新しい技術を製品やサービスとして事業化する役割を担うのが技術企画です。
本記事では、技術企画や事業企画、コンサルティング的要素の強い特許情報をもとに企業を抽出し、さらに、どのような専門性が強く関わっているのかを整理しました。
＜対象＞
１．化学系が活きる企業
２．準備中
０．考え方
技術企画やビジネスモデル開発に関わる企業の実態を一般的な公開情報から把握することは容易ではありません。
そこで本記事では、企業の研究開発活動を示す特許情報に着目しました。
具体的には、
①業務システムやビジネスモデルに関する特許分類（例：FI「G06Q」）
②各専攻・専門分野に関わる特許分類
を組み合わせた特許検索に基づき、情報を抽出しています。
これにより、技術的な専門性との関係において、技術企画的要素が強い特許発明をおこなう企業を可視化することができます。
なお、本記事は特許情報に基づく分析であり、配属部署や採用職種を示すものではありません。
専門ごとに浮かび上がらせた企業群から、どのような企画的業務がおこなわれているかを把握するための参考情報としてご覧ください。
１．化学系が活きる企業
１－１．特許出願件数から垣間見る開発実態
化学分野（化学全般を扱う技術分類（FI：C））における業務システムやビジネスモデルの開発企業は以下の通りです。FI：J-PlatPat 分類表示 検索条件：G06Q×C
上位企業であるほど、化学分野の専門性を活かし、企画要素、コンサル要素のある開発物を生み出していると推測されます。
１－２．具体的な開発物
上図において件数が多かった順に直近の開発物の例を整理しました。
１－２－１．栗田工業
| ①開発物 | 水処理設備のトラブル原因を突き止めるAI診断・検査優先順位ガイドシステム |
| ②その内容 | 水処理工場（化学プラント）で異常が発生した際、AIが「今、どこで何が起きているか」を自動推論します。さらに、原因を完全に特定するために次に現場で目視確認したりサンプリングして分析したりすべき検査項目の優先順位リストを自動で作成し、運転員に提示するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
水処理のノウハウにデータ処理（AI・IT）を掛け合わせることでプラント全体の水質や運転状態をAIが24時間自動で遠隔診断・最適化する技術 「化学工学（水処理プラントの運転管理）」×「確率統計AI（ベイジアンネットワークによる曖昧さの解消）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術視点： ビジネス視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7563513/15/ja | |
→その他の開発詳細：栗田工業
１－２－２．東芝
| ①開発物 | 水質予測と連動した浄水プラント向け運用コスト試算・表示システム |
| ②その内容 | 浄水場での薬品（凝集剤など）の注入量についてユーザーが任意の数値を設定した際の処理水質の予測値とそれに伴う運用コストをAIが自動で計算します。 画面上で現在の運転状態と変更した場合の試算値を水質・コストの両面から同時に比較・提示することで最適な運用計画の策定を支援します。 |
| ③結局どんな技術か |
浄水プラントにおいてユーザーが任意の薬品注入量を設定した際の処理水質予測値とそれに伴う運用コストをAIが自動計算し、現在の状態と変更後の試算値を画面上で同時に比較・提示して運用計画策定を支援する技術 「化学全般（水処理プロセス）」×「データサイエンス（水質予測・コスト最適化）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7757060/15/ja | |
→その他の開発詳細：東芝
１－２－３．オルガノ
| ①開発物 | 水処理装置の循環型シェアリングプラットフォーム |
| ②その内容 | 一度使うと廃棄されていた従来の水処理装置を複数のユーザーで効率よく使い回すシステムです。 ユーザーの希望（水質や流量、期間）に合う装置をデータベースから探して基本料金で貸し出します。返却後はAIや診断装置がフィルター等の劣化状態をチェックし、「劣化が激しければ加算料金（ペナルティ）を算出」「まだ使えるならデータ（水質情報）を書き換えて次のユーザーへ貸し出し」という一連のサイクルを自動で管理します。 |
| ③結局どんな技術か |
複数のユーザー間で使い回す水処理装置の返却時にAIや診断装置がフィルター等の劣化状態をチェックし、その劣化度合いに応じた料金算出や次ユーザーへの貸し出しデータ書き換えを一連のサイクルとして自動管理する技術 「化学全般（水処理装置の寿命診断）」×「シェアリングIT（マッチング・従量課金システム）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7742806/15/ja | |
→その他の開発詳細：オルガノ
１－２－４．JFEスチール
| ①開発物 | 製鉄所全体の総合コスト・CO2排出量最適化システム |
| ②その内容 | 製鉄所内には、高炉（鉄を溶かす）、製鋼（鋼をつくる）、エネルギー（工場内の発電所）などの部門があります。これまでは部門ごとにコスト削減を行っていましたが、それでは製鉄所全体で見たときに損をするケースがありました。 このシステムは高炉の運転条件（温度や燃料の量など）が他の部門（製鋼や発電所）に与える影響や副生ガスの発生量、さらにはCO2排出量や炭素税までをAIモデルに入力し、製鉄所全体の総合コストが最も安くなる操業パターンの候補を自動で算出・提示するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
高炉の運転条件が他部門に与える影響や副生ガス発生量、CO2排出量、炭素税までをAIモデルに入力し、製鉄所全体の総合コストが最も安くなる操業パターンの候補を自動で算出・提示する技術 「化学全般・金属（製鉄プロセス・熱収支）」×「データサイエンス（機械学習による全体最適化）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7806940/15/ja | |
→その他の開発詳細：ＪＦＥスチール
１－２－５．日立製作所
| ①開発物 | 汚泥処理プラントのコスト・労働時間最適化システム |
| ②その内容 | 下水や工場排水をキレイにするときに出る汚泥（泥状のゴミ）は、水分を絞り出してからトラックで搬出・処分されます。 水分をギリギリまで減らせば処分費は安くなりますが、その分、薬品をたくさん使う、電気代がかさむ、運転員の残業時間が増える、といったデメリットが生じます。 このシステムは、現在のゴミの性質から未来の処理コストをAI予測し、さらに運転員の最大労働時間や機械のパワー上限などの現場のルールをすべてクリアした上で、トータルの費用が最も安くなる具体的な運転条件（ポンプの回転数や薬品の量）を自動で計算して提示するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
汚泥の性質から未来の処理コストをAI予測し、運転員の最大労働時間や機械のパワー上限などの現場ルールをクリアした上でトータルの費用が最も安くなる具体的な運転条件を自動計算して提示する技術 「化学全般（環境化学・汚泥脱水）」×「数理最適化IT（コストと制約条件のシミュレーション）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7502235/15/ja | |
→その他の開発詳細：日立製作所
１－２－６．WOTA
| ①開発物 | 家庭用循環型水処理装置の使用支援システム |
| ②その内容 | 家庭から出る排水をその場で浄化して再利用する自立循環型の水処理装置を対象としたシステムです。 家族構成などのユーザー情報と、日々の水の使用データを組み合わせて解析します。装置を導入したばかりの初心者には基本的な操作方法やメンテナンス方法（インストラクション情報）を使い慣れたベテランユーザーには水切れ予測や排水負荷の警告（注意喚起・フィードバック情報）を適切なタイミングで出し分け、ユーザーがストレスなく装置を安定運用できるようサポートします。 |
| ③結局どんな技術か |
ユーザー情報と日々の水の使用データを組み合わせて解析し、装置の導入初期ユーザーには操作やメンテナンス方法を、使い慣れたユーザーには水切れ予測や排水負荷の警告を適切なタイミングで出し分けて安定運用をサポートする技術 「化学全般（家庭用循環水処理の需給管理）」×「行動変容IT（ユーザーの習熟度に応じたUI/UXデザイン）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7769421/15/ja | |
１－２－７．コスモ石油
| ①開発物 | 触媒の寿命を数式で可視化する水素化脱硫プラント向け反応温度最適化シミュレーター |
| ②その内容 |
軽油から硫黄を抜き取る水素化処では、長く運転するほど触媒にコーク（炭素のゴミ）がこびりつき、性能が落ちてしまいます。 |
| ③結局どんな技術か |
リアルタイムの運転データから触媒の劣化度を計算し、反応速度論の数式を用いて目標品質を達成するために必要な将来の正確な反応温度を予測・算出する技術 「化学全般（石油精製・触媒反応工学）」×「数理モデルIT（劣化シミュレーション）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7782957/15/ja | |
→その他の開発詳細：コスモ石油
１－２－８．三菱電機
| ①開発物 | 大雨による水害と水質悪化を防ぐ下水プラント向け 揚水ポンプ最適操作ナビゲーター |
| ②その内容 | 地下に下水を溜める設備（流入渠）を持つ下水処理プラントを対象としたシステムです。 降雨量予測から、これからどれだけ下水が流れ込んでくるか、を予測し、現在のプラントの状態と照らし合わせます。 ポンプを一気に動かすか、徐々に動かすか、といった複数の操作パターンごとに未来の、放流水の水質、地下タンクの水位、電気代をシミュレーション（活性汚泥モデルなど）で予測し、最もバランスの良い安全で安上がりな操作パターンを自動で選択・提示または自動制御します。 |
| ③結局どんな技術か |
降雨量予測から下水の流入量を予測し、複数のポンプ操作パターンごとに未来の放流水質、地下タンク水位、電気代をシミュレーションして最もバランスの良い操作パターンを自動選択または自動制御する技術 「化学全般（下水・生物処理プロセス）」×「予測シミュレーションIT（マルチ指標による操作最適化）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7321215/15/ja | |
→その他の開発詳細：三菱電機
１－２－９．クボタ
| ①開発物 | 下水汚泥脱水処理における降水情報をもちいた薬注率推定システム |
| ②その内容 | 下水処理場で発生する汚泥（泥のゴミ）は、薬品（凝集剤）を混ぜて水分を絞り出し、最後に焼却炉で燃やされます。雨が降ると下水の性質が変わり、いつもより水が抜けやすい汚泥になります。 そのため、晴れの日と同じ量の薬品を入れ続けると水分が抜けすぎてカラカラになり、逆に後段の焼却炉の温度が上がりすぎて炉が故障する原因になります。 このシステムは各地域に雨が降ってから下水処理場に届くまでのタイムラグを考慮した過去の降水データをAIに学習させ、雨の有無や量に応じて脱水後の含水率が常に一定（晴れの日と同じ状態）になるような最適な薬品の注入率を自動で算出・提示するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
雨が降ってから下水処理場に届くまでのタイムラグを考慮した過去の降水データをAIに学習させ、雨の有無や量に応じて脱水後の含水率が常に一定になるような最適な薬品の注入率を自動算出する技 「化学全般（下水汚泥の凝集・脱水）」×「タイムラグ考慮型AI（降水データによる水質変化予測）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7325320/15/ja | |
→その他の開発詳細：クボタ
１－２－１０．三菱ケミカル・クリンスイ
| ①開発物 | カメラで撮るだけで本体をスマート化する浄水器専用・画像認識診断アプリ |
| ②その内容 | センサーやBluetoothなどの精密機械が一切載っていない普通のシンプルな浄水器を対象としたスマホアプリ・システムです。 スマホのカメラで浄水器の写真を撮るだけで、水が出ている写真の勢い（流量変化）から中にあるカートリッジの消耗度や交換時期を予測したり、吐水口以外から水が出ている様子から取り付け不良による水漏れを検知して対処法を教えたりします。また、自宅の何もない蛇口を写せば、取り付け可能な浄水器のリストが自動で出てきて、画面上でAR（拡張現実）のように合成できる機能も備えています。 |
| ③結局どんな技術か |
スマートフォンのカメラで撮影した普通の浄水器の写真から水の勢いや出方の変化に基づいてカートリッジの消耗度予測や水漏れ検知を行い、蛇口に合う浄水器リストを画面上にAR合成して表示する技術 「化学全般（家庭用浄水プロセス）」×「画像認識IT（画像解析・AR合成によるセンサーレス化）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7269100/15/ja | |
１－２－１１．大日本印刷
| ①開発物 | 細胞の全滅リスクを未然に防ぐライフサイエンス向け 分散保管・自動割り当てシステム |
| ②その内容 | 生体から採取された同種の細胞（卵細胞、受精卵、iPS細胞などの培養細胞）が入った複数の容器を対象としたシステムです。 各保管装置の空き状況や保管温度・設備環境をリアルタイムに管理します。管理者が「均等にバラけさせる」「1つだけバックアップを別にする」などの条件を指定すると、「国・地域（大分類）」「建屋（中分類）」「部屋（小分類）」といった複数の階層レベル（カテゴリ属性）を基準に全滅リスクが最も低くなる最適な保管先（装置）を自動で決定して割り当てるシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
保管装置の空き状況や設備環境をリアルタイムに管理し、指定された条件に基づいて複数の階層レベルを基準に全滅リスクが最も低くなる最適な細胞の保管先装置を自動決定して割り当てる技術 「化学全般・生物（細胞の生存環境・特異的マーカー識別）」×「ロジックIT（階層構造によるリスク分散・自動マッチング）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-6451195/15/ja | |
→その他の開発詳細：大日本印刷
１－２－１２．明電舎
| ①開発物 | ニューラル常微分方程式を用いた不定期手分析データの連続的水質予測装置 |
| ②その内容 | 水処理場では、センサーによる自動計測のほか、運転員が実際に水を汲んで調べる手分析データが最も信頼されています。 しかし、手分析は週に数回など不定期に行われるため、従来のAI（再帰型ニューラルネットワークなど）ではデータの隙間を勝手に穴埋め（データ補間）する必要があり、予測にブレが生じていました。 この装置は手分析データやセンサーによる運転実績（説明変数）をもとに、ニューラル常微分方程式というAI技術を適用。時間の経過に伴う水質の変化（時間発展）を連続的な数式として捉えることでデータの間隔がどれだけバラバラであっても未来の処理水質（BODや窒素濃度など）を高精度に予測するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
手分析データやセンサーによる運転実績をもとにニューラル常微分方程式を適用し、時間経過に伴う水質変化を連続的な数式として捉えることでデータの間隔が不定期であっても未来の処理水質を高精度に予測する技術 「化学全般（下水・浄水処理プロセス）」×「先端AI数理（ニューラル常微分方程式による連続時間発展）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7647470/15/ja | |
１－２－１３．水ｉｎｇ
| ①開発物 | 人口減少時代の無駄な建設投資をなくす水処理ユニットのシェアリング・更新計画シミュレーター |
| ②その内容 | 地方自治体などが管理する浄水場や下水処理施設を対象としたシステムです。 これまでは今の施設規模のまま古くなったから丸ごと新しくするのが一般的でした。しかし、人が減れば必要な水の量も減ります。 このシステムは、現在の設備データ（第1データ）、将来の人口予測（第2データ）、原水の水質（第3データ）を掛け合わせて未来に必要となる正確な処理能力を計算します。そして、何年後にどの水処理ユニット（薬注やろ過の装置）が何台余るか（または足りなくなるか）を台数単位で予測し、余った装置を別の地域のプラントの更新期に合わせて移設（再利用）する無駄のない計画の策定を支援するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
設備データ、将来の人口予測、原水の水質を掛け合わせて未来に必要な処理能力を計算し、将来どの水処理ユニットが何台余るかを予測して別地域のプラントの更新期に合わせた移設計画策定を支援する技術 「化学全般（水処理プロセス・原水水質評価）」×「需給最適化IT（人口動態に連動したアセットマネジメント）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7088977/15/ja | |
→その他の開発詳細：水ｉｎｇ
１－２－１４．ＥＮＥＯＳ
| ①開発物 | 触媒の劣化を考慮した水素サプライチェーン運用管理システム |
| ②その内容 | 水素を安全に運ぶため、現在はMCHという特殊な液体燃料にしてタンクローリーで輸送する技術が主流になりつつあります。水素ステーションでは、このMCHから水素を取り出し（脱水素反応）、代わりにトルエンという副生物が発生します。 このシステムは全国の水素ステーションから現在のMCHの残り香や溜まったトルエンの量のデータ（第1の情報）をリアルタイムに集約します。さらに、装置の心臓部である脱水素触媒の劣化状況まで計算に組み込み、あと何日で燃料が切れるか、またはトルエンのタンクが満杯になるかを正確に予測し、工場の製造スケジュール（第2の情報）と連動させて無駄のないタンクローリーの配送ルート・計画を自動作成します。 |
| ③結局どんな技術か |
各水素ステーションの燃料残量やタンクデータのリアルタイム集約に加え、脱水素触媒の劣化状況から燃料切れや満杯時期を正確に予測し、工場の製造スケジュールと連動させてタンクローリーの配送計画を自動作成する技術 「化学全般（有機ハイドライド・脱水素反応・触媒失活）」×「経営工学・IT（サプライチェーン最適化・需給予測）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7597514/15/ja | |
→その他の開発詳細：ＥＮＥＯＳ
１－２－１５．ソニー
| ①開発物 | タイムラプス画像と遺伝子解析を用いた受精卵解析システム |
| ②その内容 | 畜産業の胚移植やヒトの不妊治療において、どの受精卵が最も無事に育つ（妊娠・出産に至る）かを評価するシステムです。 顕微鏡カメラで撮影した受精卵のタイムラプス（定点連続）動画から細胞の細かな動きや形、縮み具合（動き・形状情報）をAIが解析。さらに、遺伝子解析情報（ゲノムデータ）や培養液のデー」までを組み合わせ、独自に訓練されたAIモデルで受精卵の質を自動格付けします。さらに、実際に移植した結果（着床率、生まれた家畜の肉質など）の経過情報をAIにフィードバックし、予測精度を自律的に向上させる循環型の仕組みを備えています。 |
| ③結局どんな技術か |
受精卵のタイムラプス動画から細胞の細かな動きや形状変化をAIで解析し、遺伝子解析情報や培養液データと組み合わせて受精卵の質を自動格付けしながら移植後の経過情報をフィードバックして精度を向上させる技術 「化学全般・生物（胚発生プロセス・ゲノム解析）」×「先端数理AI（タイムラプス動画解析・強化学習による識別器更新）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7067444/15/ja | |
→その他の開発詳細：ソニーグループ
１－２－１６．トヨタ自動車
| ①開発物 | 固有の微量添加物をマーカーとした金属材料のトレーサビリティシステム |
| ②その内容 | 環境破壊や人権侵害を伴うレアメタルの違法採掘が世界的な問題となっていますが、一度きれいにピカピカのインゴットに製錬されてしまうと、後から見た目だけで採掘場を見分けるのは不可能でした。 このシステムは環境や人権の基準をクリアした正規の採掘場ごとに世界に一つだけのオリジナルな添加物の組み合わせを割り当てて管理装置のデータベースに登録します。製錬時にこの微量な添加物をブレンドして出荷し、流通ルートの途中で成分分析を実行。検出された成分（添加物情報）とデータベースの登録データを照合することでその金属が間違いなくクリーンな正規の採掘場に由来することを確認・保証し、一致しなければ即座に流通をストップさせる仕組みです。 |
| ③結局どんな技術か |
正規の採掘場ごとに固有の微量添加物の組み合わせを割り当てて製錬時にブレンドし、流通ルートの途中で成分分析を行うことでその金属が間違いなく正規の採掘場に由来することを確認・保証する技術 「化学全般・冶金（レアメタルの精錬・微量元素の配合と成分分析）」×「信頼性IT（アセットトラッキング・サプライチェーンマネジメント）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-092049/11/ja | |
→その他の開発詳細：トヨタ自動車
１－２－１７．メタウォーター
| ①開発物 | 気象情報と水量の時系列データをもちいた水需要予測プログラム |
| ②その内容 | 地域（第1地域）に供給する水道水や処理水の量をコントロールするための予測システムです。 「過去の天気・気温・降水量」と「その時に実際に使われた水の量」をセットにした教師データを使ってAIに地域の水需要のパターンを学習させます。 この学習モデルを使うことで、これからの天気予報を入力するだけで数時間後にその地域でどれだけの水が必要になるかの時系列データを自動で高精度に予測・出力し、浄水場などのポンプの稼働量を最適にコントロールできるようにします。 |
| ③結局どんな技術か |
過去の天気や気温と実際に使われた水の量の関係をAIに学習させ、これからの天気予報を入力するだけで数時間後にその地域で必要となる水量を自動予測してポンプの稼働量を最適コントロールできるようにする技術 「化学全般（浄水・配水プロセス管理）」×「タイムリー需給予測IT（気象データと時系列データの機械学習によるフォールバック制御）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2026-076834/11/ja | |
→その他の開発詳細：メタウォーター
１－２－１８．神戸製鋼所
| ①開発物 | 環境性と経済性を両立する水素ガス供給計画管理システム |
| ②その内容 | 工場や水素ステーションなどへ、大ボリュームの水素ガスを安定的かつ最適に供給するための管理システムです。 水素の供給方法には、太陽光などの再生可能エネルギーで水を電気分解して作る（環境に良いが天候で激変する）方法と、液体水素をガスに気化させて得る（安定しているがコストやCO2がかかる）方法などがあります。 このシステムはCO2排出量を限界まで減らす『CO2抑制モード』と1円でも安く水素を調達する『コスト抑制モード』のどちらでプラントを動かすかを選択可能にします。選択されたモードと明日の天気・発電予測（再エネ電力量）や時間帯別の電気料金（固定/変動）、そして水素の需要量をAI数理モデルにかけ、バッテリーの充放電や液体水素の気化量を30分単位で緻密にコントロールする24時間の全体最適化された供給計画を自動で作成・指令するシステムです。 |
| ③結局どんな技術か |
環境性と経済性のどちらを抑制するかを選択し、天気・発電予測や時間帯別の電気料金、水素需要量をAI数理モデルにかけることでバッテリーの充放電や液体水素の気化量を制御する供給計画を自動作成する技術 「化学全般（水電解反応・液体水素の気化プロセス）」×「エネルギー需給IT（マルチモード数理最適化ロジック）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2026-061587/11/ja | |
→その他の開発詳細：神戸製鋼所
１－２－１９．日本製鉄
| ①開発物 | コークス炉の非定常操業における目標炉温軌道決定システム |
| ②その内容 |
鉄づくりの燃料となるコークスを製造するコークス炉などの巨大プラントでは定期メンテナンスやトラブル時に、一時的に工場の稼働を止める非定常操業（休止期間）が発生します。 |
| ③結局どんな技術か |
プラントの休止や立ち上げといった刻々と変わる操業フェーズを自動認識し、過去の実績値に引きずられることなく現在から非定常操業終了までの未来の予測値のみをベースに最適な目標炉温をリアルタイムに計算して再決定し続ける技術 「化学全般・冶金（コークス製造・熱収支制御）」×「リアルタイム数理最適化IT（動的重み係数変更・未来予測型軌道計画）」 |
| ④求められる視点（技術を事業につなぐポイント） |
技術の視点： ビジネスの視点： |
| 情報元：https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-102454/11/ja | |
→その他の開発詳細：日本製鉄
１－３．まとめ
化学系との関係では、主に、水処理業界（浄水・下水・排水処理）、製鉄業界、エネルギー・水素産業が浮かび上がってきました。
解決しようとする課題としては、熟練員の勘と経験に頼っていたプラント管理のDX、品質（水質や素材特性）の維持とコスト（電気代や薬品代）・環境負荷（CO2排出量）削減など、複雑なトレードオフの全体最適化に関わるものが多いです。
これらの課題解決には、激変する天候や時間差で起きる触媒の劣化といった予測不可能な現場のブレを先読みし、プラント内の熱・物質収支や化学・生物反応プロセスといった物理現象の因果関係をモデル化（数式化）することなどが求められます。
これにより後段の焼却炉や発電所までを見据えた全体最適システムをつくることが可能になります。
次に何をすべきか迷っている方
自分の専攻・経験を活かせる企業を知りたい方
👉 研究開発職に強い企業を専攻別に簡易的に整理した入口編
化学系、情報系、電気系、機械系、材料系、物理系、数学系、生物系、土木・建築系、薬学系
👉 研究開発職に強い企業を分野別に簡易的に整理した入口編
航空宇宙分野、エネルギー分野、再生可能エネルギー分野、農業分野、医療分野、ヘルスケア分野、物流分野、リサイクル分野、理美容分野、防災分野、「食」関連分野、スポーツテック分野、半導体関連分野、通信関連分野、AI関連分野、モビリティ分野、住宅関連分野
👉 専門性・強みから探す入口編
物性を読み解く力を活かす、データ解析を活かす、シミュレーション技術を活かす、評価技術を活かす
研究開発職の全体像を知りたい方
👉 まずは全体を把握したい方
👉 総合メーカー志望の方
・総合メーカーの就職・転職先一覧｜研究開発に強い企業の技術分野
👉 非製造業に興味のある方
化学系で就職・転職できる業界を網羅的に知りたい方
＜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。
