リーガルテック株式会社は、特許AIエージェント「MyTokkyo.Ai」を活用し、セラミックス・ガラス産業におけるバーティカルAIの技術課題と国内特許動向を調査した。国内公開特許の分析によると、AI活用は製造条件の最適化、複数画像を用いた欠陥検査、予測結果を製造制御へ反映する技術を中心に具体化しているという。一方で、学習データの整備や材料固有の誤判定対策が実装段階における課題として挙げられている。

国内特許に見るAI活用の主要領域と企業の取り組み

公開された特許公報からは、AI活用が「製造条件の最適化」「欠陥検査」「予測と制御の連携」という3つの主要テーマに分類されることが確認された。セラミックスやガラスの品質は、原料、温度、時間、雰囲気、成形方法などの組み合わせによって変化するため、材料分野特化のバーティカルAIには、工程データと品質結果を結び付けて設備や製造ロットの違いを越えて利用できるデータ設計が求められる。

具体的な取り組みとして、AGCによる特開2023-081593ではガラス溶融窯の加熱量分布と製造条件の関係を機械学習モデルで扱う技術が、特開2024-177931ではガラス板の厚みを推定して製造条件の制御へつなげる技術が示されている。また、TOTOの特開2025-034852では、衛生陶器の焼成前後の3次元形状データを用いて機械学習で焼成収縮を予測し、金型設計へ反映する技術が確認された。日本電気硝子では、特開2022-187282において深層学習を利用したガラス板の欠陥サイズ検出が、特開2025-112495において異なる撮影条件の画像を組み合わせたガラス管の欠陥検査技術が開示されている。

なお、補足検索では集計対象期間外の事例として、埼玉大学による溶融ガラスの温度推定（特開2026-114352）や、日立製作所によるガラス劣化部の検出・自動補修制御（特開2026-135159）といった2026年公開の案件も参考事例として確認された。

実装段階における4つの技術課題

調査結果の比較から、バーティカルAIの実装に関わる技術課題として以下の4点が整理された。

1. データ収集と教師データ構築

溶融窯の温度分布、流速、加熱量、焼成前後の形状など、多次元の製造条件と品質結果を同時に収集する必要がある。設備や製造ロットをまたいで利用可能なデータ形式と、学習に適した品質ラベルの整備が求められる。

1. 複数センサーとモデルの統合

単一の画像やセンサーのみでは、透明材料の欠陥や微細な表面変化を捉えにくい。複数光源による画像や異なる推論結果を統合し、材料状態を総合的に判定する技術が必要とされる。

1. 予測結果のリアルタイム制御への反映

AIによる温度、板厚、形状、劣化箇所の予測を加熱量、成形条件、金型設計、補修動作などの現場制御へ安全に反映させる仕組みが必要となる。

1. 材料特有のノイズと誤判定の防止

セラミックスの結晶粒界と傷の見分けや、ガラスの反射・透過による外観変化など、材料特有のノイズが存在する。正常な模様と欠陥を区別し、誤判定を低減するための撮像条件、前処理、学習データ設計が重要となる。

今後注目される開発と知財のテーマ

今後の開発・知財テーマとしては、原料や設備、温度、時間、製品特性、検査結果を一体的に扱い製造工程全体の条件最適化を目指す「工程データと品質データを統合する製造AI」が挙げられる。

また、可視光画像、赤外線、X線、温度などを組み合わせて材料特有の欠陥を検出し、目視検査の標準化と誤判定の低減を図る「材料特化型検査AI」や、材料組成や製品形状の設計段階から焼成・溶融後の変化を予測して金型や設備条件へ反映させる「設計から製造制御までをつなぐ予測技術」も注目される。

同分野では発明の名称に「AI」や「機械学習」の文言が含まれない公報も存在するため、IPC分類や製造工程、検査方法、出願人を組み合わせた調査が重要であるとしている。

調査の概要と会社情報

今回の調査は2026年10月23日に実施され、2021年1月1日から2025年12月31日までに日本国内で公開された公開特許・登録特許を対象とした。セラミックス、ガラス、機械学習、AIなどのキーワードを組み合わせた基本検索25式に加え、京セラ、TOTO、日本特殊陶業（Niterra）、AGCとIPC分類（C03B、C03C、C04B）を用いた補足検索20式が実施された。確認できた事例に基づく技術課題と開発テーマの整理であり、市場全体の出願件数推移や特許の有効性等に関する法的判断を示すものではない。

調査を実施したリーガルテック株式会社の概要は以下の通り。

• 会社名：リーガルテック株式会社
• 設立：2021年3月
• 資本金：4億9,300万円（資本準備金含む）
• 代表取締役CEO：平井 智之
• 所在地：東京都港区虎ノ門5-13-1 虎ノ門40MTビル4F
• 事業概要：特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」、知の資産化ナレッジベース「IPGenius」、秘密情報の共有データルーム「リーガルテックVDR」の提供・開発
• URL：https://www.legaltech.co.jp/

本記事はリーガルテック株式会社の発表をもとに作成。特許公報の確認には特許情報プラットフォーム J-PlatPat（https://www.j-platpat.inpit.go.jp/）の情報が参照されている。