新規汚染物質（ECs）とは、環境および自然生態系中で検出可能であり、低用量で存在しても人体の健康や環境の安全に潜在的なリスクをもたらす可能性のある化学物質の一群を指します。現在、国際社会で広く注目されているECsには、国際条約で規制されている残留性有機汚染物質、内分泌かく乱物質、抗生物質、マイクロプラスチックなどが含まれます。表面増強ラマンスペクトロスコピー（SERS）技術は、その高感度、高速応答、非破壊検出などの利点により、ECsの効率的な識別と定量分析において顕著な応用可能性を示しています。本論文では、SERS技術の基本原理と増強メカニズムを体系的に概説し、基板の感度、選択性および実用性の向上に関する重要な戦略と最新の進展を重点的に分析しました。これに基づき、SERSを用いた各種ECsの超高感度検出の研究動向を整理し、特に人工知能アルゴリズムのSERSスペクトルデータ処理およびECs識別への応用に注目しました。最後に、複雑な環境試料中でのECs検出における課題を検討し、今後の研究方向性と応用展望を論じました。

新汚染物質（ECs）;表面増強ラマンスペクトロスコピー（SERS）;増強戦略;基板の実用性;人工知能（AI）