PAGEPAGE1AI関連発明の出願狀況調 報告

特許庁審査第四部審査調査室（AI（ArificilIntligence）AIAIAI1-2.調査方AI2-1.2-2.AI適用先の動2-3.2-4.出願人動AI?別添１（AI?別添２（AI特許庁審査第四部審査調査室電話：03-3581-110135071腮查內1-1.Al廝速兗明頑羲七腮查對0AII：：孔文1太棧勺t.j.定羲樸可能飛寸樸、本查飛1土囡1I二示寸J::-5I二、(i)AI刁了兗明及0AI通用兗明奪「Al隕速兗明」1匕定羲L、查對象匕L豐Lt：：：。d)AI刁了兗明二工一虧丿匕木、y卜勹一夕、深屠學晉、廿術一卜＾夕夕了沙＞、強化學晉等奪含七各檀欖械學晉技銜1氐辦、知＾－又壬于兒七7了沙才理、AI基磅匕.7a:數(shù)學的又1土言十的.情斡處理技銜1二特徵奪有寸石凳明（付與芒九7a:FI勺土主1二G06N勺(2)AI謫用兗明畫像處理、音聲處理、自然言捂處理、欖器制御·口術于才夕又、斷·挨知·予測．最通化沙又于人等(J)各櫓技銜仁、AI(J)基磅七杠石數(shù)學的又比計的杠情斡處理技銜杏遺用L二七仁特徵奪有寸石兗明（付與樸想定芒九7a:>FII太多數(shù)）音聲捻．處

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口深學詈1：：言及寸石Al隅遵凳明口深學詈1：：言及寸石Al隅遵凳明口Al隅逮凳出顧件數(shù)（件囡12AI凳明O出賑人別出顧件(2014年以降O出顧飛2023年6月豐飛仁特許公輟等樸凳行芒九t：：屯0囡13飛1古囡12I二示芒九石出顧人1：：J:L)出顧芒九仁Al隕速堯明(J)主分穎O牛青成比率蒼示L豐寸。囡13中1：：妃載L--CL＼J::-51：：、二二飛1打復數(shù)(J)主分頡蒼豐七--c「勤畫像處理上「制日本霆信霄括（株（株）日立梨作所午十丿株）日本霄氖（株三菱霄欖（株（株）柬北京百度網(wǎng)訊科技有限公才上口＞（株富士7才丿以上（株富士7才丿以上巳沙不久才I"'一-y3:八株I勺勺二、y夕IP木沙尤小（株、丿二一夕兒一才（株日本放送猛午十丿＞又于于力丿E夕又于上天（株（株）半滇體工木兒午一研究七千二一工才、丿＞（株本田技研工集（株夕勺了兒二（株）NTTI-!'刁 眉Al:::J了技銜·勤畫像處理．巳夕木久·草而一般·交通制御·燃燒褫隕制御（860,G08G,F02D)(材料分析、半淳體、通倌等）

．情轅一般．音聲處理．制御·口術于于夕又．＾兒又分了·醫(yī)學斷囡13出賑人已上(J)Al鷗逮凳明(J)主分頰橫成比【備考12,1おける「出願件數(shù)」とは、出願年が2014以降であり、かつ20236までに公開特許公共同出願の場合は筆頭出願人をカウントしています「グーグル」は「グーグ エルエルシー」及び「グーグ インコーポレイテッド」の総稱です「ＩＢＭ」は「インターナショナル?ビジネス?マシーンズ?コーポレーション」を示しています「北京百度網(wǎng)訊科技有限公司」は「ベイジ バイド ネットコ サイエン テクノロジーンパニリミテッド「ベイジ バイド ネットコ サイエンアンテクノロジカンパニリミテッド及「ペキンバイド ネットコ サイエンアンテクノロジカンパニリミテッド」を含みま「コーニンクレッカフィリップス」は「コーニンクレッカ エヌヴェ」を示していま「富士フイルムビジ（株変更前「富士ゼロックス株式會みま「ソニーグループ（株」は名稱変更前の「ソニー株式會社」を含みます ベシユレンクテルハ「クゥアルコム」は「ッド 各國(J)出顧狀0 日米歐中0五斤又1太WIPO國院事矜局1：：杠芒九t：：：出顧()5七、IPC匕L-C06(AlJ了技銜）樸付與芒九-c,＼石出顧件數(shù)O推移奪囡14二示L豐寸。全：：掃,-C06N(J了技銜）樸付與芒九-c,＼石出顧件數(shù)樸增加傾向1：：花石二七樸分力叫豐寸。特1：：、出顧件數(shù)l:米國七中國樸突出Lt布J、面者樸五斤1：：布,文主要.出顧先七t.-:)-c,＼豐寸。 豐t：：：、二工一虧丿匕木、y卜勹一夕隕速O出顧勤向匕Lt、IPC(J)G06N3/02-3/10（二工一、y卜）樸付與芒九-cl,＼石出顧件數(shù)O推移奪囡15I二示L豐寸。全體匕Lt出顧件數(shù)1掃增加傾1：：花LJ豐寸樸、特1二中國1：：卻t-Q出顧件數(shù)樸他國1：：;Blt-Q出顧件數(shù)奪大幅1二上回-:)-cl,＼豐寸0 囡16I太芒I二、IPC)G06N3/02-3/10樸付與芒九t：：：特許出顧()5屯、別泣已L仁揭1于石代表的.深屠學晉隕速0午一勹一卜心（各國言捂1二翻職）奪出顧害頹中（要的、求項、明軸害）1：：)割合奪示L豐寸。割合O伸.全J、特1二2020年1掃米國奪除l,＼全t(J)出顧先1：：布l,\飛前年1二比人飛割合樸減少L-Cl,\石二七樸分力＼LJ豐寸 表1及6表21太、子九毛九中國及。．米國奪出顧先匕寸-QG06N(AI:::J了技銜）樸付與芒九-石出顧1,文、2020年0出顧件數(shù)上位10位O出顧人1：：上石各年1：：掃lt-Q出顧件數(shù)奪示Lt：：：表飛寸。中國飛1太、2019年1太G06N(AJ了技銜）樸付與芒九-c＼石出顧l:大學力6)出顧屯目立屯豐Lt：：：樸、2020年1太企棠辦6(J)出顧樸目立屯、AI技銜樸大學飛O基磅研究1二加無、會裝1二向It研究七朋兗1：：毛批大L-C,\石二七樸示啖芒九-c,＼豐寸。米國飛1太、G06N(I刁了技銜）樸付與芒九-c＼石出顧1掃特1二、BM、了才夕口、丿7卜、夕一夕丿u.匕、夕口一八兒才虧、y卜7才一了一力\6出顧芒九-c,吃江匕樸分力＼L丿豐寸。二九6)企菜O匕沙卒又l:日本市塌^(J)影客屯強＜、研究陰堯七出顧O勤向l;:l::今屯注目寸人吉飛寸=亂=。。

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KR,81.0%CN,78.8%JP,EP,

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囡16G06N3/02-3/10(二.::L一虧丿匕木、y卜）樸付與古九t二各國出賑(J)5右、出顧害頰中1二深眉學智腮午一勹一F它含七屯(J)(J)割合(J)推移昨年順位1北京百度網(wǎng)訊科技有限公 TechnologyCo.Ltd2騰訊科技（深圳）有限公TencentTechnology(Shenzhen)Co.↓3平安科技（深圳）有PingAnTechnology(Sehnzhen)Co.2↓4北京航空航天大Beihang↑5華為技術有限公HuaweiTechnologiesCo.6支付寶（杭州）信息技術有限公 TechnologyCo.Ltd0007電子科技大UniversitOfElectronicScienceAndTechnologyOfChina↓8浙江大Zhejiang↓9天津大Tianji↓杭州電子科HangzhouDianzi9表 各年における中國を出願先とするG06N（AIコア技術）が付與された出願件（2020年出願件數(shù)上位10位の出願人を表示(*)昨年順位1 →2SamsungElectronicsCo.,↑3Google→4MicrosoftTechnologyLicensing,↓5CapitalOneServices,1→6Intel↑7BankOfAmerica98Adobe9AmazonTechnologies,→Nvidia3表 各年における米國を出願先とするG06N（AIコア技術）が付與された出願件（2020年出願件數(shù)上位10位の出願人を表示(*)【備考図14-16び表12はWIPOPatntcoからデータを取得庁がを作成してい（2023年8月1日検索。データベースが異なるため、JPの出願件數(shù)は図3の國內出願件數(shù)とは一致しません。図中の國コードは、JP:日本、US：米國、EP：歐州（EPO、CN：中國、KR：韓國、WO：PCT國際出願（出「出願年」はWIPOPtetcopにおける定義に従います日本、中國、韓國については、実用新案の出願件數(shù)を含みま表1,において、共同出願の場合は筆頭出願人をカウントしていま表1TenceTecnoog(hezhen.,Ltd.」はTencentSieneAndTechnology(ShnzenLmiedCompany」名義での出願を含みます。1においHuaweiTehnoogeo.,Ld.HuaeecnoogC.,t.HuaweiTechC表1においAlipa(HgzhunfrmtinecnlogyCotd.Alipa(HagzouTehnloyCoLd.「Alia(ngzou)IfomaioTechCo.,.「Alipangho)nfrmtinTecnoogLiitdCompany「Zhifubao(Hngho)InfrmtiTechnologyC.,Ld.「支付寶（杭表2においGooglLLC」はGooglnc.」名義での出願を含みまAI①WIPOTechnologyTrends–Artificialntellence（WIO20191AIAI関連発明の範囲を定める分類やクエ②特許出願技術動向調査（26③J-PlatPat特許実用新案分類照會（PMGS（FIやIPCの詳細はこちらを參照してください④AI⑤【別添1】AI腮速A1隕逮脫【參考】上位廿才夕虧又(J)脫欖械學智，于一夕了才二＞夕豐t二煤言十分析蒼行A61B：斷；手銜；人蔬知蔬蓄秸，推1二上石寸口夕丐上作分，豐t：：（打寸屬裝置，例．l,\定O果杏目的七Lt,i.l,＼金屬加工欖械0特殊t.i,制御理0使用1二特徵杏有才石屯(J),例了沙一雨^(J)制勤要素O橫成一般t二(J)毛屯邃6飛告石裝置倒(J)草雨O學晉制F02D：燃燒欖腮07了沙才制御，例．二工一虧兒不氛加熟器，學留制G05B：制御系豐t二餓整系一(J)上虧右系豐t：：（氐要素O監(jiān)視t二1裝AI,推杏利用口：：毛7了沙于制G05819/推，學晉杏行虧屯謫店，例．自己學二工一虧兒·不外內工午又八一卜沙又于上蒼使用才石毛二工一虧丿L,才、、外勹一夕蒼使用寸石屯七了＞于個y夕、y一丿L,(J)作成，例．才＞卜口沙一豐tI土沙、丿一虧知蔬于一夕＾一又，例賀闊店答沙又于變換規(guī)削蒼自勤的1二學留才石屯(J),例例1二上L留才石屯統(tǒng)計的方法知識データベース，例．質問応変換規(guī)則を自動的統(tǒng)計的方法ＡＩ、推論等の利神経ネットワーク，遺伝的アルゴリズム，焼きなまし法のような，ファジー論理解法または自然現(xiàn)象をモデルとした解法を録擔體の取扱ニューラルネットワークを學習型アルゴリズムによる認ニューラルネットワークを用いる遺伝的アル確率的アプローチを含むもの，例．マルコフ確率［ＭＲＦ］モデリン解析するものまたは対策方法をG08B：信號または呼出し裝置ファジィ理論は距離演算を行統(tǒng)計的モデルを用いるもの，例．隠れルニューラル?ネットワークを用いるもマルチモーダルシステム，複數(shù)の認識合またはエキスパートシステムの融合に基づく隠れマルコフモデルニューラル?ネットワークを用いるもファジー論理を用カオス理論遺伝的アルゴリズムを用いる生物統(tǒng)計學に特に適合たＩＣＴ；バイオインフォティクスに関連した機械學習またはデータマイニングに特に適合したＩＣＴ，例．知識発見またはパターン検出に適合した情報通信技術機械學習，データマイニングまたはケモメトリッティクス；計算材料科技術數(shù)學的または計算的アルゴリズムの実行により特徴付けられるもの，例．フィードバック制御，ファジーーッるための方法または手段【別添2】AIコアキーワード（以下、○Cは語順指定あり、○Nは語順指定なしの○文字近傍検索を意味(マシン+machine),2C(學習アルゴリズム(教師あり+教師有+教師付+教師つき),2C,(學習+トレーニン(教師なし+教師無),2C(半教師あり+半教師有+半教師付+半教師つき),2C,(學習+トレーニング+訓練(ニューラル+neural),2C,(ネット多層,2Cネオコグニトロ(コネクショニスト+コネクショニズバック,2C(deep+ディープ+深層),2C,(強化+reinforcement+Q+信頼+ビリーフボルツマンマ(強化+レインフォースメント+リインフォースメント),2CQ,1C,(學習アンサンブル學ファイン,2C,チューニン(アクティブ+能動),2C,(ラーニンセルフ,2C遺伝,2Cスワーム,2Cサポート,2C,ベク,3C,マシランダム,2C,フォ(ベイズ+ベイジアン),2C(決定+ディシジョン),2C(勾配+gradient),2CXG,2C,(ブースト+ブースティング(ADA+エイダ+アダ),2C(RANK+ランク+ランキング),2Cロジスティ,3C,回確率,2C,勾配,2C,降(潛在+latent),2C,(意味+セマンティ+概念(潛在+latent),2C(隠+確率+モデル+モデリ+ネット+過程),2N,マルコ(コンピュー+コンピュテ),7C,クリエイテ記述,2C(ワード+単語),3n,(分散表現(xiàn)+埋め込+埋めこ+埋込+エンベッド+エンベッディング確率,2Cファジ,2Cカオス,2C,(モデル+モデリ+理論混合トピック,2C,(モデル+モデリ+分析(チャット+AI),2Cロボ,2Cエキスパート,2C,システマルチ,2C,エージェント,2C,システ(帰納+論理),2C(概念+セマンティック+意味論),2C【別添3深層學習関連キーワード（以下、○Cは語順指定あり、○Nは語順指定なしの○文字近傍検索 (deep+ディープ+深層),2C,(ニューラル+neural (オートエンコーダ+オート?エン (制限+制約),2c,ボルツ (畳み+畳込+たたみ+convolutional+convolution+コンボリューション+コンボリューショナル),3C,(ニューラ (リカレント+再帰+recurrent),2C,(ニューラル トラン?CNNキーワード→?RNN、LSTMキーワード→→?トランスフォーマ関連キーワード→【別添4】深層學習関連"deepe"ディープラーニング"OR"ディープ?ラーニング"OR"""???"OR"deeperl"ディープニューラル"OR"ディープ?ニューラル"OR"深層ニュー""?????"OR"deepeif"ディープ信頼ネット"OR"ディープビリーフネット"OR"ディー""????"atencoder"OR"自己符號化"OR"オートエンコーダ"OR"オート?エンコーダ"""rsrced"制限ボルツマン"OR"制約ボルツマン"OR"制限付きボルツマン"""受限玻爾茲曼"??????"cnouinlerlニューラル"OR"畳みこみニューOR"OR"畳込ニューラル"OR"たたみ込みニューラル"OR"たたみこみニューラル"OR"コンボリューショナルニューラル"OR"コンボリュー""rcretnualレント?ニューラル"OR"リカレント型ニューラル"OR"再帰型ニ""lnhrtem"長短期記憶"OR"""deep"ディープ強化"OR"""????"OR """?????""WIPOPatentscopeにて実際に用いたクエリ（CTRのXXにJP,US,EP,CN,KR,WOのいずれかを設定。のYYに出願年の範囲を設定CTXXANDA:[10