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、「機械翻訳技術」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。
テーマコード「機械翻訳技術」の直近(2023-01-01〜2023-02-28)の特許出願件数は 27件 です。前年同期間(2022-01-01〜2022-02-28)の特許出願件数 34件 に比べて -7件(-20.6%) と大幅に減少しています。
出願件数が最も多い年は 2018年 の434件、最も少ない年は 2022年 の255件です。
過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計1,851件)の平均値は308件、中央値は353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。
指標 | 値 |
---|---|
平均値 | 308 件 |
標準偏差 | 142 |
変動係数 | 0.5 |
年 | 件数 | 前年比 |
---|---|---|
2022 年 | 255 件 | -12.97 % |
2021 年 | 293 件 | -29.06 % |
2020 年 | 413 件 | -2.82 % |
機械翻訳技術[5B091]の過去10年間(2014-01-01〜2024-10-31)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。
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、機械翻訳技術の特許件数推移および、同業・競合企業との特許件数比較、機械翻訳技術の上位共願人(共同研究相手、アライアンス先)、および重要特許といった機械翻訳技術の知財戦略・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。
パテント・インテグレーション株式会社 CEO/弁理士
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。
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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。
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機械翻訳技術 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。
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
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、機械翻訳技術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。
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
機械翻訳技術 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。
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「3,163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。
技術テーマ「機械翻訳技術」における上位出願人の特許情報を以下に示します。各企業の特許件数を比較することで、過去および現在の各社の技術テーマにおける研究開発状況や、技術テーマにおける各社の位置付けを確認できます。
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
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 株式会社日立製作所 の24件、次に多いのは 富士通株式会社 の17件です。
名前・名称 | 件数 |
---|---|
株式会社日立製作所 | 24 件 |
富士通株式会社 | 17 件 |
キヤノン株式会社 | 8 件 |
富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 8 件 |
日本電信電話株式会社 | 7 件 |
株式会社東芝 | 6 件 |
日本電気株式会社 | 6 件 |
沖電気工業株式会社 | 5 件 |
株式会社リコー | 3 件 |
シャープ株式会社 | 1 件 |
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 日本電信電話株式会社 の265件、次に多いのは 富士通株式会社 の206件です。
名前・名称 | 件数 |
---|---|
日本電信電話株式会社 | 265 件 |
富士通株式会社 | 206 件 |
株式会社日立製作所 | 132 件 |
富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 89 件 |
株式会社東芝 | 84 件 |
日本電気株式会社 | 71 件 |
株式会社リコー | 54 件 |
キヤノン株式会社 | 40 件 |
シャープ株式会社 | 28 件 |
沖電気工業株式会社 | 17 件 |
パナソニックホールディングス株式会社 | 7 件 |
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
同業11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。
技術テーマ「機械翻訳技術」における上位出願人の特許情報を以下に示します。各企業の特許件数を比較することで、過去および現在の各社の技術テーマにおける研究開発状況や、技術テーマにおける各社の位置付けを確認できます。
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
上位出願人のうち、直近3年間(2022〜2024年)において、出願件数が最も多いのは 株式会社日立製作所 の24件、次に多いのは 富士通株式会社 の17件です。
上位出願人のうち、対象期間(2014〜2024年)において、出願件数が最も多いのは 日本電信電話株式会社 の265件、次に多いのは 富士通株式会社 の206件です。
機械翻訳技術 の過去20年間の 上位出願人7社 の日本特許の出願件数ランキングを以下に示します。
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
機械翻訳技術 の過去20年間の 上位出願人7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。
株式会社東芝 の分析対象期間(2014〜2024年)の出願件数は 84件 です。
過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計23件)の平均値は3.8件、中央値は4.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.3であり、年ごとの出願件数のばらつきは大きいです。
直近3年間(2020〜2023年)の出願件数は減少傾向です。 出願件数が最も多い年は 2015年 の19件、最も少ない年は 2021年 の3件です。
指標 | 値 |
---|---|
平均値 | 3.8 件 |
標準偏差 | 1.2 |
変動係数 | 0.3 |
年 | 件数 | 前年比 |
---|---|---|
2022 年 | 4 件 | +33.3 % |
2021 年 | 3 件 | -25.00 % |
2020 年 | 4 件 | 0 |
日本電信電話株式会社 の分析対象期間(2014〜2024年)の出願件数は 265件 です。
過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計104件)の平均値は17.3件、中央値は12.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.8であり、年ごとの出願件数のばらつきは比較的大きいです。
出願件数が最も多い年は 2015年 の50件、最も少ない年は 2022年 の4件です。
指標 | 値 |
---|---|
平均値 | 17.3 件 |
標準偏差 | 14.6 |
変動係数 | 0.8 |
年 | 件数 | 前年比 |
---|---|---|
2022 年 | 4 件 | -20.00 % |
2021 年 | 5 件 | -73.7 % |
2020 年 | 19 件 | -48.6 % |
日本電気株式会社 の分析対象期間(2014〜2024年)の出願件数は 71件 です。
過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計29件)の平均値は4.8件、中央値は4.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.8であり、年ごとの出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)の出願件数は減少傾向です。 出願件数が最も多い年は 2014年 の17件、最も少ない年は 2021年 の1件です。
指標 | 値 |
---|---|
平均値 | 4.8 件 |
標準偏差 | 3.7 |
変動係数 | 0.8 |
年 | 件数 | 前年比 |
---|---|---|
2022 年 | 5 件 | +400 % |
2021 年 | 1 件 | -66.7 % |
2020 年 | 3 件 | -72.7 % |
富士通株式会社 の分析対象期間(2014〜2024年)の出願件数は 206件 です。
過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計110件)の平均値は18.3件、中央値は18.5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。
出願件数が最も多い年は 2018年 の34件、最も少ない年は 2022年 の16件です。
指標 | 値 |
---|---|
平均値 | 18.3 件 |
標準偏差 | 9.7 |
変動係数 | 0.5 |
年 | 件数 | 前年比 |
---|---|---|
2022 年 | 16 件 | -11.11 % |
2021 年 | 18 件 | -18.18 % |
2020 年 | 22 件 | +15.79 % |
株式会社リコー の分析対象期間(2014〜2024年)の出願件数は 54件 です。
過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計34件)の平均値は5.7件、中央値は7.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.6であり、年ごとの出願件数のばらつきは大きいです。
出願件数が最も多い年は 2014年 の9件、最も少ない年は 2015年 の2件です。
指標 | 値 |
---|---|
平均値 | 5.7 件 |
標準偏差 | 3.2 |
変動係数 | 0.6 |
年 | 件数 | 前年比 |
---|---|---|
2022 年 | 3 件 | -50.0 % |
2021 年 | 6 件 | -33.3 % |
2020 年 | 9 件 | +12.50 % |
機械翻訳技術 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、機械翻訳技術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。
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
直近3年間(2021-11-01〜2024-10-31)に、第三者から 情報提供 された特許は 5件 ありました。平均情報提供数は 1.0回 です。 最も最近 情報提供 された特許は 特許7198800号「意図認識最適化処理方法、装置、機器および記憶媒体」(情報提供日 2024-04-26)、次は 特許7357606号「臨床試験の需給予測のためのシステムおよび方法」(情報提供日 2024-02-15)です。
- | 特許番号 | 発明の名称 | 情報提供日 |
---|---|---|---|
1 | 特許7198800 | 意図認識最適化処理方法、装置、機器および記憶媒体 | 2024-04-26 |
2 | 特許7357606 | 臨床試験の需給予測のためのシステムおよび方法 | 2024-02-15 |
3 | 特許6792132 | 情報処理装置 | 2022-06-16 |
4 | 特開2020-160971 | 契約書校正システム、契約書校正プログラム及び契約書校正方法 | 2022-03-01 |
5 | 特開2020-160970 | 法律文書データ校正システム、法律文書データ校正プログラム及び法律文書データ校正方法 | 2022-01-20 |
直近10年間(2014-11-01〜2024-10-31)に出願された特許のうち、第三者により 情報提供 が1回以上なされた特許は 5件 ありました。平均情報提供数は 1.0回 です。 情報提供数が多い特許は 特開2020-160970号「法律文書データ校正システム、法律文書データ校正プログラム及び法律文書データ校正方法」(1回)、次に多い特許は 特許7198800号「意図認識最適化処理方法、装置、機器および記憶媒体」(1回)です。
- | 特許番号 | 発明の名称 | # |
---|---|---|---|
1 | 特開2020-160970 | 法律文書データ校正システム、法律文書データ校正プログラム及び法律文書データ校正方法 | 1 回 |
2 | 特許7198800 | 意図認識最適化処理方法、装置、機器および記憶媒体 | 1 回 |
3 | 特許6792132 | 情報処理装置 | 1 回 |
4 | 特開2020-160971 | 契約書校正システム、契約書校正プログラム及び契約書校正方法 | 1 回 |
5 | 特許7357606 | 臨床試験の需給予測のためのシステムおよび方法 | 1 回 |
直近3年間(2021-11-01〜2024-10-31)に、第三者から 閲覧請求 された特許は 6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 特開2023-121482号「文書入力支援プログラム、および、文書編集システム」(閲覧請求日 2024-10-16)、次は 特許7357606号「臨床試験の需給予測のためのシステムおよび方法」(閲覧請求日 2024-03-11)です。
- | 特許番号 | 発明の名称 | 閲覧請求日 |
---|---|---|---|
1 | 特開2023-121482 | 文書入力支援プログラム、および、文書編集システム | 2024-10-16 |
2 | 特許7357606 | 臨床試験の需給予測のためのシステムおよび方法 | 2024-03-11 |
3 | 特表2022-548761 | 自然言語コンテンツの選択的な深い構文解析 | 2023-08-25 |
4 | 特表2022-545062 | オントロジーベースの概念埋め込みモデルを使用した自然言語処理 | 2023-07-27 |
5 | 特許6792132 | 情報処理装置 | 2022-07-15 |
6 | 特開2020-160971 | 契約書校正システム、契約書校正プログラム及び契約書校正方法 | 2022-06-08 |
直近10年間(2014-11-01〜2024-10-31)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 26件 ありました。平均閲覧請求数は 1.1回 です。 閲覧請求数が多い特許は 特許6382359号「個人の属性情報の集合体を利用するためのコンピュータシステム、サーバ装置およびプログラム」(3回)、次に多い特許は 特許7082570号「ヒト標本研究のための情報に基づく同意データの体系化、追跡、および使用のための方法およびシステム」(2回)です。
- | 特許番号 | 発明の名称 | # |
---|---|---|---|
1 | 特許6382359 | 個人の属性情報の集合体を利用するためのコンピュータシステム、サーバ装置およびプログラム | 3 回 |
2 | 特許7082570 | ヒト標本研究のための情報に基づく同意データの体系化、追跡、および使用のための方法およびシステム | 2 回 |
3 | 特許6754426 | 世界共通翻訳 | 1 回 |
4 | 特開2022-026278 | 文章解析装置、方法、及び、プログラム | 1 回 |
5 | 特表2022-548761 | 自然言語コンテンツの選択的な深い構文解析 | 1 回 |
直近10年間(2014-11-01〜2024-10-31)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 874件 ありました。平均被引用数は 2.7回 です。 被引用数が多い特許は 特開2016-151928号「情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム」(129回)、次に多い特許は 特許6535349号「以前の対話行為を使用する自然言語処理における文脈解釈」(86回)です。
- | 特許番号 | 発明の名称 | # |
---|---|---|---|
1 | 特開2016-151928 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム | 129 回 |
2 | 特許6535349 | 以前の対話行為を使用する自然言語処理における文脈解釈 | 86 回 |
3 | 特許6305588 | 拡張された会話理解アーキテクチャ | 44 回 |
4 | 特許6570169 | ユーザ対話システムと共にユーザ操作を支援する対話支援プログラム、サーバ及び方法 | 38 回 |
5 | 特許7033729 | ガイド支援システム及びガイド支援方法 | 26 回 |
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