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：佐々木隆仁）は、自動運転車向けLiDARモジュールの光学設計に関する特許出願において、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、ミラー構造の反射光ノイズ低減を目的とした多層膜設計に関する複数の試作データから、AIが特許化可能な要素を抽出し、出願ドラフトを自動生成した。
自動運転車両や産業用ロボットに搭載されるLiDAR（Light Detection and Ranging）センサーは、高精度な距離測定を実現する一方、筐体内部での多重反射やゴースト信号が測距精度を低下させる課題を抱えている。従来は反射防止コートや遮光部品で対処していたが、波長や入射角によるばらつきが大きく、構造最適化には試作と実験を繰り返す必要があった。
「MyTokkyo.Ai」は、光学設計データや試験結果、反射率スペクトルなどの技術メモを解析し、AIが発明の本質を抽出する機能を有する。本件では、SiO₂/TiO₂多層膜の成膜条件、炭素系吸収パターンの配置、筐体内面の微細凹凸処理など複数の設計案をMyTokkyo.Aiに入力。AIが反射光ノイズ低減に寄与する構造的特徴を特定し、先行特許との差分を明示した。これにより、発明提案から特許出願ドラフト作成までのプロセスが大幅に効率化された。
MyTokkyo.AiのChatTokkyo機能を活用し、類似特許との差や、発明提案書に記載された内容の特許性をチェック。従来1か月以上を要していた光学構造の発明抽出からドラフト作成までが、約2週間に短縮。
AIが多層膜構造と吸収パターン設計の相関を自動解析したことで、従来は埋もれていたノイズ低減の要点が明確化された。また、AIによる先行特許比較により、差別化ポイント（低反射化・小型化・波長安定性）を根拠づけた出願書類の品質が向上した。
リーガルテック株式会社は、MyTokkyo.Aiを通じて、自動運転、ロボティクス、センシング分野における発明創出を支援していく。今後は、光学設計だけでなく、AI信号処理・筐体冷却構造・センサーフュージョンなどの新領域にも対応を拡張し、ハードウェア×AI設計技術の知財戦略を包括的に支援する方針である。
製品ページ：https://www.tokkyo.ai/pvt/
お問合せ：https://form.legaltech.co.jp/aos/tokkyo-ai/input/