ふじわらロスチャイルドリミテッド

概要

ガスセンサを含むマルチセンサアレイにおいセンサ市場（以下、e-nose）のポテンシャルは、2032年には、世界市場で、$27Bと想定される。e-noseは、研究機関の実用化研究から企業の商品化検討レベルへと移行しつつあり、採用検討も盛んに行われ始めている。 e-noseのにおい識別能力の向上は、呼気センサなどの医療応用、品質管理に於ける官能試験、工場や環境センシングなどの産業用途、コンシューマ機器への搭載、自動車向けなどの市場において、我々の生活や産業に更なる利便性向上、安全性向上、効率化などの変革を促し、市場規模を拡大する。

本書では、市場実態に合わせてガスセンサのマルチセンサアレイ化を含むe-noseの各種のアプリケーションへの応用を意図した具体的な研究開発の動向を示すことに注力した。e-noseに対するアプリケーションからの要求機能を分類した上で、特に「医療用途」、「危険の検知」、「自動車」、「製造プロセス管理（品質管理：官能検査に於ける官能検査員においパネルの補助の分野を含む）」に関する内容を大幅に充実させた。この分野の範囲では、2032年に$15.5Bとなる。

目次

1. 本調査の背景および定義
    1.1. 本調査の背景
    1.2. 本レポートの調査対象
2. Executive Summary
3. においセンサ概論
    3.1. においセンサ概論
    3.2. においセンサに要求されるシステム設計
    3.3. においセンサとアプリケーション対応
4. においセンサの構成と一般情報
    4.1. ガス、におい検知の動向、方式分類、目的、感度、アプリマップ
        4.1.1. ガス・におい検知動向
        4.1.2. ガス・におい検知の方式と目的
        4.1.3. 本調査が対象とするにおい濃度とアプリケーション
    4.2. ガス、においの単位と各種数値
        臭気濃度、臭気指数
    4.3. 検知閾値、認知閾値
        物質の検出とその意義・目的
        4.3.1. VOCの指針、環境省の指針値
        4.3.2. 臭気強度と濃度の関係
    4.4. 現状のにおい分析手段（B2B）
    4.5. におい・嗅覚 関連団体／業界団体
    4.6. においセンサの技術概要
        4.6.1. においセンサの構成
        4.6.2. 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣
        4.6.3. においセンサのキーテクノロジと構成
        4.6.4. においセンサの開発内容
    4.7. ガス・においセンサのトランスデューサ技術分類
        4.7.1. それぞれのトランスデューサの原理概論
5. においセンサのアプリケーション開発・研究動向
    5.1. アプリケーションとにおいセンサ機能の分類
    5.2. 医療：VOCによる病気検知(高感度・高選択性) 技術アプローチ
    5.3. 医療：皮膚ガス検知の現状と可能性
        5.3.1. 皮膚ガス検知概論
            5.3.1.1. 皮膚ガスの放散経路
            5.3.1.2. 皮膚ガス関連アプリケーション
            5.3.1.3. 皮膚ガス 計測機器
    5.4. 医療：呼気による疾患検知
        5.4.1. 呼気分析
            5.4.1.1. 呼気分析 概論
            5.4.1.2. 重要なバイオマーカと疾患
            5.4.1.3. 呼気による肺がん検知の精度
            5.4.1.4. GC-MS （gas chromatography?mass spectrometry）
            5.4.1.5. Colorimetric Sensors（比色センサ）
            5.4.1.6. GC-MS とe-nose の組合せ
            5.4.1.7. VOCの数と精度、及びセンサの種類と精度との相関関係
        5.4.2. 呼気のにおいによる疾患検知動向（研究事例）
            5.4.2.1. 呼気による糖尿病の検知
            5.4.2.2. e-nose による活動性結核の診断の検出
            5.4.2.3. がん
            5.4.2.4. 膵管腺癌と慢性膵炎
            5.4.2.5. 胃がんの検出
            5.4.2.6. 腺腫と大腸がんの検出
    5.5. 品質管理関連アプリケーション
        5.5.1. パネラが行う官能検査 関連情報
        5.5.2. e-nose と人間パネルの評価の相関
        5.5.3. 食品（FOOD）
            5.5.3.1. 食品品質のためのe-nose レビュー
            5.5.3.2. チーズ
            5.5.3.3. 茶の香り
            5.5.3.4. バジル
            5.5.3.5. ジュース
            5.5.3.6. 多段階分類による食品臭の認識
            5.5.3.7. 香辛料
        5.5.4. 腐食・鮮度検知
        5.5.5. 自動車
            5.5.5.1. 自動車のにおい評価法 国際規格
            5.5.5.2. 日産の例
            5.5.5.3. 自動車内装部品
            5.5.5.4. 車室内空気
    5.6. 危険の検知
        5.6.1. 爆発物の検知
        5.6.2. その他のガス検知
            5.6.2.1. COVID-19 においによる陽性判定
    5.7. 分類と同定
6. におい検知のための新たなセンシング技術の研究動向（アップデート）
    6.1. 研究で多用されるe-nose の例
    6.2. 新たなセンシング技術の研究動向（論文・特許）
        6.2.1.1. e-nose の先端材料
        6.2.1.2. 生体受容体を用いた高感度e-nose
        6.2.1.3. 光学e-nose の開発例
    6.3. 国内外に於ける研究開発機関・企業の取り組み
        6.3.1. 国内研究開発動向（大学・研究機関）
            6.3.1.1. 国内研究機関・大学のにおいセンサ開発・実用化動向
            6.3.1.2. 物質・材料機構 MSS（Membrane-type Surface stress Sensor, MSS）
            6.3.1.3. JST 味覚・嗅覚・食感イノベーションによる食サービスの創出
            6.3.1.4. COSCo (CMOS Odor Sensor Consortium)
            6.3.1.5. 株式会社アロマビットシリコンセンサテクノロジ
            6.3.1.6. 東京工科大学 複合ナノデバイス（木村）研究室
        6.3.2. 国内研究開発・実用化動向（企業）
            6.3.2.1. 国内各社のにおいセンサ開発・実用化動向
            6.3.2.2. 太陽誘電
            6.3.2.3. I-PEX株式会社（旧社名 第一精工株式会社）/凸版印刷
            6.3.2.4. Konica Minolta
            6.3.2.5. 株式会社アロマビット
            6.3.2.6. REVORN
        6.3.3. 研究開発・実用化動向（大学・研究機関、企業）
            6.3.3.1. 呼気に関する研究開発動向
            6.3.3.2. 研究開発・実用化動向（大学・研究機関、企業）
            6.3.3.3. Owlstone Breath Biopsy guide
            6.3.3.4. The Enose Company aeoNose
            6.3.3.5. Technion (LNBD)
            6.3.3.6. SniffPhone
            6.3.3.7. 口腔がん診断技術（北九州大学他） 2018／12／10 発表
        6.3.4. 海外研究開発動向（大学・研究機関）
            6.3.4.1. 海外研究機関
            6.3.4.2. 海外研究機関・大学のにおいセンサ研究開発動向（表）
        6.3.5. 海外研究開発・実用化動向（企業）
            6.3.5.1. Nanoscent / Sumitomo chemical
            6.3.5.2. Digital Olfaction Automotive Consortium (DOAC)
            6.3.5.3. STRATUSCENT
            6.3.5.4. Arybelle 臭気検知AI センサ
            6.3.5.5. KONIKU
            6.3.5.6. Sensigent
            6.3.5.7. Cyranose 320
            6.3.5.8. C2Sense
            6.3.5.9. NanoSniff Technologies
            6.3.5.10. Sensirion
            6.3.5.11. Foodsniffer
            6.3.5.12. The e-nose Company
    6.4. その他のセンサリスト
        6.4.1. ガスセンサアレイによる口臭・体臭センサ
        6.4.2. ガスセンサ製品例
    6.5. においセンサ用AI 開発の動向
        6.5.1. AI 開発の研究動向（レビュー論文・特許）
        6.5.2. AI 開発の研究開発・実用化動向（大学・研究機関、企業）
            6.5.2.1. においセンサAI 関連研究機関・大学（表）
            6.5.2.2. 日立、東京大学
            6.5.2.3. リザバーコンピューティングによるガスセンサアレイデータ分析の例
            6.5.2.4. 大阪大学 産業科学研究科（鷲尾隆）
            6.5.2.5. NEC
            6.5.2.6. Google
            6.5.2.7. Intel Neuromorphic Chip
            6.5.2.8. IBM
            6.5.2.9. ヘッドウォータース
        6.5.3. ニオイ分析経験のあるAI ベンダリスト
7. ガスセンサを含むマルチセンサアレイにおいセンサのアプリケーション
    7.1. アプリケーションの可能性と分類
        7.1.1. においセンサの技術特徴とアプリケーション分野との関係
        7.1.2. においセンサの設計方向とアプリケーション分野との関係
        7.1.3. 広範な嗅覚能力獲得のための開発内容
    7.2. アプリケーション開拓と将来の市場ポテンシャル推定
        7.2.1. 世界市場規模
    7.3. アプリケーション分類による世界市場規模の具体的推定
8. 本書の内容に関係のあるふじわらロスチャイルドリミテッドのレポート

図表
    FIG. 1 におい計測の重要な方向性
    FIG. 2 本レポートの対象となるにおいセンサの形状分類
    FIG. 3 EXECUTIVE SUMMARY
    FIG. 4 におい計測～対策フロー
    FIG. 5 におい検知の種類
    FIG. 6 ガス・におい検知開発動向
    FIG. 7 ガス検知・におい検知 方式と目的
    FIG. 8 本調査が対象とするにおい濃度とアプリケーション
    FIG. 9 臭気濃度、臭気指数
    FIG. 10 においを表わす単位
    FIG. 11 B2Bにおけるガス・においの分析
    FIG. 12 現場ガス分析事例
    FIG. 13 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣
    FIG. 14 人間の嗅覚の仕組みとデバイスによる模倣（新村 東京医科歯科大学）
    FIG. 15 デバイスによる模倣（マルチセンサアレイ）
    FIG. 16 においセンサのテクノロジ
    FIG. 17 においセンサの構成
    FIG. 18 においセンサ参入企業の役割分担
    FIG. 19 ガス・においセンサのトランスデューサ技術分類
    FIG. 20 金属酸化物半導体
    FIG. 21 ガスセンサの小型化
    FIG. 22 検出原理 QCM,SAW
    FIG. 23 SPRセンサ
    FIG. 24 Bio-Inspired Strategies: A Review
    FIG. 25 においセンサの特徴によるアプリケーション分類
    FIG. 26 VOCによる病気検知(高感度・高選択性) 技術アプローチ
    FIG. 27 新型「ヘルスキオスク端末」旧型「ネットワークヘルスキオスク」
    FIG. 28 NTT ドコモ ウェアラブル皮膚アセトン測定装置 計測原理
    FIG. 29 VOCの数と肺がん検知の性能との関係
    FIG. 30 結核菌の早期検出を目的としたe-nose 技術1
    FIG. 31 結核菌の早期検出を目的としたe-nose 技術
    FIG. 32 Characteristics of available e-noses
    FIG. 33 Aeonose（The e-nose Company）
    FIG. 34 官能評価
    FIG. 35 各種製造工程、食品、薬品、香料等の品質管理例
    FIG. 36 Exprimental setup
    FIG. 37 Results
    FIG. 38 デンマーク産ブルーチーズとモデルチーズを用いた実験
    FIG. 39 カマンベールチーズを用いた実験
    FIG. 40 Sample preparation and Preliminary Sensor Array
    FIG. 41 Classification of Green Tea Varieties
    FIG. 42 フラッシュGCノーズ HERACLES II
    FIG. 43 Mohaghegh Ardabili e-nose system
    FIG. 44 Radar graph response of the sensors for the different types of fruit juices
    FIG. 45 Architecture of the e-nose system
    FIG. 46 ワインパネラー及びセンサ出力
    FIG. 47 PCA結果
    FIG. 48 Materials and Experiment setup
    FIG. 49 Specimens
    FIG. 50 Multi-Step Detection
    FIG. 51 Input data visualization after preprocessing
    FIG. 52 Bosch BME688
    FIG. 53 RICOH香辛料の香気の可視化と識別
    FIG. 54 RICOH Ion Mobility Spectrometry 原理
    FIG. 55 FAIMS based volatile fingerprinting for real-time postharvest storage infections detection
    FIG. 56 FAIMS反応に基づくPCスコアプロット
    FIG. 57 主要 VOC のイオン電流と FAIMS 応答との比較
    FIG. 58 Electronic Sensors
    FIG. 59 Summary of e-nose applications
    FIG. 60 自動車のにおい評価法 国際規格
    FIG. 61 イオンモビリティスペクトロメトリーによる自動車内装部品の臭気評価
    FIG. 62 Odor Evaluation of Vehicle Interior Materials Based on Portable e-nose
    FIG. 63 Odor Evaluation of Vehicle Interior Materials Based on Portable e-nose
    FIG. 64 Odor Evaluation of Vehicle Interior Materials Based on Portable e-nose
    FIG. 65 車室内空気質
    FIG. 66 TNT とRDXの検出レベルと蒸気濃度に対する人と犬の検出レベル
    FIG. 67 Comparison of the principles of operating of canine sense of smell with bioelectric analogue sensing mechanism.
    FIG. 68 Examples of B-EN systems for explosive detection
    FIG. 69 Improving the Chemical Selectivity of an e-nose to TNT, DNT and RDX Using Machine Learning
    FIG. 70 Electronic nose prototype for explosive detection
    FIG. 71 BOSCH BME680
    FIG. 72 An Array of 16 Single-Type Miniature Micro-Machined Metal-Oxide Gas Sensors
    FIG. 73 Ethernole and Acetone
    FIG. 74 Chemical Sensors for Environmental Monitoring and Homeland Security
    FIG. 75 Classification and Identification of Essential Oils from Herbs and Fruits
    FIG. 76 Method
    FIG. 77 予備認識モデル構築のための PCA 分析
    FIG. 78 gas sensors based on nanostructured materials
    FIG. 79 FET gas sensors
    FIG. 80 QCM based gas sensors
    FIG. 81 Nanomaerial-based sensors for VOC detection
    FIG. 82 固体シリコンナノワイヤベースセンサ
    FIG. 83 Medical Care
    FIG. 84 脂質二重膜に再構成された昆虫嗅覚受容体を用いた高感度VOC検出器
    FIG. 85 脂質二重膜に再構成された昆虫嗅覚受容体を用いた高感度VOC 検出器
    FIG. 86 Low Cost Optical Electronic Nose for Biomedical Applications
    FIG. 87 九州大学 今井研究室
    FIG. 88 MSS (Menbrane-type Surface stress Sensor)
    FIG. 89 NanoWorld/東陽テクニカ
    FIG. 90 味覚・嗅覚・食感イノベーションによる食サービスの創出
    FIG. 91 CMOS (COSCo), 株式会社アロマビットシリコンセンサテクノロジ
    FIG. 92 東京工科大学 複合ナノデバイス
    FIG. 93 JAIST-太陽誘電 においセンサの共同開発
    FIG. 94 nose@MEMS
    FIG. 95 noseStick
    FIG. 96 Kunkun body
    FIG. 97 Kunkun dental
    FIG. 98 Aroma Coder V2
    FIG. 99 欧州における疾病検出においセンサの研究団体
    FIG. 100 The schematic overview
    FIG. 101 Owlstone technology
    FIG. 102 Owlstone Medical
    FIG. 103 Technion
    FIG. 104 Sniffphone
    FIG. 105 においによる口腔がん診断技術（北九州大学他）
    FIG. 106 CEA-Leti (France, 電子情報技術研究所）
    FIG. 107 Nanoscent
    FIG. 108 DOAC members
    FIG. 109 STRATUSCENT SafeScent
    FIG. 110 Aryballe New Digital Nose Sensor
    FIG. 111 Aryballe / Improvement of sensitivity
    FIG. 112 Airbus is developing bomb-detecting 'electronic noses'
    FIG. 113 DEVICES AND METHODS TO COMBINE NEURONS WITH SILICON DEVICES CROSS-REFERENCE
    FIG. 114 BRAIN CELL COMPUTER CHIP COULD CONTROL DRONES
    FIG. 115 Sensigent
    FIG. 116 Sensigent データ分析
    FIG. 117 C2Sense-1
    FIG. 118 C2Sense-2
    FIG. 119 Nanosniff
    FIG. 120 NanoSniffer 微量爆発物検出
    FIG. 121 Sensirion
    FIG. 122 Foodsniffer
    FIG. 123 Results Foodsniffer
    FIG. 124 The e-nose Company
    FIG. 125 Data Processing
    FIG. 126 Electronic Nose and Its Applications: A Survey-1
    FIG. 127 Electronic Nose and Its Applications: A Survey-2
    FIG. 128 Current e-nose applications
    FIG. 129 Challenges in e-nose systems
    FIG. 130 生物由来の人工細胞とAI を組み合わせた人工嗅覚
    FIG. 131 Continuous prediction in chemoresistive gas sensors using reservoir computing
    FIG. 132 MSS/大阪大学のAI 研究
    FIG. 133 ガス流量制御無しの伝達関数比に基づくフリーハンドのガス識別
    FIG. 134 NEC においの電子化～ 分析技術
    FIG. 135 最先端嗅覚IoTセンサに基づくにおいデータマイニング
    FIG. 136 NEC異種混合学習技術
    FIG. 137 Using Deep Learning to Predict the Olfactory Properties of Molecules
    FIG. 138 Machine learning (Google)
    FIG. 139 Headwaters
    FIG. 140 においセンサの技術特徴とアプリケーション分野との関係
    FIG. 141 デバイス設計特徴とアプリケーション分類の関係
    FIG. 142 センサ素子数（感応膜種類数）の増加による高性能化
    FIG. 143 においセンサの世界市場ポテンシャル
    FIG. 144 においセンサの特徴によるアプリケーション分類
    FIG. 145 マルチセンサアレイにおいセンサ 合計金額トレンド
    FIG. 146 マルチセンサアレイにおいセンサ 分類A 詳細金額トレンド
    Table 1 におい・ガスセンサの用途分野（可能性含む）
    Table 2 生体ガス成分と検出濃度・検出意義
    Table 3 におい成分の種類と認知閾値
    Table 4 臭気強度と濃度の関係
    Table 5 におい・嗅覚 関連学会/業界団体
    Table 6 代表的なセンサアレイ向けトランスデューサの特徴と課題
    Table 7 Sensor types and their properties
    Table 8 主な皮膚ガスの生成機構と放散経路（推定を含む）
    Table 9 皮膚ガス計測機器開発/販売事例
    Table 10 Studies Reporting Breath Test Performance for LC Detection（GC-MS）
    Table 11 Studies Reporting Breath Test Performance for LC Detection（e-nose & Colorimetric Sensors）
    Table 12 Studies Reporting Breath Test Performance for LC Detection（combining of GC-MS and e-nose）
    Table 13 Breath Test Performance for LC Detection between GC-MS and e-nose（including Colorimetric sensors）
    Table 14 Summary of studies that report a positive correlation between breath acetone and blood glucose concentration
    Table 15 Summary of studies that report a negative correlation between breath acetone and blood glucose concentration
    Table 16 Characteristics of available e-noses
    Table 17 肺疾患におけるe-nose 技術 喘息-1
    Table 18 肺疾患におけるe-nose 技術 喘息-2
    Table 19 肺疾患におけるe-nose 技術 慢性閉塞性肺疾患-1
    Table 20 肺疾患におけるe-nose 技術 慢性閉塞性肺疾患-2
    Table 21 肺疾患におけるe-nose 技術 嚢胞性線維症
    Table 22 肺疾患におけるe-nose 技術 間質性肺疾患(ILD)
    Table 23 肺疾患におけるe-nose 技術 肺がん
    Table 24 肺疾患におけるe-nose 技術 肺癌-(非)小細胞肺癌
    Table 25 肺疾患におけるe-nose 技術 肺がん-悪性胸膜中皮腫
    Table 26 肺疾患におけるe-nose 技術 肺感染症-人工呼吸器関連肺炎
    Table 27 肺疾患におけるe-nose 技術 肺感染症-結核
    Table 28 肺疾患におけるe-nose 技術 肺感染症-アスペルギルス症
    Table 29 肺感染症-コロナウイルス感染症
    Table 30 肺疾患におけるe-nose 技術 閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSA)
    Table 31 肺疾患におけるe-nose 技術 その他
    Table 32 A list of some of the common commercially available electronic nose models.
    Table 33 Some recent trends of e-nose application for red meat quality.
    Table 34 Some recent trends of e-nose application in poultry
    Table 35 Some recent trends of e-nose application for fish quality
    Table 36 Examples of TNT detection techniques [10]
    Table 37 List of papers firstly presenting an e-nose using MOX gas sensors.
    Table 38 Sample subdivision according to properties of interest.
    Table 39 Most known electronic noses
    Table 40 Main applications of e-nose in disease diagnosis. N/A = not mentioned.
    Table 41 国内研究機関の嗅覚研究の状況-1
    Table 42 国内研究機関の嗅覚研究の状況-2
    Table 43 国内各社のにおいセンサ開発・実用化動向
    Table 44 呼気センサ 研究・実用化の状況例
    Table 45 海外研究機関の嗅覚研究の状況
    Table 46 海外研究機関の嗅覚研究の状況-2
    Table 47 海外各社のにおい・ガスセンサ開発・実用化状況-1
    Table 48 海外各社のにおい・ガスセンサ開発・実用化状況-2
    Table 49 Sensors and their applications in PEN3
    Table 50 国内の口臭・体臭ガスセンサ 研究・実用化の状況例
    Table 51 国内のガスセンサ 実用化の状況例
    Table 52 嗅覚センサAI 主な研究開発と実用化状況
    Table 53 におい分析経験のあるAI ベンダリスト
    Table 54 分類Aの市場金額トレンド
    Table 55 分類Aの市場金額トレンド詳細