【技術動向レポート】蓄電池AI開発の壁は「データ不足」 国内特許動向からみる日本企業の開発機会―MyTokkyo.Ai

寿命・安全性・歩留まりをどう両立するか―SOC・SOH推定、熱暴走予兆検知、中古電池評価の特許事例を分析

リーガルテック株式会社（本社：東京都港区、代表取締役CEO：平井 智之）は、特許AIエージェント「MyTokkyo.Ai」を活用し、蓄電池産業における製造・劣化診断AIの技術課題と国内公開特許の動向を調査しました。

今回の検索では、2021年から2025年を対象に30件の検索式を実行し、重複を除いて約35件の公報を確認しました。出願は、SOC（充電率）・SOH（健全度）の推定、熱暴走の予兆検知、中古電池の性能評価、画像を用いた欠陥検査などに分かれています。共通する課題として浮かび上がったのは、学習に使える劣化・異常データの不足と、製造条件・使用履歴・品質を結び付けるデータ設計です。

調査結果の要点

1  劣化と異常の学習データが不足　

熱暴走や内部短絡は発生頻度が低く、実データを十分に集めにくい事象です。希少な異常を見逃さないモデルの構築には、センサーの組み合わせや学習データの補完が必要になります。

2  診断結果の信頼性が実装条件を左右　

電池の種類、使用温度、充放電履歴が変わると、SOC・SOHや残存寿命の推定精度が低下する場合があります。中古電池では使用履歴が不明な個体もあり、診断モデルの汎用性が課題です。

3  製造データと完成品品質の対応付けが難しい　

混練、塗工、乾燥、プレス、組立などの工程データと、完成後の性能・寿命を一貫して結び付ける必要があります。この対応関係が不十分だと、AIの予測を歩留まり改善へ反映しにくくなります。

特許出願が確認された主な技術領域

SOC・SOH推定では、株式会社デンソーによるインピーダンス計測とガウス過程回帰を組み合わせた出願が確認されました。株式会社半導体エネルギー研究所は、ニューラルネットワークを用いた残容量推定や異常発熱の画像診断に関する出願を行っています。これらは、電池内部を直接観察しにくいという制約を、計測値と推定モデルの組み合わせで補おうとする技術です。

中古電池の評価では、株式会社日立ハイテクによる残価評価・劣化度管理システム、トヨタバッテリー株式会社による非破壊の電池特性推定が確認されました。再利用の可否だけでなく、利用可能な期間や用途を評価する方向へ技術が広がっています。

製造・検査分野では、エルジー エナジー ソリューションによる電極画像検査AIや外観検査の出願が確認されました。画像から欠陥を見つけるだけでなく、検査結果を製造条件の改善へ戻せるかが、今後の競争点になると考えられます。

図1　技術課題と特許動向の整理（MyTokkyo.Aiによる当社調査）

 確認された主な企業と技術の方向性

•株式会社半導体エネルギー研究所：ニューラルネットワークによる残容量推定、異常発熱の画像診断

•株式会社デンソー：インピーダンス計測と回帰モデルを組み合わせたSOH推定

•株式会社日立ハイテク：中古電池の残価評価、劣化度管理

•トヨタバッテリー株式会社：非破壊による電池特性の推定

•エルジー エナジー ソリューション：電極画像と外観検査を用いた品質判定

なお、企業名やタイトルに「AI」「機械学習」を直接含める検索では該当件数が限られました。これは関連出願が存在しないことを意味しません。公報中の用語、出願人名の表記、IPC分類の付与によって検索結果が変わるため、件数は今回の検索条件で確認できた範囲として扱う必要があります。

日本企業にとっての開発機会

以下は、今回確認した出願動向と技術課題からみた当社の考察です。特許の空白、権利取得の可能性、他社権利との抵触を判断するものではありません。

中古電池の用途別評価

中古電池の再利用では、単一の劣化指標だけでなく、使用履歴、材料特性、想定する再利用先を組み合わせた評価が重要です。車載、定置用など用途ごとに必要な性能を定義し、残存価値を説明できる診断モデルには開発余地があります。

熱暴走を早期に捉える複合センシング

画像、温度、ニオイ、電気特性などを組み合わせれば、単一センサーでは捉えにくい兆候を補完できます。希少な異常データを扱うため、実データに加えて試験データやシミュレーションをどう組み込むかが実装上の焦点になります。

検査結果を製造条件へ戻す工程最適化

画像検査の判定結果を蓄積し、混練、塗工、乾燥、プレスなどの条件と結び付けることで、不良の検出から発生原因の推定へ用途を広げられます。日本企業が持つ量産ラインのデータと工程ノウハウを生かしやすい領域です。

調査概要

本調査は、リチウムイオン電池と全固体電池を中心とする蓄電池を対象とし、燃料電池は補足事例として参照しました。IPC分類H01M、G01R、G06N、G06Tと、劣化診断、SOC、SOH、熱暴走、画像検査、再利用などのキーワードを組み合わせています。

図2　検索概要（MyTokkyo.Aiによる当社調査）

 調査方法と留意事項

•検索期間は2021年1月1日から2025年12月31日です。2026年公開分は補足事例として区分しました。

•公開年別の件数は公報の公開年を基準にしています。2025年分は、公開前の案件を含まない可能性があります。

•検索式ごとのヒット件数には、別の検索式でも確認された同一公報が含まれる場合があります。重複を除いた確認件数は約35件です。

•本調査の件数は、設定した検索式で確認できた公報に基づきます。蓄電池業界全体の出願件数を示すものではありません。

•本調査は技術動向の把握を目的としており、法的な侵害判断、無効性判断、特許性判断は行っていません。

主な確認公報

特開2022-109974、特許第7787825号、特許第7639947号、特許第7626258号、特許第7745009号、特許第7934010号、特開2024-170764、特表2025-518251、特表2025-511640。2026年公開の公報は補足事例として参照しています。

出典

•調査・分析：特許AIエージェント「MyTokkyo.Ai」を用いたリーガルテック株式会社の調査

•個別公報の確認：独立行政法人工業所有権情報・研修館「J-PlatPat」

MyTokkyo.Aiについて

MyTokkyo.Aiは、特許調査や発明抽出を支援する特許AIエージェントである。自然言語による調査指示から、関連特許の検索、技術課題の整理、企業別の技術動向分析を支援し、研究開発・知財・製造部門の判断材料を整理できる。

製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/

お問い合わせ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/

会社概要

会社名：リーガルテック株式会社

設立：2021年3月

資本金：4億9,300万円（資本準備金含む）

代表取締役CEO：平井 智之

所在地：東京都港区虎ノ門5-13-1 虎ノ門40MTビル4F

URL：https://www.legaltech.co.jp/

事業概要：

・特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」の提供・開発

・知の資産化ナレッジベース「IPGenius」の提供・開発

・秘密情報の共有データルーム「リーガルテックVDR」の提供・開発