AIの研究開発職｜就職・転職で求められる技術領域・専門分野【特許データから分析】

　近年、ChatGPTに代表される生成AIの普及や自動運転、画像診断、スマートファクトリーといった多種多様な領域での社会実装が進み、AI関連技術は産業界全体の競争力を左右する最重要技術となっています。

　この潮流を受け、AIの研究開発の重要性がさらに高まっていることが想像されます。

　しかし、通常の検索では、対象とする技術開発をおこなう主要企業は見えてきても、その技術分野の詳細まで体系的に把握することは難しいです。

　また、業界をまたがって、どのような周辺企業がその技術分野の開発に関わっているのかを把握することも容易ではありません。

　本記事では、特許情報を客観的なエビデンスとして、

・AI技術の研究開発にどの企業がどの程度注力しているのか

・どのような技術領域でどのような専門分野が求められるのか

を周辺企業を含め、分析しました。

　志望動機やキャリア形成の検討の一助になれば幸いです。

　結論（結果の一部）

　最も研究開発が活発（出願件数が最多）な技術分野において求められる専門分野と業務内容の例、各企業は次の通りです。

■画像処理・画像解析技術（物体検知・生成AI・3次元復元技術）の開発

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	情報工学系（機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン） 数理系（線形代数、統計学、最適化数学、幾何学） システム系（並列コンピューティング、組込みシステム、信号処理）
業務内容の例	アルゴリズム開発（物体検知精度の向上、生成AIのモデル軽量化） 性能評価（エッジデバイス上での推論速度計測、認識精度の検証） システム実装（カメラ・センサー連携のドライバ開発、クラウド基盤の構築

■企業（主軸的、補完・探索的とは業界平均と比べた相対表現：参考６.３）

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ベイジン　センスタイム、マジック　リープ、キヤノン
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	オムロン、エヌビディア、ソニー　インタラクティブエンタテインメント、 コニカミノル、ＪＶＣケンウッド、日本放送協会、 エヌイーシー　ラボラトリーズ、パナソニック、ＳＣＲＥＥＮ、 Ｐｒｅｆｅｒ、ソニーセミコンダクタソリューションズ、 本田技研工業、大日本印刷、富士フイルム、セイコーエプソン、 ＫＤＤＩ、富士通、日本電気、三菱電機、トヨタ自動車、 コーニンクレッカ　フィリップス
1.0 未満 補完・探索的開発	東芝、楽天グループ、富士ゼロック、リコー、日立製作所、 グーグル、日本電信電話、ファナック、 キヤノンメディカルシステムズ

１．AIとは

　AI（人工知能）とは、データの学習を通じて認識・推論・判断など、人間のような知的な情報処理をコンピュータに実行させる技術だと言えます。

　AI開発について、以下のように分けることができます。

　①アルゴリズム（AIそのもの）の開発

　　⇒新しい数理モデルの考案や学習効率の向上、未踏アーキテクチャ研究など

　②開発されたアルゴリズム（AI）の実装

　　⇒既存AIを画像、音声、医療、車載用に最適化し、実製品に組み込む

　本記事では上記①、②の区別をせず、情報を抽出しました。

２．一般的情報の限界

　一般的に公開されている情報では、開発の全体像や個別の工程を体系的に把握することは困難です。

　また、業界をまたいでどのような周辺企業が開発に関わっているのか、その実態を正確に捉えることも容易ではありません。

３．特許分析の意義

　特許情報は企業が将来を見据えて投じた開発の成果であり、客観的なエビデンスです。

　一般的な情報からは見えてこない開発の軌跡や注力分野を判断する有用な材料になります。

　本記事では、このデータを活用し、研究開発現場に求められる専門性や企業の立ち位置を可視化します。

４．特許分析方法

・2014年から2023年までに特許出願された情報を対象範囲にしました。

・対象とする技術内容をキーワードに特許検索しました。

　文献種別：国内文献

　検索キーワード：

　　検索項目（ⅰ）　FI「G06 G10」

　　検索項目（ⅱ）　請求の範囲「機械学習　学習モデル　学習済みモデル　教師ークあり学習　深層学習　ディープラーニング　生成ＡＩ　ニューラルネットワ　大規模言語モデル　LLM」

　検索条件：検索条件（ⅰ） AND 検索条件（ⅱ）

・出願件数が上位の特許出願人を対象技術の研究開発をおこなう主要企業、主要企業に続く特許出願人を周辺企業としました。ただし、出願順位がどこからどこまでが主要企業、といった明確な区分けはしません。

・上記特許出願された情報から特許分類（FI：筆頭FI）（※）を抽出しました。

　※FIとは技術内容を分類するコードであり、その中で筆頭FIとは、リストの一番最初に記載れているものです。発明の最も本質的な技術特徴が筆頭FIです。

　FIコード照会（特許情報プラットフォーム）：j-platpat

・上記筆頭FIに基づき、対象技術の研究開発職に求められる専門分野を導きだしました。

５．注意点

・分析結果は全ての企業にあてはまるものではありません。

・分社化などによる別法人での特許出願は反映されていません。

・特許検索結果は検索条件によって大きく変わってくることがあります。

・特許検索結果には情報ノイズが含まれることが多いです。

・本結果は情報のノイズを含め、検索結果のまま示しています。

・本分析はあくまで特許情報を活用した想定であり、実態と乖離している場合が多々あると考えられます。

６．結果

６.１　AIの研究開発企業（特許出願企業）

　上記検索条件に基づく特許出願件数が多い企業（研究開発を活発におこなっている企業）は以下の通りです。

　

　出願件数が多い企業であるほど研究開発の規模が大きいと考えられます。

６.２　AIの研究開発に関係する技術分野

　出願件数上位65社における主な技術分野（FI）は下表の通りです。

＜表１＞　各企業における開発の上位技術分野（表中の数字は出願件数）

		G06T	G06Q	G06N	G06F	G10L	A61B	H04N	G01N	G06V	G16H	G05B	G08G	G06K
	総計	【画像処理・画像解析技術】物体検知・生成AI・3次元復元技術の研究開発	【情報処理システム・計算基盤】AI高速動作のための計算アーキテクチャやデータ処理基盤の構築	【AI・機械学習の計算モデル】深層学習やニューラルネットワークのコアロジック設計とモデル構築	【特定事業分野へのAI応用】マーケティング予測や資産管理、広告最適化など実務へのAI適用	【音声分析・合成・自然言語処理】音声認識・合成、LLMを用いた対話システムの設計開発	【診断・手術用機器（医療AI）】画像診断支援（CAD）や手術支援ロボットの知能化・精密制御	【画像通信・動画解析実装】監視・車載カメラのリアルタイム知能化やAIによる超解像技術の実装	【材料分析・非破壊検査AI】マテリアルズインフォマティクスによる新材料探索やAI外観検査の構築	【画像・ビデオのパターン認識】顔認証・ジェスチャー・文字認識（OCR）など動画像解析の実装	【ヘルスケア情報学・診断予測】電子カルテ解析、疾患予測AI、医療ビッグデータの統計解析	【自動制御・計測システム】産業ロボットの自律制御、工場FAのAI予測保全・工程最適化	【交通制御・運行管理システム】自動運転の環境認識、渋滞予測、配送ルート最適化の開発	【データ認識・記録媒体技術】RFID認識高度化やグラフ・図面のAIによる自動データ化の研究
総計	27413	5401	4867	4657	4251	1047	1029	631	631	532	310	309	219	212
ソフトバンクグループ	1118	10	963	29	69	6	0	2	0	0	6	0	1	0
キヤノン	948	426	40	113	87	6	33	126	10	25	5	5	3	27
富士通	935	179	68	399	189	16	14	3	2	20	2	2	2	12
日本電気	630	123	114	193	91	22	4	11	5	8	2	2	3	2
日立製作所	615	59	133	172	139	16	11	5	0	3	4	21	7	1
グーグル	614	75	16	147	168	147	0	18	2	7	2	2	0	0
日本電信電話	564	56	33	193	137	104	2	6	2	0	1	1	3	0
三菱電機	498	95	62	123	69	31	1	3	9	7	0	23	9	1
トヨタ自動車	471	109	82	91	30	10	5	6	14	20	4	5	19	0
東芝	421	77	37	140	57	23	3	4	6	5	0	12	2	11
IBM	362	11	8	130	149	21	8	4	0	8	2	0	0	0
ヤフー	323	13	148	19	115	15	0	3	0	0	0	0	1	0
パナソニックＩＰマネジメント	302	82	52	39	26	19	3	8	4	9	1	5	4	2
ＡＳＳＥＳＴ	271	17	191	1	11	3	11	11	5	0	3	0	0	0
ＫＤＤＩ	265	56	40	62	64	10	1	7	1	0	2	0	1	0
富士フイルム	243	61	10	27	23	0	76	10	13	3	5	0	0	1
オムロン	212	79	17	58	13	1	1	1	5	2	0	14	4	0
キヤノンメディカルシステムズ	180	21	2	22	2	0	112	0	1	4	9	0	0	0
ファナック	179	24	3	20	10	1	0	0	6	3	0	50	0	0
コニカミノルタ	176	64	18	28	20	1	13	4	4	7	2	5	0	0
コーニンクレッカ フィリップス	161	33	5	11	5	4	80	0	1	3	11	0	0	0
日本放送協会	154	53	0	8	45	18	0	20	0	2	0	0	0	1
ＮＴＴドコモ	153	12	54	10	47	9	0	2	0	4	1	0	0	0
楽天グループ	153	25	70	20	24	0	0	2	0	7	1	0	0	2
セイコーエプソン	139	31	10	26	26	0	0	11	5	2	0	0	0	6
ソニー	131	16	15	27	29	6	4	9	4	0	1	0	1	0
ソニーグループ	122	25	23	28	9	11	1	5	3	1	0	0	4	0
Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ	120	37	4	59	11	0	1	0	1	0	0	0	0	0
富士ゼロックス	120	20	19	13	50	1	2	3	0	0	0	0	0	12
リコー	115	31	12	15	32	6	0	5	2	0	0	0	2	1
ローベルト　ボツシユ　ゲゼル シヤフト　ミツト　ベシユレン クテル　ハフツング	106	14	0	64	4	1	0	0	0	6	0	1	2	0
ディープマインド　 テクノロジーズ	105	9	0	83	4	5	0	0	0	1	0	0	0	0
オラクル・インターナショナル	103	2	16	22	58	2	0	0	0	0	0	0	0	0
三星電子	103	27	0	36	18	11	1	1	0	1	0	0	0	0
大日本印刷	102	29	19	3	25	0	2	1	2	1	0	1	0	3
半導体エネルギー研究所	101	6	0	13	23	0	2	11	1	1	0	0	1	1
ソフトバンク	99	15	17	8	24	4	1	3	0	10	1	0	3	2
ベイジン　バイドゥ　ネットコム 　サイエンス　アンド　テクノロジー	95	24	1	19	38	5	0	1	0	0	0	0	0	5
ソニー・インタラクティブエンタ テインメント	92	32	1	10	18	6	0	10	1	0	0	0	0	0
中国電力	91	10	47	6	1	1	0	1	0	0	0	0	1	0
沖電気工業	86	16	8	25	15	1	1	2	2	2	0	0	0	1
ベイジン　バイドゥ　ネットコム　 サイエンス　テクノロジー	85	15	1	24	30	7	0	1	0	4	0	0	0	0
マジック　リープ	83	53	1	8	12	2	0	3	0	2	0	0	0	0
本田技研工業	83	23	14	10	6	3	0	1	0	1	0	1	6	0
クゥアルコム・インコーポレイテッド	82	6	1	46	9	4	0	5	0	3	0	0	0	0
国立大学法人　東京大学	79	19	7	24	8	7	4	1	1	1	1	0	0	0
ヤマハ	77	3	2	2	2	19	1	1	0	0	0	0	0	0
デンソー	75	12	1	28	10	0	0	2	1	0	0	2	2	0
カシオ計算機	74	12	5	2	5	13	5	2	0	3	0	0	0	0
エヌイーシー　ラボラトリーズ 　アメリカ	73	25	0	20	15	0	0	1	1	4	1	0	2	0
京セラドキュメント ソリューションズ	71	13	3	7	15	1	0	13	0	5	0	0	0	4
▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司	69	17	1	9	13	12	3	1	0	2	0	0	0	0
パナソニック　インテレクチュアル　 プロパティ　コーポレーション　 オブ　アメリカ	69	23	3	18	8	5	1	1	1	0	0	0	3	0
凸版印刷	69	16	20	2	9	1	0	2	1	10	1	1	0	3
エヌビディア	68	24	0	5	18	1	0	3	0	5	0	0	2	0
島津製作所	68	19	3	7	7	0	13	0	9	2	0	0	0	0
ソニーセミコンダクタソリューションズ	65	21	1	5	11	0	0	20	0	2	0	0	0	0
ＳＢＣメディカルグループ	64	1	11	0	0	0	0	0	0	0	52	0	0	0
ベイジン　センスタイム　 テクノロジー　デベロップメント	62	54	0	4	1	0	0	0	0	0	0	0	1	1
ＪＶＣケンウッド	61	22	0	23	0	2	2	3	0	3	0	0	3	0
ＳＣＲＥＥＮホールディングス	60	20	0	7	4	0	0	1	9	1	0	0	0	0
ダイキン工業	60	5	7	8	8	0	1	0	10	0	0	1	0	0
国立研究開発法人情報通信研究機構	60	0	1	11	29	18	1	0	0	0	0	0	0	0
マイクロソフト　テクノロジー ライセンシング	59	5	1	18	23	1	0	3	0	0	0	0	0	0
三菱重工業	59	5	9	21	4	0	0	1	4	1	0	3	0	0

　数字が大きいほど、その分野における研究開発の規模は大きいと推測されます。

６.３　AIの研究開発における注力技術分野

　上記４.２技術分野への各企業の注力度を分析しました。

　ここで、技術分野の注力度（特化係数）を以下のように算出しました。

　特化係数＝（企業Aの技術分野Fの出願件数÷企業Aの上記総出願件数）／（全企業の技術分野Fの合計数÷全企業のそう出願件数）

　これは、その企業が業界平均と比べて何倍の密度でその技術に注力しているかを示す指標です（出願件数がある程度ある企業が対象）。

　数値の意味合いは以下の通りです。

特化係数	推定される開発スタイル
2.0 以上	業界平均を超える密度でおこなう突出的開発
1.0 ～ 1.9	その技術を自社の本流とする主軸的開発
1.0 未満	メイン技術を支えるための補完的、探索的な開発

　数字が大きいほど、その技術分野において集中的に開発していると言えます。

　各企業の各技術分野への注力度合いは下表の通りです。

＜表２＞　各企業の各技術分野への注力度合い（出願件数が20件以上が分析対象）

	G06T	G06Q	G06N	G06F	G10L	A61B	H04N	G01N	G06V	G16H	G05B	G08G	G06K
	【画像処理・画像解析技術】物体検知・生成AI・3次元復元技術の研究開発	【情報処理システム・計算基盤】AI高速動作のための計算アーキテクチャやデータ処理基盤の構築	【AI・機械学習の計算モデル】深層学習やニューラルネットワークのコアロジック設計とモデル構築	【特定事業分野へのAI応用】マーケティング予測や資産管理、広告最適化など実務へのAI適用	【音声分析・合成・自然言語処理】音声認識・合成、LLMを用いた対話システムの設計開発	【診断・手術用機器（医療AI）】画像診断支援（CAD）や手術支援ロボットの知能化・精密制御	【画像通信・動画解析実装】監視・車載カメラのリアルタイム知能化やAIによる超解像技術の実装	【材料分析・非破壊検査AI】マテリアルズインフォマティクスによる新材料探索やAI外観検査の構築	【画像・ビデオのパターン認識】顔認証・ジェスチャー・文字認識（OCR）など動画像解析の実装	【ヘルスケア情報学・診断予測】電子カルテ解析、疾患予測AI、医療ビッグデータの統計解析	【自動制御・計測システム】産業ロボットの自律制御、工場FAのAI予測保全・工程最適化	【交通制御・運行管理システム】自動運転の環境認識、渋滞予測、配送ルート最適化の開発	【データ認識・記録媒体技術】RFID認識高度化やグラフ・図面のAIによる自動データ化の研究
ソフトバンクグループ	-	4.9	0.2	0.4	-	-	-	-	-	-	-	-	-
キヤノン	2.3	0.2	0.7	0.6	-	0.9	5.8	-	1.4	-	-	-	3.7
富士通	1.0	0.4	2.5	1.3	-	-	-	-	1.1	-	-	-	-
日本電気	1.0	1.0	1.8	0.9	0.9	-	-	-	-	-	-	-	-
日立製作所	0.5	1.2	1.6	1.5	-	-	-	-	-	-	3.0	-	-
グーグル	0.6	-	1.4	1.8	6.3	-	-	-	-	-	-	-	-
日本電信電話	0.5	0.3	2.0	1.6	4.8	-	-	-	-	-	-	-	-
三菱電機	1.0	0.7	1.5	0.9	1.6	-	-	-	-	-	4.1	-	-
トヨタ自動車	1.2	1.0	1.1	0.4	-	-	-	-	2.2	-	-	-	-
東芝	0.9	0.5	2.0	0.9	1.4	-	-	-	-	-	-	-	-
IBM	-	-	2.1	2.7	1.5	-	-	-	-	-	-	-	-
ヤフー	-	2.6	-	2.3	-	-	-	-	-	-	-	-	-
パナソニックＩＰマネジメント	1.4	1.0	0.8	0.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ＡＳＳＥＳＴ	-	4.0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ＫＤＤＩ	1.1	0.9	1.4	1.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
富士フイルム	1.3	-	0.7	0.6	-	8.3	-	-	-	-	-	-	-
オムロン	1.9	-	1.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
キヤノンメディカルシステムズ	0.6	-	0.7	-	-	16.6	-	-	-	-	-	-	-
ファナック	0.7	-	0.7	-	-	-	-	-	-	-	24.8	-	-
コニカミノルタ	1.8	-	0.9	0.7	-	-	-	-	-	-	-	-	-
コーニンクレッカ フィリップス	1.0	-	-	-	-	13.2	-	-	-	-	-	-	-
日本放送協会	1.7	-	-	1.9	-	-	5.6	-	-	-	-	-	-
ＮＴＴドコモ	-	2.0	-	2.0	-	-	-	-	-	-	-	-	-
楽天グループ	0.8	2.6	0.8	1.0	-	-	-	-	-	-	-	-	-
セイコーエプソン	1.1	-	1.1	1.2	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ソニー	-	-	1.2	1.4	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ソニーグループ	1.0	1.1	1.4	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ 　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ	1.6	-	2.9	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
富士ゼロックス	0.8	-	-	2.7	-	-	-	-	-	-	-	-	-
リコー	1.4	-	-	1.8	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ローベルト　ボツシユ 　ゲゼルシヤフト　ミツト　 ベシユレンクテル 　ハフツング	-	-	3.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ディープマインド　 テクノロジーズ 　リミテッド	-	-	4.7	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
オラクル・インターナショナル ・コーポレイション	-	-	1.3	3.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
三星電子	1.3	-	2.1	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
大日本印刷	1.4	-	-	1.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
半導体エネルギー研究所	-	-	-	1.5	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ソフトバンク	-	-	-	1.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ベイジン　バイドゥ 　ネットコム　サイエンス 　アンド　テクノロジー 　カンパニー　リミテッド	1.3	-	-	2.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ソニー・インタラクティブ エンタテインメント	1.8	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
中国電力	-	2.9	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
沖電気工業	-	-	1.7	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ベイジン　バイドゥ　 ネットコム　サイエンス 　テクノロジー	-	-	1.7	2.3	-	-	-	-	-	-	-	-	-
マジック　リープ，	3.2	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
本田技研工業	1.4	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
クゥアルコム・インコーポレイテッド	-	-	3.3	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
国立大学法人　東京大学	-	-	1.8	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ヤマハ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
デンソー	-	-	2.2	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
カシオ計算機	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
エヌイーシー　ラボラトリーズ 　アメリカ	1.7	-	1.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
京セラドキュメントソリューションズ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
パナソニック　 インテレクチュアル　 プロパティ　コーポレーション 　オブ　アメリカ	1.7	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
凸版印刷	-	1.6	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
エヌビディア	1.8	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
島津製作所	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ソニーセミコンダクタ ソリューションズ	1.6	-	-	-	-	-	13.4	-	-	-	-	-	-
ＳＢＣメディカルグループ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	71.8	-	-	-
ベイジン　センスタイム　 テクノロジー 　デベロップメント	4.4	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ＪＶＣケンウッド	1.8	-	2.2	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ＳＣＲＥＥＮホールディングス	1.7	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
ダイキン工業	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
国立研究開発法人情報通信研究機構	-	-	-	3.1	-	-	-	-	-	-	-	-	-
マイクロソフト　 テクノロジー　 ライセンシング	-	-	-	2.5	-	-	-	-	-	-	-	-	-
三菱重工業	-	-	2.1	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

　以下は表２に基づきます。

・キヤノンは、画像処理（G06T）やデータ認識（G06K）に加え、医療AI（A61B）や画像通信（H04N）でも高い数値を示しており、光学技術をベースにAIを多角的に応用している特徴があります。

・ソニーセミコンダクタソリューションズは、画像通信・動画解析（H04N）の数値が極めて高く、イメージセンサーとAIを融合させたエッジ領域の開発に集中している特徴があります。

・ファナックや三菱電機は、自動制御・計測システム（G05B）の数値が突出しており、製造現場の自動化や産業用ロボットの知能化に重点を置いて開発している特徴があります。

・富士通や日本電信電話（NTT）は、AIの計算モデル（G06N）や音声・自然言語処理（G10L）で安定して高い数値を示しており、AIのコアロジックや基盤技術を中心に主軸の開発をしている特徴があります。

・ソフトバンクグループやヤフー、楽天グループは、情報処理システム・計算基盤（G06Q）の数値が高く、サービスを支える大規模なデータ処理基盤やITインフラの最適化に特化して開発している特徴があります。

・富士フイルムやキヤノンメディカルシステムズは、医療AI（A61B）の数値が高く、画像技術を特定の高付加価値ドメインである医療分野へ並行して展開している特徴があります。

・トヨタ自動車は、パターン認識（G06V）で2.0を超える高い数値を示す一方、計算モデル（G06N）やシステム基盤（G06Q）も1.0を超えており、自動運転等の実現に向け全方位的に開発している特徴があります。

６.４　上位の技術分野において求められる専門分野

　AIの開発に関係する主要な技術分野（FI）と求められることが推測される専門分野について整理しました。ただし、例示はAIによるものですので、内容に間違いがある場合もあります。

６.４.１　G06T（FI）　【画像処理・画像解析技術】物体検知・生成AI・3次元復元技術の研究開発

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	情報工学系（機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン） 数理系（線形代数、統計学、最適化数学、幾何学） システム系（並列コンピューティング、組込みシステム、信号処理）
業務内容の例	アルゴリズム開発（物体検知精度の向上、生成AIのモデル軽量化） 性能評価（エッジデバイス上での推論速度計測、認識精度の検証） システム実装（カメラ・センサー連携のドライバ開発、クラウド基盤の構築

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ベイジン　センスタイム、マジック　リープ、キヤノン
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	オムロン、エヌビディア、ソニー　インタラクティブエンタテインメント、 コニカミノルタ、ＪＶＣケンウッド、日本放送協会、 エヌイーシー　ラボラトリーズ、パナソニック、ＳＣＲＥＥＮ、 Ｐｒｅｆｅｒ、ソニーセミコンダクタソリューションズ、 本田技研工業、大日本印刷、富士フイルム、セイコーエプソン、 ＫＤＤＩ、富士通、日本電気、三菱電機、トヨタ自動車、 コーニンクレッカ　フィリップス
1.0 未満 補完・探索的開発	東芝、楽天グループ、富士ゼロックス、リコー、日立製作所、 グーグル、日本電信電話、ファナック、 キヤノンメディカルシステムズ

６.４.２　G06Q（FI）【情報処理システム・計算基盤】AI高速動作のための計算アーキテクチャやデータ処理基盤の構築

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	情報工学・計算機科学（計算機アーキテクチャ、並列分散処理、OS、コンパイラ） 通信工学（次世代通信プロトコル、ネットワーク制御、分散システム） 数理科学（計算量理論、最適化アルゴリズム、離散数学）
業務内容の例	AIアクセラレータ開発（GPUやFPGAを活用、ディープラーニングの学習・推論を物理限界まで高速化） 大規模分散基盤の設計（ヤフーや楽天のような巨大プラットフォームで数千万人のトラフィックを支える計算基盤を構築） 省電力・高効率コンピューティング（モバイル端末やエッジデバイスで限られた電力でAIを動作させるための最適化）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ソフトバンクグループ、ＡＳＳＥＳＴ、中国電力、ヤフー、 楽天グループ、ＮＴＴドコモ
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	凸版印刷、日立製作所、ソニーグループ、日本電気、 トヨタ自動車、パナソニックＩＰマネジメント
1.0 未満 補完・探索的開発	ＫＤＤＩ、三菱電機、東芝、富士通、日本電信電話、キヤノン

６.４.３　G06N（FI）【AI・機械学習の計算モデル】深層学習やニューラルネットワークのコアロジック設計とモデル構築

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	情報工学・計算機科学（深層学習、強化学習、ニューラルネットワーク理論） 数理・統計学（確率統計、最適化理論、多変量解析） 脳科学・知能情報学（認知モデル、バイオインフォマティクス、知能システム）
業務内容の例	コアアルゴリズム設計（新規ニューラルネットワークアーキテクチャの研究開発） 学習モデルの最適化（学習効率の向上やモデルの軽量化技術の開発） 汎用AI基盤の研究（特定分野に限定されない汎用的な推論・学習ロジックの構築）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ディープマインド テクノロジーズ、ローベルト ボッシュ、 クゥアルコム、Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、 富士通、デンソー、ＪＶＣケンウッド、 インターナショナル・ビジネス・マシーン、三菱重工業、 三星電子、日本電信電話、東芝
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	日本電気、東京大学、沖電気工業、ベイジン バイドゥ ネットコム、 日立製作所、オムロン、エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ、 三菱電機、ソニーグループ、グーグル、ＫＤＤＩ、ソニー、 トヨタ自動車、セイコーエプソン、オラクル・インターナショナル
1.0 未満 補完・探索的開発	コニカミノルタ、パナソニックＩＰマネジメント、 楽天グループ、キヤノン、富士フイルム、 キヤノンメディカルシステムズ、ファナック、 ソフトバンクグループ

６.４.４　G06F（FI）【特定事業分野へのAI応用】マーケティング予測や資産管理、広告最適化など実務へのAI適用

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	経営情報学・社会工学（意思決定支援、サプライチェーン最適化、行動データ解析） 数理統計学・データサイエンス（時系列予測、レコメンデーションアルゴリズム、因果推論） 金融工学・経済学（リスク管理モデル、市場予測、計量経済学）
業務内容の例	ビジネス予測モデル構築（消費動向や広告効果の予測によるマーケティング最適化） 業務自動化ソリューション開発（資産管理や契約書解析など事務実務へのAI適用） プラットフォーム最適化（ユーザー行動ログに基づいたコンテンツのパーソナライズ）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	オラクル・インターナショナル、情報通信研究機構、IBM、 ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス アンド テクノロジー、 マイクロソフト テクノロジー ライセンシング、 ヤフー、ＮＴＴドコモ
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	日本放送協会、グーグル、リコー、日本電信電話、ＫＤＤＩ、 ソフトバンク、大日本印刷、日立製作所、半導体エネルギー研究所、 ソニー、富士通、セイコーエプソン、楽天グループ
1.0 未満 補完・探索的開発	日本電気、三菱電機、東芝、コニカミノルタ、 パナソニックＩＰマネジメント、キヤノン、富士フイルム、 ソフトバンクグループ、トヨタ自動車

６.４.５　G10L（FI）【音声分析・合成・自然言語処理】音声認識・合成、LLMを用いた対話システムの設計開発

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	情報工学・知能情報学（自然言語処理、音声信号処理、大規模言語モデル） 音響学・数理工学（音響モデリング、信号波形解析、確率的言語モデル） 言語学・認知科学（音韻論、意味論、計算言語学）
業務内容の例	音声認識・合成エンジンの開発（高精度な音声テキスト変換や自然な発話生成の実現） 対話システム・LLM最適化（大規模言語モデルを活用した応答生成や対話制御の設計） 音声信号の強調・分離（ノイズ環境下での集音技術や話者特定アルゴリズムの構築）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	グーグル エルエルシー、日本電信電話
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	三菱電機、IBM、東芝
1.0 未満 補完・探索的開発	日本電気

６.４.６　A61B（FI）【診断・手術用機器（医療AI）】画像診断支援（CAD）や手術支援ロボットの知能化・精密制御

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	生体医工学・精密機械工学（ロボット制御、メカトロニクス、医療機器設計） 情報工学・画像処理学（画像診断アルゴリズム、CAD、パターン認識） 応用物理学・計測工学（各種センサー技術、非侵襲計測、信号解析）
業務内容の例	画像診断支援アルゴリズム開発（AIを用いた病変の自動検知や病態解析の精度向上） 手術支援システム開発（ロボットの遠隔制御技術や自律動作のための知能化） 高度医療機器の精密制御設計（内視鏡やCT・MRI等の計測精度と安全性の両立）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	キヤノンメディカルシステムズ、 コーニングクレッカ　フィリップス、富士フイルム
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	（該当なし）
1.0 未満 補完・探索的開発	キヤノン

６.４.７　H04N（FI）【画像通信・動画解析実装】監視・車載カメラのリアルタイム知能化やAIによる超解像技術N実装

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	通信工学・信号処理（動画圧縮規格、画像伝送プロトコル、ノイズ除去技術） 電子工学・半導体工学（イメージセンサー制御、ISP設計、エッジAI実装） 情報工学（リアルタイム物体認識、AI超解像、動体検知アルゴリズム）
業務内容の例	エッジAIカメラの開発（イメージセンサー上でのリアルタイムな属性認識や異常検知の実装） 次世代映像伝送技術の研究（AIを用いた高効率な動画圧縮や低遅延なストリーミング技術の開発） 映像復元・高画質化（AI超解像技術を用いた監視映像の鮮明化や低照度環境下での画質改善）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ソニーセミコンダクタソリューションズ、 キヤノン、日本放送協会
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	（該当なし）
1.0 未満 補完・探索的開発	（該当なし）

６.４.８　G01N（FI）【材料分析・非破壊検査AI】マテリアルズインフォマティクスによる新材料探索やAI外観検査の構築

　特許出願データが少ないため省略。

６.４.９　G06V（FI）【画像・ビデオのパターン認識】顔認証・ジェスチャー・文字認識（OCR）など動画像解析の実装

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	情報工学・パターン認識（特徴抽出、空間フィルタリング、機械学習アルゴリズム） 数理工学（統計的識別理論、多次元データ解析、幾何学的変換） 知能情報学（生体認証、バイオメトリクス、ヒューマンコンピュータインタラクション）
業務内容の例	生体・属性認証システムの開発（顔、指紋、歩容などのパターンに基づく高精度な個人識別技術の実装） 自動検知・文字認識技術の開発（車載カメラによる歩行者検知や、非定型帳票のOCR解析エンジンの構築） ジェスチャー・行動解析（ビデオ映像からの作業動作分析やジェスチャーによる機器操作インターフェースの開発）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	トヨタ自動車
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	キヤノン、富士通
1.0 未満 補完・探索的開発	（該当なし）

６.４.１０　G16H（FI）【ヘルスケア情報学・診断予測】電子カルテ解析、疾患予測AI、医療ビッグデータの統計解析

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	医療情報学・生物統計学（電子カルテ標準化、生存圏解析、臨床データマイニング） 情報工学・データサイエンス（自然言語処理によるカルテ解析、疾患発症予測モデル） 公衆衛生学・疫学（健康診断データの統計解析、パーソナルヘルスレコード活用）
業務内容の例	疾患予測アルゴリズム開発（健康診断や生活習慣データに基づいた将来の疾患リスク評価モデルの構築） 医療テキストマイニング（自由記述形式の電子カルテ情報からの症状抽出や診断補助技術の開発） 医療ビッグデータ活用基盤の設計（複数の医療機関にまたがるデータの統合・匿名化と統計解析システムの運用）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ＳＢＣメディカルグループ
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	（該当なし）
1.0 未満 補完・探索的開発	（該当なし）

６.４.１１　G05B（FI）【自動制御・計測システム】産業ロボットの自律制御、工場FAのAI予測保全・工程最適化

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	制御工学・ロボティクス（フィードバック制御、現代制御理論、軌道計画） 機械工学・メカトロニクス（サーボ機構、アクチュエータ制御、計測システム設計） システム情報学（最適化アルゴリズム、予兆検知、リアルタイムOS）
業務内容の例	産業用ロボットの自律化開発（AIを用いた環境認識に基づく柔軟なピッキングや動作生成の実現） スマートファクトリーの工程最適化（工場全体の稼働データ解析による生産スケジュールの自動最適化） AI予測保全システムの構築（振動・電流センサー等のデータ解析による設備の故障予兆検知と寿命予測）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	ファナック、三菱電機、日立製作所
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	（該当なし）
1.0 未満 補完・探索的開発	（該当なし）

６.４.１２　G08G（FI）【交通制御・運行管理システム】自動運転の環境認識、渋滞予測、配送ルート最適化の開発

　特許出願データが少ないため省略。

６.４.１３　G06K（FI）【データ認識・記録媒体技術】RFID認識高度化やグラフ・図面のAIによる自動データ化の研究

　専門分野と業務内容の例です。

専門分野の例	電子工学・通信工学（RFID、近距離無線通信、アンテナ設計、信号処理） 情報工学・パターン認識（図面解析、構造抽出アルゴリズム、文書画像処理） 計測工学（非接触識別技術、センサーフュージョン、データエンコード）
業務内容の例	自動データ化・構造化技術開発（AIを用いた設計図面やグラフからの数値情報・接続情報の自動抽出） 認識高度化ソリューション開発（混雑環境下におけるRFIDタグの一括読み取り精度向上技術の実装） 記録媒体・識別システムの設計（高度なセキュリティを担保した非接触識別デバイスや認証基盤の構築）

　上記分析結果に基づく当該技術分野に関わる企業です。

特化係数	企業
2.0 以上 突出的開発	キヤノン
1.0 ～ 1.9 主軸的開発	（該当なし）
1.0 未満 補完・探索的開発	（該当なし）

７．最後に

　本記事ではAI技術の研究開発をおこなう企業（主要企業と周辺企業）、その注力度、求められる専門分野について分析しました。

　本記事を通してAI技術に関係する各業界の内側を想像する一助となれば幸いです。

８．次に何をすべきか迷っている方へ

この分野で就職・転職を考えている方へ

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　　関連業界・企業：通信業界、GAFAM、複合機業界、自動車業界、自動車部品業界、印刷業界、電力業界、時計業界、産業機械業界（装置）、半導体製造業界、半導体業界（外資）、重機械業界、電子部品業界（総合）、医療機器業界、IT×医療業界、キヤノン、富士通、ＮＥＣ、日立製作所、三菱電機、東芝、パナソニック、富士フイルム、ソニー

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＜出典、参考＞
・特許情報プラットフォーム（https://www.j-platpat.inpit.go.jp/）にて公開されている情報
・会社四季報　業界地図2024年、2025年、2026年版　東洋経済新報社

＜留意事項＞
・本記事は、弁理士である管理人の視点で特許情報を独自に分析したものです。
・本サイトでは、特許情報を正確かつ最新の状態でお伝えするよう努めていますが、情報の完全性を保証するものではありません。
・特許情報のご活用や解釈は読者ご自身の責任でお願いいたします。
・詳細な確認や重要な判断が必要な場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。