「大学院って、実際どんなことをするんだろう？」。授業や研究、日々の過ごし方まで、大学院のことは意外と知られていないかもしれません。「興味はあるけれど、自分が進学するイメージまでは描けていない」、そんな学部生も多いのではないでしょうか。今回は、分野も背景も異なる3人の大学院生にインタビュー。大学院に進学しようと思った理由や、院生として過ごす日常、研究との向き合い方など、普段は見えにくい“院生活の中身”を聞きました。加えて、大学院についてよくある疑問をまとめたQ&Aも掲載。大学院進学を検討する際に、ぜひ役立ててください！

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原始生命を模した分子進化実験で絶滅に向かう進化を観察
～絶滅から知る生命の起源の条件～

発表のポイント

• これまでの研究から、原始生命体を模した自己複製RNAを実験室で進化させると、寄生型のRNAが出現し、それとの共進化を通して自発的に複数のRNAに多様化することが知られていた。
• しかし、頻繁にRNAどうしが混ざる環境で進化実験を行うと、宿主RNAの複製は寄生型のRNAによって阻害されやすくなり、その結果、RNAは多様性を失い、さらにより絶滅しやすくなるように進化することが分かった。
• 本研究は、原始生命体が多様化し絶滅せずに現存生命へ進化していくためには、RNAどうしが混ざりにくい環境が必要だということを示唆する。

概要

東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻の湯川香東大学院生（博士課程）、市橋伯一教授（兼：同研究科附属先進科学研究機構／同大学生物普遍性連携研究機構）、早稲田大学理工学術院先進理工学部の水内良准教授らは、人工的に構築したRNA分子の自己複製システムが実験条件によっては絶滅しやすくなる方向へと進化（注1）することを明らかにしました。

生命がどうやって原始の自己複製分子から進化したのかを理解するには、実験室で分子を進化させてみる進化実験（注2）が効果的な手法となります。発表者らはこれまでに、自己複製するRNA（注3）を実験室で進化させると、寄生型RNAとの共進化（注4）を通して自発的に多様化し、絶滅することなく安定して進化し続けることを見出しました。本研究では、これまでとは異なり、フローリアクター(注5)を利用してRNAどうしが頻繁に混ざり合うような条件での進化実験を約5000時間にわたって行ったところ、もともとあった多様性が失われ、さらにRNAはより絶滅しやすくなるように進化することを見出しました。このような対照的な進化の結果は、フローリアクターの分子どうしが頻繁に混ざる環境によって引き起こされたと推察されました。この結果から発表者らは、原始生命体（注6）が多様化し絶滅することなく持続的に複製し続けて現在の生命へと進化していくには、RNAの複製に対してRNAどうしの混ぜ合わせが遅いような環境が必要だったと考えています。この成果は、生命誕生の条件のひとつを明らかにしたものだと考えられます。

本研究成果は、2026年5月8日（日本時間13時）に英国科学誌「Molecular Biology and Evolution」で公開されます。

発表内容

研究の背景と経緯

現在、生物の中では多様な機能を持つ多数の分子が協調して働いています。しかし太古の昔に生命が誕生したときには、まず生物の最も基本的な機能である、自分と同じものを増やす「複製」を行うRNAやタンパク質のような単純な分子が最初に出現したと考えられています。この複製する分子から、どのように多様な機能、複雑さが出現することができたのかはまだ大きな謎となっています。生命誕生以前の進化は化石にも残らないため、それを理解するための方法として、人工的に分子を進化させて疑似的にかつて起きたかもしれない進化を観察する進化実験が効果的です。

これまでに、タンパク質とRNAを用いた進化実験[図1]によって、複製する分子の進化に寄生体が重要な役割を果たすことが明らかになってきました。寄生体とは、生物においてはほかの生物(宿主)と共存しながらそれを利用して生きるもののことで、ウイルスや寄生虫をはじめ、多くの生物がこの戦略を取っています。これまでに行われた自己複製RNAの進化実験でもこうした寄生型のRNAが現れました。しかし、適切な環境を与えることで宿主と寄生体は共存することができ、互いに競争することを通して宿主・寄生体のそれぞれが複数種類の異なるRNAに分かれ、それらが共存するようになりました。これは、宿主-寄生体競争が、複製する分子をより複雑に、生命らしく進化させる原動力である可能性を示しています。しかし、寄生体は宿主に害を与えるものでもあります。どんな場合に、寄生体は分子を複雑化させる働きをするのでしょうか？

RNA複製酵素の情報を持つ宿主RNAから、タンパク質を合成(翻訳)するのに必要な成分を含んだ反応液によってRNA複製酵素が作られる。また、宿主RNAからはランダムにRNA配列の一部が失われ、複製酵素を作ることのできない寄生体RNAが生じる。複製酵素は宿主RNAと寄生体RNAの両方を複製する。

研究の内容

本研究では、これまでに行ってきた進化実験の途中のRNA集団を分岐させて、フローリアクターを用いて進化実験を行いました。これまでの進化実験中にはRNAは多様化し、さらに240回以上の継代を経てもRNA複製は安定して維持されていましたが、今回の進化実験では、これまでとは全く異なり、もともとあったRNAの多様性が失われ、また進化が進むにつれてたびたびRNAが絶滅するようになってしまいました[図2中・下段、図3]。複製分子がこのような進化をした場合には、生命には至りそうにありません。

これまでと今回の進化実験の違いを詳しく見てみます。これらの進化実験はどちらも、宿主と寄生体を共存させるために、区画化という手法を使っています。RNA複製を行う反応液は水であるため、油とは混ざりません。そこで、油の中の小さな水滴として分散させることで、簡単に細胞のような多数の区画にRNAを分けることができます。こうすることで、宿主RNAは、寄生体の効果によって数が少なくなると多数の区画に分散されることで寄生体から逃れることができます。その結果、RNAの濃度が振動するのがこの進化実験の特徴です。

2つの進化実験は、区画の一部だけを次の世代に残し、混ぜて新しい区画に分散させる方法において異なっています。多様化が起きたこれまでの進化実験は手動によるものでした。5時間のRNA複製反応ごとに全体の20%をRNAを含まない新しい反応液に移して混ぜ合わせていました（植え継ぎ）。これに対し今回は、継代を自動化するためにフローリアクター式を導入しました。こちらでは、反応液は常にゆっくりと流れ続け、その中で少しずつかき混ぜられています[図2上段]。この方法では今までの手動のやり方よりも、区画のあいだでRNAが頻繁に混ざり合うようになります。

植え継ぎ法では、5時間のRNA複製反応の後に一部を新しい反応液に移し、かく拌する。フローリアクター法では、常に反応液は少しずつ流れ続け、反応槽の中も常にかき混ぜられている。植え継ぎ法では3種類の宿主RNA(HL1～3)と2種類の寄生体RNA(PL2～3)が出現し、共存した。フローリアクター法では、1種類の宿主RNAと1種類の寄生体RNAのみになった。また、植え継ぎ法ではRNAは絶滅しなかったのに対し、フローリアクター法では複数回の絶滅が観察された。赤いバツ印が絶滅が起きた点を示す。

進化実験中の複数のラウンドからその時点に存在するRNAをサンプリングし、その塩基配列から分子系統樹(注7)を構築した。異なる種類のRNAは異なる色で示している。フローリアクター法による進化実験は植え継ぎ法による進化実験の途中のRNAサンプルから開始した。植え継ぎ法で出現したRNA配列は点線で、フローリアクター法移行後に出現したRNAは実線で示されている。

この違いがどのように進化の結果を変えたのかを調べるため、区画間でのRNAの混ぜ合わせの頻度を変えて短い継代実験を行いました。混ぜ合わせの頻度を変えるために、RNAを含む区画を次の世代に移すまでの時間とそのときの移す割合を変えて、進化実験から得られた5種類のRNA(3種類の宿主RNAと2種類の寄生体RNA)を使って50回程度の継代を行ったところ、植え継ぎ法に近い条件（混ぜ合わせの頻度が低い条件）では宿主と寄生体のどちらも2種類ずつ、計4種類のRNAが共存できましたが、フローリアクター法に近い短い条件（混ぜ合わせの頻度が高い条件）では、宿主と寄生体のどちらも1種類ずつ、計2種類のRNAしか生き残りませんでした[図4]。この結果は、区画間でのRNAの混ぜ合わせが頻繁だと、RNAの多様性は維持できないことを示しています。

希釈までの時間と希釈の割合を変えて5種類のRNAを植え継いだ。植え継ぎ法に近い条件では、5種類のうち4種類のRNAが共存した。フローリアクター法に近い条件では、2種類のみになった。

次にRNAの絶滅について調べました。絶滅は、直接的にはRNAの分子数が振動の中で極端に少なくなると、反応液の中から確率的にすべての宿主RNAが取り除かれてしまうために起こると考えられます。そこで、どのような要素がRNAの濃度振動を激しくし、濃度を小さくするのかを調べました。まず、フローリアクター法における頻繁な混ぜ合わせの条件そのものがRNA濃度を下げる効果がありました。宿主RNAが十分に増えるためには、寄生体RNAから隔離された環境が重要です。頻繁に区画どうしが混ざり合うと、寄生体が広がりやすくなり、宿主だけの区画にも寄生体がすぐに侵入してしまいます。それによって寄生体が十分に少なくなるまで宿主がよく増えることができずに宿主RNAの濃度が下がってしまうと考えられます。

また、進化実験中に現れたRNAの性質を調べてみると、RNA自体も進化により絶滅しやすい性質へと変化していました[図5]。これには、寄生体が宿主に対して適応する効果とともに、宿主側が自分の複製に不利な性質を獲得してしまったことも影響していました。こうした宿主に不利な性質は、濃度振動が激しくなり、一時的に宿主RNAの分子数が極端に小さくなった場合に、遺伝的浮動（注8）により偶然獲得されてしまった可能性があります。フローリアクター法の進化実験において、RNA濃度が低くなったことがさらに絶滅しやすい方向への進化を起こしてしまったと考えられます。

フローリアクター法によるRNA進化実験の進化前と進化後の宿主・寄生体RNAを、30分ごとに50%希釈する条件で3または4回植え継いだ。進化後のほうがRNA濃度がより低下するようになった。

まとめると、フローリアクター法という宿主と寄生体が混ざりやすい環境は、宿主RNAの複製を阻害しやすく、それがRNA濃度の低下とRNA多様性の減少のどちらにもつながります。また、宿主RNAの多様性が減少すると、寄生体の進化に対応しきれなくなり、宿主RNAはさらに濃度を低下しやすくなります。こうした濃度低下により、宿主RNAは遺伝的浮動による有害な変異の蓄積を起こしやすくなります。これはさらなるRNA濃度の低下につながり、結果的にRNAが絶滅してしまうほどにRNA濃度を下げてしまいます [図6]。つまり、自己複製RNA分子の混ぜ合わせの頻度によって、自己複製分子は多様化し、安定して進化する場合もあれば、多様化せずに絶滅へ向かって進化する場合もあるということになります。従来の生命の起源のシナリオでは、進化する能力を持つ自己複製分子が生まれれば、自然に生命へと進化すると想定されていましたが、本研究によって、話はそれほど簡単ではなく、条件によっては絶滅方向へ進化してしまう場合もあることが明らかになりました。

今後の展開

本研究によって、様々な場所が提案されている生命の起源の場所の候補について、新たにそこで起きる分子の区画化反応の条件を提案することができました。たとえば、原始的な環境での分子の反応においては、寒冷と温暖や乾燥と湿潤を繰り返すようなサイクルがその反応を促進した可能性が示唆されています。これらの区切りのあるようなサイクルで分子どうしが区画化される場合、それは植え継ぎ法に近いような長い反応時間を維持できる条件かもしれません。

植え継ぎ法による進化実験は現在も継続されており、宿主RNAと寄生体RNAが共存しながらさらなる進化が起きています。さらに複雑に協力しあうような進化が起きるのか、宿主や寄生体が新たな機能を獲得するのかなど、進化を通してより生命らしくなっていく様子が観察できることを期待しています。

発表者・研究者等情報

東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻
湯川　香東 大学院生（博士課程）
市橋　伯一 教授
兼：同研究科附属先進科学研究機構　教授/同大学生物普遍性連携研究機構　教授

早稲田大学理工学術院先進理工学部
水内　良 准教授

論文情報

雑誌名：Molecular Biology and Evolution
題　名：Experimental evolution toward extinction in a molecular host-parasite system
著者名：Kohtoh Yukawa, Tomoaki Yoshiyama, Ryo Mizuuchi, Norikazu Ichihashi
DOI: 10.1093/molbev/msag084
URL: https://doi.org/10.1093/molbev/msag084

用語解説

(注1) 進化
集団の中で、個体に少しずつ差異が生まれ(変異)、その差によって次世代への生き残りやすさが変化し、差異が子に遺伝することを繰り返して集団が変化していくこと。ここでは特に、RNA配列に変異が生じ、それによって増えやすさなどに差が生じてRNA集団の持つ配列が変化するというダーウィン進化をさす。

(注2) 進化実験
進化を人為的に起こす実験。生物や分子の集団を用意し、集団の一部を選択し、場合によっては人為的に変異を加えて複製し、選択することを繰り返す。選択において、特定の性質を持つものを人為的に選抜する場合には指向性進化実験といい、選択を加えず増えやすいものが増えることを繰り返す場合にダーウィン進化実験という。

(注3)自己複製するRNA
本研究においては、自己複製するRNAとして大腸菌に感染するQβファージというウイルスを元としたRNAを用いている。このウイルスは大腸菌に感染し、菌内部で自身のRNAから大腸菌の持つ因子を利用して自身を複製するRNA複製酵素というタンパク質を作る。このRNA複製酵素の情報を持つRNAを、大腸菌から作られたタンパク質合成に必要な成分を含んだ再構成翻訳系に添加することで、RNA複製が起きる。

(注4)共進化
異なる生物が互いに影響を与え合って連動しながら進化すること。たとえば花と花粉を媒介する昆虫や鳥が互いにその種に専門化していくような相利的な共進化もあれば、被食者と捕食者が互いに相手への対抗策を進化させるような敵対的な共進化もある。

(注5) フローリアクター
連続的に反応液が流れ続ける空間の中で化学反応を行う装置のこと。反応中の環境を一定に保つことができる。

(注6)原始生命体
現在の生命は、DNA（デオキシリボ核酸）に生物の設計図となるゲノム情報を保持し、その情報がRNA（リボ核酸）を介してタンパク質として現れ、機能を持つというしくみになっている。しかし、このようなしくみが生まれる前の原始的な生命においては、情報の保持と機能のどちらの役割も果たすことができるRNAが、自身で自身を複製する自己複製を行っていたと考えられている(RNAワールド仮説)。今回用いた自己複製RNAはタンパク質の翻訳を介して初めて複製ができるので、RNAワールドの自己複製体ではないが、自己複製する点においては同じ機能を持っているため、原始の自己複製体の実験モデルとして用いている。

(注7)分子系統樹

DNAの塩基配列やタンパク質のアミノ酸配列の類似性から、生物や生物の持つ配列の進化の歴史を樹状の図として示したもの。系統樹では、配列が近いものほど近くの枝に配置される。

(注8)遺伝的浮動

生物と自己複製RNA分子のいずれの場合においても、適応進化過程では生存や複製に有利な変異が自然選択によって集団内に固定される。しかし、生存や複製に有利でない場合でも、特に集団の数が少なくなると偶然によって集団内に固定されることがある。こうした偶然による集団内での変異の頻度変化は遺伝的浮動と呼ばれる。

量子アルゴリズムを用いて複雑系材料開発を飛躍的に加速
～量子回路学習の適用で高い精度の高エントロピー合金の硬さ予測を実証～

発表のポイント

•  量子アルゴリズムの一つである量子回路学習を用いて、複雑系材料の代表格である高エントロピー合金の硬さの推定を行い、従来の機械学習モデルとの比較を行いました。
•  量子回路学習は、従来の機械学習モデルと比較して、材料開発で重要となる、少数データによる未知の領域の予測性能が高いことを示しました。
•  少数データで高い予測精度を実現する量子回路学習により、今後、複雑な構造を持つ材料の開発スピードが、飛躍的に加速されることが期待されます。

近年、材料開発においては情報科学を材料開発に活用する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）^※1」の活用が進み、機械学習を活用することで従来の材料開発よりも効率化が図られてきました。一方で、新規材料開発における実験データの少なさと原子レベルの複雑性が障壁となり、学習データが少数もしくは無い場合の予測では、予測精度と過学習^※2が問題となっていました。
早稲田大学理工学術院 山本知之（やまもとともゆき）教授と富士通株式会社の研究グループは、従来の機械学習が苦手とする「少数データからの未知領域（外挿^※3）予測」において、量子回路学習（Quantum Circuit Learning）^※4（以下「QCL」という）を用いて高エントロピー合金の硬度予測を検証しました。その結果、QCLは材料開発の予測に高い汎用性と精度を持つことを実証しました。本成果を基にして、複雑な構造を持つ材料の開発が飛躍的に加速されることが期待されます。
本研究成果は2026年4月20日に「Scientific Reports」に公開されました。

これまでの研究で分かっていたこと

近年の材料開発においては、情報科学を材料開発に活用する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」の活用が進み注目を集めています。その現状と、関連する課題は以下の通りです。

• 材料開発における機械学習（MI）の普及
  従来は研究者の経験や勘に頼って、材料開発の実験を繰り返していましたが、機械学習を用いることで、時間とコストを大幅に削減できるようになりました。線形モデルや決定木、ニューラルネットワークなどの機械学習手法が、材料の性質予測に広く利用されています。

• データの少なさと複雑性の壁
  材料開発への機械学習の応用における大きな課題は、学習に使える実験データが非常に少ない（数十から数百程度）こと、原子レベルの複雑な相互作用があげられます。このため、例えば、線形モデルを利用した機械学習では複雑な性質を捉えきれず、一方で深層学習などの高度な機械学習の手法は、十分なデータ量がないと精度を向上できないというジレンマがありました。

• 未知領域への予測精度の限界
  既存の機械学習手法のうち、特に決定木やニューラルネットワークなどのモデルは、学習したデータの範囲内では高い精度を出せますが、学習データの範囲外（外挿領域）やデータの少ない未知の領域での予測（適用領域^※5外）では、予測精度の著しい低下や、過学習に陥りやすいことが知られていました。

今回の研究で新たに明らかになったこと

本研究では、上記の課題を克服するために、量子コンピュータの原理を応用した「量子回路学習（QCL）」という新しい手法を複雑系材料開発に用いて、その有効性を検証しました。
具体的には、実験データが極めて少ない（数十〜数百件程度）上に、5種類以上の原子がランダムに配置し、原子レベルの複雑な相互作用（カクテル効果^※6）を持つ「高エントロピー合金（High Entropy Alloy: HEA）」^※7（図１）の特性予測に対して、QCLの有効性を検証しました。従来の機械学習では、データの少なさゆえに、未知の領域での予測精度の低下や、過学習が生じるという課題に対して、量子コンピュータの原理（重ね合わせやもつれ）を活用したQCLを用いることで、少ないデータでも原子レベルの複雑な相互作用を捉え、未知の材料設計に役立つモデルの構築を目指しました。
本研究で新たに開発・適用した、量子コンピュータの原理を応用した量子回路学習（QCL）の手法の特長は以下の通りです 。

• 量子・古典ハイブリッドアルゴリズム
  現在の「ノイズあり中規模量子（NISQ）」^※8デバイスでも動作するように設計されており、量子回路による計算と古典コンピュータによる最適化を組み合わせて学習を行います 。

• 高い表現力と過学習の抑制
  量子ビット数に対して指数関数的に大きな基底関数を扱うことができるため、非常に高い表現力を持ちます。同時に、量子計算特有の制約（ユニタリ性）により、データが少なくても過学習が起きにくいと考えられます。

• 特徴量の選定
  材料開発の汎用性を高めるため、結晶構造データを使わず、原子の混合エントロピーやエンタルピーなど、化学組成から計算できる24種類の数値を主成分分析で10次元に圧縮して入力に使用しています 。

このQCLによる新手法と、従来の線形・非線形モデルとで、力学的特性の代表的な指標であるビッカース硬さ^※9の予測結果を比較した結果より、従来の機械学習では困難だった「未知の領域の予測」を、少ない実験データからでも従来の機械学習モデルよりも高精度に予測できることが明らかになりました。具体的に明らかになった点は以下の通りです。

• 外挿予測に強い
  学習データの範囲を超えた高い硬度を持つ材料の予測（外挿）において、QCLは最もエラーが小さく、優れた予測性能を示しました。

• 汎用性の高さ
  データの密度が低い領域（適用領域外）でも精度が落ちにくく、過学習を抑制しながら複雑な性質を表現できることが確認されました。

• 少データへの適応
  データ数がわずか100件程度であっても、実用的な精度で予測が可能であることが示されました。

本研究により、QCLは新しい材料を開発する初期段階の強力なツールになり得る可能性を示しました。

研究の波及効果や社会的影響

本研究の成果がもたらす波及効果や社会的影響として、以下の3点が挙げられます。

1. 新材料開発の劇的なスピードアップとコスト削減
   従来、新しい材料の開発は研究者の経験と勘に頼り、膨大な時間と費用をかけて実験を繰り返す必要がありましたが、その問題を解決するために機械学習が用いられるようになってきました。しかしながら、新材料開発においては少数のデータから予測することが要求され従来の機械学習の手法では十分な精度で予測を行うことが困難でした。本研究で示された量子回路学習（QCL）は、わずか100件程度の少ない実験データからでも、未知の材料の性質を高精度に予測できることが、複雑系材料の代表格である高エントロピー合金の物性予測を通して確認されました。これにより、開発の初期段階から効率的に材料設計できるようになり、次世代材料が世に出るまでの期間を大幅に短縮することが期待されます。

2. 極限環境を支える「超高性能材料」の実現
   研究対象となった高エントロピー合金（HEA）は、従来の合金では到達できなかった硬さや強度を持つ、非常に高いポテンシャルを秘めた材料です。この技術によって設計された高性能材料は、航空宇宙産業のエンジン部品、次世代の原子炉、過酷な環境にある化学プラントなど、エネルギーやインフラの安全性を支える重要な基盤として期待されています。

3. 量子コンピュータの実用化に向けた大きな一歩
   現在の量子コンピュータは「NISQ（ノイズあり中規模量子）」と呼ばれる、まだ発展途上の量子コンピュータの時代です。本研究は、この未完成な量子デバイスを古典コンピュータと組み合わせることで、材料開発という実社会の重要な課題に役立てられることを証明しました。これは、量子技術が単なる理論に留まらず、産業を大きく変える「パラダイムシフト」を引き起こす可能性を具体的に示した成果といえます。

課題、今後の展望

本研究では、量子回路学習（QCL）が複雑な構造を持つ高エントロピー合金（HEA）の物性予測に有効であることを示しましたが、実用化に向けて、以下の課題を解決する必要があります。

• 計算時間の短縮
  現状、古典コンピュータ上で量子計算をシミュレートしてQCLを行うには、非常に長い計算時間が必要です。実用化に向けては、量子コンピュータの実用化やアルゴリズムの改良による更なる計算時間短縮が必要です。

• 量子実機での検証と性能向上
  本研究の結果を踏まえ、実際の量子デバイス（実機）においてQCLの利点をさらに検証し、その優位性を実証し続ける必要があります。

• 他の複雑系材料への適応
  QCLの利点を最大限に活かすために、他の複雑な材料開発の現場に適用できることを実証していくことが求められます。

これらの課題を克服することで、限られた実験データからでも未知の優れた材料を発掘できる、より効率的な材料開発手法の確立が期待されています。

研究者のコメント

機械学習は様々な分野において応用が進められていますが、材料開発においては、材料物性が作製プロセスに大きく依存するため、学習に必要な“良質な”データベースが少なく、また従来の性能を超えた材料を見出すという点が課題となっており、機械学習が効果を十分に発揮するところまでは到達できていないのが現状です。QCLがそのような問題を解決する可能性を持った手法であり、今回、量子コンピュータの実用化が進めば材料開発が画期的に変わっていく未来が想像できる結果を得ることができました。

用語解説

※1　マテリアルズ・インフォマティクス (MI)
機械学習などの情報科学の力を使って、新しい材料を効率よく見つける手法のこと。

※2　過学習 (Overfitting)
学習データを機械学習で学習しすぎて、ある特定のデータにのみ過剰に適合し、新しい問題（未知のデータ）に対して高い予測精度を出せなくなること。

※3　外挿 (Extrapolation)
すでに分かっているデータの「範囲の外側」にある、未知の結果を予測することです。新しい材料探索において、今までの限界を超える性能を予測するために非常に重要な要素なります。

※4　量子回路学習 (QCL: Quantum Circuit Learning)
量子アルゴリズムの一種で、量子ビットの重ね合わせや量子もつれをリソースとして利用し、回路内のパラメータを調整して特定の関数を近似する、最新の機械学習手法です。

※5　適用領域 (AD: Applicability Domain)
機械学習で正確に予測できるデータの範囲のこと。この範囲から外れると、普通の機械学習では予測を外しやすくなります。

※6　カクテル効果
色々な種類の元素が混ざり合うことで、それぞれの性質が組み合わさり、単独では出せない驚くような性能が発揮される現象のこと。

※7　高エントロピー合金 (HEA: High Entropy Alloy)
5種類以上の金属をほぼ同じ割合で混ぜ合わせた新しいタイプの合金。従来の合金（主成分元素に他の元素を混ぜるなど）とは異なり、複雑に混ざり合うことで、これまでにない優れた性質（非常に硬い、熱に強いなど）を持つ物質があります。

※8　NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) デバイス
開発が進んでいる「まだ少しエラー（ノイズ）が出やすい、中くらいのサイズの量子コンピュータ」のこと。本研究は、本性能のコンピュータでも役立つ技術を目指しています。

※9　ビッカース硬さ (Vickers hardness)
材料がどれくらい硬いかを表す数値です。ダイヤモンドの先端を材料に押し付けて、できた凹みの大きさで測ります。

キーワード

量子回路学習、材料開発、複雑系材料、高エントロピー合金

論文情報

雑誌名：Scientific Reports
論文名：Efficient Quantum Algorithm for the Design of Complex Materials: Quantum Circuit Learning
執筆者名（所属機関名）：大崎颯太（早稲田大学基幹理工学研究科），星谷和紀（同），中村誠（富士通株式会社），木村浩一（同），山本知之*（早稲田大学基幹理工学研究科）
掲載日時：2026年4月20日
掲載URL：https://www.nature.com/articles/s41598-026-43584-8
DOI：https://doi.org/10.1038/s41598-026-43584-8
*：責任著者

創発的研究支援事業 2025年度新規研究課題に理工・田中香津生主任研究員の提案が採択されました

国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）が募集した2025年度の創発的研究支援事業に、理工学術院総合研究所の田中香津生主任研究員の研究課題が採択されました。応募総数2,217件に対し、書類選考と面接選考の結果、257件が採択されたうちの1件となります。田中主任研究員は、令和7年度科学技術分野の文部科学大臣表彰「科学技術賞 理解増進部門」を受賞しており、今後の活躍が期待される研究者の一人です。

2025年度 採択者

• 田中 香津生（理工学術院総合研究所・主任研究員）
  【研究課題名】自律移動型ミュオグラフィによる地下密度分布マッピング技術の創出

JST創発的研究支援事業とは

2020年度に設立され、特定の課題や短期目標を設定せず、多様性と融合によって破壊的イノベーションにつながるシーズの創出を目指す「創発的研究」を推進するため、既存の枠組みにとらわれない自由で挑戦的・融合的な研究を、研究者がその研究に専念できる環境を確保することを含め、原則7年間（途中ステージゲート審査を挟む、最大10年間）にわたり長期的に支援する事業です。また、創発を促進するため、支援期間中は異分野を含む多様な研究者同士が相互に触発し、切磋琢磨する「創発の場」を設けることで、破壊的イノベーションにつながるシーズの創出を目指します。

このたび、早稲田大学の研究者6名が、科学技術分野で顕著な功績があったとして、「令和8年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰」を受賞しました。

日本の科学技術の発展等に寄与する可能性の高い独創的な研究又は開発を行った者を表彰する「科学技術賞 研究部門」では、237件の応募から47件（56名）が選ばれ、人間科学学術院の井上真教授、理工学術院の小澤徹教授、社会科学総合学術院の釜野さおり教授および商学学術院の清水洋教授が受賞しました。

また、萌芽的な研究、独創的視点に立った研究等、高度な研究開発能力を示す顕著な研究業績をあげた40歳未満（出産・育児により研究に専念できない期間があった場合は、42歳未満）の若手研究者を対象とする「若手科学者賞」では、425名の応募者の中から101名が選ばれ、高等研究所の嶋川里澄准教授が受賞しました。

さらに、科学技術の発展や研究開発の成果創出に向けて、研究開発マネジメント活動を通じて研究開発の推進に寄与する活動を行い、顕著な功績があった者を対象とする「研究支援賞 研究開発マネジメント部門」では、13件の応募から4件（14名）が選ばれ、リサーチ・イノベーション・センターの森本行人准教授が受賞しました。

以下に、各受賞者のコメントを掲載いたします。

科学技術賞　研究部門

受賞業績：熱帯林保全と社会的公正の実現を目指した環境ガバナンス研究
人間科学学術院　井上 真　教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・科学技術賞（研究部門）をいただき誠に光栄です。まずは、推薦・評価に関わってくださった皆さまに深く感謝いたします。

私は大学卒業直後から熱帯林の消失・保全の問題、とりわけ先住民など森林地域で暮らす人びとの幸福や権利の確保という社会的課題に取り組んできました。現実の厳しさにもかかわらず40年以上にわたり研究意欲を維持できたのは、ボルネオ先住民の友人、国内外の学生や共同研究者、NGO活動の仲間、そして友人や家族の存在が心の支えになったからです。

本研究を通して、「コモンズ論」を深化・発展させ、ローカルとグローバルをつなぐ「協治論」（協働型ガバナンス論）へとスケールアップしました。また、先住民等の主体性や権利の保障といった社会的公正の実現に向け、気候変動政策と地域発展政策を統合するものとして森林政策を位置づけました。本研究成果がさらに多くの研究者や実践家に参照され、ひいては熱帯諸国の良い環境ガバナンスの実現に寄与できればこの上ない喜びです。

現在も科研費により世界14カ国19地域を対象とする共同研究を鋭意実施中です。引き続きご支援を賜りますようお願い申し上げます。

受賞業績：非線型分散型方程式に対する修正エネルギー法の研究
理工学術院　小澤 徹　教授

受賞コメント
令和8年度科学技術分野の文部科学大臣表彰（研究部門）を受賞いたしました。誠に光栄に存じますとともに、過分な評価に恐縮しております。

この研究は、「非線型分散波の時間減衰評価に有効な擬共形エネルギーはその高階版も構成出来る筈である」と後期博士一年生の時に着想を得た40年前に始まったものです。約10年前からは有力な共同研究者も得て、現時点でも様々な方程式に関して取り組んでいます。その発想は、有効な不等式の導出の背後には本質を担う等式が在る筈だと云う視点に広がり、理論物理学の基礎方程式や基礎解析学の函数不等式の導出にも効果を発揮しつつあります。

今回の受賞は共同研究者や研究支援者、研究室の学生の協力が有って初めて実現したものであり、関係者に深くお礼申し上げます。今後とも学問の研鑽を通じて本学の発展に貢献して参りますので宜しくお願い申し上げます。

受賞業績：性的指向と性自認のあり方に関する人口学的研究
社会科学総合学術院　釜野 さおり　教授
（法政大学グローバル教養学部 平森大規助教との共同受賞）

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・科学技術賞（研究部門）をいただき、大変光栄に思います。共同受賞者の平森大規さん（法政大学）をはじめ、2024年に逝去された岩本健良さんを含むプロジェクトメンバー全員でいただいた賞であると考えております。ともに進めてきた皆様に、心より感謝いたします。

本研究では、国内では十分に整備されていなかった性的指向および性自認に関する統計に着目し、社会調査におけるモデル設問の考案や全国無作為抽出調査の実施を通じて、性的マイノリティとそうでない人々との社会的格差や意識の差異を数量的に明らかにしました。

また、本研究は住民の皆様が調査にご回答くださったことにより成り立っております。調査の実施および回答にご協力くださったすべての方々に、深く御礼申し上げます。

扱うテーマの性質上、今後も多くの課題に直面すると考えておりますが、本受賞を励みに、性的マイノリティの生きやすさの向上につながる研究を継続してまいります。引き続きご支援のほど、よろしくお願い申し上げます。

受賞業績：ジェネラル・パーパス・テクノロジーのイノベーション研究
商学学術院　清水 洋　教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰の科学技術分野、研究部門をいただき、光栄です。これまで研究を支えてくれた多くの方々に深く感謝を申し上げます。

蒸気機関や人工知能のように、広範な分野で使われ、経済の生産性を上げ、社会を大きく変えるのがジェネラル・パーパス・テクノロジーです。この研究ではジェネラル・パーパス・テクノロジーが、いかに生まれ、波及し、企業や経済に影響を与えるかを実証的に分析しています。また、国の科学技術への投資や企業からのスピンアウトがこのような技術の生成や波及にどのような影響があるのかを分析し、政府の政策立案にも役立てられるようにしています。

まだまだ分からないことが多い領域であり、研究を進める余地がたくさんあることは研究者としては嬉しいことです。今後とも研究を進めていきますので、よろしくお願いいたします。

若手科学者賞

受賞業績：宇宙最盛期の原始銀河団で形成される赤色銀河の観測的研究
高等研究所　嶋川 里澄　准教授

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰・若手科学者賞という栄誉ある賞をいただき、大変光栄に存じます。
本研究を支えて下さった共同研究者の方々、ならびに研究に専念できる環境を整えて下さっている事務局を含む大学関係者の皆様に、心より感謝申し上げます。

私はこれまで、すばる望遠鏡やジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡などを用いた天体観測を通じて、「宇宙の古代都市」と呼ばれる原始銀河団における銀河の形成と進化の解明に取り組んできました。密集した銀河がお互いにどのように影響し合い、姿を変えてきたのか。微かな光から多様な進化の歴史を読み解く過程は、常に新たな問いとの対話であり、その探求を評価いただけたことは大きな励みとなります。

また、今回は図らずも兄弟での同時受賞となりました。専門分野は全く異なりますが、幼少期より互いに刺激し合い、切磋琢磨してきた弟と共にこの節目を迎えられたことは非常に感慨深く、新たな活力を得る機会となりました。今後も、本学における宇宙研究のさらなる発展と、真理の探究に邁進して参ります。

研究支援賞　研究開発マネジメント部門

受賞業績：日本の人社系研究マネジメントを担う人材育成への貢献
リサーチ・イノベーション・センター　森本 行人　准教授
（京都大学総合研究推進本部 稲石奈津子URA（上席）、大阪大学社会技術共創研究センター 川人よし恵特任准教授との共同受賞）

受賞コメント
この度は、文部科学大臣表彰 研究支援賞（研究開発マネジメント部門）という大変名誉ある賞を賜り、誠に光栄に存じます。まずは、推薦・評価に関わってくださった皆様、ならびに日頃よりご指導・ご協力を賜っている研究者、URA、事務職員の皆様に心より御礼申し上げます。

2014年に人文・社会科学系URAネットワークを立ち上げて以来、10年以上にわたり、複数の機関が連携する研究推進の基盤づくりと、職種や組織を問わないオープンな議論の場づくりを進めてきました。また、研究の価値をわかりやすく社会に伝え、異なる分野や組織との対話を通じて、新たな研究の創出につなげることを大切にしてきました。

本受賞は、こうした実践を支えてくださった多くの関係者との協働の成果であり、個人のものではなくコミュニティ全体の成果であると受け止めております。今後も、人文・社会科学の持つ力を社会へと接続させ、日本の研究力向上に貢献できるよう、一層精進してまいります。

「脳の修復」の鍵はミエリンの“まきつき”にあり
―まきつきの評価法開発と薬剤の特定―

国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター（NCNP）神経研究所神経薬理研究部の村松里衣子部長らの研究グループは、早稲田大学理工学術院の梅津信二郎教授らと共同で、神経細胞のネットワークの恒常性を維持する働きがあるミエリン¹⁾の修復の評価法を開発し、その機序を促進させる薬剤を見出しました。

脳は神経細胞だけではなく非神経細胞（グリア細胞等）からも成り立っており、どちらも機能の維持に必要です。ミエリンはグリア細胞の一種であるオリゴデンドロサイト²⁾が形成する構造物です。さまざまな疾患や加齢に伴い、ミエリンは脱落し、それが脳機能の低下につながると考えられています。そのため、ミエリンを修復させることができれば、神経疾患による後遺症の軽減や加齢に伴う脳機能の低下からの回復が期待されます。

ミエリン修復は複数の段階から成り立ちますが、中でも最終段階であるオリゴデンドロサイトによる神経軸索への「まきつき」は神経機能回復に重要です（図１）。今回、研究グループは、まきつき能力を評価する新たな手法を開発しました。本手法は薬剤スクリーニングにも応用可能です。本評価系で見出したまきつき促進効果をもつ薬剤について、疾患モデル動物に対する効果を検討したところ、まきつきの促進効果が検出され、症状の改善も促されました。さらに、その薬剤の服用歴を有する健常者を対象としたコホート解析により、薬剤服用者ではミエリンを多く含む脳の白質が加齢による変化をうけにくい可能性が示されました。つまり、作成した評価法を用いてまきつき促進効果を検出する薬剤には、ヒトの脳の白質障害に対して治療効果が発揮されることが期待されます。

本研究成果は日本時間2026年4月15日に、米国の融合領域科学誌「Cyborg and Bionic Systems」に掲載されました。

図１．研究対象の”まきつき” まきつきの促進は、脳機能の改善に貢献。

（１）研究の背景

脳や脊髄には、ミエリンのもととなるオリゴデンドロサイトの前駆細胞が生涯にわたり豊富に存在します。オリゴデンドロサイト前駆細胞が増殖して、オリゴデンドロサイトに分化し、その後に神経軸索にまきつくことで、ミエリンが修復します。これまで、オリゴデンドロサイト前駆細胞の増殖や分化を対象とした研究は盛んにおこなわれてきましたが、ミエリンの機能的な修復に必要な「まきつき」については、その機序の解明は進んでおらず、その背景には、まきつきを評価する方法が不足しているという課題がありました。

（２）研究の概要

オリゴデンドロサイトは生きた神経細胞だけではなく、工学的に作成された微細構造物にもまきつく性質があります。研究グループは、神経軸索を模倣したマイクロファイバーに対して、培養オリゴデンドロサイトのまきつき能力を評価する方法を作成しました（図２）。この方法は、ラットのオリゴデンドロサイト培養細胞の評価だけではなく、ヒトiPS細胞から作成したオリゴデンドロサイトにおいても用いることができました。

作成した方法がミエリン修復薬の探索に用いることができるかを検討するため、研究グループはすでに承認されている薬剤の中から、まきつきを促進させる薬剤があるかを検討しました。その結果、Dimemorfanという咳止め薬として使用されている薬剤に、まきつきを促進させる効果があることがわかりました。このDimemorfanによるまきつき促進効果は、同薬剤の既知の作用機序であるSigma-1受容体³⁾を介するものでした。

多発性硬化症のモデル動物などミエリンが脱落したマウスに対してDimemorfanの投与したところ、ミエリンの修復が促進され、ミエリン脱落による神経機能障害も緩和しました（図３）。さらに、Dimemorfanの服用歴を有するヒトの脳画像を解析したところ、加齢にともなう白質量の低下が抑制されている可能性が示されました。

図２．まきつきの評価法 ヒトiPS細胞から作成したオリゴデンドロサイトを用いた検討も可能。

図３．まきつき促進効果を発揮した薬剤の効果 疾患モデルマウスに対して同定した薬剤を投与すると、ミエリンの組織修復が促進し、神経症状も改善。

＊図の一部はBioRenderで作成されました。

（３）今後の展望

ミエリンは、認知機能や運動機能の低下との関連が示唆されています。今回作成した評価法と同様の手法により、ミエリンの修復に有効な薬剤の探索が可能になるとともに、まきつきの新たな機序解明が導かれる可能性があります。これらを通じたミエリンを標的とした新たな治療法の開発が期待されます。

（４）用語の説明

1）ミエリン
神経軸索の周囲を覆う被膜のような構造物。神経活動のスムーズな伝達を支えている働きが代表的な機能。他にも、神経細胞への栄養供給や血液脳関門の維持等、脳の恒常性の維持の貢献する多彩な機能を有する。

2）オリゴデンドロサイト
中枢神経系に備わるオリゴデンドロサイトの前駆細胞は、生涯にわたり、増殖能や分化能力を備えている。オリゴデンドロサイトの機能を促進させてミエリンを修復させる薬剤は、開発はされてはいるものの、現時点で認可されているものはない。

3) Sigma-1受容体
神経変性疾患、精神疾患などさまざまな病態に関与することが知られる。受容体を活性化させると神経機能が改善することが、アルツハイマー病などのモデル動物で報告されている。

（５）原著論文情報

・論文名：Biomimetic microfibers for myelin-enhancer screening and neural regeneration
・著者：Lili Quan, Akiko Uyeda, Atsushi Sekiguchi, Ze Zhang, Kazuhisa Sakai, Tsunehiko Takamura, Ruijuan Zhang, Noritaka Ichinohe, Shinjiro Umezu, and Rieko Muramatsu^†（†責任著者）
・掲載誌: Cyborg and Bionic Systems
・doi: 10.34133/cbsystems.0565
・https:https://spj.science.org/doi/10.34133/cbsystems.0565

（６）研究経費

本研究結果は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）革新的先端研究開発支援事業（AMED-CREST）、脳神経科学統合プログラム、日本学術振興会・科学研究費補助金若手研究、基盤研究(B) の支援を受けて行われました。また、本研究はAMED生命科学・創薬研究支援基盤事業（BINDS）による支援を受けました。一部の研究試料は、東北メディカルメガバンク機構から分譲されました。分譲データは、ゲノム医療実現バイオバンク利活用プログラム（B-Cure） 基盤事業としてサポートされました。

分子の「混ざり方」と「過去の状態」が振る舞いを左右
～RNA自己複製系で生命起源に関わる新たな視点を提示～

発表のポイント

•  生命の起源では、自己複製する分子と寄生的な分子が互いに影響しながら進化したと考えられていますが、それらの振る舞いを左右する要因は十分に明らかになっていませんでした。
•  自己複製RNAを用いた実験と理論モデルを組み合わせることで、RNAを含む細胞様の区画構造の混ざり方と過去の状態がその振る舞いに大きな影響を与えることを明らかにしました。
•  生命がどのような環境で成立したのかという理解を深めるとともに、人工細胞などの新しいバイオ技術への応用が期待されます。

早稲田大学理工学術院の桑原涼歌（くわばらりょうか）（研究当時：学部４年）、水内良（みずうちりょう）准教授とパリ市立工業物理化学高等専門大学のBarnabe Ledoux、David Lacoste博士らの国際共同研究グループは、単純な自己複製する分子の振る舞いに液滴のような細胞様の区画構造が与える影響を、実験と理論の両面から明らかにしました。生命の起源において自己複製分子が持続的に進化していくためには、それらが微小な区画に封入されることが重要であると考えられてきましたが、区画同士の混ざり方が分子の複製に与える影響は十分に明らかではありませんでした。

本研究では、自己複製RNA分子 ^※1 とそれに依存して増殖する寄生型RNA分子 ^※2 からなる実験モデルと、RNAの増殖と区画同士の混ざり方を記述する理論モデルを組み合わせ、この混ざり方と、過去の状態が部分的に引き継がれる性質 (構成記憶) が、分子系の振る舞いに重要な影響を与えることを示しました。

本成果は、2026年4月15日（水）に米国科学アカデミーが発行する『Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America (PNAS)』で公開されました。

図１ 混ざり方によって自己複製RNAの振る舞いが変わる

これまでの研究で分かっていたこと

生命の起源では、RNAのような自己複製する情報分子があり、進化によって複雑化していったと想像されています。しかし、進化の過程では機能を失った寄生型RNA分子が出現し、情報が維持できなくなることが問題となります。このような状況を緩和する仕組みとして、分子を細胞のような小さな空間に分ける「区画化」が重要であると考えられてきました。区画化によって分子同士の相互作用が局所的に制限され、寄生型分子の影響が抑えられると考えられています。

一方で、従来の理論では、区画の内容が完全に混ざると仮定した単純化がしばしば用いられてきましたが、部分的な混合が起こる状況や、過去の分子組成がどの程度引き継がれるかという点が分子系に与える影響は十分に理解されていませんでした。

新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

本研究では、自己複製分子と寄生型分子の増減や時間変化を記述する従来の理論モデルを拡張し、分子同士を分けた区画が完全に混ざらない状態を扱う新たな枠組みを構築しました。特に、区画同士の混ざり方を連続的なパラメータとして導入することで、完全に混ざらない状態から均一に近い状態までの分子の振る舞いを一貫して記述できるようにしました。また、それぞれの区画の混ざり方に応じて過去の分子組成を部分的に保持する性質に着目し、この効果を「構成記憶」として捉え、理論に取り入れました。さらに、複数種類の自己複製分子と寄生型分子を同時に扱えるようにすることで、より現実に近い分子系の振る舞いを解析可能にしました。

次に、自己複製RNAと寄生型RNAを用いて、油中に分散した微小液滴（油中水滴）からなる実験モデルを構築しました。この系では、それぞれの液滴が独立した区画として振る舞い、内部でRNAの複製が進行します。液滴間の混合の程度を制御して実験を行ったところ、混合が弱い場合には液滴ごとの分子組成のばらつきが強く残り、その結果として寄生型RNAが優勢になりやすい一方で、十分な混合がある場合には自己複製RNAと寄生型RNAが空間的に分離され、自己複製RNAが維持されやすくなることがわかりました。また、区画がよく希釈される条件では、自己複製RNAが維持されやすくなる傾向も確認されました。さらに、蛍光分子を用いた解析により、液滴間で実際にどの程度分子が混ざっているかを定量的に評価し、理論で導入した混合パラメータと対応づけることに成功しました。これらの結果は、構築した理論モデルとよく一致していました。

加えて、複数の自己複製RNAと寄生型RNAを組み合わせた長期的な複製実験を行ったところ、4種類のRNAが周期的に割合を変化させながら共存する振る舞いが観察されました (図2)。このような共存が起こることは過去の研究から予想されていましたが、その仕組みは明らかではありませんでした。本研究では、この振る舞いが液滴間の混合が中程度である条件において、理論モデルにより再現されました。この結果は、分子の共存に区画同士の混ざり方が影響していることを示唆しています。

図2　4種類のRNAの長期的な複製実験

以上の結果は、分子の振る舞いが単に区画化されているかどうかだけでなく、区画同士がどの程度混ざるか、そして過去の分子組成がどの程度引き継がれるかによって決まることを示しています。

研究の波及効果や社会的影響

本研究は、生命がどのような環境で成立し得たのかという根本的な問いに対して、分子の振る舞いに影響を与える具体的な要因を示した点で、生命の起源に関する理解を前進させるものです。これにより、生命の成立に適した初期の地球環境について、より現実的に議論できる基盤が整います。

また、液滴に分子を封入し、その混ざり方を制御することで挙動が変化するという知見は、人工細胞や合成生物学の分野への応用が期待されます。例えば、進化する人工細胞の設計指針としての活用が考えられます。

課題、今後の展望

本研究では、区画の混ざり方がRNA自己複製系の振る舞いに与える影響を明らかにしましたが、長期的な進化に与える影響については今後の課題です。例えば、混ざり方の違いによって進化するRNAの多様性がどのように変化するかについては、今後の検証が必要です。また、これまでに様々な原始細胞の構造が提唱されていますが、異なるタイプの区画構造においても同様の現象が見られるかどうかを調べることも重要な課題です。

研究者のコメント

生命の起源では、自己複製する分子がどのような条件で維持され、進化へとつながる振る舞いを示すのかが重要な問題です。本研究では、分子の混ざり方と過去の状態 (構成記憶) に着目することで、その振る舞いを理論的に理解できることを示しました。この結果は、初期生命が存在した環境を考える上で重要な手がかりになると考えています。

用語解説

※1　自己複製するRNA
RNA はリボ核酸（Ribonucleic acid）のことであり、遺伝情報を記録可能な分子である。本研究で用いたRNAは、自身を複製するウイルス由来の酵素（複製酵素）の遺伝子をコードしている。これを無細胞翻訳系と呼ばれる、タンパク質や小分子からなる反応液と混ぜることで、遺伝子が読み出されて複製酵素が生産され、その結果RNAが複製される。

※2　寄生型のRNA
RNAは複製の過程で変異が生じ、情報が書き換わったり失われたりすることがある。本研究で用いた寄生型のRNAは、複製酵素の遺伝子の一部領域を欠損している。そのため、自ら複製酵素をつくることができず、周囲の自己複製RNAが生産する複製酵素に依存して複製する。

論文情報

雑誌名：Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
論文名：Compositional memory matters for early molecular systems
執筆者名（所属機関名）：Barnabe Ledoux* (パリ市立工業物理化学高等専門大学)、桑原涼歌 (早稲田大学)、市橋伯一 (東京大学)、水内良* (早稲田大学)、David Lacoste (パリ市立工業物理化学高等専門大学)
掲載日時：2026年4月15日
掲載URL：https://doi.org/10.1073/pnas.2537522123
DOI：10.1073/pnas.2537522123
*：責任著者

キーワード

生命の起源、RNA、自己複製、進化、液滴、構成記憶、人工細胞

研究助成

研究費名：日本学術振興会 科学研究費助成事業 挑戦的研究 (萌芽)
課題番号：25K22442
研究課題名：原始細胞モデルにおける自己複製分子システムの進化
研究代表者名（所属機関名）：水内 良（早稲田大学）

極超音速実験機のマッハ5燃焼実験に成功
～時速約5,400 kmで飛行する極超音速機の実現に向けた貴重なデータを取得～

発表のポイント

• 国内初の極超音速実験機を用いたマッハ５（音速の5倍に相当する時速約5,400km）燃焼実験に成功しました。
• 極超音速旅客機の実現に必要な主要技術を、マッハ５での飛行環境を模擬した試験で実証し、実用化に向けた貴重なデータの取得に成功しました。

学校法人早稲田大学（所在地：東京都新宿区、理事長：田中愛治）は、国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構（以下、「JAXA」）、東京大学、慶應義塾大学との共同研究において、JAXA角田宇宙センター（宮城県角田市）のラムジェットエンジン試験設備を用いて、我が国で初めて、極超音速実験機を用いた音速の5倍（時速約5,400km）に相当するマッハ５燃焼実験に成功しました。
本実験により、将来期待される太平洋を２時間で横断できる「極超音速旅客機」や、高度100km程度に到達する「スペースプレーン」の実現に向けた、貴重なデータを取得しました。
※　早稲田大学の研究代表者は理工学術院 佐藤哲也教授です。

（１）本研究による開発状況および実験内容について

日本が先行して研究開発を進めている極超音速空気吸込みエンジン技術について、本研究では、マッハ５環境下で飛行実証し、機体とエンジンを一体として制御する機体／推進統合制御技術の構築を目指しています。

早稲田大学、東京大学、慶應義塾大学とJAXAとの共同研究チームは、観測ロケット等による飛行実証を見据えた極超音速実験機の設計・製作を行い、音速の５倍（時速約5,400 km）に相当するマッハ５飛行環境を模擬した燃焼実験^※1を実施しました。早稲田大学では、本研究の取りまとめと、極超音速気流を吸い込む空気取入口の設計・解析を担当しました。今回製作した実験機の特徴・新規性、実施した実験内容は次の通りです。

極超音速飛行では、機体とエンジンの相互干渉が非常に強いことが大きな特徴です。飛行マッハ数や機体の姿勢によって機体に形成される衝撃波が変化し、エンジンに取り込まれる気流の状態が大きく変わります。また、エンジンの推力は機体の運動に直接影響を与えるため、機体とエンジンは互いに強く結び付いたシステムとして振る舞います。このため、極超音速機では、機体の空力設計、エンジンの燃焼設計を個別に行うのではなく、一体のシステムとして取り扱う「機体／推進統合設計・制御」が必要になります。

本研究では統合的設計を行い、極超音速飛行環境においても安定したエンジン作動と機体制御が可能となる構成として、必要最小規模である全長2mの極超音速実験機を実現しました。その際、マッハ５の飛行状態では空気の圧縮加熱によって機体周囲の空気温度が1,000℃ 程度に達します。このような高温環境に対応するため、耐熱材料と遮熱構造を組み合わせた軽量耐熱構造として設計し、高温環境下でも機体および内部の電子機器が正常に動作できる構造を構築しました。

上述の極超音速実験機を用いた実験にあたっては、JAXA角田宇宙センター（宮城県角田市）のラムジェットエンジン試験設備を使用して、マッハ５の飛行状態を模擬した極超音速風洞での燃焼実験を実施しました。具体的な実験項目及びその様子は以下の通りです。

① 極超音速実験機の燃焼実験（試験設備でマッハ５飛行状態を模擬）ⒸJAXA

② ラムジェットエンジンの燃焼作動ⒸJAXA

③ 実験機の耐熱性能の測定ⒸJAXA

④ 実験機の操舵翼の動作ⒸJAXA

（２）本実験の成果と今後の展開

今回の実験によって、これらの空力、推進、構造の統合設計の妥当性を確認することができました。さらに、耐熱構造の設計解析手法を検証するための機体表面温度分布の計測や、水素燃料を用いるラムジェットエンジンの排気が地球環境に与える影響を調べるための排気温度場の計測等を実施し、将来の極超音速機の実用化に向けた基礎データを取得しました。

本実験結果を踏まえて、極超音速実験機を観測ロケット等に搭載してマッハ５程度の飛行実験の実施を構想しています。極超音速飛行技術が確立されれば、太平洋を２時間で横断できる「極超音速旅客機」や、高度100km程度に到達する「スペースプレーン」の実現につながることが期待されます。

（３）研究助成

研究費名：科学研究費補助金 基盤研究(S)
研究課題名：観測ロケットを用いた極超音速フライトテストベッドの構築と機体推進統合制御の実証
研究代表者名（所属機関名）：佐藤哲也（早稲田大学）

（４）用語解説

※1 風洞実験
航空機などの模型を風洞装置内に設置して、模型周囲に実際の飛行状態を模擬した空気流を流すことで、飛行状態で起きる現象を調査するための実験。

組織侵襲性細菌が組織を壊す仕組みを解明！
～移植再生医療に応用の可能性～

発表のポイント

• 糖尿病患者への膵島移植^※1）などの先進医療を支える基盤技術の一つに、ドナー組織から目的の細胞のみを取り出す酵素製剤があります。細胞の足場であるコラーゲンを消化して組織をバラバラにする目的で、病原細菌由来のコラーゲン分解酵素^※2）が使われています。
• 1990年代に岡山大学の松下治名誉教授らが細菌から同定・命名した二種類の酵素遺伝子を基礎に、2016年に二種類の安全な組換え酵素が我が国の製薬企業から発売されました。しかし、これらの酵素が効率よくコラーゲンを消化する仕組みは未だ不明でした。
• 今回の研究は、原子レベルで酵素の形と動きを調べ、組織侵襲性細菌^※3）がコラーゲンを連続して細切れにする仕組みを明らかにしたものです。この発見により組換え酵素の改良設計が可能になり、多様な移植医療、再生医療および治療に応用されると期待されます。

岡山大学の松下治名誉教授と岡山大学学術研究院医歯薬学域の武部克希助教（研究当時。現：北海道大学講師）、大阪大学大学院薬学研究科の河原一樹助教（研究当時。現：大阪公立大学講師）ら、愛媛県立医療技術大学の美間健彦教授、早稲田大学の小出隆規教授ら、米国アーカンソー大学のジョシュア・サコン（Joshua Sakon）教授らの国際共同研究グループは、組織侵襲性細菌がコラーゲン分解酵素によりコラーゲンを連続的に切断する仕組みを解明しました。

この研究成果は4月2日、英国の総合科学誌「Nature Communications」にResearch Articleとして掲載されました。

コラーゲンは、細長い三重らせんという特異な形のタンパク質です。細菌が作るコラーゲン分解酵素は、コラーゲンを取り込み、らせんをほぐして切断、その後らせん軸に沿って少しずつ前進し、コラーゲンを細切れにすると考えられます。この仕組みは、ヒトや動物が持つコラーゲン分解酵素が細長いコラーゲンの途中1カ所だけを特異的に切断する仕組みとは根本的に異なっていました。

本研究成果は、生命の進化と病原細菌による巧妙な感染機構の獲得を考える上で興味深い発見であるとともに、組換え酵素の改良設計を通じて多様な移植再生医療に応用されると期待されます。

（１）発表内容

＜現状＞

コラーゲンは、ヒトや動物の組織を形作る重要なタンパク質です。コラーゲンは3本のポリペプチド鎖^※4）（α鎖）の三重らせん構造から成り、構造が極めて安定で、一般的なタンパク質分解酵素では分解されません。組織侵襲性細菌はコラーゲン分解酵素（細菌性コラゲナーゼ）を分泌してコラーゲンを分解し、組織を破壊して感染を急速に拡大します。一方で、この酵素は、その高い組織分解活性を利用して、糖尿病患者へ移植するための膵島細胞の分離や拘縮性疾患^※5）の治療に応用されています。しかし、この酵素がどのような仕組みでコラーゲンを分解するのかは不明でした。

＜研究成果の内容＞

細菌性コラゲナーゼ単体、および酵素とコラーゲン様三重らせん型基質^※2）の複合体の形と動きを、クライオ電子顕微鏡^※6）を用いて観察し、この酵素がどのようにしてコラーゲンを細切れにするのかを明らかにしました。コラゲナーゼにはドーナツ状の部分があり、まずリングの一部を開閉して細長いらせん型コラーゲンをその内部に取り込みます（図2a, b）。次に、コラーゲン周囲の水分子を取り除いてらせん構造をゆるめ、1本ずつに分かれたα鎖をそれぞれリング内の別の場所に誘導します（図2c）。うち1本のα鎖は、らせん構造からループ状に曲げ出され、引き延ばされて活性中心^※7）で切断されます（図1, 2c）。切られた部分が酵素から遊離すると、酵素は残る2本のα鎖を“レール”のように使い、三重らせん部分を探して、らせん軸に沿って前進し、1本のα鎖を切断する反応を繰り返すと考えられます（図2d-f）。

いったん前に進んで切断すると後戻りはできないため、細菌性コラゲナーゼは「らせんに沿って一方向に歩きながら三重らせんをほぐしつつ切断する」を繰り返すラチェット・ウォーキング型のコラーゲン分解を行うと考えられます。この仕組みは、ヒトや動物のコラゲナーゼが長細いコラーゲンの1カ所だけを特異的に切断する一撃離脱型の分解とは根本的に異なっていると思われます。

＜社会的な意義＞

生命の進化と病原細菌の成り立ちを考える上で興味深い発見であるとともに、この発見に基づく酵素の改良設計を行なうことで、幹細胞の分離、細胞シートの作製、再生軟骨の表面処理、人工組織の成形など、移植再生医療の分野で幅広く応用されると期待されます。

（２）論文情報

論 文 名：Bacterial collagenase harnesses collagen geometry for processive cleavage.
掲 載 誌：Nature Communications
著  　者：Hiroya Oki, Katsuki Takebe, Adjoa Bonsu, Kazunori Fujii, Ryo Masuda, Nicholas Henderson, Takehiko Mima, Takaki Koide, Mahmoud Moradi, Osamu Matsushita*, Joshua Sakon*, Kazuki Kawahara*
D  O  I：https://doi.org/10.1038/s41467-026-71099-3　受理2026.3.13、掲載2026.4.2

（３）研究資金

本研究は、独立行政法人日本学術振興会(JSPS)「科学研究費助成事業」（若手・JP23K14519研究代表 沖 大也; 基盤C・JP23K06545研究代表 松下 治; 基盤C・JP24K10218研究代表 河原 一樹）、日本医療研究開発機構(AMED)「生命科学・創薬研究支援基盤事業(BINDS)」(JP22ama121003）、乳酸菌研究会助成金(2023, 2024研究代表 松下 治)、National Science Foundation (grant 2218054, 研究代表 Joshua Sakon)の支援を受けて実施しました。また、論文掲載に当たり、the University of Arkansas Libraries Open Access Publishing Fundの支援をいただきました。

（４）補足・用語説明

1）「膵島移植」ドナーの膵臓からインスリン分泌細胞（膵島）を分離し糖尿病患者に移植する治療法。

2）「酵素と基質」酵素は生体内で反応を促進するタンパク質（触媒）。基質はその作用を受けて分解・合成される物質。本研究では、酵素の細菌性コラゲナーゼが基質のコラーゲン分子を分解する。

3）「組織侵襲性細菌」ガス壊疽菌群、ビブリオ属菌などの病原細菌。

4）「ポリペプチド鎖」タンパク質の基本構造。多数のアミノ酸がペプチド結合（-CO-NH-）で直鎖状に連なっている。コラーゲン分子を構成する3本のポリペプチド鎖は、それぞれα鎖と呼ばれる。

5）「拘縮性疾患」ここでは、腱や腱膜などの線維組織にコラーゲンが異常に増えてしこりになり、本来の動きが制限される病気。デュピュイトラン拘縮、ペロニー病など。

6）「クライオ電子顕微鏡」生物試料を急速凍結し、生のまま電子顕微鏡で撮影する技術。タンパク質などの立体構造を、自然に近い状態で原子レベルの分解能で解析できる。

7）「活性中心」酵素の表面で実際に化学反応が起こる場所。

自然界には存在しない構造を持つ2次元酸化鉄の作製に成功
～グラフェン/SiC界面が生み出す新物質～

発表のポイント

•  自然界には安定に存在しない構造を持つ2次元酸化鉄の作製に成功しました。
•  ２次元物質のグラフェンと３次元物質のSiCの界面に鉄と酸素を導入する新たな手法により、この2次元酸化鉄作製を実現しました。
•  スピントロニクスデバイスなどへの応用が期待され、さらに他の2次元遷移金属酸化物に展開することによって新たな量子物性の開拓につながる可能性があります。

早稲田大学の乗松航（のりまつ わたる）教授、物質・材料研究機構（NIMS）の榊原涼太郎（さかきばら りょうたろう）博士（研究当時名古屋大学所属）、日本原子力研究開発機構の寺澤知潮（てらさわ ともお）研究副主幹、東京大学の河内泰三（かわうち たいぞう）技術専門職員、福谷克之（ふくたに かつゆき）教授、名古屋大学の伊藤孝寛（いとう たかひろ）准教授の研究グループは、自然界には存在しない構造を持つ2次元酸化鉄の作製に成功しました。

酸化鉄^※1は、様々な組成・構造を持つものが存在し、例えば、スピネル構造を持つマグネタイトFe₃O₄は紀元前から鉄につく磁石として知られており、コランダム型構造を持つヘマタイトFe₂O₃は主要な鉄鉱石でありヘモグロビンと同様の由来を持つ名前が示すように赤い顔料として用いられています。

当グループは、2次元物質^※2であるグラフェンと、3次元物質である炭化ケイ素（SiC）基板の界面^※3に、2次元的な構造を持つ酸化鉄を作製する方法を発見しました。さらに、形成された2次元酸化鉄を原子レベルで構造解析した結果から、この界面物質は自然界には存在しない構造を持つ酸化鉄であることを明らかにしました。本研究成果は、界面を利用することで従来の化学平衡では実現できなかった新しい構造を作り出す手法を示した点で重要です。

本成果は、2026年3月14日付けで、Wiley社が発行する学術誌『Small Methods』誌に掲載されました。

これまでの研究で分かっていたこと

遷移金属酸化物は、絶縁体から金属、超伝導体まで多彩な電子物性を示す材料として知られています。その中で本研究では、地球上に最も豊富に存在する遷移金属元素である鉄（Fe）とその酸化物に注目しました。鉄は、3d軌道の電子によるスピン分極のために強磁性体（磁石）として知られています。同様に酸化鉄でも、スピネル構造を持つマグネタイトFe₃O₄は古くから磁石として用いられてきました。酸化鉄はマグネタイト以外にも、塩化ナトリウム型構造を持つウスタイトFeOやコランダム型構造を持つヘマタイトFe₂O₃など様々な構造を持ち、構造によって物性が大きく異なることが知られています。そのため、新しい構造を持った酸化鉄材料の探索は、基礎・応用の両側面で意義深いと言えます。

ここで、グラフェンや遷移金属ダイカルコゲナイドなどの2次元物質は、構造の2次元性に起因して、3次元物質にはない物性や機能について、非常に活発に研究されています。その中でも、2次元物質グラフェンと3次元物質である基板の界面は、特異な現象の生じる場として注目されています。例えば、グラフェン/SiCヘテロ構造を作製し、水素雰囲気ガス中で加熱すると、水素がグラフェンとSiCの界面に侵入するインターカレーション^※4と呼ばれる現象が生じます。このインターカレーション現象を、水素以外の元素やその化合物へと拡張することで、グラフェンとSiCの界面において、例えば２次元の窒化ガリウム（GaN）や２次元の酸化インジウム（InO）といった２次元半導体を作製できることが報告されてきました。このような背景の中で、インターカレーションによる2次元の酸化鉄の作製にも大きな期待が寄せられてきました。しかしながら、鉄は炭素やケイ素との反応性が非常に高く、先行研究と同様のアプローチでは鉄の炭化物やケイ化物が優先的に形成されてしまうため、2次元酸化鉄の形成はこれまで実現されていませんでした。

新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

2次元酸化鉄を作製する手法を確立できれば、これまでにない物性や機能を持った材料の実現が期待されます。そこで本研究では、グラフェン/SiC界面を、新たな2次元物質を形成するための結晶成長場とみなし、インターカレーション現象を利用することで2次元酸化鉄の作製を目指しました。実験と解析の結果、グラフェンの2次元性とSiCの結晶構造を反映して、自然界には存在しない構造を持つ2次元酸化鉄が形成することを見出しました。また、得られた2次元酸化鉄は室温では常磁性を示す一方で、低温（100 K）では反強磁性秩序を持つことが示唆されました。

様々な物質をグラフェン/SiC界面にインターカレーションする際、まずグラフェンとほとんど同じ構造を持つバッファー層と呼ばれる炭素原子層をSiC上に形成します。従来では、このバッファー層上に真空中で元素を堆積させ、そのまま加熱するというアプローチがとられてきました。これは、加熱中に酸素が存在すると、グラフェン/SiC界面に酸素が優先的にインターカレーションしたり、グラフェン中の炭素と反応してCO₂として分解されるためグラフェンがなくなってしまうためです。しかしながら、この手法を鉄に適用した場合、鉄が炭素やケイ素と優先的に反応して、グラファイトやケイ化物が不均一に形成されてしまいます（図1）。

そのため、鉄やその化合物に関するインターカレーションの報告はこれまでほとんどありませんでした。それに対して本研究では、バッファー層上に真空中で鉄を蒸着したあと、試料をあえて一旦大気中に曝露したのち、再び真空中に導入して加熱処理を行うことで、酸化鉄のインターカレーションが起こり、グラフェンとSiCの界面に2次元酸化鉄が形成することを見出しました（図１）。

これらの、従来法と新手法で得られた試料断面の原子分解能電子顕微鏡像を図2に示します。従来法では、鉄がSiCと反応することにより多層グラフェンとケイ化鉄（Fe silicide）が不均一に形成されました。一方、新手法で作製した試料の高角環状暗視野走査透過型電子顕微鏡（HAADF-STEM）像では、グラフェンとSiCの界面に、矢印で示すような一様な輝点の周期配列が見られました。HAADF-STEM像では、原子番号の大きい元素ほど明るく観察されます。この界面の輝点領域において電子エネルギー損失分光による元素分析を行った結果、そこには鉄と酸素が含まれていることから、グラフェンとSiCの界面に酸化鉄の2次元結晶が形成されたことがわかりました。

形成された2次元酸化鉄がどのような原子配列を持っているのかを明らかにするために、第一原理計算によって最適化されたいくつかの構造モデルに基づいてHAADF-STEMシミュレーション像を計算し、図3に示すように実験結果と対応させました。その結果、SiCの直上では、FeとOがSiCと同じ四面体構造を持っていること、グラフェンの直下では、塩化ナトリウム型の八面体構造を持っているものとして矛盾なく説明できることがわかりました。このような構造を持つ酸化鉄は、我々の知る限り報告されておらず、グラフェン/SiC界面に形成された2次元酸化鉄は、自然界には存在しない構造を持つことが明らかとなりました。2次元酸化鉄がこのような特異な構造をとる理由は、SiC直上では鉄と酸素がSiCと同じ四面体構造の配列を取る一方で、その上側では塩化ナトリウム型構造のウスタイト構造へと緩和することによると考えられます。

このような構造を持つ2次元酸化鉄についてメスバウアー分光測定^※5を行った結果、室温では常磁性を示すのに対して、低温（100 K）では反強磁性秩序を持つことを示唆する結果が得られました。

研究の波及効果や社会的影響

本研究により、2次元物質であるグラフェンと3次元物質であるSiCとの界面において、自然界には存在しない構造を持つ2次元酸化鉄を作製できることが明らかになり、また、メスバウアー分光測定により、この2次元酸化鉄は冷却に伴って常磁性から反強磁性への磁気相転移を示すことが示唆されました。これらの結果は、スピントロニクスや低次元磁性などへの応用が期待されます。

酸化鉄を含む遷移金属酸化物には、高温超伝導を示す銅酸化物や、強相関電子系のマンガン酸化物などがあり、機能の宝庫と呼ばれています。本研究の方法論によって、これらの様々な遷移金属酸化物をグラフェン/SiC界面で2次元化できれば、より高温での超伝導や巨大磁気抵抗効果といった興味深い特性の発現が期待されるため、基礎研究と応用技術の両側面で様々な波及効果が期待できます。

課題、今後の展望

物質の性質や機能は、原則としてその原子配列、すなわち構造によって決まります。これまでに存在しない構造を持つ物質が得られれば、これまでにない物性や機能が現れることが容易に想像されます。よって、本研究で得られた特異な構造を持つ2次元酸化鉄特有の新規物性の実証と、その応用技術の開拓が今後の課題です。

研究者のコメント

世の中に存在する多くの物質の構造や物性は、これまでの人類のたゆまぬ研究によってほとんど理解されてきたと言っても過言ではありません。そんな現代において、異種物質同士の界面で生じる新物質や新機能の開拓は、今後ますます発展していくと考えています。2次元グラフェンと3次元SiCの界面で、これまで人類が見たことのない構造を持つ2次元酸化鉄が形成されたことはその成果の1つです。今後も、界面をキーワードにさらに多くの新物質・新機能の実現へとつなげていきます。

用語解説

※1　酸化鉄
鉄と酸素の化合物であり、組成・構造によって異なる物性を持つ。例えば、スピネル構造のマグネタイトFe₃O₄は磁石として、コランダム型構造を持つヘマタイトFe₂O₃は赤色顔料として用いられてきた。これまでに多様な酸化鉄の結晶構造が報告されており、構造によって物性も大きく異なることから、新しい構造を持った酸化鉄材料の探索は基礎・応用の両側面で意義深い。

※2　２次元物質
炭素原子１層のみで構成されるグラフェンや、ホウ素と窒素が同一平面内に配列した六方晶窒化ホウ素、遷移金属の原子層がカルコゲンの原子層に挟まれた構造を持つ遷移金属ダイカルコゲナイドなどに代表される物質群の総称。上下方向に共有結合をもたない2次元的な構造を持つことにより３次元の物質とは異なる物性や機能が見られ、近年大きな注目を集めている。

※3　界面
異なる物質同士が接している境界。一般に界面では、通常の物質とは異なる原子配列が現れることが多い。特に2次元物質と3次元物質の界面は、異種物質の導入や構造制御の可能な2次元空間とみなすことができ、新物質を作製する良質な結晶成長場となる。また界面では、互いに接する物質の対称性が自発的に破れることから、新規物性発現の場としても期待される。

※4　インターカレーション
SiC単結晶基板を加熱すると、表面に大面積の単一方位グラフェンが形成する。このグラフェン/SiC界面には様々な元素を挿入することができ、このような層状物質の界面への原子挿入は一般にインターカレーションと呼ばれる。グラフェンとSiCの界面において、水素、リチウム、銅、ゲルマニウムといった様々な元素のインターカレーションが報告されている。さらに単体だけではなく、窒化ガリウムなどの化合物のインターカレーションも報告されている。酸化物としては酸化インジウムのインターカレーションの報告はあるものの、酸化鉄のような遷移金属酸化物のインターカレーションの報告はこれまでなかった。

※5　メスバウアー分光測定
固体試料中の⁵⁷Fe原子核が反跳なしにガンマ線を吸収する「メスバウアー効果」を利用し、原子核周辺の電子状態や磁気的状態を精密に測定する手法。

論文情報

雑誌名：Small Methods
論文名：2D Iron Oxide at the Graphene/SiC(0001) Interface
執筆者名（所属機関名）：Ryotaro Sakakibara (NIMS), Tomo-o Terasawa (日本原子力研究開発機構)、Taizo Kawauchi (東京大学), Katsuyuki Fukutani (東京大学)、Takahiro Ito (名古屋大学)、Wataru Norimatsu (早稲田大学)
掲載日時：2026年3月14日
掲載URL：https://doi.org/10.1002/smtd.202501889
DOI：doi.org/10.1002/smtd.202501889

キーワード

2次元酸化鉄、界面、グラフェン、SiC

研究助成

研究費名：日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
課題番号： 22KJ1535
研究課題名：インターカレーション法を利用したグラフェン/SiC界面での二次元超伝導体の作製
研究代表者名（所属機関名）：榊原涼太郎（名古屋大学：助成当時）

研究費名：日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
課題番号：25K17917
研究課題名：二次元半導体における原子欠陥の理解と制御
研究代表者名（所属機関名）：榊原涼太郎（NIMS）

研究課題名：日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
課題番号：21K14500
研究課題名：グラフェンにおける水素イオン透過の低速水素イオン照射を用いた機構解明
研究代表者名（所属機関名）：寺澤知潮（日本原子力研究開発機構）

研究費名：早稲田大学 各務記念材料技術研究所 環境整合材料基盤技術共同研究拠点共同研究プロジェクト
研究課題名：低環境負荷ナノカーボン材料の作製と評価
研究代表者名（所属機関名）：乗松航（名古屋大学：助成当時）

このたび、早稲田大学の研究者6名が、科学技術分野で顕著な功績があったとして、「令和8年度科学技術分野の文部科学大臣表彰」を受賞しました。
科学技術分野の文部科学大臣表彰は、科学技術に携わる者の意欲向上を図り、日本の科学技術水準の向上に寄与することを目的としており、科学技術に関する研究開発、理解増進等において顕著な成果を収めた者に対し授与されています。

今後も本学では、中長期計画「Waseda Vision150」における研究ビジョンである「世界の平和と人類の幸福に貢献する研究」の実現に向け、未来をイノベートする独創的研究の促進を図ってまいります。

「水・食・エネルギー・健康」の循環型社会モデルを久米島で実証開始
～NTT、早稲田大学、久米島町が包括連携協定を締結～

発表のポイント

• NTTと早稲田大学はこれまで「「地球愛」の醸成とサステナブル社会の実現」という共同ビジョンを掲げ食・エネルギー・スポーツ/健康・量子分野で共同研究をすすめてきました。今回このビジョン実現に向け、島嶼地域の社会課題解決のため久米島町と包括連携協定を締結しました。
• 今回の包括連携協定により、久米島町の協力を得て考案した新社会モデル「BlueSphereモデル」を実証します。
• 将来的には、この久米島町での成果を、世界中の島嶼地域が抱える共通課題を解決するための先駆的モデルとして発信していくことをめざします。

NTT株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）、沖縄県久米島町（町長：桃原 秀雄）、学校法人早稲田大学（東京都新宿区、総長 田中 愛治、以下「早稲田大学」）は、島嶼部における社会課題解決およびカーボンニュートラル社会の実現をめざし、教育活動、研究活動などに関し、互いに支援・協力することに合意し、令和８年４月６日包括連携協定を締結しました。今回の包括連携協定により、島嶼での「水・食・エネルギー・健康」統合循環モデル「BlueSphereモデル^※1」を実証し、食・エネルギーが自立し、健康長寿を実現するサステナブルな未来の島嶼社会を創造する取り組みを始動します。

背景

近年、地球温暖化、エネルギー問題、食料問題といった地球規模の課題が深刻化し、持続可能な社会の実現が必要となっています。
このような喫緊の課題に対し、単なる現状維持や悪化防止に留まらず、抜本的な解決策を模索する動きが世界中で加速しています。その中でNTTと早稲田大学は2024年よりビジョン共有型共同研究を進めてまいりました。この度、沖縄県久米島町を舞台に、持続可能な未来社会を醸成する取り組みを始動します。

久米島町の課題と包括連携協定締結

沖縄本島から西へ約100kmに位置する久米島町は、豊かな自然と独自の文化を持つ離島です。久米島町は、地域資源である「海洋深層水」を核とした「久米島モデル」という地域循環共生圏を確立しています。海洋深層水は、海洋温度差発電（OTEC^※2)や水産養殖、農業など多岐にわたる分野で複合的に利用されています。
こうした地域資源を生かした取り組みが進む一方で、久米島町は他の多くの島嶼地域と同様に下記社会課題に直面しています。

1. 食（農水産）の課題
   ・島外依存が高く、台風等で入荷が滞ると品薄となる
   ・農水産業の担い手の高齢化・労働力不足、小規模分散圃場による生産性の制約、気候変動リスクがある
   ・同一作物育成による土壌の地力低下、多品目化・高付加価値化の遅れ
2. エネルギーの課題
   ・島嶼系統特有のディーゼル発電依存による燃料価格の変動リスクがある
   ・台風時の設備被害・長期停電のリスクがある
3. 健康・医療の課題
   ・医療従事者の不足による労働環境の悪化により、充実した医療サービスの実現が課題となっている
   ・高度医療・専門医が不足しているため沖縄本島への受診が必要となる
   ・住民の高齢化に伴い生活習慣病等の予防・早期発見が重要となっている

久米島町の人口は1990年10,303人をピークに2025年10月時点で6,972人と大きく減少しており、観光業も設備の老朽化、担い手不足、観光客の季節変動など課題があります。島嶼自治体は、人口減少・高齢化、気候変動の影響、物流コストの高さなど構造的課題が他地域より顕在化しやすい状態といえます。
私たちはこれらの課題に対して、これまで培われてきた「久米島モデル」を次世代に継承し、さらに発展させる新たな取り組みが求められていると考えます。
久米島町とNTT、早稲田大学は、島嶼部における社会課題解決の実現をめざし、食・エネルギー・健康といった研究分野および教育活動、研究活動などにおいて互いに支援・協力することに合意し、包括連携協定を締結しました。
この取り組みの前段として、まず久米島モデルの現状調査とコミュニティ課題抽出を行いました。そのうえで新たな社会モデルを策定しました。今後は実環境下での検証を進めながら、段階的に社会実装へとつなげていきます。

取組の概要

本共同研究で久米島に導入されるのが、新たな未来社会の「BlueSphereモデル」（図2）です。これは、「水・食・エネルギーの循環により文化・健康が維持され、サステナブルな島嶼コミュニティを実現する」ことを目標としています。

図2　 BlueSphereモデル　概念図

a．食の自立

食料自給率の向上をめざし、久米島町古来の食材や食料の再開発を進めます。災害時にも安定した食料供給が可能なシステムを構築し、さらには「食の循環」を観光資源として活用することで、新たな魅力を創出します。これまでNTT、早稲田大学では農業における新しい技術をプランニングするとともに、久米島町の農家の方々の協力を得て土壌調査を行い適応可能な作物の同定を行ってまいりました。プロアクティブに環境に適応する食料生産技術を確立するとともに、地域資源の利用効率を最大化し、生産性向上と高付加価値化に貢献します。

ｂ．エネルギーの自立

再生可能エネルギー100%の実現をめざし、近隣地域との電力融通も視野に入れ災害時でも安定した電力供給を確保し、強靭なエネルギーインフラを構築します。これまでの共同研究ではEICの実現^※3を目標に検討を行ってまいりました。今後、久米島町の施設などの実際の消費エネルギーからエネルギーマネジメントによる効果の実証を行い、エネルギー自立に必要な設備・技術を検証します。

ｃ．スポーツ健康

地元食材を活用した健康食の開発。高齢者の自動的な健康管理システムの導入により医療従事者の不足や一次産業者の高齢化の課題、高齢化に伴う健康・医療・介護負担、および健康長寿の実現といった課題解決に寄与します。
具体例として、運動を通じて町の活性化を図り、健康と観光の両面で貢献します。2025年12月の久米島産業まつりでは、事前調査として住民の顔面の血流、水分量などの計測を実施（図３）しました。将来的には、顔のどの部位に、どの指標に紫外線が強く影響するか、といった情報をフィードバックし、顔や皮膚の保護に役立てることをめざします。

また「BlueSphereモデル」の実現を加速させるのが、NTTが実現を推進しているIOWN構想^※4におけるデジタルツイン技術です。フィールド実証で取得されたエネルギー・食・環境分野の多様なデータを統合し、久米島町の状況を仮想空間上に再現する「地域環境デジタルツイン」を構築します。
さらに、コンテナ型データセンタ(以下。DC)など小型のDCを活用し、IOWN APN^※5で接続した離島連携での分散型DCについて検討し、島嶼部等を活用したDCのディザスタリカバリ（DR）^※６対策やサステナブルDCの実現に向けた取り組みを推進します。また、DCのエネルギーおよび冷却システムにOTEC、海洋深層水を活用するほか、食・エネルギーの自立での取り組みと連携し、新たな産業の創出やビジネスモデルの検証を進めます。
早稲田大学は、ナノ・エネルギー、量子/ICT、工学などの理工系分野のみならず、政治・経済、法学、経営学、文学、言語学など人文社会科学系分野においても高い研究力を誇り、文理融合による研究成果の社会実装が期待されています。NTTは、IOWN構想のもと光関連技術および情報処理技術を活用した次世代コミュニケーション基盤の研究開発を進めています。
NTTと早稲田大は、互いの強みを活かして、久米島町と連携し、島全体で食・エネルギーの自立をめざす研究を進めます。さらに、健康/医療を含む社会課題の解決に向け、経済・金融・マーケティングなどの知見を活かした文理融合による社会実装に取り組みます。

本取組で想定される効果

本取り組みで想定される効果は以下の通りです。

また、本取り組みは、単なる研究にとどまらず、地域の一次、二次、三次産業に加え、観光、教育、IT、ビッグデータを融合させた「七次産業化」を促進します。久米島町古来の大豆・米・茶などの食の地域ブランド化、新たなレストランビジネスの創出、そして地域のイノベーション人材育成などを通して地域社会の持続的な発展と人口減少による人手不足の解消に貢献します。

包括連携における各社の役割

今後の取組について

今後、久米島町での実証研究を通じて「BlueSphereモデル」の有効性を確立するとともに、島民との対話を重ねながら、地域に根差した社会システムを共創します。将来的には、この久米島町での成果を、世界中の島嶼地域が抱える共通課題の解決に向けた先駆的モデルとして発信していくことをめざします。
本研究は、早稲田大学、NTT、そして久米島町をはじめとする各種関係者との連携を深め、国家プロジェクトの活用も視野に入れながら、5年後の自走化をめざします。実証実験に留まらず、事業継続が可能な仕組みを構築し、地域に新たな雇用機会を創出することで、地域活性化に貢献してまいります。

用語解説

※１ 本名称はサービス名ではなく社会モデルとしての構想名です

※２ 海洋温度差発電：Ocean Thermal Energy Conversion, 通称OTEC。海洋温度差発電は、太陽からの熱エネルギーにより温められた表層海水と海洋を循環する冷たい深層海水との温度差をタービン発電機により電力に変換する、再生可能エネルギーによる発電のひとつです（http://otecokinawa.com/jp/OTEC/index.html）

※３ EIC：Energy Informatics Cell, エネルギーを作る（再エネ）・使う（負荷）貯める（蓄電池）を通信で制御しエネルギー自立したセル（村、地区）を実現すること

※４ IOWN：Innovative Optical and Wireless Network。IOWNの技術とユースケースの開発をグローバルに推進する団体であるIOWN Global Forumで推進中の次世代コミュニケーション基盤の構想。（https://iowngf.org/）

※５ APN：All-Photonics Networkとは、ネットワークから端末まで、すべてにフォトニクス（光）ベースの技術を導入し、これにより現在のエレクトロニクス（電子）ベースの技術では困難な、圧倒的な低消費電力、高品質・大容量、低遅延の伝送を実現します。詳しくは以下ホームページをご覧ください。
■オールフォトニクス・ネットワークとは
https://group.ntt/jp/group/iown/function/apn.html

※6　ディザスタリカバリ（DR）：、地震や津波などの災害によってシステムの継続利用が不可能になった際の復旧および修復、あるいはそのためのシステム

理工キャンパスで留学説明会を開催します。
主に短期留学プログラムについてご紹介予定ですが、個別相談会では半年～1年の中長期留学についてもご質問いただけます。
留学についてまとめて情報収集できる機会です。授業の合間に是非ご参加ください。

日時：4/14（火）12:30～18:00
会場：55N号館 1階 第二会議室

タイムテーブル：
12:30～13:00 短期留学説明会
短期留学プログラムへの参加経験者の理工学生にも登壇してもらい、以下のような内容についてご説明します。

・学生による留学経験紹介
・短期留学プログラムの魅力について
・理工の皆さんへお勧めしたいプログラムのご紹介

13:00～17:00　個別相談会
短期留学に限らず、半年～1年間のプログラムについての質問も受け付けます。
一部時間帯には、短期留学プログラムの経験者学生も参加してくれますので、説明会で気になったポイントを直接質問してみることもできます。

17:00～18:00　奨学金説明会
留学センターではより多くの学生が留学の機会を得られるよう、様々な奨学金をご紹介しています。
短期、中長期プログラムそれぞれで申し込むことができる奨学金がありますので、説明会ではそれらの種類や特徴等をご説明します。

皆さんのご参加をお待ちしています！

世界50位以内に2研究分野、100位以内に13研究分野がランクイン

研究分野別QS世界大学ランキング

2026年3月25日、QS社から研究分野別の世界大学ランキング2026版（QS World University Rankings by Subject 2026）が発表されました。本ランキングは、5つの研究エリア（Subject Area）と55の研究分野（Subject）で順位が発表されます。2026版は、世界の6,273機関（大学）が調査対象となり、1,908機関に順位が付与されました。

5つの研究エリア（Subject Area）のうち、2つが世界100位以内に入りました

• Arts & Humanities（人文科学）　世界61位（国内3位）
• Social Sciences & Management（社会科学）　世界78位（国内3位）

55の研究分野（Subject）のうち、2分野が世界50位以内、13分野が世界100位以内に入りました

50位以内

• History of Art（美術史）　世界26-50位（国内2位）
• Modern Languages（現代語学）　世界36位（国内3位）

51-100位

• Politics & International Studies(政治・国際関係学)　世界57位（国内2位）
• Law（法学）　世界72位（国内3位）
• Economics & Econometrics（経済学）　世界84位（国内2位）
• Accounting & Finance（会計・金融学）　世界90位（国内2位）
• Linguistics（言語学）　世界92位（国内4位）
• Sociology（社会学）　世界92位（国内3位）
• Archaeology（考古学）　世界51-100位（国内2位）
• Engineering – Mineral & Mining（鉱物・鉱業学）　世界51-100位（国内1位）
• Petroleum Engineering（石油工学）　世界51-100位（国内2位）
• Sports-related Subjects（スポーツ関連学）　世界51-100位（国内1位）
• Classics & Ancient History（古典・古典学）　世界51-150位（国内7位）

本ランキングは、①学術者評価②雇用者評価③論文一本当たりの被引用数④H-index⑤国際研究ネットワークの５つの項目によって評価（研究分野により項目ごとの評価比重は異なる）されています。詳細については、QS Subject Rankings2026に公開されています。

※QS社：英国の教育関連事業者。毎年世界中の大学を評価し、様々な種類の大学ランキングを発表しています。

テキストから正確な建築デザインを自動で生成するAIシステムを開発
―多段階拡散モデルによる新しい建築設計手法―

発表のポイント

• テキスト入力だけで、階数や窓配置などの構造を正確に反映した建築デザイン画像を生成できるように、多段階生成および検索拡張生成（RAG）を組み合わせたAI技術を開発。
• 建築構造制御・建築要素合成・建築画像生成を順に行う3段階の生成フレームワークにより、既存モデルを大幅に上回る精度を実現。
• 大規模な3Ｄモデリング作業を必要とせず、設計初期段階で迅速に建築イメージを可視化でき、建築設計プロセスの効率化に貢献。

北陸先端科学技術大学院大学 創造社会デザイン研究領域の謝浩然准教授（早稲田大学 理工学術院総合研究所 主任研究員）らの研究グループと、天津大学建築学院の張燁准教授らの研究グループは、テキストによる記述から正確な建築の外観（ファサード）画像を自動生成する新しい生成AIシステムを開発しました。

従来の生成AIでは、「5階建て」などの数値情報を正確に反映することが難しく、階数の誤りや窓配置のずれといった構造的な不正確さが大きな課題となっていました。今回提案したシステムは、建築データセットから検索して得られる情報を生成プロセスに組み込む仕組みを採用することで、既存モデルを大幅に上回る精度を実現しました。このシステムにより、設計初期段階において建物イメージを迅速かつ正確に可視化でき、建築設計プロセスの効率化への貢献が期待されます。

なお、本研究成果は、建築デザイン分野の国際学術誌「Frontiers of Architectural Research」（Elsevier発行）に掲載され、2026年3月26日にオンライン版で公開されました。

（１）研究の背景

建築家はプロジェクトを進める中で、ラフなコンセプトをビジュアル表現として素早く具体化し、クライアントや設計チームと共有する必要があります。しかし、高品質な建築ビジュアライゼーションには高度な専門知識と高価なソフトウェアが不可欠であり、特に設計初期段階における迅速な反復作業の妨げとなっていました。近年、テキストから画像を生成する生成AIモデルが建築分野においても注目されており、テキストによる説明を入力するだけで高品質なデザイン画像を生成できる可能性が広がっています。しかし、これらのモデルはテキスト入力の内容を正確に反映した画像を生成できないケースが多く、例えば「5階建ての建物を生成せよ」という直接的な指示に対しても、異なる階数の建物が生成されてしまうことがあります。この原因は、学習データセットにおける建物構造の詳細なアノテーションの不足にあると考えられます。さらに、建築設計が本来、全体構成の決定から要素配置に至るまで複数の段階的プロセスを含むにもかかわらず、従来の手法ではこれらを単一のモデルで一括して扱っている点も重要な要因であると考えられます。そのため、AIが階数や窓・ファサード要素の正確な配置といった数値的・空間的な要件を理解することが難しく、建築設計の実務への適用を大きく制限しています。そこで、本研究はデザイナー（建築家）による設計ワークフローを考慮して多段階生成のフレームワークを提案しました。

（２）研究の内容

本研究では、これらの課題に対し、建築設計プロセスに対応した3段階生成フレームワークを提案しました。提案システムは、各生成段階において外部の建築データベースを動的に参照する仕組み「検索拡張生成（RAG）」を組み込むことで、AIが既存の建築例を手がかりとして画像を生成できる仕組みを実現しています。本フレームワークでは、テキストによる建物の説明を以下の3段階を通じて段階的にリアルな建築画像へと変換します（図1）。

まず第1段階では、テキストプロンプトをもとに、建物の全体形状と正確な階数を反映した構造スケッチを生成します。次に第2段階では、実際の建築部品データセットを参照しながら、窓やドアといった詳細な建築要素を追加してスケッチを精緻化します。最後に第3段階では、精緻化されたスケッチと元のテキスト記述を組み合わせることで、設計者の意図を忠実に反映した高品質な建築レンダリング画像を生成します。

提案の多段階生成フレームワークは、建築家が全体的な形状から窓・ドア・ファサード要素へと順に設計を深めていく実際の設計ワークフローを模倣したものであり、AIによる建築設計の自動化に向けた基盤となりうるものであると考えられます。

（３）研究の成果

本研究は、大学キャンパスの建物のデザインを対象に提案フレームワークの有効性を検証しました。キャンパス建築は階数の制御や窓・入口の配置が特に重要であり、提案手法の評価対象として適切です。検証実験のために、3種類の専用データセットを新たに構築しました。具体的には、建物ボックスデータセット（2,200枚）、多様な窓・ドアの配置を示す建築要素データセット（4,000枚）、および詳細スケッチ・テキストプロンプト・最終レンダリング画像を対応付けたペアデータセット（1,600組）です。

客観評価の実験では、提案フレームワークは建築構造の制御精度（階数）において70.5%を達成し、同一評価指標において、PixArt-α（34.1%）、HunyuanDiT（31.8%）、Stable Diffusion 1.5（29.7%）といった最先端生成AIモデルを大幅に上回りました。また、構造的正確さ・視覚的リアリティ・生成画像とテキストプロンプトの整合性を測定する複数の品質指標（PSNR、SSIM、LPIPS、FID、CLIP）においても、比較対象とした前述の生成AIモデルを上回る結果を示しました。さらに、建築・デザイン専攻の大学院生56名を対象とした主観評価においても、画像品質・プロンプト整合性・建築詳細の正確さのいずれの項目においても5段階評価で平均4点以上の高評価を得ました。加えて、提案フレームワークを実際のキャンパス建築設計プロジェクトに適用し、その実用的な有効性を確認しました（図2）。

（４）研究の意義と今後の展望

本研究は、建築設計の初期段階におけるワークフローを効率化する可能性を持ちます。設計者は打ち合わせ中にクライアントのフィードバックをリアルタイムに反映しながらスキームを素早く修正でき、設計の反復サイクルを大幅に短縮することが期待されます。また、計画担当者やデベロッパーは、詳細なモデリング作業を開始する前に、与えられた制約条件のもとで複数の設計代替案を迅速に可視化・比較検討することが可能となります。これにより、早期段階における意思決定の質と効率が向上すると考えられます。

今後の展望としては、現在はキャンパス建物のファサードと窓・ドアの制御に限定されている提案フレームワークを、住宅や商業施設など他の建物タイプへと拡張することが挙げられます。さらに、バルコニーや屋根形状といった追加的な建築要素への対応、およびBIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）ツールとの連携による下流の設計ワークフローへの統合も重要な課題です。生成AIの継続的な進化とともに、本研究のような取り組みが建築ビジュアライゼーションをより迅速かつ広くアクセス可能で信頼性の高いものへと変革していく上で、重要な基盤となることが期待されます。

（５）研究支援

本研究は、以下の研究資金の支援を受けて実施されました。

科学技術振興機構（JST）国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（BOOST） 次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）（課題番号：JPMJBY24D6）

中国国家自然科学基金（課題番号：52508023）

（６）論文情報

掲載誌：Frontiers of Architectural Research
論文題目：Controllable Generation of Building Representations: Aligning Campus Building Design Intent with Multi-Stage Retrieval-Augmented Diffusion Models
著者：Zhengyang Wang, Yuxiao Ren, Hao Jin, Jieli Feng, Xusheng Du, Ye Zhang*, Haoran Xie*
ＤＯＩ：10.1016/j.foar.2026.01.018
掲載日：2026年3月26日にオンライン版に掲載

生成AIで都市の未来を高精度に予測
―持続可能な都市計画を支える新たな都市予測技術を開発―

発表のポイント

• 生成AIを活用し、将来の都市構造を高精度に予測する新手法を開発。
• 建物密度・高さ・交通ネットワークなど複数の都市データを統合し、未来の都市レイアウトを生成。
• 都市の成長や変化を長期的に可視化でき、持続可能な都市計画や再開発の検討に活用可能。

北陸先端科学技術大学院大学 創造社会デザイン研究領域の謝浩然准教授（早稲田大学 理工学術院総合研究所 主任研究員）とDu, Xusheng大学院生（博士後期課程、JAIST SPRING研究員）と、天津大学建築学院のZhen Xu教授らの研究グループは、生成AIを活用し、都市の将来構造を高精度に予測する新技術を開発しました。

本研究では、建物密度や高さ分布、交通ネットワーク、過去の都市変化パターンなど複数の都市の特徴データを統合的に分析し、長期的な都市構造の進化を一貫して可視化しました。本研究成果は、持続可能な都市計画や再開発戦略の高度化に貢献する基盤技術として期待されます。

なお、本研究成果は、都市計画分野の国際学術誌「Sustainable Cities and Society」（Elsevier発行）に掲載され、2026年3月3日にオンライン版で公開されました。

（１）研究の背景

世界的な都市化の進展により、都市は急速な成長と環境負荷の増大という二重の課題に直面しています。2050年までに世界人口の約7割が都市部に居住すると予測されており、都市構造の設計は、エネルギー消費や温室効果ガス排出、交通効率、生活の質などに大きな影響を及ぼします。そのため、現在の開発計画が将来の都市空間にどのような変化をもたらすのかを見通し、長期的視点に立った都市計画が求められています。しかし、都市の発展は、建物密度や高さ分布、交通ネットワーク、過去の発展経路など、複数の要因が相互に影響しながら進行する複雑な意思決定プロセスです。既存の生成AIモデルは、画像生成や、条件を一つだけ指定した変換には高い性能を示すものの、都市のように多様な要因が絡み合う空間構造を統合的に扱うことが難しく、また大規模都市を分割して処理する際には、隣接領域との不自然な不連続が生じやすいという課題がありました。さらに、時間の経過に伴う都市進化のパターンを一貫して捉える仕組みも十分ではなく、持続可能な都市計画を支える長期予測ツールとしては十分とは言えませんでした。

（２）研究の内容

本研究では、これらの課題を解決するため、画像生成AIを基盤とした都市進化予測フレームワーク「MMCN（Memory-aware Multi-Conditional generation Network）」を提案しました（図1）。本手法は、過去の都市レイアウトに加え、建物密度マップ、建物高さマップ、道路構造マップといった複数の都市要因を同時に入力し、統合的に学習することで、将来の都市レイアウトを予測するものです。

特に本研究では、都市をパッチ単位で処理する際に問題となる境界の不連続性を解消するため、隣接パッチの情報を参照する仕組みを導入しました。これにより、道路や建物配置が領域をまたいで自然につながるよう制御できます。また、過去の都市レイアウトを明示的な条件として組み込み、都市の歴史的変化パターンを学習することで、単なる静的な生成ではなく、時間的連続性を持つ予測を可能にしました。さらに検証のため、中国・深圳市を対象に2005年から2024年までの複数時点にわたる都市データを整理し、建物レイアウト、密度、高さ、道路構造などを含む、複数種類・複数時点の都市情報をまとめたデータセットを構築しました。提案フレームワークの異なる都市環境における都市間汎化能力をさらに評価するため、中国の他の2つの主要都市である上海と天津のデータを用いた都市間汎化実験も実施し、多様な空間条件下においても一貫性のある安定した都市レイアウト予測に成功しました。

（３）研究の成果

都市データ（深圳市）を用いた検証の結果、提案手法は既存の生成AIモデルと比較して、将来レイアウト予測の精度と空間的一貫性の両面で向上しました。都市レイアウトの画像や構造の類似度を示す指標SSIM（Structural Similarity Index Measure）では0.885を達成し、従来手法を上回る結果を示しました。また、都市を複数の領域に分割して予測する際に課題となる、隣り合う領域同士の境界の自然さを評価する指標Boundary IoU（Boundary Intersection over Union）でも0.642を記録しました。これにより、隣接するエリア間で生じがちな不自然な分断が大幅に抑制されていることが確認されました。

図2に示す予測例では、既存手法では道路が途中で途切れたり、建物配置が不自然にずれる様子が見られるのに対し、提案手法では道路ネットワークや建物構造がより自然に連続していることが分かります。さらに、複数のパッチを接続した都市全体の再構成結果においても、都市構造が一貫した形で保たれていることが確認されました。

また、複数期間にわたる予測結果の比較（図３）から、提案手法は単なる現在構造の再現ではなく、時間経過に伴う都市の拡張や密度変化といった進化傾向を反映したレイアウトを生成できることが示されました。これにより、長期的な都市発展シナリオの検討に活用できる可能性が示唆されました。

（４）研究の意義と今後の展望

本研究は、複数要因の相互作用を踏まえて都市の将来像を予測する生成AIフレームワークを提示し、空間的連続性と時間的一貫性の双方を考慮した都市進化予測を実現しました。将来の都市構造を視覚的に比較検討できることは、再開発計画や土地利用政策の検討、持続可能な都市成長シナリオの評価における有力な技術基盤としての活用が期待されます。

今後は、他の国の都市への適用を通じて汎用性の検証を進めるとともに、より多様な都市形態を含むデータの拡充により、予測の安定性と一般化性能の向上を図ることが課題となります。また、実務における意思決定支援を見据え、都市計画のシナリオ分析に応用可能な形へと発展させていくことが期待されます。

（５）研究支援

本研究は、以下の研究資金の支援を受けて実施されました。

科学技術振興機構（JST）国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（BOOST） 次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）（課題番号：JPMJBY24D6）

科学技術振興機構（JST）次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）（課題番号：JPMJSP2102）

中国国家重点研究開発計画（課題番号：2024YFC3808104-01）

中国国家自然科学基金（課題番号：52508023）

（６）論文情報

掲載誌：Sustainable Cities and Society
論文題目：AI-driven urban evolution forecasting: A unified memory-aware multi-conditional generation framework for sustainable development planning
著者：Xusheng Du, Chengyuan Li, Qingpeng Li, Yuxin Lu, Yimeng Xu, Ye Zhang, Zhen Xu, Haoran Xie* *責任著者
掲載日：2026年3月3日にオンライン版に掲載
DOI：10.1016/j.scs.2026.107272