食中毒原因菌として広く知られる腸管出血性大腸菌（O157など）は、感染力が強く重篤な健康被害を発生させるため、食品製造業では出荷前に検査が実施される。しかし、従来の検査法は検査結果が出るまでに長時間を要し、必ずしも食中毒事故への抑止力とはなっていない。そこで当研究では、特殊なポリマーと金属ナノ粒子を組み合わせた独自の材料を開発。
時間をかけずに迅速に対応できる細菌検査の実現を目指している。
ヒトに害をなす特定の細菌種を簡易な測定装置で検出するには、ターゲットとなる細菌に何らかの「標識」をつける必要がある。一般的には動物から得られる抗体が利用されているが、抗体は化学的に壊れやすく高価な傾向にあるのが導入の課題となっていた。そこで、分子インプリントポリマーと呼ばれる特殊なポリマーを抗体の代わりに使用し、壊れにくく安価な標識化材料を実現。出荷前に素早く菌の有無を判定できる、迅速・簡便・安価な検査法を開発した。これにより、検査体制を採用するハードルが大幅に下がることで、飲食店をはじめ食品関連部門の衛生環境の改善にも期待できる。
今後は、細菌のみならずウイルスにも適用できる技術の開発を進め、医療分野で公定法や標準的検査法としての採用に足る検査技術を目指していく。
教授の勧めをうけ自身の研究テーマを研究開発課題として申請。
採択以後は研究開発と並行して顧客候補へのヒアリングにも取り組んでいる。
ノロウイルスによる感染性胃腸炎と食中毒を防止するために、安全で効果の高いウイルス処理剤が求められている。当研究で は、茶カテキン類などを原料として、ノロウイルス代替ウイルスであるネコカリシウイルス(FCV)を不活化できる化合物の製造方法を開発。現在は、飲食・宿泊施設、医療・介護施設、保育・教育施設、高齢者施設、駅・商業施設、防災避難所、イベント 会場などを顧客対象とした事業化を進めている。
ノロウイルスに効果がある既存の除染材は、事実上、次亜塩素酸ナトリウムしかないが、有害性(毒性刺激臭、腐食性等)と安定性(高濃度で保存し使用直前に希釈する必要がある)に課題が残る。当研究では、茶カテキン類が各種ウイルスを抑制することに注目して研究を推進。ノロウイルスは感染実験ができないので代替としてネコカリシウイルス(FCV)が一般に用いられるが、私たちはこのFCVを不活化する化合物の製造方法を開発した。新しいウイルス処理剤は、茶カテキンおよび 可食性の物質だけを原料としており、簡便、安全、迅速かつ確実にノロウイルスを除染できる。私たちはこの処理剤をスピード感をもって社会実装したいと考えている。
京都府立医科大学卒業。
京都大学医学研究科博士課程修了、医学博士。
2010年より現職。学際的連携と産学連携に注力しつつ、 医療と社会に役立つ独創的研究を目指している。
脳の老化、変性疾患にはまだまだわからないことがたくさんある。当研究では、脳のモルフォメトリーから臨床医ですら見つけることのできない脳疾患を検出することを目標としている。特にアルツハイマー病では、脳のMR画像を人工知能(AI)が読み取り、発症前の段階で数年以内に脳に疾患が起こることを予測し、極めて早期に治療を開始できることを提唱。またこの技術はAIを活用しているので、診療医の専門性を問わないところも特長と言える。
当研究では、認知症を発症していない患者のMRIを撮像しておき、数年後にアルツハイマー病を発症した患者と発症しなかった患者の画像をAIに学習させた。その結果、臨床医が解析ソフトを用いた診断精度は74%にすぎなかったのに対し、AIによる発症予測精度は83%と大きく上回った。このAIはアミロイドβの脳への蓄積も予測するため、数年前にはじまったモノクローナル抗体療法へ早期に誘導できる。このAIの精度は大学の研究で培われた技術であり、特許の取得も実現。脳のモルフォメトリー研究では、脳内に座標を設定することで精細な脳の標準化を行い、AIによる解析を可能にした。
脳神経外科専門医、認知症指導医・専門医。
脳画像解析の研究を進め、
現在は脳画像解析にかかわるAIの専門的内容を出版。
メタバース空間でのリハビリテーションを目指した「アバター療法」の研究開発，筋電図をインタフェースとして、メタバース空間で自分自身の身体とは異なるアバターを体験する、新たな手法と言える。Physio avatar EBと名付けたこの技術は、脳卒中で麻痺した患者でも、微弱な筋電図をアバターの動きに変換することで、「動く」という体験が得られるのが特長だ。脳の「強化学習」につながり、神経回路の再構築に重要な効果をもたらす可能性がある。
VRを用いてアバターを体験することで、現実の人間の運動を変化させようという試みは，これまでにない独自性の高い取り組み。特に脳卒中後の麻痺患者のリハビリテーションに役立つと考えており、脳を中心とした機能回復の促進を期待できる。健常者に向けては、骨折などの整形外科疾患における学習性不使用の予防をはじめ、アバター体験がパフォーマンスを向上させる可能性があり、アスリートのトレーニングやコンディション調整への活用なども想定。筋電図を用いてリアルタイム・高速にアバターを操作できる技術は極めて革新的で、場所や人材の制約を超えた効果的な治療体験を実現し、多くの患者の生活の質の向上に貢献することが期待される。
理学療法士国家資格を保有しリハビリテーション現場への理解が深く、神経科学に精通。
医療機器の開発・品質保証経験が豊富。
害虫固有の核酸配列を検出することにより、簡便、低コストかつ高感度な害虫検査キットを商品化し、清掃業者や宿泊施設などへの販売を目指すプロジェクト。事業化の初期ターゲットを、被害が深刻化しているトコジラミとし、等温核酸増幅法であるLAMP法を用いた検査キットの開発を進めている。将来的には検査対象害虫を拡大し、より詳細なモニタリングを行うために、網羅的核酸配列解析を行い、害虫の種類と割合の推定を可能にする。
現在の有害生物管理では、薬剤などを極力使用しない総合的有害生物管理（IPM）が重要視され、この傾向は今後ますます強まると考えられる。特に、保健衛生業や食品加工業においては、より厳格なIPMが求められ、適切な方法によるモニタリングと、その結果に基づく管理が必要となる。当研究では、「微量核酸から高感度に害虫を検出し、早期発見と迅速な対応の実施」、「プライマーの変更で様々な害虫を分析対象とし、類似した害虫でも正確に分別」、「特殊な機器を使わず、増幅確認できるため専門的な知識が不要」、「コストダウンから定期的モニタリングが可能」といった多彩な特長を実現。今後は企業や自治体と連携をとり、システムの具現化と社会実装を目指していく。
東京工業大学理学部卒業
同大学院生命理工学研究科修士課程修了
博士（工学）（長岡技術科学大学）
日本医科大学・非常勤講師、NPO法人生物アレルゲン研究センター・正会員
体幹の過度な回旋動作は、スポーツや仕事における腰痛や脇腹痛の発症要因となる。当研究では、肩から腰へたすき掛けに装着する新しい構造により、体幹回旋を抑制するサポーターを開発した。持ち上げ動作や野球選手を対象とした動作分析では体幹回旋角度の抑制効果を確認。今後は、スポーツ選手や作業従事者、高齢者といった広範な対象への展開を目指し、腰痛・脇腹痛予防とパフォーマンス維持を両立する製品の社会実装を進めていきたい。
腰痛は生涯有病率が80％以上と極めて高く，世界的に患者数は年々増加している。日本において経済損失は3兆円にのぼるとされ、対策が急務だ。新しく開発した体幹回旋制限サポーターは、野球などの回旋動作を多用するスポーツ選手（プロ・学生・レクリエーション層）から製造業・物流業などの作業従事者に至るまで、幅広い層の腰痛予防とパフォーマンス維持に貢献することが期待できる。当研究では、“たすき掛け構造”を採用することで、体幹回旋を効果的に抑制する新しい仕組みを開発。物の持ち上げ動作や野球のスイングなどで回旋角度が約40％低下しながらもスピードの低下は認められず、効果とパフォーマンス維持の両立を可能にした。
理学療法士，博士（スポーツ科学）
スポーツ選手から高齢者まで、「運動パフォーマンス向上」を目的とした研究に取り組み、近年は社会実装を見据えた活動にも力を入れている。
精神科治療では、患者自身が病気や薬を理解し、納得して治療を続けることが効果を左右する。そこで、スマートフォンの AI対話アプリを用いて、「医師の診察から次の診察」までの間に生じる「空白時間」のサポートを実施。AIとの対話を通じて 疾患への理解を促し、服薬に関する不安や疑問を解消することで、患者が主体的に治療へ参加する「アドヒアランス」の向上 と、それに伴う治療効果の向上を目的としている。
当研究では、精神科に通院する患者と、治療にあたる医療者の双方の課題の解決を目指している。患者にとってはAI対話アプリが次の診察までの不安をやわらげ、自分のペースで治療を進めることができる「デジタルの伴走者」に。医療者にとっては、限られた診察時間を補いつつ、AIを使って患者を継続的に支援することで、早期回復や社会復帰を期待することができる。この研究を単なる学術探究とするのではなく、将来的に保険収載され、全国の医療機関で誰でも利用できるレベルのツールを開発することが目標。対話を通じた個別支援というデジタルならではの価値を、確実に医療の現場に届けることを実現したい。
京都府立医科大学卒の眼科専門医。
専門である角膜再生医療や新規治療法の開発に加え、AIの医療応用研究にも取り組んでいる。
直腸知覚が低下した高齢者の排便にまつわる諸問題を解決するために、排便を予測するシステムを構築した。当研究では、被介護者のみならず一般高齢者も利用できる装置とするため、ウェアラブル腸音計測装置を開発。大腸の内部の腸音から得られる腸および便の情報をもとに、AIによる排便時期を予測するシステムを実現した。排泄はQOLに直結する重要な現象なので、このシステムにより多くの人の心理的・肉体的な負担を軽減したい。
これまでの研究で、腸音に排便情報が含まれることはすでに立証されており、10分以内あるいは60分以内に排便するかどうかの分類器の作成にも成功している。当研究では、ここに機械学習のベイズ推論の手法を導入しており、利用すればするほど推定精度が向上するとともに利用者への個人適応も可能とする予定だ。排便は介護者・被介護者の大きな負担であり、また健常者でも失禁を恐れ外出を抑制することがある。腸音を計測して排便を予測・通知するシステムを開発することで、おむつ交換による介護者の労力を減らすとともに、被介護者の尊厳を守ることにも貢献。高齢者の、外出や行動の制限を緩和し、さらにQOLを向上させたい。
1989年東京大学工学部計数工学科卒業、
1994年同工学系研究科計数工学専攻博士課程修了、博士(工学)。
金沢大学工学部助手、京都大学大学院情報学研究科講師、助教授、准教授を経て2008年より現職。
伝統的発酵食品の多くは、長年の経験や勘に依存して製造されており、気候変動や熟練技術者の減少といった影響を受けることも多い。当研究では、これまで未解明だった微生物による発酵メカニズムを科学的に解明し、生産の安定化を実現するとともに、目的に応じた発酵プロセスを設計・制御できる次世代型技術の開発を目指している。これにより、伝統の価値を損なわずに革新をもたらす、発酵食品の新たな進化を促していく。
発酵食品には地域に根ざした文化や知恵が凝縮されており、それを未来に守り伝えることは社会的に重要な意義を持つ。当研究のポイントは、発酵食品中の微生物を「見つけて活かす」ための両輪となる、「発見・単離」と「改良・育種」の先進技術を統合的に有している点。この技術を活用すれば、伝統的発酵食品の段階的な進化を体系的にサポートすることが可能だ。伝統製法を支える微生物の力を最大限に引き出し、社会実装可能な先進技術として展開すれば、発酵食品のさらなる高付加価値化を図ることも期待できる。将来的にはこうしたサービスを各地に拡大し、発酵食品の価値向上や発酵産業の活性化に貢献したい。
発酵という身近でありながら不思議な現象に魅せられて研究の道へ。
伝統的発酵食品に関わる微生物の働きを解明する中で、自らの技術シーズを社会に役立てたいと考えるようになり、その実現に向けて起業を志す。
日本は急勾配地形や高降水量の特性上、河川氾濫などが高頻度に生じる。近年の洪水予測は、降水量や河川水位の膨大な観測データをもとに、機械学習によるデータ駆動型で行われている。しかし、その精度は十分と言えず、一部の河川に限定されている状況だ。当研究は、独自開発の時系列データモデリングの手法と、限定的なデータの下でも高精度予測を可能にする学習システムを用いることで、さまざまな地域に向けた予測の実現を目指している。
時系列解析の手法と河川水位変化の普遍性を用いた独自技術を、水位予測に採用しているのが当研究の特長。前者では、河川水位予測モデルの状態変数を、実際の河川状態に同調させる手法を学習。後者は、どの河川にも共通する水位変化の過程を、様々な河川データから抽出するものである。これら2つの独自技術を用いることで、限られた観測データの元でも、河川水位モデルの効率的な学習や高精度な予測を可能にした。この技術を普及させることで、多様な地域や環境においても洪水災害を減らすことに 貢献したい。また、鉄道の河川鉄橋での危険水位レベルの到達・解除時刻の予報や、ダム水位予測による発電量の最適化など、民間企業での利用も視野に入れている。
京都大学工学研究科博士課程修了。博士(工学)。
同志社大学特任助教を経て現職。
流体現象に関連する数理モデリングや、機械学習によるモデリングの研究開発に従事している。
ガスクロマトグラフィー（GC）/質量分析計（MS）の高感度分析に不可欠なヘリウムガスは、世界的な供給不足による高騰が深刻化している。代替として水素ガスや窒素ガスの利用が提案されているが、それぞれ安全性や感度に課題が残る。当研究では、窒素ガス環境下に超微量マトリックスガスを添加して、新しいイオン化フィールドを形成。感度低下を解消する技術を開発し、既存のGC/MSに装着できる添加装置の開発を目指している。
GC/MSの高感度分析では、ヘリウムガスに代替のガスを用いられることが多い。水素ガスは安全規制に加え高反応性が問題であり、窒素ガスは感度低下が著しく、既存のスペクトルライブラリーでの化合物同定が困難になる。当研究では、窒素キャリアガス下でもEIスペクトルを維持し、微量のマトリックスガスの添加で感度を大幅に向上させる新しいイオン化技術を開発。ターゲット分子のイオン化効率を大幅に向上させることに成功した。この、イオン化フィールドを構築する技術は世界初のものであり、今後革新的な分析手法として広がっていくことが考えられる。
湖沼の物質循環や資源循環、環境センシング技術の開発に取り組み、GC-MSの応用を通じて新たなイオン化メカニズムを発見。
異分野融合の視点で革新的な分析手法の構築を目指している。
近年、半導体や超伝導材料の開発では、微量元素を精密にドーピングする技術が重要となっている。当研究では、光電子ホログラフィーという新しい測定技術を用いて、これらの微量元素のイオン化状態と立体原子配列を非破壊で観測することに成功。X線照射後に放出される電子を広範囲で捉え、阻止電場型エネルギー分析器を用いることで実現可能とした。今後は、この技術の商業化を目指し、材料開発や各分野の研究に革新をもたらしたい。
当研究で開発した高分解能阻止電場型エネルギー分析器は、市販の静電半球型電子エネルギー分析器とは異なり、金属メッシュを使用して広角の光電子を一度に捉え、エネルギー分析を行う新しい方式。この独自の方式により、光電子ホログラフィー実験を実現し、微量元素や薄膜界面構造の観測ができるようになった。これら微量元素のイオン化状態と原子配列を正確に把握することで、材料設計の精度を高め、エネルギー効率に優れたデバイスや新しい電子機器の開発を推進する。装置の耐電圧化によって、従来では測定が難しかった厚い積層膜や表面未処理の材料分析にも対応。今後は、新材料開発をさらに加速させ、光電子ホログラフィーを究極の分析手法として世界中に普及させることを目指していく。
専門は放射光を用いた材料分析、X線光電子分光、光電子ホログラフィー実験。
趣味は機械加工、3Dプリンターを駆使した工作。
当グループは、わずかな振動（環境振動）によりセンサや無線通信に必要な電気エネルギーを生成するエレクレットMEMSエナジーハーベスタに関し、オール半導体プロセスによる量産化を目指している。このエナジーハーベスタは、電源確保が難しい状況での自立電源として、産業・インフラ用途への活用が見込める。しかも、従来の環境振動発電デバイスと比較して大量生産・低コスト化が可能なため、さまざまな新しい応用技術の開拓も期待できる。
現時点で、この技術は「オール半導体プロセスでエレクトレットとMEMSセンサのワンチップ集積化」を実現する唯一のものである。また、当技術は、エナジーハーベスタと周辺回路との一体化や物理量センサの高感度化にも貢献し、産業やインフラ用途をはじめとして、地上・宇宙の自然環境モニタリング、医療・ヘルスケアのヒトモニタリング、物流・移動体モニタリングなどへの応用も考えられる。当技術で用いるエレクトレット（SAE*）の形成は、MEMS・半導体集積回路の製造後に行うため、既存製造ラインとの親和性も高く、SAE形成時に必要な蒸着法はすでに実用化されており、量産性の点でも有効と考えられる。
*SAE：Self-Assembled Electret（自己組織化エレクトレット）
半導体技術の一つである
MEMS（マイクロ・ナノ領域の微小な電気機械システム）の研究を展開。
日本発MEMS技術の社会実装をもっと増やしたいと考えている。
ドローン搭載の多機能レーザー照明機器（IoT照明ステーション）から、他のドローンに搭載された空中スクリーンにレーザー投影を行う空中サインシステムの研究開発。空中の望むべき位置に必要な大型の表示を行うだけではなく、照明、通信、給電およびセンシングの多機能システムへの展開を目指す。この技術を、災害時の避難誘導などの防災システムをはじめ、広告・エンタメ用システムへの活用をビジネスモデルとして起業を目指す。
空中サインシステムは、これまでにない災害時に有効な避難誘導手段としての活用が考えられる。ドローンに搭載された小型軽量のレーザー投射機器から、もう一方（場合によっては同一）のドローンに搭載した特殊スクリーンに情報を投影。可視光ビーム走査 光源と空中にスクリーンを自在に配置する独自の構成により、望むべき位置に必要な情報を表示できるのが魅力と言える。遠方からも、昼間の日照下でも視認性に優れ、災害発生時に緊急出動が簡単なことも特長だ。またドローンを編隊化することで、超巨大空中 投影、分散した複数スクリーンへの投影など、臨機応変な表示方法も可能だ。強力な防災手段としてだけではなく、広告やエンタメの手法としても十分な活用が期待できる。
京都大学大学院修士課程卒業後、
パナソニックで高性能半導体レーザーの研究に従事するとともに、東京大学大学院で工学博士取得。
以降、現職となり、可視光半導体レーザー応用システムとして多機能照明システム等を提案・検証してきた。
集中治療室（ICU）では急性腎障害（AKI）の発症頻度が高く、現在の基準では診断・治療が手遅れになっているケースが多い。その一方で、発症には腎臓髄質の低酸素状態が鍵であることが明らかになってきており、我々は膀胱中の尿中酸素分圧がそのサロゲートマーカーとなることを発見した。これによりリアルタイムで尿中酸素分圧を持続測定できる技術を開発、新しい循環管理の確立を目指していく。
国内でICU入室患者数は年間60万人以上であり、そのうちの約4割はAKIを発症する。AKIは死亡率も高く、改善しても透析が必要な末期腎疾患へ陥るケースも多い。AKIの発症には腎髄質の低酸素状態が重要であることは分かっていたが、我々は膀胱中の尿中酸素分圧で代替えできることを見出した。そこで、簡便かつ非侵襲的に尿中酸素分圧を持続的および、リアルタイムに測定できるデバイスを開発。この技術による特許も取得し、既に製作したプロトタイプでは、大阪大学病院内での特定臨床研究で有望なデータを取得した。将来的には、腎臓酸素化のリアルタイムモニターとして、広く一般に普及させることを考えている。
尿中酸素分圧研究会 Webサイトhttps://upo2.org/
急性腎障害の臨床・基礎研究を一貫して行っている。
特に早期予測に取り組んできた経験から、持続的かつリアルタイムの指標の必要性を痛感し、留学を機に長らく困難であった急性腎障害の予測デバイスを開発したいと思うにいたった。
世界初の呼気中細胞外小胞検出によるCOPD診断法。細胞外小胞は、あらゆる臓器・細胞から放出される30～150nmの小胞で、様々な体液に存在し、その中に放出細胞の情報を含んでいる。大阪大学大学院医学系研究科呼吸器・免疫内科学で発見した、COPDの細胞外小胞関連バイオマーカーFBLN3、および気管支喘息の細胞外小胞関連バイオマーカーGalectin-10をモデル標的に定め、呼気中細胞外小胞検出によるCOPD診断法の確立を推進している。
気管支喘息は、肺におけるアレルギー疾患の代表として認知度は高いものの、病態や診断法など課題も多い疾患と言える。当研究は、COPDのチェックを日常的に行うことで、肺がんの予防と生活習慣の変容によるQOLの向上を目的としており、自宅でできる簡単な検査法を提供することを目指している。組織を必要とする侵襲的な生検とは異なり、「呼気を検体とする電気化学発光イムノセンシング」は、非侵襲性、正確性、測定時間、コストの面で優位性があり、今後はCOPD以外のがん疾患などにも対象を広げていく方針だ。あらゆる疾病の基礎研究から臨床現場など、さまざまなシーンに適用できる要素があり、今後のスタンダードとなるような検査法として、世界をリードできると考えている。
株式会社バイオデバイステクノロジー社（北陸先端科学技術大学院大学発）、株式会社イムノセンス社（大阪大学発）のスタートアップの起業に関わる。
がん免疫療法は、免疫細胞ががん細胞を攻撃する仕組みを利用した難治性がんの治療法。 当研究では、光応答性の細胞付着表面を用いて、がん細胞と免疫細胞を一対ずつ並べることで、がん細胞傷害性を1細胞レベルで大規模な観察を行っている。そこから傷害性の高い免疫細胞を探索して回収し、受容体遺伝子配列やトランスクリプトームを解析することで、患者ごとに最適な免疫細胞を設計していく技術の確立を目指している。
当研究では、免疫細胞とがん細胞との相互作用画像を個々に取得・解析し、傷害性の高い免疫細胞を選別・回収して遺伝子を解読できる点が独創的な部分。現在、iPS細胞から治療用免疫細胞を分化させるという技術が盛んに開発されている。これは将来的に、健常時に取得したiPS細胞から免疫細胞を調製し、患者の症状に応じた受容体や遺伝子を導入することで、テーラーメイドな治療を可能にするというものだ。当研究で開発している技術は、こうした治療用細胞の迅速な設計・取得・品質管理を支える基盤となるもので、あらゆるがんを「治る病気」にする革新的な医療支援技術となることを期待されている。
2004年に東京大学工学系研究科で博士号取得。
九州大学と京都大学でポスドクをした後、
2006年から東京大学で助教、講師(2013年)、准教授(2019年)
2024年より現職。専門は化学生物工学。
医工連携プロジェクトを通じて、生体に直接照射可能なペンシルタイプの「大気圧プラズマ照射装置」を開発。患部に直接プラズマ照射することで、骨や腱の再生が促進することを世界で初めて明らかにした。大気圧プラズマの持つ魅力は、組織の親水化や接着性を向上させる「表面改質効果」。当研究では、プラズマの組織を修復する効果に着目し、骨や腱などの運動器再生医療への応用を進め、患者の早期社会復帰に役立てたいと考えている。
骨折や靭帯損傷は、子供からお年寄りまで誰にでも起こりうる「ケガ」。手術を行っても負傷前の状態に戻るまでには一定期間が必要であり、動けない状態が長く続くと肉体的、精神的、経済的な負担にもつながる。医療分野で用いられるプラズマ技術は、止血（血液凝固）、医療用材用の表面改質、創傷治癒などに応用されているが、骨や腱などの運動器再生医療にこの技術を活用する取り組みは世界的にみても例がなく、類似する医療機器は存在しない。空気中でプラズマを作る技術が登場したことで、生体に直接照射することができるようになり、当研究では骨や腱などの運動器再生医療への応用を現在進めている。
2012年 大阪市立大学大学院医学研究科 整形外科学 講師
2021年 同 総合医学教育学 准教授
2022年 大阪公立大学大学院医学研究科 総合医学教育学 准教授
専門は整形外科、脊椎外科。大気圧プラズマ技術の医療分野への応用、新医療機器開発を目指している。
AR（拡張現実）技術を活用し、整形外科手術において骨構造や手術計画をリアルタイムで術野に重ねて表示できるナビゲーションデバイスの開発を推進。術者の視界内に3D画像を直感的に提示することで、熟練度にかかわらず高精度な手術操作を支援し、再現性の高い術式の確立を目指している。特に、小児の稀少疾患や複雑な骨変形など従来困難とされていた手術への応用を想定しており、安全性と精度の両立を実現する革新的技術と言える。
熟練外科医が限られる地域をはじめ、将来を担う若手医師などが、複雑な手術を安全・正確に行うための強力なツールとなることを目指す研究開発。当技術が確立されれば、成長期の小児に発生する稀少骨疾患や、複雑な骨変形など、高度な術前計画と術中判断を要する症例に対し、術中ナビゲーションにより再現性と安全性の高い医療提供が可能だ。従来のナビゲーション技術では、技術的な習熟と高額な装置が必要だったが、本システムは軽量なデバイスによって“直感的・即時的”なナビゲーションを、より経済的に実現している。難易度の高い手術であっても「誰もが安全に行える」医療環境を目指し、地域格差や専門医不足といった社会的課題に対しても、デジタル技術を用いた解決策を提示していきたい。
手・肘関節外科を専門に臨床・研究・教育に従事。
画像解析による関節のバイオメカニクスを追究しつつ、ARなどの最新技術を活かしたデジタル手術支援の開発にも取り組む。
外科手技とコンピュータビジョンの融合により、整形外科のアップデートを目指す。
安価な粉体原料から、高速・高収率での機能性ナノ粒子生成を可能とするプラズマスプレー技術の確立を目指す研究開発。次世代リチウムイオン電池の負極材に求められる構造化ナノ粒子活物質を主なターゲットとして、巨大な蓄電池市場の生産量に応えうる粒子製造技術の実現を進める。また、プラズマスプレー内部での材料との相互作用制御の高度化により、ナノ材料に限定されない多様な粒子の高品質化処理技術への展開も図る。
一般的なナノ粒子製造手法では、高価格原料を使用しても数グラム程度の生成に留まり、ナノ粒子化に起因する酸化や凝集などが顕在化するのが課題だった。これら課題に対し、プラズマスプレー法によるナノ粒子生成技術と、ナノ粒子の電池への組み込みを考慮したハンドリング技術をノウハウとして確立。実験室レベルから脱した電池製造現場で求められる仕様に対応できるナノ材料の提供を実現した。今後は、さまざまなナノ構造粒子を安価な粉体から量産できる基盤技術の提供を通じて、粒子生成のプラットフォーマーを目指す。さらには、特異なメゾプラズマ反応場を応用し、ナノ粒状体だけではなく多彩な材料の処理技術を提供することで、新しいものづくり技術を提案していきたい。
プラズマスプレー技術と材料科学を駆使して，
ナノスケールで構造化された新たな材料の創製を進め
社会実装を視野に入れ生成速度で実現するプロセス開発を進め，
環境・エネルギー分野への貢献を目指す。
プラスチックによる環境問題や資源枯渇が深刻化する中、石油に代わる新素材が求められている。当研究では、石油精製の過程で大量に発生し、余剰在庫となっている「硫黄」を主原料とする高性能な「硫黄ポリマー」を開発した。従来の硫黄ポリマーは脆く加工が難しいという課題があったが、独自の技術で欠点を克服。日本発の新素材で世界をリードし、未利用資源の価値を最大化することで、真に持続可能な未来の実現に貢献したいと考えている。
当研究が目指すのは、石油由来製品に依存する現代社会の構造的な課題の解決。安価で高性能な硫黄ポリマーは、タイヤの耐久性や燃費性能を高めるためのゴム材料をはじめ、スマートフォンなどの高機能レンズ、特殊な接着剤、建材、次世代電池部材など、幅広い産業分野での応用が期待されている。従来では不可能とされていた硫黄の室温合成に成功し、原料の配合をわずかに変えるだけで、硬い素材から柔らかい素材まで、用途に応じた物性を自在に設計できるのが大きな強みだ。将来的には、この技術をさらに発展させ、硫黄ポリマーを汎用プラスチックやゴムに並ぶ一大カテゴリーへと成長させることを目指している。
高分子科学を専門とし、未利用資源である硫黄の新たな可能性を追求。
独自技術で開発した高性能ポリマーの優れた特性と将来性を確信する中で、基礎研究の成果を社会実装し、環境問題の解決と新産業の創出に繋げたいと考えている。
独自に開発したナノ素材は、塗布により製膜することが可能で、焼成などの後処理を行わずに高い導電性、透明性、柔軟性を実現した。この新素材は、既製品にはない特性を示し、屈曲性、耐久性、コストパフォーマンス、製造方法の自由度といったさまざまな要求を高い水準でクリア。フレキシブル透明導電性膜のさらなる性質向上と多様な用途での使用に向けた機能評価を通じ、現在さまざまな企業から強い関心を得ている。
独自に開発したナノ素材はインクの状態で保存でき、塗布やスプレー、インクジェットの印刷技術などにより、あらゆる対象物に透明導電性膜を製膜することができる。しかも、折り曲げた状態でも導電性の低下が見られないといったユニークな特性を持ち、今までに導電材料が使用されていなかった用途への事業展開が可能だ。“塗布プロセスで作成可能”、“屈曲と曲面加工に対応”、“安価で地球上に大量に存在する材料から生成”、“高い導電性と透明性”といった様々な特性を持つ新素材は、ウェアラブルデバイスや壁掛け太陽電池などへの活用が期待されている。この「見えない塗布型導電材料」の事業化がさらに進めば、フレキシブル透明導電材料のゲームチェンジャーになるということができる。
2005年に大阪大学にて学位取得（博士（工学））、
筑波大学助教、京都大学准教授などを経て2024年より現職。
光化学、材料化学を専門とする。
グルコースなどの糖は、食料だけではなくバイオものづくりの原料としても重要である。しかし、糖の生産はトウモロコシなどの栽培作物、つまり農業に依存しており、その安定調達が課題となっている。当研究では、この糖を触媒化学的に合成し、またそれをバイオものづくりに用いる独自技術を開発した。この技術により、食料と競合しない持続可能な原料糖の調達が可能となり、バイオものづくり技術の一層の拡大が期待される。
当研究の独自性は、触媒化学と生物工学の融合にある。従来困難であった中性条件下での糖合成を可能にする新規触媒を開発し、糖の収率の大幅向上を達成した。さらに、化学合成した特殊な構造の糖を微生物が代謝し、有用物質を生産できることを世界で初めて実証した。現在のバイオものづくり技術は、そのエネルギー源を農業（農業由来の糖）に依存しているが、この技術は糖自体を化学合成により生産するため、バイオものづくりを事業とする化学・バイオ企業にとって原料調達の新たな選択肢となりうる。また、当研究では、土地や水の制約を受けない新たな食料生産経路の提供をその将来構想として見据えている。
大阪大学基礎工学部を卒業後、同大学院で博士課程を修了。
糖の化学合成およびその環境影響評価に関する研究を行っている。
宇宙天気予報や地球環境要因（気温・湿度・放射線量・太陽活動など）を活用し、農作物の成長・病害リスク・収穫時期の予測を行うAIプラットフォームを構築。このプラットフォームを運用することで、気候変動に対応したスマート農業の実現を目指していく。当研究では、宇宙・地球双方のビッグデータを統合し、農業分野に応用可能な予測モデルと運用基盤の開発を進めている。
気候変動や極端気象により、収量や作業計画に不安を抱える農業従事者に向けたプラットフォームを開発する取り組み。当プロジェクトでは、宇宙天気予報や太陽活動など、従来農業と無縁とされてきた宇宙・地球環境データを統合的に解析し、収穫やリスク回避など農業の意思決定に活用している。多分野の知見を融合し、予測アルゴリズムと実装基盤を一体で構築することで、既存の農業IoTや気象支援サービスとは一線を画す独自の農業支援モデルを実現した。特に中山間地や高齢農家の営農判断をデジタルで補完することで、地域農業の持続性とレジリエンス向上に貢献。今後は、農業以外の分野にも技術を活用し、途上国の気候変動対策、災害予測などへの応用も視野に入れ、このシステムを発展させていきたい。
博士（医学）、MBA、MPH、(公財)神戸医療産業都市推進機構医療イノベーション推進センターを経て現職。
2020年、日本でもデュシェンヌ型筋ジストロフィーの治療薬が承認されたが、遺伝子変異の種類により、全体の1割弱の患者さんしか適応がない。同じ方法でさらに多くの患者さんが治療可能と考えられるが、開発費用と患者数が見合わず、開発が進んでいないのが状況だ。当研究では、より多くの患者さんに治療を届けるため、核酸医薬を効率よく設計できる新手法を開発。この技術を活用した創薬体制を構築し、稀少疾患医療の格差是正に取り組んでいる。
当研究の特徴は、膨大な数の試行錯誤が必要だった核酸医薬の配列設計を、効率的かつ高精度に行える独自手法を確立した点にある。この設計戦略により、稀少疾患に対する核酸医薬の創薬スピードと実現性を大きく高めることができる。この技術を主軸に、既存薬の対象外となっているDMD（デュシェンヌ型筋ジストロフィー）患者さんやそのご家族の「治療の適応がない」という現状を打破するのが目標だ。核酸医薬品創出のための創薬スタートアップ起業を通じて、既存の治療薬の枠を拡げるとともに、他の難病領域への応用も視野に入れて、稀少疾患の患者さんが治療をあきらめなくてよい未来を実現したい。
小児科・小児神経・臨床遺伝の専門医として、神経筋疾患などの稀少疾患の診断と治療に取り組んできました。
治療が現実のものとなってきた今、神経筋疾患の治療開発を、さらなる治療開発の推進を目指しています。
日本の失明原因疾患で上位に位置する加齢黄斑変性は、新生血管が光を受容する網膜の下に増殖し視力が低下する原因となる。現在の治療法は、眼内への注射やレーザー治療が主流だが、いずれも施術の際に患者への負担が重く、医師には高い技術が必要とされる。当研究では、治療に使用する薬剤をより効率的に疾患部位に集積させることで、現在よりも簡便かつ効果的な治療を実現。体への負担と時間的制約が少なく、患者と医師の両方に優しい治療法となると考えている。
現在研究している薬剤が実用化されれば、治療効果が高まるだけではなく病変周囲の組織が傷つく危険性を減少できるほか、より安全に治療を遂行できるようになる。しかも、疾患部位に特異的に集積することに加えて、加齢黄斑変性の発生に関わる脂質代謝異常そのものに対しても有効な成分を含有。レーザー以外にも点眼で治療効果を認めるという実験結果を得た。この薬剤を様々な方法で疾患部位に到達させることで、前例のない先制医療を実現できる可能性を期待できる。また、今は加齢黄斑変性をターゲットにして創薬を進めているが、他の後眼部に発症する疾患に対しても適応拡大を模索していく計画だ。
富山県立大学の村上達也研究室と共同でドラッグデリバリーシステムの開発を行っている。
大学病院で日々難治性の症例を経験する中で、既存の治療法で解決できない問題を克服できる薬剤を開発したいと思うようになった。
認知症は比較的に誤診が多く見られる疾患である。しかしながら、正確な診断確定には多くの資源が必要となるのも事実。核医学画像検査や腰椎穿刺などの従来の方法は効果的だが、侵襲的で高額になるのが問題だ。そこで、Maya-mind®は最先端のAIを活用し、行動症状を解析することで、認知症などの神経精神疾患を正確かつ非侵襲的に分類・リスク推定することを可能にした。Maya-mind®は早期診断ツールとして適時の介入を可能にすることで、認知症ケアを向上させることを目指している。
Maya-mind®は、EEG、fMRI、そして眼球追跡などの最先端脳研究を統合し、シンプルなスマートフォンテストとして提供している。独自のAI駆動型テストパラダイムにより、高額な画像検査や侵襲的手技を必要とせず、医師が迅速かつ非侵襲的に認知症のタイプを特定できるようになった。このツールを利用することで、患者を専門医へ紹介する前に、現場の医師が早期かつ手軽に診断の手がかりを得られるのが大きな特長だ。しかも、専門医は事前スクリーニングツールを活用して、画像検査が必要な患者の選別を効率化することもできる。今後、Maya-mind®は、世界中で標準的な早期診断ツールとなることを目指していくことを構想している。
神経変性疾患を専門とする神経画像診断のスペシャリスト。
日本、インド、アメリカの優秀なチームを率い、誰もが使えるテクノロジーで患者の寿命を延ばし、介護者の負担軽減に尽力している。
次世代の接合技術として注目されている摩擦攪拌接合(FSW)は、材料を溶かさずに接合を実現することから溶接に代わる手法として期待されている。しかし、問題となっているのが接合後の材料の欠陥や工具(ツール)の破壊だ。実験による研究開発はコスト面から難しく、FSWの普及を阻む一因となっている。当研究では、FSW後の欠陥やツールの強度について予測できるシミュレーションシステムを開発し、ツール作成の技術へと応用した。
当研究は、独自の解析手法である「理想化陽解法FEM」に基づいている。理想化陽解法FEMは、実構造物の溶接変形や残留応力の予測を実現した手法であり、大規模な問題を高速に解析することが可能だ。この技術を活用することで、実験ベースの研究開発では難しい現象の可視化が実現することから、開発コストやリードタイムを削減でき、製品の高品質化にもつながると考えられる。FSWは自動車・航空機・船舶をはじめ、変形の少ない高精度な接合が必要な半導体製造装置など、今後多くの産業分野での利用が期待されている。この技術を用い新しいツールを考案することで、さまざまな分野でのFSW活用につなげていきたい。
独自の大規模非線形構造解析技術である「理想化陽解法FEM」の開発を中心に、溶接・接合や構造強度の予測に関する研究を進めている。
シミュレーションによる問題解決に興味を持つ。
半導体素子のさらなる高集積化と複数チップを実装する3Dパッケージの技術開発が、微細化を伴って加速している。そこで、半導体製造での生産性を左右する洗浄技術に注目して、ナノサイズの異物除去を高め、銅配線などのパターン倒壊や変色ダメージを防ぐ方法を研究。洗浄水の溶存ガス制御と衝撃力によらない剥離力として超微細気泡に注目して開発を進めた。この超微細気泡技術の製品化と事業化を現在構想している。
半導体など微細な銅配線の形成工程の洗浄では、銅の酸化・腐食を防いで微細ゴミを除去し生産性を高める課題や、接合時の低温化に対する必要がある。そこで、水の溶存ガス種を制御した上で、衝撃力に頼らない剥離力として超微細気泡の生成や分裂、消滅の過程に注目。ナノサイズ異物の剥離力を高めるために、10μm未満の浮遊する気泡に分級した超微細気泡と溶存ガスの濃度を飛躍的に高めることを検討してきた。その結果、微細気泡発生装置に工夫を加えることで、溶存ガスを飽和濃度の2倍以上、10μm未満の浮遊する気泡を高濃度とする方法を実現（日髙義晴：特許7499837号）。この技術を基盤として洗浄ユニット化して製品化を目指している。
主にキャビテーションと気泡力学に関する研究（理論，数値計算，実験）に従事。(研究内容："https://www.omu.ac.jp/eng/fluidmech/"
特に、マイクロバブルの医療（結石破砕や高強度超音波治療など）と産業（洗浄など）への有効利用に取り組んでいる。
当研究は、医療廃棄物を、安全かつ適切に回収・提供する世界初の流通プラットフォームの構築を目的としている。初期段階では、治療により抜去された歯を教育用途で活用し、次に臨床情報を付加して研究・産業用途への展開を想定。さらには、皮膚や骨など他の医療廃棄物にも、回収・提供の対象を広げることを考えている。将来的には、医療廃棄物から得られる生体情報を集積・統合し、創薬や疾患予測に資する医療ビッグデータ基盤へと発展させる構想だ。
「流通プラットフォーム構想」では、これまで廃棄されていた抜去歯などの生体試料を、安全かつ適切に回収し提供することを目指している。歯学教育では実習用試料として活用され、若手歯科医師の技術向上に寄与。研究・製品開発の部門では動物実験の代替となり再現性の高い検証が可能になると考えられる。「これまで捨てられてきた生体試料には、未来を変える力が宿っている」というのが当研究のテーマ。その価値を最大限に引き出し、社会に届ける仕組みを構築することが重要だ。将来的には廃棄される生体試料から生体情報を抽出・集積し、医療ビッグデータ化に貢献。社会構造の変革を見据えた長期的なビジョンを持つ点において、当研究の独自性は際立っている。
口腔外科専門医、口腔病理専門医。再生医療研究に長年携わる。
近年は、抜去歯をはじめとする医療廃棄物に新たな価値を見出し、教育、研究、産業への利活用を目指した流通基盤の構築に挑んでいる。
当研究では、AIと無線センサを活用し、斜面災害のリスクを高精度に予測できる次世代の監視システムを開発している。豪雨などにより引き起こされる斜面崩壊に対し、従来の雨量データのみに頼るのではなく、実際の地上表面の傾きをリアルタイムで観測・解析することで、早期の危険検知と避難判断を可能にした。低コストで広域設置が可能なセンサ技術と、高度なAI予測モデルを組み合わせ、地域の防災力を革新することを目指している。
当研究の独自性は、雨量データに依存する従来の警戒手法に代わり、斜面のわずかな変状を直接観測するLPWA型傾斜センサを用いて、高精度なリスク判定を可能にする点。しかも、深層学習技術を活用して斜面変状の予測モデルを構築し、生成AIによる統合監視プラットフォームと組み合わせることで、より実用的かつ拡張性の高いシステムを実現している。将来的には、本システムを全国の自治体やインフラ管理者に広く展開し、災害による被害を最小限に抑える社会の実現を目指す。さらに、斜面災害が多発するアジア諸国など海外への展開も視野に入れ、世界の防災技術の高度化に貢献したい。
専門分野は、岩盤工学・地盤工学。 斜面災害の予測と防止に関する研究に取り組み、近年はAIや無線センサ技術を用いた次世代型の防災監視システムの開発に注力している。
新しい食の技術に挑む企業にとって、「社会に受け入れられるか」は最も大きな課題。当研究では、ゲノム編集や遺伝子組換え技術など、食に関するバイオテクノロジーに向け、行動科学を基盤とした新しいサイエンスコミュニケーション手法「ベネフィットコミュニケーション」の開発・提供を進めている。従来の「伝える」だけの枠組みを超え、意思決定や行動変容を後押しするコミュニケーションにより、社会受容のボトルネックを突破することを目指す。
「サイエンスコミュニケーション×行動科学×マーケティング」の三位一体アプローチが、当研究の大きな特長。企業が自信を持って新技術の製品化・販売に踏み出せるよう、科学的知見に基づいたベネフィットコミュニケーションを提供し、社会受容の土壌を育てることが最大の目標だ。一般的な情報提供型のコミュニケーションに、意思決定科学やブランド戦略を活用することで、単なる理解促進ではなく“納得と選択”を引き出す設計を推進している。バイオテクノロジーの社会実装を本質的に支えるソリューションは国内外でも例がなく、極めて希少かつ実用性の高い知見であり、誰もが納得して選べる未来の食卓の実現を目指す。
京都大学農学部 教授、奈良先端科学技術大学院大学、大阪府立大学を経て現職。
専門は植物分子育種学、遺伝子組換え食品やゲノム編集食品などのリスクコミュニケーション。
カメラ付きIoTトングとゴミ種別認識AIを連携し、拾ったゴミの種類と位置を自動記録する宝探し型アプリ「GOMI Quest」。ゲーム要素で参加意欲を高めつつ、多様なゴミ分布データを効率的に収集し、環境美化と市民科学を両立する新たなプラットフォームを構築する。従来のゴミ拾いアプリは手入力による数量報告が主だったが、シンプルな操作で誰でも参加できる仕組みをつくり、将来的には全国各地での社会実装を目指す。
清掃活動の担い手不足や、ゴミ分布の把握不足に悩む自治体・企業・市民団体の課題を解決する宝探し型アプリ「GOMI Quest」。カメラ付きIoTトングと軽量AIモデルを組み合わせ、拾う動作だけで種別・位置を高精度に自動取得できる点が大きな特長だ。ゲーム感覚で清掃活動の参加者を増やし、ゴミの種類別・空間分布データをリアルタイムに蓄積することで、効率的な清掃計画や環境教育、企業のCSR報告を支援し、街の美観と住民満足度も向上できる。拾得データは即座に地図上で可視化され、清掃行動のモチベーションアップにも貢献。さらに、ゴミの収集データは研究者の都市環境解析にも提供でき、持続可能なまちづくりの推進にも役立つ。
ユビキタスコンピューティングシステム，データマイニング，社会情報システム学．IEEE，ACM，情報処理学会，電子情報通信学会，人工知能学会，社会情報学会などに所属。
世界的な糖尿病の増加により糖尿病性足潰瘍（DFU）が増加している。DFUは難治性であることに加え、感染の合併頻度が40～50％と高い。感染したDFUに対して有効な治療法は確立されておらず、下肢大切断の原因となっており、患者の生命や生活に重大な影響を及ぼしている。当研究では、創傷治癒の促進に最適な環境を提供するとともに、感染治療も同時に実現する新たな治療システムを開発し、下肢切断回避に貢献することを目指している。
開発を進めている治療システムは、感染を有する、あるいは感染悪化リスクの高い糖尿病性足潰瘍に対し、創傷治癒の促進と感染制御を同時に実現することを目指している。感染創傷に対して、安全かつ有効な殺菌技術はこれまでに存在せず、感染治療が難しく下肢切断リスクの低減も困難だった。当研究では、高い殺菌力と生体への安全性を両立する独自技術を応用することで、この課題の解決に挑戦。新技術の開発により、足を失うリスクに直面する糖尿病患者とその家族の不安を軽くし、医療現場での負担を減らすとともに、医療費や介護費の削減を通じて社会全体にも貢献していく。当研究は、多様な感染トラブルに対する新たな選択肢となる可能性を秘めている。
2009年大阪大学医学部卒業し、心臓血管外科としての修練を積む。
2015年より血管外科としてのキャリアをスタート。
2018年より大阪大学大学院にて再生医療研究を実施し、
2021年より医療機器開発に着手。
現在は、大阪大学で血管外科診療および研究開発に従事。
がんの新しい治療法として、人工キメラ受容体(CAR)を患者の免疫細胞に遺伝子導入して投与する遺伝子細胞療法（CAR-T療法）は、今後の発展が期待されている。近年の研究から、CARはターゲットとなるがん抗原を奪うトロゴサイトーシスという現象を起こし、がん細胞が免疫細胞から逃げ、治療抵抗性を示すことがわかってきた。当研究では、トロゴサイトーシスを抑制可能な自己切断型のCARを用い、治療効果を増強したCAR-T療法を社会実装していくことを目指す。
従来のCAR-T療法では、治療ターゲットとなるがん抗原をCAR-T細胞が奪うトロゴサイトーシスという現象が観察され、治療抵抗性の一因として注目されてきた。当研究では、CARの膜貫通領域に切断配列を導入することで、トロゴサイトーシスを制御し、治療効果 を増強するCleavable CARプラットフォームを世界ではじめて発見し、創薬応用を進めている。このCleavable CAR-Tの開発を加速させ、より高活性で持続性の高いCAR-T療法を社会実装することが目標だ。トロゴサイトーシス抑制によるCAR-Tの機能増強は、免疫療法においての新しい発見であり、臨床データを積み重ねることで、今後大きな発展が期待できる。
東京大学医学部卒業後、産婦人科医員として勤務中の大学院時代にパピローマウィルス研究に携わった事がきっかけで免疫療法研究を開始。
現在京都大学iPS細胞研究所にてがんの免疫細胞療法研究を継続している。
慢性腎臓病は国民の約5人に1人が罹患する深刻な疾患だが、根本的治療法は確立されていない。当研究では、慢性腎臓病患者の腎臓内において、後天的にリンパ球が集積した病変である三次リンパ組織が形成されることに着目。その形成には老化関連T細胞が重要であることに加え、三次リンパ組織が腎臓を障害するメカニズムを明らかにしてきた。これらの知見を基に、三次リンパ組織を標的とする新規治療薬の研究開発に取り組んでいる。
当研究では、腎臓に形成される三次リンパ組織が、周囲の近位尿細管上皮細胞を直接的に障害すること、障害された近位尿細管や内部の線維芽細胞といった腎実質細胞と血球との相互作用により、三次リンパ組織が拡大することを見出した。この研究成果は、三次リンパ組織がどのようなメカニズムで拡大し、腎臓への障害を明らかにしたものであり、慢性腎臓病に対する新たな治療介入の可能性を切り拓くものである。慢性腎臓病は透析療法に至ることもあり、QOLの低下に加え、社会的・経済的負担も非常に大きい。また、三次リンパ組織は自己免疫疾患や移植後臓器においても病原性を有することが知られており、その制御は多様な疾患への応用の可能性も考えられる。
線維化、近位尿細管障害、慢性炎症、老化といった普遍的な腎臓病の病因に迫る根本的な研究をもとに、腎臓病の謎を解き明かし「腎臓病を治る病気にする」ことを目指している。
当研究では、ホウ素を含む分子触媒を用いた革新的な水素精製の基盤技術を開発。従来の水素製造では、天然ガスなどから作られる粗水素（水素、一酸化炭素、二酸化炭素、メタンガスの混合ガス）から不純物を除去する必要があった。しかし、新技術では、不純物除去プロセスを省略し、粗水素から液体媒体へ直接水素を貯蔵する革新的プロセスを実現。しかも、同一触媒を用いて超高純度水素を水素貯蔵液体から回収することにも成功した。
水素市場は、2050年に年間2.5兆ドル規模に達すると予測されている。当研究の「粗水素をそのまま活用できる貴金属に頼らない水素精製・貯蔵技術」は、ホウ素を含む分子触媒の活用により、コストと時間をかけて行う貴金属触媒の不純物の前処理をカット。エネルギー効率と経済性を両立させた画期的な水素製造プロセスの実現可能性を実証している。現在は、これら研究成果の社会実装に向けて、「当該触媒を用いた水素精製システム」を扱うベンチャー企業の起業を計画中。水素社会実現を目指す産業界と環境問題に取り組む社会全体の課題解決への貢献を進め、日本の水素技術における国際競争力の向上にも寄与したいと考えている。
令和７年文部科学大臣表彰若手化学者賞、
令和６年Lectureship Award MBLA(有機合成化学分野で最も権威ある若手化学者賞)を受賞。
目的の構造と機能を有するペプチドを自由自在に設計する独自技術を用いて、特定のレアメタルやレアアースと結合するペプチドを開発。このペプチドを用いることで、都市鉱山からレアメタルを分別回収する技術の確立を目指す。この手法は簡便かつ高効率、省エネルギーで、SDGsにも合致。将来的には、ペプチドが有する可能性を切り拓き、顧客企業のニーズに応じたテーラーメイドの機能性ペプチドのものづくりを構想している。
ペプチド設計技術として25年以上の研究成果によって生まれた、独自の「構造とエネルギー論を基盤としたペプチドの進化的設計法」。（ 関連出願特許2 0 件）現在も発展中であるこの手法は、最新のAI計算（2024年ノーベル化学賞のAlphaFold等）でも予測困難な新機能を達成することが可能だ。レアメタル&レアアースの産出国は偏在しており、昨今の世界情勢から価格が急騰し、経済安全保障上の脅威となっている。また、鉱山での採掘や精錬時に環境破壊が伴うなども大きな課題だ。これらの課題を克服するために、ハイテク機器の廃棄物である都市鉱山から、環境負荷が低い新たな技術でレアメタルをリサイクルする手法の確立を目指す。
米国Yale大学博士研究員を経て神戸大学着任後、約25年間タンパク質/ペプチドの人工設計に取り組む。
関連特許出願20件(国際4)、取得7件。
様々な業種の企業と共同研究開発を行ない、米国大学との連携も推進中。