リーガルテック株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：平井智之）は、物流分野における倉庫内搬送ロボット群のスケジューリング最適化技術に関する特許検討において、自社開発の特許支援AIプラットフォーム「MyTokkyo.Ai」が活用されたことを発表する。本事例では、複数の搬送ロボットが同時に稼働する倉庫環境において、経路競合や渋滞が多発し処理能力が低下していた課題に対し、ロボット群全体を対象としたタスク割り当ておよび経路最適化技術について、特許化可能な発明要素の抽出および発明提案書の整理を行った。
近年、EC市場の拡大や物流需要の高度化に伴い、倉庫内では多数の搬送ロボットが同時に稼働するケースが増加している。一方で、ロボット台数の増加に比例して、通路上での経路競合や待ち行列が発生し、倉庫全体の処理効率やスループットが低下するという課題が顕在化していた。
当該物流関連企業では、個々のロボットを最適化するだけでなく、ロボット群全体を俯瞰したスケジューリング制御の必要性を認識していたものの、その制御構想をどのように発明として整理し、既存の群制御・経路計画技術との差分を明確化するかが知財面での課題となっていた。
AIの調査計画が可視化できます
発明提案書の構成を考えます
作成プロセスが可視化できます
発明提案書を作成しました
こうした課題に対し、研究開発段階の構想を特許実務に即した形で整理できる点を評価し、MyTokkyo.Aiが採用された。
MyTokkyo.Aiは、倉庫運用フローや制御ロジックの説明資料、開発メモといった非構造データを入力することで、AIが内容を解析し、「課題」「解決手段」「技術的効果」という発明整理に必要な要素へ自動的に分解・整理できる。さらに、物流ロボットやマルチエージェント制御分野の先行技術を参照しながら調査を行うため、発明の着眼点や新規性を効率的に検討できる点が評価された。
本事例においてMyTokkyo.Aiを活用した結果、以下の発明要素が明確化された。
これらの内容を発明提案書として整理することで、物流現場の運用課題を起点とした制御構想を、特許出願を見据えた技術表現へと落とし込むことが可能となった。
物流ロボット分野では、単体性能の向上に加え、ロボット群全体の協調制御やスケジューリング最適化が競争力の源泉となっている。MyTokkyo.Aiを活用することで、こうした複雑なシステム制御に関する研究開発構想についても、発明要素の可視化と特許検討を効率的に進めることが可能となる。
リーガルテック株式会社は今後も、物流・製造・インフラ分野を含む幅広い領域において、企業の研究開発と知財活動を支援する特許AIエージェントとして、発明創出と知財戦略の高度化に貢献していく。
製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/
お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/
アップデート情報：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000388.000042056.html