1700応用理学一般 SPring-8・SACLA グリーンファシリティ宣言
大型放射光施設「SPring-8」およびX線自由電子レーザー施設「SACLA」を、産官学におけるグリーンイノベーションを目指すさまざまな研究開発活動を一層推進するグリーンファシリティとすることを宣言。持続可能な開発目標（SDGs）や2050年カーボンニュートラルの実現に向けた産官学利用者の研究開発活動を従来に増して強力に支援する。
理化学研究所
1700応用理学一般 
1602ソフトウェア工学 深層学習による変異検出精度が向上～変異検出ツールDeepVariant最新バージョンの活用拡大に貢献～
Google社が開発したオープンソースの変異検出ツール「DeepVariant」の最新バージョン（v1.2）において、全ゲノムシーケンス解析データの変異検出精度を向上させる手法を提案した。
1602ソフトウェア工学 利用環境にあわせてAIの性能と演算量を学習後に調整可能な世界トップレベルの性能のスケーラブルAI技術を開発
学習済みのAIを、できるだけ性能を落とさず、演算量が異なる様々なシステムに展開することを可能にする学習方法であるスケーラブルAIを開発した。
1200農業一般 レーザー及びデータサイエンスを駆使したリンゴ内健康機能性成分「プロシアニジン」の簡便な計測技術開発
「プロシアニジン」はリンゴポリフェノールとも呼ばれ、内臓脂肪の蓄積を抑制するなどの機能性を有する、リンゴに特徴的な健康機能性成分。レーザーポインター程度の微弱なレーザー光を照射する（ラマン分光法）だけでリンゴに含まれる「プロシアニジン」含量を推定することが可能になった。
1600情報工学一般 人工知能はゲノミクスで何を見つめるのか？〜遺伝子などの非画像データから深層学習で特徴を抽出する方法～
ゲノムなどの非画像のオミクスデータを画像形式に変換して深層学習で扱い、さらにどのような遺伝子などの特徴を重視すべきかを深層学習で発見するDeepFeature法を開発した。がん種を予測する実験で優れた性能を示すと同時に、がん種を判別する新規のシグナル経路を発見した。深層学習が中で何を重視しているかを生物医学的に解釈可能にし、重要な遺伝子などの特徴を抽出する方法は世界初である。
0403電子応用 創発インダクタの室温動作を実証 ～インダクタ素子の微細化に向けた飛躍～
「創発電磁場」と呼ばれるナノ磁気構造がもたらす巨大な実効電磁場を利用した「創発インダクタ」の室温動作に成功した。創発インダクタの応用化に向けて課題となっていた動作温度の飛躍的な向上を実現したもので、身の回りの電気機器に必要な素子の1つであるインダクタの微細化につながることが期待できる。
1701物理及び化学 機械学習手法により物理の難問「量子スピン液体」を解明
人工ニューラルネットワークの一種である制限ボルツマンマシンと物理分野で用いられる強力な関数を組み合わせて、スピン間の高度な量子もつれを学習させる手法を構築した。スーパーコンピュータ「富岳」などで、2次元正方格子上のフラストレーションのある量子スピン模型を解析した結果、フラストレーションが強くなる領域において、量子スピン液体相の存在の確証を得た。
1700応用理学一般 X線ナノプローブスキャナーの発明～試料は動かさずに、X線を精密にスキャンするナノ顕微法～
大型放射光施設「SPring-8」において、「走査型X線顕微鏡」用の新しい高精度スキャン技術「X線ナノプローブスキャナー」を開発した。
1700応用理学一般 熱と量子の揺らぎを発現する深層学習モデルを発見
深層学習モデルを用いることで、熱および量子的な揺らぎの双方が内在する現象を、精密かつ高速に計算できることを発見した。
1504数理・情報 行列推定の統計手法の数理 ～ベクトルの縮小推定理論を行列に一般化～
データをもとに未知の量を推定する統計学の問題において、ベクトルの推定で知られている古典的な結果を行列の推定に一般化した。
1701物理及び化学 天体衝突を記録する結晶の生成を超高速計測 ～レーザー衝撃圧縮実験による太陽系史の読解～
太陽系の天体衝突が記録された結晶の原子配列が生成する過程を、世界で初めて実験で計測した。
1701物理及び化学 最先端超伝導検出器で探るミュオン原子形成過程の全貌
超伝導転移端マイクロカロリメータ（TES）を用いて、「ミュオン原子」から放出される「電子特性X線」のエネルギースペクトルを精密に測定し、ミュオン原子形成過程のダイナミクスの全貌を明らかにした。