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、セラミックス・ガラス産業におけるバーティカルAIの技術課題と国内特許動向を調査した。
国内公開特許を確認した結果、AI活用は、製造条件の最適化、複数画像を用いた欠陥検査、予測結果を製造制御へ反映する技術を中心に具体化していた。一方、学習データの整備や材料固有の誤判定対策は、実装段階に残る重要な課題である。
確認された公報では、溶融窯の加熱量やガラス板厚を推定する「製造条件の最適化」、深層学習や複数画像を用いる「欠陥検査」、焼成収縮や温度の予測結果を金型設計や設備制御につなぐ「予測と制御の連携」が主要テーマとなっていた。
セラミックスやガラスの品質は、原料、温度、時間、雰囲気、成形方法などの組み合わせで変化する。そのため、材料分野に特化したバーティカルAIには、工程データと品質結果を結び付け、設備や製造ロットの違いを越えて利用できるデータ設計が求められる。
調査対象期間は2021年1月1日から2025年12月31日までとし、日本国内で公開された公開特許・登録特許を対象とした。セラミックス、ガラス、機械学習、AI、焼成、溶融、画像検査、欠陥検出、品質予測などを組み合わせた基本検索25式を実行した。
図1 企業・IPC分類を用いた補足検索の概要 出典：MyTokkyo.Aiによる当社調査（2026年10月23日）
これに加え、京セラ、TOTO、日本特殊陶業（Niterra）、AGCと、IPC分類C03B、C03C、C04Bを用いた補足検索20式を実施した。発明の名称だけでなく、要約、全文、出願人、分類を組み合わせて関連公報を確認した。
本記事は、検索で確認できた公報から技術課題と開発テーマを整理した事例分析であり、セラミックス・ガラス分野全体の出願件数を示すものではない。補足検索で確認された2026年公開の案件は、技術の進展を示す参考事例として区分した。
対象期間内では、AGCによるガラス溶融窯の製造条件最適化やガラス板厚の推定、日本電気硝子による深層学習・複数画像を用いた欠陥検査、TOTOによる衛生陶器の焼成収縮予測などが確認された。
図2 検索で確認した主要公報の一部 No.2、No.3は2026年公開の補足事例であり本調査期間の集計対象外
補足検索では、埼玉大学による溶融ガラスの温度推定（特開2026-114352）と、日立製作所によるガラス劣化部の検出・自動補修制御（特開2026-135159）が確認された。いずれも本調査の集計期間外であるため件数には含めないが、推定結果を製造・補修制御へ接続する技術の進展を示す参考事例である。
MyTokkyo.Aiによる検索結果の比較から、バーティカルAIの実装に関わる課題を次の4点に整理した。図3には補足検索の事例も含まれるため、本調査期間の集計結果とは分けて確認する必要がある。
図3 バーティカルAI開発を阻む4つの技術課題 補足検索の事例を含む
セラミックス・ガラス分野では、発明の名称に「AI」や「機械学習」が記載されない公報もある。材料名とAI関連語だけでなく、IPC分類、製造工程、検査方法、出願人を組み合わせる必要がある。さらに、検査の標準化、製造情報の管理、品質データの蓄積に関する公報も確認することで、企業がAI活用へ移行するための技術基盤を把握しやすくなる。
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。
実施日：2026年10月23日 調査主体・分析：リーガルテック株式会社／MyTokkyo.Ai
対象：2021年1月1日から2025年12月31日までに日本国内で公開された公開特許・登録特許。基本検索25式と、企業名・IPC分類を用いた補足検索20式を実施した。補足検索で確認した2026年公開の公報は参考事例として区分している。
本調査は設定した検索条件で確認できた公報を対象とするものであり、関連するすべての特許を網羅するものではない。本記事は出願件数の市場全体推移ではなく、確認できた事例から技術課題と開発テーマを整理したものである。検索語、分類、出願人表記などによって結果は変動する。特許の有効性、侵害、抵触、特許性に関する法的判断は行っていない。
出典