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、蓄電池産業における製造・劣化診断AIの技術課題と国内公開特許の動向を調査しました。
蓄電池の製造・劣化診断AIに関する技術動向レポート
今回の検索では、2021年から2025年を対象に30件の検索式を実行し、重複を除いて約35件の公報を確認しました。出願は、SOC（充電率）・SOH（健全度）の推定、熱暴走の予兆検知、中古電池の性能評価、画像を用いた欠陥検査などに分かれています。共通する課題として浮かび上がったのは、学習に使える劣化・異常データの不足と、製造条件・使用履歴・品質を結び付けるデータ設計です。
SOC・SOH推定では、株式会社デンソーによるインピーダンス計測とガウス過程回帰を組み合わせた出願が確認されました。株式会社半導体エネルギー研究所は、ニューラルネットワークを用いた残容量推定や異常発熱の画像診断に関する出願を行っています。これらは、電池内部を直接観察しにくいという制約を、計測値と推定モデルの組み合わせで補おうとする技術です。
中古電池の評価では、株式会社日立ハイテクによる残価評価・劣化度管理システム、トヨタバッテリー株式会社による非破壊の電池特性推定が確認されました。再利用の可否だけでなく、利用可能な期間や用途を評価する方向へ技術が広がっています。
製造・検査分野では、エルジー エナジー ソリューションによる電極画像検査AIや外観検査の出願が確認されました。画像から欠陥を見つけるだけでなく、検査結果を製造条件の改善へ戻せるかが、今後の競争点になると考えられます。
図1 技術課題と特許動向の整理（MyTokkyo.Aiによる当社調査）
以下は、今回確認した出願動向と技術課題からみた当社の考察です。特許の空白、権利取得の可能性、他社権利との抵触を判断するものではありません。
本調査は、リチウムイオン電池と全固体電池を中心とする蓄電池を対象とし、燃料電池は補足事例として参照しました。IPC分類H01M、G01R、G06N、G06Tと、劣化診断、SOC、SOH、熱暴走、画像検査、再利用などのキーワードを組み合わせています。
図2 検索概要（MyTokkyo.Aiによる当社調査）
特開2022-109974、特許第7787825号、特許第7639947号、特許第7626258号、特許第7745009号、特許第7934010号、特開2024-170764、特表2025-518251、特表2025-511640。2026年公開の公報は補足事例として参照しています。
出典
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。