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テスラ特許のマクロ分析
アメリカの自動車会社であるテスラの特許について、マクロ分析の概要をご紹介します。
本調査では、特許データベース”CyberPatentDesk”を使用しています。
特許の俯瞰分析（マクロ分析）は、1件1件の特許をよみこむのではなく、数百件から数万件程度の特許文献の集合を作り、それを統計的に解析していきます。ですので、最初に作る特許文献集合がとても大事になります。特許文献集合を作るためには、一般的に、特許検索式を作ります。例えば、出願人、出願年、特許分類、キーワードなどで抽出した集合を、対象に応じて、足したり、引いたり、掛けたりして、決定していきます。
ただ今回は、テスラの特許という条件だけですので、出願人について、”tesla,inc”と”tesla motors inc”を指定したのみです。国は指定していませんので、すべて国や機関に出願されたの特許が対象です。
"CyberPatentDesk"の海外複合検索で、FULLオプションで検索した結果、1513件がヒットしました（2022年5月18日時点）。まだ若い会社ということもあると思いますが、日本の自動車企業と比較すると、とても少ない印象です。
次の棒グラフは、特許ファミリー単位にまとめて、出願年毎の件数推移を表してみました。
ファミリーは、"PF単位ソート"で一覧に表示される、"ファミリーID"を使用してまとめています。
テスラは、2014年にEV関連特許の開放を宣言していますが、このグラフからは2014年以降も増加しているように見えます。なお、直近数年はまだ未公開の特許がありますので、少なく見える傾向にあります。
次の棒グラフは、国別の出願件数を表しています。US（アメリカ）が一番多いのは当然として、WO（国際出願）、EP（欧州）に続いて、JP（日本）が多いのですね。CN（中国）よりも多いようです。
次のバブルチャートは、出願年と出願国を、縦横の2軸で表しています。アメリカ以外にも、日本やヨーロッパの出願はコンスタントに続いています。日本への出願が、2021年に4件、2022年に2件あります。
次は、特許分類のランキングについて見てみたいと思います。特許分類は筆頭IPC（国際特許分類）を使用しました。IPCは世界中の国で共通して使用されている特許の技術分類です。通常、1つの特許文献には複数のIPCが付与されますが、その中で最も内容に近いとされるものが筆頭IPCになります。筆頭IPCの1位はH01（電気；基本的電気素子）、2位はH02（電気；電力の発電、変換、配電）、3位はB06（運輸；機械的振動の発生または伝達一般）、4位はG06（物理学；計算または計数）、5位はG01（物理学；測定；試験）でした。
次に、IPCTOP5の出願年推移を見てみます。H(電気)やB(運輸)は最初からコンスタントに出願されていますが、G06は、2018年から急に増えているようにみえます。
G06(計算または計数）に絞って、IPCサブクラス階層まで掘り下げて出願年推移を見てみます。G06F(電気的デジタルデータ処理)はコンスタントに出願されています。G06K(グラフィックデータの読取り)、G06N(特定の計算モデルに基づく計算装置)が、2018年から増えています。
内容が気になるので、G06K(グラフィックデータの読取り)と、G06N(特定の計算モデルに基づく計算装置)の内容について、ワードクラウドを作ってみました。まずはG06K(グラフィックデータの読取り)です。”image”が最も大きく目立ちます。次には、”training”や”model”,”learning”など。下のほうには、”camera”,”sensor”があります。これらのキーワードから、画像系の機械学習、カメラ、センサーデータに対する人工知能的な処理などと推測できます。
次は、G06N(特定の計算モデルに基づく計算装置)です。これは、”neural network”や”data”が目立ちます。人工知能関連ですね。また、”classifier”（分類器）,”score”などもあり、機械学習関連の内容も多いのだと思われます。
さて、まだ色々と調べてみたいことがあるのですが、長くなりますので、今回はここまでとしたいと思います。
今回の調査で分かったことをまとめると、以下のようになります。
特許のマクロ分析には、今回のような分析の手法以外にも、色々な切り口がありますので、またの機会にお届けしたいと思います。
最後までお読みくださり、ありがとうございます。