量子コンピューティングやAIなど、さまざまな領域で注目を集めている「DeepTech（ディープテック）」。見聞きしたことはあっても、その意味や特徴までご存じの方は少ないのではないでしょうか。

そこで今回は、DeepTechの概要や注目を集める背景、事例、課題、支援制度について解説します。あわせて、DeepTech領域で活躍する人材もご紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

DeepTech（ディープテック）とは

DeepTechとは、科学技術やエンジニアリングの最先端の技術を活用した革新的な企業およびプロジェクトのことです。とくに、深い学術的な知識や高度な技術を基盤にして、実用化や商業化が難しい技術的課題を解決しようとする分野を指します。

DeepTech（ディープテック）の特徴

DeepTechの主な特徴は以下のとおりです。

代表的なDeepTech（ディープテック）分野

代表的なDeepTech分野には、以下のようなものがあります。

・量子コンピューティング
・バイオテクノロジー（遺伝子編集や細胞治療）
・ナノテクノロジー
・AI（とくに強いAIや自律システム）
・再生可能エネルギー技術

これらの技術は、実用化されると産業や社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

DeepTech（ディープテック）が注目される背景

DeepTechが注目を集める背景には、複数の要因があります。主に技術の進化、社会的ニーズの変化、そして投資環境の発展が影響しています。

技術の急速な進化

DeepTech関連の技術、とくに人工知能（AI）や量子コンピュータ、バイオテクノロジーなどは、近年急速に進化しています。この技術革新により、かつては実現困難だった高度な技術やソリューションが現実のものとなり、社会的課題を解決する手段として注目を集めています。

たとえば、AI技術の進展により、医療や製造業での効率化や革新が可能となり、バイオテクノロジー分野では遺伝子編集や再生医療の研究が急速に進んでいます。これらは従来のアプローチでは解決が難しい問題に対処できる可能性があるため、大きな注目を浴びています。

社会的課題への対応

DeepTechは、社会や産業における複雑で重要な課題の解決に活用されます。気候変動、エネルギー問題、健康・医療、食糧供給の安定など、世界規模で解決が求められる課題に対し、DeepTechは革新的な解決策を提供する可能性を秘めています。

投資家の関心の高まり

DeepTech分野への投資家の関心が高まっています。とくに、ベンチャーキャピタルや企業が、長期的なリターンを見込んでDeepTech分野への投資を強化しています。これにより、DeepTech企業の大規模な研究開発投資の負担が軽減され、商業化のスピードが加速しています。

DeepTech企業は、単なるソフトウェア開発にとどまらず、物理的なハードウェアや革新的な製品の開発が必要であり、それに伴い高い初期投資が求められます。しかし、技術の成熟とともに企業価値が大きく増加する可能性が高いため、投資家にとって魅力的な選択肢となっています。

グローバルな競争と協力

DeepTechは、国際的な競争力を高めるうえでも重要な分野とされています。各国はDeepTech分野でのリーダーシップ獲得を目指しています。
たとえば、中国やアメリカは量子コンピュータやAI技術に大規模な投資と研究開発を行い、これらの技術を国際競争力向上に活用しようとしています。

また、DeepTech分野ではグローバルな共同研究や協力が進展しており、国境を越えた知識の共有やリソースの共同利用が加速しています。これにより、技術の商業化や普及が促進されるとともに、国際的な影響力を持つ企業が台頭しつつあります。

持続可能な開発目標（SDGs）との関連

DeepTechは、国連が提唱する持続可能な開発目標（SDGs）に貢献する可能性を秘めています。とくに環境保護や貧困削減、教育の向上、医療の発展といった分野において、DeepTechは重要な役割を果たすと期待されています。

たとえば、クリーンエネルギー技術や効率的な資源管理技術は環境保護に貢献でき、バイオテクノロジーは人々の健康や福祉を向上させる手段となります。

DeepTechが注目される背景には、技術的進歩や社会的課題への対応、投資環境の整備、国際的な競争と協力、そして持続可能な開発目標への貢献といった多様な要因が複合的に影響しています。これらの要因が相まって、DeepTechは今後さらなる成長を遂げ、さまざまな分野で革新的なソリューションを提供することが期待されています。

DeepTech（ディープテック）の事例

DeepTechの事例は、技術的に高度で革新的なソリューションを提供する企業やプロジェクトに多く見られます。以下に代表的な事例をいくつか挙げます。

量子コンピュータ（IBM Quantum, Google Quantum AI）

量子コンピュータは、従来のコンピュータの限界を超える計算能力を持つとされ、DeepTechの中でもとくに注目されている分野です。複雑な問題の解決において、従来のコンピュータでは難しい課題に取り組む可能性を秘めています。

Google Quantum AI

Googleは量子コンピュータの研究開発においてリーダー的存在です。2019年には「量子超越性」を達成したと発表し、従来のスーパーコンピュータをはるかに上回る速度で特定の計算を行えることを示しました。

IBM Quantum

IBMは量子コンピュータを商業化するための「IBM Q」プラットフォームを提供し、企業や研究機関による量子コンピュータの実験的利用を促進しています。

バイオテクノロジー（CRISPR遺伝子編集）

バイオテクノロジーは、医療や農業に革命をもたらす可能性がある分野です。中でも遺伝子編集技術「CRISPR-Cas9」は、特定の遺伝子を切り取ったり修正したりできる革新的な技術で、DeepTechの中でも注目を集めています。

CRISPR-Cas9

CRISPR-Cas9を用いることで、遺伝子疾患の治療や農作物の遺伝子改良が可能となります。たとえば、遺伝性疾患を治療する新しい方法の開発に活用されています。

AIと機械学習（DeepMind）

AI（人工知能）と機械学習は、DeepTech分野の中でも急速に進化しています。とくにDeepMindのような企業は、AIを使って複雑な問題を解決するための画期的な技術を開発しています。

DeepMind

Google傘下のDeepMindは、AIを使って囲碁やチェスなどの複雑なゲームで人間のチャンピオンを打ち破るだけでなく、医療分野でも活用されています。たとえば、AIによる眼科診断や新薬開発において重要な役割を果たしています。

ナノテクノロジー（Nano Dimension）

ナノテクノロジーは、物質の性質を微細なスケールで操作し、新しい材料やデバイスを作り出す技術です。とくに3Dプリンティング技術を活用したナノテクノロジーは、製造業や医療分野での革新を促進しています。

Nano Dimension

Nano Dimensionは、ナノテクノロジーを使った3Dプリンティング技術を活用し、高精度の電子回路基板の製造を行っています。この技術は、電子機器の製造や高度な医療機器の開発にも利用されています。

再生可能エネルギー（Tesla、NIO）

DeepTech分野では再生可能エネルギー技術も注目されています。とくに電気自動車（EV）やエネルギー貯蔵技術は、持続可能な社会の実現に重要な役割を果たします。

Tesla

電気自動車（EV）、太陽光発電、バッテリー技術において革新を続けています。とくにバッテリー技術の進化により、再生可能エネルギーの貯蔵と利用がより効率的になり、エネルギー業界に変革をもたらしています。

NIO

中国の電気自動車メーカーで、バッテリー交換ステーションや先進的な自動運転技術を提供しています。EVの市場革新と持続可能なモビリティの実現に貢献しています。

宇宙技術（SpaceX、Blue Origin）

宇宙開発もDeepTechの一分野であり、民間企業による宇宙探索が加速しています。とくに再利用可能なロケット技術は、宇宙産業の商業化に大きな影響を与えています。

SpaceX

イーロン・マスクが率いるSpaceXは、再利用可能なロケット技術を開発し、宇宙産業に革命をもたらしました。商業衛星の打ち上げや国際宇宙ステーションへの補給ミッションでとくに注目されています。

Blue Origin

ジェフ・ベゾスが設立したBlue Originも、商業宇宙旅行や月面探査に向けた技術開発を行っています。再利用可能なロケット技術を活用し、宇宙産業の拡大に貢献しています。

エッジコンピューティング（NVIDIA、Intel）

エッジコンピューティングは、データ処理を中央サーバーではなく、デバイスやローカルなネットワークで行う技術です。IoT（モノのインターネット）、自動運転車、スマートシティなどの分野で急速に拡大しています。

NVIDIA

AIとエッジコンピューティング技術を統合し、とくに自動運転車やスマートシティのインフラにおいて重要な役割を果たしています。AIチップの開発により、リアルタイムでのデータ処理能力が向上しています。

DeepTech（ディープテック）が抱える課題

DeepTechは革新的な技術やソリューションを提供する一方で、いくつかの重要な課題に直面しています。以下に、ディープテックが抱える主な課題を挙げます。

高額な開発コスト

DeepTechは先端技術や高度な研究開発を必要とするため、開発資金が膨大になります。とくに量子コンピューティングやバイオテクノロジーなどの分野では、実験段階で多大なリソースが必要となり、企業や研究機関に大きな負担がかかります。
また、長期の開発期間と不確実性は、投資家や事業者にとって重大なリスク要因となっています。

技術的複雑性と実用化の困難さ

DeepTechは非常に複雑で、商業化には多くの障壁があります。たとえば、量子コンピュータは理論上大きな可能性を秘めていますが、実用的で安定した技術として確立するまでには多大な時間と努力を要します。さらに、特定の技術の実用化には既存のインフラや産業全体の変革が必要となるため、社会全体での受容と適応が求められます。

規制と法的課題

バイオテクノロジーやAI、ドローン、宇宙開発など、多くのDeepTech分野は規制や法的枠組みによる制約を受けます。
たとえば、遺伝子編集技術やAIを用いた自動運転車の開発には、倫理的問題や安全性に関する規制が関わるため、技術の進展に法整備が追いつかないことがあります。また、国際的な規制の不一致が企業のグローバル展開の障害となることもあります。

専門人材の不足

DeepTechは高度な専門知識を必要とするため、適切なスキルを持つ人材の確保が困難です。とくに量子コンピューティングやAI、バイオテクノロジーなどの分野では、特定の学術的バックグラウンドを持つ人材が求められますが、そうした専門家の供給は限られています。この人材不足は開発の速度や質に影響を与える可能性があります。

市場での受容

DeepTechはその先進性ゆえに、一般消費者や企業にとって理解しづらいことが多々あります。新技術が広く受け入れられるまでには、教育や啓発活動が不可欠です。
とくに消費者向け製品では、技術の利点が十分に伝わらなかったり、誤解を招いたりすることがあります。従来の市場から新技術への移行には、相当の時間と労力を要します。

競争激化と知的財産保護

DeepTech分野では、多くの企業や研究機関が新技術の開発を競い合っており、競争が非常に激しくなっています。新技術が公開される前に他者に模倣されるリスクや、知的財産権の管理が問題となることがあります。また、技術の商業化前に特許やライセンスに関する紛争が生じる可能性もあります。

社会的・倫理的懸念

DeepTech技術はその影響が社会全体に及ぶ可能性があるため、多くの倫理的懸念を引き起こします。たとえば、AIによる監視社会への懸念、バイオテクノロジーを用いた遺伝子改良の倫理的問題、自動運転車の事故責任などが議論の的となっています。これらの技術が社会的に受け入れられるかどうかは、倫理的枠組みや法整備の進展に大きく左右されます。

商業化のタイミング

DeepTechが注目を集める一方で、商業化までには多くの段階を経る必要があります。技術の成熟に時間がかかるため、早期に投資した企業が報われるまでに長期間を要することがあり、これが事業運営に不確実性をもたらします。
さらに、技術が商業化されても、市場での実際の需要を見極めることが困難な場合もあります。

DeepTech（ディープテック）に取り組む企業に向けた支援制度

DeepTech企業向けの支援制度は、技術開発の初期段階から商業化、拡大に至るまで多様な段階で提供されています。これらの支援は企業の成長を促進し、イノベーションを推進する重要な役割を果たしています。以下に、DeepTech企業向けの主な支援制度を紹介します。

政府による支援制度

政府による支援制度は以下のとおりです。

研究開発助成金・補助金

多くの国では、DeepTech企業の研究開発を支援するための助成金や補助金を提供しています。これらはとくに初期段階の研究開発に有効です。日本の例として、以下のような支援があります。

日本政府の「イノベーション創出支援」
中小企業庁や経済産業省が提供する補助金制度。DeepTech企業が新技術の商業化に向けた研究開発に取り組む際、経費を補助するプログラムです。

JST（科学技術振興機構）の「戦略的創造研究推進事業」
先端技術に関する研究開発を支援します。

ベンチャーキャピタル（VC）との連携支援

政府や公共機関がベンチャーキャピタルと連携し、DeepTech領域のスタートアップに投資することがあります。たとえば、日本の「JIC（日本産業革新機構）」などがこの支援を提供しています。

税制優遇措置

DeepTech企業が研究開発に投資する際、特定の税制優遇を受けられる場合があります。日本の「税制による研究開発促進」はその一例です。

イノベーション拠点の設置

地域におけるイノベーション拠点やテクノロジーパークの設置を通じて、DeepTech企業の活発な交流、技術的サポート、施設利用を促進する取り組みが行われています。科学技術研究都市や企業連携施設などがその一例です。

民間機関による支援

民間機関による支援は以下のとおりです。

アクセラレーター・インキュベーター

DeepTech企業に特化したアクセラレーターやインキュベーターが、スタートアップの成長をサポートしています。これらのプログラムでは資金提供に加え、メンタリング、ビジネスの立ち上げ支援、ネットワーキングの機会を提供しています。

Plug and Play Tech Center
グローバルなアクセラレーターで、DeepTech分野のスタートアップ向けに支援プログラムを提供しています。

Techstars
DeepTech企業向けのアクセラレーターで、技術的なメンターや投資家とのネットワーキングの機会を提供しています。

民間投資家・エンジェル投資家

DeepTechのスタートアップには、エンジェル投資家や特化型のベンチャーキャピタルが資金を提供しています。これらの投資家は企業の成長をサポートするだけでなく、技術的なアドバイスや業界のネットワークも提供します。

産業界との提携

DeepTech企業は、産業界の大手企業や研究機関と提携することで、技術開発や市場投入の際にサポートを得られます。大手企業はスタートアップの技術を自社の製品に取り入れたり、商業化に向けた市場展開を支援したりすることがあります。

大学・研究機関の支援

大学・研究機関の支援は以下のとおりです。

産学連携プログラム

大学や研究機関は、DeepTech企業と連携して技術開発を進めるためのプログラムを提供しています。これには、共同研究や技術のライセンス供与、実験施設の提供などが含まれます。

大学発ベンチャーの支援や、研究成果の商業化に向けたアクセラレーションプログラムなどがその一例です。

技術移転オフィス（TLO）

大学に設置された技術移転オフィス（TLO）は、研究者の技術を商業化するための橋渡しを行い、企業に技術供与や共同研究の機会を提供しています。

国際的な支援

国際的な支援は以下のとおりです。

欧州連合（EU）の支援

EUはDeepTech領域でも積極的に支援を行っており、とくに「Horizon Europe」などのプログラムが研究開発に対する資金を提供しています。これにより、EU加盟国やほかの国々の企業がDeepTech技術の商業化を進められます。

グローバルネットワーク

国際的なネットワークを活用し、DeepTech企業は他国の市場にアクセスしたり、海外の投資家との接点を持ったりすることができます。国際的なテクノロジー展示会やピッチコンテストへの参加などがこれに含まれます。

インフラの提供

インフラの提供については以下のとおりです。

共同研究施設・ラボの提供

DeepTechに必要な高度な実験設備や研究施設は、特定の技術領域でのイノベーションを促進するために提供されることがあります。AI研究用のコンピュータリソースや、バイオテクノロジー用の研究施設などがこれに該当します。

クラウドインフラの提供

DeepTech分野では、大規模なデータ処理やAIトレーニングを行うためのクラウドインフラが重要です。AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドサービスが、企業向けに割引価格で提供される場合もあります。

DeepTechに取り組む企業への支援は多岐にわたります。これらの支援を活用することで、技術開発の初期段階から商業化、成長までのプロセスをスムーズに進め、イノベーションを加速させることが期待できます。

DeepTech（ディープテック）領域で活躍する人材

DeepTech領域で活躍する人材は高度な専門知識と技術力を持ち、通常のIT業務にくわえて、先端技術の研究開発や実用化に携わることが求められます。以下に、DeepTechの各分野で活躍する人材像を紹介します。

データサイエンティスト・機械学習エンジニア

DeepTechにおいて、AI（人工知能）や機械学習、ディープラーニングは非常に重要な技術です。これらを活用して大量のデータから洞察を得たり、自動化された予測や意思決定を行ったりするために、以下のスキルが求められます。

量子コンピュータエンジニア

量子コンピュータは、DeepTechの中でもとくに先進的な技術です。量子アルゴリズムの開発や実装に関わるエンジニアが求められており、商業化に向けて以下のスキルが必要とされています。

バイオインフォマティクスエンジニア

バイオテクノロジーや医療分野のDeepTechには、遺伝子解析や細胞シミュレーションなどが含まれます。バイオインフォマティクスのエンジニアは重要な役割を果たし、以下のスキルが求められます。

ロボティクスエンジニア

DeepTechにおけるロボティクス技術は、自動化、製造、医療、宇宙探索など多くの分野で活用されています。ロボティクスエンジニアには、機械工学とコンピュータサイエンスを融合させる以下のスキルが必要です。

クラウドエンジニア（分散システム）

DeepTechの多くの分野では、クラウド環境や分散コンピュータシステムを活用したデータ処理が不可欠です。クラウドエンジニアは、膨大な計算リソースを効率的に提供するインフラの設計と運用を担い、以下のスキルが求められます。

サイバーセキュリティエンジニア

DeepTech分野、とくにAIやIoT（モノのインターネット）、量子コンピュータなどが関わる場面では、セキュリティリスクの管理が不可欠です。サイバーセキュリティエンジニアは、これらの先端技術の安全性を保証するため、以下のスキルが求められます。

エンジニアリングマネージャー・プロジェクトマネージャー

DeepTechのプロジェクトは長期にわたり、複雑で多岐にわたる技術が関与します。
エンジニアリングマネージャーやプロジェクトマネージャーは、技術者たちを統率し、プロジェクトを円滑に進行させる役割を担います。そのため、以下のスキルが求められます。

まとめ

科学技術やエンジニアリングの最先端の技術を活用した、革新的な企業およびプロジェクトのことをDeepTech（ディープテック）といいます。
技術の進化や社会的ニーズの変化、投資環境の発展などにより、今注目を集めていることから、今後さらに発展することが予測されています。ただし、さまざまな課題にも直面しており、その課題を克服するには技術開発はもちろん、規制対応や資金調達、社会的受容、倫理的問題への対処など、多方面からのアプローチが求められます。

技術開発という観点でいうと、DeepTechはエンジニアが活躍できる領域でもあります。ただ、高度な専門知識と技術的スキルはもちろん、先端技術の研究開発から商業化に至るまでのプロセスに深く精通していなければなりません。そのため、継続的な学習と最新技術の理解、そして多分野にわたる協力は不可欠でしょう。

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