2026年10月23日現在		※注：登録してもすぐには反映されません。
発表	講演者氏名	著者	所属	講演タイトル	講演内容
ポスター	木村美紅	〇木村美紅1、Joseph Roberts2、Anna Kotowska2、David Scurr2、青柳 里果1	成蹊大学大学院 理工学研究科1、School of Pharmacy, The University of Nottingham2	Kendrick Mass Defect解析による高分子SIMSスペクトルの評価	海洋環境中に存在するプラスチックは，紫外線への被曝や酸化反応などによって風化・劣化が進行し，その表面化学組成は複雑に変化する．このような海洋プラスチックの劣化状態や材質を評価するためには，高分子由来成分および劣化由来成分を詳細に解析する必要がある．二次イオン質量分析法 (Secondary Ion Mass Spectrometry; SIMS) は，試料表面の化学情報を高感度かつ高空間分解能で取得できる分析手法である．その一方で，多数のフラグメントイオンや分子イオン，添加剤由来成分などが同時に検出されるため，得られる情報は複雑かつ膨大である．また，マトリックス効果などの影響も考慮する必要があり，質量スペクトルの解釈に課題が残る．特に，成分未知試料におけるピーク帰属は非常に困難である．本研究は，高分子SIMSスペクトルの効率的な解析手法として，Kendrick Mass Defect (KMD) 解析の適用を検討したものである.
ポスター	猿渡 来美花	猿渡 来美花 1、Anna Kotowska 2、David Scurr 2、Guoping Sun 3、庄田 慎矢 4、青柳 里果1	1成蹊大学大学院理工学研究科、2 School of Pharmacy, University of Nottingham, United Kingdom、3 Zhejiang Provincial Institute of Relics and Archaeology, China、4 独立行政法人国立文化財機構 奈良文化財研究所	OrbiSIMSと機械学習を用いた新石器時代土器の炭化残留物の推定	古代の食物や材料に関する情報を含む遺跡試料 [1,2]の分析は，その当時の人々の食文化や生活様式を解明する上で重要である．一般的に，これらの試料には，時間の経過や埋蔵，発掘などの何らかの過程で付着した不純物も含まれる．二次イオン質量分析法（SIMS）は，極めて高い感度であり，未知物質も含めて幅広い有機物を分析対象にできることから，不純物に埋もれた遺跡試料から当時の物質に関する情報を得ることができると期待される．ただし，このような試料のSIMSデータは極めて複雑であるため，SIMS質量スペクトルおよび深さ方向データに機械学習を応用して重要な情報の抽出を試みた． 　本研究では，中国浙江省に位置する田螺山（でんらさん）遺跡から出土した新石器時代（約5,000年前）の土器に付着していた炭化物を分析試料とした．分析手法にはOrbiSIMS (Ion-ToF GmbH, Munster) を用いた．試料は，Bi3++クラスターイオンビームを一次イオン源とし，飛行時間型（ToF）質量分析計を用いるToF-SIMSモードと，Arガスクラスターイオンビーム（GCIB）を一次イオン源とし，Orbitrap質量分析計を用いるOrbiSIMSモードで測定した．本研究では，OrbiSIMS測定データを主な解析対象とした．SIMSスペクトルから自動検索によって抽出した質量ピークについて，各測定深さにおけるピーク強度を数値化し，測定深さと質量ピークからなる行列データとした．行列データに変換したSIMSデータを教師なし学習法である主成分分析（PCA），多変量曲線分解（MCR），スパースオートエンコーダ（SAE）を用いて解析した [3]．教師なし学習法による解析結果から，土器上の炭化物や表面に付着した汚染物質に関連する成分を分離し，重要な特徴を抽出した．それらの特徴のうち，炭化物に関連する成分を中心的に調査し，質量ピークに対する化学式や物質を推定した．
ポスター	神大都	神 大都1、Joseph Roberts2、 Anna Kotowska2、David Scurr2、青柳 里果1	成蹊大学大学院 1, School of Pharmacy, The University of Nottingham2	SIMSとデータ解析を用いた海洋プラスチック片の同定と劣化評価	海洋プラスチックは世界的な環境問題であり，自然環境中で分解されにくく，生態系に悪影響を及ぼす可能性がある．紫外線や波の影響で微細化してマイクロプラスチックとなり，生物への取り込みや食物連鎖を介した生態系・人体への影響も懸念されている．その環境影響を理解するには，プラスチックが劣化・微細化する過程の解明が重要であり，そのためにはまず各プラスチック片を同定・分類する必要がある． 本研究では，二次イオン質量分析法(SIMS)およびRaman分光法を用いて海洋プラスチックの種類を特定し，SIMSの深さ方向分析により劣化状態の評価を目指した．表面は紫外線や波浪による劣化と海水中の有機物・無機物による汚染の影響が大きい一方，内部は劣化の影響が小さく，本来の分子構造が保持されていると考えられる．日本近海で採取された白色のプラスチック片を対象とし，ラマンスペクトル取得後，OrbiSIMSで表面分析と深さ方向分析を行った．SIMSデータに機械学習およびKendrick mass defect (KMD)を適用して高分子を同定し，深さ方向データの教師なし機械学習により表面と内部の差を示す特徴を評価した．
ポスター	福嶋祐樹	福嶋祐樹1、　神大都1、佐野なおこ2、Anna Kotowska3、David Scurr3、庄田慎矢4、青柳里果1	成蹊大学大学院1、IONOPTICA2、ノッティンガム大学3、独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所4	北海道・美利河遺跡から出土した礫片のSIMSによる評価	古代の人々の生活様式や文化を知るためには，当時使用されていた物質や食物に関する情報が残された遺物を分析することが重要である ．しかし，古代遺物には埋蔵，発掘，保存の過程で時間とともに汚染物質が付着する可能性がある．二次イオン質量分析法 (SIMS)は固体試料をそのまま高感度に分析でき，深さ方向の化学情報も得られることから，未知の物質の解析に有力な手法の一つである．本研究では，北海道で発見された旧石器時代の礫片を解析対象とした．この礫片については事前の測定により脂質が検出され，また試料表面が赤色化および黒色化していることから調理に使用されていた可能性が示されている． 本研究では， Biクラスターを一次イオンとするToF-SIMS，水クラスターを一次イオンとするToF-SIMS， Arガスクラスターイオンを一次イオンとするOrbiSIMSで試料を測定した。さらに，複雑なSIMSスペクトルから遺物由来および汚染由来の情報を分離して解析するため，機械学習を用いた． BiクラスターToF-SIMSでは質量100 Da以下の低質量ピークの情報が主に得られ，物質の同定は難しかったが，水クラスターSIMSでは質量200~600Da程度の特徴的な質量ピークが得られ，脂質や植物・海産物由来の物質が候補として示唆された．これらの質量ピークについて，同定をより確実とするために，高質量分解能のOrbiSIMSで得られたデータを加えて解析した．得られた正・負二次イオンのSIMSデータを機械学習を用いて分類した上で，これまでに検出されたピークやOrbiSIMS 測定で得られた質量ピークの情報から礫片に付着した食物の同定を試みた．
ポスター	内野壮貴	内野 壮貴1，増田 哲也1，Joseph Roberts2，Anna Kotowska2，David J. Scurr2，青柳 里果1	成蹊大学理工学部1, School of Pharmacy, University of Nottingham2	OrbiSIMSと機械学習を用いた脂質ナノ粒子が細胞へ与える影響の評価	脂質ナノ粒子（LNP）は医薬品送達に用いられ，その機能は表面・内部の化学構造や細胞との相互作用に依存する。特に表面修飾剤であるポリエチレングリコール（PEG）は粒子の安定化に寄与する一方，免疫応答への影響が懸念される。本研究では，粒径およびPEG濃度の異なる3種類のLNPをマクロファージに0，2，4，8時間作用させ，高質量分解能を有するOrbiSIMSで深さ方向分析を行った。ガスクラスターイオンビームを用いて細胞膜領域と粒子由来成分の化学情報を取得し，粒径・PEG濃度に伴う経時的変化の評価を試みた。さらに，多数の質量ピークから特徴を抽出するため，主成分分析（PCA），多変量曲線分解（MCR），スパースオートエンコーダ（SAE）およびランダムフォレスト（RF）を適用し，各試料・条件に特徴的な質量ピークを探索した。
ポスター	仁井翼冴	仁井翼冴1、島内寿徳2、青柳里果1	成蹊大学理工学部1，岡山大学環境生命自然科学学域2	アミロイドβを作用させた異なる生物試料のSIMSデータの 機械学習による比較	アルツハイマー型認知症は認知症の中で最も多くみられる病型の一つであるが，その発症・進行メカニズムには未だ不明な点が多い． その病態には，アミロイドβ（Aβ）ペプチドの代謝不全や凝集が関与すると考えられており，アルツハイマー型認知症の初期メカニズムを理解するうえでAβの性質や挙動を明らかにすることは重要である．一方，Aβの凝集状態や挙動は周囲の生体分子や局所環境に依存し，生体試料中におけるAβの振る舞いは複雑である． 飛行時間型二次イオン質量分析法 (ToF-SIMS)は試料最表面数nm以内の化学情報を高感度かつ数百nm程度の高い空間分解能で得ることが可能である．Aβに由来するフラグメントイオンの強度や分布をToF-SIMSで解析することにより，Aβの配向の違いや，構造変化に加え，特定の組織領域とAβの状態との関係を評価できる可能性がある．そこで，本研究では，異なる生物種の脳組織にAβを作用させた試料をToF-SIMSで測定し，得られたデータを機械学習法で解析することにより，各試料におけるAβの特徴を比較した．
ポスター	青木秀昭	○青木秀昭1、石井陽介1、佐々木翼1、石倉大輔2、富田英生2、吉田健1,3、坂本哲夫1	工学院大学大学院工学研究科　電気・電子工学科専攻１、名古屋大学大学院工学研究科　総合エネルギー工学専攻２、日本原子力研究開発機構（JAEA）３	R-SNMS分析に用いるレーザー光学系の迅速調整機構の開発	福島第一原発の燃料デブリ分析に向け、発表者らが開発した共鳴レーザーイオン化スパッタ中性粒子質量分析法（R-SNMS）は、同重体干渉を抑えた高精度な元素・同位体イメージングが可能な手法である。一方、波長変更に伴うビームエキスパンダーの凸レンズ間距離調整を手動で行っていたため、レンズの平行性の崩れや調整時間の長さによる分析スループットと再現性の低下が課題であった。 本研究では、入射側レンズマウントを電動1軸ステージに置き換えて遠隔制御化し、平行性を維持した迅速・高精度な調整機構を構築した。炭酸セシウム試料を用いて評価したところ、分散公式に基づく理論値設定である距離に対し、遠隔微調整によりR-SNMS/SIMS信号強度比が約60%から約70%へと向上した。これにより、信号最大化には微調整が不可欠であり、本機構がその迅速かつ再現性の高い調整に有効であることを確認した。 本成果により分析スループットの向上が実証され、今後はレーザー操作の自動化・遠隔化をさらに進めることで、燃料デブリ分析におけるR-SNMSの実用化を目指す。
ポスター	塩沢一成	塩沢一成	株式会社Ｘ線サイエンス	ＸＰＳピークフィト解析の不安を拭い去ろう	ＸＰＳで依頼試料を分析するようになって日が浅い担当者の皆様、不安なく結果報告できているでしょうか。ＸＰＳ分析の必要事項を短時間で習得しようとすると書籍や学会誌の解説が頼りではある。それらのデータ解釈に関する記述としてピークフィットは、バックグラウンド形成、光電子強度の角度依存やそこから導かれる膜厚などと比較して実例を含め具体的記述が少なめな印象がある。ＸＰＳを担当して最初の悩みの種は、ピークフィットにおいて、どのような関数形でどこ（どのエネルギー値）に何本ピークをおいたら良いのかということと想像する。その先にピークフィットで示されたピークの結合エネルギー値と化学種の対応をとる難題が待ち受けているが、まずピークフィットが完了しないと先に進むことができない。会員の皆様には解りきった内容とは承知の上で光電子ピーク形状とフィットに利用する関数形の関係についてあえて述べたいと考えた。余裕があればピークのおき方の例も示したい。表面分析を担当して日の浅い人たちに会員として研究会に参加してもらいたい気持から今さらという内容かもしれないが本発表を申し込むことにした。
ポスター	橋本真希	〇橋本真希1、泉 悠樹2、藤本 明良2、飯田 真一1	アルバック・ファイ株式会社1、株式会社 堀場テクノサービス2	XPSおよび分光エリプソメトリーによるTi薄膜の膜厚評価	薄膜の膜厚を非破壊で評価することは、材料開発や成膜プロセスの管理において重要である。本研究では、Si基板上にスパッタ蒸着したTi薄膜を対象に、XPSで得られたスペクトルから薄膜構造解析ソフトウェアを用いて膜厚を解析した。また、分光エリプソメトリーによる評価結果と比較し、XPSを用いた膜厚評価の妥当性を検討した。本発表では、両手法による膜厚評価結果について報告する。