機械学習 (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、「機械学習」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。

技術分野「機械学習」の直近(2023-01-01〜2023-02-28)の特許出願件数は 342件 です。前年同期間(2022-01-01〜2022-02-28)の特許出願件数 532件 に比べて -190件(-35.7%) と大幅に減少しています。

出願件数が最も多い年は 2021年 の3,809件、最も少ない年は 2014年 の193件です。

過去5年間の出願件数(2018〜2023年、計17,927件)の平均値は2,988件、中央値は3,436件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.30であり、年ごとの出願件数のばらつきは小さいです。

直近3年間(2020〜2023年)の出願件数は減少傾向です。

機械学習の過去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。

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、「機械学習」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、機械学習の特許件数推移および、同業・競合企業との特許件数比較、機械学習の上位共願人(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学習の知財戦略・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。

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。

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機械学習 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、機械学習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。

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。

直近の 被異議申立特許 一覧

直近3年間(2021-11-01〜2024-10-31)に、第三者から 異議申立 された特許は 39件 ありました。平均異議申立数は 1.0回 です。 最も最近 異議申立 された特許は 特許7444489号「学習支援システム及びサービス提供方法」(異議申立日 2024-09-03)、次は 特許7440220号「板金加工見積作成支援装置及び板金加工見積作成支援方法」(異議申立日 2024-06-27)です。

直近の 被情報提供特許 一覧

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 61件 ありました。平均情報提供数は 1.3回 です。 最も最近 情報提供 された特許は 特開2023-050804号「路面判定装置、及び、路面判定方法」(情報提供日 2024-10-28)、次は 特開2023-128432号「診断装置、および診断装置の制御方法」(情報提供日 2024-09-02)です。

被情報提供数 上位特許

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 83件 ありました。平均情報提供数は 1.3回 です。 情報提供数が多い特許は 特開2023-050804号「路面判定装置、及び、路面判定方法」(6回)、次に多い特許は 特表2019-528113号「機械学習モデルを使用した眼底画像の処理」(5回)です。

直近の 被閲覧請求特許 一覧

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 125件 ありました。平均閲覧請求数は 1.4回 です。 最も最近 閲覧請求 された特許は 特表2022-528961号「胚を選択する方法及びシステム」(閲覧請求日 2024-10-23)、次は 特許7236543号「ＨＬＡクラスＩＩ特異的エピトープの予測およびＣＤ４＋ Ｔ細胞の特徴付けのための方法およびシステム」(閲覧請求日 2024-10-07)です。

被閲覧請求数 上位特許

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 210件 ありました。平均閲覧請求数は 1.3回 です。 閲覧請求数が多い特許は 特許7371535号「自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設」(7回)、次に多い特許は 特表2019-528113号「機械学習モデルを使用した眼底画像の処理」(5回)です。

被引用数 上位特許

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 4,283件 ありました。平均被引用数は 3.4回 です。 被引用数が多い特許は 特許6423402号「セキュリティ処理方法及びサーバ」(88回)、次に多い特許は 特許6522488号「ワークの取り出し動作を学習する機械学習装置、ロボットシステムおよび機械学習方法」(71回)です。