家庭内ロボット市場が急速に進化している。掃除ロボットや見守りロボットだけでなく、洗濯物の片付けや調理補助など、従来は人が行ってきた細やかな日常作業を担う“家庭アシスタントロボット”が次のトレンドとして期待されている。しかし、家庭内という複雑な環境で、人に近いレベルの判断と動作を瞬時に行うためには、膨大なセンサー情報を統合し、高度なモーションプランニング（動作計画）を行う技術が不可欠だ。

このモーションプランニング技術は多くの研究者が挑戦する難関領域であり、カメラ・LiDAR・音声認識など多様なデータを統合してロボットの行動を最適化する必要がある。さらに、家庭内にはさまざまな障害物や予測不能な事象が存在し、ロボットは安全性・速度・正確性を同時に満たす“意図理解型行動”を実現しなければならない。このため、ソフトウェア・センサー設計・ハードウェア制御が密接に絡み合う複合技術として、特許化の難易度も極めて高いとされてきた。

そんな中、AIによる特許支援サービス「MyTokkyo.Ai（マイトッキョーAI）」が、家庭内作業支援ロボットの開発企業に対して、モーションプランニング技術の“発明抽出（インベンション・ディスカバリー）”を支援するという最新事例が公開された。これは、研究開発段階で埋もれがちな技術的着想をAIが構造化し、“どこに特許性があるか？”を可視化する取り組みであり、特許支援AIの新たな実用例として大きな注目を集めている。

■発明抽出の壁：技術者と知財担当の認識ギャップ

家庭内ロボットのモーションプランニングに携わる技術者たちは、毎日膨大なアルゴリズムの改善や動作検証を行っている。しかし、その中には“特許化可能なポイント”が日常的に散りばめられているものの、多忙な開発現場では、技術者自身が発明としての核心部分に気づけないケースが多い。

また、特許担当者は技術の詳細を追い切れず、「どのアルゴリズムが既存の手法と異なるのか」「どのステップが創作性の中心なのか」を把握することが難しい。特にモーションプランニングは、AI推論・最適化計算・制御工学・センシング処理が複合的に絡むため、技術要点を分解し、発明単位に切り出す作業は極めて煩雑だ。

そこで登場するのが、AIによる発明抽出支援だ。MyTokkyo.Aiは、研究ログ・技術仕様書・試験レポート・GitHubコミットログなど幅広い技術文書を解析し、“他社との差分”や“新規性の源泉”となるポイントを自動的に抽出する。

単純なテキスト要約とは違い、「特許分類（IPC/Fi）」「既存技術の類似度」「技術構成要素」などを基に、発明の本質を構造化して提示する点が大きな特徴だ。

■AIが抽出した主な発明ポイント

今回、MyTokkyo.Aiが支援した家庭内作業支援ロボットでは、以下のような発明候補がAIによって抽出されたという。

①「家庭環境特化型」最短動作経路計画

一般的なロボットは工場や倉庫向けに開発されることが多く、経路計画は“障害物回避＋最短経路”が基本である。一方、家庭内は動的に変化する。椅子が引かれたり、物が床に置かれたり、家族が動き回ったりと、状態が短時間で変わる。
　AIは、家庭内の特徴を学習した専用モデルによる動的再計画ロジックが発明性のコアであると抽出した。

②人の意図推定を組み込んだ安全動作制御

家庭内ロボットは、子どもやペットの急な動きに対応する必要がある。MyTokkyo.Aiは、「カメラ＋音声＋動きの速度」から人物の行動意図を推定し、ロボットの動きを一時停止または減速する技術部分を発明候補として特定した。

③ロボットアームの多段階軌道補正

洗濯物のピックアップや物体の受け渡しなどには複雑なアーム制御が必要となる。AIは、アーム軌道を「粗スケッチ軌道 → 微細補正軌道 → 最終アプローチ軌道」の三層構造で生成し、安全性と精度を両立させる構成を抽出した。

④ローカルAI×クラウドAIのハイブリッド最適化

リアルタイム制御はローカル（エッジ）で処理し、大規模な環境学習やシミュレーションはクラウドで行う構成についても、発明性のある差分として抽出された。

このように、AIは技術文書から“発明の種”を多数抽出し、そこから特許担当者と技術者が議論することで、実際の特許出願へとつなげていく。

■MyTokkyo.Aiの特徴：特許分類と先行技術の自動照合

MyTokkyo.Aiが注目される理由は、単なる大規模言語モデルではなく、特許特化型のナレッジベースを組み合わせている点にある。これにより、AIは以下のような処理を同時に行える。

• 世界中の類似特許（特にロボット・制御分野）との技術差分分析

• クレーム要素の自動構造化

• 特許公報の引用関係ネットワーク解析

• 技術的特徴の分類（センサー制御／軌道計画／安全制御など）

特にモーションプランニング分野は、Google、Nvidia、Boston Dynamics、iRobot など大手企業が強固な特許網を築いているため、発明がどの領域に抵触しうるかを早期に把握することは極めて重要だ。

AIが出力した発明候補は、特許担当者が“原石の状態”で受け取り、そこからクレームの広さ・実施のしやすさ・競合回避の観点でブラッシュアップしていく。
つまり、AIは発明発掘の初動を加速し、人間はクレーム戦略の精度を担保するという役割分担が可能となっている。

■家庭内作業ロボット企業が抱える課題とAI導入の効果

今回の事例を提供したロボット企業によれば、研究チームでは毎月数十件の動作改善が行われるが、そのうちどれが「特許になるか」を判断する基準が明確でなかったという。さらに、研究者ごとにログ記述方法が異なり、発明抽出に不向きな状態だった。

　AI導入後は、以下の効果が確認された。

• 発明候補数が月平均3件 → 月15件以上に増加

• 発明抽出会議の時間が50％短縮

• 特許出願前の先行技術調査がスムーズに

• ロボット動作の改善点が“技術的価値”として整理される

特に、研究ログの自動読み取り機能は、開発スピードが早いロボットメーカーにとって相性がよく、研究者の“暗黙知”を拾い上げる成果につながった。

■ロボティクス分野におけるAI特許支援の今後

家庭内ロボットは、製造業・物流ロボットと異なり、ユーザーの生活の中で働くため、動作の“自然さ”や“安全性”が非常に重視される。そのため、モーションプランニング技術の発明は、今後各社が差別化を図る中心領域となるだろう。

こうした状況で、AIが発明抽出をサポートする意義は大きい。研究開発の粒度が細かいほど、AIが埋もれた差分を発見しやすくなり、特許出願の質と量が飛躍的に向上する。

　特に以下の3つは、AIが特に有効に働く領域だ。

1. 複合技術の整理（センサー×AI推論×制御）

2. 安全制御系の細かなロジックの抽出

3. ロボットの動作ログからの自動発明発掘

今回のMyTokkyo.Aiの事例は、まさにこれらの領域でAIが大きく貢献したという象徴的な例と言える。

■まとめ：AIで特許戦略の“初動”はここまで変わる

家庭内作業支援ロボットのモーションプランニングは、極めて複雑な技術領域であり、従来は発明抽出のコストが高く、特許化が後回しにされがちだった。しかし、AI特許エージェントの登場により、技術文書の海から発明の核を迅速に抽出し、事業戦略に直結する知財ポートフォリオを構築できるようになった。

「研究→発明抽出→特許戦略」という一連の流れがスムーズに回ることで、ロボットメーカーは競合優位性を高めやすくなる。今後、家庭内ロボットの市場が拡大するほど、モーションプランニング技術は企業価値そのものとなるだろう。

AIを活用した特許戦略は、もはや先進企業だけのものではなく、スタートアップから大手まで必須のインフラとなりつつある。今回の事例はその最前線を示すものであり、今後も多くの革新的なAI×知財のコラボレーションが登場していくはずだ。