マイクロエレクトロニクスは、微小スケールの電子部品およびシステムの開発・製造に特化した分野であり、現代のデジタル革新の礎です。材料、デバイスアーキテクチャ、製造プロセスの継続的な進歩により、現代の電子機器に革命をもたらし、部屋サイズのマシンからポケットに入れて持ち運べるコンパクトなスマートフォンまで、デバイスを小型化しました。
マイクロエレクトロニクス業界は現在、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、5G/6G通信、量子コンピューティングなどの新興技術によって、前例のない変革を経験しています。これらの応用分野では、性能特性が強化され、処理速度が向上し、消費電力が少なく、熱管理が改善され、小型化が進んだ高度なコンポーネントが求められます。同時に、グラフェン、カーボンナノチューブ(CNT)、ペロブスカイト、先進的な III-V 半導体などの新素材によって新しいデバイスアーキテクチャが実現され、一方で極端紫外線 (EUV) リソグラフィー、原子層堆積 (ALD)、異種集積などの製造技術によってムーアの法則の限界が押し広げられています。
これらの技術の進歩と市場の需要の拡大が融合することで、画期的な発見によって業界セグメント全体が急速に変化する複雑なイノベーションエコシステムが生まれ、競争上の優位性を確保するにはタイムリーな技術インテリジェンスが重要になります。市場機会は膨大です。マイクロエレクトロニクス市場は、2025年に4,820億米ドルと評価され、2035年まで年平均成長率5.7%で成長し、8,400億ドル近くに達すると予想されています。
画期的な発見は大きなチャンスをもたらす一方で、さまざまな学術雑誌、特許データベース、会議議事録に重要な情報が断片化されるなど、情報管理上の課題も生み出し、技術開発の全体像を把握することが困難になります。組織は、初期の研究段階で新しい用途や材料を特定するのに苦労し、これらのテクノロジーが商業的に成熟する前に、戦略的ポジショニング、パートナーシップの形成、または競争上の対応のための重要な機会を逃す可能性があります。包括的なソリューションには、これらの情報のサイロを埋めることができる統合された信頼できるデータソースへのアクセスが必要です。
私たちは、人間がキュレーションした最大の科学情報リポジトリであるCASコンテンツコレクション TMを活用して、この主題に関する膨大な公開情報からマイクロエレクトロニクスに関する実用的な洞察を効率的に抽出する方法を実証しました。CASコンテンツコレクションは、 CAS SciFinder®、 CAS STNext®、 CAS BioFinder™などのCASソリューションを通じてアクセス可能です。これは、2億9,000万を超える固有の有機物質と無機物質に関する情報の信頼できるソースであるCAS REGISTRY®によって提供されています。
これらのリソースを利用して、自然言語処理（NLP）とCASインデックスシステムを組み合わせて、マイクロエレクトロニクスのジャーナルや特許出版物から200を超える新たな科学トピック領域を特定しました。これらの調査結果は、過去20年間に発行された約110万件のジャーナル記事と特許の包括的な分析から導き出された一連のCAS TrendScapeマップを通じて視覚化されています。
マップは、アプリケーション、デバイス、材料、製造方法という4つの主要分野にまたがって、特定された新しい科学トピック領域を直感的で階層的な形式で示しています。これらのトピック領域の多くは初期段階の新興技術を表しており、TrendScapeマップは、新しいトピック領域、それらのカテゴリ関係、研究量、現在の関心レベルにすぐに視覚的にアクセスできるように設計されています。
当社のシンジケートレポートには、完全な分析とすべてのTrendScapeマップが含まれています。これらの分析の概要を把握するため、マイクロエレクトロニクス文献分析の「応用分野」セクションを検証し、重要な新興技術をより深く理解しましょう。
マイクロエレクトロニクスにおける新興および成熟した応用分野
NLPベースの分析を用いて、約110万件のジャーナルと特許の各出版物を分析し、新たなトピック領域を特定しました。特定されたトピック領域を階層的に整理し、応用分野、製造方法、デバイス、材料の4つの主要分野からなるCAS TrendScapeを生成しました（図1参照）。
各ブランチにはサブブランチが含まれ、それらは2020年から2024年までの学術誌および特許文献の掲載数に応じて重み付けされています。これらの重みは、掲載数が20件から50,000件超の範囲に対応する、大きさが増加する六角形のノードとして表現されています。六角形のノードも、挿入図の凡例に示されているように、平均増加倍率に応じて色分けされています。
「応用」マップを視覚的に確認すると、エネルギーおよびエレクトロニクスのサブブランチが、学術誌および特許のランドスケープにおいて最も高い出版物数を占めていることがわかります（図2参照）。応用分野のジャーナルのブランチは6つの主要サブブランチ（エネルギー、量子コンピューティング、バイオメディカル、エレクトロニクス、センサー、自動運転研究所）で構成され、うち4つはさらに専門分野へと細分化されています。応用分野の特許ブランチはレーザー、ナノジェネレーター、通信・無線周波数（RF）、電気機械部品など、より多岐にわたるトピックで構成されています。
論文数が最も少ない応用分野には、量子コンピューティング、自動運転実験室、網膜型デバイスなどがあります。これらの新興分野は、将来の研究拡大にとって大きなチャンスとなります。これらの分野での出版物が比較的少ないことから、これらの分野はまだ開発の初期段階にあり、基礎となる技術が成熟し実用的な応用が登場するにつれて、大きな成長の可能性があることが示唆されます。また、電子皮膚のような革新に関する特許の公開件数も増加しています。確立された分野と新興分野の間のこの格差は、研究環境の動的な性質を浮き彫りにし、将来の調査における戦略的領域を特定します。
電子皮膚（Eスキン）
電子皮膚は柔らかく柔軟で伸縮性があり、自己治癒可能な電子システムで構成されており、生物学的皮膚の多機能特性を模倣しています。人間の皮膚は体内最大の器官として、体温調節や免疫反応の仲介など、重要な生理機能を果たします。皮膚には、圧力、温度、触覚、空間方向など、さまざまな刺激を感知できる受容体が多数存在します。人間の皮膚の複雑さを模倣するために、電子皮膚には刺激を感知、伝達、処理するシステムを組み込む必要があります。
個別化医療と先進センシング技術の融合により、高度な生体信号検出・処理システムへの需要が高まっています。電子皮膚の応用範囲は、義肢、創傷治癒、継続的健康監視といった生体医療分野から、ロボティクス、ヒューマンマシンインターフェース、インタラクティブ娯楽システムに至るまで多岐にわたります。この多様な応用分野と、材料科学および製造技術の継続的な進歩を組み合わせることで、電子皮膚はエレクトロニクス、材料科学、生物医学工学の交差点における変革的なテクノロジーとして位置づけられます。
当社の分析では顕著な商業的関心が確認されましたが、ジャーナル（1.0倍）と比較して特許の平均倍増率がより高い（1.3倍）ことがその証拠です。2015年以降もジャーナルの発表数は大幅に増加しており、この分野がまだ初期段階であることを示唆しています。しかし、特許の増加は、電子皮膚がより多くの商業的用途へと飛躍する準備ができていることを示しています。最近の研究では、機能的なパフォーマンスを維持しながら環境の持続可能性に関する懸念に対処する、生分解性の電子皮膚システムの開発に重点が置かれています。
量子コンピューティング
量子コンピューティングは、量子力学的現象、重ね合わせ、もつれを利用して前例のない処理能力を達成する革命的な計算パラダイムを表しています。バイナリビット（0と1）を処理する従来のコンピュータとは異なり、量子コンピュータは複数の状態に同時に存在できる量子ビット（キュービット）を使用します。この根本的な違いにより、情報処理の指数関数的な加速が可能となり、従来の計算上の限界に制約されていた分野を変革する可能性があります。
量子コンピューティングの状況は、複数の次元にわたって急速に進化しています。量子中心のスーパーコンピューティングは、量子プロセッサと従来の高性能コンピューティングシステムを統合し、両方のパラダイムの強みを活用するハイブリッドアーキテクチャを生み出します。量子機械学習は量子並列処理を活用し、特定の応用分野において従来のAI手法を凌駕する可能性を秘めています。
さらに、量子インターネットの開発は、安全な通信と分散型量子コンピューティングのためのネットワークの確立に重点を置いています。研究者たちはまた、特定の問題領域に最適化された応用特化型量子プロセッサの開発を進めつつ、量子システムが従来のスーパーコンピュータを上回る強力な量子優位性の実証を実現しています。
量子コンピューティングは多様な分野で実用的な価値を示し始めています。製薬業界では、ロシュやメルクなどの企業が量子アルゴリズムを用いて薬剤とタンパク質間の分子相互作用をシミュレートし、創薬期間を数年単位から数ヶ月単位に短縮できる可能性があります。JPMorgan ChaseやGoldman Sachsなどの金融機関は、ポートフォリオの最適化や複雑なデリバティブの価格設定のための量子的アプローチを開発しています。
フォルクスワーゲンが交通の流れとサプライチェーンの最適化のためのアルゴリズムをテストしており、物流部門はルーティング問題に対する量子ソリューションの恩恵を受ける立場にあります。エネルギー企業は量子コンピューティングを活用して、グリッドの最適化、バッテリー化学研究、および炭素回収技術開発を行っています。
サイバーセキュリティにおいて、量子コンピューティングは「二重の革新」をもたらしています。現在の暗号技術に対する脅威となる一方で、量子鍵配送や耐量子計算機暗号プロトコルといった新たな解決策を生み出しているのです。この技術は、気候変動のモデリングから疾患治療に至るまで、人類が直面する極めて困難な課題を解決する可能性を秘めています。その一方で、量子システムでしか対処できない全く新しいカテゴリーの問題を同時に生じさせています。
セルフドライビングラボ
セルフドライビングラボは、「ユーザーが定義した目的を達成するために、機械学習アルゴリズムによって選択された一連の実験を反復的に実行する、機械学習支援のモジュール式実験プラットフォーム」と定義されています。これらの革新により、従来のアプローチでは不可能だった材料やプロセス条件の迅速な調査が可能になります。
マイクロエレクトロニクスの分野では、セルフドライビングラボは薄膜の堆積の最適化、特にハライドペロブスカイトの材料安定性、そして新しい2D材料の発見のために研究されてきました。セルフドライビングラボの導入により、ニューロモルフィックデバイス、量子コンピューティングコンポーネント、新しいメモリテクノロジーの開発を桁違いに加速できると同時に、開発コストを削減し、再現性を向上させることができます。
レチノモルフィックデバイス
網膜型デバイスは、生物の網膜の構造と機能を模倣しようとする特殊な光学センサーの一種であり、センサー内演算によって検出点で視覚情報を処理します。従来のイメージセンサーが単純に生の画素データを捕捉・伝送するのとは異なり、網膜型システムは光検出と局所信号処理を統合し、網膜が情報伝達前にエッジ、動き、コントラストなどの特徴を抽出する能力を模倣します。網膜型デバイスは、リアルタイムかつ省エネルギーな視覚処理が不可欠な自律走行車両、ロボティクス、拡張現実システムなどで応用されています。
マイクロエレクトロニクスの課題と機会
当社の包括的な分析により、マイクロエレクトロニクス業界は、材料科学のブレークスルーから革新的なシステムレベルの応用まで、学術的な発見から商業的実装まで、そして地域の集中イノベーションハブから世界的に分散した研究能力まで、複数の側面で前例のない変革を経験していることが明らかになりました。革新的な材料の出現と画期的なデバイス構造の組み合わせは、産業が従来のシリコンベースのパラダイムを超えた進化を成功裏に遂げ、AI、IoT、持続可能な技術応用における高まる需要に対応する態勢を整えていることを示しています。
同時に、業界は物流上の複雑さ、物質的な制約、持続可能性の要求、規制の不確実性など、幅広い課題に直面しています。当社の完全版レポートではこれらの問題を詳しく取り上げ、研究状況の分析により、業界がどこに向かっているのか、またこれらの課題をどのように克服できるのかを明らかにしています。
この包括的な状況分析は、20年間にわたる約230万件の出版物からの科学的知見を活用し、関係者がこれらの複雑な状況を乗り越え、新たな機会を活用するために必要な戦略的基盤を提供します。研究開発の優先順位を決定するにせよ、投資判断の根拠とするにせよ、あるいはこのダイナミックな分野で組織の競争的優位性を確立するにせよ、ここで提示する洞察は、マイクロエレクトロニクス革命に単に参加するだけでなく、それを主導するために必要な決定的な優位性を提供します。
