WebジャーナルWeb Journal

2026.02.12

連載・技術解説・セミナー

これから学ぶ方のためのAll About MEMSセンサ

著者:Webジャーナル・センサイト編集部with生成 AI

※本原稿は生成AIの回答を参考に編集部でまとめたものです

MEMSとは?

MEMSとは、シリコン上にメカ、センサ、電気回路が混在している非常に小さな部品です。

動きを感じる仕組み

例えば、シリコンの上に小さなボールが置かれていると考えてください。
これが“メカ”の役割に相当します。
傾けるとボールは重力に従って移動します。
MEMSでは、その動きをセンサが検知し、情報を電気信号に変換し、電気回路から出力します。
ただし「ボール」はあくまで例えです。
実際のMEMSではシリコン上に“細いバネのような構造”が形成されており、そこに加えられた力でわずかにしなったり、変形したりします。

この微小な変形を読み取って、電気信号として表現する仕組みがMEMS慣性センサです。

SOIの役割

MEMSはシリコンの上に立体的な構造を作るためにSOI(シリコン・オン・インシュレーター)ウェハを使うことがあります。
SOIは、上から

  1. 動く構造を作る層
  2. 加工中に一時的に支える層(酸化膜)
  3. 土台となる層(回路や支え)

の三層でできています。
最初は全て固定されていますが、MEMS構造を*DRIEで彫ったあと、酸化膜を化学的に溶かす(リリース)と上の構造がわずかに動ける状態になります。
この“支える→解放する”というプロセスがSOIを使ったMEMSの特徴です。

*DRIE: シリコンをタテ方向に、深く・まっすぐ掘る加工技術
(Deep Reactive Ion Etching=深堀り反応性イオンエッチング)

DRIEとリリース

DRIEとは、シリコンの上層に細いバネの構造を作るため、シリコンを垂直方向にまっすぐ掘る工程です。
(DRIE:Deep Reactive Ion Etching=深堀り反応性イオンエッチング)
リリースは、加工中に支えている中間層の酸化膜を溶かし、上の構造を動けるように解放する工程です。

加速度とジャイロ

MEMSには、直線方向の動きを測る加速度センサと、回転や傾きを測るジャイロセンサがあります。
加速度センサは、XYZ(縦・横・高さ)の3次元方向の直線運動を測ります。
物体が押されたり、揺すられたりすると、それぞれの方向で加速度(G)の変化が起きるため、振動や動きの違いを検知できます。

ジャイロセンサは、傾き、さらに言えば回転の動きを測るセンサです。
振り向く、ひねる、回すなど、向きの変化を捉えます。
この2つのセンサを組み合わせることで、スマートフォン、ゲーム機、ドローン、自動車など私たちの身近な“便利”が作られています。

用途例

MEMS慣性センサは、私たちの生活の多くの場面で使われています。

●スマートフォン
画面の向きを変える、歩数を測る、ゲームで動きを入力するなど、動きを理解するために使われます。

●ドローン・ロボット
姿勢を安定させたり、転倒を防いだり、方向や角度を制御するために重要です。

●自動車
横滑り防止、衝突安全装置、ナビゲーションの補助など、安全性や制御のために利用されています。

このように、動きを知りたい製品には欠かせない部品になっています。

選び方の視点

MEMS慣性センサを選ぶときは、何をしたいのかによって必要となる性能が変わります。
以下のポイントを見ると選びやすくなります。

●測る動きの大きさ(レンジ)
ゆっくり動く装置か、激しく動く装置かで選ぶセンサが変わります。

●ノイズや感度
小さな動きを正確に測りたいのか、大きな変化が分かればよいのかを考えます。

●温度環境
外気温の影響を受けやすいため、屋外用や車載などでは温度特性が重要です。

●サイズと消費電力
スマホや小型機器ではチップサイズが小さいこと、電力が少ないことが求められます。

●出力形式(デジタルかアナログか)
回路にそのまま接続できるのか、追加の信号処理が必要かが変わります。
用途に合った条件を整理して選ぶことで、最適なMEMS慣性センサにたどり着くことができます。

日本のMEMSの歴史とこれからの役割

日本は、MEMSがまだ名前すら一般的でなかった黎明期から世界をリードしてきた国のひとつです。
1963年には豊田中央研究所が“世界初の半導体圧力センサ”を発表するなど、早い段階から研究と実用化を積み重ね、自動車や家電など日本の基幹産業を支える重要技術として成長してきました。
大学や研究機関の存在も大きな力となっています。
江刺正喜氏(東北大学)、藤田博之氏(東京大学)をはじめ、世界のMEMS開発を牽引する研究者を多数輩出し、その成果が企業へと広く技術移転されてきました。

さらに、日本には精密加工、半導体製造装置、材料、パッケージングが国内で完結できる強固なサプライチェーンがあります。
これは世界的にも珍しい環境であり、MEMSの量産と品質確保における日本の大きな強みです。

こうした背景のもと、日本企業はインクジェットプリンタのヘッド、エアバッグ用加速度センサ、圧力センサ、カメラやスマートフォンなどの精密機器、さらにはゲーム機の操作入力など、多くの分野で世界トップクラスの製品を実現し、「縁の下の力持ち」として世界の産業を支えてきました。

市場の現状と広がる応用領域

MEMS市場は長く、「第二のDRAM」と呼ばれるほど期待されてきました。
実際、日本国内だけでも数千億円規模の市場が形成され、スマートフォン、自動車、インクジェットプリンタなどで既に欠かせない存在となっています。
さらに応用は急速に多様化しています。

●高性能センシング
加速度、ジャイロ、圧力、磁気、音(MEMSマイク)など

●光関連MEMS
プロジェクタのDMD(デジタルミラーデバイス)
ミラー走査型のLiDAR、光スキャナ

●RF・通信MEMS
スマホ・基地局向けの高周波スイッチ

MEMSは単なる「センサ」や「可動素子」ではなく、既存の電子機器では代替できない機能を提供するテクノロジーへと進化しています。

将来に向けた可能性と日本のチャンス

これからのMEMSは、電子機器の中の小さな部品という枠を超え、社会全体を支える基盤技術になると期待されています。

●バイオ・医療(BioMEMS)
血液検査チップ、薬剤送達、ウェアラブルヘルスケア
→ 高齢化社会の課題解決に直結

●IoT・センサネットワーク
数十億の機器が自立して動く世界では、小型・低電力のMEMSが不可欠
→ 市場は数兆円規模へ拡大が予測

●極限環境
宇宙、深海、インフラ監視、電子顕微鏡内など
→ MEMSの“小ささ”と“動く仕組み”が唯一の手段になる領域

これらはまさに、日本が強みを持つ精密加工・信頼性設計・高品質量産が求められる領域であり、世界的な競争力を発揮できる分野です。

まとめ:日本とMEMSの未来

日本にとってMEMSは、
半導体と精密加工の文化が融合した象徴的な技術であり、単なる部品産業ではなく、自動車、医療、通信、宇宙、ロボット、IoTといった未来産業を支える基礎技術です。

これからの社会が「機械が自律して動き、判断し、人の代わりに働く世界」へ向かうほど、動きをセンシングするMEMSの価値はさらに高まります。

日本がこれまで築いてきた研究の土台・産業インフラ・品質文化は、この新しい時代においても大きな強みとなるでしょう。

MEMSは、過去の日本を支えてきただけでなく、これからの日本の産業にとっても重要な成長エンジンになる技術です。

小さなMEMSから、大きな日本の未来へ。


コラム

2026年1月28日から30日まで東京ビッグサイトで開催されたMEMS SENSING & NETWORK SYSTEM を見て

2026年1月28日から30日に東京ビッグサイトで開催された「MEMS SENSING & NETWORK SYSTEM」を見学した。
展示の多くは、アプリケーションや利用用途よりも、MEMS製造における微細加工技術(エッチング、成膜、接合、封止など)に重点が置かれているように感じられた。

最終製品や具体的な応用事例の展示は比較的少なく、MEMSデバイスそのものよりも、「どのように作るか」という製造プロセス技術が主役となっていた点が印象的であった。

また、全体を通してみると、完成品デバイスやシステムとして世界をリードする日本企業の存在感は必ずしも大きいとは言えず、日本がMEMS分野で必ずしも強い立場にあるとは言い切れない現状も感じられた。

その背景として、国内で新たにMEMS製造ラインへ設備投資を行うよりも、海外で製造されたMEMSデバイスを調達した方が合理的である、という考え方が、利用する側に広く定着していることも一因と考えられる。
例えば、世界トップクラスのMEMSメーカーであるドイツのBosch(ボッシュ)のような企業からデバイスを調達する方が、コストや信頼性の面で合理的であると判断されやすい状況がある。

一方で、大学や研究機関のブースでは、触覚センサや力覚センサ、医療・ロボット応用など、具体的なアプリケーションを意識した展示が多く見られ、企業展示とは対照的な傾向を示していた。

このような状況を踏まえると、製造技術とアプリケーションをつなぐ取り組みの重要性は今後さらに高まると考えられる。
MEMS技術が「作られる技術」から「使われる技術」へと発展していくための活動として、センシンディーの取り組みには大きな意義があり、本書の立場としてもこれを応援したい。

※本原稿は生成AIの回答を参考に編集部でまとめたものです

※本原稿は生成AIの回答を参考に編集部でまとめたものです。本原稿の記述内容に誤謬その他お気づきの点やご希望があれば編集部までお知らせください。