福井大学 新技術説明会【オンライン開催】
日時：2026年09月08日(火) 10:00～11:55
会場：オンライン開催
参加費：無料
主催：科学技術振興機構、福井大学
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発表内容一覧
発表内容詳細
- 10:00～10:25
- 環境
1）マイクロ波による廃タイヤの固体炭素と水素ガスの資源化
福井大学 学術研究院工学系部門 物理工学講座 助教 仲川 晃平
新技術の概要
廃タイヤ等のゴム原料と鉄系マイクロ波活性触媒を混合し、マイクロ波照射によって触媒を直接・選択的に加熱して活性化する。触媒近傍でゴムの分解反応を促進し、短時間・高効率で固体炭素（カーボンブラック等）を回収するとともに、水素ガスも同時生成する資源化技術である。
従来技術・競合技術との比較
従来の廃タイヤ処理では、燃料利用や通常加熱による熱分解が中心であり、炭素成分をタイヤ・ゴム材料へ再利用する点に課題があった。本技術は、マイクロ波により鉄系触媒を選択加熱し、ゴムを効率的に分解してカーボンブラック等を回収できる。副生物として水素ガスも生成でき、材料回収とエネルギー利用を両立できる可能性がある。
新技術の特徴
・鉄系触媒をマイクロ波で選択加熱し、ゴム分解を短時間・高効率化
・廃タイヤ等のゴムからカーボンブラック等の固体炭素を回収
・固体炭素の水平リサイクルと水素ガスの同時生成が可能
想定される用途
・廃タイヤ由来カーボンブラックの回収・再利用
・タイヤ・ゴム製品への水平リサイクルを目指した炭素資源化
・副生水素を活用する廃ゴム由来の資源循環プロセス
- 10:30～10:55
- 情報
2）人間主導制御型AIアバターによる対話シミュレーション教育システム
福井大学 学術研究院教育・人文社会系部門 教育養成領域 生活科学教育講座 講師 小林 渓太
新技術の概要
アバター上で生成AIによる自動応答と事前登録スクリプトによる確実な意図的発話をシームレスに切り替えるハイブリッド型の教育システムを提供する。「頭では理解していても実践できない」対話場面を想定し、教育的意図に基づく的確な誘導や課題提示を行うことで、実践的で効果の高い教育シミュレーションを実現する。
従来技術・競合技術との比較
完全AI依存型のシミュレーションでは、発話の不確実性から教育目的に沿った的確なタイミングでの発話生成の制御が困難である。本技術は、AIの自然な応答性能を活かしつつ、アバター上でのボタン操作等のトリガーで即座に特定の意図的発話へ切り替えられるため、教育の質と自然な対話の両立することが可能である。
新技術の特徴
・AIアバターに、人間が意図した発話を意図したタイミングで発話させられる
・頭ではわかっていても実際には実践することが難しい場面をシミュレーションで体験することができる
・AIへのプロンプトと、逆行する発話内容を主導制御で差し込んでも会話の流れを崩さない
想定される用途
・（子ども向け）誰かをいじめることに誘われたら、きちんと断れる？対話シミュレーション
・（管理職向け）新入社員の悩み対応シミュレーション
・（社員向け）カスハラ対応シミュレーション
関連情報
・デモあり
- 11:00～11:25
- エネルギー
3）マイクロ波＋触媒で廃食用油から水素と炭素材料を生成
福井大学 学術研究院工学系部門 物理工学講座 准教授 西海 豊彦
新技術の概要
廃食用油に鉄系触媒を混ぜてマイクロ波を当てるだけで、水素を多く含むガスとカーボンナノチューブを含む炭素材料を同時に生成。触媒だけを選択加熱するため省エネで、炭素を固体に固定するため二酸化炭素排出を抑制。食用油はバイオマス由来のため、炭素固定によりカーボンネガティブとなる、廃棄物を資源化する技術。
従来技術・競合技術との比較
これまで、廃食用油は燃やして処分するため二酸化炭素が出て、バイオ燃料にしても使えば元に戻ってしまいました。水素を作るにも多くの電気が要ります。本技術なら、廃食用油から少ないエネルギーで水素と炭素材料を一度に取り出せます。炭素は固体で残るので二酸化炭素を減らせ、原料が多少異なっても安定して使える技術です。
新技術の特徴
・廃棄物を原料に、簡素な装置（マイクロ波＝電子レンジ級）で水素と炭素材料を同時生成。
・触媒だけを選択加熱するため省エネで、電磁波の入切により反応を秒単位でオン/オフ制御できる。原料の品質・種類のばらつきに強く高純度原料が不要（高いロバスト性）。
・副生する炭素材料（カーボンナノチューブ等）は導電性・高強度・高比表面積をもち、炭素を固体に固定するためカーボンネガティブにつながる。
想定される用途
・分散型・可搬の水素エネルギー供給：廃食用油からのオンサイト水素製造により、燃料電池での発電やバーナーでの熱利用、可搬電源、離島・農業（ハウス暖房・給湯）・防災用の自立電源に活用。
・高付加価値な炭素材料の供給：併産するカーボンナノチューブ等を、導電材・電池/キャパシタ電極・電磁波シールド・複合材料（補強・導電付与）・磁性炭素による磁気分離などに活用。
・廃棄物の資源化・脱炭素：廃食用油・廃プラスチック・バイオマス廃棄物のアップサイクルと地域分散型の資源循環。炭素を固体に固定するためカーボンネガティブにつながる。
- 11:30～11:55
- 情報
4）カメラ映像とAIで作業姿勢から不調リスクを可視化
福井大学 学術研究院工学系部門 知能システム工学講座 教授 髙田 宗樹
新技術の概要
汎用カメラで撮影した作業・着座等の映像から骨格特徴点の時系列を抽出し、ニューラルネットワークで低次元に圧縮する。利用者本人が訴える眼精疲労や肩こり等の症状・疲労で圧縮データを分類することで、主訴や疲労と関連の深い姿勢や動作を推定し、復元・可視化できる新技術である。
従来技術・競合技術との比較
従来は作業姿勢の画像に専門家が良悪のラベルを付け、深層学習で判定していた。しかし専門家による正解付けが必要で、利用者本人の主訴を反映できず、判定根拠も不透明であった。本技術は専門家による正解ラベルに依存せず、本人の主訴と関連する姿勢・動作を可視化できる点が異なる。
新技術の特徴
・専門家による正解ラベル付けが不要で、利用者本人の主訴（症状）を直接反映できる
・画像でなく骨格特徴点の時系列を扱うため計算コストが小さく、汎用カメラで動作する
・症状や疲労と関連する代表的な姿勢・動作を潜在空間から復元し、可視化・通知できる
想定される用途
・鉄道、航空、自動車等の長時間着座環境における身体負荷・座席快適性評価
・オフィス、在宅勤務、運転・監視業務における姿勢起因リスクの検知と健康経営支援
・介護、看護、手術、物流、ウェアラブル機器装用時の身体負荷・疲労評価
お問い合わせ
連携・ライセンスについて
福井大学 研究・地域連携推進部 研究推進課 知的財産担当
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