生体センシング2025：最新技術12選

以下は、過去リンカーズの生体センシングに関するセミナーでご紹介した技術をまとめたものです。興味のある方はこちらもご覧ください。

５つの分野に分けて生体センシング × AI 技術を活用したデバイスを提供しているベンチャー企業を紹介します。

１つ目が循環器系疾患の分野です。心電・心拍を含む、心不全や脳卒中、高血圧症に関する生体センシングの技術を紹介いたします。

２つ目は悪性腫瘍、つまりガンの分野です。循環器系疾患とガンは、日本、アメリカ、そしてヨーロッパでも死因のトップ２に入っています。生体センシングと AI 技術によりこれらを早期発見したり、リアルタイムで分析をしたりする。さらにセンシングしたデータを医療従事者に共有することで遠隔医療も可能となってきています。

３つ目は代謝疾患の分野です。代謝疾患には、生活習慣病や糖尿病なども含まれますが、これらを早期に発見する血糖値のモニタリングが重要視されています。また内分泌が関わっている糖尿病については消化管の動き、つまり呼気や腸の動きを測定することで発見が可能です。この消化管の動きを生体センシングによってモニタリングし、 AI で分析することで精度を高めるような技術が開発されています。

４つ目は睡眠を含む脳神経・感情分析の分野です。新型コロナに罹患して以降に不眠になったり、うつ病などの精神的疾患によって眠れなくなったりする患者の数が増加しています。その解決策として注目されているのが、生体センシング × AI 技術によって実現され、精度を高めつつあるストレスの分析です。その具体的な事例も紹介します。

５つ目は日常モニタリングの分野です。今回はフェムテックに絞ってお話しします。

循環器系疾患における生体センシング技術を紹介します。

最初は画像の左側、スイスの AKTIIA SA が開発した血圧モニタリングする腕時計型のデバイスの紹介です。光学センサーを使うことで日常生活の中で血圧をモニタリングできます。

血圧は1日の中でも変動しており、どのタイミングで測るかによって数値が異なります。また血圧を測るためだけに病院に行くのも手間になるでしょう。そのような課題を解決するため、常に血圧を測れるデバイスとして開発されました。このデバイスには AI を使うことによってリアルタイムで血圧を解析する技術が活用されています。

ヨーロッパではすでに医療機器として販売可能な CE マークを取得しております。

画像右側、アメリカの Infobionic, Inc. が提供している『 MoMe ARC 』について。これは遠隔で心臓のモニタリングができるデバイスです。病院で心電図を測定するとき、ベッドに横たわって電極を胸や手首、足首に付けます。従来、心電図のデータを正確に採取するには電極を使わないといけないというイメージが強かったと思います。しかし『 MoMe ARC 』を使えば搭載された AI により自宅で心電図のデータを採取することがことができます。また採取したデータを医師と共有することで不整脈や心不全を検出し、適切な薬を服用しているか確認してもらうことも可能です。

アメリカ限定ではありますがMayo Clinicとの研究開発の契約も進んでおり、 FDA （ Food and Drug Administration ）認証も取得しています。

悪性腫瘍（ガン）における生体センシング技術を紹介します。

画像の左側は、アメリカの DermaSensor, Inc. 提供している、皮膚ガンを検出するハンディスキャナーです。日本における皮膚ガンの罹患率ってのはそこまで高くはないのですが、欧米では特に白人の高齢者の皮膚ガン罹患率が高くなっています。そこで簡易的に皮膚をスキャンすることで、どこにいても皮膚ガンの検出ができ、早期発見につながるデバイスとして開発されました。こちらも光学センサーを使っており、スキャンした皮膚を AI を使って解析します。

ヨーロッパの CE マーク、オーストラリアの TGA （ Therapeutic Goods Administration ）、ニュージーランドの WAND 、アメリカの FDA 承認を取得済みです。

画像の右側はアメリカの Leuko Labs Inc. が開発している『 PointCheck 』というデバイスです。ガンの手術後や化学療法を受けた後は免疫力が非常に下がります。すると今度は感染症のリスクがあるため予後の管理がとても重要です。そのときに「 PointCheck 」が役立ちます。

『 PointCheck 』は指の爪の先を高解像度のカメラで映し、白血球をカウントするデバイスです。白血球に含まれる好中球の数を数えることによって免疫の機能を検査し、予後の管理に活用します。実際に論文でも臨床研究の結果が出ており、抗がん剤治療中の患者さんの予後管理に有用だと報告されております。

代謝疾患における生体センシング技術を紹介します。

画像の左側、イギリスの Imspex Diagnostics Ltd. は『 Breathspec V2 』という呼気センサーを提供しています。これは GC （ガスクロマトグラフィー）と IMS （イオン移動分析）の技術を使用したデバイスです。呼気中に含まれる成分をイオン化し、質量分析でかけていくのが GC /MSですが、このデバイスではトリチウムを使ってイオン化したものを電波の中に通し、その速度から呼気を分析します。

特徴としては、小型化しているのでその場ですぐに呼気の成分を測ることができる点です。 GC/MSとで採取した呼気を分析するために検査室まで運んだり、別の組織に送ったりするのはなかなか難しいところ。しかしこのデバイスを使えば簡便かつ高精度でリアルタイムに呼気を分析することが可能です。

画像の右側、ドイツの DiaMonTech AG は血糖値を測定するデバイス『 D-POCKET 』を開発しています。デバイスを握り、その指先に当てた赤外線から血糖値を算出するというものです。指先を流れる血液に照射した赤外線赤外線がグルコースに吸収されて、そこから放熱される熱の変動の値を計算し、血糖値をモニタリングします。

微侵襲的血糖値モニタリングデバイス（マイクロニードルと呼ばれる針を皮膚にさして血糖値を測定する）とほぼ同じぐらいの精度で測定できると報告されています。

脳神経・感情における生体センシング技術について紹介していきます。ここでは画像の左側、 Earable Inc. の事例のみ取り上げます。

Earable Inc. が開発している『 FRENZ Brainband 』は脳波を採取するデバイスです。ヘッドバンド状になっていて額から脳波を検出。そして耳の上の方から眼球動きと顔の動きも検出して睡眠状態を分析します。そして得られたデータを基にユーザーの睡眠の質を AI を使って計算し、睡眠の質の向上をサポートをする音声コンテンツを与えていくというデバイスです。脳波の測定だけでなく睡眠の質の向上も図れます。

2024 年の CES でも発表され、アクセシビリティとエイジング分野における賞を受賞しました。

最後にフェムテックにおける生体センシング技術を紹介します。ここでは画像右側の Lisa Health Inc. の事例のみ取り上げます。

アメリカの Lisa Health Inc. では、 Apple Watch など市販のウェアラブルデバイスから心拍や活動量のデータを取り、そこにプラスする形で Lisa Health Inc. が提供しているアプリでホットフラッシュのログをつけていくことで、その人がどういったときに更年期症状に見舞われるのかを予測するモデルを作る。そういったアプリ『 Midday 』を提供しています。つまり更年期症状をうまく管理するサポートを目的としたアプリです。医療機関との連携ができているので、女性に寄り添った仕組みと言えます。

またフェムテック分野のウェアラブルデバイスでは、ファッション性が高いものや、女性のライフステージに合ったものが注目を集めています。

ここからは、2030 年に発展していくであろう生体センシング技術として、まずはヘルスケアに関する技術の事例を紹介していきます。ヘルスケアは非常に広い領域のため、俯瞰して見る場合分類するとわかりやすいでしょう。そこで先ほどの画像で紹介した 14 種の分類に沿って技術事例を挙げていきます。また各分類ごとにどのような用途があるのか「モニタリング」「ライトヘルスケア」「治療・診断」「疾患予防」「フィットネス」の５つに整理しました。

2030 年に向けた生体センシング技術という観点でまとめてみると、フィットネスの用途で使われる技術が少なく、モニタリングや治療・診断の用途で使われる技術が増えてきたという印象を受けます。つまり生体センシングの精度が高くなってきて、私たちの健康管理において重要な技術になってきていることが見て取れます。中でも血糖値・心電・心拍のモニタリング技術が注目されているという印象です。

さらに血糖診断に関してはモニタリングや診療・診断に使われますし、組織・臓器のモニタリング、診療・診断に使われるようになってきていることも特徴的です。この背景として考えられるのは、日本だけではなくアメリカやヨーロッパも含めてり罹患率の高い病気として心不全やがんがトップ２を占めてることがあると考えられます。これらの病気の治療には早期発見が重要ですし、罹患した後も長期にわたるモニタリングが必要になります。こういった背景から生体センシングが使われるようになってきていると思われます。

今回ピックアップした技術事例は、組織・臓器のモニタリングが中心です。またこれまでは病院などでしかできなかった脳に関するモニタリングが私たち自身でできるようになってきているという傾向も見られます。そこで脳のモニタリング技術も取り上げました。

間質液から低侵襲的に血糖値を算出する技術の紹介です。左側がオーストラリアの Nutromics という企業で、間質液からバイオマーカーをリアルタイムでモニタリングするデバイスを開発しています。

間質液とは、皮膚と血管の間にある細胞内の体液のことです。間質液は血液の成分を反映しています。そのため血管まで針を刺せなくても間質液から血中の成分を分析することが可能という仕組みです。

Nutromics の特徴として、間質液を採取するためにマイクロニードルという非常に細い針を使うことで痛みが少ないことが挙げられます。またマイクロニードルは拡散ベースで分子認識をするので、特異性が高い抗体や酵素を使うことなく安定して分子を測ることが可能です。グルコースのみならず他の分子も選択的に検出することができます。

右側はフィンランドの GlucoModicum という企業です。磁気流体力学に基づくデバイスを開発しており、針を刺す必要がありません。外部から磁場と電場をかけることによって体内の間質液の流れを誘導し、それを抽出することによって間質液中のグルコースの濃度を測定します。

この仕組みを使ってブタの皮膚を用いた試験をおこなったところ、従来の逆イオン導入法と比較してグルコースの抽出量が 13 倍に増加したという結果も出ています。完全に非侵襲的に血糖値を算出する技術として大変注目度の高いデバイスです。

次は遠隔医療を実現する組織・臓器に関する技術の紹介です。日本と比較して海外では病院での診察が、簡単には受けられないというケースも見られます。その解決策として遠隔医療の技術が進んでいるのです。

画像左は、アメリカの Endotronix が提供している肺動脈圧を測定するデバイスです。右肺の肺動脈圧を検知・測定することによって心不全の遠隔管理を可能にします。

右側の肺動脈にカテーテルを通してセンシングデバイスを入れて測定します。一旦カテーテルを入れるとそのデバイスが固定されるので、体の外側から右胸に別の専用のデバイスを当てるだけでデータを取得することが可能です。

データはクラウドを通して医師との情報共有ができるので、心不全の遠隔モニタリングが可能な技術となっています。この技術は 2024 年６月にアメリカで心不全患者向けのシステムとして FDA （米国食品医薬品局）からの承認を得ているため、すでに医療機器としての利用が可能です。

画像の右側がカナダの Orpyx Medical Technologies が提供している技術です。インソールに圧力センサーと温度センサーが搭載されていて、そのインソールを通して糖尿病性足潰瘍を早期に検知するというデバイスになっています。

糖尿病の合併症として動脈硬化が見られ、血流が悪くなります。また神経損傷を起こすことによって怪我をしても気づきにくくなったり、血流が悪くなるために治癒が遅くなったりといった問題が起こりやすいです。最悪の場合、足が壊死して切断せざるを得なくなります。その対策として開発されました。

このシステムは既に FDA とカナダ保健省の認証を受けています。

脳に関する技術の紹介です。

画像の左側がアメリカの Inner Cosmos という企業が開発しているデバイスです。コインの形をしたデバイスを頭蓋骨のくぼみに入れて使用します。このデバイスから電気刺激を送ることでうつ病やパーキンソン病の治療にも使うことが可能です。つまり脳の機能に働きかけ症状を治療する技術になっています。

こちらもアメリカの FDA から治験用機器としての認証を受けており、 2022 年から既に治験が始まっています。このような技術を用いて薬とはまた別に電気刺激という形で脳に働きかけるデバイスの開発が進んでいくのではないかと思われます。

画像の右側は日本の株式会社 CyberneX が提供している脳波計のデバイスです。世界最小、最軽量のイヤホン型デバイスになってます。耳にかけるだけで、脳波、筋電位や心電図を含む神経活動、電気的なこの活動を測定可能です。またデータはリアルタイムで処理されるため、活動を可視化することもできます。

用途としましては、例えばリラックスしてるかどうかという状態のモニタリングや、メンタルケア、認知トレーニングに関するリハビリテーション、エンターテイメントにおける没入感を計測することなどが考えられ、非常に幅広い分野での活用が期待されています。

ここからは、モビリティー編に移ります。モビリティ編における生体センシング技術ということで、提供形態を「車載センサー」「カメラ」「シート / ハンドル」「小型端末」「ウェアラブル」に分類しました。ドライバーの生体センシングをするとき、運転の邪魔にならない形でモニタリングするというのが共通する特徴となっています。

またそれぞれの用途についても「眠気•疲労・体調不良の検知」「車内外の状況把握」「アルコール検知」「感情認識」の４種類に分類しました。特徴は、車内外の状況把握するための技術が増加しているという印象を受けます。例えば車内の状況、子供の置き去り問題などを解消するための車載センサーの開発が昨今多くの企業で進行中です。また自動運転に資する技術として車外の状況を把握する技術も開発が進んでいます。

さらに眠気・疲労・体調不良の検知に関しては、健康起因による事故予防に資するような技術が中心に開発されています。

では、具体的な技術を紹介していきます。

車内外のセンシングに資する技術として、車載センサーのスタートアップ企業２社を取り上げます。 Wi-Fi と光フォトニクスを活用した低コストの車載センサーです。

画像左側がアメリカの Origin Wireless という企業です。市販の Wi-Fi デバイスを使ってドライバーや乗客の情報を収集するワイヤレスシステムを Meta やアカデミアと共同で開発しています。

市販Wi-Fiデバイスを使用し、マルチパスを解析するアルゴリズムを活用して、ドライバーの自動識別および状態監視、車内の座席数のカウント、放置された子供の検出を可能にします。また Wi-Fi を使うので、これらのシステムを非常に低コストで実現できる点も特徴です。この技術は日本の村田製作所で採用されており、また 2025 年のラスベガスで開かれる CES ではシンガポールの会社が Wi-Fi の技術を使った高齢者の見守りシステムを発表するという報告が出ています。

右側は同じくアメリカの Voyant Photonics という企業です。光シリコンフォトニクス技術を用いて、 LiDAR チップの小型化を可能とする光フェーズドアレイを開発しています。

従来 LiDAR チップは非常に高精度ではあるものの、大きくてコストが高いという課題がありました。しかしこちらの技術では半導体を使うことによって小指の先に乗るほどの小型化とコスト削減を実現しています。精度も非常に高く、 250 m先までミリ単位で検知することが可能です。

続いてはAI とカメラ技術を活用した運転者の疲労監視システムの紹介です。

画像左側はイスラエルの Cipia Vision という企業で、コンピュータビジョンと AI を利用することで運転者の状態をリアルタイムで監視する「 Driver Sense 」を開発しております。

カメラを使ってドライバーの頭の動きやまぶたの開閉、視線の動きを検知することでドライバーの疲労度、集中力、注意力を判断するシステムです。自動車メーカーにとっては、こういった技術を取り入れることによって車の安全基準を満たすことが可能になります。

右側はアメリカの GreenRoad Technologies という企業で、こちらもカメラを通してドライバーの状態を判断するシステムを提供してます。特徴は車載カメラに通信システムを搭載しているので、リアルタイムで情報を送受信することができるという点です。これによって車の管理者がドライバーの状態をモニタリングすることが可能となります。他には車両位置、速度、運転の挙動、エンジンの状態などもリアルタイムで監視でき、それらをドライバーにフィードバックするので、運転の改善、安全の管理といったことにも応用できます。

最後に、生理的信号を解析する機械学習技術を応用したウェアラブルデバイスを２つご紹介いたします。

画像左側はアメリカの Element Science という企業が提供している「 Jewel Patch 」というデバイスです。心疾患を事前に検知し、それを治療することまで可能にします。不整脈を検知するパッチ型のデバイスで、心電図を検知する電極と除細動器を搭載しています。

パッチ型のため長期にモニタリングすることが可能です。また機械学習を使って体から発せられる信号を分析し、突然死につながる心臓の動きを検出することもできます。リスクを検知したときに電気ショックを与えることもでき、このデバイスを使って一命を取りとめたという事例も上がってきています。

小型なため装着して運転しててもドライバーの邪魔にならず、着用感がなく着けたままシャワーも浴びることができます。

このデバイスは CE マークとイギリスの認証を受けているので、ヨーロッパでは販売が可能です。

右側はアメリカの Feel Therapeutics が提供している「 Feel Emotion Sensor 」というリストバンド型のセンサーです。このセンサーには PPGセンサー、ガルバニック皮膚反応センサー、赤外線センサー、慣性測定ユニット、環境温度 / 湿度センサーが搭載されています。これらのセンサーから取得データを AI で解析し、感情パターンに分類していきます。幸せ、悲しみ、怒り、不安といった感情に分類することができるデバイスです。

ドライバーが感情を可視化することで自身への理解が深まりますし、データを医療従事者を共有することでメンタルケアを受けることも可能となっています。

イギリスの研究では、トラックドライバーは一般の労働者と比べて２倍のうつ病の有病率があるといった論文が出ています。またトラックドライバーの３割が孤独を感じているといった報告も上がっています。そのためドライバーに関しても感情・メンタルのケアが重要になってくると考えられます。

2030 年に向けて自動運転や安全運転に資するような技術があらゆる形で、医療分野からも参入してきているのが特徴的です。