機械学習の特許動向・出願人比較

技術分野「機械学習」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 3,660件 です。前年同期間（2023-01-01〜2023-10-31）の特許出願件数 3,691件 に比べて -31件(-0.8%) と僅かに減少しています。

出願件数が最も多い年は 2024年 の4,524件、最も少ない年は 2022年 の4,288件です（対象年: 2021、2022、2023、2024）。

過去4年間の出願件数(2021〜2024年、計17,488件)の平均値は4,372件、中央値は4,338件です。変動係数(標準偏差/平均値)は0.02であり、年ごとの出願件数は安定しています。

公開遅延を考慮した直近3年間（2023〜2025年）の出願件数は増加傾向です。

機械学習の過去6年間(2020〜2025)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。

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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)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。

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