2023
成果報告書

農林⽔産省 農林⽔産技術会議事務局

研究開発動向等調査委託事業（海外・異分野動向調査）

令和6年3月デロイト トーマツ コンサルティング合同会社

令和6年3月目次①
研究開発動向

4

AIと多重ゲノム編集ツールを活用した育種プラットフォーム

39

プラズマ技術を用いた低環境負荷の窒素固定技術

5

ゲノム編集技術を活用した高機能農作物の生産40

水素細菌を活用した土壌内での窒素固定化

7

バイオエタノールからのSAF製造

8

金属有機構造体（MOF）の活用によるアンモニアリサイクル技術の開発
42

エタノールを原料とするATJ技術によるSAF製造

12

遺伝子組換え技術を適用した微細藻類によるバイオ燃料製造

15

Asparagopsis（通称カギケノリ）を原料とした飼料添加物の開発

18

赤外光を活用する透明太陽電池の開発

20

細胞及び合成生物学的手法の設計・製造プラットフォームによる
バイオファウンドリの展開

21

日本初の統合型バイオファウンドリ

24

マイクロペプチドを用いた作物の成長促進及び保護用資材の開発 27
環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント
製品の開発及び販売
28
大規模言語モデルを活用した「惠农AI」の開発

34

ゲノム情報を活用したAIプラットフォームによる非遺伝子組換え食品の
開発
37

2

画像解析の高度化による高速フェノタイピング技術

43

アメリカミズアブを用いた代替タンパク生産（養殖飼料）

44

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム

45

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」

52

光学衛星群にて取得する高解像度画像を活用した、より精緻な圃場
情報の提供
55
無償公開の衛星データを用いた天候に依存しない圃場モニタリング 57
過酷環境下での農作物の栽培を想定した植物工場システムの開発 59
密閉型栽培装置を活用した人工光型植物工場

60

草地環境下にて雑草検出かつ自動走行する除草ロボットの開発

62

レーザーを活用した除草機器を搭載する自動運転車両の開発

63

植物による医薬品用タンパク質の生産

65

半数体誘導を用いたゲノム編集技術

67

ゲノム情報を利用した有用物質生産

70

目次②
研究開発環境・スタートアップ支援

80

イノベーション・エコシステムの核を担うスタートアップ支援機関や研究機関（オーストラリア：ビクトリア州）
81
研究都市としての環境を活用した政府機関との連携（米国：メリーランド大学）

84

公益有限会社という形態を活用した外部連携体制の構築（ドイツ：ドイツバイオマス研究センター）

87

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（オランダ：ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

91

イノベーション・エコシステム形成（イスラエル）

98

技術戦略分析

114

①SAF

116

②バイオスティミュラント

136③人工衛星等による生育観測

153④ゲノミックセレクション

167

3

研究開発動向4© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

プラズマ技術を用いた低環境負荷の窒素固定技術（オランダ・VitalFluid社）

 従来アンモニアを原料として製造する硝酸を、プラズマ技術により即時に空気中の窒素を水に溶解させることで生成可能
 本装置で生成された硝酸とカルシウムやカリウムを混合することで液体肥料を製造可能であり、従来の肥料と同等の収量が確保可能であることを実証済
窒素固定モジュール「Freya Natural Nitrogen system」

プラズマ技術による硝酸生成のイメージ図①空気を使用

空気と水から
硝酸を生成• 生成する硝酸のpH：31)• 消費電力量：15 kW• 硝酸塩の生成量：1.3 kg/時間• 15kW級モジュールの寸法：
2 x 1.2 x 2.1 m（幅 x 奥行 x 高さ）

空気（78% N₂、21 % O₂）を効率良く変換可能（高濃度の窒素ガスは不要）• 生成する硝酸水の濃度は約300mmol/Lであり、
通常10～15mmol/Lに希釈• 硝酸とカルシウム等を混合し、硝酸カルシウムや
硝酸カリウムを含む液肥として点滴灌漑に利用• 電源があれば、圃場に近い拠点にて窒素肥料の生産が可能
点滴灌漑における実証の様子②大気圧低温プラズマの照射により空気を電離させ、水と接触③硝酸イオン（NO3-）として水に溶解し、硝酸 （HNO3）を生成▲垂直農法によるレタス栽培

1)灌漑用水は炭酸水素塩を多く含み、アルカリ性となることが多いことから、その中和に用いることを想定してpH値を設定• 15kW級モジュールの導入コストは15万€（設置コストを含む）• 現在、オランダにおけるトマト・キュウリの栽培や米国でのレタス栽培等
普及状況 で使用実績あり（なお、他にもスペイン、モロッコにて展開）• 本モジュールで生成された肥料を用いて生産された作物について、
等
食品安全性のリスク評価を実施中▲温室におけるキュウリの栽培（左:VitalFluid社の液肥による栽培
右:USDA有機基準に基づく栽培）

VitalFluid社
開発企業・ • 2014年設立
研究機関 • EUの研究開発プログラムHorizon 2020の助成を受けて開発（2018年9月～2021年12月）の情報等• ワーヘニンゲン大学の園芸用試験設備やフェンロにあるBrightBox社の垂直農業施設にてトマト栽培やレタス栽培による実証を実施

出典： CORDIS “Nitrogen-enriched plasma activated water, an unparalleled plant feeding system” https://cordis.europa.eu/project/id/836896、Wagenningen University & Research and Innovation
and Demo Center Water “Plasma Activated Water in USDA-organic fertilization”（2021年8月）https://vitalfluid.com/wp-content/uploads/2022/03/Newsletter-1-VitalFluid-in-USDAorganic-tomato-cultivation.pdf等より作成
5© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

プラズマ技術を用いた低環境負荷の窒素固定技術（オランダ・VitalFluid社） 【補足】

 大気圧低温プラズマによる硝酸生成が比較的容易であることを踏まえ、近年農業分野を含め応用先が拡大
 本技術により生成される硝酸を原料とする液体肥料は、従来の肥料と同等の性能を有することを確認
1

プラズマ技術による硝酸生成の概要と応用例

従来肥料
VitalFluid社製液体肥料▲水への大気圧低温プラズマの照射

農業における大気圧低温プラズマの利用方法例• スマート農業施設や陸上養殖施設の殺菌、種子や苗への照射による成長促進といった活用方法を想定

今後の
開発上の
課題

•
•
•

本技術を活用した液体肥料の効果

作物収量の担保• USDA（米国農務省）が定める有機栽培基準に基づき、キュウリの圃場に同社製の液体肥料＜硝酸カルシウム＞と従来肥料をそれぞれ施用した結果、同等の収量レベルを実現• なお、ユニット1つあたりの使用可能面積は1ha程度• 水に大気圧低温プラズマ1)を照射することで、 空気中の窒素から硝酸イオン（NO3-）及び亜硝酸イオン（NO2-）を生成し、水中で硝酸を生成• 2000年頃以降、大気圧低温プラ
ズマの生成が比較的容易になった背景を受け、応用例が拡大
1）真空や高温等の特殊な環境下で生成されるプラズマに対して、大気圧下で低温に生成するプラズマのこと。放電電流を短時間で断つことにより、ガス温度を低くすることができる

2

モジュールの大量生産及びそれに伴う導入コストの更なる低減
モジュールの更なる小型化・軽量化
露地栽培への適用に向けた設備の改良

1m²あたりの個数[個/m²]

1m²あたりの重量[kg/m²]

給水管の目詰まり防止• 井戸水や灌漑用水には、高濃度な炭酸水素塩が含まれるため、塩沈殿物を形成し給水管内を塞ぎやすいが、液体中の硝酸により中和・分解が可能
•

関連する
技術事例

東北大学金子教授を研究代表者とする研究グループがプラズマ技術により生成したN2O5ガスを植物に処理し、植物免疫が活性化した実証例を2022年6月に報告

出典：VitalFluid社” Cucumber Cultivation USDA Organic” https://vitalfluid.com/wp-content/uploads/2022/03/Project-19-24-External-Cucumber-cultivation-USDA-organic.pdf等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

水素細菌を活用した土壌内での窒素固定化（米国・Kula Bio社）

 水素細菌（Hydrogen-oxidizing bacteria）に対し、バイオリアクター内で電気分解由来の水素及び大気中の窒素、エネルギー源となる炭素を供給し、土壌改善剤としての機能を強化することで作物の収量が増加
 阻害剤を添加することで、アンモニア生成源としての利用も可能
1

独自のバイオリアクター内で、電気分解由来の水素及び炭素源等を供給し、水素細菌の機能を増強（空気中の窒素を取り込み、細胞内でアンモニア（NH3）を生成し、同時にカルビンサイクルにより炭素源を細胞内に貯蔵）

1

土壌改善
剤としての
利用
2

A

水素細菌

水素細菌に貯蔵されたNH3及びNH4 +の放出と、土壌中の細菌との相互作用により窒素固定を促し、土壌を改善することで、収量増加等に貢献
2• 水素をエネルギー源、CO を炭素源として生育する細菌

2
水素細菌• 本技術で用いられる水素細菌（生物種名：Xanthobacterとはautotrophicus）は好気性微生物の一種

普及状況
等

土壌等に水素細菌を投入※• カリフォルニア州とアリゾナ州にプラントを設立し、大規模な実証を計画中だが、2024年2月末時点で製品化状況は未確認

A
NH3生成
源としての
利用

阻害剤（ホスフィノトリシン）の添加により、 NH3からグルタミン酸への生成反応を抑制することで、水素細菌は細胞外に過剰となったアンモニアを放出するように変化※栄養枯渇条件下で水素細菌の生存数は7日間で半減するため、一定の頻度で水素細菌を投入する必要があることが確認されている

Kula Bio社

開発企業・ • 2018年設立
研究機関 • ハーバード大学発のスタートアップ（同大学のDaniel Nocera教授
が技術顧問）の情報等• 2021年5月に米国VCより5,000万米ドルの資金を調達

出典：Chong Liu et al. “Ambient nitrogen reduction cycle using a hybrid inorganic–biological system” The Proceedings of the National Academy of Sciences 114 (25) 6450-6455 (2017)https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.1706371114?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori%3Arid%3Acrossref.org&rfr_dat=cr_pub++0pubmed等より作成
7© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

バイオエタノールからのSAF製造（日本・Green Earth Institute社）

 国内で安定供給可能な木質バイオマスを原料としてエタノール及び高付加価値のアミノ酸・有機酸の同時製造を目指す そのエタノールを原料としてジェット燃料を製造するための技術開発が現在進められている
木質バイオマスを原料としたSAF（Sustainable Aviation Fuel）の製造プロセス（ATJ：Alcohol To Jet）

プロセス

チップ化

パルプ化

糖化・発酵

精製蒸留

脱水・オリゴマー化
水素添加・分留

木質チップ・
古紙チップ

パルプ

発酵液

エタノール

合成
パラフィン

 非可食バイオマスを利用
 製紙会社等と協働し、原料（古紙パルプ、ペーパースラッジ、生成物
木質パルプ）の大量・安定調達
が可能

発酵残渣
リグニン
（黒液）

 木質原料からバイオエタノールを製造する場合、リグニンの効率的な除去が課題
 さらに除去したリグニンの効率的な活用・商用化が課題• GEI社は、日本製紙、住友商事と協働し、日本製紙の工場内で、年産数万キロリットルの国産材由来のバイオエタノールを2027年度に製造開始
普及状況 予定

等

国際規格ASTM
D7566 Annex5への適合

エタノールから酸素を取り除いてエチレンに転換し、さらに重合によりジェット燃料と同程度の分子（炭素数9～15）に合成

NEDO事業にて、
エタノール以外の複数種類の製品を同一プラント内にて製造するプロセスの開発に取組むアミノ酸
有機酸

Green Earth Institute社
開発企業・ • 2011年設立
研究機関 • 地球環境産業技術研究機構（RITE）発のベンチャー企業の情報等 • 「RITE Bioprocess®」によるアミノ酸等のバイオ化学品やバイオ燃料の事業化に取り組む

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研究開発 （１）①持続的食料システム

バイオエタノールからのSAF製造（日本・Green Earth Institute社）【補足①】 ATJとは、エタノール等のアルコールを原材料としてSAFを製造する技術
 現在主流となっているSAF製造技術は植物油や動物油等の水素化処理（HEFA）であるものの、原材料調達の制約を鑑みると、長期的にはATJが主流となる可能性も存在
1

ATJの概要2• 木質バイオマス等を原料に、糖化発酵にエタノール等のアルコールを生産• 生産したアルコールに対し触媒を用いることで、エチレン等に転換した後、それらを重合することでSAFを製造• 糖化発酵技術自体は既に実用化しており、SAFへの変換技術（例：エタノールからエチレンへの転換）も、既存の化学工業で実用化済の技術であることから、社会実装の確度が高いSAF製造手法として期待
重合
水素添加
蒸留

脱水

エタノール
（C₂H₅OH）

今後の
開発上の
課題
（ATJ）

触媒

（γ-Al2O3等）

•
•

エチレン
（C₂H₄）

触媒（Pt/Al2O3等）

SAF（C₈～C₂₀）

エタノール等の製造技術及びSAFへの変換技術の低コスト化
エタノールからSAFへと変換する際の収率向上を可能とするSAF製造プラントの設計や触媒の開発・運用技術等の確立

ASTM D7566規格の概要• SAF燃料の製造方法及び原料に係る国際規格である「ASTM D7566」
では、7種類のAnnexを策定• 上記規格の中で、社会実装段階に至っている規格は、Annex2（HEFA）
及びAnnex5（ATJ）の2種類のみ
規格

製造技術

原料

原料例

Annex1Fischer-Tropsch 法により精製される
合成パラフィンケロシン（ガス化FT）

有機物全般

都市廃棄物、
木質セルロース

Annex2

植物油等の水素処理により精製される
生物系油脂
合成パラフィンケロシン（HEFA）

大豆、パームAnnex3

発酵水素化処理糖類由来のイソ・パラフィン(SIP)

バイオマス糖サトウキビ

Annex4

非化石資源由来の芳香族をアルキル化した合成ケロシン(SPK/A)

有機物先般

都市廃棄物、
木質セルロース

Annex5アルコール・ジェット由来の合成パラフィンケロシン(ATJ)

バイオマス糖紙ごみ

サトウキビ、
トウモロコシAnnex6

Catalytic Hydrothermolysis Jet (CHJ)

生物系油脂

廃食油

Annex7

Hydrocarbon-HEFA(HC-HEFA)

微細藻類

ボツリオコッカス

現在最も活用されている規格はAnnex2（HEFA）であるものの、原材料である
生物系油脂に限りがあるため、長期的にはAnnex5（ATJ）が主流となる見込み

出典：資源エネルギー庁「CO2等を用いた燃料製造技術開発プロジェクトの研究開発・社会実装の方向性」（令和3年10月）
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/green_innovation/energy_structure/pdf/007_02_00.pdf等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

バイオエタノールからのSAF製造（日本・Green Earth Institute社）【補足②】 日本航空社と連携の上、古着を原料としてATJによりSAFを製造し、商用フライトでの活用を実現
 RITE Bioprocess®（増殖非依存型バイオプロセス）の活用により、糖をアルコールに変換する酵素の製造コストを従来の1/10程度に抑えることが可能であり、通常の化学プロセスと同等以上の高生産性を実現
3

ATJ技術に係る取組状況

RITE Bioprocess®の概要• 日本航空社や公益財団法人地球環境産業技術研究機構（RITE）と共同で、古着約25万着を原料としたSAF製造を実施• 製造したSAFは、令和2年3月に国際規格「ASTM D7566」のAnnex5に合格し、令和3年2月には、国産バイオジェット燃料として、初の商用フライト（東京ー福岡間）を実現

反応槽

古着からSAFの製造フロー
1

古着（綿製品）中のセルロースをアルカリ処理し、糖化酵素により糖に変換

2

コリネ型細菌を活用するRITE Bioprocess®により、糖をイソブタノールに変換

3

複数の蒸留装置を用いて、99%以上の純度のイソブタノールに濃縮4触媒を用いて、イソブタノールから脱水を経てC8、12、16 オレフィンを製造（オリゴマー化）

5

水素を用いて、オレフィンを不安定な二重結合のないパラフィンに変換

6

ジェット燃料の沸点範囲規格を満たすように、蒸留装置で分留して沸点
範囲を調整

7

ジェット燃料の保管・輸送時の酸化劣化を防ぐため、規定量の酸化防止剤を添加

コリネ型細菌増殖（菌体生産）

有用物質生産の流れ• 有用物質を効率的に生産できるよう、C5糖輸送体遺伝子を導入したコリネ型細菌を大量に培養し、反応槽内に高密度で充填⇒上記により、セルロース系バイオマスに含まれるC5糖とC6糖を同時に利用することが可能• 嫌気的な条件や、増殖に必須な因子を削除することにより、細胞分裂を停止させた状態で、原料となる糖を投入• 細胞分裂に必要な栄養や大きなエネルギーが不要となることから、原料となる糖は目的物質の生産のみに活用

出典：Green Earth Institute社 「古着から製造した国産バイオジェット燃料を搭載した初フライトが実現」（令和3年1月）https://gei.co.jp/ja/img/newsrelease/news_20210128.pdf等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

バイオエタノールからのSAF製造（日本・Green Earth Institute社）【補足③】 木質バイオマスからのエタノール製造時に発生する副生成物の一つであるリグニンについては、エタノール製造における発酵及び蒸留工程にて、熱エネルギー源として活用する見込み
4副生成物であるリグニンの活用方法

原料

主成分
セルロース
へミセルロース

用途
•
•
•
•

バイオプラスチック
SAF
食品
バイオゴム

備考

‐
等の原料

木質
バイオマス
リグニン

•
リグニンの
有効活用に
向けた
•
開発企業の
他の取組

• 化学プロセスにおける
熱エネルギー源• 紙への需要量低下に伴い、今後はエタノールの製造プロセス（特に発酵、蒸留工程）において必要となる熱エネルギー源として、リグニンが活用される見込み• 理論上、エタノールの製造プロセスで必要な熱エネルギーを100％賄うことが可能

GEI社は、令和5年11月に住友林業社と木質バイオマスを原料としたバイオリファイナリー事業の推進に向けて業務・資本提携契約を締結
直近の取組としては木材の成分分離技術を確立し、木材の新たな利用用途を開拓することで、リグニン等を原料とした化学品の商用生産を目指す

Lanzajet社：
農業残渣や都市ごみ等を原料としてエタノールを生成し、それらを用いて、ATJによりSAF製造する技術を保有しており、関連する技術事例 世界各国でSAFの大量製造に向けたプロジェクトを展開

出典：住友林業「木質バイオマス化学品の研究開発に着手～木材の成分分離技術の確立で木のカスケード利用を促進～」（令和5年11月）、Lanzajet社 “Airbus and LanzaJet to Collaborate on
Sustainable Aviation Fuel Production”（2023年6月）等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

エタノールを原料とするATJ技術によるSAF製造（米国・LanzaJet社）

 ATJ技術の一つである「連続触媒プロセス」では、化石燃料からジェット燃料を製造する場合と比較して、温室効果ガス排出量を70%以上削減可能
 本社が存在する米国ジョージア州では、商用化規模のSAF製造プラントの建設が完了しており、今後世界各国へSAFを供給する体制を整備
社会実装に向けた最新動向

LanzaJet社のSAF製造技術の概要• 農業廃棄物や都市廃棄物を原料として製造される
エタノールに対し、同社が開発した「連続触媒プロセス」
によるATJ技術を活用し、SAF及びディーゼル燃料を製造可能• 本技術の主な特徴は以下の通り
 様々な原材料（例：農業廃棄物、都市廃棄物）が活用可能 高い変換効率（生成される炭化水素の約9割がSAFとして利用可能）
 高いエネルギー密度
 SAF及びディーゼル燃料の製造比率を調整可能• ATJが対象である「ASTM D7566 Annex5」として、認証
取得済み

対象国

プロジェクト概要

米国

世界初のエタノールからSAFを製造するプラントを2024年1月24日に開所済•エタノールから年間約3.4万kLのSAF及び約0.4万kLのディーゼル燃料を製造可能

英国

農業廃棄物や木材残渣をエタノールに変換する技術を持つNova Pangaea
Technologies社と共同でSAFを製造••

年間12万kLのSAFを製造見込み
ライフサイクル全体でCO2排出量を年間23万トン削減する見込み

オースト
ラリア

クリーンテック企業のJet Zero Australia社と共同で、SAFを製造•

サトウキビ等の農業副産物から年間最大10万kLのSAFを製造する見込み

ニュージー
ランド

ニュージーランド国内の廃棄物を活用してSAFを製造‐インド

石油会社であるIndianOil社とSAF製造に向けたパートナーシップ契約を締結‐

日本

コスモ石油社及び三井物産社と共同で、 •コスモ石油社の製油所にて、国産SAFの大規模製造を目指す• 世界各国にてSAF製造プラントの建設を予定しており、2030年時点で年間約385万kLのSAFを製造する予定

普及状況
等

12

SAF製造目標

2027年度までに年間22万kLの国産SAFを製造する見込み

LanzaJet社• 2020年設立（微生物の発酵技術を使ってエタノールを製造する技術開発企業・を持つLanzaTech社から、2020年にスピンアウトして設立）
研究機関 • エタノールを原料とするATJ技術によりSAFを製造する事業を展開の情報等• 2022年には、Microsoft社のInnovation Fund及びBreakthroughEnergy Venturesから合わせて1億ドルの資金を調達© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

エタノールを原料とするATJ技術によるSAF製造（米国・LanzaJet社）【補足①】 廃棄物やエネルギー作物等の原材料由来のエタノールを活用して、SAFを製造することが可能
 製造されるSAFとディーゼル燃料の割合は最大９：１であり、高効率でのSAF製造プロセスを確立
1

ATJによるSAF製造技術の概要

原料となるエタノールの生成方法（図１）

図１．微生物発酵技術の概要• 産業排ガスやエネルギー作物、都市廃棄物、林業残渣、ランドフィルガス等の多種多様な原材料から製造されるエタノールを活用可能• 産業排ガスを原材料としてエタノールを生成する場合は、LanzaTech社の一酸化炭素やCO2、水素を含むガスを微生物により発酵させる技術を活用

蒸留
排ガス（CO、CO2、H2）

SAF製造までのプロセス（図２）

コンプレッサー① エタノールを脱水し、エチレンを生成（触媒：γ-Al2O3 ）② エチレンをオリゴマー化し、オレフィンに変換（触媒：Ni/SiO2-Al2O3、 H-βeta
ゼオライト）

ガス発酵反応器

排ガス貯蔵タンク

エタノール

図２．SAF製造の流れ③ 水素化によりオレフィンを飽和させパラフィン、イソパラフィンを生成（触媒： Pt/Al2O3）①脱水④ 目的の製品（SAF、ディーゼル）への分離を経てSAFを製造②オリゴマー化 ③水素化

LanzaJet社のATJ技術の特徴• SAFに加えてディーゼル燃料も生成可能であり、その製造比率を調整することも可能

製品貯蔵タンク

④分離

SAF

エチレン
エタノール

ディーゼル
燃料

• 本プロセスではSAF：ディーゼル燃料＝9：1の割合で製造可能であり、ガス化FTやHEFAに比べSAFへの変換効率が高い（ガス化FT合成やHEFAでは6：1程度）

水アウト
プット

転化率：97%

-H2O
エタノール

C8の収率：70%
C10の収率：48%
+H2

エチレン

オレフィン

パラフィン/イソパラフィン

出典： LanzaJet社 ウェブサイト、三井不動産社 ウェブサイト、IEA ”Progress in Commercialization of Biojet/Sustainable Aviation Fuels (SAF):Technologies, potential and challenges“（2021年5月）、
CORDIS “Fuel via Low Carbon Integrated Technology from Ethanol D7.3 Data management plan” （2021年5月）等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

エタノールを原料とするATJ技術によるSAF製造（米国・LanzaJet社）【補足②】 欧州委員会が支援する技術開発・実証プロジェクト「FLITE」では、オランダのSkyNRG社が中心となり、都市廃棄物由来エタノールを原料とするSAF製造プラントの建設・実証を実施しており、LanzaJet社はATJ技術（連続触媒プロセス）を提供
2

研究開発中のプロジェクト

プロジェクト名

 FLITE

プロジェクト期間  2020年12月1日～2024年11月30日
取組主体

概要

 SkyNRG（オランダのSAF製造会社）
 欧州委員会から支援により、欧州初の都市廃棄物由来エタノールを原料とするSAF及びディーゼル燃料の製造プラントを設計、建設、実証 プラントの稼働率は75%以上で、年間約3.8万kLのSAFを製造する見込み

本プロジェクトの狙い

本プロジェクトの目的

 ATJによるSAFの製造効率向上

 SAFの商用化前規模での製造

 ジェット燃料製造における、
温室効果ガスの削減

 社会的、経済的、環境に配慮した手段でのSAF
への移行

 ATJによるSAF製造の経済性向上

 SAFの開発と普及

本プロジェクトに LanzaTech社
おけるLanzaJet社  SAF製造プラントの設計、建設、運営を担当/LanzaTech社の LanzaJet社
役割 ATJ技術（連続触媒プロセス）を提供

パートナー企業
 科学技術分野における応用研究機関であり、物流分野の課題解決に従事
 環境や社会への影響に配慮した原材料の製造等を支援する非営利組織であり、RSB（Round Table for
Sustainable Biomass）認証取得に向けて支援
 環境系コンサルティング会社であり、SAF製造におけるLCA評価に従事• 現時点で主要な成果は確認できず
今後の開発上の• 製造するアルコール（主にエタノール）の収量や製造性、力価（濃度）の最適化
課題（アルコールの製造時に使用する微生物に遺伝子組換え技術を適用することで実現可能な見込み）

出典：CORDIS ” Fuel via Low Carbon Integrated Technology from Ethanol“ https://cordis.europa.eu/project/id/857839等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

遺伝子組換え技術を適用した微細藻類によるバイオ燃料製造（米国・Phytonix社）

 水やCO2、光を原料として、遺伝子組換えのシアノバクテリアを活用しn-ブタノールを合成
 化学工場等から排出されるガスからCO2を回収して、 n-ブタノールの原料として使用することで、CO2回収技術としての活用も可能
シアノバクテリアによるn-ブタノールの合成

ブタノールの回収・精製

Phytonix
ブタノール▲フォトバイオリアクター（屋外）▲フォトバイオリアクター（屋内） シアノバクテリア（Synechocystis sp. PCC 6803）に対して遺伝子組換え技術を適用し、n-ブタノール
 培地からn-ブタノールを分離・回収（炭素数4の直鎖アルコール）合成の経路を導入及びシアノバクテリアの貯蔵糖生成経路を制御
 純度99%以上のブタノールを精製 屋内外に設置されるフォトバイオリアクター内にて、光合成によりH2OやCO2からn-ブタノールを合成
 ブタノールの販売価格は2.91米ドル／リットル
 化学工場やセメント工場、バイオマス発電所等の工場排ガスからCO2を回収し、光合成に活用
 CO21トン当たりのn-ブタノールの合成量は522.4リットル
 n-ブタノールの目標製造価格は0.66米ドル／リットル（既存のn-ブタノールの製造価格は2.18米ドル／リットル）• 2025年年頭を目途に、遺伝子組換えシアノバクテリアの開発及び屋内の小型フォトバイオリアクターにてパイロット試験を実施予定

普及状況 • 2025年内に第1段階フォトバイオリアクターの運用を開始予定（ブタノール合成量：～10万L）
等• 2026年内に運用規模を拡大予定（ブタノール合成量：～120万L）

Phytonix社

開発企業・ • 2017年設立
研究機関 • 遺伝子組換えによるバイオ燃料製造技術を開発の情報等 • 2021年にイノベーション＆アントレプレナーシップの国際コンペティションにて最優秀賞を受賞

出典：Phytonix社 “Low-Cost Photosynthetic 1-Butanol Production From Carbon Dioxide Emissions : From Laboratory to Commercialization”（2023年5月）等より作成
15© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

遺伝子組換え技術を適用した微細藻類によるバイオ燃料製造（米国・Phytonix社）

 シアノバクテリアを大量増殖させた後に、フォトバイオリアクター内の環境を制御することで増殖を抑制し、n-ブタノール合成に特化した環境を整備
細胞培養タンク
細胞分裂及びグリコーゲン（栄養分）の生成/貯蔵

細胞培養室
シアノバクテリア（CB）を供給

日光/LED

日光/LED
フォトバイオリアクター（PBR）
n-ブタノール及び酸素を合成

浸透気化システム
n-ブタノールを培地から分離

水とCB▲シアノバクテリア

培養液内への栄養分（ミネラル）の供給

CO₂貯蔵タンクと排ガス冷却システム

CO₂供給

CO₂回収

産業排ガス
全体フローの化学式

水の貯蔵タンク

4CO₂+ 5H₂O + 光 → C₄H₉OH + 6O₂

水のリサイクル

分離装置
固形物等を除去し、バイオディーゼル原料等に使用

純度100％のn-ブタノール

貯蔵タンク
純度100％のn-ブタノールを貯蔵

出典：Phytonix社“Low-Cost Photosynthetic 1-Butanol Production From Carbon Dioxide Emissions : From Laboratory to Commercialization”（2023年5月）より作成
16© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

遺伝子組換え技術を適用した微細藻類によるバイオ燃料製造（米国・Phytonix社）【補足】 シアノバクテリアの遺伝子組換えにより、貯蔵糖生成経路の制御や光合成変換効率の向上等を実現
1ブタノールの合成経路

Phytonix社保有の主要遺伝子組換え技術（特許取得済）

遺伝子組換えを行ったシアノバクテリアを活用することで、CO2からブタノールと酸素を直接合成することが可能
遺伝子組換えにより得られる機能の概要• シアノバクテリアの栄養分生成／貯蓄経路を制御⇒グリコーゲン合成を抑制し、ブタノール合成を誘導（詳細は右図）• ATP1)とNADPH 2)の還元力を最大化し、光合成変換効率を向上•

1)アデノシン三リン酸、植物の光合成等の代謝過程にエネルギーを供給するために使用する化合物
2)酵素の活性を発現させる非タンパク質性の低分子の有機化合物（補酵素）

ピルビン酸
アセチルP

アセチルCoA
アセトアセチルCoA(R)-3-ヒドロキシブチリルCoA

1-ブタノール

今後の
開発上の
課題

•

ブタノール生産の高効率化による、生産コストの低減

•

関連する
技術事例

ちとせ研究所社：
光合成を活用した藻類の生産に取り組んでおり、マレーシア
サラワク州にて世界最大規模（5ha）の藻類生産設備「CHITOSE Carbon Capture Central」を竣工しており、SAF等の製造に向けた藻類の長期大規模培養技術の確立を目指している

出典：Phytonix社“Low-Cost Photosynthetic 1-Butanol Production From Carbon Dioxide Emissions : From Laboratory to Commercialization”（2023年5月）、ちとせグループ 「藻類産業を構築するプロジェクト「MATSURI」を運営するちとせグループ世界最大規模の藻類生産設備の稼働を開始」（令和5年3月）https://chitose-bio.com/wp2019/wp-content/uploads/2023/03/230320_C4press_3.pdf等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

Asparagopsis（通称カギケノリ）を原料とした飼料添加物の開発（オーストラリア・Sea Forest社）

 ウシ等の反芻動物に紅藻類の一つである「Asparagopsis（通称カギケノリ）」を摂取させることで、腸内におけるメタンガスの生成量を削減可能
 商業規模でのAsparagopsisの養殖施設を展開しており、2028年までに年間7,000tの生産能力を確保する
見込み
Asparagopsisの活用による、反芻動物から発生するメタンの削減効果

当社における資金調達状況及び商業化状況• Asparagopsisは抗メタン生成特性を有するブロモホルムを多く含み、反芻動物の腸内におけるメタン（CH₄）生成抑制への貢献に期待• Robert D. Kinley et al.（2020）は、牛の飼料にAsparagopsisを添加した実験にて、最大98％のメタン排出削減効果を確認• 実環境でも、肉牛で約80%、乳牛で約40％のメタン削減効果を確認• 食肉としての品質自体に影響がないことも確認済

資金調達状況
• オーストラリア政府が産業成長を目的として設立した非営利組織「The Advanced Manufacturing Growth Centre（AMGC）」より
約67万豪ドルの資金を調達（総額約320万豪ドルのプロジェクト）• 上記資金を活用しながら、Asparagopsisの海洋及び陸上養殖を
商業規模（栽培面積：約1,800ha）で展開しており、得られた海藻を用いて飼料添加剤「SeaFeed™」を製造
商業化状況• 「SeaFeed™」の販売価格は、肉牛1頭に対して約1豪ドル／日• オーストラリア国内のハンバーガーチェーン「Grill’d」は、本飼料添加剤を摂取した肉牛を材料とするハンバーガーを販売• 民間組織Verraが運営するボランタリークレジット「Verified Carbon
Standard」において、クレジット発行に必要な当社製品によるメタン
排出削減効果の算定方法論を1件登録済▲実験系におけるAsparagopsis添加割合別のメタン排出量（棒グラフ・左軸）• 飼料添加剤の製造能力は、1時間当たり最大4t• Asparagopsisの生産量については、2028年までに年間7,000tの普及状況 生産能力を確保することを目標（CO2換算で、120万t分の削減に相当）等• オーストラリア以外の国においても、「SeaFeed™」の使用開始を予定

Sea Forest 社• 2018年設立
開発企業・ • オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）とジェームズクック大学等の開発成果を基に設立されたFutureFeed社が研究機関保有するAsparagopsisの生産技術に関する特許を活用の情報等

出典： Robert D. Kinley et al.（2020）「Mitigating the carbon footprint and improving productivity of ruminant livestock agriculture using a red seaweed」Journal of Cleaner Production, Vol. 259
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652620308830等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

Asparagopsis（通称カギケノリ）を原料とした飼料添加物の開発（オーストラリア・Sea Forest社）【補足】 Asparagopsisによりメタン生成が抑制されることで、メタン生成に用いられていたエネルギーが不要となり、代わりに家畜の体重増加を促進する効果も確認されている

1

Asparagopsisの活用によるメタン排出削減以外の効果• 前頁と同じ論文では、Asparagopsisの含有量が中程度（0.1%）
及び高い（0.2％）割合であった飼料を摂取した牛について、一日当たりの平均体重増加量が従来よりも20％以上高いことを確認• その理由は、腸内でのメタン生成に用いていたエネルギーが、牛の体重増加に振り分けられたためと推測▲実験系における平均体重増加量 （棒グラフ・左軸）

今後の
開発上の
課題

•

Asparagopsisに含まれるブロモホルム含有量を最大化しつつ、メタン生成抑制効果の最大化及び海藻製品の使用量を最小限に抑えるための技術の開発

2

Future Feed設立の経緯～2020年• CSIRO（オーストラリア連邦科学産業研究機構）とジェームズクック大学、MLA（オーストラリアの肉牛と羊の生産者の出資によって設立された生産者団体）が共同で、海藻（Asparagopsis）による反芻動物でのメタン生成抑制効果を確認

2020年• 上記の技術の商業化を目的として、CSIRO発のスタートアップ「FutureFeed」を設立• 同社自体がAsparagopsisを生産するのではなく、知的財産のライセンス供与を実施

2022年• Sea forest社に対し、Asparagopsis栽培に関するライセンス供与を発表

現在• Asparagopsisの生産者/加工業者全9社に対し、ライセンス供与を実施中

政府の研究機関における開発成果を基に、Asparagopsisに関する技術の商業化・普及拡大に成功
関連する
技術事例

•
•

CH4 Global社：Asparagopsis armata/taxformisを原料とした
飼料添加物の商用販売・供給を実施
Volta Greentech社： Asparagopsisを原料とした飼料添加材「LOME™」（牛に1日あたり100g与えることで、メタン排出量を最大90%削減可能）を製造・販売

出典： Robert D. Kinley et al.（2020）「Mitigating the carbon footprint and improving productivity of ruminant livestock agriculture using a red seaweed」Journal of Cleaner Production, Vol. 259
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652620308830等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

赤外光を活用する透明太陽電池の開発（日本・OPTMASS社）

 赤外光のみを吸収して電力に変換することが可能なナノ粒子の製造技術を核とした、可視光透過型の透明太陽電池を開発

無機ナノ粒子材料の概要

透明太陽電池の概要

太陽光のエネルギー密度スズドープ酸化インジウムナノ粒子

可視光

赤外光

赤外光のみを吸収し、電力に変換

波長（nm）• 入射した光が金属表面に当たると電子が一斉に振動する「局在表面プラズモン共鳴」の原理を利用し、赤外光を電力に変換することが可能• 添加物の混ぜ具合により、吸収波長を制御することも可能• 令和5年7月時点では、ナノ粒子の量産化技術の開発を進めており、
令和9年頃を目途に、発電窓ガラスの社会実装を目指している
普及状況 • 令和12年頃を目途に、透明太陽電池の量産技術の確立を目指して
いる
等

コア技術
として
活用

▲透明太陽電池の外観• 高い耐久性と可視光透過率（ナノ粒子をガラス基板上に製膜した状態で可視光を95%透過）を両立した透明な太陽電池• 可視光を透過する性質を活用することで、ビルや大規模施設の窓ガラス等への適用が可能• 現状の電力変換効率は約1％であり、今後はセル単体で3～4％まで向上させる見込み
OPTMASS社• 2021年設立

開発企業・• 無機ナノ粒子材料をコア技術とする透明太陽電池の開発及び研究機関
社会実装に取組むの情報等 • 令和4年2月にリアルテックファンド、サムライインキュベートより

1.6億円の資金調達を実施（累計2.05億円の資金を調達済）

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研究開発 （１）①持続的食料システム

細胞及び合成生物学的手法の設計・製造プラットフォームによるバイオファウンドリの展開（米国・Ginkgo Bioworks社）
 生物学的試験の自動化・高速化及び独自のデータベースを用いた遺伝子設計による微生物及び合成生物学的手法の設計・製造プラットフォームを構築• 2つの技術資産を基盤とする独自の微生物及び合成生物学的手法の設計・製造プラットフォームを保有
Ginkgo Foundry 独自のソフトウェアで自動化・
高スループット化を実現したセル
エンジニアリングのプラットフォーム
 微生物設計コストは約50%削減
可能Ginkgo Codebase
 Ginkgo Foundryで得られた独自
データに加え、タンパク質配列に関する公開データベースも組み込むことで、約57億件のデータセットを蓄積• クライアント向けのサービス提供として、2022年には新たに59件のプロ
Ginkgo Bioworks社
ジェクトを開始しており、以前から継続して実施しているものも含めると、• 設立年：2009年
開発企業・ • 事業内容：クライアントニーズに応じた、微生物や生物学的合成
合計約170件のプロジェクトを実施
普及状況
研究機関
プロセスの設計、製造方法の開発• 細胞及び合成生物学的手法の設計・製造の成功確率の向上や、等の情報等
Ginkgo Codebaseの拡充を目的として、当社が独自に実施しているプログラムはこれまでに約160件存在
出典：Ginkgo Bioworks社 “Annual Report 2022” https://s28.q4cdn.com/823357996/files/doc_financials/2023/ar/Ginkgo-2022-Annual-Report-Letter-10-K.pdf 等より作成
21© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

細胞及び合成生物学的手法の設計・製造プラットフォームによるバイオファウンドリの展開（米国・Ginkgo Bioworks社）
 農業分野では微生物開発に必要な生物資源の調達及び蓄積から、開発工程の自動化による効率的な微生物開発、開発した微生物を活用した目的物質の大量生産プロセスの開発まで一気通貫でのサービスを提供
農業分野におけるバイオファウンドリの特長

生物資源調達・蓄積目的とする微生物等の設計・構築に必要な遺伝情報や合成DNAを
調達・蓄積

微生物開発

プロセス開発設計・構築・試験・学習の各工程を自動化し、目的とする微生物を効率的に開発開発した微生物等を利用し、目的物質の大量生産プロセスを開発

 ゲノムシャフリング（細胞のDNAをランダ
ムに切断／再結合）と超高速処理を組合せ
 開発された変異株はGinkgo社独自のライブラリを基に代謝経路等を最適化（ライブラリは約20億個の遺伝子で構成）

 最大容量3,000Lの発酵槽を含むパイ
ロットプラント施設を活用し、顧客側の製造施設への技術移転を支援
 具体的には、懸濁液や葉・種の処理
製剤、生理活性を強化するアジュバ
ント等の製造プロセスの確立を支援

データアセット
微生物の遺伝情報・発酵環境とその代謝機能に関するデータを大量に取得・蓄積
 BacillusやPaenibacillus等を筆頭に、約20万種類以上の微生物ライブラリを保有（2022年にBayer社のAg Biologicals R&D
部門を買収して取得）
 ナノリットル程度のリアクターに単一細胞を封入しカプセル化することで、カプセル内に閉じ込められた分泌物の高速スクリーニングを実施（ 「EncapS」技術 ）研究開発テーマの一例として、「食品成分を生産する微生物の開発」（ADM社）や「食品製造用酵素の生産効率化」（Kerry社）、日本企業では「アミノ酸発酵生産菌の育種改良」（味の素社）、「生物農薬の開発」（住友化学社）等が挙げられる
出典：Ginkgo BioWorks社ウェブサイト “Ag Biologicals Discovery and Development” https://www.ginkgobioworks.com/offerings/ag-biologicals-discovery-development/ 等より作成
22© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

細胞及び合成生物学的手法の設計・製造プラットフォームによるバイオファウンドリの展開（米国・Ginkgo Bioworks社）
 独自のEncapS（Encapsulation and Screening）技術によって、微生物の高速スクリーニングと選択が可能
 微生物を個々に微小な液滴内に配置してカプセル化することで、各微生物が独立した環境で生育できるようになり、個々の微生物の特性を正確に評価し、目的とする微生物を開発
数百万～数十億の微生物（グラム陽性菌やグラム陰性菌、酵母、糸状菌等）をナノリットルレベルのリアクターに個別にカプセル化
ライブラリより
候補株特定

カプセル化
処理

単一細胞内にタンパク質を配置

細胞クラスタ内にタンパク質を配置

特定

分離

培養

分析

蛍光検出

アッセイによる
スクリーニング 従来用いられる蛍光活性化
セルソーティング（FACS）と類似
 カプセル化することで微生物の成長や発酵産物、タンパク質生産、タンパク結合、細胞間相互作用を捕捉可能

細胞内で培養することで、微生物の生育や代謝活動を超高速でスクリーニングが可能（数分で数千個単位）
上記サイクルにてランダム変異誘発を超高速で処理することで、新たな微生物株の発見や既存の微生物株の改良を大幅に加速することが可能（10万以上の候補株から、3～5の候補株に絞り込みが可能）
出典：Ginkgo BioWorks社ウェブサイト “Ag Biologicals Discovery and Development” https://www.ginkgobioworks.com/offerings/ag-biologicals-discovery-development/ 等より作成
23© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

日本初の統合型バイオファウンドリ（日本・バッカス・バイオイノベーション社）

 デジタル技術を活用した「DBTLサイクル」によるスマートセル開発技術を保有しており、目的物質を生成する微生物等を高速で開発するためのプラットフォームの構築を進めている 現在、グリーンイノベーション基金事業に参画しており、CO2を原料とする世界初のガス発酵バイオファウンドリの確立を目指している
技術概要

左記技術の社会実装に向けた取組状況

別紙にて補足①• 人工知能等のデジタル技術を活用して、有用物質を開発するためのサイクル「DBTLサイクル」を高速で繰り返すことで、製造対象となる物質の生産量を最大化した細胞である「スマートセル」を開発

別紙にて補足②• NEDO「グリーンイノベーション基金事業」の一環として、左記技術を活用した、CO2を原料とする世界初のガス発酵バイオファウンドリの確立に向けた研究開発プロジェクトを実施• 具体的には、CO2を原料とする水素酸化細菌スマートセルを開発し、その提供速度を従来の1/10に短縮することで、バイオファウンドリの事業化を図る

デジタル技術（ITや人工知能を活用）

CO2
スマートセル

微生物
最先端バイオ技術

遺伝子組換技術と情報解析との組合せにより、目的物生産量を最大化した生物・細胞• 日揮ホールディングス社と共同で、2027年度に数千リットル規模のパイロットプラント実証棟を稼働予定
普及状況 • 2030年までに微生物開発～パイロット生産設備までの一気通貫の技術開発拠点を設置予定
等• グリーンイノベーション基金事業終了後の2031年度より、ガス発酵
バイオファウンドリの事業化を計画

CO2固定化
微生物開発

循環
生分解

焼却

製品群

バッカス・バイオイノベーション 社• 設立年：2020年（神戸大学発のスタートアップ）

開発企業・ • 最先端のスマートセル開発技術を保有し、遺伝子の設計から微生
研究機関
物の育種、生産プロセスのスケールアップまで一括したサービスを提供の情報等 • 2021年2月、DEFTA Partners社、ロート製薬社、太陽石油社より、総額12億円の資金調達を実施• 2023年5月、出光興産社より資金調達を実施

出典：バッカス・バイオイノベーション「事業戦略ビジョン 実施プロジェクト名：CO2からの微生物による直接ポリマー生産技術開発」https://green-innovation.nedo.go.jp/pdf/bio-manufacturingtechnology/item-001-002-003/vision-b2i-001.pdf等より作成
24© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

日本初の統合型バイオファウンドリ（日本・バッカス・バイオイノベーション社）

 「バイオファウンドリ」とは、遺伝子設計、微生物作成、生産物質評価、学習予測から構成される「DBTLサイクル」を高速で繰り返し、従来手法では製造することが難しい高機能素材を容易に製造可能とする技術を指す
1

バイオファウンドリの概要• 最先端のバイオ工学分野の技術等を用いて遺伝子改変微生物を効率的に開発し、従来とは異なる方法で有用な物質を生産する一連のシステム• その開発サイクルは、Design（D：遺伝子設計）・Build（B：微生物作成）・Test（T：生産物質評価）・Learn（L：学習予測）の頭文字から「DBTLサイクル」と呼ばれる• 「DBTLサイクル」を高速で繰り返すことにより、従来の化学合成で製造することが難しい高機能素材の製造を容易にすることが可能
バイオインフォマティクスによる分析、生合成経路の最適化
代謝経路
分析
代謝経路
選択

宿主の
遺伝子改変
宿主選択

有用物質を高効率に生産する微生物の作出（ゲノム編集、DNA合成等）
パーツの
組立
ゲノム編集

CO2

DNA合成

微生物による
ものづくり

微生物資源

実験設計

スクリーニング
機械学習

自動化されたプロセスが生み出す、
大量のデータから知識を抽出及び学習

25

コンビナトリアル
アセンブリ

スマートセル

網羅的解析作出した微生物の生産効率を評価

有用物質（バイオ燃料、バイオ化学品等）© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

日本初の統合型バイオファウンドリ（日本・バッカス・バイオイノベーション社）

 NEDO「グリーンイノベーション基金事業」では、ガス発酵バイオファウンドリをデータ駆動からAI駆動へ段階的に進化させることで、ガス発酵に適したスマートセルを開発しつつ、その育種期間を1/10に削減することを目指す
2

社会実装に向けた取組みプロジェクト
プロジェクト名 CO2からの微生物による直接ポリマー生産技術開発（NEDO事業）

取組事業者

 バッカス・バイオイノベーション社、カネカ社、日揮ホールディングス社、島津製作所社

プロジェクト期間  2023年度～2030年度

 要素技術を統合することで、段階的に育種プラットフォームを高度化

 第一世代プラットフォーム：ガス発酵型微生物の生産性評価システムの開発
 第二世代プラットフォーム：ガス発酵型微生物の多検体生産性評価システムの開発
 第三世代プラットフォーム：ガス発酵型微生物の多検体・高速生産性評価システムの開発
第一世代育種プラットフォーム

第二世代育種プラットフォーム
2025年

概要

モデルによる設計
データベース
基盤

育種によるデータ集積 ライブラリ構築

ガス発酵を評価する
培養・分析

•
•

データ駆動
AI駆動

第三世代育種プラットフォーム
2027年

2030年

高精度モデルによる設計
解析による
育種による
知識の創出
データ集積 ライブラリ
規模増加

機械学習等による設計
知識の高知能化
検証 大規模ライ
ブラリ創出

ガス培養＋多検体評価

ガス培養
高速・高精度評価

生産プロセス開発基盤との連携

今後の
開発上の
課題

代謝経路
設計

生産プロセス開発基盤とのシームレスな連携

設計から販売までの一連のプロセスを統合する高効率なシステムの開発
従来植物油由来であった、カネカ社の生分解性ポリマー「Green Planet
CO2・水素・酸素の混合気を効率よく取り込みものづくりをする微生物の開発 ＜PHBH（3-ヒドロキシブチレート-co-3-ヒドロキシヘキサノエート重合体）＞」を

CO2由来で生産する微生物の開発が目標

出典：バッカス・バイオイノベーション社 「事業戦略ビジョン 実施プロジェクト名：CO2からの微生物による直接ポリマー生産技術開発」https://green-innovation.nedo.go.jp/pdf/bio-manufacturingtechnology/item-001-002-003/vision-b2i-001.pdf等より作成
26© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

マイクロペプチドを用いた作物の成長促進及び保護用資材の開発（フランス・Micropep Technologies 社）

 植物に対して、外部から相補性ペプチド（complementary peptides：cPEP）を適用し、標的とするタンパク質の収量増加や表現型の調整を可能にする技術を開発
 実験にて、植物の熱耐性向上や成長促進、雑草の増殖阻害効果等を確認
相補性ペプチド（cPEP）の概要• 植物の細胞に浸透させると、植物内のRNAと相互作用し、標的とするタンパク質の転写を増加するように設計されたペプチド• 遺伝子組換え植物を用いずに、タンパク質
発現のコントロールが可能

相補性ペプチド（cPEP）の機能確認に係る実験結果例

植物の
熱耐性
向上

▲ ダイズにおける熱ストレス耐性比較結果（左：他のペプチド処理、右：cPEP処理）

cPEP処理により、熱ストレスへの耐性が約67%向上

植物の
成長促進
未処理

▲ 相補性ペプチドの作用の概略図

cPEP処理• 真菌の増殖抑制を目的としたcPEP製品「MPD-01」については、実用化に向けて、投与量や散布時期、他の製品との適合性の普及状況 評価を実施している段階• それ以外の製品（例：植物における免疫応答促進、等
雑草の増殖阻害）については、研究開発段階▲ ダイズの成長比較結果（左：他のペプチド処理、右：cPEP処理）

cPEP処理により、植物の高さが約24%向上
Micropep Technologies 社
開発企業・ • 2016年設立
研究機関 • マイクロペプチドを用いた作物保護ソリューションを開発の情報等 • 国立科学研究センター(CNRS)とトゥールーズ大学の研究センター「トゥールーズ植物科学研究所(LRSV)」発のスタートアップ

出典：Mélanie Ormancey et al.（2023）”Complementary peptides represent a credible alternative to agrochemicals by activating translation of targeted proteins” Nature Communications, 14、https://www.nature.com/articles/s41467-023-35951-0#MOESM1等より作成
27© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント製品の開発及び販売（日本・OATアグリオ社）
 植物が本来持つ免疫力を高め、耐寒性・耐暑性・病害虫耐性及び植物の成長を促すバイオスティミュラント
製品を供給することで、農作物の収量増加や品質向上に貢献

非生物的ストレス

生物的ストレス

例：高温、低温、乾燥、塩◀関連会社LIDA社（スペイン）が開発したバイオスティミュラ
ント製品（輸入登録

肥料として国内販売）

例：害虫、病原菌、雑草
抵抗性誘導効果を示す新規のトマト青枯病防除剤を開発◀OATアグリオ社が独自に開発した食品添加物等
由来のバイオスティミュラント
製品（鹿児島大学との共同• 難防除の病害である青枯病を防除対象にした抵抗性誘導剤（植物の免疫力向上に寄与）として開発出願による特許保有）• 有効成分は食品添加物• 2023年7月に、農林水産省へ農薬登録を申請• OATアグリオグループでは、世界96ヶ国に製品を販売• 「Atonik」はアジアやヨーロッパ、中南米を中心とした計51ヶ国にて、普及状況 バイオスティミュラント製品を販売• 今後オセアニアやアフリカも含めた計9ヶ国に対して、「Atonik」を供給
等
予定

OATアグリオ社※
開発企業・ • 設立年：2010年（大塚化学社からMBO により設立）
研究機関 • 事業内容：農薬／肥料／バイオスティミュラントの研究開発・製造及び販売の情報等※ MBO ＝ Management Buyout（経営陣が自社株式を取得することで、経営権を取得することを指す）
出典：OATアグリオ社提供資料より作成
28• 防除技術や施肥潅水技術の展開に加え、第三の柱としてバイオスティミュラント製品の開発及び販売にも注力© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント製品の開発及び販売（日本・OATアグリオ社）【補足】 食品や食品添加物、天然物等を原料としたバイオスティミュラント製品を計7種類開発及び販売しており、果実や野菜、水稲、芋といった様々な作物にて、生育促進の効果等を確認
1#

OATアグリオ社が販売しているバイオスティミュラント製品一覧
製品名

有効成分

期待される効果

使用回数制限1

リダバイタル

てんさい糖蜜・アミノ酸

光・温度のストレス軽減無し

2

アルガミックス

海藻・糖乾燥・塩害のストレス軽減、着果向上

無し

3

フルボディ

腐植物質（フルボ酸/アミノ酸）・海藻

地下部生育・促進、土壌改良

無し

4

ポテトール

植物由来成分気孔の開口をコントロール

無し

5

OAT-protect

グリシンベタイン・カルシウム・アミノ酸・ホウ素

果皮強度の向上、秀品率・日持ち性の改善無し

6

サンピ シリーズ

有機酸・糖

環境ストレスを軽減・栄養分吸収を促進無し

7Atonikニトロフェノール類

非生物的・生物的なストレスからの軽減

ーリダバイタル散布による茶の生育比較（国内実証）
無処理区

リダバイタル
処理区

無処理区と比較して、生育状況が良好であることを確認

ポテトール散布によるばれいしょの増収効果（国内実証）
無処理区

ポテトール
処理区

無処理区と比較して、作物の増収効果を確認

出典：OATアグリオ社提供資料より作成
29© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント製品の開発及び販売（日本・OATアグリオ社）【補足】 「ポテトール」は、植物由来成分等を含有した製品であり、気孔開度を高めて光合成を促進することで、
ばれいしょやかんしょの収量増加に貢献
2「ポテトール」の概要

3• 植物由来成分、トレハロース、微量要素を配合することで、効果発現の再現性を高めた製品• 具体的な効果としては、気孔開口の促進による光合成促進が挙げられ、その結果収量増加を実現可能

製品仕様
対象作物

実証による効果確認結果• ばれいしょ及びかんしょにて、気孔開度を高める効果を確認• 気孔開度を高めることで、気孔コンダクタンスと光合成速度が向上

 ばれいしょ かんしょ

使用方法

葉面散布

期待される
効果

早掘り作での収量確保

NPK

0–0–0

• 気孔開度が高まり、蒸散量が増加したことで葉面温度が低下

出典：OATアグリオ社提供資料より作成
30© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント製品の開発及び販売（日本・OATアグリオ社）【補足】 北海道のばれいしょ圃場において「ポテトール」を処理することにより、ばれいしょの収穫個数や重量が増加する
効果を確認「ポテトール」処理のばれいしょでの実証試験

4• メークインを対象に「ポテトール」を散布し、収穫個数や重量、 サイズを比較• ポテトール処理を行うことで、 収穫個数、重量共に向上したことを確認• サイズについても、Mサイズ以上のばれいしょを多く収穫できることを確認
重量比較結果単位：g12,00010,000

337
1,075

8,000
6,000

1,656

4,000

2,924

2,000

1,415

0

4L
578
636

1,057

337
1,075

3L
578
636

1,615

1,401
346

2,924

L

▲収穫したばれいしょの外観（左：無処理区、右：「ポテトール」処理）

LM

1,656

1,349

2L

1,615
1,349

M
S
2S

▲収穫したばれいしょの重量や個数の比較結果

ポテトール処理により、収穫個数が約42%、重量が約25％増加することを確認

出典：OATアグリオ社提供資料より作成
31© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント製品の開発及び販売（日本・OATアグリオ社）【補足】 「Atonik」には、非生物的ストレス及び生物的ストレスを軽減することで植物の健全な生育を促す効果が存在
5「Atonik」処理のトマトへの乾燥ストレスに対する実証結果 （水、Atonikは２日間のみ投与、その後は給水せず乾燥ストレスを与えた）

出典：OATアグリオ社提供資料より作成
32

無処理区では枯死したが、 「Atonik」処理を行った植物では、
乾燥ストレスが軽減され、再給水することで回復を確認© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

環境ストレスへの耐性向上や生育促進に資するバイオスティミュラント製品の開発及び販売（日本・OATアグリオ社）【補足】 「Atonik」の処理により植物が本来持つ免疫力を高めることで、耐寒性・耐暑性・病害虫耐性及び植物の成長を促す作用機構の一部を解明
6「Atonik」の作用機構「Atonik」を散布処理した後、以下の効果が発現することを確認• 植物の体内にて、ERF109遺伝子を介しオーキシン（植物の成長を制御するホルモン）が増加• 土壌中の3価鉄を植物が利用しやすい2価鉄に還元するシデレチンの分泌を促進

これらの作用により、作物の生産性を高め、収量増加と品質向上をもたらす
出典：OATアグリオ社提供資料より作成
33© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

フイノン

コ ナ ン フ イ ノ ン カ

ギ ユウゲン コ ウ シ

大規模言語モデルを活用した「 惠农AI 」の開発（中国・湖南惠农科技有限公司 ） 会社設立時から10年以上の期間を通して蓄積した農業関連のデータを学習させることで、農業に特化した大規模言語モデル「惠农AI」を開発
 当社が開発したスマートフォン用アプリケーションにおいて、農業従事者からの質問に対して、チャット形式でリアルタイムに回答可能な機能を実装済「惠农AI」のインプット

現時点での「惠农AI」のアウトプット及び今後の活用イメージ• 同社が構築している農業関連のデータプラットフォーム • 60万件以上の情報を基に、農業従事者からの質問に対し、リアルタイムで回答可能なチャット（「農業技術学校」、「惠农ビッグデータ」）に格納さ 機能を搭載（質問者は3秒以内に回答を受け取ることが可能）れたデータをインプットとして、大規模言語• 作物別に整備された2,500科目以上の専門講座を基に、AIによる農業技術者の育成も可能
モデル（LLM: Large language Models）により学習
今後の活用イメージ

農業に関連する様々な質問への農業技術 回答を得られるアドバイスプラットフォーム
 17,000件以上の専門家による学校
農業関連のQ&A集（农技学堂）
 15,000本以上の農作業関連の記事
 1,000人以上の専門家とのコネクション

 育種等における農業に係る問題の農業指導
解決策を提示病気診断

農産物の電子商取引データに焦点を当てた農業専門のデータプラットフォーム
惠农
ビッグデータ  穀物や油脂、野菜、畜産、水産物等を含む3000種類以上のカテゴリーを設定（惠农大
数据）
 標準化された2億件以上の農産物と農業資材の取引記録を保有• 2023年9月時点では、鶏と牛における質問機能を実装済であり、現状はトライアル段階であるため、無料で利用可能
普及状況 • 将来的には、全ての農産物において、本機能が実装される想定

等34

 作物保護のための害虫や病気に係る予防策を提示 農家に関連する政策動向（例：
政策相談補助金）を回答

技術
コンサル
ティング

 農家が新しい農業技術を習得するための支援を実施

湖南惠农科技有限公司

開発企業・ • 設立年：2013年
研究機関 • 事業内容：農産物の電子商取引プラットフォーム「惠农网（CNHNB.COM）」や、農家向けのアドバイスプラットフォームの構築の情報等• 連携機関：中央政府や大学に加え、中国工商銀行等の金融機関やアリババ等の大手IT企業と連携© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

フイノン

コ ナ ン フ イ ノ ン カ

ギ ユウゲン コ ウ シ

大規模言語モデルを活用した「 惠农AI 」の開発（中国・湖南惠农科技有限公司 ）【補足①】 農業従事者からの質問について正確な回答を提示できるよう、細かく分類されたカテゴリを整備することで、最適な専門家からの回答を得ることが可能なプラットフォームを整備
1

農業技術学校（农技学堂）の概要
専門家への質問が可能なプラットフォーム①
17個のカテゴリに分類された質問
項目から選択②
カテゴリごとに存在する詳細な分類（例：作物別、
資材別）に応じて、適した項目を選択③• 質問に適した専門家を抽出

過去に実施された質問と回答の閲覧• 左記のプラットフォームで過去に実施された約17,000件の質問や、専門家からの回答は別途データベース化されており、全ユーザーが閲覧可能

ほとんどの質問
に対して回答有

過去に実施された質問と回答の閲覧• 育種や作物管理を中心とした農作業に係る記事を約15,000本掲載• 過去の回答率や専門家の所在地等を参照しつつ、専門家を選択し、質問を記入

一般的な病害の様子や対応策を画像を用いてわかりやすく解説「惠农AI」のインプットとして上記データを活用
出典：湖南惠农科技有限公司 ウェブサイト https://www.cnhnb.com/xt/ 等より作成
35© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

フイノン

コ ナ ン フ イ ノ ン カ

ギ ユウゲン コ ウ シ

大規模言語モデルを活用した「 惠农AI 」の開発（中国・湖南惠农科技有限公司 ）【補足②】 開発企業が独自に構築している電子商取引プラットフォームにて収集されるデータを基に、農産物別の市場動向や電子商取引全体の動向等を調査及び分析した上で、様々な用途で活用できるようデータベース上に公開2惠农ビッグデータ（惠农大数据）の概要
インプット

アウトプット• 当社の電子商取引プラットフォーム「惠农网」から収集可能な情報を中心に、農業関連のデータを集積
データ項目

概要

農産物卸売市場における価格データ

全国の100以上の大規模卸売市場における、200以上の農産物の卸売価格

農産物仲介業者からの市場に係るコメント

40,000人以上の市場関係者からの市場動向に係るコメント

農業電子商取引従事者の属性データ

当社のデータプラットフォームに登録している2,600万人
以上のユーザーデータ

農産物EC市場における価格データ

原産地価格や市場価格データを含めて、3,700種類以上の農産物及び農業投入資材の価格データ

農業地域の基礎情報

国や省、県単位における農業及び農村の基本データ

農業生産者等における電子商取引行動データ

農産物の供給や調達、検索、問合せ、取引等の電子商取引行動データ

農業生産・経営技術の関連資料

全国20以上の省の農業技術専門家から提供される植栽や育種、加工技術に関する情報

農業IoTデータ

農産物の生産環境データ

今後の
開発上の
課題

•

回答可能な農産物の種類数の増加に向けた、インプットデータの充実及び革新的な回答を提示するためのアルゴリズムの開発• 市場状況や農産物の品質、安全性のトレーサビリ
ティ等に係るデータを収集し、需給分析等に活用できるよう、標準化及び分類して整備

関連情報
データベース

農作物別の分析• 農産物別に、地域ごとの市場動向や需給動向を整理しつつ、将来の市場見通しについても分析

電子商取引
市場動向の報告書• 週単位で電子商取引市場動向をとりまとめ• 政府におけるマクロ視点での意思決定や、農業経営に活用

業界動向資料• カテゴリ別に人気となっている農産物のホットワード
分析結果や、農産物の売れ行き動向を整理• 市場機会の把握に活用

関連する
技術事例

•

北京宜木天新農網絡技術有限公司：
大規模言語モデル技術をベースとして、農業分野に関する知識や情報を対話形式で提供可能な対話型AI「小田」を開発し、 2023年6月に実装済

出典：湖南惠农科技有限公司 ウェブサイト https://www.cnhnb.com/bigdata/ 等より作成
36© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

ゲノム情報を活用したAIプラットフォームによる非遺伝子組換え食品の開発（米国・Benson Hill Biosystems社）

 AIと植物学、食品科学を組合わせたプラットフォーム「CropOs」を活用し、高タンパク質な大豆や黄色エンドウ
豆を原料とする作物製品を販売
 育種作業の自動化や画像処理技術を活用した育種試験プログラム「Crop Accelerator」により、 「CropOs」の更なる性能向上が可能
ゲノム情報を基にした特性予測
CropOsの概要

商用化例
Crop Acceleratorの概要• データサイエンス（AI）を植物学、食品科学と組合わせたプラットフォーム• ゲノム情報等のインプットデータと、栄養素等のアウトプットデータの相関関係を分析することで、高性能な作物由来
製品等を生産可能• 高タンパク質な非遺伝子組換え大豆を原料とするプロテイン「TruVail」を商用化• 一般的な大豆由来プロテインと比べ、Crop Accelerator
により性能向上

別紙にて補足①• 育種作業の自動化技術や画像処理技術を導入した育種試験プログラム• 従来より速く育種試験を実施可能であり、CropOsの性能向上に貢献
別紙にて補足②

栄養素や味、収量を最適化した食品をより安価で消費者に提供可能• 2020年に高タンパク質大豆を原料とするプロテイン製品「TruVail」を商用化
普及状況 • 2023年までに計12品種の高タンパク質大豆を開発• 2024年1月には新たに5品種の高タンパク質大豆を開発し、等
2025年には、高タンパク質大豆の品種数が現在の2倍程度となる
見込み

大豆

 タンパク質含有量：20%増
 リジン含有量：10%増
 水の使用量：70%減
 CO2排出量：50%減
黄色エンドウ豆• 高タンパク質な非遺伝子組換え黄色
エンドウ豆を原料とするペットフードを提供

Benson Hill Biosystems社
開発企業・ • 2012年設立
研究機関 • 遺伝子情報や作物特性から、高性能な作物由来製品を開発する事業に従事の情報等• 2020年10月に、シリーズDラウンドでWheatsheaf Group等から
約1.5億ドル※の資金を調達

出典： Benson Hill Biosystems社 ウェブサイト https://bensonhill.com/2021/10/27/benson-hill-opens-new-crop-accelerator-to-further-accelerate-product-development-to-meetgrowing-market-demand/等より作成
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研究開発 （１）①持続的食料システム

ゲノム情報を活用したAIプラットフォームによる非遺伝子組換え食品の開発（米国・Benson Hill Biosystems社）【補足】 「CropOS」は、ゲノム情報や育種データ、栽培環境データ等を教師データとしてAI等に学習することで、生産性や栄養素が高く、味の良い作物由来製品の生産等を実現する技術
 「Crop Accelerator」では、CO2濃度や温度、湿度、照明等の育種環境を最適化し、年間での育種試験を
2サイクルから4サイクルに向上させた育種プログラムであり、「CropOS」の更なる性能向上に貢献
1「CropOS」の概要

2• AI及び機械学習の教師データとして複数種類のデータを活用し、育種やゲノム編集、
作物由来製品の最適化（例：生産性及び栄養素向上）に関する予測結果を提示「CropOS」による
アウトプットデータの例

教師データ（インプット）の例• 120,000件以上のゲノム情報• 20年以上にわたって収集された高品質な大豆の育種
データ※• 65億件以上の栽培環境
データ

相関関係を
分析

• 育種パイプラインの設計：
数十億件の育種データ※の予測結果• 育種：規範的なエリート
系統を活用したゲノム選抜の予測結果• ゲノム編集：遺伝子ターゲットの予測とガイドRNAの最適化• 作物の品質向上：最適な栽培条件「Crop Accelerator」の概要• 育種作業の自動化技術や画像処理技術によりスルー
プットを最適化（育種試験を従来の20倍以上の速度で実施可能）• 47,000平方フィートの施設内に、CO2濃度、温度、湿度、照明の最適制御を可能とする閉鎖型植物工場や温室を整備▲育種施設の外観▲育種施設の内観※ 特定品種の作物特性（例：収量）に関するデータ

今後の開発上 • 高タンパク質な非遺伝子組換え黄色エンドウ豆製品における生産～提供までのベストプラクティスの確立の課題

出典： Benson Hill Biosystems社 “Analyst Meeting” https://s28.q4cdn.com/858570331/files/doc_presentation/2021/06/Benson-Hill-Analyst-Meeting_22-June-2021.pdf 等より作成
38© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

AIと多重ゲノム編集ツールを活用した育種プラットフォーム（米国・Inari Agirculture社）
 「SEEDesign」は、 AIによるゲノム情報の予測設計とゲノム編集ツールを組合わせたプラットフォームであり、複数のガイドRNAやCRISPR-Cas9を活用し、複数の異なる遺伝子配列を同時に編集可能
 なお、トウモロコシや大豆の収量増加、トウモロコシ栽培時における水や窒素の使用量削減等の本プラット
フォームの更なる高度化に向けた開発を継続中「SEEDesign」の概要• AIを活用したゲノム情報の予測設計とゲノム編集ツールを組合わせたプラットフォーム
予測設計

ゲノム編集ツールターン
オフ / オン

Turn On / Off

DNA配列

植物特性

• ディープラーニングと機械学習を活用し、収量等のパラメータに影響する最適なゲノム情報（設計図）を分析

Replace

編集機能

パフォーマンス
評価

発現量
抑制 / 増強

Turn Up / Down

• 複数のガイドRNAやCRISPR-Cas9を活用することで、複数の異なる配列の編集を同時に実行可能• 同時編集する遺伝子の最適な組合せの特定に向け、研究開発中

高精度置換

ノックアウトノックイン
プロモーターの微調整

特定の遺伝子を不活化又は削除し、機能を無効化

特定の配列をターゲット位置に挿入して新機能を付与
遺伝子の発現量を調整して、特定の機能を軽減

エンハンサーの挿入遺伝子の発現量を調整して、特定の機能を強化

遺伝子の置換ターゲットDNA上の遺伝子を高精度で置換

複数の編集機能を同時に実行可能• オーストラリアの大手小麦育種企業であるInterGrain社と共同で、Inari Agirculture社
高収量小麦のゲノム情報を分析しており、今後、InterGrain社により開発企業・ • 2016年設立
商用化される見込み
普及状況
研究機関 • 育種の生産性向上に向けて、AIと多重遺伝子編集ツールを• その他、以下の目標達成に向けた開発に従事等活用したプラットフォームを開発の情報等 トウモロコシ及び大豆の収量を10～20%増加• 2024年1月に、韓国のバイオ企業ハンファ・インパクト社等から トウモロコシの栽培時における、水及び窒素の使用量を40%削減
1億米ドルの資金を調達し、累計資金調達額は約5.7億米ドル以上

出典： Inari Agirculture社 “Multiplex Gene Editing” https://inari.com/wp-content/uploads/2023/01/INARI-Multiplex-Gene-Editing-Whitepaper_1122.pdf 等より作成
39© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

ゲノム編集技術を活用した高機能農作物の生産（日本・グランドグリーン社）

 植物に最適化したゲノム編集ツールを効率的に送達及び発現させ、ゲノム編集作業を短縮
 さらに、分裂活性を⾼めた組織を利⽤してゲノム編集を行うことで、次世代種子の取得を容易にし、実際に商用利用されている品種及びその親系統に対するゲノム編集を直接及び容易に実現
次世代種子の栽培

取組概要

独自技術の
保有数

作物での実績

高度技術
人材／設備• ゲノム編集ツールの最適化：Corteva Agriscience社の子会社であるPioneer HiBred International社と米Broad Instituteから、CRISPR-Cas9等のゲノム編集ツールの基盤特許群を活用可能な商用ライセンスを取得し、ゲノム編集ツールの最適化及び高効率化を実現• ゲノム編集ツールの運搬工程の効率化：独自のベクターを開発することで、酵素を効率的に送達及び発現可能• 組織の高活性化：分裂活性を高めた組織を利用し、次世代種子の取得が可能• 既に実際栽培されている10種類以上の商用品種のゲノム編集に成功
 適用済の作物：
トマト、ダイズ、エゴマ、カボチャ、スイカ、トルコギキョウ、イネ、フェンネル、レタス、ゴマ

普及状況
等

•
•
•
•

• ゲノム編集に必要な設備を備えた拠点を2ヶ所保有しており、年間当たり計30品種の作物を同時に栽培可能
 名大Lab（名古屋大学内に設置）：温室2棟
 豊橋研究農場：敷地面積最大約2,000m2の農場2ヶ所• 2024～25年を目途に、同時に栽培可能な品種を60種類に拡大予定

次世代種子
インプットの最小化
ボイラーにおけるエネルギー消費量
水の消費量
化学肥料や
農薬の消費量人や農業機械の稼働量

アウトプットの最大化• 農作物の収量• 代替タンパク質の含有量• 食品ロス削減• 代替エネルギーの供給量

次世代種子の育種において、インプットの最小化とアウトプットの最大化の同時実現を目指す

グランドグリーン社
開発企業・ • 2017年設立
研究機関 • ①オリジナル品種の開発・⽣産事業、②種苗ライセンス及び⽣産物の販売事業、③ゲノム編集共同研究開発事業、の情報等④接⽊技術関連サービス事業を展開

出典： グランドグリーン社提供資料等より作成
40© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

ゲノム編集技術を活用した高機能農作物の生産（日本・グランドグリーン社）【補足①】 ゲノム編集ツールの最適化、運搬の効率化、組織の高活性化技術により、エリート系統に対するゲノム編集を直接かつ容易に実現することが可能
 ゲノム編集後の遺伝子発現強度を予測するAIを活用し、作物に新たな形質を付与することを検討
1

同社が保有している独自技術の概要

従来のゲノム編集技術の課題• 既存の成果は、モデル系統（既に遺伝子組換え技術が確立又はゲノム情報が一定程度整備されている植物
やその系統）を用いた例が多く、エリート系統に対して、同じ技術を使用することは不可能• ゲノム編集ツールの特許や権利関係が複雑であり、技術が発見されてから実用化までのハードルが高い• 編集するゲノムの特定が困難
モデル植物 モデル系統

エリート系統

ツールの
最適化

運搬の
効率化

既存技術で
ゲノム編集可能当社技術の概要•• 同社のベクターは、遺伝子組換えを介さないため、
Promoter
組織培養が不要
Enhancer X• 従来の技術に比べ、酵素を効率的に送達及び発現させることが可能
Enhancer Y
Enhancer Z

ゲノム編集できるが
商用化困難

同じ技術が
使えない

• Corteva Agriscience社の子会社であるPioneer Hi-Bred International社と米Broad Instituteから「CRISPR-Cas9」や「CRISPR-3GE」を用いるゲノム編集技術の商用利用ライセンスを取得• 農作物向けに最適化したゲノム編集技術や、同社が開発した独自のベクターも活用することで、高効率なゲノム編集が可能

組織の
高活性化

Gene editingtool
Terminator
gRNA cassette• 分裂活性を高めた組織を利用してゲノム編集を実施することで、次世代種子の取得が可能

種苗会社を巻き込んだ上での、商用向けのゲノム編集作物の開発及び上市

今後の開発上 • 植物工場用作物においてチップバーン（カルシウム欠乏に起因する生理障害）に強い品種の開発の課題
出典：グランドグリーン社提供資料等より作成
41© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）①持続的食料システム

金属有機構造体（MOF）の活用によるアンモニアリサイクル技術の開発（日本・ダイセキ社）

 不純物を含むガスからアンモニアを吸着・回収可能な脱吸着材として有機金属構造体（MOF※）を核とした「Amunite」を開発
 化学プラントや半導体工場、発電所といった様々な場所から排出されるアンモニアを回収し、リサイクルして活用することが可能
取組の全体像アンモニアを選択的に吸着しリサイクル

アンモニア吸収を行う金属有機構造体（MOF）の概要「Amunite」の概要

MOFの概要

排気ガス

夾雑物
金属イオン
有機リガンド

アンモニア

産業廃棄物

Amuniteアンモニア水液体アンモニウム等

中和用薬剤低減
廃棄物排出量低減• 吸脱着剤「Amunite」の活用により、不純物を含むガスから
アンモニアガスだけを吸着・回収• 回収したアンモニアガスは、アンモニア水等にリサイクル【アンモニアの回収源】
 脱硝用アンモニアの未反応分
 燃料アンモニアの未燃焼分
 配管残分

※ Metal Organic Framework：有機金属構造体
出典：ダイセキ社提供資料等より作成
42

アンモニア

気体分子

熱・減圧・送風アンモニアリサイクル工程へ• 金属イオンと有機リガンドによる• 室温条件で、減圧等によりアンモニアの脱離が可能
ジャングルジム構造であり、材料の種類や骨格の大きさ等の組合せに • アンモニアガスの濃度が高いとより、親水・疎水性、孔径等を操吸着し、低いと放出する
 燃料用水素の製造工程
作可能 半導体製造工程• 特定物質を選択的に吸着及び
 畜舎・堆肥化施設からの排出分 回収可能

• ラボスケールでの実証まで完了しており、室温条件にて減圧等によりアンモニアの脱離が可能であることを確認済
普及状況 • アンモニア選択率の高さについても確認済

等

MOFを
活用した
吸脱着剤

ダイセキ社

• 1958年設立

開発企業・ • 産業廃棄物の中間処理及びリサイクル業産業廃棄物の研究機関
収集運搬事業を展開の情報等© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）②食料安全保障

画像解析の高度化による高速フェノタイピング技術（事例：イスラエル・SEED-X Technologies社）

 種子の表現型データの取得時に、従来実施している育種家の目視による実測等に代わり、取得した種子
画像をAIにより解析し、種子の形質や発芽率等の潜在能力を可視化
 種子が有する複数の形質を同時に分析することができ、育種選抜の効率化と精度向上に貢献
種子の品質を評価できる高速フェノタイピング技術

種子の画像を取得し、形態を計測

種苗会社等から収集した情報等を基に、分析アルゴリズムを構築（同時に500～1,000個の種子を計測可能）
クラウド上にて分析

豊富なデータアーカイブと深層学習による解析① 複数の画像データを用いて、多変量解析により、評価対象の種子の表現型データ（例：表面積、寸法）を分類② 評価対象の種子の発芽率や均質性を予測（従来実施していた種子の発芽促進の工程を省略）③ 上記の予測結果を基に、優良種子を選別

普及状況
等• 本技術を活用した種子選別機「GeNee Sorter」については、
欧州を中心に約10台販売した実績あり

育種家自身が、複数次元の解析結果（果実のサイズや色、味等）を基に自由に2軸を選択して、評価することが可能
分析結果は、計測開始から数分程度で確認可能

種子の目測や実測による表現型データの取得が不要
種子の品質評価目的でのDNA抽出や分子マーカが不要

SEED-X Technologies社
開発企業・ • 2016年設立
研究機関 • 自動デジタル化技術と独自に開発した深層学習アルゴリズムを用い、種子の品質と食品の安全性向上に取り組むの• 2022年6月に、ベンチャーキャピタルファンドより情報等
シリーズA資金として、1,000万ドルを調達

出典： Y Nehoshtan et al. “Robust seed germination prediction using deep learning and RGB image data”（2021年11月） https://www.nature.com/articles/s41598-021-01712-6 等より作成
43© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （１）②食料安全保障

アメリカミズアブを用いた代替タンパク生産（養殖飼料）（フランス・Innovafeed社他）

 アメリカミズアブ（Hermetia illucens）の幼虫を利用し、高タンパク質魚粉や植物油の代替品、肥料を製造
 事業採算性の確保に向け、採卵工程で大量に発生する有人作業の量を削減するために、AI及びIoTを用い完全に自動化された垂直農場モデルを実装
ミズアブの利用

ミズアブの飼育・収穫
隣接する食品工場の廃棄物を活用©2023 Innovafeed• 現在稼働中の工場は、食品工場と隣接しており、原料を直接受入• 原料受入時に必要となる、廃棄物の乾燥費用や運搬費用が不要

成長に最適な給餌の実施©2023 Innovafeed• 成長の各段階で幼虫の栄養ニーズを完全に満たすように、生息環境を最適化• 最適な給餌をするため、200種の給餌の組合せを検証• 2030年時点における市場予測として、世界全体での魚類飼料用
昆虫の生産見込み量は200,000トン（Innovafeed社では、2018年に魚粉の代替商品、2020年に飼料用虫油の販売を開始）
普及状況 • 2023年4月には、商用規模での生産が可能な工場が竣工
等• 東京大学の研究によれば、生産コストの多くを人件費と光熱費が占めており、飼育と採卵の自動化、生産物の付加価値化が必須
出典：Innovafeed社提供資料等より作成
44

アメリカミズアブを無駄なく製品化

完全に自動化された垂直農場モデル©2023 Innovafeed©2023 Innovafeed

3,000個のIoTセンサーにより、幼虫の繁殖条件（温度、湿度等）を常時モニタリング

総面積25,000m²の垂直農場にて、 AI技術と光学認識技術により、毎秒20,000個以上の卵を自動回収• 豚や家禽の飼料には虫油、水産養殖飼料には昆虫
タンパク質、有機肥料には
フラス1)を利用• 昆虫全体がリサイクルされるため、廃棄物ゼロ
1)昆虫の排泄物であり、木くず等が混ざったもの

Innovafeed社• 2016年設立
開発企業・ • フランスやEUの公的支援機関より、補助金として743万米ドルを調達
研究機関の情報等 • 米国ADM社やカーギル社と協働し、米国内に工場を建設中• 水産養殖用飼料や子豚用飼料についてカーギル社との共同開発を進めている© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）

 人工衛星から取得可能な画像データや気象情報、生産管理情報を基に、圃場単位での地力状況や生育状況を可視化 圃場単位での作物の生育段階予測に基づき、水管理や病害虫防除等に関する情報提供も可能 統一のデータフォーマットで複数の農機間でデータ連携が可能
生育段階の予測／圃場管理情報の提供

生育状況の可視化• PlanetScopeの衛星画像等の情報群を基に、AIによる解析を実施し、圃場単位での生育状況を地図上に表示

地力マップ

過去の衛星画像の蓄積を基に、地力（肥料の蓄積度）を可視化

生育段階予測作付日・作物の品種・10日ごとに取得する地域の天気等を解析し、圃場単位で生育ス
テージを予測することで、適切な作業タイミングを表示

別紙にて補足②生育マップ

現状の葉面積指数（LAI）1) に基づいて、
圃場内の生育状況を可視化
赤色の場所
生育が悪い

地力が低いため、肥料を多く散布© BASF SE▲画面上で表示される生育ステージ情報*BBCH:生育段階を0～99の数字で表す国際的コード© BASF SE

地力

地力が高いため、肥料使用量を削減 © BASF SE

濃い緑色の場所
生育が良い

このデータを基にドローンがピンポイント施肥や農薬散布を実施
1) 地表面積に対する葉の面積の割合を示す指数。
別紙にて補足①◀生育ステージと生育マップの移り変わり例（水稲）© BASF SE• 日本国内では、JAを含め現在1万人以上のユーザが利用しており、
圃場管理面積の実績は10万ha以上
普及状況 • 可変施肥マップのデータはUSBメモリーを介して農業機械に等取り込むことで、自動可変施肥が可能

BASFデジタルファーミング社

開発企業・ •
•
研究機関
の情報等

2014年にBASFグループ傘下の企業としてドイツで設立
2017年に人工知能（AI）を活用した栽培管理支援システム「xarvio® FIELD MANAGER」、2020年に「xarvio® Healthy Fields」のサービスを開始• 2021年にはJA全農と協業し、日本国内向けのサービスを開始

出典：BASF社提供資料より作成
45© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 現在、水稲や大豆等の18種類の作物を対象とした、栽培管理の支援サービスを提供
 生育マップを基にした生育ムラをドローンによる可変施肥によって収量の均一化が可能
1

生育ステージユーザーが各圃場の作物情報（品種、播種日、葉齢等）
や管理情報を入力

2
適切な作業タイミングを表すため、BBCHを用いて生育状況を数値化

 日本固有の品種1)*や資材に対応
 国内外の生育データや画像データ、学術論文の文献データを学習（25年以上分）

ドローンと生育マップを活用した可変施肥
生育マップから、生育状況
や生育ムラを確認

ドローンを用い、可変施肥を実施

ドローンを活用した可変施肥により収量が増加した例
生育マップ
2023年7月25日

2023年8月3日（追肥後）© BASF SE

追肥
可変施肥により生育マップも変化

生育が悪い場所

収量マップ
2022年
収穫量
4,006kg

2023年
収穫量
4,809kg
比較▲水稲・大豆・麦の生育ステージの表し方© BASF SE*：水稲や大豆、麦類の他、レンゲ、そば、菜種、きゃべつ、たまねぎ、馬鈴薯、甜菜、ブロッコ
リー、とうもろこし、小豆、 にんじん、インゲンマメ、クリムゾンクローバー、ヘアリーベッチに対応

収量20％増加© BASF SE

可変施肥により収量が均一化

出典：BASF社 ウェブサイト https://www.xarvio-japan.jp/feature/index.html#feature_tab1_1 等より作成
46© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 地図データ・栽培管理データとスマート農機を連携させることで、可変施肥を実施可能
 圃場データの登録時には、各種GISファイル形式が利用可能
3

地図データ・栽培管理データとスマート農機の連携

4• スマート農機にxarvio®が生成する可変散布データを読み込ませることで、可変施肥を可能 2023年11月時点にて対応する国内メーカー数は、農業機械で4社（計10型式）、ドローンで2社（計4型式）

対応可能なGISファイル形式• 圃場登録時には、各種GISファイル形式を利用可能

 具体的には、Shapefile形式、GML形式、KML形式等のGISファイル形式
を利用可能
 画面上で圃場画像を選択し、登録することも可能
概要

Shapefile
GML
KML

Esri社によって策定されたデータ仕様

拡張子
shp, shx, dbf 等

国内外の公的機関により、標準規格と認定されたデータ仕様であり、汎用性かつ拡張性高いプログラミング言語 gmlであるXMLベースかつテキストファイルで構成
Keyhole社（Google社地図部門の前身）がkml, kmz
GMLをベースとして策定したデータ仕様• 可変施肥マップをダウンロードする際は、国際標準であるISOXML1)
形式を優先しつつ、Shapefile形式、GeoTIFF2)形式でも対応可能© BASF SE• 各農機メーカーが展開している営農支援システムとの連携も拡大しており、xarvio®のデータを利用することも可能 クボタ社「KSAS」
 井関農機社「ISEKIアグリサポート」© BASF SE▲圃場登録時の表示画面© BASF SE▲xarvio®で生成した可変施肥マップ（左）を「KSAS」に取り込んだ際の画面 （右）出典：BASF社提供資料より作成
47© BASF SE▲可変施肥マップダウンロード時の画面表示

1) ISOBUSに対応した、圃場作業の計画データの国際標準ファイル形式
2) TIFF（Tagged Image File Format）をベースとした地理参照情報が埋め込まれた画像ファイル形式© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 BASF社と契約している請負業者がxarvioを利用して、作物保護に必要な取組を実行 葉の病害による損害等が事前の契約内容より大きい場合、生産者は補償を受けることが可能
5「xarvio® Healthy Fields」の概要• xarvio®で推奨される作物保護に必要な取組を提携する請負業者が代行することで、農家側における作業時間の節約が可能「xarvio® Healthy Fields」 • 感染リスクがある場合にのみ申請• BASFと契約している地域
への登録
請負業者を選択

作物保護に必要な取組を実行
作物の健康状態を確認• 請負業者は、「xarvio® FIELDMANAGER」を活用し、防除及び作物保護を実施• 噴霧器が通過する際、ミリ秒単位で作物と雑草を区別し、個々の噴霧ノズルをピンポイントで制御することで、除草剤が必要な場所にのみ噴射• 雑草分布や除草剤の噴霧地点「xarvio® FIELD MANAGER」にてユーザーに共有• ドイツとハンガリーにて最初に発売予定• 葉の健全性が成育ステージの80%に達したかを確認• 健康等級に応じて、補償金を受け取ることが可能

ドイツで利用する場合の価格© BASF SE「xarvio® FIELD MANAGER」を活用した農薬噴霧器「SMART SPRAYING」▲地域別の冬小麦の防除価格

対応作物：冬小麦と冬大麦
作物保護内容：病害防除のみ
料金帯：80～140€/ha▲Bosch社と共同で開発している農薬噴霧器「SMART SPRAYING」© BASF SE▲地域別の冬大麦の防除価格

出典：xarvio製品紹介ウェブサイト https://www.xarvio.com/global/en/products/healthy-fields.html 等より作成
48© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 xarvio®とJA全農が提供している営農管理システム「Z-GIS」をプラットフォームとした、他システムとの連携を構想
 上記プラットフォームの実現・活用に向けて、現地における営農指導の効率化や可変施肥試験を実施
6

JA全農とxarvio®による営農指導DXの推進
xarvio®とJA全農の「Z-GIS」のプラットフォームのイメージ
受発注センターシステム（生産資材のオンライン発注）
連携

API連携

xarvio®を活用したJA全農等の連携による可変施肥田植え機の実証例
試験条件

可変割合

±30 ％（基準 40 ㎏ /10a 、 窒素成分4kg/10a ）

使用肥料

基肥（一発肥料、N10％-P7％-K7％）

供試農機

乗用田植機「YR8DA」 （ヤンマー）

地力マップ（人工衛星マップ）に基づく可変施肥を実施
JA全農
営農管理システム「Z-GIS」

まばらな生育

•
•
•
•
•
•

クボタ社
井関農機株式会社
IHI社
ヤンマー社
VICON社
JOHN DEERE社

NTTデータ社
国際航業社
アグリハブ社
日立ソリューションズ社
コニカミノルタ社
日本農薬社
JA全農

xarvio®とZ-GISがプラットフォームとなることで、様々なメーカーの農機や営農支援システムと連携可能
出典：BASF社提供資料より作成
49© BASF SE© BASF SE

営農支援システム
•
•
•
•
•
•
•

均一な生育

© BASF SE

連携
農業機械

地力マップの活用

対象圃場（通常施肥）

可変施肥の実施

A地区（可変施肥） ドローンセンシングと地力マップを活用した可変施肥を実施することで、圃場内の生育状況を均一化

可変施肥農機への投資分の回収が可能
約13％の反収増に相当© BASF SE

約1haの可変施肥を償却年数分実施することで、可変施肥田植え機の投資回収が可能であることを確認© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 JA全農では、xarvio®を活用することで穂肥や中干し、病害虫対策、収穫適期等の営農指導を効率的に実施
6

JA全農とxarvio®による営農指導DXの推進• 穂肥指導の高度化・効率化：xarvio®の植生マップを活用することで、効率的かつ定量的な指標に基づいた追肥の指導が可能• 中干し指導の高度化・効率化： STEP1
生育段階予測を活用すること  生育調査圃場で中干しの診断
調査（SPAD、草丈、茎数、で、中干し適期の指導が可能

生育調査（草丈、茎数等）

中干し適期とxarvio®予測結果の一致を確認

マップの色がオレンジ⇒追肥必要

マップの色が黄緑⇒追肥不要• 病害発生時の営農指導の高度化・効率化：
生育段階予測を活用することで、病害の防除指導が可能

葉数）

STEP2
 xarvio®の生育段階予測の確認

STEP3

 指導会にて、地区・品種ごとに中干し適期を指導
 生産者からの電話相談の際、xarvio®の予測結果を利用し指導

NDVI又はLAI© BASF SE

STEP1

 育苗箱処理剤や本田防除タ
スクを登録© BASF SE• 収穫適期指導の高度化・効率化：xarvio®の植生マップを活用することで、効率的かつ定量的な指標に基づいた収穫適期の把握が
可能

STEP2

 病害リスク予測を適宜確認

STEP3© BASF SE

高リスク（赤）：病害の初発予測
殺菌剤散布アラート（紫）：防除推奨

 地区ごと品種ごとの病害リスクにて防除指導 生産者からの電話相談で
xarvio®の病害予測結果を参考に防除指導

マップの色がオレンジ⇒収穫必要© BASF SE

出典：BASF社提供資料より作成
50© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 作物の種類や圃場面積の規模、利用機能の組合せにより、最適な料金プランを選択可能
 利用機能は、農業従事者におけるスマート農業への取組度合に応じて整備
7

利用料金体系

利用機能の詳細
•
•
便利な機能
•
•
衛星マップ
機能

•
•
•
•

•
•
AI予測機能
•
•
可変施肥・
散布機能

•
•
•

圃場の天気予報アラート等をまとめて
アラート等をまとめて表示するダッシュボード
表示するダッシュボード
作業メモ

Z-GIS連携
アカウント連携
作期レポート出力タスクの計画記録

•
•

地力マップ
生育マップ
平均植生マップ
雑草マップ

•
•
•

標高・斜面マップ
土壌マップ
肥料・農薬散布用の天気予報

生育ステージ予測 •
病害防除推奨アラート
施肥アラート
水管理推奨アラート

雑草管理プログラム（雑草の最適防除時期と作業内容のアラート）•

可変施肥マップ
可変散布マップ（農薬用）
スマート農機連携© BASF SE

今後の
開発上の
課題

•

（圃場面積が小さい場合）平均植生マップの画面表示の改良⇒NDVI（正規化植生指数）の濃淡表示が画面上では視認しにくいという指摘が存在（ただし、現地計測のNDVIと衛星画像データのNDVIは相関関係にあり、実用には十分な水準）

関連する
技術事例

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（国際航業社）• 人工衛星（空間分解能0.3～30m）やドローン（空間分解能1～5cm程度）
で圃場を撮影した画像から農作物の生育診断レポートを提供するサービス

出典：BASF社 「ザルビオパンフレット第5版」 https://www.xarvio-japan.jp/img/pdf/xarviopamphlet5th.pdf 等より作成
51© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（日本・国際航業社）

 人工衛星やドローンから得られる画像を活用することで、空間分解能最小0.3mで圃場を観測し、農作物の生育状況を診断することが可能
 10種類以上の診断メニューを開発しており、累計10,000軒以上の生産者における活用実績が存在
顧客（農家等）

営農支援サービス

光学・レーダ衛星

診断依頼

撮影した
画像を取得

ドローン画像*を提供*ドローン画像を使用する場合は、データ持込もしくは発注が必要

診断項目例（対象：水稲）• SPAD値• タンパク含有率• 籾水分率等

診断結果の提供

提供サービス内容例• 衛星画像・ドローン画像の解析• 解析結果に基づく診断レポートの作成（対応作物：水稲、小麦、大麦、大豆、牧草）• 累計10,000軒以上の生産者が利用した実績あり• 利用料金（人工衛星から取得した画像を用いる場合）
普及状況⇒撮影画像枚数と解像度により変動し、圃場データの準備も必須

等

 穀物類：1,000haあたり50,000円～
 牧草： 1,000haあたり70,000円～

連携

他社の営農記録
アプリ（例：JA全農の営農管理システム「G-ZIS」）とデータ連携可能

他社の複数の光学・レーダ衛星を活用•撮影頻度：毎日の撮影体制
空間分解能（日本の場合）：
空間分解能（日本の場合）：0.3～30m
0.3～30m•観測波長帯：可視光域～近赤外線域
観測波長帯：可視光域～近赤外線域

国際航業社

開発企業・ • 1947年設立
研究機関 • 公共向けコンサルティングサービスやインフラマネジメント、センシング
サービスの提供等の事業を展開の情報等•

営農支援サービス「天晴れ」は、第 4 回宇宙開発利用大賞にて、

農林水産大臣賞を受賞

出典：国際航業社「空から診る精密農業 営農支援サービス天晴れの紹介～牧草採草地管理への活用～」（令和4年3月）
https://www.maff.go.jp/kanto/seisan/tikusan/tikusan/attach/pdf/220328-4.pdf 等より作成
52© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（日本・国際航業社） 【補足】

 対応可能な作物は水稲や麦類、大豆、牧草であり、作物ごとに異なる診断を実施
 農判断や防除散布等の目的に応じて、人工衛星画像とドローンからの撮影画像を使い分けることが可能
1

営農支援システム「天晴れ」における対応作物と診断結果の例
対応作物とその診断レポートの内容• 現在、診断レポート作成可能な対応作物は、水稲、小麦、大麦、大豆、牧草• 対応作物ごとに適した診断結果を提示
対応作物「天晴れ」を活用した牧草に関する衛星・ドローン観測診断例
衛星画像を用いた診断の場合
圃場毎の雑草繁茂状況を広範囲で確認できるため、防除や追播、耕起等の営農判断に活用可能

診断レポート内容

水稲 SPAD値
 タンパク質含有率
 籾水分率小麦

 初期成育診断 タンパク質含有率
 穂水分率大麦

 穂水分率大豆

 生育診断 収穫適期診断

牧草

 雑草検出 不良植生算出

全作物

 圃場測量（ドローンを活用）

黄緑：牧草
青色：雑草優位
茶色：裸地化

▲衛星画像を活用した雑草検出

ドローンを用いた診断の場合

詳細な防除用散布マップを作成可能

ドローンによる圃場空撮を実施
画像解析から、雑草繁茂地点を検出
防除散布マップ
を作製▲ピンポイント防除用散布箇所マップ

出典：国際航業社「空から診る精密農業 営農支援サービス天晴れの紹介～牧草採草地管理への活用～」（令和4年3月）
https://www.maff.go.jp/kanto/seisan/tikusan/tikusan/attach/pdf/220328-4.pdf 等より作成
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オレンジ色：雑草繁茂地点
斜線：裸地化© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（日本・国際航業社） 【補足】 圃場観測にあたっては10種類以上の人工衛星から取得される画像データを使用可能であり、ドローンも併せて活用することで、ユーザーの目的に沿った画像を活用
2

Planet Scope（Planet Labs社）

活用しているドローン及び人工衛星の一覧
ドローン
広域（15～17km）を一度に撮影可能

一度の撮影で2～3ha•••

一日当たりの撮影可能時間に限度が存在
機動性は抜群•毎日の撮影体制

天候の制約

•
•

曇天時も撮影可能
風、日射の影響あり••快晴が望ましい曇天時は不可撮影環境の制約•

撮影禁止エリアや周辺の構造物等の制約あり•

500～700km上空から撮影するため、制約はなし

空間分解能

•

約1～5cm•

日本では、0.3～10m

撮影頻度

観測波長帯

•

基本的に可視光

•
•

利用料金

•

撮影枚数や空間分解能により
異なる

•
•

圃場データの準備 • ユーザにて準備（任意）

Pleiades（CNES）

人工衛星

•

撮影範囲

WorldView-3（Maxar社）（最小分解能はWorldView-3の解像度に依存）

基本的に、可視光域～近赤外域
中間・短波長赤外、熱赤外も利用可能
穀物類は50,000円～/1,000ha
牧草は70,000円～/1,000ha• ユーザにて準備（必須）＊見積依頼、診断依頼時に必須

出典：国際航業社「空から診る精密農業 営農支援サービス天晴れの紹介～牧草採草地管理への活用～」（令和4年3月）
https://www.maff.go.jp/kanto/seisan/tikusan/tikusan/attach/pdf/220328-4.pdf 等より作成
54

利用可能な光学衛星
•
•
•
•
•
•

Planet Scope（Planet Labs社）
SkySat（Planet Labs社）
WorldView-1,2,3（Maxar社）
Pleiades（CNES）
GeoEye-1（Maxar社）
QuickBird（Maxar社）

等

利用可能なレーダ衛星• ALOS-2（JAXA）• COSMO-SkyMed（e-GEOS社）• Sentinel-1A/1B（ESA/EC）

等

目的や予算等に合わせて使用する衛星を選択© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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光学衛星群にて取得する高解像度画像を活用した、より精緻な圃場情報の提供（米国・Planet Labs社）

 自社開発の光学衛星約180機によるコンステレーションを構築し、高分解能な画像データを日次単位で取得・蓄積

光学衛星群による高頻度・高解像度の圃場画像の取得
PlanetScope

SkySat

機体数

約180 機

約20 機

空間分解能

3.7 m

0.5 m

• 「PlanetScope」では原則毎日圃場を撮影可能であり、天候の変化による影響をあまり受けることなく、圃場画像データを取得可能

外観

スペクトルバンド高度（15 km以内の沖合含む）（最大1日に12回）

8

5（RBG、近赤外線含む）（RBG、近赤外線＋バンクロマチック）

475～525 km

475～575 km

波長（nm）▲1か月のうちに取得された圃場画像一覧• 現場で取得されるデータを組み合わせ、日次で圃場内の変動を把握可波長帯域：450～900 nm
相対感度

波長帯域：431～885 nm（714～845nmは未対応）
相対感度

波長

受注後撮影

毎日・陸域

撮影条件

波長（nm）• 65ヶ国以上の農業や政府、保険、エネルギー、インフラといった様々な業界の900以上の顧客に衛星画像を提供
普及状況 • PlanetScopeの衛星画像の最低購入金額は、5,000USドル（なお、最小購入面積は1ha以上）
等• SkySatの衛星画像の最低購入金額は、15,000USドル（なお、最小購入面積は25km²以上）▲作物の植生の圃場レベルの変動状況

Planet Labs社

開発企業・ ••
研究機関 •の情報等 •

2010年設立
本社を米国サンフランシスコに置き、世界中に複数の拠点を整備
3～6ヶ月のサイクルで設計・生産し、毎年衛星を打上げ
農業分野では、BASF社やCorteva社、NASA Harvest社等の多数の企業がPlanet Labs社の画像を利用し、サービスを展開

出典：Planet Labs社提供資料等より作成
55© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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光学衛星群にて取得する高解像度画像を活用した、より精緻な圃場情報の提供（米国・Planet Labs社）【補足】 欧州宇宙機関により無償で公開されているデータに、独自の衛星データ解析技術を適用することで、天候に依存することなく、より正確に作物の生産性を評価することが可能「植生プロキシ」による天候に依存しない生産性予測• VanderSat社（2021年にPlanet Labs社が買収）の衛星データ解析技術を組み合わせ、独自に定義したパラメタ「植生プロキシ」を基に、地上の作物の植生状態について、天候に依存せず、より正確に推定可能
植生プロキシ（Biomass Proxy）とは

 Sentinel 2（光学衛星）から取得するNDVI1)と、Sentinel 1（レーダ衛星）から取得する作物の水分含有量を基に、VanderSat社の解析技術を用いて、日次単位での予測値を算出

Planet Scope
Sentinel-2
植生プロキシ
光学衛星の場合、曇天時は観測不可

植生プロキシは日次単位で算出可能 10m×10mの解像度にて、植生状態を0～1の値で相対的に表示
Sentinel-1（レーダ衛星）

1) 植物の葉が可視光を吸収、かつ近赤外領域の波長の光を強く反射する性質を活用して取得される指標▲光学衛星からの画像取得頻度と植生プロキシの予測値の取得頻度の比較
植生プロキシ
高頻度で植物の水分含有量を計測

キャノーラ等黄色い花では、その開花後、 NDVIは
実際よりも早く数値が下がる傾向有植生プロキシは、
NDVIに比べ、より正確に
植生状態の観測が可能

Sentinel-2（光学衛星）

両データを組み合わせて解析することで、日次単位で、作物の植生状態を予測
高解像度な画像を取得可能（ただし、曇天時は正確に観測できない）
出典：出典：Planet Labs社提供資料等より作成
56▲NDVI（グラフ内青・緑色）と植生プロキシ（グラフ内赤色）との精度比較© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

無償公開の衛星データを用いた天候に依存しない圃場モニタリング（チェコ・World from Space社）

 欧州宇宙機関により無償公開されている光学衛星とレーダ衛星から取得されるデータを基に、過去に取得した衛星データに基づく深層学習結果を補完することで、天候に依存せず、安価に圃場状態を把握可能

他社との料金体系の比較

圃場管理システム「DynaCrop」の主要な機能「LAICA」の概要
取得した衛星画像を基に、画像処理技術と深層学習を用いた分析手法により解析別紙にて補足①• 無償公開されているデータを用いており、圃場画像の取得頻度や解像度が低く、相対的に安価なサービスが提供
圃場画像の
取得頻度

圃場の画像データ（モノクロ）（光学衛星（Sentinel-2）1)から取得）「LAICA」により作成された
曇天時の圃場画像
圃場の画像データ（レーダ衛星（Sentinel-1）2)から取得）

圃場状態の把握頻度が8日おきから2日おきに増加し、天候に依存しない、より精密な管理が可能

1) Sentinel 2は、最小空間分解能10m、波長443 nm ～ 2190 nm、バンド13、高度786 km
2) Sentinel 1は、最小空間分解能5m、中心周波数5.405 GHz 、高度 693km

普及状況
等• サービスの提供地域としては、ヨーロッパやアジア、アフリカ、南米等が挙げられ、これまでに約25社への導入実績

利用機能

年間使用料3)

World from space社「DynaCrop」

BASF社「xarvio」

2日ごと

毎日

• 生育や土壌の管理• 水管理のアラート• 可変播種・可変施肥マップ
作成 他• 各種マップ（地力、生育、雑草、播種収量）の作成• 天気予報・散布天気予報• 生育ステージ予測• 病害防除や施肥、水管理の推奨アラート• 可変施肥＆可変施肥マップの作成• スマート農機連携 他
6,600円5) ～手頃な価格で豊富な機能を活用可能

316円4)

低価格だが、最低限の機能のみの利用に留まる

3)料金比較のため、圃場2ha分を利用する際の基本料金にて試算
4)標準機能全て利用可なプラン「FULL」の年額利用料金1haあたり0.99€（158円※）にて試算
5)「その他の14作物」の年間基本料金の最小価格。追加料金の場合、年額1haあたり550円～利用可能

World from space社

開発企業・ • 2017年設立
研究機関 • 2018年に地球観測の主要イノベーションコンペ
”Copernicus Masters”にて優勝の情報等• チェコ国産業貿易省の後援の下、EUより外部資金を獲得

出典：World from space社提供資料等より作成
57© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

無償公開の衛星データを用いた天候に依存しない圃場モニタリング（チェコ・World from Space社）【補足】 光学衛星単体では、太陽光の角度や雲の覆い等の影響を受け、各種指標の測定精度が低下するが、レーダ衛星や過去の取得データと組み合わせることで、天候に依存せず指標の測定精度・頻度を向上可能
1「LAICA」における解析手法＜補足＞曇天時の圃場状態を把握する際の課題

過去データに基づく深層学習による、最新データの補正• 光学衛星（Sentinel-2）にて取得済の数百万枚の画像データを基に、深層学習を行うことで、現在の葉面積指数（LAI）1)の値を予測• レーダ衛星（Sentinel-1）データからLAIに関する補足データを算出• 上記により、天候に依存せず、2日おきに圃場状態の把握が可能• 通常、光学衛星が提供可能な最新の衛星画像は年間約45枚だが、LAICAでは年間182枚まで提供可能

光学衛星から取得した
曇天時の画像データ予測されたLAIの値とレーダ衛星データを用いて解析を行った曇天時の画像データ• 多くの圃場管理システムでは、衛星で取得したデータから植生指数を算出し、作物や土壌状態に関する定量的な情報を提供• ただし、曇天等の悪天候時は、圃場管理における実用的な情報の提供が困難• その理由は、悪天候時、レーダ衛星で取得したデータにより植生指数等の算出は可能であるものの、光学衛星で取得される画像
から色の識別ができず、圃場内の状況を正確に把握できないため
レーダ衛星から取得した
曇天時の画像データ

晴天時に比べて精緻な情報が得られない

曇を除去した
予想データ

植生指数を表示した
画像データ

レーダ衛星データでは、色の識別が不可のため精度が低下

1)Leaf Area Indexの略。単位土地あたりの葉の面積の測定値。植生の健全性、生態系の機能、土地と大気の相互作用を理解する上で重要な指標。野菜の生産量と相関関係がある

今後の
開発上の
課題

• 果樹園の圃場管理は比較的困難とされており、高解像度の衛星画像との統合が必要

出典：World from space社提供資料等より作成
58

関連する
技術事例

BASF社開発の圃場管理システム「xarvio（ザルビオ）」• Planet Labs社の光学衛星「PlanetScope」や公共の光学衛星「Sentinel」から得られる衛星画像データを解析し、作物の生育状態や病害虫の有無等の診断情報を提供© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

過酷環境下での農作物の栽培を想定した植物工場システムの開発（フランス・Interstellar Lab社）

 宇宙空間等への設置を想定した植物工場システムとして、3Dプリンティング技術や空中栽培技術、栽培作物の最適配置を行うアルゴリズム等を採用した「BioPod」を開発
 既に販売開始しており、宇宙空間だけでなく地上での運用にも期待
環境制御型栽培システムと要素技術

過酷条件に
対応可能な
3Dプリンティング

閉鎖環境における「水・空気・食料の生成・再利用」
実寸
5 x 11 x 6 m（幅 x 奥行き x 高さ）
栽培面積 最大100m²• 食料生産において「土壌の損傷が激しい場所」又は「生産スペースが不足する
想定する
利用環境
場所」での利用を想定• 将来的には、宇宙空間での利用を想定
コンセプト• 「BioPod」の製造にあたっては、3Dプリンティング技術を活用• 温度差が激しい過酷環境に耐えることを想定し、外殻に膨張可能な
柔らかいプラスチック膜を構築• 限られた空間で栽培面積を最大化し、潅水の使用量を最小化
空間の最大活用と （通常の使用量の98％を削減）
水使用量を• 灌漑時は、肥料成分を含む水を高圧に散布最小化する• 栽培対象となっている作物は多岐に渡り、バニラやパッションフルーツ等の栽培方法の適用
約300種類の作物を栽培可能であることを実証済

栽培計画を
最適化する
作物選択
アルゴリズム• NASAや欧州宇宙機関（ESA）との間で、低重力下の植物栽培の実現に向けた戦略的パートナーシップを締結

普及状況 • 過酷環境を想定した砂漠での概念実証後、通常環境で栽培困難な等
バニラやベチバー（イネ科の多年生草本）等の栽培試験を実施中• 2023年9月にRobertet社（仏のフレグランスメーカー）が初めて購入• 乗員に必要となる栄養素と、食事内容の多様性の確保、使用する水の量や栽培面積を最適化することを目的として、独自の遺伝的アルゴリズム※を開発• 具体的には、室内における作物品種・栽培面積の最適な組合せをシミュレーションし、その結果を提示

Interstellar Lab社

開発企業・ • 2018年に設立
研究機関 • 現在の拠点はパリ（フランス）とケープカナベラル（アメリカ）の情報等 • 3D プリンティング会社 Soliquid社と合併• BPI、France 2030、各種VCから700万ドルの資金を調達

出典：Graham Gordon et al ”Optimizing Crop Selection Using Genetic Algorithms”（2021年7月）https://ttu-ir.tdl.org/server/api/core/bitstreams/e85b829a-086b-4c52-be3c8a653405213f/content 等より作成
59© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

密閉型栽培装置を活用した人工光型植物工場（日本・PLANTX社）

 植物生産装置と植物成長制御システムを組合せ、植物の成長に影響を与える光・空気・養液等の20種類の環境パラメータを個別に制御
 上記の技術により、植物や野菜の①収量増加、②収穫量の安定化、③高付加価値化といった効果を得る
ことが可能
商用化状況

技術概要

植物成長制御システム「SAIBAIX」
別紙にて補足②・光量・明暗期時間 等

LED

・温度
・湿度
・気流速度 等

・成長速度
・生産性
・味・成分

植物生産装置「Culture Machine」

別紙にて補足①• 植物成長制御システム（ソフトウェア）と植物生産装置（ハードウェア）を組合せた
植物工場

・EC/pH・イオン濃度・流量速度 等栽培プレート養液プレート• 植物の成長に影響を与える、光・空気・養液の20種類の環境パラメータを個別で制御可能（例：気温を20℃、養液温度を26℃と独立に設定可能）

 面積当たりの植物及び野菜の収量増加
 年間通して収穫量を安定化
 高付加価値な植物や野菜を生産• 植物工場にて生産したレタスについては商用化済であり、今後は、生産量や品目の増加を志向
普及状況 • 植物や野菜のファイトケミカル※含有量を増やすために、植物工場内の最適なパラメータを調整し、本パラメータを適用した量産工場を拡大
等していくことを目指す• 2020年5月から、植物工場で生産したレタスを
都内のスーパーマーケットにて販売• 毎日約200店舗のスーパーマーケットに対し、安定的にレタスを出荷

PLANTX社
開発企業・ • 2014年設立
研究機関 • ①人工光型植物工場の企画・設立・運営サポート、②植物の栽培条件に関する研究、③植物の生産・販売、の3つの事業に取組むの情報等※ 紫外線や昆虫等の植物にとって有害なものから体を守るために作りだされた色素や香り、辛味、ネバネバ等の成分
出典： PLANTX社提供資料等より作成
60• 直近では令和5年11月にリアルテックファンド等より資金調達を実施• SBIR事業により、12億円を支援© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

密閉型栽培装置を活用した人工光型植物工場（日本・PLANTX社）【補足】 棚ごとに気密・断熱された完全閉鎖系の植物生産装置であり、同部屋に設置された装置間での干渉防止や、装置内部に設置された各種機器による緻密な環境条件の制御が可能
 上記の装置にインストールされている植物成長制御システム「SAIBAIX」は、各種センサーによる測定値と植物の成長指標値の関係を数式として整理したシステムであり、リアルタイムでこれらのパラメータを制御可能
1

植物生産装置「Culture Machine」の概要

2

植物成長制御システム「SAIBAIX」の概要
INPUT

OUTPUT

棚ごとに気密・断熱することで、各パラメーターを個別に制御可能な、世界初の「クローズド・タイプ」の植物工場◀Culture Machine
各レイヤーを独立して気密・断熱

環境パラメータを個別に制御
光供給
システム

空気循環
システム

気密された
レイヤー 養液循環システム• 同じ部屋に設置された植物工場 • LED照明、養液循環装置、エアコン、同士で光等が干渉し合うことがない
加湿器等の制御機器を内蔵• 虫の侵入リスクを大幅に低減可• 緻密な環境条件の制御が可能

今後の開発上 • 光合成速度や蒸散速度等の「速度変数」の最適制御の課題

SAIBAIXは、電気・種・CO2・肥料・水（インプットデータ）と、植物の成長（アウトプットデータ）を紐付けたシステム
センサー
測定値

成長
指標値

▲SAIBAIXのイメージ

水温、気温等の「状態変数」及び光合成速度等の「速度変数」を含むクラウドで管理
各Culture Machineにインストール• センサー測定値と植物の成長指標値の関係を数式チェーンとして整理• これらのパラメータはリアルタイムで制御することが可能• 数式チェーンをクラウドで管理することで、各「Culture Machine」にインストールして活用することが可能

出典： PLANTX社提供資料等より作成
61© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

草地環境下にて雑草検出かつ自動走行する除草ロボットの開発（欧州・デンマーク工科大他）

 EUの全地球航法衛星システムGalileoを用いて、平坦な圃場に比べ条件が悪い草地環境にて、自律走行
可能な除草ロボットを開発中 深層学習に基づき、雑草及びその茎の位置をより精緻に特定することに成功しており、今後は電流又はレーザーにて雑草を枯死させて除草することを目指す
実証成果例

GALIRUMIプロジェクトの概要
自動除草ロボットを開発し、牧場や草地における雑草管理の省人化や除草剤の削減を目指す
基本性能

Galileoの利用• プロトタイプの連続稼働時間：約3時間• 移動速度：1 m/s• 欧州の全地球測位衛星システム（GNSS）であるGalileoを利用し、標高の高い山等の信号を遮断する障害物がある場合も、安定して受信可能

ナビゲーション＆自動制御• 変調可能な複数の周波数を用いることで、GNSSが十分に機能しない場
所においても安定的なナビゲーションが可能

画像認識による雑草の検出• エゾノギシギシ（Rumex obtusifolius）を対象に、独自の深層学習により、草地における雑草の判別及び茎の位置の検出力を向上

除草処理• 2通りの除草方法が展開可能• 大型機の場合は、電気を使用し、小型機の場合は、レーザーを使用• 2024～2025年を目途に実用化予定

普及状況
等
出所：GALIRUMI ウェブサイト https://galirumi-project.eu/ 等より作成
62

小型モニターより雑草と茎の位置を検出

雑草の種類を判別し、色（黄/赤）を区分

GALIRUMIプロジェクト
開発企業・ • 欧州の研究開発プログラムHorizon2020のプロジェクトの一つ
研究機関 • 実施期間は2019年12月～2022年11月の情報等 • 全体予算は147万€• オランダ・ワーヘニンゲン大学やデンマーク工科大学等が参画© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

レーザーを活用した除草機器を搭載する自動運転車両の開発（欧州・CSIC他）

 除草用の500W程度のファイバーレーザーを搭載した自動運転車両を開発しており、テンサイやトウモロコシ、小麦等を栽培する畑にて、プロトタイプによる実証を実施
 雑草の除去による農作物の生産性向上を図るとともに、農薬の使用量や機械での掘り起しによる土壌への環境負荷低減を同時に達成することを志向
WeLASERプロジェクトの概要

目的 環境や生物多様性に悪影響を与える作業（例：殺虫剤の使用、土壌の掘り起こし）に代わる新たな除草方法の確立
主な開発項目

取組
内容

開発目標

具体的な開発成果（想定）

雑草の分裂
組織の特定

• 雑草分裂組織（雑草が成長する組織）の位置を特定• 特定した雑草分裂組織にレーザー光源を正確に充てるためのツールを構築• 検出された雑草の分裂組織に対し、少なくとも90%の確率でレーザーを正確に照射全ての影響を最小限に抑えた
除草用レーザツールの開発• 除草用の可動式高出力
ツリウムドープファイバーレーザーを開発• WeLASER 精密除草装置が作物や環境、健康に及ぼす影響を最小限に抑える• パルス幅0.2〜10 msの範囲で最大出力500 Wを達成するレーザーを開発し、照射先の雑草の90％以上を熱にて除去• 作物：生産性10%向上• 環境：土締固めの低減• 健康：汚染物質を30〜50%削減

安全な自動運転
車両の開発• 作業現場に除草システムを正確に配置するために、自動運転車両を
開発

普及状況等

• 2023年に、デンマークのコペンハーゲン大学内の試験圃場やスペインの自動運転車両の試験圃場等において、テンサイや
トウモロコシ、小麦畑における除草の実証を実施▲レーザーを活用した除草除去方法の全体像

WeLASERプロジェクト• EUの研究開発プログラム「Horizon2020」にて実施

開発企業・ • プロジェクト期間：2019～2023年
研究機関の • プロジェクト予算：約7,500万ユーロ（期間全体）
情報等• スペインの公的機関である国立研究評議会（CSIC）やフランスのスタートアップ等の9つの大学・民間企業・研究機関と合同で自動走行型レーザー除草機の開発を実施

出典：EC Horizon2020 ウェブサイト “SUSTAINABLE WEED MANAGEMENT IN AGRICULTURE WITH LASER-BASED AUTONOMOUS TOOLS”https://cordis.europa.eu/project/id/101000256/reporting等より作成
63© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

レーザーを活用した除草機器を搭載する自動運転車両の開発（欧州・CSIC他） 【補足①】 自動運転農機と高周波数レーザーを組み合わせることで、プロトタイプとなる除草車両を作製しており、数か所の圃場にて実証を実施済
1

開発車両の仕様

除草速度の向上を目的としたレーザーの活用• 既存の自動運転農機（共同研究者のAGREENCULTURE社製）の前方に、除草するためのレーザー機器を取り付けて作製• 設計時の開発車両の仕様は以下の通り• レーザーを活用する場合、短いパルスで完全に雑草を枯死させることが可能であり、除草速度の向上を実現• 本プロジェクトでは、最大5 kHzのパルスレートで正確な制御が可能

寸法

2.4×2.1×1.65 m

出力

500W

重量

最大1243 kg

波長

2 μm

除草効率

最大65％

レーザー源

ツリウム

除草速度

最大2 km/h

寸法705×437×177 mm

処理量

最大4.8 ha/日

▲レーザ電源の外観

レーザー照射による温度上昇が周辺に及ぼす影響評価• 一般的にレーザーが照射された場所は加熱されるが、露光時間が短いため（1秒未満）、照射場所周辺の温度上昇は限定的◀トレイ内の土にレーザーを照射した際の土壌表面温度の測定結果（円部分がレーザー照射箇所）▲実際に作製した車両のプロトタイプの外観

出所：Christian Andreasen et al. “Laser Weeding With Small Autonomous Vehicles: Friends or Foes?” Front. Agron（2022年3月）.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fagro.2022.841086/full等より作成
64© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

植物による医薬品用タンパク質の生産（韓国・Bioapp社、タイ・Baiya Phytopharm社、米国・KBio社他）

 植物工場を利用した医薬品用タンパク質の生産がラボレベルからスケールアップし、事業化段階にある事例も登場
 植物由来の豚熱ワクチンが開発され量産体制にある等、タンパク質の安定的な発現量確保に向け各社が研究開発を推進
手法

概要

遺伝子
組換え
植物を
用いる方法

目的タンパク質の遺伝子をゲノムに導入し、安定的に目的タ
ンパク質を発現する
組換え植物を作出

利点• 比較的省力・安定生産• 塩基配列設計か

一過性
遺伝子
発現法

目的タンパク質の遺伝子を後天的に植物細胞内に導入し、一過的に発現

ら目的タンパク質
生産まで短期間• 目的タンパク質の

高い発現量

欠点

• 優良系統の確立

Bioapp社• 遺伝子導入処理

Baiya
Phytopharm社

まで数か月以上に係る煩雑な工程（タイ）• 目的タンパク質の抽出・精製が必須（ベクターに依存）

普及状況
等

（韓国）

• Bioapp社のCSFワクチン「HERBAVAC™ CSF Green Marker」は、カナダ市場への投入を進められている

KBio社

（米国）

取組事例
• 2021年12月に豚熱ワクチン「HERBAVAC™ CSF
Green Marker」を世界で初めて上市• 本製品は、遺伝子組換えベンサミンアナタバコを用いて生産（発芽から医薬品としてパッケージ化
するまでに約6週間）• 全工程を人工光型植物工場にて実施• 2022年に、COVID-19ワクチン候補2種類を第1相臨床試験に導入• RSウィルスワクチン1種と抗がん剤抗体4種が非臨床試験段階• 2021年に組織改編し設立• 具体的な製品（抗体やワクチン）のパイプライン

は非公開

Bioapp社• 2011年設立。2022年には韓国POSCO International社から製造開発企業・設備増強のため、390万ドルの投資を受ける
研究機関 Baiya Phytopharm社の情報等 • 2018年設立の大学発バイオベンチャー

出典：松田怜、的場伸行「植物工場を利用した医薬用蛋白質生産」（2022年）生物と気象 https://www.jstage.jst.go.jp/article/cib/22/0/22_J-22-074/_article/-char/ja/ 等より作成
65© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

植物による医薬品用タンパク質の生産（韓国・Bioapp社、タイ・Baiya Phytopharm社、米国・KBio社他）【補足】 タンパク質の安定的な発現量を確保するために、植物工場等の環境調節・栽培管理に関する知見の更なる蓄積、技術開発が必要
 スタートアップを含めて多数の企業が植物由来の医薬用タンパク質生産に関する技術開発を実施
1

遺伝子組換え植物を用いる方法

補足①• 目的とする有用タンパク質をコードする遺伝子をゲノムに導入して組換え植物を作出し、特定のプロモータを用いて有用タンパク質を果実や特定の器官に発現
遺伝子組換え植物から有用タンパク質を抽出するステップ
遺伝子組換え植物の作出• 目的物質の遺伝子をゲノムに導入し、安定的に発現する組換え植物を作
出閉鎖型植物工場での栽培• 遺伝子組換え植物を、光、空気、水などをコントロールした植物工場で栽
培

今後の
開発上の
課題

•

植物から目的物質の抽出

目的物質の精製

バイアルに充填製品梱包

植物工場等でスケールアップした際の栽培環境や栽培管理の影響がタンパク質収率に与える影響等に関する知見の蓄積が必要

2

一過性遺伝子発現法

補足②• 通常、タバコの近縁種であり、成長速度が速い、ベンサミアナタバコ（Nicotiana benthamiana）が用いられる• ベンサミアナタバコの場合、レタスに比べて8倍のタンパク質収量がある
一過性遺伝子発現法により有用タンパク質を抽出するステップ

バイオマスの育成• ベンサミナタバコを種子から育成（4週間）• ターゲットとな薬用物質の遺伝子配列を含むアグロバクテリウムを育成（3日間）

植物（ベンサミナタバコ）を
アグロバクテリウムと浸透（1日間）

植物での目的物質の生産• 植物を成長させ、各細胞にて薬用成分を生産（1週間）

類似する
技術事例

植物から目的物質の抽出（1日間）

目的物質の精製• 標準的な抗体製造を利用（4日間）

バイアルに充填
（1日間）

製品梱包

（1日間）

UniBio社（日本）••

2011年設立
再生医療において皮膚等に分化した細胞をさらに増殖させるために必要な上皮細胞増殖因子（EGF）を、植物内での一過性遺伝子発現法により生産

出典：三浦謙治「総説 植物におけるタンパク質生産の現状」「アグリバイオ 2023年8月臨時増刊号」2023年、結城雅之「植物による再生医療原料タンパク質の生産」 「アグリバイオ 2023年8月臨時増刊号」2023年、Genetic Engineering & Biotechnology News「Transient Gene Expression Seeds Plant-Based Bioproduction Systems」
66© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

半数体誘導を用いたゲノム編集技術（事例：スイス・Syngenta社）
技術の
ポイント、
独自性

 2019年に、外来遺伝子が導入された親系統の染色体を排除できる半数体誘導技術と、ゲノム編集技術を組合せた技術「HI-Edit」を開発
 交配過程でCRISPR編集が行われることで、何世代にもわたる選抜や戻し交配等が不要になり、品種改良に要する膨大な時間とリソースの節約が可能
HI-Edit（Simultaneous Haploid Induction EDITing）のプロセス

HI-Editによるメリット

正常な細胞分裂
卵細胞ゲノムの編集
編集用精細胞

有用系統の
卵細胞

編集された
有用系統
を倍加
生殖細胞由来ゲノムが消去

CRISPR-Cas9発現ベクター（ゲノム
編集を行う遺伝子）を持つ半数体誘導系統の配偶子を作成し、任意の有用系統（標的系統の配偶子）に受精

受精後、CRISPR-Cas9による遺伝子の標的変異により、生殖細胞由来のゲ
ノムが消去• HI-Editを利用した品種改良として、単子葉類としては、トウモロコシ、
小麦、インディカ米、双子葉類としては、シロイナズナ、トマト、ヒマワリ
普及状況に関して報告されている

等

細胞核内における
染色体の複製

有糸分裂

娘細胞の
生成

有糸分裂の
阻害

複製された
状態を維持

有糸分裂の阻害半数体（第2世代）

細胞核内における
染色体の複製同質染色体をもつ2倍体（第2世代）

HI-Editにより、1世代のみの品種改良で、形質転換が可能（倍化半数体の品種の完成）
Syngenta社

開発企業・ • 1998年設立
研究機関 • 48カ国以上に会社を有するグローバル企業の情報等 • 除草剤、殺虫・殺菌剤、種子処理剤の販売や、畑作物、野菜の
高収量の遺伝子組換え種子を開発

出典：Timothy Kelliher et al. “One-step genome editing of elite crop germplasm during haploid induction”（2019）nature biotechnology https://www.nature.com/articles/s41587-019-0038-x
等より作成
67© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

半数体誘導を用いたゲノム編集技術（事例：スイス・Syngenta社）【補足】 通常の品種改良は、表現型と遺伝子型を一致させるための形質転換に6~7世代（約2年半）必要となるが、「HI-Edit」を用いると、2世代（約2か月）の品種改良のみで形質転換が可能
1

半数体誘導の概要• 二倍体の植物体に半数体誘導系統を受粉させ、半数体の植物体を作出する技術
 半数体（haploid）とは、通常の作物が染色体を2本持っている（二倍体）状態に対して、片方の1本のみとなっている個体を指す• 同社は、トウモロコシの半数体誘導の要因となっている遺伝子として、「Matrilineal遺伝子（以下、MATL遺伝子と略す）」を特定＜詳細は次ページ＞• 半数体系統を用いて受粉させた後、有糸分裂阻害剤を用いて有糸分裂を阻止することで、核内の染色体を倍化• これにより、通常の交雑育種（品種改良）における自家受精と選抜のプロセスを省略化でき、後代に確実に形質を継代させることが可能• ホモ化変異体の品種を作成することで、育種選抜を省略でき、開発期間も半分に短縮可能
トウモロコシの半数体誘導過程
正常な細胞分裂半数体
誘導系統の花粉を用い、受粉
受精

細胞核内における
染色体の複製

有糸分裂

娘細胞の
生成

有糸分裂の
阻害

複製された
状態を維持

有糸分裂の阻害

得られる胚の中身
雌の染色体のみ（半数体）

半数体（第2世代）

細胞核内における
染色体の複製同質染色体をもつ2倍体（第2世代）

エリート系統（半数体誘導
系統の花粉を受粉）
出典：Syngenta社提供資料等より作成
68© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

半数体誘導を用いたゲノム編集技術（事例：スイス・Syngenta社）【補足】

 MATL遺伝子を除去することで、トウモロコシに対して半数体誘導を実施できることを発見し、その他の単子葉植物（例：小麦）においても、半数体誘導系統の作成が可能であることを実証
 MATL遺伝子を保有しない双子葉植物に対しては、CENH3遺伝子を編集することで、半数体誘導系統を作成可能であることを実証
2

単子葉植物に対する「HI-Edit」の適用• 2017年にトウモロコシの半数体誘導が、MATLの突然変異によって生じていることを発見 MATL遺伝子とは、精子細胞膜のホスホリパーゼ （phospholipase：リン脂質を加水分解する酵素の総称）であり、リン脂質を相互変換する役割を持つ• 上記を踏まえ、トウモロコシ以外の作物に対する本技術の適用に向けた研究を進め、単子葉植物である小麦やインディカ米に対しても、「HI-Edit」を適用することに成功

3双子葉植物に対する「HI-Edit」の適用• 双子葉植物は、 MATL遺伝子を持たないため、代わりにCENH3遺伝子を編集することで、半数体誘導を起こすことが可能
 CENH3遺伝子は動原体複合体の一部であり、動原体は有糸分裂中に染色体の両側に形成され、細胞分裂時に紡錘糸が結合する部位• CENH3遺伝子を用いた「HI-Edit」は、双子葉植物であるシロイヌナズナやトマト、ヒマワリに適用可能であることを確認• 単子葉植物であるトウモロコシや小麦にも適用可能であることを確認しており、幅広い作物への適用が期待されている半数体のトウモロコシ

MATL遺伝子 MATL遺伝子のの除去
追加

二倍体のトウモロコシ▲MATL遺伝子の外観▲CENH3遺伝子の外観▲植物における既知の動原体
複合体とその構造組織

出典：Timothy Kelliher et al. “One-step genome editing of elite crop germplasm during haploid induction”（2019）nature biotechnology https://www.nature.com/articles/s41587-019-0038-x
等より作成
69© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）

 ゲノム情報を利用した有用物質生産技術の確立を目指し、以下の研究開発に取組んでいる
 有用タンパク質の大量生産に向けた、「一過性発現」
 食品の機能性評価に向けた、「核内受容体レポーターアッセイ」
 新たな微⽣物機能の発掘に向けた、菌叢・ゲノム解析や分離培養技術等による「微生物解析」
一過性発現

核内受容体レポーターアッセイ

別紙にて補足①

別紙にて補足②

微生物解析

別紙にて補足③～⑧• 植物を発現基材として用いて有用タンパク質 • 核内受容体を用いて食品の機能性を評価す • 菌叢・ゲノム解析や分離培養技術を活用する
る、「核内受容体レポーターアッセイ」に関することで、微生物生態系を解明するための研究（抗体・ワクチン抗原・機能性タンパク質）等
研究開発を実施を多くむ含む作物を生産する「一過性発現」に開発を実施（どの環境にどういった成分の微生物がどの程度存在しているのかを解明）
関する研究開発を実施• なお、核内受容体とは、細胞の内部に存在す• 新たな微⽣物機能を発掘しバイオ物質⽣産、るタンパク質の一種であり、代謝等、生命維• 本技術により生産したタンパク質については、
農⽔産物⽣産、廃⽔・廃棄物処理技術等の工業用の酵素や試薬等、タンパク質を多く持の根幹に関わる遺伝子の発現を調整する
⾼度化に貢献することが目的役割を持つ含有する製品であれば幅広く活用可能
一過性発現のイメージ
核内受容体によるタンパク質合成のイメージ
微生物解析のイメージ
有用物資遺伝子• 植物 由来

組換え
技術

リガンド

病原体感染
目的物質の発現
• 抽出
• 精製

数日

不活性状態
活性状態
核内
核内
タンパク質合成受容体
受容体
核

植物を用いた“モノづくり”産業を創出【タンパク質発現】• 栽培する作物種やタンパク質の用途についての検討段階

普及状況 【核内受容体】
等• 商用化に向けた、事業連携先の検討段階【微生物解析】• ラボ実証を行うための、研究環境の整備段階

出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
70

目的
 生産・処理プロセスの高度化・効率化・安定化
 有用微生物の探索と
資源化

細胞膜

核へ移行 mRNA
リガンド：
•
核内
受容体タンパク
転写活性化 質と特異的に受容体•結合する物質

結合領域 ターゲット遺伝子

微生物叢・ゲノム解析用
クラスタマシン
代謝系等微生物機能
解析装置等

活用事例
 廃水・廃棄物処理技術の高度化等

産業技術総合研究所 北海道センター

開発企業・ • 設立年：2001年
研究機関 • 日本に3組織しかない特定国立研究開発法人の1つであり、全国に12か所の研究拠点を配置の情報等• 北海道センターでは、「バイオものづくり」をキーワードとして「ゲノム情報を利用した有用物質生産技術」の確立を目指した研究を実施© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足①】 一過性発現とは、外来遺伝子を細胞や微生物に導入し、一時的にタンパク質を発現させる手法
 遺伝子導入技術（アグロインフィルトレーション法、ウイルスベクター法、アグロインフェクション法）と遺伝子組換え作物を併用することで、タンパク質の発現量を増加させることが可能
1

一過性発現の概要• 外来の遺伝子を細胞や微生物に導入することで、一時的にタンパク質を発現させる手法• 遺伝子導入技術として、アグロインフィルトレーション法、ウイルスベクター法、アグロインフェクション法を活用 アグロインフィルトレーション法：遺伝子情報を導入する能力を持つ細菌であるアグロバクテリウムを植物細胞に感染させ、遺伝子を導入する技術
 ウイルスベクター法：特定の遺伝子を含むウイルスを宿主細胞に感染させることで、ウイルスの自己増殖機能により効率的に遺伝子を導入する技術
 アグロインフェクション法：遺伝子の運搬体として、細菌であるアグロバクテリウムとウイルスを併用することで、アグロバクテリウムに感染した植物細胞を、ウイルスの自己増殖機能で効率的に増殖させる技術• なお、遺伝子導入技術や、遺伝子組換え作物の活用有無により、タンパク質発現までの日数や発現量が異なる
遺伝子導入技術

アグロインフィル
トレーション法

ウイルスベクター法

×

遺伝子組換え作物の活用
タンパク質発現までの日数7日

アグロインフェクション法〇

サイレンシングサプレッサー発現植物※2〇

CMV発現植物※35日

3日

タンパク質発現の様子
タンパク質の発現量

少多遺伝子導入技術と遺伝子組換え作物を併用することで、タンパク質の発現量を増加させることが可能
今後の
開発上の
課題

•

ウイルスベクターを活用する場合、ウイルスの漏洩リスクへの対応等、高度な知見・技術が必要

関連する
技術事例

•

高い有用タンパク質の発現量を得ることが可能なベクターとして、東京大学の松田怜准教授等が開発した「magnICON」が挙げられる※1 Green Fluorescent Protein（緑色蛍光タンパク質）：青色の光を吸収して緑色の蛍光を発する、分子量約2.9万のタンパク質、※2 ウイルス感染から自らを防御する機能を抑制する遺伝子組換え植物、※3 CMV（シトメガロウイルス）を活用して特定の遺伝子の発現を促進する遺伝子組換え植物
出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
71© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足②-1】

 核内受容体や、ホタルの発光タンパク質であるルシフェラーゼ等を導入した評価系に対して、食品成分を付与することで、各核内受容体に対する活性度合いを定量評価
 ルシフェラーゼが発光すれば、該当する核内受容体に対する活性あり、発光しなければ活性なしと判断
2

核内受容体レポーターアッセイの概要• 核内受容体やルシフェラーゼ、標的配列を細胞内に遺伝子導入することで評価系を製造• 製造した評価系に食品成分を付与し、ルシフェラーゼが発光すれば
核内受容体に活性あり、発光しなければ活性なしと判断
核内受容体レポーターアッセイの評価系イメージ
食品素材の成分

発光量の定量化イメージ（例：核内受容体PPARδ ）ホタルの発光タンパク質の遺伝子を利用

核内
受容体

標的配列

ルシフェラーゼ
遺伝子活性化（転写の活性化）

発光量を定量化

⾷品中に活性成分があると、ルシフェラーゼが発光

今後の
開発上の
課題

•
•

エタノール濃度が高くなるほど活性値も向上

活性量

核内受容体
と結合

発光量の定量化方法• 水やエタノール等の溶媒により評価成分を抽出した場合と、医薬品の原料値を比較することで、各核内受容体に対する活性度
合いを定量的に評価• 評価系が適正に機能していれば、エタノール濃度が高くなるほど活性値も向上エタノール100%
エタノール50%
濃度%（含水重量mg/ml）

水のみで蒸留した
場合

医薬品の
原料値

熱水

食品抽出物

ヒト介入試験の実施による核内受容体の効果検証の実施
遺伝子導入や発光工程の計測等のプロセスの低コスト化

出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
72© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足②-2】

 核内受容体は、血糖値の効果等、生命維持の根幹に関わる遺伝子の発現を調整する役割を担っている
 ヒトには48種類の核内受容体が存在すると考えられており、当社では現時点で、30種類の核内受容体について活性値を定量評価可能
核内受容体

主な作用

主な天然物リガンド

主な由来植物

PPARγ• 脂肪合成• 血糖値降下

脂肪酸、アビエチン酸、マセリグナン、イソフムロン、マツ、ナツメグ、ホップ、トウガラシ、ショウガ、ウコン、
カプサイシン、ショーガオール、クルクミノイド、レスベラトロール、
ブドウ、コウボク
マグノロール

PPARα• 糖質分解• 血中中性脂肪値降下

脂肪酸、フィトール、ゲニステイン、ダイゼイン、グリシテイン、
マセリグナン、オーラプテイン、イソフムロン、レスベラトロール

緑色植物、ダイズ、ナツメグ、カンキツ類、ホップ、ブドウ

LXR• 血中コレステロール値降下

植物ステロール

エンドウ、ダイズ

FXR• 胆汁酸合成抑制

クメストロール

アルファルファ、ダイズ

ER• 雌性の生殖• 骨形成• 更年期障害緩和

ダイゼイン、ゲニステイン

ダイズ、ムラサキツメクサ

PR• 雌性の生殖• 更年期障害緩和

ナリゲニン、アピゲニン

パセリ、グレープフルーツ

RAR• 発生、恒常性の維持

レチノイン酸、βークリプトキサンチン

カンキツ類

RXR

• 16種の核内受容体と二量体を9ーcisーレチノイン酸、脂肪酸、ホノキオール、マグノロール
形成

コウボク

PXR

• 異物代謝セイヨウオトギリソウ

ハイパーフォリン

ヒトには48種類の核内受容体が存在すると考えられており、その内30種類の核内受容体について活性値を定量評価可能
出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
73© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足③】 テレフタル酸廃水とテレフタル酸ジメチル廃水を混合させることで、双方のプロセス排水の一括処理を可能とする「上昇流嫌気性スラッジブランケットシステム」を開発
 本技術の活用により、各プロセスごとに廃水を除去する場合に比べ、プロセスコストの効率向上が期待される
3

廃水・廃棄物処理技術の高度化研究：ペットボトル原料製造過程における難分解性廃水の効率的な処理技術の開発• PETの合成に必要となる、テレフタル酸及びテレフタル酸
ジメチルの製造時に、高濃度の有機性廃水が発生• それらの廃水を各プロセスごとに処理しているため、余計な作業工数が発生• テレフタル酸廃水及びテレフタル酸ジメチル廃水を混合させ、一括処理を可能とする技術「上昇流嫌気性スラッジブランケット（以下「UASB」）システム」を開発• 各プロセスごとに廃水を除去する場合に比べ、プロセスコストの効率向上が期待される• UASB反応器内の廃水中の芳香族化合物（オルソフタル酸）分解を担う微生物の代謝機能を推定
メタンガス（エネルギー）
処理水
テレフタル酸廃水及びテレフタル酸ジメチル廃水
を一括処理
流入

汚泥顆粒

直径数ミリメートル程度

上昇流嫌気性スラッジブランケット（UASB）システム• 廃水処理システムの設置面積削減• メタンガスとしてエネルギー回収が可能

今後の
開発上の
課題

•
•

その他のPET製造廃水の一括処理を検討し、一括処理技術の適用範囲を拡大
オルソフタル酸以外の芳香族化合物について、分解経路を解明

出典：産業技術総合研究所「ペットボトル原料製造過程における難分解性廃水の効率的な処理に成功」（令和4年5月）
https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2022/pr20220513/pr20220513.html 等より作成
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研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足④】 嫌気環境（無酸素環境）において、PETのモノマーであるテレフタル酸ビス(2-ヒドロキシエチル)や、
ペットボトル等の原料である難分解性物質テレフタル酸ジメチルの、微生物による分解に成功
4

廃水・廃棄物処理技術の高度化研究：PET関連物質を酸素の無い環境で分解する微生物を発見• 嫌気性環境にて、PETのモノマーであるテレフタル酸ビス（2-ヒドロキシエチル）やペットボトル• 環境中に排出されたプラスチック類は、物理化学的等の原料である難分解性物質テレフタル酸ジメチルの微生物による分解に成功
作用や微生物による分解を受け、マイクロプラスチックや
ナノプラスチック等に微細化される• その鍵となる微生物も特定• 地下圏や河川・湖沼・海洋の堆積物等の嫌気性環境（無酸素）での分解挙動は解明されていない
廃ペットボトル等
環境中に流出するとUV等の物理化学的作用により微細化

CO2
好気環境（酸素あり）

基質添加

嫌気環境下でのプラスチック分解に関与する微生物は不明嫌気環境（酸素なし）

今後の
開発上の
課題

•

テレフタル酸BHETやDMTに加え、ポリマーであるPETそのものや、その他のプラスチック類の嫌気性環境における分解性の解明

出典：産業技術総合研究所「PET関連物質を酸素の無い環境で分解する微生物を発見」（令和4年7月） https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2022/pr20220711/pr20220711.html
等より作成
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研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足⑤】 微生物叢データを解析することで、各活性汚泥の微生物生態系に共通して存在する微生物群を特定
 7つの産業廃水・都市下水処理プロセスから600個のサンプルデータを抽出し分析した結果、全プロセスに共通して存在する、機能未知な微生物群を14科特定5

廃水・廃棄物処理技術の高度化研究：廃水処理に利用される活性汚泥プロセスに共通する微生物群を特定• 産業廃水や都市下水を処理するための技術として、
活性汚泥プロセスが広く普及• 活性汚泥プロセスでは、数千〜数万種の微生物からなる微生物叢の働きによって、廃水に含まれる有機物の分解や窒素成分を除去• 一方、各微生物が担う役割や、微生物同士の関係性については十分に理解されていない• 7種の活性汚泥プロセスを対象として、600サンプルの微生物叢データを解析することで、各活性汚泥※1に共通して存在する微生物を特定• それら微生物の機能をショットガンメタゲノム解析※2により解明
微生物叢の種類と量を知るためのデータを取得

全プロセスに存在し、平均存在量0.1%以上

微生物叢の機能を知るためのデータ取得
科の機能未知なゲノム情報
黒色：捕食・寄生性細菌
灰色：被捕食・宿主細菌

106科
産業廃水・都市下水を処理する活性汚泥
プロセス

理解が難しい複雑な微生物叢

普遍的に存在する 捕食・寄生性細菌の生物機能を解明し、“共通微生物群”
廃水処理の安定化・余剰菌体を特定低減へ

7種全ての活性汚泥プロセスに共通して存在する、機能未知の微生物群を14科特定
今後の
開発上の
課題

•
•

活性汚泥プロセスを用いた廃水処理の高度化に向けた微生物叢の制御技術の確立
廃水を効率的に分解浄化可能なプロセスの確立※1 活性汚泥プロセスの反応槽内で形成される多種多様な生きた微生物の集合体※2 環境中の複合微生物から抽出したDNAを断片化し、網羅的に解読することで、複合微生物の生態や機能を解析する手法
出典：産業技術総合研究所「廃水処理に利用される活性汚泥プロセスに共通する微生物群を特定」（令和5年9月）
https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2023/pr20230905_2/pr20230905_2.html等より作成
76© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足⑥】 土壌改良資材である「ヒナイグリーン」の活用により、ネギの収量が1.1倍、ニンジンの平均根長が最大1.2倍、平均根重が最大1.3倍、ミニトマトの収量が1.3倍となることを実証
 収量増加要因を特定するため、菌叢解析やゲノム解析を実施中
6

⼟壌改良資材研究：ヒナイグリーンの利活⽤• ヒナイグリーンは秋田県で採取可能な天然石を加工し製造される土壌改良資材• ヒナイグリーンの活用により、ネギやニンジン、ミニトマトの収量が増加することを確認しているものの、その理由は解明できていない▲土壌改良資材「ヒナイグリーン」

今後の
開発上の
課題

•

• 作物の収量増加要因を特定するため、ヒナイグリーンの⼟壌化学・微⽣物学的効果についての実証試験を実施
作物

ネギ

ニンジン

ミニトマト

収量

1.1倍に増加• 平均根長が最大1.2倍• 平均根重が最大1.3倍

1.3倍に増加

土壌化学性

アンモニア性窒素と硝酸態窒素に有意な差を確認

根の成長を促進する物質が供給されている可能性を示唆

栽培1日目と64日目のアン
モニア性窒素濃度及び、栽培1日目の炭酸カルシウ
ム濃度が有意に増加

土壌微生物
機能

植物成⻑促進と真菌毒素の分解を⾏うと考えられる細菌の成⻑が促進される可能性を⽰唆

⼟壌の劣化の指標となる 植物⽣産性向上に関与す
微生物の増加を防ぐことが る可能性のある微⽣物群
できる可能性を⽰唆が優占化することを⽰唆

菌叢解析やゲノム解析により、ヒナイグリーンによる収量増加要因を引き続き分析

ヒナイグリーンによる作物の収量増加要因の特定

出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
77© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足⑦】 レンコンの黒点部について菌叢解析を実施した結果、レンコン黒皮線虫病の原因が、リンと鉄の塊であることを特定 今後は、レンコン黒皮線虫病の防止策となる生物農薬の開発を目指す
7

⽣物防除技術研究：微⽣物叢解析によるレンコン線⾍病害機構の解明• みどりの食料システム戦略（令和3年5月）では、2050年までに化学農薬の使用量を50%削減するとしているが、生物農薬の生産量は2017年
以降停滞• 目標達成に向け、新規の微生物農薬の普及が不可欠
2017年～2022年における生物農薬生産額及び出荷額の推移
生産額• レンコンの黒点部について菌叢解析を実施した結果、従来、酸化鉄や硫化鉄だと考えられていたレンコン黒皮線虫病の原因が、リンと鉄の塊であることを特定出荷額▲通常のレンコン（左）、黒皮線虫病のレンコン（右）黒点部の菌叢解析

2017

今後の
開発上の
課題

•

2018

2019

2020

2021

2022

⿊点部に鉄（Fe）とリン（P）が存在することを特定

レンコン黒皮線虫病の防止策となる生物農薬の開発

関連する
技術事例

•

産業技術総合研究所 北海道センターでは、捕⾷性細菌を⽤いた各種植物病原細菌に対する⽣物防除に関する研究開発等にも取組んでいる

出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
78© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （４）バイオ市場

ゲノム情報を利用した有用物質生産（日本・産業技術総合研究所 北海道センター）【補足⑧】 エゾアワビの腸内から複数種類の海藻多糖類を分解する新種の細菌を発⾒ この腸内細菌を移植することで、アワビの⽣残率と成⻑速度が向上することを特定
8⽔産関連研究：アワビの腸内細菌の有効活⽤① エゾアワビの腸内から複数種類の海藻多糖類を強⼒に分解する新種の細菌を発⾒② 海藻多糖類の分解能に⻑けた腸内細菌を移植することで、アワビの⽣残率と成⻑速度が向上することを特定

取組イメージ②
新種の細菌 分解可能な

給餌
複数種類の海藻多糖類を分解する
新種の腸内細菌を発⾒アワビの生存率95.0%
成長率（％）

餌に添加

多糖類• アルギン酸• フコイダン• カラギーナン• 寒天
移• キシラン植• ペクチン等

腸内細菌処理 84.8%
無処理

飼育日数（day）

成長速度（μm/day）

取組イメージ①

アワビの成長速度

無処理

腸内細菌
処理

アワビの⽣残率と成⻑速度が向上

出典：産業技術総合研究所 北海道センター提供資料等より作成
79© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発環境・スタートアップ支援

80© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担うスタートアップ支援機関や研究機関（オーストラリア・ビクトリア州）

 オーストラリア連邦政府は約10年前からスタートアップ支援を強化しており、特にビクトリア州は、イノベーション・
エコシステムの国内主要エリアの一つ
1

イノベーション・エコシステムの拠点

 オーストラリア連邦政府は、「全国イノベーション・科学アジェンダ」（2015年12月）を公表し、10年前からスタートアップ企業の支援を推進
 同方針を受けて、オーストラリア国内製造業の中心地であり、かつ世界的に有名なメルボルン大学等からの人材供給も容易なビクトリア州はイノベーション・エコシステムが成長
 ビクトリア州で設立された／本社機能を設置するスタートアップ企業（2004年以降に設立）は約3,400社で、その企業価値は急速に上昇ビクトリア州のスタートアップ企業の企業価値※（単位：百万豪ドル）

約700億豪ドル近くまで上昇

70,00060,00050,00030,00054,90028,60020,90020,000050,600

連保政府が「全国イノベーション・科学アジェンダ」（2015年12月）を公表し、スタートアップ支援を強化

40,00010,00068,300ビクトリア政府が”LaunchVic”というスタート
アップ支援機関を立上げ

12,300
389

988

1,000

1,500

2,100

3,100

4,800

6,300

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

西暦

※ ビクトリア州で設立された／本社機能を設置するスタートアップ企業（2004年以降に設立）の企業価値の合計
出典：LaunchVic HP“Startups & Scaleups”
https://dealroom.launchvic.org/companies.startups/f/all_slug_locations/anyof_~victoria_1~/data_type/anyof_Verified/founding_or_hq_slug_locations/anyof_~victoria_1~/launch_year_mi© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.
81
n/anyof_2004/?showStats=true&statsType=value-year等より作成

イノベーション・エコシステムの核を担うスタートアップ支援機関や研究機関（オーストラリア・ビクトリア州）

 ビクトリア政府が立ちあげたスタートアップ支援機関”LaunchVic”では、農業分野における起業支援に向けたプログラムを展開
2

州政府によるスタートアップ支援機関“LaunchVic”の設立

 スタートアップ支援機関“LaunchVic”は、農業分野の起業支援を目的として、2021年にビクトリア州と連携し、3つの農業技術（”AGTECH”）に関するプログラムを立ち上げ、各プログラムに資金を提供
FARMERS2
 アーリーステージにあるスタートアップ企業に向けた事業化支援プログラム（ビジネスコーチング、事業計画の策定や実証場所の確保等の支援）
FOUNDERSROCKET 食糧問題の解決に向けて、大学等の研究機関とスタートアップ企業のマッチングを支援するプログラム
SEEDERSPROUTX  メルボルン大学及びビクトリア州農業連盟と協力して、大学や企業の研究者が農業生産者や関連事業者と協業するための研修 後述の「ビクトリア州農業研究センター」とも連携し、ステークホルダー（例：農家、研究者）とのマッチングも支援 ビクトリア州政府からは独立した機関であるものの、主要な資金源はビクトリア州の補助金であり、2022年度（2022年7月1日～2023年6月30日）は約1,900万豪ドル（LaunchVicの収益の約9割に相当）の補助金を活用
 「Hugh Victor McKay Fund」（アグリテック関連向け）や「The Alice Anderson Fund」（女性起業家向け）といったサイドカーファンド（特定テーマ・事業に対する追加投資を主目的としたファンド）も運営
 農業分野の産業振興等が主目的であり、民間投資の呼び水となることを期待しているため、キャピタルゲインを目的とするベンチャーキャピタルとは異なる

 20社近くのスタートアップ企業に対する事業化支援実績が存在（以下、事業化支援例）
 AMBIT ROBOTICS社：トマト等の農作物の等級付けを自動で実施する自律型ロボットを開発
 RUBENS TECHNOLOGIES社：果物の品質等を非破壊検査により判断可能な機器を開発
 PHNXX社：太陽光発電や風力発電、蓄電池より構成される農家向けの小型エネルギー供給システムを開発

出典： LaunchVic ウェブサイト “AgTech” https://launchvic.org/agtech/等より作成
82© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担うスタートアップ支援機関や研究機関（オーストラリア・ビクトリア州）

 最先端の研究設備と研究者を有しており、企業との共同研究や、スタートアップへの人材供給の観点で、大きく貢献
最先端の研究開発拠点の整備

3

 ビクトリア州が主体となり運営している研究機関「ビクトリア州農業研究センター」は、最新の研究設備と研究者を有する総合
農業システム生物学研究センター”AgriBio Centre”や複数のスマートファームを州内に整備


設立及び運営資金は官民パートナーシップ（PPP）関連の民間企業から調達され、CAPEX／OPEX（25年間）含めて総額2億8,780万豪ドル

“AgriBio Centre”はビクトリア州第一次産業省とラ・トローブ大学が設立したジョイントベンチャーにより設立及び運営されており、研究者や学生、専用職員が最大400人在籍

 施設園芸や穀物生産、飼料育成、乳牛飼育等の幅広い農畜産業関連の研究開発を進めている スマートファーム“Hamilton”

スマートファーム
“Midura”（施設園芸技術）

ライグラス野外試験、羊の飼料効率を向上させる
スマート給餌システム

スマートファーム
“Tatura”（施設園芸技術）

スマートファーム
“Horsham”（穀物生産技術） スマートファーム“Ellinbank”

再エネ発電（例：太陽光、風力、生物消化）を活用したカーボンニュートラル酪農場

 スマートファーム“Horsham”

穀物の育種・品種改良、栽培管理・制御技術

スマートファーム
“Hamilton”

研究センター（飼料育成、羊用
スマート給餌システム） “AgriBio Centre”（総合研究開発拠点）

スマートファーム
“Ellinbank”（乳牛飼育の高度化、乳製品開発）

 スマートファーム“Midura”と“Tatura”

梨、リンゴ、ストーンフルーツ、アーモンドの収量、製品価値、生産効率の向上に向けた施設園芸技術（センシング等）

出典：ビクトリア州農業研究センター HP “Our Innovation Ecosystem” https://agriculture.vic.gov.au/about/our-research/our-innovation-ecosystem 、ビクトリア州農業研究センター HP "AgriBio Centre for AgriBioscience"より作成© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.
83研究都市としての環境を活用した政府機関との連携（米国・メリーランド大学）

 設立当初からの連携や地理的な近さ等を要因として、政府機関との密接な関係性を構築
USDA等の政府機関との連携

1

 大学の設立当初から政府と連携した運営が行われており、地理的に相互連携も容易であることから、ワシントンD.C.の諸機関と関連施設を共有して研究拠点を整備
1856年
メリーランド農業カレッジとして設立

1864年

土地付与大学の1つとして認定（政府より供与された【背景・経緯】

土地を活用し、農学等を中心に研究する大学）

1994年

同大学のキャンパスの一区画に、米国の国立公文書館が開設

2004年「Mスクエア リサーチセンター」建設開始

国防総省や食品医薬品局（FDA）等の関連施設も入居

PuneetSrivastava博士（メリーランド大学、
アソシエイトディレクター）

・ワシントンD.C.の約10マイルに位置しているため、政府機関との連携が活発に行える環境
・当大学は、土地付与大学（Land Grand University）であり、農業技術の発展のために、公有地を付与されていることから、
元来より、州政府や連邦政府との関係性が深い【連携状況】

・州政府や連邦政府機関と緊密に連携することで、各機関の公募研究の概要や資金調達先、他プロジェクトの進捗状況を把握可能

 幅広い分野の政府機関等と連携することで、研究資金の公募等の最新情報を把握できているため、横断的な研究開発の資金調達が進展⇒連携先例：食品・農業国立研究所（NIFA）、国立衛生研究所（NIH）、国立海洋局（NOS）、環境保護庁（EPA）、国立科学財団（NSF）

84© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究都市としての環境を活用した政府機関との連携（米国・メリーランド大学）

 「Greater College Park」と呼ばれる官民共同の研究拠点を整備しており、民間企業に加え、様々な政府機関等との連携体制を構築
学内・学外のコラボレーション体制構築

2

 「Greater College Park」には、合計60団体以上の連邦政府の研究機関や民間企業の拠点が存在しており、産学官連携のエコシステムを形成
 エコシステムの中で大学発スタートアップに対する大規模な支援を実行することも可能（例えば同大学初の量子コンピューティング関連のスタートアップ「IonQ」は、メリーランド大学から550万米ドルの出資を受け、「Greater College Park」内に約23,000m2の量子コンピューターデータセンターを開設）
 Food and Drug Administration Center for Food Safety and Applied Nutrition: 食品の安全性評価等を実施する政府機関
食品農業  UMD/FDA Joint Institute for Food Safety and Applied Nutrition:食品に関連した病気の発生率を減らすための研究所（1996年にFDAとメリーランド大学が共同で設立した機関であり、2022年11月にはFDAから5年間で4,100万米ドルの資金提供を受ける協定を締結）

 Maryland Small Business Development Center: メリーランド州に存在する中小企業の支援を行う州立機関

NPO・
 UM Ventures College Park: 大学の研究成果を社会実装するための資金や知識を提供する大学内ベンチャーキャピタル
研究機関
 Dingman Center for Entrepreneurship: 起業家を目指す学生に対する教育プログラムを提供する学内機関

その他

 Fraunhofer USA Center for Experimental Software Engineering: ドイツの公的研究機関であるフラウンホーファー研究機構の支部

 学内の異分野交流の促進につながるイニシアチブを設立することで、食料・環境等の横断的なテーマの取組を加速
イニシアチブの例：【Global FEWture Alliance】
農学部、工学部、理学部等の複数部局が協力して、食料・水問題等に取組む（学長裁量の経費により、3年間で最大年間100万米ドルの補助金を提供）
85

・当大学のように規模の大きな大学の場合、各学部でどのような研究をしているのか把握するのが困難なケースがある。そのため、数々のイニシアチブを構築し、学部を超えた定期的な交流を図っている

PuneetSrivastava博士
・資金調達のコンセプトや研究アイディアは、（メリーランド大学、
アソシエイトディレクター） 多様な学術領域に携わる人たちから生み出されることが多い© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究都市としての環境を活用した政府機関との連携（米国・メリーランド大学）

 大学教員向けの助成制度として、SAES（州立試験場）の研究に貢献できるよう、 NIFA（国立食糧農業研究所）との共同研究プログラム（Multistate Research Program）に参画
3

政府機関や州立機関との連携を促進する助成制度

 大学における研究結果が学術機関内に閉じないようにすることを目的として、Multistate Research Programに参画
 同プログラムの資金源は政府（NIFA）であり、2023年度にメリーランド大学へ割り当てられた予算は約95万米ドル

プロジェクト例（2020年以降に実施されていたものを抜粋）
トウモロコシ栽培における節足動物の生態と管理

芝草と環境

食品の安全担保と品質向上のためのエンジニアリング

複数の州における研究プロジェクトマネジメント

応用動物行動と福祉

ワイングレープ品種及びクローンの複数州の調整された評価

観賞用作物の生産性向上と健康のための水管理

乳製品の安全性を高めるための乳房炎耐性の向上

食品システム、健康、福祉: 複雑な関係と変化のダイナミクスの理解

持続可能な農業エネルギーの生産と利用

飼料管理の生態生理学的側面

植物育種の未来の維持

農業統計における研究の進歩

米国南東部における持続可能な小型反芻動物の生産

土壌有機物: 形成、機能、管理

家畜のパフォーマンス、健康、福祉に対するストレス要因の影響評価

環境制御テクノロジーとその利用

斑点翅ショウジョウバエの生物学、生態及び管理

持続可能な水産資源政策と管理を達成するための生態学的及び社会的制約の理解

86© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

公益有限会社という形態を活用した外部連携体制の構築（ドイツ：ドイツバイオマス研究センター）

 「国家政策戦略バイオエコノミー」等の国家戦略を重視した上で研究重点分野を設定し、そのテーマに沿って各省庁の研究プロジェクトや民間企業との共同研究を実施
 2022年には222件の研究プロジェクトを実行し、58本の査読付き論文を発行
プロジェクトの所管内訳（2022年）「公益有限会社」という形態を通じた研究テーマの自由度の獲得

1

4%
6%
(5)
(7)

 同センターでは、国内外のバイオエネルギーの専門家で構成される研究諮問委員会にて5つの研究重点分野を設定（省庁のみの意向を反映しない形式）
 嫌気性プロセス：バイオガスの生産システム（主にプロセス制御）
 バイオ製品・燃料：バイオリファイナリやバイオ燃料製造

24%
(28)

ドイツデジタル・運輸省
EU バイオマス熱：住宅向けのバイオマス熱供給や小型のバイオマスコジェネ
8%(9) バイオマスの社会的貢献：持続可能なバイオエコノミー戦略の検討

 一方で研究内容を拘束することはせず、比較的自由に研究可能⇒研究テーマの自由度が高いことから、外部との横断的研究開発を推進し易い

2%
(2)

19%
(22)
11%
(13)
凡例：割合（件数）

委託調査
社内サービス（ガイドライン策定、技術調査、海外連携などの社内のプロジェクトへの協力等）
その他助成金等

外部からの獲得資金

獲得資金[百万ユーロ]

 同研究センターはドイツ食料・農業省が所管する機関であるため、同省から一定の予算を受け取っている一方、年間予算の7～8割は官民双方の外部機関からの調達や中小企業との共同研究で賄われる
 毎年実施するプロジェクトの数により、各省庁から獲得する資金額は変動するものの、2021年と2022年におけるドイツ食料・農業省以外からの獲得資金の約2割は民間企業等から獲得

ドイツ経済・気候保護省
ドイツ教育研究省

26%(30)

 触媒制御：レアメタルを用いず、使用量が少ない触媒の合成技術

ドイツ食料・農業省

ドイツ食料・農業省
ドイツ教育研究省
ドイツ経済・気候保護省
ドイツデジタル・運輸省
EU
ザクセン州
その他

出典：ドイツバイオマス研究センター ウェブサイト、ドイツバイオマス研究センター “Projekte 2022”（2022年12月）等より作成
87© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

公益有限会社という形態を活用した外部連携体制の構築（ドイツ：ドイツバイオマス研究センター）

 オフィスや研究室スペース、機材に加えて、バイオガスプラント等の研究設備の貸し出しも実施することで、地域の中小企業との緊密な連携体制を構築
2

地域のキープレイヤーとの一体的な連携

 地元の中小企業におけるイノベーションの促進を目的とし、地域のインキュベーター
（NEU e.V.）と共同で、2013年にDBZF内の一部署として「The innovation
centre for bioenergy」を設立
 資金調達やパートナー探索・連携、共同研究、事業計画策定を支援
 同部署からの直接的な資金は支援しない
 地域のインキュベーター（NEUe.V.）やフラウンホーファー研究機構、法律事務所とも緊密に連携することで、上記のサービスを拡充

・当センターの規模は、他の研究機
関やサポート施設と比較し、大規模ではないため、基本的には中小企業が支援対象となるKaren Deprie氏（DBFZ、・支援期間に関しては、公共事業はコーディネータ） 1～2年、民間企業は数か月のプロジェクトが多い 地元の中小企業の支援を目的として、オフィスファシリティや研究設備・インフラの貸出等を実施⇒中小企業の支援に加えて、共同研究の“契機”となることを目指している様子
・オフィス、研究室スペース、機材の安価な貸し出し等を実施
Karen Deprie氏（DBFZ、
コーディネータ）▲バイオガスプラントの外観

・実験室規模より大きい商業規模に近いバイオガス用プラントを所有しており、スタートアップから大手企業にまで貸し出している（その他の研究設備・インフラの抜粋）
カールフィッシャー滴定装置、高速液体クロマトグラフィー、マイクロ波分解システム等
出典：ドイツバイオマス研究センター ウェブサイト等より作成
88© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

公益有限会社という形態を活用した外部連携体制の構築（ドイツ：ドイツバイオマス研究センター） 地域のネットワーク（インキュベータを含む）によって、地元の行政機関や事業者とのコミュニケーションは円滑となっているが、影響力は限定的であり、プロジェクト連携に至らないことが今後の改善点
2

地域のキープレイヤーとの一体的な連携

Q

地域のネットワーク（NEUe.V.）で連携した事例はこれまで何件程度あるのか？

連携状況や関与度によって様々であるため、正確な数値を提示することはできないが、過去7年間で8～12件程度の案件で連携した実績がある。

Karen Deprie氏（DBFZ）Q 上記の連携事例について、具体的な実施内容は何か？
「ネットワーキングイベント主催」、「専門家の講演を開催」、「地元の協力パートナーの探索」、「ライプツィヒ市の行政や市営公益企業の担当者と連携」を実施している。

Karen Deprie氏（DBFZ）

Q 連携することで得られるメリット／デメリットは何か？
【メリット】
インキュベータを含む地域のネットワーク（NEUe.V.）は、行政機関や地元企業とのコネクションを有していることから、研究設備の共有やクイックな打合せを設定することも円滑になる。
【デメリット】
あくまで地域のネットワーキングであるため、影響力も限定的で、案件の実現／実効率は高くない。
ただし、インキュベーターと連携するための手数料は高額ではないため、大きなデメリットはないと考えている。

89

Karen Deprie氏（DBFZ、
コーディネータ）© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

公益有限会社という形態を活用した外部連携体制の構築（ドイツ：ドイツバイオマス研究センター）

 スタートアップ企業の成長促進に向けて、ナレッジ共有や技術移転、事業者の仲介を実施しており、これまでに4件のスタートアップ支援実績が存在
3

研究センター発のスタートアップ設立（スピンオフ）の促進

 新製品・サービスの社会実装に向けて、研究所発のスタートアップ
設立（スピンオフ）を間接的に支援 ナレッジ共有や技術移転（特許を含む）、事業者の仲介を行うフレームワークを構築
 同センターでの研究成果により取得された特許は組織に属するが、他企業が当該特許を使用する場合、ライセンス料は研究者にも還元・基礎～応用研究ではなく、Pilot Plant
等実用研究～導入実証が支援対象
Karen Deprie氏（DBFZ、
コーディネータ）

・機関内の研究者等が特許技術を使用した会社の立上げを行う際に、
特許ライセンスを提供可能 これまでにDBFZは4件のスタートアップ設立を支援
 地域ニーズの実現を目指したスタートアップが多く、中小企業向けの製品・サービスを展開
スタートアップ例【enadyne GmbH】【EmTechEngineering GmbH】【Pi Innovation Culture GmbH】

 CO2と水素から、合成ガスを介さず直接燃料や基礎化学品を生成するプロセスを開発

 小規模な燃焼プラントメーカー等へのコンサ
ルティングやエンジニアリングサービスを展開

 中小企業を対象にした、技術開発計
画や資金調達に関するコンサルティン
グサービスを実施

 2022年の設立以来、C2V InitiativeやSpin labといった投資家からの資金
調達に成功
90

 2014年の設立以来、Eureka NetworkやSpin labといった投資家からの資金調達に成功© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 ワーヘニンゲン大学リサーチセンターを含め、大学・研究機関、民間企業、それらを集約するコーディネータが「フードバレー」を形成し、イノベーション・エコシステムの役割を担当
1

農業・食品分野の研究開発プラットフォームの構築

 研究開発拠点の集積化に加えて、コーディネート機能に特化した「フードバレー財団」や集積した民間企業の連携が活発
ワーヘニンゲン大学
リサーチセンター

イノベーション
エコシステムを形成

民間企業

 「フードバレー」には、 1500を超える食品・化学関連の民間企業が集積

ワーヘニンゲン大学リサーチセンター 基本情報 食品や環境に関する5つの学部と5つの研究所
 13,000名以上の学生、6,000名以上の職員
 イノベーション創出に向けた取組
 社会ニーズを踏まえた研究・開発を奨励
 研究施設の貸出や共同研究も促進

フードバレー財団

フードバレー財団

 イノベーション創出に向けた取組 大学、研究機関、企業それぞれの技術ニーズ・シーズのマッチング
 プロジェクト推進支援 産官学連携の構築、強化
 規模
 マネージングディレクター11名が運営

出典：ワーヘニンゲン大学リサーチセンターHP “Annual report 2022 - Wageningen University & Research” https://www.wur.nl/en/about-wur/facts-and-figures-1/annual-reportwageningen-university-research.htm 等より作成
91© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 ワーヘニンゲン大学リサーチセンターの研究開発プラットフォームから合計40社以上のスタートアップがスピンオフ
しており、環境や農業、ヘルスケアに至るまで幅広い分野へのイノベーションに貢献1

農業・食品分野の研究開発プラットフォームの構築 テーマ別技術移転プログラム（TTT: Thematic Technology Transfer）への参加等により、スピンオフの成功確率を向上

オランダ内の4つの工科大学とオランダ応用科学研究機構（TNO）が参画しており、研究成果や知見を相互に補完することで、効率的に技術の高度化を図ることが可能
資金提供を行うパートナー（投資家）として、オランダ内のベンチャーキャピタル「Innovation Industries」、「SHIFT Invest」の２社が参画
経済気候政策省と教育文化科学省からの補助金も活用

ワーヘニンゲン大学及びワーヘニンゲン大学リサーチセンターからスピンオフしたスタートアップ一覧

凡例：割合（社数）

5%
7%
(5)
(7)

10%
(10)

22%
(22)

12%
(12)
12%
(12)

20%
(20)
12%
(12)

環境

分子設計

ハイテク

医療診断技術ヘルスケア

e-ラーニング

農業（育種含む）

分析サービス

出典：ワーヘニンゲン大学リサーチセンター ウェブサイト “WUR Spin-offs” https://www.wur.nl/en/value-creation-cooperation/collaborating-with-wur-1/entrepreneurship-at-wur/wur-spin-offs.htm 等より作成
92© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 スピンアウトしたスタートアップ企業の中には数十億円以上の資金調達に成功し、スタートアップとしての成熟期に相当する「レイトステージ」や「M&A」段階に達している企業も存在

1

農業・食品分野の研究開発プラットフォームの構築
企業名

設立年度

資金調達額の合計

調達資金区分（公開分のみ）•補助金•

VCからの投資（シリーズA・B）

-

•

補助金

2005年

15,709,126ドル•

VCからの投資（シリーズA）

Nsure

2006年

-

•

補助金

•

VCからの投資（シリーズA）

Pectcof

2011年

2,274,790ドル

•

補助金

•

VCからの投資（エンジェル、シード）

Yellow Pallet

2011年

-

•

補助金

•

VCからの投資（シード）Chaincraft

2010年

19,850,297ドル•

VCからの投資（シリーズA・B・C）

Pepscan

1999年

14,841,390ドル

SarVision

2000年

Ceradis成長ステージM&A（スイスのBiosynth社が買収）

シード
シード
シード
レイトステージ

出典：ワーヘニンゲン大学リサーチセンター ウェブサイト “WUR Spin-offs” https://www.wur.nl/en/value-creation-cooperation/collaborating-with-wur-1/entrepreneurship-at-wur/wur-spinoffs.htm 等より作成
93© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 「シード」や「アーリーステージ」段階から百万ドル以上の資金調達に成功している企業も複数存在
 資金調達先は、政府からの補助金やVCからの投資であり、シード（プロトタイプ完成済の状態）やシリーズA（一定数の顧客が存在し、更なる追加開発や販路開拓を行う状態）としての投資
1

農業・食品分野の研究開発プラットフォームの構築
企業名

設立年度

資金調達額の合計

調達資金区分（公開分のみ）成長ステージ

BunyaVax

2017年

83,347ドル

•

補助金

シード

N-Chroma

2016年

-

•

補助金

シード

Saia Agrobotics

2017年

2,517,143ドル

•

補助金

•

VCからの投資（シード）

Rival Foods

2019年

5,989,148ドル•

VCからの投資（シリーズA）

アーリーステージ

PreMal2019年

565,997ドル•

VCからの投資（シード）

シード

Scope BioSciences

2019年

1,156,109ドル

•

補助金

•

VCからの投資（シード、シリーズA）

Milkman

2020年

-

•

VCからの投資（シード、シリーズA）

シード

アーリーステージ
シード

出典：ワーヘニンゲン大学リサーチセンター ウェブサイト “WUR Spin-offs” https://www.wur.nl/en/value-creation-cooperation/collaborating-with-wur-1/entrepreneurship-at-wur/wur-spinoffs.htm 等より作成
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イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 学術機関だけでなく、多くの公的研究機関や民間企業等と共同で研究を進めており、2022年度に外部から獲得した研究資金の総額は約7,900万ユーロ相当（研究資金総額の約18％に相当）
2

学外機関とのコラボレーション推進
共同研究先の属性
ワーヘニンゲン大学リサーチセンター※

ワーヘニンゲン大学

 2022年度に外部から獲得した研究資金の総額は、約6,150万ユーロ

 2022年度に外部から獲得した研究資金の総額は、約1,740万ユーロ

研究成果指標の一つである共同研究論文数は以下のとおり

研究成果指標の一つである共同研究論文数は以下のとおり

4%
(58)

2%
(26)

8%
(108)

学術機関

4%
(176)
5%
(247)

6%
(255)

学術機関

公的研究機関
30%
(393)

55%
(706)

企業
その他
医療関係機関

凡例：共同研究論文数の割合

公的研究機関24%(1,104)

企業
61%(2,797)

その他
医療関係機関

凡例：共同研究論文数の割合※ ワーヘニンゲン大学リサーチセンターは、ワーヘニンゲン大学の各学部や関連研究機関を再編することで構築された研究組織
出典：ワーヘニンゲン大学リサーチセンターHP “Annual report 2022 - Wageningen University & Research” https://www.wur.nl/en/about-wur/facts-and-figures-1/annual-report-wageningen-universityresearch.htm 等より作成
95© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 フードバレー財団では、WURや130社のパートナー企業と連携し、技術ニーズ・シーズのマッチングを実施
 課題解決型プロジェクトを組成し、国際的な情報発信まで支援し、社会実装を促進
3

技術ニーズ・シーズのマッチング機能の強化

 フードバレー財団が、分野における課題の特定から、解決に必要なネットワーキングの形成、課題解決までをサポート
 EXPOを開催する等、産官学の連携を促進し、共同研究や開発を推進

業界で先駆けとなる存在や対象領域において何が課題なのかを分析①課題定義

 業界の先駆者の特定
 課題の調査分析

研究インフラの提供、先行事例の紹介、ネットワーキング構築（パートナー企業同士の連携促進）②ネットワーキング（例）分野横断的ネットワークの形成
2022年にオンライン型プラットフォーム「Food Leap」を設立⇒自身のニーズに沿ったパートナーとのネットワーキングが容易に

ステークホルダーとの合意形成、需要家の確保等社会実装まで伴走支援➂伴走支援

 ステークホルダーの利益や課題を分析し、情報共有（例）プロジェクト「Green Deal」（植物由来蛋白質の増収・有効利用に関するプロジェクト）では、関与する農家の収益モデル構築まで実施
 開発した技術の販売先となる需要家の探索も実施

96© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステムの核を担う研究機関（ワーヘニンゲン大学リサーチセンター）

 フードバレー財団は、オランダ国内以外にも、欧州を中心に幅広いパートナーシップを構築し、幅広い技術ニー
ズ・シーズを吸い上げることが可能
3

技術ニーズ・シーズのマッチング機能の強化

 ワーヘニンゲン大学リサーチセンターを中心に、フードバレー周辺には約1,500社以上の企業が集積 欧州を中心としつつ、グローバルにパートナーシップ（130社以上）を展開

連携テーマ別の企業割合

地域別の連携企業
4%
(7)

4%
(6)

4%

3%
(5)

オランダ

31%

ドイツ

9%
(14)

その他（日本、米国等）

80%
(130)

凡例：地域別の割合（％）と企業数

 パートナー企業は国内外合わせて130社以上

個人に合った栄養
蛋白質産業の再定義
アップサイクリング

イギリス
ベルギー

97

15%

蛋白質の自給自足
市場投入期間の短縮化

25%
25%

凡例：分野別割合（％）

 個人に合った栄養（個人の健康に即した栄養を届ける）
 蛋白質産業の再定義（生産から消費の一連の中で、動物性蛋白質を低減）
 アップサイクリング（食品廃棄物を再生して、製品化）
 蛋白質の自給自足（植物由来等新しい蛋白質を活用） 市場投入期間の短縮化（テクノロジー企業等に資金提供を行う）© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 「投資促進法（Law 5719）」及び「産業研究開発促進法（Law 5744）」に基づき、スタートアップ等による研究開発を促進しつつ、海外のスタートアップの誘致施策も展開することで、国全体の経済発展を志向
1

イスラエルにおけるイノベーション・エコシステム形成に向けた法整備の流れ

1959年 投資促進法（Law 5719）制定
 イスラエル国内における生産能力向上や国際市場での競争力向上、安定した雇用を生み出す環境の構築等を目的として、研究開発を主軸に置いた企業に対する法人税の減税を実施
 ４種類の企業区分に応じた法人税率を設定し、特にバイオテクノロジーに関する企業は16％（通常は23％）に設定⇒都市部から離れた投資優遇地域（例：南部のネゲブ地域、北部のガリラヤ地域）に所在する場合、法人税は7.5%

1984年 産業研究開発促進法（Law 5744）制定
 政府が研究開発におけるリスクを共有し、民間企業における研究開発への投資を奨励することを目的として、当時の産業貿易省（現：経済産業省）に首席科学官オフィス（OCS: Office of Chief Scientist）を設置し、産業に対する各種補助金や税制優遇措置等の施策を一元的に管理する権限が付与
 イスラエル国内に登記された企業であれば、同補助金や税制優遇措置の恩恵を受けることが可能

1993年 ヨズマ・プログラムの設置

 OCSの下に、公的資金を活用した投資会社を設立し、2種類の投資対象を定めることで、国内でのスタートアップ起業を支援① イスラエル国内における民間ベンチャーキャピタル（VC）を10件設立（8,000万ドル）② アーリー段階にあるスタートアップ15件への直接投資（2,000万ドル）

 VCは設立後5年以内に政府の投資分に5～7％の金利を加えた価格を支払うことで買い取り可能であり、立ち上げリスク低減に寄与

2015年 産業研究開発促進法（Law 5744）改正
 OCSを組織改編し、独立行政機関「イスラエル・イノベーション・オーソリティ（IIA: Israel Innovation Authority: IIA）」設立

現在

 革新的な技術を生み出すスタートアップと安定した資金提供が可能な国内のベンチャーキャピタルが集積するエコシステムを形成
 海外企業がイスラエル国内でスタートアップ等を設立するためのインセンティブを整備し、海外資金を継続的に呼び込む環境を整備

出典：国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター 「海外調査報告書 海外の研究開発型スタートアップ支援」（平成30年3月）
https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2017/OR/CRDS-FY2017-OR-01.pdf等を参考に作成
98© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 IIAでは、シード段階のスタートアップからグローバル企業まで、それぞれのニーズに適した補助金及び公的支援プログラムを整備することで、研究開発に対する投資を誘発
2「イスラエル・イノベーション・オーソリティ（IIA: Israel Innovation Authority: IIA）」の概要

 IIAは新たなビジネスの構想を保有している起業家から新製品開発を進めている一定成熟したスタートアップ、イスラエル国内企業との連携に関心のある
グローバル企業に至るまで、各企業が置かれている環境や事業内容に適した各補助金及び公的支援プログラムを提供
 現在は支援対象に応じて、４つの部門を運営し、各部門にて補助金及び公的支援プログラムを展開しており、2022年における補助額の合計は約17
億2,000万シェケルとなっている

部門
Startup Division（スタートアップ部門）

Growth Division（成長企業部門）業務概要
 シード段階のスタートアップにおける技術開発を支援するプログラムを提供

 シード段階を脱し、開発した製品の売上拡大段階に位置する企業や、革新的な技術の開発に対する資金援助を求める大企業を対象として、支援プログラムを提供

Technological
Infrastructure
Division

 研究開発インフラへの資金提供や、大学等の学術界でのInternational
Collaboration Division 革新的技術の開発に係る国際共同事業への参画を支援（技術インフラ部門）（国際協力部門）

応用研究の促進、技術移転、軍事技術とのデュアルユース
技術の開発等を重点的に支援するプログラムを提供

 具体的には、二国間における技術協力や、欧州の技術開発プログラム「Horizon Europe」への参画を支援プログラム数（2022年）

採択率（2022年）

7（採択数576件/
申請数983件）

約59%

補助額（2022年）
3億1,534万シェケル

次ページにて具体的なプログラム例を記載

10

約54%

（採択数306件/
申請数564件）

約71%

7（採択数446件/
申請数624件）

2（採択数27件/
申請数58件）約47%

8億6,635万シェケル

5億917万シェケル

3,192万シェケル

出典：IIA “2023 Annual Report The State of High-Tech”https://innovationisrael.org.il/en/wp-content/uploads/sites/3/2023/07/2023-The-state-of-High-Tech.pdf等を参考に作成
99© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 起業家やスタートアップにおける研究開発フェーズに応じた支援プログラムを展開しており、政府が直接介入するのではなく、民間の技術インキュベーターを最大限活用することで、イノベーションを促進
3

IIA Startup Division（スタートアップ部門）における主要プログラム
Tnufa (Ideation) Incentive Program

プログラム概要



ビジネスの初期構想を有する起業家に対し、革新的な技術の開発
及び検証を支援プログラム目標



初期構想段階のプロジェクトにおける概念実証及びビジネスとしての実現可能性を精査

支援対象



起業家
 イスラエル国内のスタートアップ

Technological Innovation Incubators Program

革新的な技術のアイデアを基に、スタートアップを設立したい起業家等に対し、技術インキュベーターを介して、研究開発資金の投資から企業設立、アイデアに基づく製品化まで一貫して支援
研究開発の初期段階に相当する技術のアイデアを有しつつも、民間資金の調達が困難な起業家が抱えるリスクを解消

起業家
 イスラエル国内のスタートアップ

等

2年間で最大350万シェケルの補助金を提供（承認された予算の最大85%まで支援）
 残り予算15％はインキュベーターからの投資を受けることができるため、起業家側は金銭面での負担不要

具体的に受けられる
支援内容



1年間で最大20万シェケルの補助金を提供（承認された予算の最大80%まで支援）

申請段階では企業設立は不要（あくまでアイデアの検証に重点） 採択にあたっては客観的プロセスを経ているため、追加資金の調達
材料としても活用可能


メリット




本プログラムの支援期間後であれば、他のプログラムから支援を受けることも可能研究開発が失敗に終わった場合においても、補助金の返済は不要（ただし、製品化に至った場合は、ロイヤリティとして収益の3％をIIAに支払う必要あり）

なお、バイオテクノロジーと工学を組み合わせた技術については、追加
で250～350万シェケルの補助金を提供

申請段階では、企業設立は不要であり、採択後にインキュベーターの支援を受けながら、起業プロセスを進めることが可能 インキュベーターには、スタートアップの設立から製品化まで、豊富な支援実績を有する企業を用意（2024年1月時点で15社のインキュベーターが存在） IIAとのやり取りはインキュベーターが一括して担当するため、起業家は技術及びビジネス開発に集中することが可能


出典：IIA ウェブサイト “Tnufa (Ideation) Incentive Program”（英語版）https://innovationisrael.org.il/en/programs/ideation-tnufa-incentive-program/#about_route 等より作成
100© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 2022年9月時点では、約1,800社のライフサイエンス関連企業がイスラエルで活動しているが、企業設立数は減少傾向
4

イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップへの投資動向

 イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップの数は増加傾向にあり、2021年度には約1,800社に到達
 2014～2020年度にかけて、新規設立企業数は直近10年間の平均値（105社）を上回ったが、 2021年度にはライフサイエンス
関連企業の設立数が急激に減少し、 設立された企業は84社
 なお、世界全体におけるライフサイエンス関連企業の設立数についても、同様に減少傾向
ライフサイエンス関連企業の新規設立数（2012年度～2022年9月時点）

事業活動中のライフサイエンス関連企業数（2012年度～2021年度）

250

2000

1,762

イスラエルのライフサイエンス企業数

1600

1,490

1000

1,648

1,391

1400
1200

1,569

1,807

1,185
1,025

1,280

978

800
600
400

198

200
イスラエルのライフサイエンス企業設立数

1800

172
150

179

181
165

169

164

149
128

100

84

50

25

200
0

0
2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年
年度

2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年
9月
年度

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 資金及び技術力不足により、過去10年間で750社のライフサイエンス関連企業が廃業している一方、現在活動中の企業の約4割は製品化段階
4

イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップへの投資動向 2021年度に廃業したライフサイエンス関連企業の大部分はデジタルヘルスに関連する企業であるものの、同年に新たに設立された企業数と同等の割合であり、デジタルヘルス分野自体は継続して成長 投資対象ステージ別にみると、実用化（Initial Revenues）及び規模拡大（Revenue Growth）段階にあるライフサイエンス関連
企業の割合は直近数年間約4割で安定 一方、活動中のライフサイエンス企業の半分以上は、研究開発段階（Seed及びR＆D）
年度別ライフサイエンス企業の廃業数（2012年度～2022年9月時点）

100

ライフサイエンス企業の廃業数

90
80

79

82

84

87

82

86

投資対象ステージ別現在活動中のライフサイエンス企業数の割合

905% 10%

72

70
60

50

50

33%
39

40
30

52%

20

5

10
0

Seed

R&D

Initial Revenues

Revenue Growth年度

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップは、主に「デジタルヘルス」、「医療機器」、「バイオテクノロジー」、「製薬」の4分野であり、割合に大きな変化は見られない
4

イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップへの投資動向

 医療機器分野は2021年度におけるライフサイエンス分野スタートアップの約36％を占めているが、2020年度と比較すると4％減少
 デジタルヘルス分野は、ライフサイエンス分野スタートアップの約30％を占め、その割合は2020年と比較して3％増加しており、2020
年度と2021年度の両方で最も成長している分野
 バイオテクノロジー分野及び製薬分野の企業数は大きく変化していない
2021年度 主要4分野別
ライフサイエンス企業設立数

主要4分野別 ライフサイエンス企業数

8

151
539

17

459

20

658
デジタルヘルス

医療機器

39

バイオテクノロジー

製薬

デジタルヘルス

医療機器

バイオテクノロジー製薬

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 イスラエルのスタートアップ企業全体の資金調達額と比較するとライフサイエンス分野は低い水準にあるが、2021年度の資金調達では、過去10年間で最高の約38億ドルに到達
4

イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップへの投資動向 2021年度におけるイスラエルのスタートアップ企業全体での資金調達額に対するライフサイエンス分野の割合は11％であり、過去10年間の平均よりも低い値となっているが、ライフサイエンス分野スタートアップが調達した金額自体は増加
ハイテク企業分野別 資本調達割合（2012年度～2022年9月時点）

ハイテク企業部門別 資金調達額「単位：百万ドル］

4,000
188

3,500

225
413

3,000
133
80

2,500

452

2,000

2064
98
114

1,500

407

1,000
500
0

18
159
122
104
98
79

37
268

80
195

176
157
129
102

275

2012年

2013年

環境関連技術

42
231

53
203

335

384

160
124
27

241
105
52

139
181
53

2014年

2015年

2016年

通信

インターネット

73
146
248

63
174

1277

237
968

603

627

823

179
130
81

233
102
44

142
63
47

213

2017年

2018年

2019年

2020年

年度

IT＆企業向けソフトウェア

121
225

ライフサイエンス

346
186

他の技術

563
150
150

190
104
69

2021年 2022年9月
半導体

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年）等を参考に作成 https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-LifeScience-Annual-Industry-Report-2022.pdf
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 イスラエルのライフサイエンス分野スタートアップにおける主な資金調達源はベンチャーキャピタルファンドであり、2021年には、総投資額の14％に相当する約5.3億ドルの資金を調達
4

イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップへの投資動向 2021年にイスラエルのベンチャーキャピタルファンドから調達した資金の総額は、2020年と比較すると2倍以上に大幅に増加しており、
過去10年間においても最高金額に記録
 国外からの投資額について、2021年度には国内からの投資額の倍以上に達しており、外部からの資金調達に成功
国内及び国外からのライフサイエンス企業への投資額（2012年度～2022年度）

4000

4000

3500

3500

3000

3000

2500
3,218

2000
1500

2,477

1000
500
0

553
57

845

788

953

79

100

95

1,512

1,442 1,295 1,312

955

188

112

163

270

投資額（百万ドル）

投資額（百万ドル）

国内VCファンドとその他の投資家によるライフサイエンス
企業への投資額（2012年度～2022年9月時点）

2500

184

216

466
2,093

2000
1500

376

1000
500

534

615

0

137
119
294
197

535
252

192
388
307

244

588

548

233

275

831

634

822

423

476

466

1,104

257
1,072

1,092 1,045
399

年度

年度
国内のVCファンド

226

348

295

他の投資家

国内からの投資額

国外からの投資額

未公開

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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 ライフサイエンス分野への投資額は、投資ステージ別においても増加傾向
4

イスラエルにおけるライフサイエンス分野スタートアップへの投資動向

 研究開発段階（Seed及びR&D）の企業の取引数は横ばいであるが、2021年度の投資額は2020年と比較して増加傾向
 バイオテクノロジー関連企業について、2012年～2021年の間でM&A及びIPOに至った企業は53社
投資対象ステージ別ライフサイエンス企業の取引数（2012年度～2022年9月時点）

9

250

12
8

取引数

200
150
100
50

4
20
79

70

5
28

81

80

13
37

81

80

9
33

76

99

40

72

44

96

3
49

88

9

12

3500

64
67

52

84

4000

102

89
6
27

118

106

106

116

45
113

106
53

0

投資額（百万ドル）

300

投資対象ステージ別ライフサイエンス企業への投資額（2012年度～2022年9月時点）

857

3000
2500
928

2000
1500

398

1000
500
0

98
127
310
75

224
257

175
161

376
66

493
59

年度
Seed

R＆D

Initial Revenues

185
219

128
239

405

562

576

732

82

125

93

52
496

193

757

708

153

355

629
1469

537

144

1032

991
114

645
567

394

161

年度
Revenue Growth

Seed

R＆D

Initial Revenues

Revenue Growth

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf 等より作成
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）

 一般的にハイリスクと考えられているライフサイエンス分野に対しても、多くの投資実績を有するベンチャーキャピ
タルが存在しており、資金が途切れないように工夫された投資環境を整備
5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

10D

設立年

投資対象フェーズ
 Seed

2018年

 R&D
 Initial Revenues

Accelmed

ALIVE

2009年

2020年

 Initial Revenues
 Revenue Growth Initial Revenues
 Revenue Growth SeedAlmeda Ventures

2020年

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growth

Alpha Capital Seed

2001年

 R&D
 Initial Revenues

投資動向
ライフサイエンス企業を含むハイテクスタートアップの初期段階のシード及びシリーズAラウンドに投資 2020～2022年にかけては、シードから研究開発、製品
実用化段階にある企業計9社に対し、総額2,700万ドルの
投資を実行




収益段階に達した医療機器企業計20社に投資

ミドルからレイター段階にある医療技術、医療機器、遠隔医療分野に成熟した企業に投資 2020年～2022年にかけては、初期投資9社、追加の投資として2社に合計7200万ドルを投資を実行

医療機器、デジタルヘルス、バイオコンバージェンス分野に投資
 初期投資で研究開発段階から収益成長段階まで幅広い
企業9社に合計1600万ドルの投資を実行

ライフサイエンス及びテクノロジー分野のプレシードからシリーズ
B段階までのベンチャーとスタートアップに投資 近年、イスラエルの公開及び非公開企業に積極的に投資

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）
5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

aMoon Partners
Fund

設立年

投資対象フェーズ
 Seed

2016年

 R&D
 Initial Revenues

 SeedArkin Bio

2016年

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growth

Biomed 100ShizimXL Ltd Seed

2014年

 R&D
 Initial Revenues
 SeedClal Biotechnology
Industries（CBI）

1993年

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growth

Elron Electronic
Industries

1962年 Seed R&D

投資動向
イスラエル最大のヘルステックVCファンド
 投資先は30社あり、そのうち4社はIPO後の企業


免疫療法、がん、代謝、微生物叢、中枢神経系、自己免疫疾患、希少疾患、ドラックデリバリー等の分野の初期及び中期の企業に投資 投資先は15社あり、そのうち3社はIPC後の企業


初期段階のスタートアップに投資 医療機器、製薬、医療機器、医療用大麻分野の企業13社に投資


TASEで取引される公開企業で、シードから成熟段階までの企業に幅広く投資 バイオテクノロジー及び医療機器分野の企業11社に投資アーリー段階を中心に、イスラエルのテクノロジースタートアップに投資 ライフサイエンス分野の企業4社に投資

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）
5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

Entrée Capital

ExitVally Ltd

Guangzhou-Israel
Biotech Investment
Fund（GIBF）

Israel Biotech Fund
（IBF）

設立年

投資対象フェーズ
 Seed

2009年

2015年

2016年

投資動向

 Initial Revenues

10億ドル以上を管理しており、シード、アーリー、成長段階の幅広いハイテクスタートアップに投資 イスラエルのライフサイエンス企業7社に投資 Seed



 R&D



 Initial Revenues

テクノロジー、フードテック、ライフサイエンス分野の初期段階のスタートアップ向けクラウドファンディングプラットフォーム
 ExitVallyのコミュニティには24,000人以上の投資家が参加

 Seed



 R&D

 R&D
 Initial Revenues

 Seed

2015年

 R&D
 Initial Revenues

イスラエルのバイオテックを中国の広州にて商業・産業化することを目的に、ライフサイエンス分野を中心に12社に投資

イスラエルのシード、R&D、実用化段階のバイオテクノロジー
及び製薬企業のみ13社に投資
 2020年～2022年にかけては、初期投資で12社に投資し、フォローオン投資で3社に合計4,200万ドルの投資を実施
 SeedJoy Ventures

2017年

 R&D
 Initial Revenues



消費者製品を開発する企業11社に投資

 Revenue Growth
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イノベーション・エコシステム形成（イスラエル国）
5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

設立年

投資対象フェーズ

投資動向実証済みの技術を持つ高成長段階の企業と提携することを重視 2020年～2022年にかけては、イスラエルのライフサイエンス
企業に対して初期投資及び追加投資の合計2億5200万ドル投資を実施


Koch Disruptive
Technologies

2019年 Initial Revenues
 Revenue Growth SeedLionBird

2012年

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growth

Mediterranean
Towers Ventures

2017年

 Seedヘルスケア、商業、エンタープライズ分野のスタートアップ企業に注力しており、ヘルスケア分野は18社に投資
 2020年～2022年にかけて、初期投資12社及び追加投資
12社の合計で2500万ドルの投資を実施

高齢者向けの革新的なソリューションを開発するテクノロジー
企業に専門に投資

プレシード・シードステージのスタートアップ企業に投資 ヘルスケア企業19社に投資
 2021年～2022年にかけて、初期投資7社及び追加投資
2社の合計2100万ドルの投資を実施


NFX

2015年

 Seed SeedOrbiMed Israel
Partners

1989年

 R&D
 Initial Revenues

シード段階のベンチャーキャピタルから大規模な上場企業
まで、グローバルなヘルスケア産業に投資

 Revenue Growth
出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

設立年

投資対象フェーズ
 SeedOurCrowd

2013年

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growth

PeakBridge

 R&D

2017年

 Initial Revenues
 Revenue Growth

Peregrine

Pitango Venture
Capital

1993年

ヘルスケアポート分野の企業24社に投資
 2020年～2022年にかけては、初期投資29社及び追加
投資100社の合計1億5700万ドルの投資を実施


フードテック分野の企業16社に投資
 2020年～2022年にかけては、初期投資17社及び追加
投資14社の合計4500万ドルの投資を実施
 Initial Revenues

シード～実用化段階のライフサイエンス分野の企業48社に投資
 2020年～2022年にかけては、初期投資38社及び追加
投資46社の合計2億4800万ドルの投資を実施

 Seed Seed

2001年

投資動向

 R&D

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growthデジタルヘルス、診断、医療情報、治療法等のヘルスケア
分野の企業に注力しており、17社に投資
 2020年～2022年にかけては、初期投資13社の6,900万ドルの投資を実施

 SeedPontifax Venture
Capital

2004年

 R&D
 Initial Revenuesヘルスケア分野において先端的のライフサイエンス技術開発を行う企業54社に投資

 Revenue Growth
出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

RMGP Biopharma

設立年

投資対象フェーズ

投資動向

 Seed

2017年

 R&D



需要がある未成熟分野に対する治療法の確立に注力

初期段階の医療機器及びデジタルヘルス分野に関する
スタートアップ企業17社に投資イスラエルのバイオファーマ企業に注力し、10社に投資 Initial Revenues

Sanara Ventures

 Seed

2014年

 R&D
 Initial Revenues

 SeedSBI Japan

2017年

 R&D
 Initial Revenues
 Revenue Growth

Shavit Capital FundTal Venture

 Revenue Growth

イスラエル関連企業への後期投資に注力 2020年～2022年にかけては、初期投資9社及び追加投資1社の合計13億ドルの投資を実施

 R&D



 R&D

2007年

2016年

 Initial Revenues

 Initial Revenues
 Revenue Growthイスラエルのハイテクエコシステム分野に注力
 2021年～2022年にかけては、初期投資3社に1000万ドルの投資を実施

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
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5

ライフサイエンス分野関連のベンチャーキャピタル一覧
投資家名

Triventures

設立年

投資対象フェーズ
 Seed

2010年

 R&D

投資動向


 Initial Revenues

Vertex Ventures
IsraelVLX Ventures

 Seed

1997年

 R&D
 Initial Revenues

 Seed

2013年

 R&D
 Initial Revenues

Welltech Ventures

 Seed

2019年

 R&D
 Initial Revenues

初期段階の循環器、整形外科、ロボティクス、眼科、婦人科、デジタルヘルス等のヘルスケア分野の企業23社に投資

初期段階のイスラエル企業に投資 デジタルヘルス分野の企業4社に投資 シード～実用化段階のデジタルヘルス分野の企業に対して、2020年～2022年にかけて、初期投資2社、追加投資4社の合計3200万ドルの投資を実施


初期段階の計算生物学及び薬剤開発分野のスタートアップに投資
 投資を行っている企業計12社のうち、10社がライフサイエン
ス分野の企業

初期段階のヘルスケア及びウェルネス分野のスタートアップ
企業13社に投資

出典： Israel Advanced Technology Industries “IATI Israel’s Life Science “Annual Industry Report”（2022年） https://iati.co.il/wp-content/uploads/2023/12/IATI-Israels-Life-Science-AnnualIndustry-Report-2022.pdf
113© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

技術戦略分析114© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

特許や論文といった技術面の動向や、該当技術の導入量やコストといった市場面の動向分析を実施
分析対象とした技術一覧
目的

分析方針

選定した技術について日本の強み・弱みを把握し、社会実装に向けた課題・施策を整理

3～5件の技術・分野を選定し、
以下の項目を中心に分析
 技術面• 特許動向• 論文動向
 市場面• 技術導入量
• コスト

分析対象

技術の概要・特長

SAF•

バイオスティミュラント••

人工衛星等による生育観測••

ゲノミックセレクション

•

•

115

第2世代バイオ燃料（油脂・セルロース・廃棄物由来）及び第3世代バイオ燃料（微細藻類由来）の開発が初期普及段階に到達
化学農薬に代わる防除技術。現在、レーザー光による害虫狙撃技術の開発の他、利用可能な物質候補の探索等が推進
疾病・雑草抑制用ペプチド資材を開発するスタートアップも存在
衛星画像や土壌地図データ、気象情報等を統合・分析し、土壌水分を含む圃場の状態把握
機械学習技術を統合し、より正確な生育予測が可能
ビッグデータの活用と機械学習の高度化により、ゲノム予測
モデルを構築し、優良な個体を選抜（育種の効率化が期待される）
植物育種への応用に向けた研究開発が加速© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

技術戦略分析①SAF②バイオスティミュラント③人工衛星等による生育観測④ゲノミックセレクション

116© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

SAFの製造技術は、原料やSAFへの変換方法の違いにより、主に4種類に分類
欧州における将来のSAFの製造技術予測

SAFの原料と製造技術の類型

HEFA※1• 廃食油• 牛脂• 微細藻類

原料

概要等

廃食油等を、高圧下で水素化分解及び還元し、SAFを製造• 木くず等のバイオマス
ガス化FT• 廃プラスチック等の都市ごみ
合成※2
等

ATJ※3

• 第一世代バイオエタノール（さとうきび、とうもろこし等）• 第二世代バイオエタノール（非可食植物、古紙、
廃棄物等）

合成
燃料 • CO2、水素
（PtL）

（Mt）
35
30

木くずや廃プラ等をガス化し、触媒により液化することでSAFを製造

25

SAF製造量製造技術

触媒を用いて、バイオエタノールを改質することでSAFを製造1510
50

再生可能エネルギーと水、CO2からSAFを製造• 現時点で社会実装に至っているのは、「HEFA」と「ATJ」のみ

20

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

• 短期的にSAF導入量を拡大するために、HEFAが不可欠とされているが、原料となる廃油の入手可能量が限られているため、2030 年以降の製造量は増加しない見込み• 2030年以降は、農業残渣や林業残渣等のセルロース系原料からガス化FT合成もしくはATJにより製造されるSAFが増加する見込み※1 HEFA: Hydroprocessed Esters and Fatty Acids、※2 FT: Fischer-Tropsch合成、※3 ATJ: Alcohol To Jet
出典：資源エネルギー庁「「CO2等を用いた燃料製造技術開発」プロジェクトに関する国内外の動向について」（令和5年6月）
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/green_innovation/energy_structure/pdf/016_04_00.pdf

117© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2022年にかけて、SAF関連特許の出願数は増加傾向にあり、特に2014年を境に毎年100件以上の特許が出願
SAFに関する特許出願数の推移
[件]

140
128
117

120
100

100

PCT出願数

85
80

70

84

83

83

115
106

106

110
100

100

80

70

60
40

40
25

24

28

20
0
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

優先権主張年
出典：Questel
118[年]※検索条件は別ページに記載© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

SAF関連特許の上位特許権者はアメリカと中国に集中しており、特にアメリカではバイオディーゼルを併産するHEFAやセルロース系原料を活用するATJに係る特許が多数
SAFに関する上位特許権者リスト#

特許権者名（国籍）

1 UNIVERSAL OIL PRODUCT（アメリカ）

保有数
32

DALIAN INSTITUTE OF CHEMICAL PHYSICS
2
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES（中国）30

3 XYLECO（アメリカ）

24

4 ROLLS ROYCE（イギリス）#

特許権者名（国籍）GUANGZHOU INSTITUTE OF ENERGY CONVERSION CHINESE ACADEMY OF SCIENCES（中国）BEIHANG UNIVERSITY OF AERONAUTICS &11
ASTRONAUTICS（中国）NUAA - NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS &11
ASTRONAUTICS（中国）

11

保有数
9
9
9

14 REG SYNTHETIC FUELS（アメリカ）

8

19

14 PETROCHINA（中国）

85 NESTE OIL（フィンランド）

17

14 ZHEJIANG UNIVERSITY（中国）86 PETROBRAS - PETROLEO BRASILEIRO（ブラジル）

12

17 EXXONMOBIL RESEARCH & ENGINEERING（アメリカ）

7

EXXONMOBIL TECHNOLOGY & ENGINEERING（アメリカ）

77 GEVO（アメリカ）

10

7 SHELL INTERNATIONALE RESEARCH（オランダ）

10

7 US NAVY（アメリカ）

10

7

KOREA INSTITUTE OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY
（韓国）

10

17

17 SOUTHEAST UNIVERSITY（中国）717 NANCHANG UNIVERSITY（中国）717EAST CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY（中国）

17 HELIAE DEVELOPMENT（アメリカ）

7
7

出典：Questel
119© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

HEFAとATJ関連の特許が多く出願されており、2012年以降に関してはHEFA関連の特許出願が一定数みられる
SAF製造技術に関する特許出願件数の経年変化（2003-2022）
50

 2008年にHEFA関連の特許として出願された全43件の特許のうち、30件がアメリカからの出願
 更にその中の3割はUNIVERSAL OIL PRODUCT社が特許を保有（2011年にASTM D7566 Annex 2に基づいて認証取得）

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
HEFA

ATJ

ガス化FT合成合成燃料

出典：Questel
120© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

アメリカから特許が多く出願されている一方、HEFAに関しては日本からの出願もみられる
SAFに関する特許の出願国分布（2003-2012、出願数上位8カ国を抽出）

HEFA

17

94

ATJ

10

82

ガス化FT合成

2

24

合成燃料

1

12

中国

アメリカ

3

1

3

1

1

40

4

1

1

6

1

1

韓国

インド

イギリス

1

3

ブラジル

ドイツ

日本

出典：Questel
121© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2013年以降は中国からの特許出願数が増加しており、急激に技術力が向上
SAFに関する特許の出願国分布（2013-2022、出願数上位8カ国を抽出）

HEFA

60

33

ATJ

45

26

ガス化FT合成

14

15

合成燃料

2

4

1

中国

アメリカ

韓国

5

6

4

2

3

3

3

1

4

2

1

1

1

インド

イギリス

ブラジル

ドイツ

日本

出典：Questel
122© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

HEFAに関しては2006～2012年にかけてアメリカからの特許出願が多い一方、2013年以降
中国からの特許出願数が増加
HEFAに関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
35
 このうち、3割はUNIVERSAL OIL PRODUCT社が特許を保有（2011年にASTM D7566 Annex 2に基づいて認証取得）

30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

インド

イギリス

ブラジル

ドイツ

日本

出典：Questel
123© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ATJに関しては2007～2011年にかけてアメリカからの特許出願が多数（主にASTM D7566
Annex 5 を取得しているGevo社等）
ATJに関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

インド

イギリス

ブラジル

ドイツ

日本

出典：Questel
124© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ガス化FT合成に関して2010年頃までアメリカからの特許出願があったが、2011年以降各国からの積極的な特許出願はない
ガス化FT合成に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

インド

イギリス

ブラジル

ドイツ

日本

出典：Questel
125© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

合成燃料に関しては毎年数件の特許が出願されている程度
合成燃料に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
4

3

2

1

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

インド

イギリス

ブラジル

ドイツ

日本

出典：Questel
126© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

SAF関連特許の調査方法の概要は以下のとおり

調査対象特許

PCT出願

調査対象年

2003～2022年（優先権主張年）

使用データベース

127

Questel社「Orbit Insight」

調査方法 以下の検索式にて、文献の母集団を形成
 母集団として整理した各文献に含まれる技術単語（キーワード）について、各製造技術（「HEFA」、「ATJ」、「ガス化FT合成」、「合成燃料」）に関連する単語が含まれる特許を抽出

検索式('Alcohol to JET' OR 'Fischer Tropsch Synthetic Paraffinic Kerosene' OR FT-SPK OR 'Catalytic hydrothermolysis
synthetic jet' OR ('Hydroprocessed Hydrocarbons, Esters' and 'Fatty Acids'))/TI/AB/CLMS/OBJ/ADB/ICLM OR(((aviation OR jet)/TI/AB/ICLM OR (B64#)/IPC) AND ((fuel* OR hydrocarbon* OR gasolin* OR (oil* NOT(boil)))/TI/AB/ICLM OR (C10G OR C10L-001/00)/IPC) AND((sustainable OR (bio* NOT (bioavailability OR biodegrad*))OR renewable)/TI/AB/ICLM))© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

SAFに関連する論文数は直近20年間継続して増加傾向にあり、特に2020年から急激に増加
SAF関連の論文数推移（2003～2022年）

論文数

[件]

340,000
320,000
300,000
280,000
260,000
240,000
220,000
200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,0000293,764

300,784

210,724
110,100

56,11753,166
39,83547,90737,06973,489104,775
81,991
105,015
89,032

142,298
140,594
124,404

121,832

64,12535,185

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

出版年

[年]

出典：Questel
128© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

論文数の上位2か国は、特許と同様にアメリカと中国となっており、続いてイギリスやフランス、
カナダといった国が並んでいる
国別のSAF関連の論文数順位[件]

240,000

217,789

210,000

論文数180,000
150,000
120,000

110,571

90,00065,372 56,738

16,11336,882 31,647 19,003
39,21838,39418,96040,596
15,66433,29023,14660,00030,00012,598 10,372
13,728

10,204 9,412

0
イラン

ベルギー

デンマーク

スイス

ロシア

韓国

ブラジル

スウェーデンオランダ

スペイン

オーストラリア

日本

インド

イタリア

ドイツ

カナダ

フランス

イギリス

中国

アメリカ

出典：Questel
129© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

航空業界全体でのネットゼロ目標達成に向けた動向を踏まえ、SAFへの需要は国内外ともに急増すると見込まれており、国内では2030年時点で約171万kLに達する見込み
世界全体でのSAF需要量見込み

国内でのSAF需要量見込み（十憶L）

SAF需要量

500

449

400

346

300

229

200
100

90
8

23

0
2025 2030 2035 2040 2045 2050
• IATA（国際航空運送協会）は、航空輸送分野における2050年のCO2総排出量をネットゼロとする目標を発表• 上記目標の達成に必要なSAFの量について、2050年には約4.5億kLと推計• 一方、2023年時点でのSAF生産量は約60万kL（世界全体のジェット燃料消費量の約0.2%）に留まると推計• 資源エネルギー庁では、2030年における国内でのSAF需要量が国内のジェット燃料使⽤
量の10%に相当する約171万kLと見込んでいる• 2030年における国内でのSAF供給見込み量は、⽯油元売り等のSAF製造・供給事業者
における公表情報等から積み上げると、約192万kLであり、需給バランスは保たれる想定（ただし、原料確保や技術開発等の不確実性あり）

出典：IATA “Net zero 2050: sustainable aviation fuels”
https://www.iata.org/en/iata-repository/pressroom/factsheets/fact-sheet---alternative-fuels/130

出典：資源エネルギー庁「持続可能な航空燃料（SAF）の導⼊促進に向けた施策の⽅向性について（中間取りまとめ（案））」（令和5年5月） https://www.mlit.go.jp/koku/content/001611921.pdf© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

現状では、HEFAが最も安価であるものの、原料コストの変化や設備投資額の低減に伴い、2050年にはどの手法もSAF1トンあたり約1,000～2,000米ドルに達する見込み
製造技術別のSAF製造コスト予測（全体像）• 世界経済フォーラム（WEF）内のイニシアチブ「Clean Skies for Tomorrow」には80以上の関連団体が所属し、航空分野の脱炭素化に向けて、SAFの実現可能性等を調査・検討• 製造技術別にSAF製造コストの将来予測結果を取りまとめており、最も安価な製造方法としてはHEFAを挙げ、そのコストはSAF1トンあたり約1,000～
1,500ドルであるものの、従来の航空燃料の価格（約620ドル）と比較すると、約2倍程度
出典：WEF “Clean Skies for Tomorrow: Sustainable Aviation Fuels as a Pathway to Net-Zero Aviation”（2020年11月）
https://www3.weforum.org/docs/WEF_Clean_Skies_Tomorrow_SAF_Analytics_2020.pdf
131© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

HEFAの製造コストは、主に水素の調達コスト低減により減少すると見込まれ、2050年には現状の製造コストから約2割低減する想定
製造技術別のSAF製造コスト予測（HEFA）

SAF製造コスト[USドル／トン]

仮定条件

水素

 太陽光発電により生成
 調達コストは、2020年に7.5US
ドル／kg-H2、2050年に1.9US
ドル／kg-H2となる見込み

原料 本試算は廃食油を想定
 調達コストは原料の種類によって大きく異なるが、通常は原料1kgあたり600～950US
ドル

OPEX

 生産プロセスの収率は90%、
製品生産量に占めるSAFの割合は46%として試算

CAPEX

 2030 年までに15%減少し、2050 年までにさらに約12%減少（合計27%）と想定• HEFAによるSAF1トンあたりの製造コストは、2020年時点で約1,400ドルであり、 2050年までには約22％低減し、約1,100ドルに達する見込み• 製造コストの低下と原料の入手可能性が担保されることで、2030 年までには世界中でHEFAによるSAF製造が可能になる見込み
出典：WEF “Clean Skies for Tomorrow: Sustainable Aviation Fuels as a Pathway to Net-Zero Aviation”（2020年11月）
https://www3.weforum.org/docs/WEF_Clean_Skies_Tomorrow_SAF_Analytics_2020.pdf
132© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ATJの製造コストは、エタノール製造の営業費用（OPEX）と生産設備投資額（CAPEX）が低減することで、2050年には現状の製造コストから約3割低減する想定
製造技術別のSAF製造コスト予測（ATJ）
仮定条件

SAF製造コスト[USドル／トン]

 本試算では、サトウキビのバガスを想定原料

OPEX（エタノール
製造）

OPEX

（ジェット
燃料製造）

CAPEX

（エタノール
製造）

CAPEX

（ジェット
燃料製造）

 調達コストは原料の種類によって大きく異なるが、通常は原料1トンあたり33～220USドル サトウキビのバガスは33USドルと想定
 生産プロセスの収率は13%、
製品生産量に占めるSAFの割合は77%として試算

 ジェット燃料の生産設備への投資額は2030年までに約35%減少し、その後は年間約1%ずつ減少する見込み• ATJによるSAF1トンあたりの製造コストは、2020年時点で約2,400ドルであり、 2050年までには約32％低減し、約1,600ドルに達する見込み• なお、将来的に最も安価で調達可能な原料としては都市廃棄物の生ごみも想定
出典：WEF “Clean Skies for Tomorrow: Sustainable Aviation Fuels as a Pathway to Net-Zero Aviation”（2020年11月）
https://www3.weforum.org/docs/WEF_Clean_Skies_Tomorrow_SAF_Analytics_2020.pdf
133© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ガス化FT合成の製造コストは、生産設備投資額（CAPEX）が約8割を占めるが、原料コスト
が他の製造技術よりも安いという点が特徴
製造技術別のSAF製造コスト予測（ガス化FT合成）

SAF製造コスト[USドル／トン]

仮定条件

原料

 本試算は都市廃棄物を想定
 都市廃棄物の調達コストは、2025年まで無しとしつつ、将来的には需要が増加し、コストが生じると想定OPEX

 生産プロセスの収率は20%、製品生産量に占めるSAFの割合は60%として試算

CAPEX

 2025～2030年の間に、年間で約4%ずつ減少、2030年
以降は年間約1%ずつ減少と想定• ガス化FT合成によるSAF1トンあたりの製造コストは、2020年時点で約1,900ドルであり、 2050年までには約24％低減し、約1,400ドルに達する見込み• ガス化FT合成では、都市廃棄物以外にも、林業残材やその他のセルロース系原料を活用することが可能であるものの、調達コストは1トンあたり 33～
220ドルと見込まれ、SAF1トンあたりの製造コストは、2030年に約1,800ドル、2050年に1,550ドルに留まる見込み
出典：WEF “Clean Skies for Tomorrow: Sustainable Aviation Fuels as a Pathway to Net-Zero Aviation”（2020年11月）
https://www3.weforum.org/docs/WEF_Clean_Skies_Tomorrow_SAF_Analytics_2020.pdf
134© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

合成燃料の製造コストは、水素の調達コストによって大きく変動すると見込まれ、2050年までに約70%減少する可能性
製造技術別のSAF製造コスト予測（合成燃料）
仮定条件
OPEX
SAF製造コスト[USドル／トン]

（水素）

CAPEX

 本試算では、太陽光発電で製造したグリーン水素を想定

（水素）

原料

OPEX

 CO2の収率は17%、製品生産量に占めるSAFの割合は60%と
して試算

CAPEX

 2030年以降は年間1%ずつの減少を想定• 合成燃料1トンあたりの製造コストは、2020年時点で約3,800ドルであり、 2050年までには約67％低減し、約1,300ドル以下に達する見込み• その要因としては原料コストの低減が挙げられ、太陽光による発電コストは、現状の59ドル／MWhから2050 年には18ドル／MWh、太陽光発電で製造される水素のコストは現状7.3ドル／kgから2050年には1.7ドル／kg、CO2の調達コストは現状約81ドル／tCO2から2030 には約66ドル／tCO2に低下すると仮定
出典：WEF “Clean Skies for Tomorrow: Sustainable Aviation Fuels as a Pathway to Net-Zero Aviation”（2020年11月）
https://www3.weforum.org/docs/WEF_Clean_Skies_Tomorrow_SAF_Analytics_2020.pdf
135© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

技術戦略分析①SAF②バイオスティミュラント③人工衛星等による生育観測④ゲノミックセレクション

136© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

資材ごとに植物保護の機能が異なっており、主要な資材は7種類に分類
バイオスティミュラントの概要
定義• 植物のストレス耐性等を高める資材のこと（例：腐植質、海藻、微生物資材等）• バイオスティミュラントによる具体的な効果の例は以下のとおり
 活性酸素の抑制
 光合成の活性化 開花・着果の促進
 蒸散のコントロール
 浸透圧の調節
 根圏環境の改善
 根量の増加・根の活性向上

資材ごとの植物保護機能の概要
資材
海藻類

植物保護機能の概要•

海藻抽出物や海藻由来のβ-1,3-グルカンのオリゴ糖であるラミナリンにより、病害抵抗性を誘導

キチン・キトサン•

カニやエビ等の甲殻類の殻及び真菌類の細胞壁の主成分であるキチン及びキチンの脱アセチル化物であるキ
トサンは土壌改良剤として利用

腐植酸

•
•

保肥力の改善が主な用途
土壌のリン酸固定を抑制して、可給態リン酸を増加

アミノ酸・ペプチド•

グルタミン酸の葉面散布による塩ストレスに対する耐性の付与や、病害抵抗性の誘導効果

ビタミン・ミネラル•

ビタミンCの施用により、植物の乾燥及び塩害等の非生物ストレスに対する耐性が向上
ビタミンB1は植物の病害抵抗性を活性化

多糖類

•
菌類

•
•

137

トリコデルマ菌（Trichoderma）は、植物に病害抵抗性を誘導するとともに、植物に非生物的ストレスに対する抵抗性を付与
酵母抽出物及びビール酵母細胞壁による植物の生育促進効果© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2022年にかけて、バイオスティミュラント関連特許の出願数は増加傾向にあり、特に2017年を境に毎年200件以上の特許が出願
バイオスティミュラントに関する特許出願数の推移
[件]

350

329
312

300

275

PCT出願数

250

225

227
204

200
161
150

132
111

100
50

158

43

45

50

61

98

109

107

151
116

75

0
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

優先権主張年
出典：Questel
138[年]※検索条件は別ページに記載© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

バイオスティミュラント関連特許の上位特許権者はドイツやアメリカ、中国に集中
バイオスティミュラントに関する上位特許権者リスト#

特許権者名（国籍）

1 EVOGENE（イスラエル）

保有数#

特許権者名（国籍）

保有数

164

11 PIONEER HI BRED INTERNATIONAL（アメリカ）

12

2 BASF（ドイツ）93

12 MONSANTO TECHNOLOGY（アメリカ）

13

3 HM CLAUSE（アメリカ）

89

12 CROPDESIGN（ベルギー）

13

4 BASF PLANT SCIENCE（ドイツ）69

12 CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）13

5 BAYER CROPSCIENCE（ドイツ）55

15 SYNGENTA CROP PROTECTION（スイス）

16

6 SYNGENTA PARTICIPATIONS（スイス）39

15 SHANDONG AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）

16

7 BAYER INTELLECTUAL PROPERTY（ドイツ）3717

8 BIOCENTURY（アメリカ）

34

17 NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）

9 MENDEL BIOTECHNOLOGY（アメリカ）

30

19

REPUBLIC OF KOREA NATIONAL FISHERIES RESEARCH& DEVELOPMENT INSTITUTE（韓国）20

10 HUAZHONG AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）26

19

INSTITUTE OF CROP SCIENCES CHINESE ACADEMY OF
AGRICULTURAL SCIENCES（中国）

20

※1

※1

※1 BASFグループ全体で198件のバイオスティミュラント関連特許を保有
出典：Questel
139

INSTITUTUL NATIONAL DE CERCETARE DEZVOLTAREPENTRU CHIMIE SI PETROCHIMIE ICECHIM（ルーマニア）

18
18© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

アミノ酸・ペプチドを資材とする特許が最も多く、次いでビタミン・ミネラルや菌類が続く
バイオスティミュラントに関する特許出願件数の経年変化（2003-2022）
120
100
80
60
40
20
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
海藻類

多糖類

キチン・キトサン

腐植酸

アミノ酸・ペプチド

ビタミン・ミネラル

菌類

出典：Questel
140© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2012年にかけては、中国とアメリカを中心としてアミノ酸・ペプチドやビタミン・ミネラル、菌類に関する特許が多く出願
バイオスティミュラントに関する特許の出願国分布（2003-2012、出願数上位7カ国及び日本を抽出）

海藻類

3

多糖類

62

4

1

33

2

5

2
4

キチン・キトサン

2

37

3

7

腐植酸

3

12

2

2

アミノ酸・ペプチド

79

195

21

6

ビタミン・ミネラル

13

93

7

菌類

28

104

中国

アメリカ

2

2

37

3

4

7

2

3

18

3

16

インド

フランス

韓国

1

1

2
2

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
141© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2013年以降中国とアメリカ、インドを中心に、様々な資材を活用したバイオスティミュラント
技術に関する特許が出願
バイオスティミュラントに関する特許の出願国分布（2013-2022、出願数上位7カ国及び日本を抽出）

海藻類

114

95

54

13

多糖類

118

124

48

14

キチン・キトサン

111

101

31

11

95

65

26

6

308

210

55

17

120

142

52

152

162

中国

アメリカ

腐植酸
アミノ酸・ペプチド
ビタミン・ミネラル

5

11
1

1

10

10

1

2

15

6

1

37

9

1

13

31

9

8

1

2

27

19

28

6

インド

フランス

韓国

ブラジル

10

菌類
ロシア

日本

出典：Questel
142© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

海藻類に係るバイオスティミュラント関連特許に関して、2016年までアメリカからの出願数が最も多かったものの、2017年以降中国からの出願が急激に増加
バイオスティミュラント（海藻類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
35
 農業資材の開発事業者やスタートアップ等、10社以上
からの出願

30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
143© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

多糖類に係るバイオスティミュラント関連特許に関しては、 2014年頃から中国やアメリカ、インドからの出願が増加しており、既に一定の技術力を保有
バイオスティミュラント（多糖類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
25

20

15

10

5

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
144© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

キチン・キトサンに係るバイオスティミュラント関連特許に関しては、アメリカからの出願数が徐々に増加している一方、2015年より中国からの出願が急激に増加
バイオスティミュラント（キチン・キトサン）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
25

20

15

10

5

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
145© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2016年～2020年にかけてアメリカや中国から腐植酸に係るバイオスティミュラント関連特許の出願数が増加したものの、直近では減少傾向
バイオスティミュラント（腐植酸）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
25

 このうち、8件はGUANGXI LETU
BIOLOGICAL TECHNOLOGY社と、
SHAANXI BIOGEN CROP SCIENCE社
による出願

20

15

10

5

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
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アミノ酸・ペプチドに係るバイオスティミュラント関連特許については、アメリカからの出願数が一定数みられる一方、2017年より中国からの出願が急激に増加
バイオスティミュラント（アミノ酸・ペプチド）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
60

50

40

30

20

10

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
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ビタミン・ミネラルに係るバイオスティミュラント関連特許については、アメリカからの出願が一定数存在しつつ、2017年以降中国からの出願数も増加
バイオスティミュラント（ビタミン・ミネラル）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）40
 農業資材の開発事業者やスタートアップ、大学等、合計20団体以上からの出願

35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
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菌類に係るバイオスティミュラント関連特許については、アメリカからの出願数が徐々に増加
している一方、2017年以降中国からの出願が急激に増加
バイオスティミュラント（菌類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

インド

フランス

韓国

ブラジル

ロシア

日本

出典：Questel
149© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

バイオスティミュラント関連特許の調査方法の概要は以下のとおり

調査対象特許

PCT出願

調査対象年

2003～2022年（優先権主張年）

使用データベース
調査方法

検索式

150

Questel社「Orbit Insight」
 以下の検索式にて、文献の母集団を形成
 母集団として整理した各文献に含まれる技術単語（キーワード）について、各資材（例：海藻、多糖類、キチン、
キトサン）に関連する単語が含まれる特許を抽出((((Biostimula+ OR Bio-stimula+)/TI/AB/CLMS/OBJ/ADB/ICLM AND (agri+ OR crop OR crops OR plant OR
plants)/TI/AB/CLMS/OBJ/ADB/ICLM) Not (A61# OR C01#)/IPC/CPC)) OR ((((Biostimula+ OR Biostimula+)/TI/AB/CLMS/OBJ/ADB/ICLM AND (agri+ OR crop OR crops OR plant OR
plants)/TI/AB/CLMS/OBJ/ADB/ICLM) AND (Seaweed OR algae OR alginate OR algnic OR fucoidan OR carrageenan OR
chitin OR chitosan OR corrosive acid OR humic OR fluvic OR amino scid OR peptide OR protein hydrolysate OR
vitamin OR mineral OR microorganism OR bacteria OR rhizobia OR mycorrhizal fungi OR yeast OR Bacillus
subtilis)/TI/AB/CLMS)) OR (((abiotic stress)/TI/OBJ/ADB Not (A61# OR C01#)/IPC/CPC)) OR (((abiotic
stress)/TI/OBJ/ADB AND (Seaweed OR algae OR alginate OR algnic OR fucoidan OR carrageenan OR chitin OR
chitosan OR corrosive acid OR humic OR fluvic OR amino scid OR peptide OR protein hydrolysate OR vitamin OR
mineral OR microorganism OR bacteria OR rhizobia OR mycorrhizal fungi OR yeast OR Bacillus subtilis)/TI/AB/CLMS))© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

バイオスティミュラントに関連する論文数は直近約20年間継続して増加傾向にあり、
特に2020年を境に急激に増加
バイオスティミュラント関連の論文数推移（2004～2022年）

論文数

[件]

1,800
1,700
1,600
1,500
1,400
1,300
1,200
1,100
1,000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

1,721
1,404

986
351
296

175
168

99
87

129

137

200

221

409
244

542
548

413

145

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

出版年

[年]

出典：Questel
151© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

論文数の上位3か国には、特許と同様にアメリカと中国が入っており、その他にはイタリア、
ブラジル、インド等の国が並ぶ
国別のバイオスティミュラント関連の論文数順位
[件]

550

533
501

500
450

論文数

400
350
279

300
250

241

228

225
188 151

200

116
131

150

83

73

76

71
58

56

韓国

76

ロシア

87

100

83

87

50
0
メキシコ

オーストラリア

サウジアラビア

日本

イギリス

南アフリカ

イラン

ドイツ

エジプト

ポーランド

カナダ

フランス

スペイン

インド

ブラジル

中国

イタリア

アメリカ

出典：Questel
152© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

技術戦略分析①SAF②バイオスティミュラント③人工衛星等による生育観測④ゲノミックセレクション

153© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

圃場における土壌の物理特性や化学特性、作物の生育状況を観測する技術であり、取得可能なパラメータや測定する波長帯によって、4種類の技術に大別
人工衛星等による生育観測技術の概要
区分

取得可能パラメータ

可視光利用型（波長：350nm～800nm）

赤外線利用型••••NDVI※1
腐植量
土壌水分量
地温

•
•
•
•

土壌水分量
地温
EC※2
pH
等

•
•
•
•

NDVI
腐植量
土壌水分量
地温

等

（波長：800nm～1,700nm）

レーダ利用型（波長：350nm～1m）

ドローン／
UAV※3利用型（波長：350nm～1,700nm）

等

観測範囲

広い
（数km～数百km）

技術概要• 計測対象から届く短波長の電磁波（可視光や赤外線）をセンサによって観測する手法や計測対象に電磁波を照射した際に得られる反射波から観測する手法が存在• 太陽光が地球の表面等で反射や散乱、吸収した電磁波を観測• 主に、人工衛星に搭載したセンサを活用• 計測対象から届く短、長波長の電磁波（可視光、マイクロ波等）をセンサによって観測する手法や計測対象に電磁波を照射した際に得られる反射波から観測する手法が存在

狭い（～1km※4程度）• 計測対象から届く短波長、長波長の電磁波（可視光、マイクロ波等）をセンサによって観測する手法• 衛星センサに比べ、搭載センサや解像度を柔軟に選定可能• 1 つの圃場における土壌中の物理特性（水分量等）や化学特性（養分量等）を評価するIoT技術※1 Normalized Difference Vegetation Index（正規化植生指数）、※2 Electric Conductivity（電気伝導度）、※3 Unmanned Aerial Vehicle（無人航空機）、※4 100haから1km2、1kmに換算
出典：農林水産省「令和元年度ICTやAI化に対応した新たな土づくり体制実態調査委託事業」（令和元年11月）等より作成
https://www.maff.go.jp/j/budget/yosan_kansi/sikkou/tokutei_keihi/R1itaku/R1ippan/attach/pdf/index-195.pdf

154© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2022年にかけて、土壌・生育診断関連特許の出願数は増加傾向にあり、特に2019年を境に毎年1,000件以上の特許が出願
人工衛星等による生育観測技術に関する特許出願数の推移[件]

1462 1465

1500
1297
1250
1099

PCT出願数

1000

885
703

750
619
500

408
268

250
43

40

55

44

65

66

85

121

130

300

194

0
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

優先権主張年
出典：Questel
155[年]※検索条件は別ページに記載© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

土壌・生育診断関連特許の上位特許権者は中国に一極集中しており、多くは大学・研究機関等が保有土壌・生育診断に関する上位特許権者リスト
保有数#

1 CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）

107

11

BEIJING RESERACH CENTER FOR INFORMATIONTECHNOLOGY AGRICULTURE（中国）37

2 ZHEJIANG UNIVERSITY（中国）91

11

HEFEI INSTITUTES OF PHYSICAL SCIENCE - CHINESE
ACADEMY OF SCIENCES（中国）37

3 NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）59

NORTHEAST INSTITUTE OF GEOGRAPHY &11 AGROECOLOGY - CHINESE ACADEMY OF SCIENCES
（中国）

37

#

特許権者名（国籍）

特許権者名（国籍）

保有数

4

NORTH WEST AGRICULTURE & FORESTRY UNIVERSITY
（中国）

52

14 SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）34

5

CHINA INSTITUTE OF WATER RESOURCES &HYDROPOWER RESEARCH（中国）51

14

SHENYANG INSTITUTE OF APPLIED ECOLOGY CHINESE ACADEMY OF SIENCES（中国）34

6 REGIONAL PLANNING CHINESE ACADEMY OF

45

14 PRECISION PLANTING（アメリカ）

34

7 PETROCHINA（中国）41

17 JIANGSU UNIVERSITY（中国）32

INSTITUTE OF GEOGRAPHIC SCIENCES & NATURALRESOURCES RESEARCH CAS（中国）3918

9 SHANDONG AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）38

19 NANJING UNIVERSITY（中国）29

9 WUHAN UNIVERSITY（中国）38

19 HOHAI UNIVERSITY（中国）29

INSTITUTE OF AGRICULTURAL RESOURCES &AGRICULTURAL SCIENCES（中国）8BEIJING RESEARCH CENTER OF INTELLIGENTEQUIPMENT FOR AGRICULTURE（中国）31

出典：Questel
156© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2014年以降、全ての区分の特許出願数が増加しており、特にドローン／UAV利用型及びレーダ利用型に関する特許出願数が急激に増加
人工衛星等による生育観測技術に関する特許出願件数の経年変化（2003-2022）
70
60
50
40
30
20
10
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
可視光利用型

赤外線利用型

レーダ利用型

ドローン／UAV利用型

出典：Questel
157© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003年から2012年にかけては中国からの特許出願がほとんどであり、多くは赤外線利用型
関連特許
人工衛星等による生育観測技術に関する特許の出願国分布（2003-2012、出願数上位8カ国を抽出）

可視光利用型

1

2

赤外線利用型

22

3

レーダ利用型

1

ドローン／UAV型

1

中国

1

3

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
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2013年以降は、韓国やインド等からの特許出願が増えているが、中国からの特許出願数が群を抜いている
人工衛星等による生育観測技術に関する特許の出願国分布（2013-2022、出願数上位8カ国を抽出）

可視光利用型

47

赤外線利用型185

レーダ利用型53

ドローン／UAV型

69

23

53

66

1

14

4

23

中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリア

ドイツ

日本

1

6

12

1

5

10

1

2

1

出典：Questel
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可視光利用型については、 2016年以降、中国からの特許出願が急激に増加
人工衛星等による生育観測技術（可視光利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）12
 生育観測結果を活用した作物の収量予測システムに関する特許を多く確認

10

8

6

4

2

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
160© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

赤外光利用型については、2016年以降中国からの特許出願が急激に増加しているが、ほとんどが大学及び研究機関からの出願であるため、これらの技術は実用化段階に至っていないと推測人工衛星等による生育観測技術（赤外光利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）3530
 土壌観測（例：温度、水分量）等に関する特許を多く確認

25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
161© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

レーダ利用型については、2018年以降中国からの特許出願が急激に増加しているが、ほとんどが大学及び研究機関からの出願であるため、これらの技術は実用化段階に至っていな
いと推測
人工衛星等による生育観測技術（レーダ利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16
14

 土壌観測（例：温度、水分量）等に関する特許を多く確認

12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
162© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ドローン／UAV利用型については、2018年以降各国からの特許出願数が増加しており、直近は中国やインド、オーストラリア、アメリカといった国からの特許出願が多い

人工衛星等による生育観測技術（ドローン／UAV利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
25

20

15

10

5

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
163© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

土壌・生育診断関連特許の調査方法の概要は以下のとおり

調査対象特許

PCT出願

調査対象年

2003～2022年（優先権主張年）

使用データベース

164

Questel社「Orbit Insight」

調査方法 以下の検索式にて、文献の母集団を形成
 母集団として整理した各文献に含まれる技術単語（キーワード）について、データの取得手段（例：「infrared」、「radar」）に関連する単語が含まれる特許を抽出

検索式((soil diagnos+ OR soil analys+ OR soil analyz+ OR soil mapping OR soil monitor+)/TI/AB OR ((soil condition)/TI/AB
AND (g01+)/IPC/CPC) OR ((soil)/TI/AB AND (G16Y-010/05 OR G06Q-050/02 OR G01N-021)/IPC/CPC)) OR (((cropgrowth OR crop production OR crop health OR field product+)/TI/AB) AND(((detect+ OR analys+ OR analyz+ ORmonitor+)/TI/AB) OR ((G16Y-010/05 OR G06Q-050/02 OR G01N-021)/IPC/CPC))© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

土壌・生育診断に関連する論文数は直近約20年間で増加傾向にあり、特に2020年を境に急激に増加している
人工衛星等による生育観測技術関連の論文数推移（2004～2022年）[件]

816,165
800,000

808,637

700,000
600,000

論文数357,115500,000
400,000
300,000

618,143

380,847

247,331
241,147
197,482
227,534
182,627

297,719
321,786
274,420369,373473,480
448,428
424,467

436,423

256,500

200,000
100,000
02004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

出版年

[年]

出典：Questel
165© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

論文数の上位4か国には、特許と同様にアメリカと中国が入っており、続いてイギリスやフランス、イタリアといった国が並んでいる
国別の人工衛星等による生育観測技術関連の論文数順位[件]

1,000,000

928,885

900,000
800,000

論文数700,000
600,000
500,000
400,000

374,840

300,000

242,201

200,000
100,000

198,013

162,646
89,201
46,08965,128
176,443
96,487
48,209173,884
84,629178,559
56,137
116,974
90,89850,37843,180 42,165

0
ロシア

デンマーク

イラン

韓国

ベルギー

スイス

スウェーデン

ブラジル

オランダ

スペイン

インド

オーストラリア

カナダ

ドイツ

日本

イタリア

フランス

イギリス

中国

アメリカ

出典：Questel
166© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

技術戦略分析①SAF②バイオスティミュラント③人工衛星等による生育観測④ゲノミックセレクション

167© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

任意の品種・系統間における特性の違いとDNA配列等を基に作成した予測モデルにより、実際に植物を育成することなく求める特性を持つ個体を効率的に選抜する技術
ゲノミックセレクションの概要• 任意の品種・系統間における特性の違いとDNA配列を基に、優れた特性の個体を選抜する技術
 果実の性質等の形質とDNA配列との関係を表した予測モデルを作成
 本モデルを新たに交雑して得た個体に適用し、果実のつかない段階においても、DNA配列から形質を予測することで、有望な個体のみを選抜
し、圃場に植え付けることが可能
 それにより育種にかかる期間を大幅に短縮可能• 適用対象としては、畜産物や作物（果物類、野菜類、穀物類）等

具体的な活用事例（果物類）
ゲノミックセレクション
予測モデルを作成
予測モデル

品種A

子孫

DNA配列のデータ
果実特性の予測値

果実の特性• ゲノミックセレクションによる予測モデルの活用により、果実重、果実の硬さ、果皮の色、果皮のむきやすさ、果肉の色、じょうのう膜のやわら
かさを高精度（観測値と予測値との相関係数0.7以上）で予測

出典：農業・食品産業技術総合研究機構「ゲノミックセレクションのカンキツ育種での有効性」https://www.naro.go.jp/project/results/4th_laboratory/nifts/2017/nifts17_s01.html等より作成

168

酸含量

糖度

食味

苦味

種子の多少

じょうのう膜のやわらかさ

多汁性

肉質

果肉の色

香りの多少

果皮の
むきやすさ
果皮の
滑らかさ

果皮の色

• 農研機構では、果実重、果皮の色、皮のむきやすさ、糖度、酸含量
等17の果実特性及びゲノム全体を網羅する1,841個のDNA配列のデータを用いて、ゲノミックセレクションの予測モデルを作成

果実の硬さ

選抜

果形

予備選抜

ゲノミックセレクションによる予測
従来技術による予測

凡例

相関関係数0.7以上

外観

品種B

17項目の内、15項目で予測性能が向上果実重選抜個体のみ、実際の圃場に植え付け、
果実特性・栽培性等を評価した上で選抜

予測値と観測値の相関係数（γ）
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

多数の品種・系統

ゲノミックセレクションによる予測精度の評価結果© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2022年にかけて、ゲノミックセレクション関連特許の出願数は増加傾向にあり、特に2012年を境に毎年約150件以上の特許が出願
ゲノミックセレクションに関する特許出願数の推移
[件]

250
219
200
175

174

PCT出願数

161

111
100

90

134

125

120

194

185

179
161

146

150

220

149

133

109
84

80

50

0
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

優先権主張年[年]

出典：Questel
169© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ゲノミックセレクション関連特許の上位特許権者はアメリカ、中国に集中
ゲノミックセレクションに関する上位特許権者リスト#

特許権者名（国籍）

保有数

1 MONSANTO TECHNOLOGY（アメリカ）

特許権者名（国籍）

保有数98

10 SYNGENTA PARTICIPATIONS（スイス）31

66

12 SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）

30

59

13

47

14 CORTEVA AGRISCIENCE（アメリカ）

4 NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）47

14

6 HUAZHONG AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）42

14 BASF（ドイツ）

40

17

8 PIONEER HI BRED INTERNATIONAL（アメリカ）

36

18 CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）22

9 ZHEJIANG UNIVERSITY（中国）32

18 SICHUAN AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）22

10 BASF PLANT SCIENCE（ドイツ）

31

18 DOW AGROSCIENCES（アメリカ）

22

2

REPUBLIC OF KOREA NATIONAL FISHERIES RESEARCH& DEVELOPMENT INSTITUTE（韓国）

3 CHINA NATIONAL SEED（中国）
47JIANGSU ACADEMY OF AGRICULTURAL SCIENCES（中国）

INSTITUTE OF CROP SCIENCES CHINESE ACADEMY OF
AGRICULTURAL SCIENCES（中国）#NORTH WEST AGRICULTURE & FORESTRY UNIVERSITY（中国）

BEIJING ACADEMY OF AGRICULTURE & FORESTRYSCIENCES（中国）

27
25
25
25

YUNNAN INSTITUTE OF TOBACCO AGRICULTURESCIENCE（中国）23

出典：Questel
170© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2011年以降、果物類や穀物類を対象としたゲノミックセレクション技術に関する特許の出願数が増加ゲノミックセレクション（適用対象別）に関する特許出願件数の経年変化（2003-2022）
70
60
50
40
30
20
10
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
家畜

果物類

野菜類

穀物類

出典：Questel
171© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003年から2012年にかけて、出願国別では中国とアメリカから特許出願が多く、次いで日本や韓国から一定数の特許が出願
ゲノミックセレクション（適用対象別）に関する特許の出願国分布（2003-2012、出願数上位8カ国を抽出）

家畜

11

15

28

果物類

62

87

19

3

2

野菜類

51

63

22

2

108

66

28

中国

アメリカ

韓国

穀物類

2

4

4

6

20

3

3

2

13

3

4

1

4

38

イギリス

ドイツ

フランス

ドイツ

日本

出典：Questel
172© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2013年以降、果物類や穀物類を対象としたゲノミックセレクション技術に関する特許が中国から多く出願
ゲノミックセレクション（適用対象別）に関する特許の出願国分布（2013-2022、出願数上位8カ国を抽出）

家畜

24

21

20

1

果物類

205

93

27

2

野菜類

94

47

15

1

穀物類

341

52

30

1

中国

アメリカ

韓国

イギリス

1

1

ドイツ

4

1

2

19

2

15

6

フランス

ドイツ

日本

出典：Questel
173© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

家畜を対象としたゲノミックセレクションについては、2012～2013年にかけて韓国から10件以上の特許が出願されたが、それ以外の期間では特徴的な傾向なし
ゲノミックセレクション（家畜）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16

 Republic of Korea National Fisheries
Research & Development Institute及びRural Development Administration
からの出願

14
12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
174© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

果物類を対象としたゲノミックセレクションについては、2009年以降中国からの特許出願が徐々に増加しており、技術力を蓄積
ゲノミックセレクション（果物類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
175© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

野菜類を対象としたゲノミックセレクションについては、中国やアメリカからの特許出願数が多い
ゲノミックセレクション（野菜類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
176© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

穀物類を対象としたゲノミックセレクションについては、2012年以降中国からの特許出願が徐々に増加
ゲノミックセレクション（穀物類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
177© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ゲノミックセレクション関連特許の調査方法の概要は以下のとおり

調査対象特許

PCT出願

調査対象年

2003～2022年（優先権主張年）

使用データベース

178

Questel社「Orbit Insight」

調査方法 以下の検索式にて、文献の母集団を形成
 母集団として整理した各文献に含まれる技術単語（キーワード）について特許を抽出

検索式((((A01H)/IPC/CPC) OR (plant+ OR crop+ OR fruit+ OR grain+ OR vegetable+)/TI/AB/OBJ/ADB) AND ((predict+ 3D
breed+)/TI/AB/OBJ/ADB OR (genom+ 5D predict+ 5D model+)/TI/AB/OBJ/ADB OR(((gene 5D select+) OR (genom+ 5D
select+)) Not (selective marker OR selectable marker))/TI/AB/OBJ/ADB))OR((((A01H)/IPC/CPC) OR(plant+ OR crop+
OR fruit+ OR grain+ OR vegetable+)/TI/AB/OBJ/ADB) AND((predict+ 3D breed+)/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM OR(genom+ 5D predict+ 5D model+)/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM OR(((gene 5D select+) OR (genom+ 5D select+)) Not(selective marker OR selectable marker))/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM) AND (predict+ 3D breed+)/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM
AND(G16B)/IPC/CPC)© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ゲノミックセレクションに関連する論文数は直近約20年間継続して増加傾向にあり、
特に2020年を境に急激に増加
ゲノミックセレクション関連の論文数推移（2004～2022年）[件]

1,939,397

2,000,000

1,910,295

1,800,000
1,600,000

958,251

1,400,000

論文数

1,200,000
1,000,000
800,000

909,941645,914615,988494,984
581,214477,399

788,541874,043
831,198

934,173

1,471,305
1,205,560
1,128,963

1,056,133

1,022,100

679,983

600,000
400,000
200,000
02004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

出版年

[年]

出典：Questel
179© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

論文数の上位国には特許と同様にアメリカと中国が入り、特にアメリカについては、第二位の中国の論文数と比較すると2倍以上
国別のゲノミックセレクション関連の論文数順位[件]

3,000,000

2,663,401

論文数2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,175,606
1,000,000

148,365
674,240667,284
351,541 227,522 205,129
436,890122,967
117,584
436,332
481,411
175,158 147,867
141,722281,957 223,035
116,131
104,593500,000
0

デンマーク

イラン

ベルギー

ロシア

韓国

ブラジル

スイス

スウェーデン

インド

オランダ

スペイン

オーストラリア

イタリア

日本

カナダ

ドイツ

フランス

イギリス

中国

アメリカ

出典：Questel
180© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

デロイト トーマツ グループは、日本におけるデロイト アジア パシフィック リミテッドおよびデロイトネットワークのメンバーであるデロイト トーマツ合同会社ならびにそのグループ法人（有限責任監査法人トーマツ、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社、デロイト トーマツ ファイナンシャルアドバイザリー合同会社、デロイト トーマツ税理士法人、DT弁護士法人およびデロ
イト トーマツ グループ合同会社を含む）の総称です。デロイト トーマツ グループは、日本で最大級のプロフェッショナルグループのひとつであり、各法人がそれぞれの適用法令に従い、監査・保証業務、リスクアドバイザリー、コンサルティング、ファイナンシャルアドバイザリー、税務、法務等を提供しています。また、国内約30都市に約1万7千名の専門家を擁し、多国籍企業や主要な日本企業をクライアントとしています。詳細はデロイト トーマツ グループWebサイト（ www.deloitte.com/jp ）をご覧ください。
Deloitte（デロイト）とは、デロイト トウシュ トーマツ リミテッド（“DTTL”）、そのグローバルネットワーク組織を構成するメンバーファームおよびそれらの関係法人（総称して“デロイトネッ
トワーク”）のひとつまたは複数を指します。DTTL（または“Deloitte Global”）ならびに各メンバーファームおよび関係法人はそれぞれ法的に独立した別個の組織体であり、第三者に関して相互に義務を課しまたは拘束させることはありません。DTTLおよびDTTLの各メンバーファームならびに関係法人は、自らの作為および不作為についてのみ責任を負い、互いに他のファームまたは関係法人の作為および不作為について責任を負うものではありません。DTTLはクライアントへのサービス提供を行いません。詳細は www.deloitte.com/jp/about
をご覧ください。
デロイト アジア パシフィック リミテッドはDTTLのメンバーファームであり、保証有限責任会社です。デロイト アジア パシフィック リミテッドのメンバーおよびそれらの関係法人は、それぞれ法的に独立した別個の組織体であり、アジア パシフィックにおける100を超える都市（オークランド、バンコク、北京、ベンガルール、ハノイ、香港、ジャカルタ、クアラルンプール、マニラ、メルボルン、ムンバイ、ニューデリー、大阪、ソウル、上海、シンガポール、シドニー、台北、東京を含む）にてサービスを提供しています。
Deloitte（デロイト）は、監査・保証業務、コンサルティング、ファイナンシャルアドバイザリー、リスクアドバイザリー、税務、法務等に関連する最先端のサービスを、Fortune Global
500®の約9割の企業や多数のプライベート（非公開）企業を含むクライアントに提供しています。デロイトは、資本市場に対する社会的な信頼を高め、クライアントの変革と繁栄を促し、より豊かな経済、公正な社会、持続可能な世界の実現に向けて自ら率先して取り組むことを通じて、計測可能で継続性のある成果をもたらすプロフェッショナルの集団です。
デロイトは、創設以来175年余りの歴史を有し、150を超える国・地域にわたって活動を展開しています。 “Making an impact that matters”をパーパス（存在理由）として標榜する
デロイトの約415,000名の人材の活動の詳細については、（ www.deloitte.com ）をご覧ください。
本資料は皆様への情報提供として一般的な情報を掲載するのみであり、DTTL、そのグローバルネットワーク組織を構成するメンバーファームおよびそれらの関係法人が本資料をもって専門的な助言やサービスを提供するものではありません。皆様の財務または事業に影響を与えるような意思決定または行動をされる前に、適切な専門家にご相談ください。本資料における情報の正確性や完全性に関して、いかなる表明、保証または確約（明示・黙示を問いません）をするものではありません。またDTTL、そのメンバーファーム、関係法人、社員・職員または代理人のいずれも、本資料に依拠した人に関係して直接または間接に発生したいかなる損失および損害に対して責任を負いません。
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