リーガルテックグループTokkyo.Ai社自動車産業の変革を担う、AIツールでイノベーション推進を支援

〜モビリティのパラダイムシフトを知財プラットフォームで支える〜

リーガルテック株式会社

2023年12月14日 11時08分

2023年12月、リーガルテック株式会社（東京都港区：代表取締役佐々木隆仁）の子会社 Tokkyo.Ai株式会社が開発した「プライベート特許検索®」が、自動車産業において急速に導入されています。このツールは、自動車産業が直面する複数の課題に対応するための画期的な解決策を提供しています。とくに、特許出願プロセスの遅さという長年の問題に対して、AIによる迅速かつ効率的な特許文案の生成能力を通じて効果的な解決を実現しています。

自動車産業は、電気自動車（EV）への移行、自動運転技術の開発、コネクテッドカーの台頭など、前例のない技術進化に直面しています。これらの技術は、車両の動力源から運転のあり方、さらには車と社会のつながり方を根本から変えつつあります。また、環境規制の強化、消費者の持続可能な移動手段に対する需要の高まり、モビリティサービスの普及など、市場の変化も加速しています。

このような状況の中、日本の自動車産業も大きな変革を迫られ、自動車業界同士または異業種とのコラボレーションが活発に行われています。しかし、他社との協業の中、自社らしさを失えば、企業イメージやブランド力の低下というリスクも発生します。オープンイノベーションは、異なる分野の専門知識とリソースを結集し、新しいアイデアや解決策を生み出す重要な手段となりますが、だからこそ自社の知財を経営資産として明確にしながら、協業を進めることが、グローバル競争で生き残るために不可欠な課題となります。

自動車産業の課題

自動車産業は、多くの機会と同時にいくつかの重要な課題を抱えている。これらの課題を理解することは、Tokkyo.Aiの知財AIツールを自動車産業に導入する際の戦略を考える上で重要である。

環境への影響: 自動車産業は、排出ガスや環境汚染という大きな課題を抱えています。特に、CO2排出量の削減は、気候変動対策の重要な部分です。

電動化への移行: ガソリン車から電気自動車（EV）への移行は、環境への影響を減らすための重要なステップですが、これには巨大な投資とインフラの変革が必要です。

サプライチェーンの問題: 自動車産業は複雑なサプライチェーンに依存しており、原材料の不足や国際的な貿易問題は生産に大きな影響を及ぼします。

技術革新の必要性: 自動運転技術やコネクテッドカーなどの最先端技術の開発は、競争力を維持するために不可欠ですが、これには大きな研究開発費が必要です。

規制と安全基準への対応: 自動車産業は、各国の厳しい規制や安全基準に適応する必要があります。これは設計や生産プロセスに大きな影響を与えることがあります。

消費者の変化する需要: 消費者の好みやニーズは常に変化しており、カーシェアリングやモビリティサービスの人気の高まりは、伝統的な自動車販売モデルに挑戦をもたらしています。

Tokkyo.Aiの知財AIツールを自動車産業に導入する際には、これらの課題を解決するための支援を提供する方法を考えることが重要だ。

課題の解決手段

これらの課題の解決については以下のような解決手段がある。しかし、これらを実現するにはこれまで自分たちが行ってきた事業とは異なる事業領域の情報を収集し、提携先の探索や事業戦略の指針をたてる際の参考とする必要がある。他社の情報を的確に収集し、自社の強みと比較、あるいはミックスすることで新たな解決手段が見えてくることもある。そういった場面において特許AIツールは役に立つ。

エネルギー効率の最適化: IoT技術を活用して、自動車のエネルギー消費をリアルタイムで監視し、最適化する。電気自動車のバッテリー寿命を延ばすための新しいアルゴリズムや、再生可能エネルギー源との統合方法を開発。

サプライチェーンのデジタル化と最適化: ブロックチェーンやAIによるサプライチェーン管理システムを開発。原材料の調達から製造、物流に至るまでのプロセスを透明化し、効率化する。

カスタマイズ可能なモビリティサービス: AIを利用して、ユーザーの行動パターンや好みに基づいたパーソナライズされたモビリティサービスを提供。車両シェアリング、ライドシェアリング、パーソナルトランスポートのためのプラットフォームを開発。

自動運転技術の進化: AIと機械学習を用いた自動運転システムの開発。周囲の環境をより正確に認識し、安全な運転を実現する技術。

データ駆動型のマーケティング戦略: 車載データと消費者データを組み合わせて、カスタマイズされた広告やプロモーションを提供。新しい収益源として、データ分析とターゲット広告の開発。

新たな金融モデルの提案: 車載データを利用した新しい保険やローンのモデルを開発。運転行動に基づいた保険料の算出や、購入支援のための金融サービス。

お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/

「プライベート特許検索」の導入効果

こういった課題の解決に関して、Tokkyo.Aiのプライベート特許検索を活用することで、様々な技術をもっている企業の調査や、ビジネスアイデアから特許文案を生成し、類似特許の検索や競合分析を行うことができる。

「EV用高効率バッテリー」のアイデアを生成AIで特許文案に！～モビリティのパラダイムシフトを知財プラットフォームで支える～

導入事例1: 電気自動車（EV）のバッテリー技術革新

自動車メーカーX社は、EVバッテリーの寿命延長と充電速度の向上に取り組んでおり、Tokkyo.Aiの特許検索ツールを使用して関連する最新の特許情報を収集しました。この情報を基に、バッテリーの材料革新と充電システムの改良に関する新たな特許出願を行い、製品開発サイクルを短縮し、独自技術による市場競争力を強化しました。

※「AIテキスト検索」でバッテリーに関する類似特許を検索

導入事例2: センシングとレーダー技術の革新による自動運転車の安全性向上

自動車メーカーY社は、自動運転車のセンシングとレーダー技術の革新に焦点を当てていました。彼らは、Tokkyo.Aiの特許検索ツールを利用して、高度なセンシング技術、レーダーシステム、および関連するAIアルゴリズムに関する最新の特許情報を収集し分析しました。この情報を基に、A社は高解像度レーダーシステムと高度なセンサー融合技術に関する新たな特許を出願。これらの技術は、車両の周囲の環境をより正確に感知し、障害物を検出し、予測する能力を向上させることで、自動運転車の安全性と信頼性を大幅に高めることができました。さらに、これらの技術は低光線や悪天候下でも効果的に機能し、自動運転車の運用範囲を広げることに成功しました。A社はこの技術革新により、自動運転車市場における競争力を強化し、安全で信頼性の高い車両を提供することができるようになりました。