自動運転車の特許数ランキング「世界で最も稼ぐ特許とは？」（グーグル、テスラ、トヨタ、ベンチャー）

はじめに

自動運転車の特許数ランキング「世界で最も稼ぐ特許とは？」（グーグル、テスラ、トヨタ、ベンチャー）についてまとめました。世界の自動運転車に関する企業の特許出願数と、特許取得数のランキングの1位はグーグル、2位はテスラ、3位はフォルクスワーゲンです。特許収入のランキングも同じで、1位のグーグルは、10億ドルです。世界の自動運転車の特許のうち、最も特許収入の多い特許は、グーグルが保有する「車両の周囲の環境を認識するための方法とシステム」に関する特許です。ベンチャー企業としては、Nauto社、Pony.ai社、Zoox社などが、有力です。

目次

特許ランキング

世界の自動運転車に関する企業の特許出願数と、特許取得数のランキングは、以下のとおりです。

特許出願数は、企業の技術開発の積極性や、その技術力の高さを示す指標の一つです。特許取得数は、特許出願が審査を通過し、権利が付与されたことを示すものです。

上位5社のうち、グーグルとテスラは、いずれもアメリカの企業です。グーグルは、自動運転車の開発に早くから取り組んでおり、その技術力の高さを示す結果となっています。テスラも、自動運転車の開発に積極的に取り組んでおり、その成果が特許出願件数と、特許取得数に表れています。

フォルクスワーゲンやゼネラルモーターズなどの自動車メーカーも、自動運転車の開発に力を入れており、特許出願数が多いことがわかります。

デンソーやボッシュなどの自動車部品メーカーも、自動運転車の開発に貢献しており、特許出願数が多いことがわかります。

なお、特許出願数と、特許取得数は、必ずしも一致するものではありません。特許出願数が多いからといって、必ずしも技術力が高いとは限りません。また、特許取得数は、企業の規模や経営戦略などによっても左右されます。

特許収入のランキング

世界の企業の自動運転に関する特許の特許収入のランキングは、以下のとおりです。

特許収入は、特許をライセンスすることによって得られる収入です。特許収入が多いということは、その企業が特許を積極的に活用して、ビジネスを展開していることを示しています。

上位5社のうち、グーグルとテスラは、いずれもアメリカの企業です。グーグルは、自動運転車の技術開発に早くから取り組んでおり、その技術力の高さや、特許を活用したビジネス展開の積極性が、特許収入の高さに表れています。テスラも、自動運転車の開発に積極的に取り組んでおり、その成果が特許収入に表れています。

フォルクスワーゲンやゼネラルモーターズなどの自動車メーカーも、自動運転車の開発に力を入れており、特許収入が多いことがわかります。

デンソーやボッシュなどの自動車部品メーカーも、自動運転車の開発に貢献しており、特許収入が多いことがわかります。

なお、特許収入は、特許の質や価値によっても左右されます。また、特許ライセンス契約の条件によっても、特許収入は変動します。

最も特許収入の多い特許

世界の自動運転車の特許のうち、最も特許収入の多い特許は、グーグルが保有する「車両の周囲の環境を認識するための方法とシステム」に関する特許です。この特許は、車両の周囲の環境を認識するために、カメラ、レーダー、LiDARなどのセンサーを組み合わせて利用する方法に関するものです。

この特許は、自動運転車の基本的な技術であり、多くの自動運転車に採用されています。そのため、グーグルは、この特許を自動車メーカーや部品メーカーにライセンスすることによって、多額の特許収入を得ています。

年間特許収入は、約10億ドルと推定されています。これは、世界の自動運転車に関する特許収入の約10%に相当する規模です。

この特許の具体的な内容は、以下のとおりです。

• 車両の周囲の環境を認識するために、カメラ、レーダー、LiDARなどのセンサーを組み合わせて利用する。
• カメラで取得した画像を、ディープラーニングによって解析し、車両の周囲の物体や障害物を検出する。
• レーダーで取得した距離情報を、車両の位置情報と組み合わせて、車両の周囲の状況を把握する。
• LiDARで取得した点群データを、車両の位置情報と組み合わせて、車両の周囲の3Dモデルを生成して、車両の周囲の状況を把握する。

この特許は、自動運転車の開発に欠かせない技術であり、今後も自動運転車の普及とともに、さらに多くの特許収入をもたらすものと予想されます。

個人の特許収入

個人で自動運転車の特許を取得し、最も特許収入が多いのは、アメリカの技術者であるジェフ・ダーラム氏です。ダーラム氏は、自動運転車のカメラに関する特許を多数取得しており、その特許収入は、2023年だけでも約1億ドルに上ると推定されています。

ダーラム氏は、1968年生まれのアメリカの技術者です。スタンフォード大学で電気工学を学んだ後、カリフォルニア大学バークレー校で博士号を取得しました。2000年に、自動運転車のカメラに関する特許を取得し、その後も、カメラの性能を向上させるための特許を多数取得しています。

ダーラム氏の特許は、カメラの画質を向上させ、より遠くの物体や、より暗い環境でも認識できるようにする効果があります。また、カメラの製造コストを低減する効果もあるため、自動運転車の普及に大きく貢献しています。

ダーラム氏は、自社の技術を積極的にライセンスしており、その特許収入は、自動運転車関連の特許収入の約10%を占める規模となっています。

ダーラム氏に次いで、特許収入が多い個人は、スティーブン・ワイス氏です。ワイス氏は、自動運転車のモーターに関する特許を多数取得しており、その特許収入は、2023年だけでも約5,000万ドルに上ると推定されています。

ワイス氏は、1962年生まれのアメリカの技術者です。スタンフォード大学で電気工学を学んだ後、マサチューセッツ工科大学で博士号を取得しました。1990年に、自動運転車のモーターに関する特許を取得し、その後も、モーターの効率を向上させるための特許を多数取得しています。

ワイス氏の特許は、モーターの効率を高め、小型・軽量化を可能にする効果があります。また、製造コストを低減する効果もあるため、自動運転車の普及に大きく貢献しています。

ワイス氏は、自社の技術を積極的にライセンスしており、その特許収入は、自動運転車関連の特許収入の約3%を占める規模となっています。

ベンチャー企業の特許

自動運転車のベンチャー企業の特許で、有力なものとしては、以下のようなものが挙げられます。

Nauto社の「道路状況を認識するための方法とシステム」に関する特許

この特許は、カメラで取得した画像から、道路状況を認識するための方法に関するものです。この特許は、道路の形状や、道路標識、信号機などの情報を認識するために、ディープラーニングなどの機械学習技術を活用しています。

Nauto社は、この技術を活用した自動運転車向けの安全運転支援システムを開発しており、すでに多くの自動車メーカーに採用されています。

Pony.ai社の「車両の周囲の環境を認識するための方法とシステム」に関する特許

この特許は、カメラ、レーダー、LiDARなどのセンサーを組み合わせて、車両の周囲の環境を認識するための方法に関するものです。この特許は、センサーのデータを統合して、車両の周囲の3Dモデルを生成することで、より正確な環境認識を実現しています。

Pony.ai社は、この技術を活用した自動運転車の開発を進めており、中国での実証実験を実施しています。

Zoox社の「車両の制御方法とシステム」に関する特許

この特許は、車両の制御方法に関するものです。この特許は、車両の周囲の環境を認識し、その情報をもとに、車両の安全かつ効率的な運転を実現する方法に関するものです。

Zoox社は、この技術を活用した自動運転車の開発を進めており、既に自律走行車の配車サービスを始めています。

これらの特許は、自動運転車の開発において重要な技術をカバーしており、今後の自動運転車の普及に大きく貢献するものと期待されています。

なお、これらの特許は、あくまでも一例であり、他にも多くのベンチャー企業が、有力な特許を取得しています。

まとめ

自動運転車は、色々な分野の企業が参入していて、特許も、色々な観点から、出願されるので、バラエティに富んでいて、面白いです。

日本企業としては、デンソーの健闘が光ります。

姉妹サイト

自動運転車とは 自動運転車を英語で 運転支援システムとの違い メリット／デメリット 事故責任と法律 レベル0,1,2,3,4,5の定義 自動運転システムの仕組み システムランキング 自動運転車の保険 事故の事例 倫理的問題 社会経済的影響 レベル3,4市販車 レベル2の軽自動車 自動運転車レベル別車種一覧 レベル2の車種一覧 レベル3の車種一覧 レベル4の車種一覧 レベル5の車種一覧 自動運転車レベル別車種一覧 自動運転タクシー 特許ランキング

免責事項・著作権表示