最終更新日:2024/05/06

国立大学法人名古屋工業大学 (特許分析レポート・日本) (SDGs特許レポート・日本)

本レポートは、SDGs(持続可能な開発目標)の目標(ゴール)である『』に含まれる具体目標(ターゲット)の『』(以下、「国立大学法人名古屋工業大学」と略します)に関して、出願件数推移、出願企業等の情報を提供する特許分析レポートです。

出願人・権利者「国立大学法人名古屋工業大学」の直近(2022-01-01〜2022-08-31)の特許出願件数は 25件 です。前年同期間(2021-01-01〜2021-08-31)の特許出願件数 54件 に比べて -29件(-53.7%) と大幅に減少しています。

出願件数が最も多い年は 2014年 の102件、最も少ない年は 2022年 の34件です。

過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計300件)の平均値は50.0件、中央値は57.5件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.5であり、年ごとの出願件数のばらつきは大きいです。

過去5年間(2018〜2023年)の出願情報
指標
平均値 50.0
標準偏差 24.1
変動係数 0.5

直近3年間の出願傾向
件数 前年比
2022 年 34 -51.4 %
2021 年 70 -2.78 %
2020 年 72 0

国立大学法人名古屋工業大学の過去10年間(2014-01-01〜2024-04-30)の特許検索結果[特許データベース 日本]に対する最新の特許分析情報(IPランドスケープ、パテントマップ・特許マップ)を提供しています。競合各社の特許出願動向、技術動向を比較したり、重要特許を調べることができます。

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

直近5年間の平均出願件数、直近3年間の出願件数推移を確認することで、「国立大学法人名古屋工業大学」の研究開発や知財活動の規模及び動向を簡易的に把握することができます。特許出願には費用がかかることを逆手に取り年間の平均出願件数から研究開発規模を推測したり、研究開発規模に対して知財取得費用が適切かといった視点でこれらの情報を確認することも有益です。なお、直近の1年については未公開の期間があるために、未公開の期間に出願されると予測される出願件数を補って動向を把握する必要があります。

本サービスは、特許検索・特許分析の「パテント・インテグレーション株式会社」が特許調査・特許分析、IPランドスケープに御活用いただくため、最新の特許データ(日米欧・国際公開)に基づく特許分析レポートを無料で提供しています。

本レポートは、国立大学法人名古屋工業大学の特許件数推移および、同業・競合企業との特許件数比較、国立大学法人名古屋工業大学の上位共願人(共同研究相手、アライアンス先)、および重要特許といった国立大学法人名古屋工業大学の知財戦略・知財経営を理解するための基礎的な情報を含んでおり、 IPランドスケープ、特許調査・特許分析、知財ビジネス評価書の作成、M&A候補先の選定、事業提携先の選定など様々な知財業務で自由にご活用いただくことができます。

特許読解支援アシスタント・サマリア
特許読解支援アシスタント・サマリア
記事監修:佐藤 寿
【監修者】

Patent &Marketing運営 佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿 (監修者)

特許事務所における事務所実務経験と、ヤマハ発動機株式会社のグループ会社における知財部門の担当として企業知財での経験と、当該会社における企画部門での戦略立案担当としの経験を活かし、クライアント企業の『事業の勝ち』にこだわったサービスを提供しています。
また、Patent & Marketingでは特許やマーケティングリサーチに役立つリンク集などを提供しています。

記事監修:大瀬 佳之
【監修者】

パテント・インテグレーション株式会社 CEO/弁理士

大瀬 佳之 (監修者)

IoT・サービス関連の特許実務を専門とする弁理士。 企業向けオンライン学習講座のUdemyにおいて、受講者数3,044人以上、レビュー数639以上の知財分野ではトップクラスの講師。
Udemyでは受講者数1,382人以上の『初心者でもわかる特許の書き方講座』、受講者数1,801人以上の『はじめて使うChatGPT講座』を提供。

記事監修:大瀬 佳之
【監修者】

株式会社イーパテント 代表取締役社長

野崎 篤志 (監修者)

慶應義塾大学大学院修了後、日本技術貿易株式会社IP総研コンサルティングソリューショングループマネージャー、ランドンIP合同会社日本オフィス統括を経て、「知財情報を組織の力に」をモットーにイーパテントを設立し、知財情報コンサルティングに従事。著書に「調べるチカラ」、「特許情報調査と検索テクニック入門 改訂版」や「特許情報分析とパテントマップ作成 第3版」など。平成30年度特許情報普及活動功労者表彰特許庁長官賞。

はじめに

近年、「IPランドスケープ(IPL)」という考え方が注目されてきています。

IPランドスケープは、特許情報に限定されず、非特許情報(論文、ニュースリリース、株式情報、マーケット情報)などのビジネス情報を含め統合・分析し、経営戦略・事業戦略 策定に知財情報分析を通じて知財経営を実現していく一連の活動を示します。 知財情報を活用したオープン&クローズ戦略の立案、M&A候補先の選定、事業提携先の探索、知財戦略 策定なども含まれる総合的な考え方で、近年、注目されつつあります。

IPランドスケープには通常、特許調査および特許分析が含まれます。 特許調査・特許分析では、主に技術ごとの企業の市場ポジションおよび技術動向・開発動向の把握、具体的には、自社および他社がどのような知財を保有しており、何が強み・弱みであり、どのように知財活用の取り組みを行おうとしているのか、各企業の事業戦略・知財戦略を理解することが重要といえます。

本調査レポートの内容を確認し、より詳細な特許調査・特許分析に興味・関心を持たれることがあるかもしれません。 弊社は、リーズナブルな価格設定と初心者でも扱いやすい簡単なユーザインタフェースを備えた統合特許検索・特許分析サービス「パテント・インテグレーション」を提供しており、 初心者でもウェブブラウザから短時間で企業・技術ごとの特許情報を調べたり、分析を行うことができます。 詳細な、特許調査、特許分析、IPランドスケープを行う際にはご利用を是非、御検討ください。

生成AIを利用した特許読解アシスタント「サマリア」

特許文書の読解にストレスを感じている皆様へ。 弁理士が開発した「サマリア」は、特許文書読解の時間短縮と理解の深化を実現するAIアシスタントサービスです。 「サマリア」は用語解説、サマリ作成、独自分類付与、スクリーニング、発明評価など知財担当者に寄り添う様々な機能を提供します。 また、英語・中国語にも対応しています。

特許読解アシスタント「サマリア」の詳細は、以下をご覧ください。

特許読解支援アシスタント・サマリア
特許読解支援アシスタント・サマリア

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外国特許分析レポート

クリックすることで「国立大学法人名古屋工業大学」に関して、各国における特許出願動向を確認できます。

各国の特許出願動向

外国特許分析レポート

「国立大学法人名古屋工業大学」について、以下の外国特許分析レポートが見つかりました。 クリックすることで「国立大学法人名古屋工業大学」の各国における特許出願動向を確認できます。

各国の特許出願動向
国名 出願人・権利者名

国立大学法人名古屋工業大学 日本特許件数 推移

国立大学法人名古屋工業大学 の過去 20年間 の特許出願件数推移(日本)を以下に示します。

特許件数推移は、特許分析において最も基本的な分析指標です。特許件数推移を確認することで、企業・技術ごとの技術開発、研究開発への注力状況を確認できます。なお、特許は出願から公開までに一年半のタイムラグがあるため、一年半より直近の状況については分析できない点に注意する必要があります。

本レポートでは、企業・技術ごとの特許件数推移のみしか確認できませんが、「パテント・インテグレーション」では、他のキーワードや特許分類と掛け合わせ、技術分野ごとに競合他社との特許出願件数を比較したり短時間で調査を行うことができます。

パテントマップ機能による件数集計

特許件数推移を確認することで、企業・技術ごとの技術開発、研究開発への注力状況を確認できます。

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

出願件数上位である「国立大学法人名古屋工業大学」の特許出願件数の推移から業界の動向を把握して、あなたの会社の研究開発で注力すべき領域や研究開発の方向性に関する洞察を得ることができます。例えば、出願件数の増加は、何らかの技術を利用した事業化が近づいたことで技術開発を強化していることを示すかもしれません。また、出願件数の減少は研究開発の優先順位の変更や、開発メンバーや知財取得費用といったリソースの制限を示すかもしれません。このようなトレンドから背景を予測し理解することで、今後の製品や技術計画・事業計画が見えてきます。
グラフ種は左上のメニューから選択できます。 データはクリップボード、CSV形式、TSV形式でファイル出力できます。 また、グラフ画像をSVG、PNG、JPG形式でファイル出力できます。 データを利用する際の利用条件は「コンテンツについて」をご確認ください。

パテント・ランドスケープ   ({{ld.d.db_name|country_map}})

パテント・ランドスケープは、技術キーワードごとの特許出願の分布(出願注力領域)を視覚的に可視化したものです。ヒートマップ等高線で示される山や島は、特許出願のクラスタ(塊)を示しており、ヒートマップの赤い領域は、キーワードに関連する多数の特許出願がなされていることを示します。

パテント・ランドスケープにより、国立大学法人名古屋工業大学においてどのような特許出願が行われ、技術的なポジションが確立されようとしているか直感的に理解できます。 出願年のチェックボックスにチェックしフィルタすることにより、過去の出願傾向(どういった技術領域に注力してきたのか)の変遷を確認できます。

出願人・権利者のチェックボックスにチェックしフィルタすることにより、各出願人ごとにどのような技術領域で出願が行われ、提携・アライアンスが行われているのか、視覚的に把握できます。 特許分析、IPランドスケープのヒントとしてご利用ください。

また、このように特許データを視覚的に可視化することにより、経営戦略や事業戦略の策定に際して、自社および競合企業がどのような技術的ポジションに位置しているか、経営陣、事業責任者に対し説得力をもって示すことができます。

パテント・インテグレーション」では、パテント・ランドスケープ画面の任意の位置をクリックすることで、具体的な特許出願内容を確認できます。 また、他のキーワードや特許分類と掛け合わせ、技術分野ごと出願人ごとのポジションを短時間で確認できます。 IPランドスケープにおいて各社の知財戦略の仮説検討のヒントにご活用ください。 リーズナブルな価格設定と初心者でも扱いやすい簡単なユーザインタフェースを備えており、ワンランク上の知財活動にご活用ください。

技術ポジションの可視化

パテント・ランドスケープにより、どのような特許出願が行われ、技術的なポジションが確立されようとしているか複雑な作業を行うことなしに分析できます。 

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

特許出願とキーワードの関係性を俯瞰することにより、特定の業界や分野内のトレンドや関心分野を把握できます。件数の多い特許出願と関連したキーワードや特徴語は、コア技術に近い特定の技術又は開発課題を示し、今後生まれてくる技術革新や重要な投資テーマを示すかもしれません。出願の全体像を把握することで、出願件数上位で業界のトッププレイヤー又は技術分野である「国立大学法人名古屋工業大学」の注力領域からあなたの会社が注力すべき技術分野や開発テーマのヒントを得ることができます。
また、「出願人・権利者」で確認できる関連分野の企業等が、「国立大学法人名古屋工業大学」のどのような技術分野で関わっているかを確認することができます。例えば、他の企業等は「国立大学法人名古屋工業大学」と、競合企業、サプライヤ、顧客企業として関連する可能性があります。
特徴語 (重要度)

国立大学法人名古屋工業大学 の特許出願によく使われている「単語(特徴語)」を以下に示します。 重要度が高い特徴語ほど多くの特許に使われています。

{{item.label}} ({{ld.floor(item.weight * 100 / ld.word_weight_max)}})

検索集合 (分析対象)

本特許分析レポートは、以下の特許データベースを用いて、以下の検索式・分析期間により検索された「638件」の特許検索集合を対象に作成されたものです。 特許分析結果、パテントマップ、パテント・ランドスケープなどの特許情報は、IPランドスケープを含め特許調査・分析・知財戦略業務に自由にご利用いただけます。

特許データベース
日本公開・公表・再公表・登録特許
特許検索式
出願人・権利者:
国立大学法人名古屋工業大学
特許分析期間
2014-01-01〜2024-04-30
対象件数
638

分析結果は各国特許庁発行の特許公報データに基づき算定しています。

同業・競合企業 情報  (日本)

国立大学法人名古屋工業大学と同業種の他の企業(競合他社)の特許件数および件数推移を以下に示します。

同業・競合企業との特許件数推移の比較は、各社の知財戦略を理解する上で重要な分析指標となります。同業・競合企業ごとの特許件数推移を確認することで、企業・技術ごとの技術開発、研究開発への注力状況を確認できます。

なお、特許は出願から公開までに一年半のタイムラグがあるため、一年半より直近の状況については分析できない点に注意する必要があります。

さらに詳しい情報を調査したい場合は、「パテント・インテグレーション」では、他のキーワードや特許分類と掛け合わせ、技術分野ごとに競合他社との特許出願件数を短時間で比較できます。M&A候補先、アライアンス先の選定などより詳細な特許情報分析にご活用ください。

特許検索機能の紹介

出願人、出願日、類似特許検索などさまざな検索機能を利用することで競合分析なども短時間で行えます。

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

同業や競合企業が特許に注力している分野を知ることで、自社の戦略や製品開発の方向性を把握することができます。また、競合企業の特許出願件数の増減傾向を知ることで、競合関係の変化や動向を把握することができます。例えば直近10年間の出願件数の順位と直近3年間の出願件数の順位とを比較することで、順位の上下による業界内でのポジショニングの変動を把握することができます。このような情報をもとに、知財戦略において最も重要な自社の出願戦略を見直すことができます。なお、パテントインテグレーションレポートでは、国内及び主要国の企業や注目技術分野などの出願件数上位1000件までのテーマでレポートを作成しているので、ここに挙がっていない関連する他の企業や技術分野と比較することで、より有益な示唆を得ることもできます。

直近3年間(2022〜2024年)の特許出願傾向

各企業の出願件数を比較すると、直近3年間(2022〜2024年)において、出願件数が最も多いのは 国立大学法人東京大学 の271件、次に多いのは 国立大学法人東北大学 の191件です。

直近3年間(2022〜2024年)の特許出願傾向
名前・名称 件数
国立大学法人東京大学 271
国立大学法人東北大学 191
国立大学法人大阪大学 190
国立大学法人東海国立大学機構 170
国立大学法人京都大学 165
国立大学法人東京工業大学 141
国立大学法人北海道大学 109
国立大学法人九州大学 107
日本電信電話株式会社 107
国立大学法人筑波大学 98
国立大学法人広島大学 79
国立大学法人信州大学 76
学校法人早稲田大学 70
国立大学法人神戸大学 69
国立大学法人東京農工大学 62
学校法人東京理科大学 61
国立大学法人横浜国立大学 54
国立大学法人金沢大学 53
国立大学法人千葉大学 48
トヨタ自動車株式会社 43
国立大学法人名古屋工業大学 41
国立大学法人山口大学 38
学校法人関西大学 38
国立大学法人電気通信大学 37
国立大学法人岡山大学 35
国立大学法人九州工業大学 35
学校法人近畿大学 35
国立大学法人新潟大学 35
国立大学法人熊本大学 33
国立大学法人長岡技術科学大学 33
学校法人日本大学 31
国立大学法人山梨大学 31
国立研究開発法人産業技術総合研究所 29
国立大学法人静岡大学 28
国立大学法人鹿児島大学 28
国立大学法人豊橋技術科学大学 27
国立大学法人三重大学 25
国立大学法人徳島大学 23
国立大学法人群馬大学 21
国立大学法人埼玉大学 19
国立大学法人鳥取大学 19

対象期間(2014〜2024年)の特許出願傾向

各企業の出願件数を比較すると、対象期間(2014〜2024年)において、出願件数が最も多いのは 国立大学法人東京大学 の3,193件、次に多いのは 国立大学法人東北大学 の2,525件です。

対象期間(2014〜2024年)の特許出願傾向
名前・名称 件数
国立大学法人東京大学 3,193
国立大学法人東北大学 2,525
国立大学法人大阪大学 2,469
国立大学法人京都大学 2,066
国立大学法人東海国立大学機構 1,896
国立大学法人東京工業大学 1,602
国立大学法人九州大学 1,466
国立大学法人北海道大学 1,105
日本電信電話株式会社 929
国立大学法人信州大学 919
国立大学法人広島大学 840
国立大学法人千葉大学 729
国立大学法人筑波大学 711
学校法人早稲田大学 698
学校法人東京理科大学 651
国立大学法人名古屋工業大学 638
国立大学法人神戸大学 599
学校法人関西大学 516
国立大学法人東京農工大学 514
国立大学法人金沢大学 510
国立大学法人横浜国立大学 504
国立大学法人山口大学 452
トヨタ自動車株式会社 436
国立大学法人熊本大学 433
国立大学法人岡山大学 430
国立大学法人電気通信大学 428
国立大学法人九州工業大学 427
国立大学法人鹿児島大学 409
国立大学法人静岡大学 399
学校法人日本大学 365
国立大学法人豊橋技術科学大学 364
国立大学法人山梨大学 359
学校法人近畿大学 348
国立大学法人鳥取大学 336
国立大学法人長岡技術科学大学 307
国立大学法人群馬大学 287
国立大学法人新潟大学 284
国立大学法人三重大学 283
国立大学法人徳島大学 277
国立大学法人埼玉大学 273
国立研究開発法人産業技術総合研究所 265
公立大学法人大阪府立大学 146

同業・競合企業 日本特許件数 ランキング

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

同業や競合企業の長期的な特許出願件数の推移から、長期トレンドと出願件数の山や谷を確認することができます。これにより、例えば研究開発の活発化傾向・減退化傾向、突発的な開発集中時期等を特定することができ、自社の特許出願や知財戦略に対する見直しを行うことができます。また、競合企業の製品や技術開発の傾向を知ることで、自社の新規開発や商品開発の位置づけを把握することができます。なお、このグラフにおいても直近の期間については未公開の期間が存在する可能性があるために、未公開の期間に出願されると予測される出願件数を補って動向を把握する必要があります。

同業・競合企業 日本特許件数 推移

同業42社 の 過去20年間の日本特許の出願件数推移を示すパテントマップを以下に示します。

グラフ種は左上のメニューから選択できます。 データはクリップボード、CSV形式、TSV形式でファイル出力できます。 また、グラフ画像をSVG、PNG、JPG形式でファイル出力できます。 データを利用する際の利用条件は「コンテンツについて」をご確認ください。

上位共願人 情報  (日本)

国立大学法人名古屋工業大学の上位共願人との共有特許の件数推移を以下に示します。

上位共願人を確認することで、国立大学法人名古屋工業大学がどのような会社と提携し技術開発を進めているのか、研究開発戦略・知財戦略の参考にできます。

また、出願件数推移を確認することで、過去にどのような企業と共同研究を行っていたのか、国立大学法人名古屋工業大学のアライアンス、提携、共同研究開発の経緯を確認できます。

さらに詳しい情報を調査したい場合は、「パテント・インテグレーション」を利用することで、具体的にどのような会社と、どのような発明を共同出願しているか短時間で調査できます。

共同出願人の調査

パテント・インテグレーションを利用することで、短時間で共同出願人を調べることができます。 

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

どのような企業と共同出願を行っているかを確認することで、「国立大学法人名古屋工業大学」とその企業の関係性を推測できます。共同出願の前提となる資本関係、共同開発関係、共同事業運営関係といった関係や、事業会社であるか研究機関であるかといった組織の属性を前提に、初期研究段階、事業化段階などの技術開発のステージを推測することもできます。また、共同出願を行っている企業が関連する分野でどのような地位を占めているか、特許出願件数の推移が好調であるかなども上位出願人であればその企業のパテントインテグレーションレポートで確認できます。新たなビジネスチャンスの探索やパートナーシップの構築など、事業戦略の検討に活用できす。

直近3年間(2022〜2024年)の特許共願傾向

上位共願人のうち、直近3年間(2022〜2024年)において、共願件数が最も多いのは 国立大学法人東海国立大学機構 の1件です。

直近3年間(2022〜2024年)の特許共願傾向
名前・名称 件数
国立大学法人東海国立大学機構 1

対象期間(2014〜2024年)の特許共願傾向

上位共願人のうち、対象期間(2014〜2024年)において、共願件数が最も多いのは 株式会社デンソー の28件、次に多いのは 国立大学法人東海国立大学機構 の16件です。

上位共願人 日本特許件数 ランキング

国立大学法人名古屋工業大学 の過去20年間の 上位共願人6社 の日本特許の出願件数ランキングを以下に示します。

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

共同出願を行っている企業グループ会社や共同で開発等を行う企業の出願件数推移を確認することで、長期トレンドと出願件数の山や谷を確認することができます。例えば、共同出願のピークは共同開発が集中的に行われた期間があることを推測でき、企業同士による継続的な共同出願は共同での事業化が行われていることを示します。このように企業間の連携や協力関係の深さ、開発進捗の状況、共通のテクノロジーや関心のある技術分野がわかります。また、グループ内の企業間の戦略変更や協力関係の変化などを把握できます。

上位共願人 日本特許件数 推移

国立大学法人名古屋工業大学 の過去20年間の 上位共願人6社 の日本特許の出願件数推移を示すパテントマップを以下に示します。

グラフ種は左上のメニューから選択できます。 データはクリップボード、CSV形式、TSV形式でファイル出力できます。 また、グラフ画像をSVG、PNG、JPG形式でファイル出力できます。 データを利用する際の利用条件は「コンテンツについて」をご確認ください。

上位共願人 詳細   (日本)

トヨタ自動車株式会社 の特許共願傾向

トヨタ自動車株式会社 の分析対象期間(2014〜2024年)の共願件数は 3件 です。

過去10年間の共願件数(2013〜2023年、計4件)の平均値は0.4件、中央値は0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は1.3であり、年ごとの共願件数のばらつきはかなり大きいです。

共願件数が最も多い年は 2014年 の1件、最も少ない年は 2022年 の0件です。

過去10年間(2013〜2023年)の共願情報
指標
平均値 0.4
標準偏差 0.5
変動係数 1.3
直近3年間の共願傾向
件数 前年比
2017 年 1 -
2016 年 0 -100 %
2015 年 1 0

株式会社デンソー の特許共願傾向

株式会社デンソー の分析対象期間(2014〜2024年)の共願件数は 28件 です。

過去5年間の共願件数(2018〜2023年、計14件)の平均値は2.3件、中央値は2.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.9であり、年ごとの共願件数のばらつきは比較的大きいです。

共願件数が最も多い年は 2016年 の7件、最も少ない年は 2022年 の0件です。

過去5年間(2018〜2023年)の共願情報
指標
平均値 2.3
標準偏差 2.1
変動係数 0.9
直近3年間の共願傾向
件数 前年比
2021 年 2 0
2020 年 2 -60.0 %
2019 年 5 0

日本碍子株式会社 の特許共願傾向

日本碍子株式会社 の分析対象期間(2014〜2024年)の共願件数は 15件 です。

過去5年間の共願件数(2018〜2023年、計6件)の平均値は1.0件、中央値は0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は1.4であり、年ごとの共願件数のばらつきはかなり大きいです。

共願件数が最も多い年は 2015年 の3件、最も少ない年は 2022年 の0件です。

過去5年間(2018〜2023年)の共願情報
指標
平均値 1.0
標準偏差 1.4
変動係数 1.4
直近3年間の共願傾向
件数 前年比
2019 年 3 0
2018 年 3 0
2017 年 3 +200 %

NTN株式会社 の特許共願傾向

NTN株式会社 の分析対象期間(2014〜2024年)の共願件数は 14件 です。

過去5年間の共願件数(2018〜2023年、計4件)の平均値は0.7件、中央値は0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は1.4であり、年ごとの共願件数のばらつきはかなり大きいです。

共願件数が最も多い年は 2017年 の4件、最も少ない年は 2022年 の0件です。

過去5年間(2018〜2023年)の共願情報
指標
平均値 0.7
標準偏差 0.9
変動係数 1.4
直近3年間の共願傾向
件数 前年比
2019 年 2 0
2018 年 2 -50.0 %
2017 年 4 -

国立大学法人東海国立大学機構 の特許共願傾向

国立大学法人東海国立大学機構 の分析対象期間(2014〜2024年)の共願件数は 16件 です。

過去5年間の共願件数(2018〜2023年、計7件)の平均値は1.2件、中央値は1.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.9であり、年ごとの共願件数のばらつきは比較的大きいです。

直近3年間(2020〜2023年)の共願件数は減少傾向です。 共願件数が最も多い年は 2014年 の6件、最も少ない年は 2018年 の0件です。

過去5年間(2018〜2023年)の共願情報
指標
平均値 1.2
標準偏差 1.1
変動係数 0.9
直近3年間の共願傾向
件数 前年比
2022 年 1 -66.7 %
2021 年 3 +50.0 %
2020 年 2 +100 %

重要特許情報   (日本)

国立大学法人名古屋工業大学 の日本特許のうち、第三者から無効審判請求や異議申立が提起された特許や、特許審査過程において審査官により引用された重要性が高い特許を以下に示します。

重要特許を確認することで、国立大学法人名古屋工業大学が置かれている事業競争環境(熾烈な競争環境か、寡占市場かなど)の知見を得られます。 一般に、無効審判請求が多い企業は知財紛争の多い事業環境で事業を展開していると理解できます。

さらに詳しい情報を調査したい場合は、「パテント・インテグレーション」を利用することで、各企業の被引用、被無効審判特許を検索しダウンロードできます。 他のキーワードや特許分類と掛け合わせることで複数の競合企業を含めた特許集合から重要特許を短時間で抽出できます。重要特許調査へのご活用をご検討ください。

重要特許情報の調査

被引用回数が多い特許、無効審判請求数が多い特許など、短時間で重要特許を調べることができます。 

記事監修:佐藤 寿

佐藤総合特許事務所 代表弁理士

佐藤 寿のコメント

「国立大学法人名古屋工業大学」が保有する個々の特許出願に紐付けられた重要指標を検討することで、「国立大学法人名古屋工業大学」が保有する特許の有効性や価値を把握することができます。例えば、他の多数の特許により引用された特許は、自社の技術開発への貢献度が高く、その特許の技術分野における基本特許となる可能性があります。また、そのような特許は、他社出願の権利化を牽制することで競争的に技術開発が行われている注目技術に関する特許かもしれません。
一方、無効審判請求がなされた特許は他社の事業を阻害している可能性が特に高い重要な特許であるといえます。
また、情報提供又は異議申立がなされた特許出願は、無効審判請求ほど致命的ではないものの権利化が認められない第三者がいることから、「国立大学法人名古屋工業大学」の業界における注目特許であるといえます。
いずれにしてもこれらの重要特許の内容を確認することが、知財的なリスク管理の観点でも、ビジネス的に重要な技術を知る意味でも重要になります。

用語解説

被引用
他の特許(日米欧)の審査過程の拒絶理由通知等に引用された特許(審査官引用)であることを示します。 被引用回数が多いほど、他の特許の拒絶理由通知において引用されたことを示し、重要性が高いと考えられます。
無効審判請求
特許を無効にするための手続きを第三者から請求されたことを示します。 第三者の事業に影響を与える可能性が高く、重要性が高いと考えられます。
異議申立
第三者が特許庁へ、特許の有効性に関して改めて審理するよう申し立てたことを示します。 無効審判同様、重要性が高いと考えられます。
情報提供
出願された特許に対して、第三者が審査に有益な情報を特許庁へ提供したことを示します。 通常、当該特許の権利化を妨げるために行うため、重要性が高いと考えられます。
閲覧請求
第三者が特許庁へ、特許の包袋(特許庁と出願人とが交わした文書一式)を閲覧を請求したことを示します。 無効審判、異議申立、情報提供に先立ち包袋を確認することが多く、重要性が高い特許であると考えられます。
特許読解支援アシスタント・サマリア
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被閲覧請求 特許

直近の 被閲覧請求特許 一覧

直近3年間(2021-05-01〜2024-04-30)に、第三者から 閲覧請求 された特許は 4件 ありました。平均閲覧請求数は 1.0回 です。 最も最近 閲覧請求 された特許は 特許7350289号「トリクロロエチレン及び1,1,2-トリクロロエタンをエチレンに分解するデハロコッコイデス属細菌、浄化剤、及び浄化方法」(閲覧請求日 2022-10-06)、次は 特許6450588号「回転電気機械」(閲覧請求日 2021-11-26)です。

直近の閲覧請求 (2021-05-01〜2024-04-30)
- 特許番号 発明の名称 閲覧請求日
1 特許7350289 トリクロロエチレン及び1,1,2-トリクロロエタンをエチレンに分解するデハロコッコイデス属細菌、浄化剤、及び浄化方法 2022-10-06
2 特許6450588 回転電気機械 2021-11-26
3 特許6432016 回転電気機械 2021-09-01
4 特許6421349 回転電気機械 2021-08-02

被閲覧請求数 上位特許

直近10年間(2014-05-01〜2024-04-30)に出願された特許のうち、第三者により 閲覧請求 が1回以上なされた特許は 7件 ありました。平均閲覧請求数は 1.0回 です。 閲覧請求数が多い特許は 特許7350289号「トリクロロエチレン及び1,1,2-トリクロロエタンをエチレンに分解するデハロコッコイデス属細菌、浄化剤、及び浄化方法」(1回)、次に多い特許は 特許6139007号「回転電気機械」(1回)です。

10年間(2014-05-01〜2024-04-30) 閲覧請求数上位特許
- 特許番号 発明の名称 #
1 特許7350289 トリクロロエチレン及び1,1,2-トリクロロエタンをエチレンに分解するデハロコッコイデス属細菌、浄化剤、及び浄化方法 1
2 特許6139007 回転電気機械 1
3 特許6432016 回転電気機械 1
4 特許6362164 電動機 1
5 特許6339416 光学活性スルホンアミド誘導体の製造方法 1

被引用 特許

被引用数 上位特許

直近10年間(2014-05-01〜2024-04-30)に出願された特許のうち、他の特許の審査過程において1回以上 引用 された特許は 130件 ありました。平均被引用数は 2.2回 です。 被引用数が多い特許は 特許6693650号「プロテクトフレーム軸の傾きと独立に飛行体本体を水平にできる陸上走行可能な飛行体」(10回)、次に多い特許は 特許6886266号「柔軟な圧電材料を用いたトランスデューサ」(10回)です。

10年間(2014-05-01〜2024-04-30) 被引用数上位特許
- 特許番号 発明の名称 #
1 特許6693650 プロテクトフレーム軸の傾きと独立に飛行体本体を水平にできる陸上走行可能な飛行体 10
2 特許6886266 柔軟な圧電材料を用いたトランスデューサ 10
3 特許6363528 レーダ装置搭載構造 9
4 特許6512686 陸上走行可能な飛行体 8
5 特許6679100 陸上走行可能な飛行体 7

メディア(新聞、雑誌等)への特許情報提供

『パテント・インテグレーション レポート』は、知的財産権の専門家である弁理士が運営する「パテント・インテグレーション株式会社」が提供するウェブサービスです。 最新の特許データに基づき、様々な企業、技術分野の技術動向情報を提供する国内最大規模の特許レポートサービスです。

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弊社では、新聞、雑誌、ウェブメディア等の様々なメディアの各種記事において活用できる各種特許情報の提供を積極的に行っております。 提供可能な特許情報の内容についてはお気軽に『お問い合わせフォーム』からお問い合わせください。

主要メディアにおける掲載実績
2023-08-07   新聞記事
日経新聞の全国紙朝刊の記事「東芝、混乱の末の非公開化 15年で売上高6割減」にて、東芝の出願件数減少に関する記事において、弊社サービス「パテント・インテグレーション」のデータが使用されました。
2022-12-26   新聞記事
毎日新聞の全国紙朝刊の記事「日産・ルノー、出資比率下げ交渉越年へ 知財がネックとなるワケは…」にて、ルノー、日産の特許件数の比較内容において、弊社サービス「パテント・インテグレーション」のデータが使用されました。
2022-11-09   新聞記事
読売新聞の全国紙朝刊の記事「ルノー・日産 協議難航…EV新会社 知財の扱い・資本見直し」にて、ルノー、日産の特許件数の比較内容において、弊社サービス「パテント・インテグレーション」のデータが使用されました。

コンテンツについて

データ、文書、図表類に関する権利は全て「統合特許検索・分析サービス パテント・インテグレーション」に帰属します。 社内資料、社外報告資料等(有償・無償問わず)に掲載する際は出典「パテント・インテグレーション レポート, URL: https://patent-i.com/」を明記の上、ご利用ください。

特許データは最新の特許庁発行の特許データに基づき集計・解析・分析を行っています。 掲載・分析結果については十分気をつけておりますが、データの正否については保証していません。 ご理解の上、ご利用をお願いいたします。

特許データは全て特許庁発行の公開データに基づいており、掲載内容は特許庁サイトで公開されている公開公報等と同等の内容です。 公報情報は、特許庁「公報に関して」に記載されている通り、権利者が独占排他的な権利を求める手続きを行うかわりに広く公示されるべきものです。 パテント・インテグレーション レポートにおける掲載基準は、特許庁サイト(JPlatPat)での閲覧可否に応じて判断しております。 特許庁サイトにて非公開とされている情報は、弊社も非公開とする場合がございます。 一方、特許庁サイトにて閲覧可能な情報は通常、掲載にあたり法的な問題(名誉毀損等)がなく表現の自由の範囲内と考えられることから削除依頼等には応じておりません。 記事を削除してしまうと、閲覧を希望されるユーザにとって不利益が生じてしまうためです。

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ご利用に当たっての注意点は以下のとおりです。

「特許から見たSDGsグローバル企業ランキング」に掲載されているグローバル特許出願状況やランキング情報、母集団検索式を利用された上で生じるいかなる損害・損失についても当社・株式会社イーパテントでは対応いたしかねます。ターゲットの前に●がついているものは現時点で未対応(特許情報分析からのアプローチでは難しいと判断)です。

特許出願状況やランキング情報の引用

特許出願状況やランキング情報を引用いただく点は問題ありませんが、その際は引用元として「出所:株式会社イーパテント」を明記いただくようにお願いいたします。

各種グラフはイメージデータとなっておりますが、テキストデータでの提供はいたしかねますので、ご了承ください。

各ゴール・ターゲットの対象範囲について

  • SDGsの各ゴールやターゲットの説明文を基に、当社・イーパテントの過去の経験等に基づき対象となるテクノロジーの範囲を設定しております(場合によっては社会課題そのもので検索してる場合もあります)。そのため、本「特許から見たSDGsグローバル企業ランキング」で100%カバーできていない可能性もありますので、ご注意ください。
  • 各ゴール・ターゲットには母集団検索式を明示しております(データベース:パテント・インテグレーション)。こちらの母集団検索式をそのままご利用いただいても、また母集団検索式をご自身で改良いただく点も問題ありませんが、上述の通り本母集団検索式を利用されて生じるいかなる損害・損失についても対応いたしかねますのでご了承ください。
  • 対象としているのは特許と実用新案で、公開・登録のいずれも含んでおります(意匠・デザイン特許は除外)。カウント単位はパテントファミリー数ではなく出願件数となります。

出願人・権利者名義の名寄せ・名義統制について

  • 企業ランキングについては「パテント・インテグレーション」により算出した結果を基に、日本組織は日本語、その他企業は英語(一部日本語にしているものもあります)にしております。
  • 企業名は出願当時の社名の場合もありますが、「パテント・インテグレーション」で算出した結果をそのまま利用しております。
  • 企業名(=特許情報では出願人・権利者名)の名前には揺らぎがある関係上、トップ10内に同一企業が2回以上登場するケースもあります。2つ以上に分割されている場合、これらの出願件数を単純に合算すればその企業の出願件数になるわけではありませんのでご留意ください。

なお、個人の氏名等の個人情報等の削除をご希望の場合は「削除申請フォーム」より必要事項を記載し、送信してください。 その他、本サービスについてお気づきの点がございましたら、「お問い合わせ」よりお気軽にお知らせください。

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