1600情報工学一般 3個以上のスピンが揃った多電子の読み出しに成功～スピンを使った量子情報処理の高速化・大容量化に期待～
量子ホール効果を使って、スピンが揃ったまま多電子を電子２個に変換することにより、多電子のスピンが揃った状態の読み出しに成功した。これにより、多電子スピンを用いた情報処理が可能となり、情報量の増加や計算ステップ数の削減を通して量子コンピュータの高速化・大容量化などが期待される。
1600情報工学一般 
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。
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。
0502有機化学製品 関東圏に微生物機能を活用したバイオ生産の実証拠点を形成
「カーボンリサイクル実現を加速するバイオ由来製品生産技術の開発」の一環で、政府の掲げるバイオ戦略に基づいて、関東圏に産学でのバイオ生産実証を推進する拠点を形成するとともに、バイオものづくりに携わる人材を育成する事業を開始する。
0403電子応用 スマホやロボットなどで高効率なAI処理を行うプロセッサーアーキテクチャーを開発
スマートフォンにおける先進的な拡張現実（AR）アプリケーションやロボットにおける柔軟な動作制御など、電力供給量などの制約が厳しいエッジ機器でも、高効率な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）推論処理を行うプロセッサーアーキテクチャーを開発し、大規模集積回路（LSI）を試作した。高度なリアルタイムAI処理の単独での実行が期待できる。
0501セラミックス及び無機化学製品 １４元素を均一に含む超多元触媒の開発に成功 ～簡便な方法で作製可能、万能触媒の実現に期待～
触媒として使用される１４元素を均一に含んだ「ナノポーラス超多元触媒」の開発に成功。１４元素を含んだアルミ合金を作製し、アルカリ溶液中でアルミを優先的に溶かすという簡便な方法で作製できる。
0403電子応用 SiCパワーデバイス「TED-MOS®」の物理モデルに基づく高自由度設計技術を開発
デバイスが短絡した際の破壊原因となる過電流について、その抑制機構に関する物理モデルを構築した。さらに本物理モデルに基づき、「TED-MOS®」の構造的特長を生かした高自由度なデバイス設計技術を開発した。
0500化学一般 高分子ガラス表面における疑似絡み合いセグメントの観測に成功
ナノクリープ実験に基づき、高分子ガラス表面では分子鎖の長さに依存しない絡み合いセグメントが存在することを観測した。高分子表面に存在する分子鎖が内部領域までつながるため、表面近傍でセグメントが緩和しても疑似ループコンフォメーションが形成され、短い分子鎖でも一時的に絡み合ったような粘弾性挙動を示すことを明らかにした。
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。
1604情報ネットワーク メドレー、ドコモ、NTT Comが新型コロナ自宅療養者への速やかなオンライン診療を可能とするシステムを無償提供
医療機関が新型コロナウイルスの自宅療養者に対して速やかにビデオ通話を用いたオンライン診療を実施するためのシステムを提供する。医療機関が自宅療養者の携帯電話番号宛にオンライン診療用のURLをSMS送信し、患者がスマートフォンやタブレット端末で届いたURLをクリックするだけで、オンライン診療を利用することが可能 。
1600情報工学一般 イベント初開催の場所でもイベント終了後の混雑が予測可能な「駅混雑状況予測技術」を開発
人口分布データを用いてイベント開催時などの駅混雑状況を高精度に予測する「将来駅混雑予測技術」を開発した。
1200農業一般 全世界を対象とした穀物の収量予測情報を提供～ サービスの速報性と予測の精度を確認し本格運用へ前進～
トウモロコシ、コムギ、コメ、ダイズについて全世界を対象とした収量予測手法を開発し、毎月提供するサービスを試験運用してきた。米国と12ヶ国を対象に本サービスによる2019年産収量の予測精度を検証し、1～6ヶ月前(収穫の3～6ヶ月前)に収量の概況が把握できることが示された。