないオイル状の分子も解析できるようになる．

てた．動物実験を減らせるので，認証試験のコストを削減できる．

分子科学研究所の分子・物質合成ナノテクノロジー
プラットフォームでは，CS 法による分子の構造解析を

ライフサイエンス関係の微細加工支援では，バイオに支援しているが，超分子化学の手法や X 線に馴染みの関する物性の知見が必要である．今後，この面の強化をない人には多くの支援が要る．CS 法を継続して使う人図りたい．

は，数ヶ月滞在して手法を修得している．5 ヶ月かけた
有機合成，4 ヶ月かけた化学的酵母合成，1 カ月の生合成【質疑】（Biosynthesis）などの支援を行なった．

Q：生体模擬デバイスで動物実験は減らせるのか．

と こ ろ で，CS 法 で は 少 数 の 多 孔 性 有 機 金 属 複 合 体

A：現在作っている臓器チップは生体機能の一部だ

材 料 し か 使 え て い な い． 最 も よ く 使 わ れ る 複 合 体 はが，一機能だけ調べるのにマウスを丸ごと使うこと

2,4,6-tris(4-pyridyl)-1,3,5-triazine (1)（TPT）と亜鉛ハロはなくなる．

ゲン化物から作られ，複合体の孔に導入した分子をきれいに並べる能力を持っている．ZnI2 と TPT でスポンジを「結晶スポンジ法による構造解析支援」／ “Structure
Elucidation Support by the Crystalline Sponge
Method”：三橋 隆章（分子科学研究所）／ Takaaki
Mitsuhashi (Institute for Molecular Science)

合成したが，脆いことがある．I を Cl に置き換えて配位結合を強くした．ある種の化合物に特化したスポンジも作った．特定の官能基を使い，共有結合を作って固定する．
しかし，結晶スポンジの設計は従来法では難しい．孔が空いているだけでなく，化合物配列能力が必要だが，人分子構造の決定は，質量分析で化学式，NMR で分子構が探すのは難しい．CS 法をさらに改良するには，新たな造が分かるが，鏡像異性は不明である．X 線によって 3有孔性結晶の開発が必要となる．ビッグデータと AI を用

次元構造を決められるが，X 線構造解析は結晶の周期性

いたデータ駆動科学よる材料探索は CS 法のための多孔性を利用しているため，単結晶を必要とする．しかし分子結晶を新たに開発するのに役立つと信じている．

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【質

疑】

Q：結晶スポンジ法による構造解析はどのくらいの成功率か，うまくいかないこともあるか．
A：分子量 200 くらいまでの小さい化合物であれば80 〜 90% は成功する．炭素数が 30 くらいまでだと結晶スポンジ法でやってみようかという感じである．
Q：炭素数のもっと大きいものに対しては新たな結晶スポンジを開発するのか．
A：結晶スポンジは柔軟に動くが，穴のサイズには限界がある．大きいものの解析には新しいスポンジの開発が必要になる．

【Closing Remarks ／閉会挨拶】
小出 康夫（JAPAN NANO 2021 組織委員長，物質・材料研究機構ナノテクノロジープラットフォー
ムセンター長 ) ／ Yasuo Koide (Chairperson of
the Organizing Committee of JAPAN NANO 2021
/ Director, Center for Nanotechnology Platform,
National Institute for Materials Science, Japan)
今回のシンポジウムは会場の受付に来た方が 66 名，オンライン参加 508 名で，合計 574 名の参加があった．

フォームへのメッセージに始まり，共用基盤と人材育成の重要性を指摘する特別講演，国際ネットワークやデー
タベースのインタフェース共通化を紹介する海外招待講
演，研究現場の変革を求める基調講演，ナノテクノロジーの成果，ニューノーマル時代に向けた研究，文部科学省の次期プラットフォーム計画の紹介などが行われ，有意義なシンポジウムになったと考える．ご講演をいただいた方々に感謝する．
次回のシンポジウムは 2022 年 1 月 28 日に開催される．

シンポジウムでは NIMS 橋本理事長，文部科学省 杉野局長の挨拶に続き，東大 五神総長からの次世代プラット

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（古寺 博）

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