サマリー

多様なデータから状態・構造を推定するAI技術を特許情報から俯瞰

近年、AI技術の進展により、直接計測が難しい状態や現象を、画像・音・生体・環境データなどから推定する技術開発が急速に進んでいます。特に、センサ数削減、非接触化、リアルタイム推定、省データ化への要求を背景として、学習モデルを活用した推定技術は、ヘルスケア、自動車、インフラ、製造、画像解析など幅広い分野へ展開されています。

学習モデル生成、推定処理、逆解析・最適化技術に着目し、各社の特許出願からAI推定技術の用途展開と関連技術を俯瞰します。

本レポートでは、特許情報からAI学習モデルを活用した推定技術の具体例を俯瞰します。特に、非接触センシング、省データ推定、センサレス化、逆解析による最適化などに着目することで、次世代のセンシング・状態把握技術の方向性を把握できます。また、異分野におけるAI推定技術の活用事例を比較することで、自社技術への応用可能性や新規テーマ探索・技術差別化検討のヒントとしても活用いただけます。

具体的には、

１．学習モデル生成技術
・３次元構造・路面形状などの空間モデル生成
・複数モデル連携による高精度推定
・狭域学習モデルによる局所最適化

２．推定方法（順解析）
・画像データからの状態推定（X線画像、航空写真等）
・生体データからの健康・感情・認知状態推定
・センサレス／少量データによる推定技術

３．最適化方法（逆解析）
・最適条件・組合せ探索
・地下構造・内部状態の逆推定
・マルチスケール解析による最適化

市場ニーズを反映した具体技術が表れる特許情報は、研究開発における強力な羅針盤です。

第一線のR&D技術者の研究開発の促進にお役立てください。

■こんな人におすすめ
・新規テーマを探索している研究開発担当者
・次世代センサ・熱利用技術を検討している技術企画担当者
・次世代研究テーマを検討している新規事業企画部門

■得られる示唆
・AI推定技術の用途展開と技術潮流を俯瞰できる
・非接触・省データ化に向けた技術方向性を把握できる
・異分野技術の自社応用ヒントを得られる

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目次

１．学習モデル生成技術
・３次元構造・路面形状などの空間モデル生成
・複数モデル連携による高精度推定
・狭域学習モデルによる局所最適化

２．推定方法（順解析）
・画像データからの状態推定（X線画像、航空写真等）
・生体データからの健康・感情・認知状態推定
・センサレス／少量データによる推定技術

３．最適化方法（逆解析）
・最適条件・組合せ探索
・地下構造・内部状態の逆推定
・マルチスケール解析による最適化