AIの適用が期待される技術の特許出願動向

─平 成 29 年度特許出願技術動向調査「自動走行システムの運転制御」、「マンマシンインターフェイスとしての音声入出力」─
Technical trends in the area expected AI use

特許庁

総務部企画調査課知財動向班技術動向係長

小堺行彦

平成 24 年 4 月特許庁入庁（審査第四部電子デバイス）
平成 29 年 10 月より現職
03-3592-2910

1 特許出願技術動向調査について

2 自動走行システムの運転制御

特許出願は公報として広く一般に公開される。特許の

2.1

技術概要

公開情報は、企業・大学等における研究開発の成果に係現在、日本では、SIP（戦略的イノベーション創造プる技術情報や権利情報である。これらの特許情報から、ログラム）の課題の一つとして自動走行システムが挙げ先端技術分野等の特許出願状況や研究開発の方向性を分られており、産学官共同で、今後の自動運転の実用化に析することで、企業、大学等における今後の研究開発の向けた取り組みがされている。また、日本のみならず米方向性を決定する指針となる。そこで、特許庁では、国欧においても、自動走行システムに対する注目度は高く、の政策として推進すべき技術分野、社会的に注目されて国家レベルでの研究開発も盛んである。よって、今後、いる技術分野等から技術テーマを選定して、平成 11 年

自動走行システムに関しては、世界で開発競争が激化す度から「特許出願技術動向調査」と題し特許出願の分析ることが予想されている。

を行っている。

自動走行システムについては、平成 25 年度に特許出

平成 29 年度は、12 の技術テーマを選定し調査を行っ

願技術動向調査「自動運転自動車」が実施されたが、そており、本稿ではその中から、近年注目度の高い AI にの後、技術が急速に進化していることから、その後の新関連した調査内容を含む「自動走行システムの運転制御」

たな動向を明らかにすることは、我が国企業が研究開発及び「マンマシンインターフェイスとしての音声入出力」の方向性の検討あるいは戦略的な出願・権利獲得を行うについて概要を述べる。

際の有力な情報となり、我が国企業の国内外での事業活動の実施及びその拡大に資するともいえる。
このような背景のもと、特許庁は「平成 29 年度特許出願技術動向調査」において、自動走行システム（以降、「自動運転車」という。）に関する特許等の動向を明らかにした。
図１に、本調査の技術俯瞰図を示す。図 1 における点線内の技術である、「自動運転車」「運転支援システム」「システム関連技術」「（自動運転、運転支援システムに関する）判断、操作の要素技術」を調査対象範囲としている。

98特許情報施策および事業1

図１ 自動走行システムの運転制御における技術俯瞰図
図1

自動走行システムの運転制御における技術俯瞰図

図１ 自動走行システムの運転制御における技術俯瞰図

注：2014 年以降はデータベース収録の遅れ、PCT 出願の各国移行のずれ等で、全データを反映していない可能性がある。
図 2出願人国籍別の出願件数推移及び出願件数比率（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）
出願人国籍別の出願件数推移及び出願件数比率（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015年）
図２：2010～2015 年）

2.2

特許出願動向注：2014 年以降はデータベース収録の遅れ、PCT 出願の各国移行のずれ等で、全データを反映していない可能性がある。

図 4 には、「運転負荷軽減システム」の技術区分を更図２ 出願人国籍別の出願件数推移及び出願件数比率（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

図 2 に、本調査全体における自動運転車の特許出願に詳細化し、「駐車支援」について分析した結果を示す。

件数の推移及び比率を示す。出願人国籍別に見ると、日「駐車支援」、特に「自動バレーパーキング」1 に関する出

本国籍による出願が最も多く 44.6％を占めており、次願は、独国籍の出願が最も多く、約半数を占めており、いで、独国籍（19.3％）、米国籍（15.8％）、欧州（独次いで、韓国籍、日本国籍、米国籍の出願が多かった。

除く）国籍（6.7％）、中国籍（6.7％）、韓国籍（6.6％）

自動走行システムの運転制御における HMI2（Humanとなっている。

Machine Interface）の特許出願動向を図 5、図 6 に次に、各特許出願を本調査独自の「技術区分」に峻別示す。中国籍を除き、「表示／音声内容」に関する出願し、その技術区分毎に動向を分析した調査結果を示す。

件数が多い。中国籍では、「監視」（主にドライバモニタ

図 3 に、「運転支援システム」に関連する技術区分のリング）に関する出願件数が最も多くなっている。米国

調査結果を示す。これらの技術区分においては、日本国籍の出願が最多である。「運転負荷軽減システム」や「予防安全システム」に関する出願においては、日本国籍に次いで、独国籍、米国籍の順に出願件数が多い。中国籍
だけは、「予防安全システム」に関する出願の方が、「運転負荷軽減システム」に関する出願よりも件数が多いという結果だった。

1ドライバーが車内にいない状態あるいは車内にいても自ら運転操作をしない状態でシステムが自動的に駐車を行う技術

2

運転者と機械とが情報をやり取りするための手段であり、運転者や機械の監視技術、手動運転と自動運転の切り替え技術、また機械に指示を与えるための操作手段、人と機械の調停を担う技術等において用いられるもの。運転者に対してのみにとどまらず、車両外部の歩行者への操作状況伝達なども含む。

YEAR BOOK 2O1899図３ 技術区分（運転支援システム）別－出願人国籍別出願件数（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

図 3 技術区分（運転支援システム）別－出願人国籍別出願件数
図３ 技術区分（運転支援システム）別－出願人国籍別出願件数（日米欧中韓独への（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

図4技術区分（運転支援システム（運転負荷軽減システム（駐車支援）））別－出願人国籍別出願件数

図４ 技術区分（運転支援システム（運転負荷軽減システム（駐車支援）））別－出願人国籍別出願件数（日米欧独中韓への出願、（日米欧独中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015年）
出願年（優先権主張年）：2010～2015年）
図５ 技術区分（HMI）別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

図４ 技術区分（運転支援システム（運転負荷軽減システム（駐車支援）））別－出願人国籍別出願件数（日米欧独中韓への出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

注：2014 年以降はデータベース収録の遅れ、PCT 出願の各国移行のずれ等で、全データを反映していない可能性がある。
図６
図
6 技術区分（HMI）別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、出願年（優先技術区分（HMI）別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、技術区分（HMI）別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、
図５ 技術区分（HMI）別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張
出願年（優先権主張年）：2010～2015
出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）
権主張年）：2010～2015年） 年）

図5年）：2010～2015 年）

100

■⾃⾞
⽇本国籍では（⾞両）に関する出願がほとんどであるが（１４件／１５件）、⽶国籍は（ドライバ）に関する出願の⽐率が多い（８件／２４件）。
⽶国籍は⽇本国積よりドライバを対象にＡＩを⽤いた出願が多い傾向がある。

■環境
⽇本国籍は全て（道路の⾞線／形状）に関する出願であるのに対して、⽶国籍は全て（路⾯状況）に関する出願である。

図7

技術区分（人工知能（対象物））別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010～2015 年）

図７ 技術区分（人工知能（対象物））別出願件数推移（日米欧中韓独への出願、出願年（優先権主張年）：2010 2015 年）
は「対車両外部」への意図伝達技術（外向き HMI）に
AI に代表される情報処理技術及び、移動通信技術を注力し始めているというトピックもあるものの、特許出高度に融合させるべきである。また、自動運転が社会願件数からその動向は見られなかった。出願件数の推移に安心して受け入れられるように、システム失陥時のをみると、近年注目を集める外向き
HMI に関する技術
⽤途安全確保や、自動運転のリスク分析についても研究をは、2013 年から 2014 年にかけて 2 倍以上に伸び進める必要がある。ている。

・人と自動運転システムの関係を最適化する技術開発に

図 7 に、自動走行システムの運転制御における人工一層注力すべきである。具体的には自動運転車と搭乗⽣産管理・商品管理・知能に関する特許出願において、対象物について分析しHMI の開⼟⽊建設管理・構造物管理者、自動運転車の外部、それぞれをつなぐ
顧客応答
ヘルスケア
モビリティ
メディア
個⼈（業務）⽤／家庭⽤／業種共通
・⾃動応答・案内 ・医療・看護・介護

・⾃動⾞

・機器操作

・異常検出

・要約作成

・翻訳・通訳・機器操作・防犯・防災・安全・コミュニケーション 性確保の声で発話 ・ディクテーション
・⾳楽
・テキストの読み上げ ・ゲーム
・個⼈認証

・教育・学習・ボイスロギング
・障がい者⽀援
・鉄道
・操作⽀援 ・安全性確保 発を急ぐべきである。
・望ましい⼈ ・操作⽀援
た結果を示す。日本国籍では、「自車」や「周辺車」を・患者・⽣活者⽀援 ・航空・軍事・船舶

・作業記録

転車の安全に関する科学的知見を積み上げ、科学的根⾳声・⾳投資を強化したとのトピックもあるが、今回の調査結果⾳声・⾳拠に裏付けられた技術を開発するべきである。
そして、ではその傾向は見られなかった。また、AI 活用が期待

こうした知見や技術を基準や認証といった制度に組み⼊⼒

対話解析

⾔語解析

⾳声認識

特徴抽出

⾳響処理

されるのは混在環境における複数対象の挙動推定であるが、複数対象を含んでいる「周辺車」に顕著な増加の兆⾳声出⼒制御境」を対象とする出願件数が多い。中国政府が AI への⾳声合成・自動運転車が安全であることを証明するため、自動運要素技術

応答⽂⽣成

対象とする出願件数が多く、米国籍では、「自車」や「環出⼒課題・認識率向上・セキュリティ確保
込むとともに、国際的な議論を主導し、ルール作りへ・操作性向上
・ノイズ耐性・プライバシー管理
・多⾔語対応・複数話者の聞き分け ・語彙の貢献ならびにビジネスに関連する部分での主要な役・⾼速化
・メッセージの伝わ・学習の⼿間省⼒化
りやすさ向上

話者特定
ニューラルネットワーク等の活⽤候は未だ見られない。人工知能に関する特許出願は今後割を獲得するべきである。
・⾃然な発話の認識・ ・低消費電⼒
⽂字・画像・映像

マイク以外のセンサー・その他の⼊⼒大幅増加の可能性があるため、日本もより注力していくべきだと思われる。

発話（韻律・感情等）・ビジネスモデル（注）絵の素材にゲッティイメージズの画像を使⽤・表⽰・その他の出⼒
自動運転車を利用した新たな移動サービス事業を構想し、そのサービスを実現するための技術開発を行うべ
図８ マンマシンインターフェイスとしての音声入出力の技術俯瞰図きである。

2.3

提言

特許出願技術動向調査は、調査結果についてアドバイ員会を組織している。本調査では、調査結果を踏まえつ

3

マンマシンインターフェイスとしての音声入出力

つ、有識者委員会として特に主張したい内容を重視して、

3.1

技術概要

スをいただくために、技術テーマ毎に有識者を集めて委以下をはじめとする提言をまとめた。

人間と機械が情報をやり取りするための手段であるマ・自動運転の時代においては、「安全」は競争力の源泉

ンマシンインターフェイスにおいて、従来からあるキーになり得る。システムによる安全な自動運転を実現すボード、タッチパネル、ディスプレイ等に代わって、操るため、我が国がこれまで培ってきた自動車技術と、作の効率性や柔軟性を格段に向上させる手段として、音YEAR BOOK 2O18 101

特許情報施策および事業12010 2015 年）

⽤途

顧客応答

ヘルスケア

⽣産管理・商品管理・
⼟⽊建設管理・構造物管理

モビリティ

・⾃動応答・案内 ・医療・看護・介護 ・⾃動⾞・ボイスロギング
・障がい者⽀援・鉄道
・患者・⽣活者⽀援 ・航空・軍事
・船舶

・機器操作・操作⽀援
・作業記録

・異常検出
・安全性確保メディア

個⼈（業務）⽤／家庭⽤／業種共通

・要約作成
・望ましい⼈の声で発話
・⾳楽・翻訳・通訳・機器操作・防犯・教育・学習・操作⽀援
・防災・安全・コミュニケーション 性確保
・ディクテーション
・テキストの読み上げ ・ゲーム
・個⼈認証

要素技術
⾳声・⾳出⼒課題・認識率向上・セキュリティ確保
・操作性向上・プライバシー管理
・ノイズ耐性・多⾔語対応・複数話者の聞き分け ・語彙・⾼速化
・メッセージの伝わ・学習の⼿間省⼒化
りやすさ向上・⾃然な発話の認識・ ・低消費電⼒
発話（韻律・感情等）・ビジネスモデル

ニューラルネットワーク等の活⽤⽂字・画像・映像
マイク以外のセンサー・その他の⼊⼒

図8

⾳声出⼒制御

話者特定

⾳声合成

対話解析

⾔語解析

⾳声認識

特徴抽出

⾳響処理

応答⽂⽣成

⾳声・⾳⼊⼒表⽰・その他の出⼒（注）絵の素材にゲッティイメージズの画像を使⽤

マンマシンインターフェイスとしての音声入出力の技術俯瞰図

図８ マンマシンインターフェイスとしての音声入出力の技術俯瞰図
2,500

1,000
韓国籍
2,273件
17.2%

その他
654件
5.0%

日本国籍
3,413件
25.8%

欧州国籍
768件
5.8%

合計
13,208件

米国籍
3,983件30.2%

1,882 1,886

800

1,978

2,250
2,000

1,573

700
出 600
願 500件
400
数
300

中国籍
2,117件
16.0%

優先権主張
2006-2015年

900

1,750
1,500

1,018

980

1,008

1,073
904

1,250

906

1,000合計

750200500100250002006

2007

2008

2009

2011

2012

2013

2014

2015

出願年（優先権主張年）

出願人国籍（地域）

日本

2010

米国

欧州

中国

韓国

その他

合計

注）2014年以降はデータベース収録の遅れ、PCT 出願の各国移行のずれ等で、全データを反映して いな い可能性がある。

図9

出願人国籍別ファミリー件数推移及びファミリー件数比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015 年）

図９ 出願人国籍別ファミリー件数推移及びファミリー件数比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015 年）

声認識・合成等の音声入出力技術が期待されている。

ら出力までの各段階における「要素技術」、技術が解決

近年、音声認識精度の向上や合成音声の品質の向上、しようとする「課題」の 3 つの観点で整理した。

ハードウェア機器の多様化、処理能力の向上がめざまし

3.2

く、また、従来のスマートフォンに加えて音声アシスト端末に代表される新しいデバイスが次々と登場し、市場

図 9 に、「マンマシンインターフェイスとしての音声の注目を集めている。さらに今後は、IoT（Internet of入出力」における対象技術全体のファミリー件数3 の、ニューラルネットワーク等の活用

ニューラルネットワーク等の活用Things）関連技術の進展によってこれまで以上に身の22252434

特徴抽出取りの対象に加わることが予想される。
話者特定

4555ディープラーニング
このような背景のもと、マンマシンインターフェイス
21・その他
本調査の調査対象を表現した技術俯瞰図を図8 に示12200620072008

194541666674533793109139661018201320142015

3 「ファミリー件数」とは、共通の優先権を持つパテントファミリーを単位とした件数であり、いわゆる発明の数である。
例えば、共通の優先権を持つ特許出願が日本と米国とにさ510161れた場合、「出願件数」は 2 件、「ファミリー件数」は 116 件と数えられる。
3728433645
1・end-to-end
としての音声入出力技術の調査分析を行った。

その他
111417す。本技術の応用産業と関係する「用途」、音声入力か出願人国籍別の推移と割合を示す。出願人国籍としては米国籍が3983 件（30.2％）で最も多く、次いで日111
回りの様々な機器が相互に接続され、人間と機械のやり

102

特許出願動向30200920102011

2012

出願年（優先権主張年）

ニューラルネットワーク等の活用
ニューラルネットワーク等の活用

22

特徴抽出

25

1

話者特定

4341915454166

6674

33793109139661018510

16

15552

112

1

1

1・end-to-end

・その他

その他

11141730

1637284336452006

20072008

20092010

20112012

2013

2014

2015

出願年（優先権主張年）

注：2014 年以降はデータベース収録の遅れ、PCT 出願の各国移行のずれ等で、全データを反映していない可能性がある。
図 10 技術区分「ニューラルネットワーク等の活用」─ファミリー件数推移
図１０ 技術区分「ニューラルネットワーク等の活用」‐ファミリー件数推移（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015 年）
2006-2015 年）

本国籍が 3413 件（25.8％）と続いている。韓国籍

ばいで推移し、代わりに、中国籍及び韓国籍が大きく伸と中国籍は僅差であり、それぞれ 2273 件（17.2％）

長している。と 2117 件（16.0％）である。出願件数全体の推移は、次に、技術区分別の特許出願動向調査の結果を示す。

2012 年前後で傾向が大きく変わっており、2006 年

図 10 に、「ニューラルネットワーク等の活用」に関すから 2011 年の間はほぼ横ばいで推移しているのに対る特許出願の動向を示す。2006 年から 2010 年の間し、2012 年以降は大きく増加傾向に転じている。国は横ばいで推移し、2011 年以降で件数の伸びが見ら

籍別の推移では、2006 年から 2011 年の間は、日本れる。「ディープラーニング」は 2012 年までは出願が国籍と米国籍が他国籍に比べて突出しているが、2012ほとんど無かったが、2013 年以降で出願が増加して年以降は米国籍が大きく増加する一方で、日本国籍は横おり、今後強化することで差別化を図り得る技術と考え

0.6
ゲーム

防災/安全性確保

操作支援（個人（業務）用/家庭用/業種共通）

0.5

コミュニケーション

日本国籍出願比率

0.4

鉄道

自動車

会議

生産管理・商品管理・土木建設
管理・構造物管理

テキストの読み上げ
メディア

0.3

翻訳/通訳
防犯
テレビ
携帯電話/機器操作（個人（業務）携帯機器用/家庭用/業種共通）

音声のテキスト化
顧客応答・
顧客分析

0.2

教育/学習

船舶

個人認証
患者/生活者支援
障がい者支援0.1
ネットワーク上のサービス呼び出し

000.5

11.52

医療・看護・介護
航空／軍事

2.5

3

3.5

出願増加指標値
図 11

技術区分「用途」別─出願増加指標値×日本国籍出願比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015 年）

図１１ 技術区分「用途」別‐出願増加指標値×日本国籍出願比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015年）

YEAR BOOK 2O18 103

特許情報施策および事業

ディープラーニング24

0.6
メッセージの伝わりやすさ向上
語彙0.5

複数話者の聞き分け

日本国籍出願比率

0.4

自然な会話

0.3

ノイズ耐性
多言語対応
認識率向上

学習の手間省力化

0.2

プライバシー管理
低消費電力
セキュリティ確保

ビジネスモデル

0.1

高速化・リアルタイム性向上
低コスト化

00

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

出願増加指標値
図 12

技術区分「課題」別─出願増加指標値×日本国籍出願比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015 年）

図１２ 技術区分「課題」別‐出願増加指標値×日本国籍出願比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-20150.6年）

発話区間検出

応答文生成

単語辞書

0.5

音声出力制御対話解析

日本国籍出願比率

0.4

マイクアレイによるビーム
フォーミング

音声合成
探索

0.3
特徴抽出
話者特定
ノイズ除去

言語解析
音源分離

0.2

分散型音
声認識

音響モデル

0.1

ニューラルネット
ワーク等の活用

言語モデル

マルチモーダル

エコーキャンセ
リング

000.5

1

1.5

22.5

33.5

出願増加指標値
図 13

技術区分「要素技術」別─出願増加指標値×日本国籍出願比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015 年）

図１３ 技術区分「要素技術」別‐出願増加指標値×日本国籍出願比率（日米欧中韓への出願、出願年（優先権主張年）：2006-2015

られる。その中でも「end-to-end」アプローチによる 年） 件数と 2011 年以前の年平均ファミリー件数の比（「出104

ものは、今回の調査で把握した 2015 年までの出願は願増加指標値」と呼ぶ。）を横軸に、日米欧中韓への出見られなかったが、2016 年以降は出願が増えている

願全体のファミリー件数に占める日本国籍のファミリーと予測される。

件数の比率（「日本国籍出願比率」と呼ぶ。）を縦軸に日本に強みのある技術分野、弱い分野は何かを調べる

とりプロットしたものを図 11～13 に示す（用途：図

ため、技術区分別に、2012 年以降の年平均ファミリー11、課題：図 12、要素技術：図 13）。これらの図で、出願増加指標値が 1 より十分大きい技術区分（右側のチを含むディープラーニング等）についての技術の成領域）は、今後も同様の出願傾向が続くと仮定すれば、長が見込まれるため、他国の動向を注視しつつ、対応今後とも技術的な競争領域として重要な分野であると考策（オープンにすべき技術と秘匿すべき技術の切り分えることができる。また、日本国籍出願比率が高い技術け等）を検討すべきである。

での出願増加指標値は 1.8 程度、日本国籍出願比率は4 結び0.25 程度である。ここでは、重要な技術分野として出

本稿では、平成 29 年度に調査を実施したテーマの中願増加指標値が 1.5 程度以上のものを採り、日本に強から、AI に関連した調査内容を含む「自動走行システみがある分野として日本国籍出願比率が 0.25 程度以上ムの運転制御」及び「マンマシンインターフェイスとしのもの、弱い分野として 0.25 程度以下のものを採るこての音声入出力」の調査結果を紹介した。

側の領域）は弱い分野と考えられる。なお、全技術区分とにした。
技術区分「用途」別にみると（図 11）、重要かつ日特許出願動向調査の要約版は特許庁ウェブサイトに掲載されており、報告書については、国立国会図書館、特本が強い分野は、「コミュニケーション」、「生産管理・許庁図書館で閲覧可能である。

商品管理・土木建設管理・構造物管理」、「防災／安全性（https://www.jpo.go.jp/shiryou/gidou-houkoku.
確保」、「自動車」で、重要だが日本が弱い分野は、「機htm）器操作」（個人（業務）用／家庭用／業種共通）、「携帯我が国の企業、大学等が、研究開発戦略策定の際、特電話／携帯機器」、「個人認証」、「患者／生活者支援」、「障許出願技術動向調査の調査結果を有効に活用することがい者支援」、「医療・看護・介護」、「ネットワーク上ので、効率的な技術開発を進め、結果として我が国の国際サービス呼び出し」、「航空／軍事」等となっている。

競争力強化につながれば幸甚である。

技術区分「課題」別にみると（図 12）、重要かつ日本が強い分野は「自然な会話」で、重要だが日本が弱い分野は、「低消費電力」、「セキュリティ確保」、「プライバシー管理」、「高速化・リアルタイム性向上」、「低コスト化」等となっている。
技術区分「要素技術」別にみると（図 13）、重要かつ日本が強い分野は、「マイクアレイによるビームフォーミング」、「対話解析」、「応答文生成」、「音声出力制御」で、重要だが日本が弱い分野は、「分散型音声認識」、「マルチモーダル」、「ニューラルネットワーク等の活用」、「エコーキャンセリング」、「ノイズ除去」、「話者特定」、「音響モデル」等となっている。

3.3

提言

本調査では、以下をはじめとする提言をまとめた。
・自然な会話を実現する技術力を活用し、会話ボットや家庭用ロボット向けの研究開発やその権利化に引き続き注力し、そうした技術を音声アシスト端末市場に向けても活用し展開すべきである。
・ニューラルネットワーク等の活用に関する技術では、
今後、音声入出力の応用領域（end-to-end アプロー

YEAR BOOK 2O18 105

特許情報施策および事業

1

区分（上側の領域）は日本に強みがある分野、低い区分（下