Guide
454件の記事
AIが生成した発明の特許性 — 最新判例と実務対応
AIが自律的に生成した発明は特許を取得できるのか。DABUS判決を中心に各国の最新判例と企業の実務対応をPatentMatch.jpがお届けします。
AI・機械学習の特許戦略 — 学習モデルは特許で守れるのか
AI・機械学習分野の特許戦略を解説。学習済みモデル、トレーニングデータ、推論アルゴリズムの特許適格性から、効果的な出願戦略、各国の審査基準の違いまで網羅します。
3Dプリンティング特許 — アディティブマニュファクチャリングの知財
3Dプリンティング（アディティブマニュファクチャリング）特許の最新動向を解説。基本特許の満了、金属3Dプリンタの技術競争、知財戦略をPatentMatch.jpがお届けします。
2027年に向けた知財戦略 — AI・量子・グリーンの特許トレンド予測
2027年に向けた知財戦略の方向性を予測。AI、量子コンピューティング、グリーンテック、宇宙技術の特許トレンドと日本企業がとるべき戦略。
2026年版 特許出願コスト国際比較：主要20カ国の費用一覧
世界主要20カ国での特許出願にかかる費用を比較。出願料、審査請求料、弁理士費用、翻訳費用を含めたトータルコストを国別に整理します。
【データ分析】電池特許の競争地図：LG・トヨタ・パナソニックの出願戦略を数字で読み解く
IPC×出願人マトリクスとIPC年次トレンドの実データから、電池（H01M）分野の特許競争を分析。LGエナジーソリューション、トヨタ自動車、パナソニックの出願戦略の違いと今後の展望を解説します。
【データ分析】IPC分類別の特許出願トレンド2015-2025：10年間で何が変わったか
Google Patents BigQueryの実データに基づき、2015年から2025年までのIPC分類別特許出願数の推移を分析。医薬品（A61K）、電池（H01M）、AI（G06F/G06Q）など主要分野の10年間の変化を読み解きます。
【データで見る】IPC分類別の特許出願人ランキング：日本で最も特許を持つ企業はどこか
Google Patents BigQueryのIPC×出願人マトリクスデータから、電池・半導体・医薬品・通信など主要技術分野別に特許出願数トップ企業をランキング。各社の知財戦略の特徴を読み解きます。
【2026年版】日本の産業財産権出願動向：特許・商標・意匠の最新統計を読み解く
2025-2026年の日本における特許・実用新案・意匠・商標の出願動向を統計データで解説。業種別・技術分野別のトレンドと今後の展望。
特許侵害の発見方法 — 自社特許を守るための監視テクニック
特許侵害を発見するための3つの手法（市場調査・J-PlatPat・展示会）を解説。証拠保全の方法、警告書の出し方、訴訟と交渉の判断基準まで、自社特許を守るための実践的な監視テクニックを網羅します。
特許活用の全体像 — 5つの収益化パターンと自社に合った選び方
特許の5つの収益化パターン（ライセンス、売却、マッチング、担保融資、防衛的活用）を比較解説。自社の状況に合った最適な活用方法がわかるフローチャート付き。