PREFERRED NETWORKS INCの特許出願動向・競合比較
出願人・権利者「PREFERRED NETWORKS INC」の公開遅延を考慮した比較期間（2024-01-01〜2024-10-31）の特許出願件数は 17件 です。前年同期間（2023-01-01〜2023-10-31）の特許出願件数 9件 に比べて +8件(88.9%) と大幅に増加しています。
出願件数が最も多い年は 2021年 の30件、最も少ない年は 2024年 の20件です（対象年: 2021、2022、2023、2024）。
過去4年間の出願件数(2021〜2024年、計100件)の平均値は25.0件、中央値は25.0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.14であり、年ごとの出願件数は緩やかな変動が見られます。
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 平均値 | 25.0 件 |
| 標準偏差 | 3.6 |
| 変動係数 | 0.14 |
公開遅延を考慮した直近3年間（2023〜2025年）の出願件数は減少傾向です。
| 年 | 件数 | 前年比 |
|---|---|---|
| 2025 年 | 26 件 | +30.0% |
| 2024 年 | 20 件 | -16.67% |
| 2023 年 | 24 件 | -7.69% |
PREFERRED NETWORKS INCの過去6年間(2020〜2025)の特許検索結果[特許データベース 米国]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、PREFERRED NETWORKS INCの特許件数推移および、同業・競合企業との特許件数比較、PREFERRED NETWORKS INCの上位共願人(共同研究相手、アライアンス先)といったPREFERRED NETWORKS INC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。
PREFERRED NETWORKS INC 米国特許件数 推移
PREFERRED NETWORKS INC の過去 6年間 の特許出願件数推移(米国)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。
PREFERRED NETWORKS INC 米国特許 出願件数推移（単位: 件）
| 年 | 件数 |
|---|---|
| 2021 | 30 |
| 2022 | 26 |
| 2023 | 24 |
| 2024 | 20 |
| 2025 | 26 |
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
出願件数の推移をどう読むか
出願件数上位である「PREFERRED NETWORKS INC」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。
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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「126件」の特許検索集合を対象に作成されたものです。 なお、検索集合の件数（126件）とチャート上の出願件数合計は、検索式・期間定義の違いにより一致しない場合があります。 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。
PREFERRED NETWORKS INC
直近の公報一覧
| 公報番号 | 発明の名称 | 書誌情報 | 技術テーマ |
|---|---|---|---|
| 1. USP12737681 | Distributed reinforcement learning system and distributed reinforcement learning method | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2022-12-23 ・公開日 2026-09-15 | — |
| 2. USA2026/0268081 | INFORMATION PROCESSING DEVICE | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2026-04-29 ・公開日 2026-09-10 | — |
| 3. USA2026/0236779 | INFORMATION PROCESSING DEVICE AND INFORMATION PROCESSING METHOD | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2026-03-30 ・公開日 2026-08-13 | — |
| 4. USA2026/0236782 | INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND RECORDING MEDIUM | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2026-04-02 ・公開日 2026-08-13 | — |
| 5. USA2026/0228313 | INFORMATION PROCESSING SYSTEM AND INFORMATION PROCESSING METHOD | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2026-04-01 ・公開日 2026-08-06 | — |
| 6. USA2026/0229260 | COMPUTING DEVICE, DATA TRANSFER METHOD, AND COMPILER DEVICE | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2026-01-26 ・公開日 2026-08-06 | — |
| 7. USA2026/0211974 | COMPUTING DEVICE AND COMPUTING METHOD | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-10-15 ・公開日 2026-07-23 | — |
| 8. USA2026/0147813 | INFORMATION PROCESSING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-04-14 ・公開日 2026-05-28 | — |
| 9. USA2026/0120390 | SERVER DEVICE | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-12-10 ・公開日 2026-04-30 | — |
| 10. USA2026/0122138 | DEVICE, PROGRAM, METHOD, AND SYSTEM FOR PROVIDING LEARNED MODELS | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-12-22 ・公開日 2026-04-30 | — |
| 11. USA2026/0100253 | IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD, AND NON-TRANSITORY COMPUTER READABLE MEDIUM | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-12-12 ・公開日 2026-04-09 | — |
| 12. USA2026/0065160 | INFORMATION PROCESSING SYSTEM, INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, SCHEDULING METHOD, INFORMATION PROCESSING PROGRAM, AND SCHEDULING PROGRAM | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-08-28 ・公開日 2026-03-05 | — |
| 13. USA2026/0056738 | INSTRUCTION GENERATING METHOD, ARITHMETIC PROCESSING DEVICE, AND INSTRUCTION GENERATING DEVICE | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-09-04 ・公開日 2026-02-26 | — |
| 14. USA2026/0056677 | PROCESSING SYSTEM AND PROCESSING METHOD FOR NEURAL NETWORK | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-10-28 ・公開日 2026-02-26 | — |
| 15. USA2026/0044483 | INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND NON-TRANSITORY COMPUTER READABLE MEDIUM | ・出願人 PREFERRED NETWORKS INC ・出願日 2025-10-21 ・公開日 2026-02-12 | — |
同業・競合企業 情報 (米国)
PREFERRED NETWORKS INC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。
直近3年間(2023〜2025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(2023〜2025年)において、出願件数が最も多いのは PREFERRED NETWORKS INC の70件、次に多いのは ENEOS CORPORATION の11件です。
| 名前・名称 | 件数 |
|---|---|
| PREFERRED NETWORKS INC | 70 件 |
| ENEOS CORPORATION | 11 件 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 件 |
| FANUC CORPORATION | 1 件 |
| PREFERRED ELEMENTS INC | 1 件 |
対象期間(2020〜2025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(2020〜2025年)において、出願件数が最も多いのは PREFERRED NETWORKS INC の146件、次に多いのは ENEOS CORPORATION の13件です。
| 名前・名称 | 件数 |
|---|---|
| PREFERRED NETWORKS INC | 146 件 |
| ENEOS CORPORATION | 13 件 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 件 |
| FANUC CORPORATION | 4 件 |
| PREFERRED ELEMENTS INC | 1 件 |
| TOKYO ELECTRON LIMITED | 1 件 |
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
競合企業との比較のポイント
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。
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同業・競合企業 米国特許件数 ランキング
同業・競合企業 米国特許件数 推移
同業6社 の 過去6年間の米国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。
同業・競合企業 出願件数ランキング
| 名称 | 件数 |
|---|---|
| PREFERRED NETWORKS INC | 146 |
| ENEOS CORPORATION | 13 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 |
| FANUC CORPORATION | 4 |
| PREFERRED ELEMENTS INC | 1 |
| TOKYO ELECTRON LIMITED | 1 |
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
競合企業の長期推移をどう読むか
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。
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上位共願人 情報 (米国)
PREFERRED NETWORKS INC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、PREFERRED NETWORKS INC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、PREFERRED NETWORKS INC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。
直近3年間(2023〜2025年)の特許共願傾向
上位共願人のうち、直近3年間(2023〜2025年)において、共願件数が最も多いのは ENEOS CORPORATION の11件、次に多いのは NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY の5件です。
| 名前・名称 | 件数 |
|---|---|
| ENEOS CORPORATION | 11 件 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 件 |
| FANUC CORPORATION | 1 件 |
対象期間(2020〜2025年)の特許共願傾向
上位共願人のうち、対象期間(2020〜2025年)において、共願件数が最も多いのは ENEOS CORPORATION の13件、次に多いのは NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY の5件です。
| 名前・名称 | 件数 |
|---|---|
| ENEOS CORPORATION | 13 件 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 件 |
| FANUC CORPORATION | 4 件 |
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
競合企業との比較のポイント
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。
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上位共願人 米国特許件数 ランキング
PREFERRED NETWORKS INC の過去6年間の 上位共願人3社 の米国特許の出願件数ランキングを以下に示します。
上位共願人 出願件数ランキング
| 名称 | 件数 |
|---|---|
| ENEOS CORPORATION | 13 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 |
| FANUC CORPORATION | 4 |
上位共願人 米国特許件数 推移
PREFERRED NETWORKS INC の過去6年間の 上位共願人3社 の米国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。
上位共願人 出願件数ランキング
| 名称 | 件数 |
|---|---|
| ENEOS CORPORATION | 13 |
| NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY | 5 |
| FANUC CORPORATION | 4 |
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
競合企業の長期推移をどう読むか
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。
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上位共願人 詳細
ENEOS CORPORATION の特許共願傾向
ENEOS CORPORATION の分析対象期間(2020〜2025年)の共願件数は 13件 です。
過去5年間の共願件数(2020〜2024年、計10件)の平均値は2.0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、年ごとの共願件数はばらつきが大きいです。
公開遅延を考慮した直近3年間（2023〜2025年）の共願件数は増加傾向です。 共願件数が最も多い年は 2024年 の5件、最も少ない年は 2020年 の0件です（対象年: 2020、2021、2022、2023、2024）。
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 平均値 | 2.0 件 |
| 標準偏差 | 1.9 |
| 変動係数 | 0.9 |
| 年 | 件数 | 前年比 |
|---|---|---|
| 2025 年 | 3 件 | -40.0% |
| 2024 年 | 5 件 | +66.7% |
| 2023 年 | 3 件 | +50.0% |
NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY の特許共願傾向
NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION KOBE UNIVERSITY の分析対象期間(2020〜2025年)の共願件数は 5件 です。
過去5年間の共願件数(2020〜2024年、計4件)の平均値は0.8件、中央値は0件です。変動係数(標準偏差/平均値)は1.5であり、年ごとの共願件数はばらつきが大きいです。
共願件数が最も多い年は 2023年 の3件、最も少ない年は 2020年 の0件です（対象年: 2020、2021、2022、2023、2024）。
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 平均値 | 0.8 件 |
| 標準偏差 | 1.2 |
| 変動係数 | 1.5 |
| 年 | 件数 | 前年比 |
|---|---|---|
| 2025 年 | 1 件 | 0 |
| 2024 年 | 1 件 | -66.7% |
| 2023 年 | 3 件 | - |
FANUC CORPORATION の特許共願傾向
FANUC CORPORATION の分析対象期間(2020〜2025年)の共願件数は 4件 です。
過去5年間の共願件数(2020〜2024年、計4件)の平均値は0.8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、年ごとの共願件数はばらつきが大きいです。
対象期間に収録データ上0件の年があるため、増減の断定は控え、年次表で件数を確認してください。 共願件数が最も多い年は 2020年 の2件、最も少ない年は 2021年 の0件です（対象年: 2020、2021、2022、2023、2024）。
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 平均値 | 0.8 件 |
| 標準偏差 | 0.7 |
| 変動係数 | 0.9 |
| 年 | 件数 | 前年比 |
|---|---|---|
| 2025 年 | 0 件 | - |
| 2024 年 | 0 件 | -100% |
| 2023 年 | 1 件 | 0 |
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。
本ウェブサービスは、知的財産権への関心有無に関わらず、多くの方々に知財情報を身近に感じて頂き、活用いただくことを目的としています。
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
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パテント・インテグレーション(株)は、日米欧、国際公開、台湾の各国特許庁より収集された、4,500万件以上の最新の特許データに基づき、品質の高い特許情報の提供に取り組んでいます。 
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パテント・インテグレーション(株)は、情報の信頼性を高め、ユーザのみなさまに安心して特許情報をお調べいただけるよう、様々な取組みを行なっています。 
佐藤総合特許事務所 代表弁理士
佐藤 寿のコメント
特許事務所での実務に加え、ヤマハ発動機のグループ会社で企業知財と戦略立案を経験。知財と事業の両面から企業を支援しています。
平均出願件数の読み方
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、「PREFERRED NETWORKS INC」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。
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