リーガルテック社、ロボット・FA業界向け「センサー条件・制御パラメータ整理ワークフロー」を提供開始【IPGenius】

公開：2026年8月13日更新：2026年8月14日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: リーガルテック株式会社
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年8月13日 13時00分
転載日: 2026年8月14日

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プレスリリース本文

ハードとソフトをまたぐ発明候補の整理を支援——IPGenius導入企業向けに、研究開発・知財部門の調査前処理負荷を軽減する業界特化型ワークフローを提供

リーガルテック株式会社（東京都港区、代表取締役社長：平井智之）は、ロボット・FA・フィジカルAI業界の研究開発部門および知財部門を対象に、「センサー条件・制御パラメータ整理ワークフロー」の提供を開始した。

本ワークフローは、同社が提供するAIデータプラットフォーム「IPGenius」の導入企業向けに設計されており、センサー条件・制御パラメータ・動作ログ・チューニング履歴・不具合記録といった社内データが複数部門・複数システムにわたって散在するなかで、発明候補の抽出や先行技術調査の前処理に要する工数を削減することを目的としている。

背景：ロボット・FA業界における知財・研究開発業務の構造的課題

ロボット・FA・フィジカルAI分野の研究開発は、機械設計・電気回路・ファームウェア・制御アルゴリズム・センサー処理・AIモデルといった複数の技術領域が交差する複合的な開発体制をとることが多い。そのため、技術情報が部門・担当者・ツールをまたいで分散しやすく、知財業務における情報整理の難度が他業界と比較して高い傾向にある。

具体的には、以下のような課題が現場で生じやすい。

データの散在と統合の困難さ

センサーの検出条件・制御ゲイン・応答速度などのパラメータは、実験ログ・設計書・チューニング記録・品質試験報告書など複数の媒体に分散して記録されている。これらは形式も異なることが多く、横断的な参照が難しい。

ハードとソフトをまたぐ発明候補の把握

ロボット・FA分野の発明は、機構設計・センサー処理・制御アルゴリズムが組み合わさって初めて効果を発揮するケースが多い。研究者や開発エンジニアが個別に保有する技術情報を統合しなければ、発明の全体像を把握することが難しく、発明提案書の作成準備が属人化しやすい。

呼称・型番・略称の多様性による検索漏れ

センサーや部品には製品名・型番・略称・汎用名が混在しており、キーワード検索だけでは関連する過去検討や先行技術を見落とすリスクがある。特にFTO調査や先行技術調査において、検索語の設定が担当者の経験に依存しやすい。

動作ログ・不具合記録の活用不足

フィールドテストや量産試験で蓄積された動作ログ・不具合記録は、技術的知見の宝庫であるにもかかわらず、体系的に整理されないまま埋もれるケースが多い。担当者の異動や退職により、こうした知見の継承が途絶えることも課題となっている。

調査前処理の負荷と品質のばらつき

先行技術調査やFTO調査の前段階として、技術構成要素の分解・検索語の設定・比較軸の整理といった前処理作業が必要となるが、この工程は担当者ごとに粒度や観点が異なりやすく、調査品質のばらつきにつながりやすい。

センサー条件・制御パラメータ整理ワークフローの主な内容

項目	内容
パラメータ抽出	実験ログ・設計書・チューニング記録から制御パラメータ・センサー条件を抽出
動作条件整理	試験条件・動作環境・評価条件を構造化して整理
呼称・型番整理	センサー名・部品名・略称・型番を汎用名・上位概念に整理
技術要素分解	機構・センサー・制御・AIモデルの構成要素を発明観点で分解
検索語生成	先行技術調査・FTO調査に向けた検索語候補を整理
不具合・改善履歴整理	動作ログ・不具合記録から技術課題と解決手段を抽出
ナレッジ化	整理結果を再利用可能な形式で保存・蓄積

対象資料例

資料種別	内容
特許明細書	実施例・比較例・請求項
実験ログ	センサー条件・制御パラメータ記録
チューニング記録	制御ゲイン・応答特性の調整履歴
動作ログ	フィールドテスト・量産試験の動作記録
不具合記録	品質試験・現場不具合の原因・対策記録
発明提案書	発明内容・技術課題・解決手段の整理
技術報告書	開発検討履歴・評価結果
FTO資料	調査前の構成要素整理

想定利用シーン

・先行技術調査前の情報整理：センサー条件・制御方式・アルゴリズム構成を整理し、調査の観点を明確化する

・FTO調査前の構成要素整理：機構・センサー・制御・ソフトウェアの各要素を分解し、調査対象を明確にする

・発明提案書作成前の整理：複数部門の技術情報を統合し、技術課題・解決手段・効果を整理する

・過去チューニング履歴の参照：類似条件での過去検討を検索し、研究の重複や再現ミスを防ぐ

・不具合原因の技術的整理：動作ログ・不具合記録を構造化し、品質問題の原因分析を支援する

・研究テーマの引継ぎ：担当者異動・退職時に、過去の検討内容・判断根拠を整理して継承する

・競合技術分析の前処理：競合他社の特許群から技術トレンド・重点領域を整理する

IPGeniusによる支援

本ワークフローの運用基盤として、リーガルテック株式会社が提供するAIデータプラットフォーム「IPGenius」が活用される。

IPGeniusは、実験ログ・設計書・チューニング記録・不具合報告書・特許明細書など、形式や部門が異なる社内データを横断的に検索・参照できる環境を提供する。センサー名や型番の表記揺れにも対応した情報整理や、過去の調査メモ・検索語・判断根拠の蓄積と再利用を支援することで、担当者が変わっても一定の粒度で業務を継続できる体制づくりを後押しする。

また、発明抽出や調査前の情報整理においては、研究者と知財担当者の間で技術情報の認識を共有しやすくする観点からも活用が想定される。

今後の展開

リーガルテック株式会社では、ロボット・FA分野に加え、材料・化学・食品・化粧品・電子材料・ヘルスケアなど幅広い分野を対象に、業界別・用途別のAI活用ワークフローおよびナレッジテンプレートを順次拡充していく方針である。各業界の実務課題に即した支援メニューを整備することで、企業における知財・研究開発業務の効率化と組織的な知識活用を継続的に支援していく。

IPGeniusに関する詳細・お問い合わせは以下より受け付けている。

https://form.legaltech.co.jp/aos/legal/input/