学習モデルによる推定 – パテントガイドブック

多様なデータから状態・構造を推定するAI技術を特許情報から俯瞰

近年、AI技術の進展により、直接計測が難しい状態や現象を、画像・音・生体・環境データなどから推定する技術開発が急速に進んでいます。特に、センサ数削減、非接触化、リアルタイム推定、省データ化への要求を背景として、学習モデルを活用した推定技術は、ヘルスケア、自動車、インフラ、製造、画像解析など幅広い分野へ展開されています。

学習モデル生成、推定処理、逆解析・最適化技術に着目し、各社の特許出願からAI推定技術の用途展開と関連技術を俯瞰します。

本レポートでは、特許情報からAI学習モデルを活用した推定技術の具体例を俯瞰します。特に、非接触センシング、省データ推定、センサレス化、逆解析による最適化などに着目することで、次世代のセンシング・状態把握技術の方向性を把握できます。また、異分野におけるAI推定技術の活用事例を比較することで、自社技術への応用可能性や新規テーマ探索・技術差別化検討のヒントとしても活用いただけます。市場ニーズを反映した具体技術が表れる特許情報は、研究開発における強力な羅針盤です。

第一線のR&D技術者の研究開発の促進にお役立てください。

こんな人におすすめ

• 新規テーマを探索している研究開発担当者
• 次世代センサ・熱利用技術を検討している技術企画担当者
• 次世代研究テーマを検討している新規事業企画部門

得られる示唆

• AI推定技術の用途展開と技術潮流を俯瞰できる
• 非接触・省データ化に向けた技術方向性を把握できる
• 異分野技術の自社応用ヒントを得られる

パテントガイドブック『数理的思考を研究開発に活かす』シリーズ

技術の高度化・複雑化が進む中、研究開発においては、特定の専門分野の知識だけでは捉えきれない複雑な課題が増えています。近年では、数理的思考や問題整理アプローチを取り入れることで、従来とは異なる視点から技術課題を捉える動きが広がっています。

『数理的思考を研究開発に活かす』シリーズは、学習モデルによる推定、トポロジー、因果推論など、数理的思考を活用した技術アプローチを、具体的な特許情報から俯瞰します。

特許情報には、企業や大学による最先端の研究開発成果や応用展開が表れます。異分野を横断して特許情報を俯瞰することで、

• どのような技術課題に対して、
• どのように数理的アプローチを活用しているのか

を把握することができます。

多様な特許情報の具体例を通じて、問題の見方、構造の捉え方、モデル化、最適化、推定など、“技術者の思考の武器”として特許情報を活用していただくことを狙いとしています。

複雑化する技術課題に取り組むR&D研究者様にご利用いただきたいシリーズです。技術課題を多面的に捉え、研究開発における発想力・問題解決力を強化するための新たな視点と思考のジャンプにお役立てください。

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