特許情報分析 (パテントマップ) から見た

AIプロセッサー

～技術開発実態分析調査報告書～

概要

本調査報告書は、「AIプロセッサー」に関するパテントマップ、パテントチャートを作成し、技術開発動向、最近の注目技術など具体的なデータを提供しております。
AIプロセッサー技術開発実態分析調査報告書のCD-ROM版もご用意しております。

ご案内

1. 調査目的

「AIプロセッサー」に関する出願件数、出願人 (共同出願人) 、発明者、特許分類、キーワードなどに対し、ランキング、時系列推移、技術分布図など様々な観点から分析したパテントマップおよび、パテントチャートを作成し、

(1). 「AIプロセッサー」についてどのような技術があるか、
(2). 各企業の技術開発動向はどのように推移しているか、
(3). 国内出願日基準「2009年1月～2021年6月」における関連技術の出現・消失状況はどのようになっているか、
(4). 各企業間の連携状況はどのようになっているか、
(5). 2017年1月～2021年6月における企業および技術の注目すべき動向は何か、
(6). この分野に強い弁理士 (特許事務所) と企業の利用状況はどうか
等を明確にして、今後の開発の指針決定に役立てようとするものである。

2. 特許情報の収集方法

本調査報告書は、「AIプロセッサー」の国内出願日:2009年1月～2021年6月に出願された公開特許について、検索、収集した。報告書作成には、パテントマップ作成支援ソフト「パテントマップEXZ」 (インパテック株式会社製) を使用した。特許情報公報の総数は1,177件である。

3. 報告書の構成

本報告書は、I.～II.の2つの部分から構成されている。

I. パテントマップ編
- A. 2017年1月～2021年6月の出願における新規出現した出願人、技術分類による動向分析
- B. 全般分析
- C. 上位20出願人比較分析
- D. 上位5出願人個別分析
- E. 特定3出願人比較分析 (1位ソニーG、2位トヨタ自動車、3位三星電子)
- F. 上位20特許分類分析
- G. 特定特許分類分析
  - G-1. 特定特許分類分析 (1)
    - FIサブグループ分類 (深さ13)
    - Fターム分類 (深さ10)
  - G-2. 特定特許分類分析 (2)
    - Fターム分類 (深さ8)
- H. キーワード分析 ※キーワードは発明の名称、要約、請求の範囲、産業上の利用分野、従来の技術から抽出した。
- I. 弁理士 (特許事務所) の動向分析
II. パテントチャート編

4. 本報告書の特徴

「AIプロセッサー」に関する国内出願日:2009年1月～2021年6月の出願、さらには2017年1月～2021年6月の技術動向が分かりやすく把握できる。

本技術分野に関連する弁理士 (特許事務所) の動静が読み取れる。
パテントマップおよびパテントチャートで視覚的に理解しやすい。

I. パテントマップ編
A. 2017年1月～2021年6月の出願における新規出現した出願人、技術分類による動向分析
- 2017年1月～2021年6月の出願における
  - 出願人別出願件数ランキング (上位50)
  - 技術分類 (上位50FIサブグループ、上位50Fターム) 別出願件数ランキング
  - 出願人別出願件数伸長率マップ (出願件数上位50)
- の4マップを掲載。
- 【資料1、2】2017年1月～2021年6月の出願における新規出現したFIサブグループとFタームの分類リスト (上位100)
B. 全般分析
- 「テーマ」の全体動向について
  - 全体の技術開発ライフサイクル、ファミリー (優先国) マップ
  - 件数推移、出願人数推移、新規発明者数推移、新規技術分類数推移のマップ
  - 出願人、発明者、技術分類ごとの出願件数ランキングマップ
  - 期間、出願人を着眼点とした技術分類別出願件数マップ
  - 出願人、技術分類の出現・消失状況マップ
  - 出願人、発明者、技術分類の伸長率マップ
    などの24マップを掲載。
C. 上位20出願人比較分析
- 上位20出願人を比較分析するための
  - 期間着目の出願件数比較マップ
  - 出願件数、共同出願人数、新規発明者数推移を比較するマップ
  - 上位20出願人別出願件数最大伸び率・平均伸び率の比較
  - 上位20出願人と技術分類上位20との相関マップ
  - 審査権利状況
  - 出願件数の伸びと技術分類の構成率の比較
  - 技術分類数と発明者数による出願人分布
    など11マップを掲載。
D. 上位5出願人個別分析
- 上位5出願人をそれぞれ個別に分析を行うための
  - 各出願人の技術分類上位20による出願件数推移マップ
  - 各出願人の技術分類上位40とキーワード上位80による出現・消失状況マップ
  - 各出願人の技術分類上位20による最大伸び率・平均伸び率エクステンドマップ
  - 各出願人の独自技術分類、独自キーワードを分析するマップ
  - 各出願人の共同出願人
    など47マップを掲載。
E. 特定3出願人比較分析 (1位ソニーG、2位トヨタ自動車、3位三星電子)
- 特定3出願人を比較分析するための
  - 各出願人と全出願人の出願件数推移の比較マップ
  - 各出願人の技術分類の出願件数、出願件数推移の比較マップ
  - 各出願人の出願件数の出現・消失状況、伸び変遷マップ
  - 各出願人と技術分類との相関マップ、出願人の技術分類別ランキングマップ
    など12マップを掲載。
F. 上位20特許分類分析
- 上位20FIサブグループ、上位20Fタームを分析するための
  - 前期間と後期間による技術分類の出願件数比較マップ
  - 技術分類別の出願人数、発明者数比較マップ
  - 出願件数、出願人数、発明者数の各推移マップ
    など10マップを掲載。
G. 特定特許分類分析
- G-1. では、FI分類を二つ、Fターム分類を一つ指定し、その技術分類における
  - 出願人別出願件数推移、新規出願人数推移、新規発明者数推移を分析するマップ
  - 分類の出願件数伸長率変遷マップ、出願人別出願件数ランキングマップ
    など18マップを掲載。
- G-2. では、さらにFターム分類を複数指定し、それらの技術分類における
  - 出願人別、分類別出願件数の各ランキングマップ及び出願件数推移マップ
  - Fターム分類とFターム分類、Fターム分類と出願人の各出願件数相関マップ
    など30マップを掲載。
H. キーワード分析
- キーワードの出現・消失状況を分析するマップ
- キーワードの伸長率を分析するマップ

の2マップを掲載。

I. 弁理士 (特許事務所) の動向分析
- 弁理士別の出願件数ランキングマップ、出願件数推移マップ
- 上位40弁理士と上位20FIメイングループの相関マップ

の3マップを掲載。

II. パテントチャート編
パテントチャートでは、特定の出願人を指定し
- 公報図等を含む時系列チャート、Fターム分類と発明者のマトリクスチャート分析
- 特定Fターム分類の技術分類マトリクスチャート
- 注目特許のサイテーションマップ
  など6マップを掲載。

参考資料

資料3 : 出願人統合リスト
資料4 : 上位5出願人の発明者リスト
資料5 : パテントマップ・パテントチャートの種別と見方

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出版社

株式会社パテントテック社

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お問い合わせ

本出版物に関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(出版社への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

体裁・ページ数

A4判簡易製本 (Viewerソフトウェア、パテントマップ・チャート添付) 258ページ

ISBNコード

978-4-86685-678-0

発行年月

2021年10月

販売元

tech-seminar.jp

価格

45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

同時購入割引

書籍版・CD-ROM版の同時購入で 79,500円(10%税込) (通常価格 99,000円 10%税込) でご購入いただけます。

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開始日時		開催方法
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2025/5/28	化学工学におけるビッグデータ非依存のニューラルネットワーク活用手法	オンライン
2025/6/4	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析	オンライン
2025/6/6	時系列データ分析の基礎と実務への応用	オンライン
2025/6/6	AI利活用におけるEU AI法の影響と今後の課題	オンライン
2025/6/9	現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座	オンライン
2025/6/9	時系列データによる将来予測、異常検知への応用	オンライン
2025/6/12	小規模データに対する機械学習の効果的適用法	オンライン
2025/6/12	Pythonを活用したデータ分析手法	オンライン
2025/6/13	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析	オンライン
2025/6/13	現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座	オンライン
2025/6/13	時系列データ分析の基礎と実務への応用	オンライン
2025/6/13	計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用	オンライン
2025/6/13	AI利活用におけるEU AI法の影響と今後の課題	オンライン
2025/6/17	衛星データを活用した宇宙ビジネスへの参入とその進め方	オンライン
2025/6/18	機械学習のための少数データ、データ不足への対応と解釈・評価方法	オンライン
2025/6/18	外観検査自動化に向けた画像処理・AI技術活用の課題と導入のポイント	オンライン
2025/6/19	自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術	オンライン
2025/6/20	計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用	オンライン
2025/6/25	小規模データに対する機械学習の効果的適用法	オンライン

発行年月
2024/3/4	対話型生成AI (人工知能) 利活用技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2024/3/4	対話型生成AI (人工知能) 利活用技術技術開発実態分析調査報告書
2023/6/30	生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31	機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2021/10/25	AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/7/30	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14	AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30	人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/8/11	化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31	生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30	生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26	ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24	リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31	“人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2013/6/21	機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
1993/3/1	新しいサーボ制御の基礎と実用化技術

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