電子の眼ともいわれるイメージセンサは，その技術進化によってカメラの性能を飛躍的に向上させて，私たちの現在の生活に欠かせないデバイスとなった．CCDイメージセンサの登場でビデオカメラの小型化に成功して以来，CMOSイメージセンサにおける列並列AD変換回路や裏面照射構造の開発によって，その市場は大きく拓かれた．本稿では，スマートフォン普及による小型・高機能化のニーズに応えたイメージセンサの三次元積層技術とアーキテクチャの進化，さらに今後の展望として画素並列回路アーキテクチャやエッジコンピューティングを統合するイメージセンサの技術動向を示す．

数十億を超えるセンサが環境中のあらゆる情報を収集し，これを機械学習によって活用することで，災害の予測や，これまでにない公共サービスを提供する社会の実現が期待されている．しかし膨大な数のセンサを長期的に稼働させる上で，電池切れに伴うメンテナンスコストは無視できない．この問題に対して，光や熱，振動，化学反応，浮遊電磁波といった様々な物理現象から電力を得る環境発電 (EH: energy harvesting) が注目されている．EH電源を用いることで，センサはメンテナンスなしで半永久的に電源供給を受け，情報を伝送することができるが，周囲の状況によって通信に使える電力量が変動してしまうため，従来の安定的な電源供給を前提とした無線通信設計とは異なる設計が必要となる．本稿ではEH電源の原理を紹介した上で，様々なネットワークトポロジにおけるEH電源を用いた無線通信の研究動向，また残された問題について解説する．

位相復元は，複素数として表現されたデータの絶対値のみから，元の複素信号を復元する技術である．絶対値を取ることによって失われるのは偏角の情報なので，偏角を復元すれば元の信号を得ることができる．複素信号の偏角は位相とも呼ばれるので，位相復元という名前がついている．位相復元は，光学分野では位相回復と呼ばれて古くから研究されており，そのため光学計測に則った問題設定や手法が中心的に研究されている．一方，音響信号処理においても位相復元が研究されているが，光学分野とは前提が異なるので，音響信号に対する特別な手法も考えられている．本稿では，前半で光学分野も含めた歴史的背景や一般の位相復元手法について概説した後に，後半で音響信号処理における位相復元についても述べる．特に，音響信号の短時間Fourier変換に基づく時間周波数領域の位相復元を扱う．

機械学習技術は，適切な処理方法を人間が明示するのではなくデータから学ばせるという新しいソフトウェアパラダイムであり，幅広い応用分野に大きな進展をもたらしつつある．しかし未解明の部分も多く，それゆえに機械学習特有のセキュリティ上の弱点が見つかっており，現在盛んに研究されている．本稿では機械学習のセキュリティに関する研究の動向を紹介し，セキュアな人工知能（AI）応用システム実現への展望を述べる．