人工知能（AI）に関する技術動向分析（深層学習の位置づけ）
2021年9月1日
日本パテントデータサービス株式会社調査部

1. 目的近年、人工知能に関する特許出願が活発化しているが、従来からあるファジー制御や機械学習などと近年注目されている深層学習などの技術が混在している。そこで、以下の点について、特許公報を調査分析することで、近年注目される人工知能技術を明らかにしていくことを目的とした。
①

広義の人工知能とその⼀部である深層学習の技術分野、利⽤分野の分析②

広義の人工知能の中での深層学習の位置づけ

人工知能という技術がどのような技術分野が関連しているのか、どのような分野で広く利⽤されているのか、公報の特許分類を分類することで明らかにする。

深層学習と⾔う技術の適⽤で、①で分析した技術分野や利⽤分野にどのような違いがあるかを分析する。

2. 調査対象及び調査方法
調査対象
2000年以降出願された特許公報⼜は実⽤新案。
日本国内で出願されたもの及び国際出願の日本語による出願で国内移⾏されていないもの。
調査方法
マクロ分析（調査対象の公報の内容を1件1件確認するのでなく、特許分類を使⽤して公報を分類して、大きな動向をつかむための分析方法）

人工知能に関する公報は、2000年以前の出願も多く存在するが、現在の技術動向を中⼼に分析をするため、2000年以降に絞り、公報数が多いこと、特許分類やキーワードでの特定により、対象公報が絞り込めることから、上記の分析を実施することとした。

3. 分析方法（分析対象集合について）
以下の３つの集合を分析対象とした。
ここで「深層学習記載」と「深層学習権利化」を分けたのは、記載があっても、あまり必然性はないものも含まれていると考え、それを分析の中で明らかにするために分類した。
⼀部の分析では、「深層学習記載」に分類した出願も使⽤するが、通常の分析では「広義AI」と「深層学習権利化」の間の差異を中⼼に分析している。
① 広義AI
深層学習、機械学習、知識モデル、数学的モデル、ファジー制御等を特定した集合。
② 深層学習記載「広義AI」の中で「深層学習」についてのキーワード⼜は特許分類が含まれるもの。
キーワードについては全文を対象としたもの。
③ 深層学習権利化「広義AI」の中で「深層学習」についてのキーワード⼜は特許分類が含まれるもの。
キーワードについては「請求項まで」を対象としたもの。

3. 分析方法（対象技術分野の特定）
人工知能に関する特許は広い技術分野の分布しているが、特定の特許分類に偏在していることが分かった。そこで、特許分類とキーワードにより、特定した公報をJP-NETの「パテントマップ→特許
分類集計」機能で集計し、各階層（クラス/サブク
ラス/メイングループ/サブグループ/展開記号/分冊場番号）で集計し、偏在箇所を特定した。
さらに、それらの偏在箇所を人工知能の実現に関連する技術か、人工知能を利⽤する技術かを分類し、特許分類による特定方法を決定した。
特定した特許分類の階層は⼀定の階層とせず、その偏在状況により、階層を選択することで適切な技術範囲を特定した。
これら特許分類で分類した技術の関連性を考慮して、⼀部分類をまとめて、解析対象の技術分野を決定した。

技術範囲を限定
特許分類＋キーワード

特許分類での頻度集計を階層的に実施
クラス→サブクラス→メイングループ→サブグループ（一部FIの展開記号、分冊識別記号も使用）

実現/利用のための技術を分類
人工知能に関連する技術か、利用するものか？

頻度から利用技術を抽出
各階層での集中度から、利用技術を特定する分類と階層を抽出

分析作業の実施

3. 分析方法（時系列の⽐率⽐較）集合間の差異により、近年の出願が活発化しているかを⼀目で判断できるように、時系列の出願の累積を⽐率で⽐較して判断した。
全体を基準にして、累積出願の⽐率が、上側にあれば、全体に⽐べ、近年の出願⽐率が鈍っていると判断でき、下側にあれば、近年、急速に出願が増大している分野と判断できる。
右図のようなグラフを描画することで、近年の出願状況を評価した。

3. 分析方法（技術分野の状況の評価その1）「広義AI」「深層学習記載」「深層学習権利化」の集合全体の中で、特定の技術分野の⽐率を⽐較した。
例えば、右図の左のような状況であれば、「深層学習記載」では特定技術分野の⽐率が⾼いにも関わらず、「深層学習権利化」
では、低くなっているとすると、深層学習についてのキーワードを記載している公報⽐率は多いにも関わらず、権利化している
⽐率は⼩さくなっている。
このような技術分野では、「深層学習」について⾔及する出願は多いが実際には権利化しておらず、⼀般的の機械学習の技術で権利の範囲を実現できる可能性も大きいと判断できる。

3. 分析方法（技術分野の状況の評価その2）「広義AI」「深層学習権利化」の集合全体の中で、特定の技術分野の⽐率を⽐較した。
⽐較対象の技術分野の出願⽐率が、深層学習権利化で増えている場合は、その技術分野で深層学習の技術を採⽤する必然性が増大していると判断でき、減少していれば、あまり必然性がない可能性があることが判断できる。
上記のことは、出願数でも判断できるが、⽐較する対象となる集合の大きさが異なると直感的に判断ができないので、⽐率を採⽤した。
尚、出願数が極端に少ないなど数の要素も加味して判断しないと判断を間違うこともあるので、評価では、出願数についても、記載している。

４．分析結果のご報告4.1 全体の状況
広義AIは、60,677件抽出され、そのうち、深層学習の記載が全文のどこかに記載があるもの
は、その38％（23,052件）、権利化に関係する可能性の⾼い請求項までの記載⼜は特許分類が付与されているものは、全体の27%（10,607件）となっている。
また、相当数が特許分類での抽出となっており、抽出集合の信頼性は⾼いと思われる。

60677

23052
10607

4.2 広義AIと深層学習権利化の時系列の状況
広義AI及び深層学習権利化として抽出した集合の時系列での件数の累積と、結果を⽐率で⽐較したグラフを右に示す。
深層学習を権利化しようとする
出願は、広義AI全体の中で近年急激に増加してきている。
また、広義AIの出願数や出願率の傾きは、近年若⼲の伸びはあるもののコンスタントに⼀定数
2000年以降出願されていることが読み取れる。

4.3 技術の分類結果（1/4)
JP-NETの「パテントマップ→特許分類集計」機能での集計結果の偏在状況から、24種類の技術分野に分類される技術を抽出した。さらに、24種類の内、関連性の深い分類をひとまとめにして、AIの関連する技術分野と利⽤技術分野、どちらにも分類できないコン
ピュータデクノロジーに分類した。
AI関連技術分野は6種類、利⽤技術分野は8種類の技術分野として特定することができた。
各技術分野の内容とその特定に利⽤した特許分類を次ページからの表に示す。
尚、ここで使⽤している特許分類は、IPCとFIの両方で特定している。

4.3 技術の分類結果(2/4)
No

技術分野１ 技術分野２

分類

IPC（FI）

説明

1

AI関連技
術分野

画像処理

イメージデータ
処理または発生一般

G06T*

各種画像処理分析（画像分析特有の深層学習技術あり）

2

AIコア技術特定の計算モデルに基づくコ
ンピュータ・システム

G06N*

深層学習、機械学習、エキスパート
システム、数値モデルなど広義でAIと呼ばれるコンピュータシステム自体の特許がここに分類

3

自然言語・音声

自然言語デー
タの取扱い

G06F 40/*

自然言語及び音声分析・合成・認識に関わるもの

音声分析/
合成/認識

G10L*

4

情報検索

情報検索

G06F 16/*

5

画像通信

画像通信

H04N*

6

半導体装置

半導体装置

H01L*

4.3 技術の分類結果(3/4)
No

技術分野１ 技術分野２

7

AI適用技
術分野

車両関連

分類説明

IPC（FI）

説明

農業機械等

A01B*

車両一般

B60*

交通制御シス
テム

G08G*

航行

G01C 21/*

農業関連の出願は、農業車両の制御に関わるものが大半のため、ここに分類。交通制御・航行など車両の運転に関わる技術、燃料機関の制御や伝動装置等、車両自体の制御に関わるものも統合

燃焼機関の制
御

F02D*

伝動装置

F16H*

8

ビジネス関連ビジネス関連G06Q*

各種ビジネスモデルが関連するも
の

9

医療関連

診断/手術/個人識別A61B*

医療や健康管理に関わるもの

ヘルスケアイン G16H*
フォマティクス
10

制御調整

制御調整

G05*

制御調整

4.3 技術の分類結果(4/4)
No

技術分野１ 技術分野２

11

AI適用技
術分野（続
き）

IPC（FI）

説明

材料調査分析 材料調査分析

G01N*

材料調査分析

電力給電・配電

電力給電・配電

H02J*

電力給電・配電

13

マニプレータ等

マニプレータ等

B25J*

マニプレータ関連

14

ゲーム

ゲーム

A63F*

ゲーム関連

計算機入出力G06F 3/*

各種コンピュータテクノロジ通信な
ど計算機間の情報転送等

G06F 13/*12

15

コンピュータテクノロジ

分類説明

データ交換ネッ H04L 12/*トワーク

4.4 出願数の状況（広義AI）
・全体では、AI関連技術の出願がAI適⽤技術に⽐べ、若⼲多い。
・AI関連技術では「画像処理」「AIコア技術」「自然⾔語・⾳声」「情報検索」の順に⾼く、多くの出願がなされている。
・AI適⽤技術では「⾞両関連」の件数が多く、「ビジネス関連」「医療関連」「制御調整」が続く。

4.4 出願数の状況（深層学習権利化）
・全体では、深層学習を権利化しているものを抽出している関係の多くの出願を占めている。
・AI関連技術の中では「AIコア技術」に続いて「画像処理」が大きな割合を占め、深層学習と画像処理の関係が強いことが読み取れる。
・AI適⽤技術では、「医療関連」「⾞両関連」「ビジネス関連」「制御関連」「材料分析」「マニプレータ等」の順となっている。

4.4 出願数の状況（広義AIと深層学習権利化）
・深層学習の権利化により、AI関連技術の出願の⽐率が増えている。
・AI関連技術においては「AIコア技術」「画像処理」
が⽐率を大きく伸ばし、⽐率自体は少ないが「半導体装置」の深層学習の権利化により、伸びている。
・AI適⽤技術では、「⾞両⼀般」「ビジネス関連」の⽐率が下がり、「医療関連」「制御調整」「材料調査分
析」「マニプレータ等」が⽐率を伸ばしており、深層学
習の権利化と関連する分野と関連が薄い分野が明確に分かれている。

4.4 出願数の状況（深層学習の必然性について）
深層学習についての記載がある集合を併せて⽐率を⽐較すると、AI適⽤技術分野で、「ビジネス関連」「医療関連」で、深層学習記載特許の⽐率が権利化をしている特許に⽐べ、極端に⾼いことが読み取れる。このことから、これらの分野では、深層学習を必須としない特許でも、何等かの深層学習に関する記載がなされていることが多いと推測できる。

4.5 各分野⽐率の時系列⽐較のまとめ(1/2)
「付録1. 広義AI 技術分野の時系列⽐較グラフ」「付録2．深層学習権利化 技術分野の時系列⽐較グラフ」の内容を「3. 分析方法（時系列の⽐率⽐較）」に基づき⽐較して、近年の出願状況を評価した。近年の出願⽐率が⾼くなっている分野は以下の通り。
１）広義AI
関連技術分野︓「画像処理」「AIコア技術」「半導体装置」
適⽤技術分野︓「ビジネス関連」「医療関連」「制御調整」「材料調査分析」「マニプレータ等」
２）深層学習権利化
関連技術分野︓「画像処理」
適⽤技術分野︓「医療関連」「材料調査分析」「ゲーム」
全体の状況は次ページの表に示す。

4.5 各分野⽐率の時系列⽐較のまとめ(2/2)
全体状況
No 技術分野
1 AI関連技術分野合計
2 AI適用技術分野合計
コンピュータテクノロジ
3

広義AI内全体の出願状況との差異は小。
全体の出願状況との差異は小。
出願状況に大きな鈍りが認められる。

深層学習権利化内全体の出願状況との差異は小。
若干の鈍りはあるが、差異は小。
近年のおける差異は小。

広義AI内
近年において、大きな伸びが認められる。
近年において、大きな伸びが認められる。
近年において大きな鈍りが認められる。
近年において大きな鈍りが認められる。
近年において鈍りが認められる。
近年において、大きな伸びが認められる。

深層学習権利化内
近年において、伸びが認められる。
全体の出願状況との差異は小。
全体の出願状況との差異は小。
近年において鈍りが認められる。
近年の全体の出願状況との差異は小。
近年の全体の出願状況との差異は小。

広義AI内

深層学習権利化内

1 車両関連近年において鈍りが認められる。

2017年までは、鈍りがあったが、現在は差異は小。

2 ビジネス関連
3 医療関連4 制御調整5 材料調査分析
6 電力給電・配電
7 マニプレータ等
8 ゲーム

近年において、伸びが認められる。
近年において、大きな伸びが認められる。
近年において、伸びが認められる。
近年において、大きな伸びが認められる。
近年において鈍りが認められる。
近年において、大きな伸びが認められる。
近年において、若干の鈍りが認められる。

近年において、鈍りが認められる。
近年において、伸びが認められる。
近年において、大きな鈍りが認められる。
近年において、伸びが認められる。
近年において、大きな鈍りが認められる。
大きな差異はない。
近年において、伸びが認められる。

AI関連技術分野
No 技術分野
1 画像処理2 AIコア技術
3 自然言語・音声
4 情報検索5 画像通信
6 半導体装置

AI適用技術分野
No 技術分野

4.6 個々の分野における広義AIと深層学習権利化の⽐較

4.6.1 AI関連技術分野とAI利⽤技術の相関関係（まとめ）(1/2)
「付録3．AI関連技術分野とAIの利⽤技術分野関連性 分野別⽐較グラフ」を確認して、AI関連技術分とAI利⽤技術の関連性が深層学習の権利化により、どう変化するかを評価した。尚、IPCやFIは、2種類の分類を付与することは、必須ではないため、両方の技術に関連している出願でも、⼀方しか付与されない場合も多くあるため、実際の公報の⽐率は、ここに示したものより、多い可能性はある。
この⽐較結果から、AIの利⽤技術で深層学習を権利化しているものは「画像処理」「AIコア技術」が大きく関係しており、その⽐重も適⽤分野によって異なることが読み取れた。
① 「画像処理」との関連が大きい分野「⾞両関連」「医療関連」「材料の調査分析」② 「AIコア技術」との関連性が大きい分野「ビジネス関連」「制御調整」「マニプレータ」「ゲーム」②に分類されるAI適⽤技術は、「画像処理」以外の部分に深層学習技術を適⽤していると推測できる。尚、⽐率は少ないが、「画像通信」が深層学習の権利取得に寄与する可能性がある分野としては、「⾞両関連」「ゲーム」がある。
全体の評価内容を次ページの表に示す。

4.6.1
No

AI関連技術分野とAI利⽤技術の相関関係（まとめ）(2/2)
技術分野
1 車両関連

2 ビジネス関連

3 医療関連4 制御調整5 材料調査分析
6 電力給電・配電

7 マニプレータ等

8 ゲーム

広義AIと深層学習権利化での比率比較による関連技術分野との相関関係の特徴
・広義AI、深層学習権利化とも、「画像処理」「AIコア技術」の順に関連性が高い。
・深層学習の適用分野では、どちらも比率を伸ばしているが、「AIコア技術」の伸びが大（「画像処理」は4倍、「AIコア技術」は6倍）
・比率は少ないが、「画像通信」も２倍に伸びている。
・「AIコア技術」「画像処理」の比率が深層学習権利化で増大している。
・深層学習権利化での占める割合は「AＩコア技術」が大きく（36％）、広義AＩ→深層学習権利化での伸び率は、「画像処理」（2.8倍）方が「AIコア技術」（2.5倍）より大きい。
・深層学習権利化で「自然言語・音声」「情報検索」では、大きく比率を下げ、「情報検索」は広義AＩではトップだが、深層学習権利化では3位に下がっている。
・「画像処理」が広義AＩ、深層学習ともトップだが、深層学習権利化では、42%を占める。
・広義AＩ→深層学習権利化での伸び率では、2位の「ＡＩコア技術」が「画像処理」よりも大きい。
・「AIコア技術」の比率が広義AI、深層学習権利化ともに大きく、深層学習権利化では、38％を占めている。
・「AIコア技術」（15％→38%）「画像処理」（3%→4.5%）が深層学習権利化で伸びているが、「画像処理」の比率は元々低い。
・「画像処理」の占める率が広義AI（33%）、深層学習権利化(42%）とも大きい。
・関連性が大きい技術は「画像処理」（33%→42%）「AIコア技術」（11%→20%）でどちらも深層学習権利化で伸びており、伸び率では、「AIコア技術」の方が大きい。
・「画像処理」が関連するものは元々殆どなく、深層学習権利化では0件となっている。
・深層学習権利化により、「AIコア技術」の比率が増大。
・広義AI、深層学習権利化とも、「AIコア技術」「画像処理」の順。
・「自然言語・音声」は、深層学習権利化で比率は低下しているが、他の利用技術分野と比べると広義AI(7%）、深層
学習権利化（4%）とも比率は高い。
・深層学習権利化で、どちらも比率を伸ばしているが、「AIコア技術」の方が伸びは大。
・深層学習権利化で「AIコア技術」の比率が著しく増大し、「画像処理」も比率が増大している。
・比率は少ないが「画像通信」も深層学習権利化で伸びている。
・「自然言語・音声」は、深層学習権利化で比率は低下しているが、他の利用技術分野と比べると広義AI(7%）、深層
学習権利化（5%）とも比率は高い。

4.６.2

個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較（まとめ）(1/3)

各技術（AI関連技術、AI適⽤技術の⼀部）について、広義AI内と深層学習権利化内で集中する技術分野内部の特許分類を使⽤して評価軸を作成した。分析方法は、各技術分野内の広義AI関連の出願
数と深層学習権利の出願数を算出し、内訳をグラフ化するとともに、広義AI内の⽐率と深層学習権
利化内の⽐率の違いを分析して、深層学習の権利に寄与している要素が何かを明らかにした。
個々の技術分野の⽐較結果のグラフを「付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ」に示す。このグラフから、読取った内容を次ページからの表にまとめた。
技術分野内の特許分類で集中するものを抽出し、評価項目を作成
以下から、評価項目を作成
・広義AI内で集中する特許分類
・深層学習権利化で集中する特許分類

評価項目毎の出願件数をグラフ化
評価対象技術分野毎に以下の出願件数でグラフを作成
・広義AI
・深層学習権利化

広義AIと深層学習権利化の比率の違いを評価
広義AI、深層学習権利化それぞれに以下の比率を算出して比較・評価軸の出願数/評価対象技術分野の出願数

注）表中の割る数である「評価対象技術分野の出願数」は、評価グラフにより、変化させている。
例）「車両関連」全体の評価：評価対象技術分野の出願数=「車両関連」全体の出願数「運転関連」内の評価 ：評価対象技術分野の出願数=「運転関連」全体の出願数（「車両関連」全体ではない）「交通制御システム内の評価： ：評価対象技術分野の出願数=「交通制御システム」全体の出願数（「車両関連」又は「運転関連」全体ではない。）

4.６.2
No

技術分野
1 画像処理2 AIコア技術

個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較（まとめ）(2/3)
広義AIと深層学習権利化分野での比率比較による特徴
・「深層学習適用の画像処理」が広義AI（24%）、深層学習権利化（70%）と大きな比率を持つ。
・処理対象のイメージは「人物」「医用」「交通用」「工業用」等あるが、順位は広義AI、深層学習権利化とも変わらない。
・「深層学習適用の画像処理」の比率が多いこともあり、処理対象のイメージについての出願は、「医用」「リモートセンシング」を除いて、深層学習権利化で比率を下げている。
・広義AIでも「機械学習共通」（52％）「深層学習」（42％）が高い割合を占めている。
・深層学習権利化でも。「機械学習共通」（38％）の分類を付与されるものも多い。

3 自然言語・音声

・「音声」と「自然言語」に関する出願で、広義AIでは半々であるが、深層学習権利化は、78%が「音声」となり、比率が増加する。

4 情報検索・広義AIでは、「テキスト」「構造化データ」「静止画の順」である。
・深層学習権利化では、「静止画」の比率が増加（7%→16%）する。
・深層学習権利化では、「音声」についても増加（2%→4%）し、4位になっている。

5 画像通信・「テレビジョン方式」「選択的なコンテンツ配信」「文書の走査伝送再生」が広義AI、深層学習権利化とも大半を占める。
・深層学習権利化では、「選択的コンテンツ配信」の割合が大きく低下。（22%→6%）
・「テレビジョン方式」の中で「テレビカメラ関連」の割合が高く、深層学習権利化で比率が増大する。（23%→36%）

6 車両関連・深層学習権利化では、「車両の駆動関連」の比率が半分以下に後退し、これが全体での比率を大きく下げた原因となっている。
・「運転関連」「車両一般（農業も含む）」については、深層学習権利化により、比率は増加している。
・「運転関連」は「交通制御システム」「航行」があるが、「交通制御システム」の比率が広義AI、深層学習権利化ともに高く、深層学習権利化で「交通制御システム」は増大するが（91%→94%）、「航行」は後退。
・「交通制御システム」の50%以上は「衝突防止システム」に関するもので、深層学習権利化でその比率が拡大（57%→62%）。
・「車両一般（農業も含む）」では、「ハイブリット車両の制御」に関するものが広義AI、深層学習権利化とも半分程度を占め、深層
学習権利化で若干、後退している（52%→46%）。

4.６.2
No

技術分野
7ビジネス関連

8医療関連

9制御調整
10材料調査分析
11マニプレータ等
12ゲーム

個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較（まとめ）(3/3)
広義AIと深層学習権利化分野での比率比較による特徴
・ビジネス関連では細かな分類ができない「特定業務共通」や「管理経営共通」が多く存在する。
・深層学習の適用により、大きく比率を伸ばすのは「予測・最適化」（11%→21%）で、その他は比率が低下する。
・医療関連については、「診断/手術/個人識別」と「ヘルスケアインフォマティックス」の関連に分類できる。
・深層学習権利化では、「診断/手術/個人識別」の比率が増加（77%→87%）
・「診断/手術/個人識別」の中は、広義AI、深層学習権利化とも、「診断目的のための測定」と「放射線診断用機器」の比率が高くなっている。深層学習権利化により「診断目的のための測定」は若干比率を下げる（62%→56％）が、「放射線診断用機器」は比率を上昇している。（26%→33%）
・「放射線診断用機器」の中で大きな比率を占めるのは「撮像画像処理関連」のもので、深層学習権利化において比率も増加。
（87%→90%）
・「診断目的のための測定」では「電流磁場による診断・測定・記録」「心理検査のための用具」「身体の形・方・大きさ・動きの検査」が大きな比率をしめ、深層学習権利化では、「電流磁場による診断・測定・記録」の比率が伸びる。
・制御調整で大きな比率を占めるものの中で、深層学習権利化により、「試験・監視系」は比率を減らし（41%→24％）、「適応制御系」は比率を増加（22%→50%）している。
・「光学的手段による分析」「生物学的材料」の比率が広義AI、深層学習権利化とも多いが、深層学習権利化では、大きく比率は増やしていない。
・「マニプレータの制御」に関するものが多く、深層学習権利化で比率も増加（71%→80%）。
・「センサ手段」（32%→36%）「視覚（光学）による制御」（17%→25%）とも深層学習権利化で比率が増加。
・広義AI、深層学習権利化とも「ビデオゲーム」が大半を占めるが、深層学習権利化において比率は低下（92%→75%）

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(1/8)
「4.4 出願数の状況」で示した各技術分野での広義AI、深層学習権利化の出願状況、「4.6.1 AI関連技術分野とAI利⽤技術の相関関係」「4.６.2 個々の技術分野の内部分類
による分野別⽐較」からいえる各技術分野毎に⾔える内容を整理すると以下のようになる。
１）画像処理• 画像処理には、深層学習適⽤した画像処理技術があり、この関連の出願が多いことが、広義AI、深層学
習権利化においての出願数が多いこと、深層学習権利化でさらにその⽐率⾼まることの要因になっている。
• また、「人物」「医⽤」「交通⽤」「工業⽤」等扱うイメージ毎に特化した画像処理が存在し、これが人工知能を適⽤する利⽤技術に関係している。但し、広義AIと深層学習権利化では、その順位には、変動はない。

２）AIコア技術• 「機械学習⼀般」「深層学習」に関する技術が、他のAI技術に⽐べ、広義AIであっても出願⽐率は⾼い。
• 深層学習権利化では「深層学習」に関する技術と分類されるものが当然多くなるが、それでも「機械学習⼀般」の分類も付与されるものは多い。

３）情報検索• 深層学習権利化では、広義AIに⽐べ、付与される⽐率は半分以下となる。
• 扱うデータは「テキスト」「構造化データ」「画像データ」が多く、深層学習権利化により、「画像データ」「⾳声データ」の⽐率が⾼まる。すなわち、深層学習権利化により「画像データ」「⾳声デー
タ」の検索を実施する出願の⽐率が⾼まると⾔える。

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(2/8)
４）自然⾔語・⾳声• 全体では、深層学習権利化で、3分の２以下に⽐率が低下する。
• また、「画像処理」「AIコア技術」と⽐べ、適⽤技術との関連は⼩さいが、「マニプレータ等」「ゲーム」では、他の適⽤技術に⽐べ、関連性は広義AI、深層学習権利化とも若⼲⾼い。
• 深層学習権利化では、⾳声の⽐率が自然⾔語に⽐べ、⾼くなっている。
• このことから、深層学習権利化に「⾳声」に関連する技術が関わっている可能性がある。

５）画像通信

• 広義AI、深層学習権利化とも殆ど⽐率は変化しない。
• 適⽤技術との関連では、「⾞両⼀般」「ゲーム」において、もともとの⽐率は僅かではあるが、深層学習権利化
により、増加している。これら適⽤技術において、画像処理をする際、別の装置に画像を転送して処理をするものが、⼀部、増加するのかもしれない。
• 内部の分類は「テレビション方式」多く、その他に「選択的なコンテンツ配信」「文書の走査伝送再生」がある
が、深層学習の権利化により、「選択的コンテンツ配信」は⽐率が激減し、「テレビジョン方式」「文書の走査
禅僧再生」が増加する。
• 「テレビジョン方式」の中は「テレビカメラ関連」の⽐率が⼀番⾼く、深層学習の権利化でその⽐率は増加する。

６）半導体装置• 元々の⽐率は広義AI、深層学習権利化とも少ないが、深層学習権利化では、倍増しており、深層学習に特化した半導体装置の出願があるのかもしれない。
• 適⽤技術との関連性は、殆どない。（電⼒給電・配電では、⽐率増加がみられるが、深層学習権利化で、出願数が落ち込んでいるので、信頼性の⾯で評価していない。）

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(3/8)７）⾞両関連• ⾞両関連の出願は、広義AIではトップであるが、深層学習権利では、3位に後退している。
• 人工知能関連の出願は、⾞両の内燃機関やその回転運動を伝達する装置など「⾞両の駆動関連」のもの、航⾏や交通制御など⾞両の運転やそれに関連するシステム等「運転関連」、「⾞両⼀般」に関するものに分類できる。
（農業機械に関するものは、配下に付与された特許分類から、農業⽤の⾞両に関するものが多いため、⾞両⼀般に分類）• 深層学習権利化では、「⾞両の駆動関連」の⽐率が半分以下に後退し、これが全体での⽐率を大きく下げた原因となっている。
• 「運転関連」「⾞両⼀般（農業も含む）」については、深層学習権利化により、⽐率は増加している。
• 「運転関連」は「交通制御システム」「航⾏」があるが、「交通制御システム」の⽐率が広義AI、深層学習権
利化ともに⾼く、深層学習権利化で「交通制御システム」は増大するが、「航⾏」は後退。
• 「交通制御システム」の50%以上は「衝突防⽌システム」に関するもので、深層学習権利化でその⽐率が拡大。
• 「⾞両⼀般（農業も含む）」では、「ハイブリット⾞両の制御」に関するものが広義AI、深層学習権利化とも半分程度を占め、深層学習権利化で若⼲、後退している。
• AI関連技術との関連では、深層学習権利化で、「画像技術」「AIコア技術」が⽐率も大きく、拡大し、「画像通信」についても⽐率は少ないが拡大している。
• 以上の点から、深層学習の権利化との関わりあいが大きい分野は交通制御システムの特に衝突防⽌に関わる分野
でそれに関連する⾞両の制御技術であると思われる。また、その技術では、「画像処理」が多く関連するとともにそれ以外の分野での深層学習の活⽤がなされていると推定される。
• また、全体での⽐率、順位が深層学習を権利化する分野では、「⾞両の駆動関連」への適⽤の必然性が少ないためと推定される。
• また、「⾞両⼀般（農業も含む）」の中で「ハイブリット⾞両の制御」の⽐率が深層学習権利化で減少していることから、「交通制御システム」「衝突防⽌システム」に関連しないような制御が減少に影響している可能性はある。

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(4/8)８）ビジネス関連• 全体では、深層学習権利化で、3分の２以下に⽐率が低下する。
• 「AIコア技術」「画像処理」の⽐率が深層学習権利化で増大している。
• 深層学習権利化での占める割合は「AＩコア技術」が大きく、広義AＩ→深層学習権利化での伸び率は、「画像処理」の方が「AIコア技術」より大きい。
• 深層学習権利化で「自然⾔語・⾳声」「情報検索」では、大きく⽐率を下げ、「情報検索」は広義AＩではトップだが、深層学習権利化では3位に下がっている。
• 深層学習の適⽤により、大きく⽐率を伸ばすのは「予測・最適化」で、その他は⽐率が低下する。
• 深層学習の権利化では、全体では⽐率を下げており、深層学習固有の技術の必要性は、ビジネス分野は、若⼲低下しているが、「予測・最適化」の分野のみ上昇している。
• また、関連性で大きな⽐率を防ぐ「情報検索」は、深層学習権利化で「画像データ」以外の⽐率が低下しており、ビジネス分野で「情報検索」の⽐率も下がることから、画像以外のデータも広く扱うことなどもビジネス関連全体での⽐率をもたらしていると推定される。
• ビジネス関連で深層学習の権利化とかかわりが強いのは、「画像処理」を伴うもの、「予測・最適化」など画像以外の深層学習に関わる技術が必要とされるものであると推定できる。

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(5/8)９）医療関連• 全体では、深層学習権利化で、⽐率を上昇させ、AI適⽤技術のトップになっている。
• AI関連技術との関連では、「画像処理」が広義AＩ、深層学習ともトップだが、深層学習権利化では、42%を占める。広義AI→深層学習権利化での伸び率では、2位の「ＡＩコア技術」が「画像処理」よりも大きい。
• 広義AI、深層学習権利化とも、「診断/手術/個人識別」内の「診断目的のための測定」と「放射線診断⽤機器」の⽐率が⾼くなっている。深層学習権利化により「診断目的のための測定」は若⼲⽐率を下げるが、「放射線診断⽤機器」は⽐率を上昇させている。
• 放射線診断⽤機器」の中で大きな⽐率を占めるのは「撮像画像処理関連」のもので、深層学習において⽐率も増加。
• 「診断目的のための測定」では「電流磁場により診断・測定・記録」「⼼理検査のための⽤具」「⾝体の形・方・大きさ・動きの検査」が大きな⽐率をしめ、深層学習では、「電流磁場による診断・測定・記録」の⽐率が伸びる。
• 「電流磁場による診断・測定・記録」はMRIの関連の分類で、画像処理が伴うものと推定され、「放射線診断⽤装置」でも「撮像画像処理関連」が伸びていることから、深層学習権利化における⽐率上昇の要因として、「画像処理」を伴う出願が増えていることが挙げられると考える。
• 但し、AI関連技術との関連では、「AIコア技術」の伸び率の方が大きいことから、「画像処理」以外のものも、深層学習の権利化に関わっていると考えられる。

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(6/8)10）制御調整• 全体では、深層学習権利化で、⽐率を上昇させている。
• AI関連技術との関連では「AIコア技術」との関連性が、広義AI、深層学習権利化とも関連がとても大きい。また、「AIコア技術」「画像処理」が深層学習権利化で伸びているが、「画像処理」の⽐率は元々低い。
• 制御調整で大きな⽐率を占めるものの中で、深層学習により、「試験・監視系」は⽐率を減らし（41%→24％）、「適応制御系」は⽐率を増加（22%→50%）している。
• 深層学習権利化での制御調整での⽐率増加は、「適応制御系」など、「画像処理」との関連性の薄い「AIコア技術」の影響が大きいと推定できる。

11）材料調査分析• 全体では、深層学習権利化で、⽐率を上昇させている。
• 「画像処理」の占める率が広義AI、深層学習権利化とも大きい。
• 関連性が大きい技術は「画像処理」「AIコア技術」でどちらも深層学習権利化で伸びており、伸び率では、「AIコア技術」の方が大きい。
• 「光学的手段による分析」「生物学的材料」の⽐率が広義AI、深層学習とも多いが、深層学習の適⽤により、大きく⽐率は増やしていない。
• 材料調査分析では、元々、「光学的手段による分析」「生物学的材料」など、「画像処理」を伴う出願の⽐率が大きく、深層学習権利化で全体での⽐率が大きかった理由と考えられる。

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(7/8)1２）電⼒給電・配電••••

全体では、深層学習権利化で、⽐率を大きく下げ、件数も1125件から85件に減っている。
「画像処理」が関連するものは元々殆どなく、深層学習権利化では0件となっている。
深層学習権利化により、「AIコア技術」の⽐率が増大。
深層学習権利化では、件数を大幅に減らしており、本技術分野自体が深層学習権利化の必然性が薄い分野と思われる。

1３）マニプレータ• 全体では、深層学習権利化で、⽐率を上昇させている。
• 広義AI、深層学習権利化とも、「AIコア技術」「画像処理」の順で、深層学習権利化で、どちらも⽐率を伸ばしているが、「AIコア技術」の方が伸びは大。
• 「マニプレータの制御」に関するものが多く、深層学習で⽐率も増加し、「センサ手段」「視覚（光学）による制御」とも深層学習で⽐率が増加• 全体で深層学習権利化で⽐率を上昇させている要因は、「マニプレータの制御」「センサ手段」「視覚（光学）による制御」等「画像処理」とそれ以外の「AIコア技術」など主要要素の⽐率がすべて増加しているためと考える。

4.６.3 個々の技術分野毎の分析（まとめと考察）(8/8)1４）ゲーム• 全体では、深層学習権利化で、⽐率を下げている。
• 深層学習権利化で「AIコア技術」の⽐率が著しく増大し、「画像処理」も⽐率が増大している。
広義AI、深層学習権利化とも「ビデオゲーム」が大半を占めるが、深層学習において⽐率は低下。
• 深層学習権利化で全体における⽐率が下がっているのは、大半を占めるビデオゲームで広義AIほど深層学習の技術が必要とされないためと思われる。深層学習権利化で「AIコア技術」の⽐率が⾼まり、「ビデオゲーム」の⽐率も下がっていることから、ゲーム全体で「画像処理」以外の深層学習の技術の必然性が⾼まっている可能性はある。

５．全体の考察(1/2)
１）深層学習の権利化に関係する技術要素

今回の調査結果の分析から、以下の技術要素との関係が深いと考える。
① 画像認識・分析
深層学習を適⽤した画像処理に対応する特許分類の出願が「画像処理」の中で大きかったこと、「医療関連」「材料調査分析」など、画像処理と関連する出願が多い技術分野で深層学習権利化で⽐率を上げていることなどから、画像を分析したり認識する技術に使⽤されるケース多いと思われる。
② ⾳声認識・分析
自然⾔語・⾳声の技術分野で⾳声に関する技術分野では深層学習権利化で増加がみられる。
③ センシング情報の分析による制御
マニプレータ等における「マニプレータの制御」「センサ手段」、制御調整における「適応制御」の深層学習権利化での⽐率の伸びから推定④ 不確定な事象の予測やそれによる最適化
ビジネス関連の「予測・最適化」の⽐率の伸び、「ゲーム」における「ビデオゲーム」以外の部分を含めた「AIコア技術」との関連性の⽐率の増加が深層学習権利でみられることから推定。

２）近年における発明の⽐率が増加している技術分野と深層学習との関係

広義AIでの「ビジネス関連」を除いた「画像処理」「AIコア技術」「半導体装置」「医療関連」「制御調整」「材料調査分析」「マニュプレータ等」は、全て、深層学習権利での⽐率が伸びている分野であり、深層学習関連の技術が関連していると推定される。また、「画像処理」「医療関連」「材料調査分析」「ゲーム」は、深層学習権利化の時系列の出願⽐率と⽐べてもより急激に伸びている。

５．全体の考察(2/2)
３）今回の解析でできていないこと① 外国出願との⽐②③④

国内の出願と類似の解析は、IPCとCPCを使えば可能で、米国特許などにも適⽤可能でそこでの差異の分析で新たなことが発⾒できる可能性がある。

⾞両関連の分析の深堀

⾞両関連としてまとめたものは、「農業機械」「⾞両⼀般」「燃焼機関の制御」「伝達装置」「交通制御システム」「航⾏」に関する特許分類をまとめて解析しているが、個々の分野（特に「⾞両⼀般」「交通制御システム」「航⾏」）を個別に分析するとより細かな差異を発⾒できる可能性がある。

自然⾔語・⾳声の分析「自然⾔語」「⾳声」は共通の出願も多く、今回はひとまとめにしたが、個々の分野を個別に詳細な分析をすると、より有⽤な分析結果を得られる可能性がある。

ビジネス関連について

ビジネス関連で上位を占める「管理経営共通」（G06Q10/00）「特定の業種共通」（G06Q50/00)は特許分類による識別が詳細にできておらず、各産業のビジネスモデルにおける技術の適⽤状況を知るには、公報を確認してのミクロ分析が必要と感じている。

付録

付録1. 広義AI 技術分野の時系列⽐較グラフ
付録2．深層学習権利化 技術分野の時系列⽐較グラフ
付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性 分野別⽐較グラフ
付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ
付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類
付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類

付録1. 広義AI技術分野の時系列⽐較グラフ

付録1. 広義AI技術分野の時系列⽐較グラフ（大分類）

全体の出願状況との差異は小。

全体の出願状況との差異は小。

出願状況に大きな鈍りが認められる。

付録1. 広義AI技術分野の時系列⽐較グラフ（AI関連技術１/2）

近年において、大きな伸びが認められる。

近年において、大きな伸びが認められる。

近年において大きな鈍りが認められる。

近年において大きな鈍りが認められる。

付録1. 広義AI技術分野の時系列⽐較グラフ（AI関連技術）2/2

近年において鈍りが認められる。

近年において、大きな伸びが認められる。

付録1. 広義AI技術分野の時系列⽐較グラフ（AI利⽤技術１/2）

近年において鈍りが認められる。

近年において、大きな伸びが認められる。

近年において、伸びが認められる。

近年において、伸びが認められる。

付録1. 広義AI技術分野の時系列⽐較グラフ（AI利⽤技術 2/2）

近年において、大きな伸びが認められる。

近年において鈍りが認められる。

近年において、大きな伸びが認められる。

近年において若干の鈍りが認められる。

付録2. 深層学習権利化

技術分野の時系列⽐較グラフ

付録2. 深層学習権利化

技術分野の時系列⽐較グラフ（大分類）

全体の出願状況との差異は小。

近年のおける差異は小。

若干の鈍りはあるが、差異は小。

付録2. 深層学習権利化

技術分野の時系列⽐較グラフ(AI関連技術 1/2)

近年において、伸びが認められる。

全体の出願状況との差異は小。

全体の出願状況との差異は小。

近年において鈍りが認められる。

付録2. 深層学習権利化

技術分野の時系列⽐較グラフ(AI関連技術 2/2)

近年の全体の出願状況との差異は小。

近年の全体の出願状況との差異は小。

付録2. 深層学習権利化

技術分野の時系列⽐較グラフ(AI利⽤技術1/2)

2017年までは、鈍りがあったが、現在は差異は小。

近年において、伸びが認められる。

近年において、鈍りが認められる。

近年において、大きな鈍りが認められる。

付録2. 深層学習権利化

技術分野の時系列⽐較グラフ(AI利⽤技術2/2)

近年において、伸びが認められる。

近年において、大きな鈍りが認められる。

大きな差異はない。

近年において、伸びが認められる。

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性 分野別⽐較グラフ

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
車両関連のAI関連技術分野との関連性
・広義AI、深層学習権利化とも、「画像処理」「AIコア技術」の順に関連性が高い。
・深層学習の適用分野では、どちらも比率を伸ばしているが、「AIコア技術」の伸びが大（「画像処理」は4倍、「AIコア技術」は6倍）
・比率は少ないが、「画像通信」も２倍に伸びている。

分野別⽐較グラフ(1/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
ビジネス関連のAI関連技術分野との関連性
・「AIコア技術」「画像処理」の比率が深層学習権利化で増大している。
・深層学習権利化での占める割合は「AＩコア技術」が大きく（36％）、広義AＩ→深層学習権利化
での伸び率は、「画像処理」（2.8倍）の方が「AIコア技術」（2.5倍）より大きい。
・深層学習権利化で「自然言語・音声」「情報検索」では、大きく比率を下げ、「情報検索」は広義AＩではトップだが、深層学習権利化では3位に下がっている。

分野別⽐較グラフ(2/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
医療関連のAI関連技術分野との関連性
・「画像処理」が広義AＩ、深層学習ともトップだが、深層学習権利化では、42%を占める。
・広義AＩ→深層学習権利化での伸び率では、2位の「ＡＩコア技術」が「画像処理」よりも大きい。

分野別⽐較グラフ(3/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性制御調整のAI関連技術分野との関連性
・「AIコア技術」の⽐率が広義AI、深層学習権利化ともに大きく、深層学習権
利化では、38％を占めている。
・「AIコア技術」（15％→38%）「画像処理」（3%→4.5%）が深層学習権利化で伸びているが、「画像処理」の⽐率は元々低い。

分野別⽐較グラフ(4/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
材料調査分析のAI関連技術分野との関連性
・「画像処理」の占める率が広義AI（33%）、深層学習権利化(42%）とも大きい。
・関連性が大きい技術は「画像処理」（33%→42%）「AIコア技術」（11%→20%）でどちらも深層学習権利化で伸びており、伸び率では、「AIコア技術」の方が大きい。

分野別⽐較グラフ(5/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
電力給電・配電のAI関連技術分野との関連性
・「画像処理」が関連するものは元々殆どなく、深層学習権利化では0件となっている。
・深層学習権利化により、「AIコア技術」の⽐率が増大。

分野別⽐較グラフ(6/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
マニプレータ等のAI関連技術分野との関連性
・広義AI、深層学習権利化とも、「AIコア技術」「画像処理」の順。
・「自然言語・音声」は、深層学習権利化で比率は低下しているが、他の利用技術分野と比べると広義AI(7%）、深層学習権利化（4%）とも比率は高い。
・深層学習権利化で、どちらも比率を伸ばしているが、「AIコア技術」の方が伸びは大。

分野別⽐較グラフ(7/8)

付録3．AI関連技術分野とAI利⽤技術分野の関連性
ゲームのAI関連技術分野との関連性
・深層学習権利化で「AIコア技術」の比率が著しく増大し、「画像処理」も比率が増大している。
・比率は少ないが「画像通信」も深層学習権利化で伸びている。
・「自然言語・音声」は、深層学習権利化で比率は低下しているが、他の利用技術分
野と比べると広義AI(7%）、深層学習権利化（5%）とも比率は高い。

分野別⽐較グラフ(8/8)

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(1/20)
画像処理（1/2)
・・「深層学習適⽤の画像処理」が広義AI（24%）、深層学習権利化（70%）と大きな⽐率を持つ。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(2/20)
画像処理（2/2)
・処理対象のイメージは「人物」「医⽤」「交通⽤」「工業⽤」等あるが、順位は広義AI、
深層学習権利化とも変わらない。
・「深層学習適⽤の画像処理」の⽐率が多いこともあり、処理対象のイメージについての出願は、「医⽤」「リモートセンシ
ング」を除いて、深層学習権利化で⽐率を下げている。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(3/20)
AIコア技術・広義AIでも「機械学習共通」（52％）「深層学習」（42％）
が⾼い割合を占めている。
・深層学習権利化でも。「機械学習共通」（38％）の分類を付与されるものも多い。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(4/20)
自然言語・音声
・「⾳声」と「自然⾔語」に関する出願で、広義AIでは半々であるが、深層学習権利化は、78%が「⾳声」となり、⽐率が増加する。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(5/20)
情報検索・広義AIでは、「テキスト」「構造化データ」「静⽌画の順」である。
・深層学習権利化では、「静⽌画」の⽐率が増加（7%→16%）する。
・深層学習権利化では、「⾳声」についても増加（2%→4%）し、4位になっている。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(6/20)
画像通信（全体）
・「テレビジョン方式」「選択的なコンテンツ配信」「文書の走査伝送再生」が広義AI、深層
学習権利化とも大半を占める。
・深層学習権利化では、「選択的コンテンツ配信」の割合が大きく低下。（22%→6%）

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(7/20)
画像通信（テレビジョン方式)
・「テレビジョン方式」の中で「テレビカメラ関連」の割合が⾼く、深層学習権利化で⽐率が増大する。（23%→36%）

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(8/20)
⾞両関連（全体）・深層学習権利化では、「⾞両の駆動関連」の⽐率が半分以下に後退し、これが全体での⽐率を大きく下げた原因となっている。
・「運転関連」「⾞両⼀般（農業も含む）」については、深層
学習権利化により、⽐率は増加している。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(9/20)
⾞両関連（運転関連）
・「運転関連」は「交通制御シ
ステム」「航⾏」があるが、「交通制御システム」の⽐率が広義AI、深層学習権利化ともに
⾼く、深層学習権利化で「交通制御システム」は増大するが（91%→94%）、「航⾏」は後退。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(10/20)
⾞両関連（交通制御システム)
・「交通制御システム」の50%以上は「衝突防⽌システム」に関するもので、深層学習権利化でその⽐率が拡大（57%→62%）。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(11/20)
⾞両関連（⾞両⼀般（農業⾞両も含む）)
・「⾞両⼀般（農業も含む）」では、「ハイブリット⾞両の制御」に関するものが広義AI、
深層学習権利化とも半分程度を占め、深層学習権利化で若⼲、後退している（52%→46%）。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(12/20)
ビジネス関連）・ビジネス関連では細かな分類ができな「特定業務共通」や「管理経営共通」が多く存在する。
・深層学習の適⽤により、大きく⽐率を伸ばすのは「予測・最適化」（11%→21%）で、その他は⽐率が低下する。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(13/20)
医療関連（全体）
・医療関連については、「診断/手術/個人識別」と「ヘルスケア
インフォマティックス」の関連に分類できる。
・深層学習権利化では、「診断/手術/個人識別」の⽐率が増加（77%→87%）

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(14/20)
医療関連（診断/手術/個⼈識別）・「診断/手術/個人識別」の中は、
広義AI、深層学習権利化とも、「診断目的のための測定」と「放射線診断⽤機器」の⽐率が⾼くなっている。深層学習権利化により「診断目的のための測定」は若⼲⽐率を下げる（62%→56％）
が、「放射線診断⽤機器」は⽐率を上昇している。
（26%→33%）

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(15/20)
医療関連（放射線診療⽤機器)
・「放射線診断⽤機器」の中で大きな⽐率を占めるのは「撮像画像処理関連」のもので、深層学習権利化において⽐率も増加。（87%→90%）

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(16/20)
医療関連（診断目的のための測定）
・「診断目的のための測定」では「電流磁場による診断・測定・記録」「⼼理検査のための⽤具」「⾝体の形・方・大きさ・動きの検査」
が大きな⽐率をしめ、深層学習権利化では、「電流磁場による診断・測定・記録」の⽐率が伸びる。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(17/20)
制御調整
・制御調整で大きな⽐率を占めるものの中で、深層学習権利化により、「試験・監視系」は⽐率を減らし（41%→24％）、「適応制御系」
は⽐率を増加（22%→50%）している。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(18/20)
材料調査分析
・「光学的手段による分析」「生物学的材料」の⽐率が広義AI、深層学
習権利化とも多いが、深層学習権利化では、大きく⽐率は増やしていな
い。

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(19/20)
マニプレータ等
・「マニプレータの制御」に関するものが多く、深層学習権利化で⽐率も増加（71%→80%）。
・「センサ手段」（32%→36%）「視覚（光学）による制御」（17%→25%）とも深層学習権利化で⽐率が増加。

センサー手段内センサー手段内センサー手段内

付録4．個々の技術分野の内部分類による分野別⽐較グラフ(20/20)
ゲーム・広義AI、深層学習権利化とも「ビデオゲーム」が大半を占めるが、深層学習権利化において⽐率は低下（92%→75%）

付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類
注）特許分類そのものの説明は⻑いので分類内評価軸は、簡略化して説明をつけている。そのため厳密には不正確な⾯もある。

付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類(1/5)
No

技術分野

分野内評価軸使用特許分類（展開記号、分冊識別記号があるものはFIのみ使用）（末尾に「.」 や「*」は下位分類も含んで採用）

1

深層学習適用の画像処理

G06T1/40、G06T 3/40 725、G06T 7/00 350C

2

人物用イメージ

G06T7/00 660.、G06T 1/00 340.、G06T 7/20 300.

3

医用イメージ

G06T 1/00 200B、G06T 1/00 290.、G06T 1/00 400B、G06T7/00 612.、G06T
7/00 630

交通用イメージ

G06T 1/00 330、G06T7/00 650.

5

工業用イメージ

G06T 1/00 300.、G06T 1/00 400C、G06T 1/00 400D、G06T7/00 610.

6

位置または向きの決定

G06T 7/70.

7

個人照合

G06T 7/00 500.、G06T 1/00 400H

8

リモートセンシングイメージ G06T 1/00 285、G06T 7/00 640

9

機械学習共通G06N 20/*

深層学習

G06N 3/02.

11

知識ベース

G06N 5/*

12

数学モデル

G06N 7/*

4

10

画像処理

AIコア技術付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類(2/5)
No

技術分野

分野内評価軸使用特許分類（展開記号、分冊識別記号があるものはFIのみ使用）（末尾に「.」 や「*」は下位分類も含んで採用）

音声

G10L*

言語

G06F 40/*15

テキストデータ

G06F 16/30.

16構造化データG06F 16/20.

17

静止画データG06F 16/50.

ファイルシステム

G06F 16/10.

ビデオデータ

G06T 7/70.

20

音声データ

G06F 16/60.

21

半構造化データ

G06F 16/80.

22

マルチメディアデータ

G06F 16/40.

23

テレビジョン方式

H04N 5/*、H04N 7/*

選択的なコンテンツ配信

H04N 21/*

文書等の走査伝送再生

H04N 1/*

テレビカメラ関連

H04N 5/225.、H04N 5/232.

13
14

18
19

24
25
26

自然言語・音声

情報検索

画像通信

付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類(3/5)
No

技術分野

分野内評価軸使用特許分類（展開記号、分冊識別記号があるものはFIのみ使用）（末尾に「.」 や「*」は下位分類も含んで採用）

27

車両駆動関連F02D*、F16H*

28

車両一般（農業を含む）

B60*、A01B*

29

運転関連

G08G*、G01C 21/*

交通制御システム

G08G*

31

航行

G01C 21/*32

衝突防止システム

G08G 1/16.

33

ハイブリット車両の制御

B60W*

34

特定の業種共通

G06Q 50/00

35

管理経営共通G06Q 10/00

36

サービス業一般

G06Q 50/10

マーケティング

G06Q 30/02.

38

予測・最適化

G06Q 10/04.

39

電気・ガス・水道供給

G06Q 50/06

40

社会福祉事業

G06Q 50/22

30

37

車両関連

ビジネス関連付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類(4/5)
No

技術分野

分野内評価軸使用特許分類（展開記号、分冊識別記号があるものはFIのみ使用）（末尾に「.」 や「*」は下位分類も含んで採用）

購買・販売・リース取引

G06Q 30/06.

資源・ワークフロー等

G06Q 10/06.

43

製造業

G06Q 50/04

44

診断/手術/個人識別

A61B*

45

ヘルスケアインフォマティクス

G16H*

46

診断目的のための測定

A61B 5/*

放射線診断用機器

A61B 6/*

41
42

47
48

ビジネス関連（続き）

医療関連

電流磁場による診断・測定・記録等 A61B 5/05.

49

心理検査のための用具

A61B 5/16.

50

身体形・型・大きさ・動きの検査

A61B 5/103.

51

撮像画像処理関連

A61B 6/00 350.、A61B 6/02.

付録5．技術分野の内部分類に⽤いた特許分類(5/5)
No

技術分野

分野内評価軸使用特許分類（展開記号、分冊識別記号があるものはFIのみ使用）（末尾に「.」 や「*」は下位分類も含んで採用）

52

試験・監視系

G05B 23/*

53

適応制御系

G05B 13/*

自動操縦などG05D 1/*55

数値制御

G05B 19/18.

56

総合的工場管理

G05B 19/418.

光学的手段による分析

G01N 21/*

生物学的材料

G01N 33/48.

マニプレータの制御

B25J 13/*

センサー手段B25J 13/08.

視覚〔光学〕による制御

B25J 13/08 A

ビデオゲームA63F 13/*

54

57
58

制御調整

材料調査分析

59
60

マニプレータ等

61
52

ゲーム

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類（FI)(1/4)
特許分類
A61B 1/045 614
A63F 13/67
B23Q 15/00 301C
B60T 8/174
B60T 8/174 C
B60T 8/174 D
B60T 8/174 E
B60T 8/174
H
B64G 1/24 647
B66B 1/18 S
B66B 1/20 S
F02M 21/02 311K
F02D 41/14 310H
F16D 48/02 640J
F16H 61/14 601Q
F24H 1/10 302N
G01M 3/00 H
G05B 13/02 L
G05B 13/02 M
G05B 13/02 N
G05B 19/4155 V

説明・・・・機械学習，データマイニングまたは統計分析を行うもの
・・プレイヤーの行動から学習することにより順応するもの，例．スキルレ
ベルの調節または成功した戦闘履歴を再利用するために格納するもの［２０１４．０１］
知識蓄積，推論によるプログラム作成
・・特殊な制御理論の使用に特徴を有するもの，例．ファジー理論［８］学習制御（ニューロ制御を含む）
エキスパートシステム、知識ベース型制御
ファジー制御遺伝的アルゴリズム
・・・・先端的制御コンセプト，例．人工知能を用いるもの
・・測定された交通需要統計に基づくもの〔学習制御〕
・・測定された交通需要統計に基づくもの〔学習制御〕
・学習制御
学習制御（旧分類（旧分類）
学習制御
・学習
ファジィ制御，例．ニューラルネット
漏洩試験デ－タを蓄積し診断、学習して診断
学習制御
ＡＩ，推論を利用したもの
フアジイ制御推論，学習を行うもの

用途
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類（FI) (2/4)
特許分類
G06F 7/02 630
G06F 11/14 676
G06F 11/22 657
G06F 11/22 663
G06F 16/36
G06F 16/90 100
G06F 17/22,682
G06F 17/27,615
G06F 17/28,618
G06F 17/30 180A
G06F 17/30 180B
G06F 17/30 180C
G06F 17/50 604D
G06F 40/16
G06K 7/14 082
G06K 9/66

説明
用途・・適応，例．自己学習
広義AI・・・ニューラル・ネット内の広義AI、深層学習
・・エキスパートシステムを使用するもの
広義AI
・・ニューラルネットワークを使用するもの
広義AI、深層学習
・・セマンティックツールの作成，例．オントロジーまたはシソーラス［２０１９．
広義AI
０１］
・・知識データベース，例．質問応答システム
広義AI
・・・・・変換規則を自動的に学習するもの，例．例により学習するもの（旧
広義AI
分類）・・・・統計的方法（旧分類）
広義AI
・・・・統計的方法，例．確率モデル（旧分類）
広義AI
知識データベース，例．質問応答システム（旧分類）
広義AI
・エキスパートシステム（旧分類）
広義AI
ファジー検索（旧分類）
広義AI
・ＡＩ、推論等の利用
広義AI
・・・・変換規則を自動的に学習するもの，例．例により学習するもの［２０２
広義AI
０．０１］
・・・・・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，ファ広義AI、深層学習
ジー論理解法または自然現象をモデルとした解法を用いるステップ
・・・適合可能な方法，例．学習，によってリファレンスが調整可能なもの 広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類（FI) (3/4)
特許分類
説明
用途
G06N 3/02(配下分類
・ニューラルネットワークモデルを用いるもの
広義AI、深層学習を含む）
G06N 5/00(配下分類
知識ベースモデルを利用したコンピュータシステム
広義AI
を含む）
G06N7/00(配下分類を
特定の数学的モデルに基づいたコンピュータシステム
広義AI含む）
G06N 20/00(配下分類
機械学習
広義AI
を含む）
G06T 1/40
・・ニューラルネットワーク
広義AI、深層学習
G06T 3/40 725
・・ニューラルネットワークを使用
広義AI、深層学習
G06T 7/00 350B
学習型アルゴリズムによる認識
広義AI
G06T 7/00 350C
・ニューラルネットワークを用いるもの
広義AI、深層学習
G06T 7/00 350D
・遺伝的アルゴリズム等によるもの
広義AI、深層学習
・・確率的アプローチを含むもの，例．マルコフ確率場［ＭＲＦ］モデリング
G06T 7/143
広義AI［２０１７．０１］
G06T 9/00 200
・ニューラル・ネットワークを用いるもの
広義AI、深層学習
例えば、推論やファジィ理論を使用して、異常原因を解析するものまたは
G08B 31/00 A
広義AI
対策方法を示すもの

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類（FI) (4/4)
特許分類
説明
用途
G10L 15/06（下位分類 ・標準パターンの作成；音声認識システムの学習，例．話者適応（Ｇ１０Ｌ１
広義AI
も含む）
５／１４が優先）［７，２０１３．０１］
G10L 15/10 300J
ファジィ理論またはカオス理論を用いて類似度または距離演算を行うもの 広義AI
G10L 15/14（下位分類 ・・統計的モデルを用いるもの，例．隠れマルコフモデル［ＨＭＭ］（Ｇ１０Ｌ１
広義AI
も含む）
５／１８が優先）［７］G10L 15/16
・・ニューラル・ネットワークを用いるもの
広義AI、深層学習
G10L 17/04
・学習，エンロールメントまたはモデル構築［２０１３．０１］
広義AI
・・マルチモーダルシステム，複数の認識エンジンの統合またはエキス
G10L 17/10
広義AI
パートシステムの融合に基づくもの［２０１３．０１］
G10L 17/18
・人工ニューラル・ネットワーク；コネクショニスト・アプローチ ［２０１３．０１］ 広義AI、深層学習
G10L 25/30
・・ニューラル・ネットワークを用いるもの［２０１３．０１］
広義AI、深層学習
G10L 25/33
・・ファジー論理を用いるもの［２０１３．０１］
広義AI
G10L 25/39
・・遺伝的アルゴリズムを用いるもの［２０１３．０１］
広義AI
G16B40/00（下位分類 生物統計学に特に適合したＩＣＴ；バイオインフォマティクスに関連した機械
広義AI
も含む）
学習またはデータマイニングに特に適合したＩＣＴ
G16C20/70
機械学習，データマイニングまたはケモメトリックス
広義AI
・コンピュータ使用による診断のためのもの，例．医療エキスパートシステ
G16H 50/20
広義AI
ムに基づくもの［２０１８．０１］
・・・数学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，
H01M 8/04992
例．フィードバック制御，ファジー理論，ニューラルネットワークまたは人工 広義AI
知能
H03K 19/00 250
・学習型論理，回路，例．アダプティブ論理回路
広義AI
・・・知的な管理のための学習プロセス，例．映画を薦めるための ユーザ
H04N 21/466
広義AI
嗜好の学習［２０１１．０１］

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類（IPC)(1/2)
特許分類
A63F 13/67
B60T 8/174
G06F 16/36
G06F 40/16

説明
用途・・プレイヤーの行動から学習することにより順応するもの，例．スキルレ
ベルの調節または成功した戦闘履歴を再利用するために格納するもの 機械学習一般［２０１４．０１］
・・特殊な制御理論の使用に特徴を有するもの，例．ファジー理論［８］広義AI・・セマンティックツールの作成，例．オントロジーまたはシソーラス［２０１
広義AI
９．０１］
・・・・変換規則を自動的に学習するもの，例．例により学習するもの［２０機械学習一般２０．０１］
・・・適合可能な方法，例．学習，によってリファレンスが調整可能なもの 機械学習一般

G06K 9/66
G06N 3/02(配下分類
・ニューラルネットワークモデルを用いるものを含む）
G06N 5/00(配下分類
知識ベースモデルを利用したコンピュータシステムを含む）
G06N7/00(配下分類を
特定の数学的モデルに基づいたコンピュータシステム含む）
G06N 20/00(配下分類
機械学習
を含む）
G06T 1/40
・・ニューラルネットワーク
・・確率的アプローチを含むもの，例．マルコフ確率場［ＭＲＦ］モデリング
G06T 7/143［２０１７．０１］

深層学習
機械学習一般機械学習一般機械学習一般深層学習
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類（IPC)(2/2)
特許分類
説明
用途
G10L 15/06（下位分類 ・標準パターンの作成；音声認識システムの学習，例．話者適応（Ｇ１０Ｌ
機械学習一般も含む）
１５／１４が優先）［７，２０１３．０１］
G10L 15/14（下位分類 ・・統計的モデルを用いるもの，例．隠れマルコフモデル［ＨＭＭ］（Ｇ１０Ｌ
広義AI
も含む）
１５／１８が優先）［７］G10L 15/16
・・ニューラル・ネットワークを用いるもの
深層学習
G10L 17/04
・学習，エンロールメントまたはモデル構築［２０１３．０１］
機械学習一般・・マルチモーダルシステム，複数の認識エンジンの統合またはエキス
G10L 17/10
機械学習一般パートシステムの融合に基づくもの［２０１３．０１］
・人工ニューラル・ネットワーク；コネクショニスト・アプローチ ［２０１３．０
G10L 17/18
深層学習
１］
G10L 25/30
・・ニューラル・ネットワークを用いるもの［２０１３．０１］
深層学習
G10L 25/33
・・ファジー論理を用いるもの［２０１３．０１］
機械学習一般G10L 25/39
・・遺伝的アルゴリズムを用いるもの［２０１３．０１］
機械学習一般G16B40/00（下位分類 生物統計学に特に適合したＩＣＴ；バイオインフォマティクスに関連した機
機械学習一般も含む）
械学習またはデータマイニングに特に適合したＩＣＴ
G16C20/70
機械学習，データマイニングまたはケモメトリックス
機械学習一般・コンピュータ使用による診断のためのもの，例．医療エキスパートシステ
G16H 50/20
機械学習一般ムに基づくもの［２０１８．０１］
・・・数学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，ファジー理論，ニューラルネットワークまたは人工 機械学習一般
H01M 8/04992
知能・・・知的な管理のための学習プロセス，例．映画を薦めるための ユーザ
H04N 21/466
機械学習一般嗜好の学習［２０１１．０１］

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(1/9)
特許分類
説明
2B043 EC12・・計測，学習又は記憶
2B304 MD02
・信号の学習，記憶，演算
2D003 DC07・学習機能
2G075 FB17・学習機能（履歴も含む）を有するもの
2G075 FB19
・知識工学、推論、ＡＩを用いるもの
2H002 GA51
・学習機能
2H002 GA52
・推論機能（ファジィ推論等）
2H110 BA20
・・ファジイ、学習機能
2H270 MF09
・・学習推論機能を有するもの
3B155 LC38(下位分類・・・フアジーを含む）
3B155 LC43(下位分類・・・ニューロ（ニューラルネット）を含む）
3C007 LW11
・人工知能
3C007 LW12・学習制御
3C007 LW13・遺伝的アルゴリズム
3C007 LW14・ファジィ
3C007 LW15
・ニューラルネットワーク
3C042 RJ03
・・ＡＩ利用
3C059 CE07
・知識ベースを利用
3C064 DA61
・・学習，ＡＩ
3C223 FF26
・・学習を行うもの
3C269 MN44
・・推論、ＡＩの利用

用途
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(2/9)
特許分類
3C707 LW11
3C707 LW12
3C707 LW13
3C707 LW14
3C707 LW15
3D001 ED17
3D001 ED19
3D032 DD11
3D032 DD12
3D032 DD15
3D036 GE09
3D041 AF05
3D041 AF07
3D044 AE16
3D044 AE31
3D046 JJ25
3D046 JJ26
3D232 DD11
3D232 DD12
3D232 DD15
3D241 AF05
3D241 AF07
3D241 CE08

説明
・人工知能
・学習制御
・遺伝的アルゴリズム
・ファジィ
・ニューラルネットワーク
・ファジィー制御（あいまい制御）
・学習制御
・ファジィー制御
・ニューロ制御
・学習制御
・学習制御
・ファジー制御・学習・・学習・・ファジー制御
・学習制御
・ファジィ制御・ファジィー制御
・ニューロ制御
・学習制御
・ファジー制御・学習・学習によって制御、推定、検知を行うもの

用途
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(4/9)
特許分類
説明
3D244 AE16・・学習
3D244 AE31
・・ファジー制御
3D246 JB56
・・学習制御3D246 JB57
・・ファジィ制御
3D301 EC58
・・ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズム
3D301 EC59
・・ファジー／学習制御
3F002 BB08
・学習機能を有するもの
3F301 BD26
・・学習制御3F502 JA29
・・学習機能を有するもの
3G005 GE03
・・学習制御3G019 DC04
・ファジ－制御
3G022 FA05
・・・学習制御
3G044 EA26
・・学習，学習制御
3G061 DA05
・・学習制御3G062 FA15
・・・学習制御
3G062 FA16
・・・・学習制御量更新の停止または開始
3G065 FA13・学習制御
3G084 EB17(下位分類・・学習制御も含む）
3G091 DC02
・・学習制御3G092 EC05
・学習制御
3G093 FA09
・・・学習
3G144 EA26
・・学習，学習制御

用途
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(5/9)
特許分類
説明
3G190 DD12・・学習制御3G301 ND21(下位分類
・学習制御
も含む）
3G301 ND43
・ファジー制御
3G384 EA07(配下分類
・学習制御
を含む）
3G384 EA27
・ニューラルネットワーク
3G384 EA28
・ファジー制御，メンバシップ関数
3J057 GE11
・学習制御，ＡＩ制御又はファジー制御＊
3J552 SB28
・・・継続的変更（学習機能を有するもの）
3J552 TA11(下位分類
・学習制御
も含む）
3J552 TA18
・・ファジー
3J552 TA19
・・ニューラル3J552 TA20
・・ＡＩ
3L021 EA02・学習制御
3L024 EE16・・学習機能3L024 HH07
・・・ファジイ
3L024 HH08
・・・ニュ－ラルネットワ－ク
3L024 HH09
・・・人工知能（ＡＩ）
3L211 FB16
・・学習制御3L211 FB17
・・ファジー制御
3L260 EA22
・・学習制御

用途
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(6/9)
特許分類
説明
4C046 FF32
・・学習
4E137 FA38
・ＩｏＴ、ＡＩ
4K070 BD04
・・ニューラル4K070 BD05
・・ファジィ
5B009 MB25
・文法学習／分割方法の記憶／学習一般
5B048 DD12・・知識ベースを利用した診断辞書
5B057 DC40
・・・学習機能
5B064 DA27
・・・学習による
5B075 QP01（下位分類
・知識利用
も含む）
5B075 QT04
・ニューラル
5B075 QT05
・ファジィ
5B076 DD09
・・推論、知識5B082 AA09
・知識ベース
5B089 KC50
・・学習
5B091 CC00（下位分類
辞書，知識ベースも含む）
5B091 EA01
・学習機能
5B109 MB25
文法学習／分割方法の記憶／学習一般
5B109 MG00（下位分類:学習機能（頻度／最新）も含む）
5B175 EA01
・知識データベース，例，質問応答システム
5B175 EA02
・・エキスパートシステム

用途
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(7/9)
特許分類
説明
5B176 DD09
・・推論、知識5C077 PQ14
・・・ファジー推論
5C077 PQ15
・・・ニューラルネットワーク
5C079 MA13・・ニューラルネットワーク
5C079 MA14・・ファジー推論
5C122 HA48
・・神経回路網5C122 HA49
・・ファジー
5D015 GG00（下位分類
標準パタンの学習も含む）
5D378 MM50
・・クオンタイズ処理、学習機能
5E501 DA17・・学習；履歴5E555 EA19・学習
5E555 EA27
・・ＡＩ技術，人工知能
5G064 CB03
・経験・知識に基づいた監視・制御
5G066 AE05
・・知識データ

用途
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(8/9)
特許分類
説明
5H004 KD01（下位分類・ファジィ制御も含む）
5H004 KD23
・・・ニューラルネットワークを有するもの
5H004 KD31(配下分類
・ニューロコントローラを含む）
5H004 KD51(配下分類・知識ベース型制御を含む）
5H004 KD61(配下分類・学習制御（ニューロコントローラは除く）
を含む）
5H004 KD67
・遺伝的アルゴリズムを用いるもの
5H115 QN14・・エキスパ－トシステムによるもの
5H161 JJ34
・エキスパートシステムを用いるもの
5H180 BB19
・ファジー演算を利用するもの
5H180 BB20
ＡＩ、エキスパートシステムを利用するもの
5H181 BB19
・ファジー演算を利用するもの
5H181 BB20
・ＡＩ、エキスパートシステムを利用するもの
5H220 LL07
・推論，ＡＩの利用
5H223 FF06
・推論，ＡＩの利用
5H269 NN17・推論、ＡＩの利用
5H309 HH28
・ファジー制御
5H590 EB24
・適応制御、ファジー制御
5K030 HD10
・・アドレスの学習機能
5K030 KA07・・データベース、知識ベース

用途
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI

付録6．人工知能抽出に⽤いた特許分類(Fターム)(9/9)
特許分類
説明
5K046 HH19
・・・・学習同定法
5K048 GC06
・・学習機能5K061 GG12・・学習機能5K201 DC07
・意味処理（翻訳、文書編集、要約、ＡＩ）
5L096 KA04（下位分類
・・学習
も含む）
9A001 FF07
・ファジー
9A001 FZF07
・ファジー
9A001 HH01（下位分類
・人工知能
も含む）
9A001 HH06
・・・ニューラルネット
9A001 HZ01（下位分類
・人工知能
も含む）
9A001 HZ06
・・・ニューラルネット

用途
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI
広義AI、深層学習
広義AI
広義AI、深層学習