なぜ、今なのか？
加速する自動運転技術の進化と、高齢化社会における交通安全へのニーズの高まりが、本技術への市場要求を強くしています。特に無信号交差点での交通事故は依然として社会課題であり、従来の運転支援システムでは対応が困難な領域でした。本技術は、データに基づき未知の危険を回避する能力を持ち、2035年12月04日までの独占期間を活用することで、導入企業は次世代モビリティ市場における確固たる先行者利益を享受できます。労働力不足が深刻化する物流業界においても、本技術は運転者の負担を軽減し、運行の安全性と効率性を両立させるDX推進の核となるでしょう。
導入ロードマップ（最短12ヶ月で市場投入）
フェーズ1: 要件定義と初期検証
期間: 3ヶ月
本技術のアルゴリズムと既存車両システムとのインターフェース設計を行います。必要となるデータ（道路環境、運転行動）の収集・形式定義を進め、導入環境での初期検証を実施します。
フェーズ2: アルゴリズム実装と実車テスト
期間: 6ヶ月
本技術の中核であるRPMパラメータ推定と最適運転行動生成アルゴリズムを実装します。シミュレーション環境での厳密な検証後、実車を用いたクローズドコースでの機能テストと性能評価を実施します。
フェーズ3: システム展開と運用最適化
期間: 3ヶ月
実環境でのフィールドテストを通じてシステムの安定性と信頼性を確認し、最終的な調整を行います。その後、対象車両への本格的なシステム展開を開始し、運用状況のモニタリングと最適化を図ります。
技術的実現可能性
本技術は、通過済みの運転行動データと道路環境情報に基づいてRPMパラメータを学習し、最適速度を生成するアルゴリズムが主要要素です。既存の車載ECUやADASシステムにソフトウェアアップデートとして組み込むことが可能であり、汎用的なセンサーからのデータを利用するため、大規模なハードウェア追加投資は不要です。
活用シナリオ
本技術を導入した場合、運転者の負担軽減とヒューマンエラーによる事故リスクの低減が期待できます。これにより、物流企業の車両稼働率が向上し、年間での運行効率が5%改善される可能性があります。さらに、事故率低下による保険料コストの優遇も期待でき、安全性を企業競争力に変えることが可能と推定されます。
市場ポテンシャル
国内1,500億円 / グローバル5兆円規模
CAGR 18.5%
近年、自動運転技術の進化は目覚ましく、それに伴い交通事故削減や安全なモビリティへの社会的要求が高まっています。特に無信号交差点は、見通しの悪さや状況判断の複雑さから事故のリスクが高く、既存のADASでは対応が困難なケースが少なくありません。本技術は、この「未知の危険」をデータとAIで克服し、運転支援のフロンティアを切り拓きます。2035年12月までの独占期間を活用することで、導入企業は次世代の自動運転システムや交通安全ソリューション市場において、強固な先行者利益を確保できるでしょう。グローバルなADAS市場は年率18.5%で成長しており、物流、公共交通、乗用車まで幅広い分野での需要拡大が見込まれます。本技術は、自動運転レベル3以上の実現に向けた重要なピースとして、大きな市場機会を創出する可能性を秘めています。
自動運転車両開発 グローバル2.5兆円 ↗
└ 根拠: 自動運転レベルの向上に伴い、複雑な交通状況への対応が不可欠。特に無信号交差点での安全性確保は、自動運転車両の社会受容性を高める上で極めて重要となるため、本技術の需要が急増すると予測される。
商用車フリート管理 国内500億円 ↗
└ 根拠: 物流業界ではドライバー不足が深刻化しており、運転支援技術による負担軽減と事故削減は喫緊の課題。本技術はフリート全体の安全運行と効率化に直結し、運行コスト削減に貢献できるため、導入が進む。
スマートシティ交通インフラ グローバル1兆円 ↗
└ 根拠: スマートシティ構想において、交通流最適化や交通事故ゼロの実現は重要テーマ。本技術は交差点の危険度を事前に予測し、交通管制システムと連携することで、都市全体の交通安全と効率化に寄与する。
技術詳細
情報・通信 輸送 機械・部品の製造 その他

技術概要

本技術は、自動運転や高度運転支援システムにおける重要な課題である「未知の無信号交差点における安全な走行」を解決する画期的な方法を提供します。過去の運転行動データと道路環境情報を分析し、運転者の行動特性を示すRPMパラメータを生成。これを基に、通過する無信号交差点での危険度を低減するための最適な通過速度をリアルタイムで算出します。このシステムは、従来の運転支援技術では困難であった、信号や標識のない複雑な交差点における事故リスクを劇的に低減し、運転者の認知負荷を軽減することで、より安全で快適なモビリティ社会の実現に貢献します。

メカニズム

本技術は、過去に車両が通過した無信号交差点の道路環境情報と、各位置での危険度を示すモデル関数に基づいて、運転者の特性を表すRPMパラメータを算出します。このRPMパラメータを運転行動データとして蓄積し、これから通過する類似の無信号交差点に対して、過去のデータから類似RPMパラメータを複数取得。これらの重要度に応じて推定RPMパラメータを設定し、モデル関数と組み合わせて、交差点近傍走行速度列を生成します。これにより、運転者は未知の状況でも最適な通過速度を事前に把握し、危険度を低減できるメカニズムです。

権利範囲

本特許は7項の請求項を有し、無信号交差点における危険度に応じた通過速度算出のアルゴリズムと、それを用いる運転支援装置という技術的特徴を多角的に保護しています。経験豊富な複数の弁理士が代理人として関与しており、その緻密な権利設計は権利範囲の広さと安定性を示唆します。審査過程で拒絶理由通知を受けることなく、スムーズに特許査定に至った事実は、本技術の新規性および進歩性が高く評価された結果であり、無効にされにくい強固な権利であると評価できます。

AI評価コメント

AI Valuation Insight:
本技術は、先行技術文献が少なく、技術的独自性が非常に高いSランク特許です。経験豊富な代理人による緻密な請求項設計と、審査機関の効率的な審査を経て早期に権利化されており、極めて強固な権利基盤を有しています。市場での圧倒的な優位性を確立する基盤となる可能性を秘めています。
競合優位性
比較項目 従来技術 本技術
未知の無信号交差点対応 △ ◎
運転行動データ活用 ○ ◎
リアルタイム速度算出 ○ ◎
導入コスト △ ◎
経済効果の想定

本技術の導入により、年間数件発生する無信号交差点での軽微な接触事故（平均修理費50万円/件）やヒヤリハットによる遅延（1件あたり3万円相当）が平均10%削減されると仮定します。車両200台を運用するフリート企業の場合、年間で（50万円 × 5件 + 3万円 × 10件）× 10% × 200台 = 年間約6,000万円の経済的メリットが見込まれる可能性があります。

審査プロセス評価
存続期間満了日：2035年12月04日
査定速度
本特許は出願から約3年9ヶ月で登録されており、この期間は日本の特許審査における平均的な期間内です。技術の先進性が評価されつつも、堅実に権利化された結果を示しています。
対審査官
本特許は審査官からの拒絶理由通知を受けることなく、出願審査請求から約11ヶ月という効率的な審査期間を経て、迅速に特許査定に至っています。これは技術内容の新規性・進歩性が高く評価された結果であり、堅牢な権利であることを示唆しています。
先行技術がわずか3件と少なく、本技術の技術的優位性が際立っています。早期の市場シェア獲得と独占的なポジションを築けるポテンシャルが高いと考えられます。

審査タイムライン

2018年10月01日
出願審査請求書
2019年08月20日
特許査定
基本情報
📄 出願番号
特願2015-237801
📝 発明名称
運転支援装置及び運転支援方法
👤 出願人
国立大学法人東京農工大学
📅 出願日
2015年12月04日
📅 登録日
2019年09月20日
⏳ 存続期間満了日
2035年12月04日
📊 請求項数
7項
💰 次回特許料納期
2026年09月20日
💳 最終納付年
7年分
⚖️ 査定日
2019年08月09日
👥 出願人一覧
国立大学法人東京農工大学(504132881)
🏢 代理人一覧
中島　淳(100079049); 加藤　和詳(100084995); 福田　浩志(100099025)
👤 権利者一覧
国立大学法人東京農工大学(504132881)
💳 特許料支払い履歴
• 2019/09/10: 登録料納付 • 2019/09/10: 特許料納付書 • 2022/08/11: 特許料納付書（自動納付） • 2022/09/02: 年金領収書、年金領収書（分納） • 2023/08/11: 特許料納付書（自動納付） • 2023/09/08: 年金領収書、年金領収書（分納） • 2024/08/11: 特許料納付書（自動納付） • 2024/08/27: 年金領収書、年金領収書（分納） • 2025/08/11: 特許料納付書（自動納付） • 2025/08/26: 年金領収書、年金領収書（分納）
📜 審査履歴
• 2018/10/01: 出願審査請求書 • 2019/08/20: 特許査定 • 2019/08/20: 特許査定
参入スピード
市場投入時間評価
3.0年短縮
活用モデル & ピボット案
🚗 ライセンス供与モデル
本技術を自動運転システムやADASにライセンス供与し、車両メーカーやティア1サプライヤーが自社製品に組み込むことで、安全性を高めた次世代モビリティを提供します。
🚚 SaaS型ソリューション提供
本技術を搭載したフリート管理ソリューションを開発し、物流企業やタクシー会社に提供。運転の安全性と効率性を向上させ、運行コスト削減と事故率低減を実現します。
🏙️ データ分析・コンサルティング
自治体や交通インフラ事業者向けに、無信号交差点のデータ収集・分析サービスを提供。本技術を基盤とした交通危険度マップ作成や交通流最適化コンサルティングを行います。
具体的な転用・ピボット案
🎓 運転教育・研修
運転技能評価・教育システム
新規ドライバーや高齢ドライバー向けの運転技能評価システムに応用が可能です。RPMパラメータを個人の運転特性として分析し、危険運転につながる行動を特定することで、より安全な運転行動の習得を効率的に支援できる可能性があります。
💰 自動車保険
保険料率最適化サービス
実際の運転行動データから得られるRPMパラメータを自動車保険の料率算出に活用できます。個人のリスクをより正確に反映したテーラーメイド型保険商品の開発が可能となり、安全運転を促進し、ドライバーの意識向上にも貢献することで、事故率低減と収益性向上の両立が期待されます。
🤖 産業用ロボティクス
産業用車両の自律走行支援
工場や倉庫内のフォークリフト、AGV（無人搬送車）などの産業用車両に展開できます。人と混在する環境下での接触事故リスクを低減するため、未知の障害物や変動する環境に適応する最適な走行速度をリアルタイムで算出。作業効率と安全性の両面を向上できる可能性があります。
目標ポジショニング

横軸: 対応可能な交通状況の複雑度
縦軸: リアルタイム危険回避性能