リーガルテック株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：平井智之）は、知財特化AIエージェント「MyTokkyo.Ai」が、物流倉庫で稼働するピッキングロボットの最適把持制御技術に関する開発テーマで活用された導入事例を発表した。本事例では、形状や材質が異なる商品に対し、取りこぼしを防ぎつつ高精度に把持するための制御アルゴリズムについて、MyTokkyo.Aiが発明の要点を抽出し、先行技術との差分整理や出願ドラフト生成を支援した。
物流倉庫では、商品の形状・材質が多様化し、ピッキングロボットによる取りこぼしが頻発していた。特に、吸着・挟持・角度補正など把持方式の判断ロジックは複雑化し、開発現場では制御パラメータの最適化に多大な工数がかかっていた。加えて、新制御アルゴリズムの開発にあたり、既存技術との差分整理や特許リスク検証が求められ、知財対応の負荷が増大していた。
同企業は、開発メモや実験ログから発明の本質要素を抽出し、先行技術との比較を迅速に実施できる点を評価し、MyTokkyo.Aiを採用した。
これらの理由から、ロボット制御アルゴリズムの改良サイクルが加速し、知財・開発の連携が強化された。
MyTokkyo.Ai」は、3Dセンサデータ、把持ログ、制御アルゴリズム仕様などの技術情報を解析し、AIが発明の核となる構成を自動抽出する機能を有する。本件では、ロボットの把持失敗ログと形状解析データを入力し、AIが「把持成功確率推定モデル」「吸着力・角度の動的補正制御」「把持方式自動選択」の3要素を抽出。さらに、先行特許に存在しない“動的補正を伴う確率推定制御”を差分として明確化し、発明提案書作成から出願ドラフト化までの工程を効率化した。
MyTokkyo.Aiを活用し、3Dセンサーが取得した対象物形状データを元に、AIが把持成功確率を推定するアルゴリズムの発明要素を高速に整理した。さらに、既存特許との比較により新規性・進歩性の観点で技術的特徴を明確化し、制御モデルの上位概念化にも寄与した。
その結果、ロボットの把持成功率は 92％ に向上し、処理速度も 25％改善。現場の欠品・再ピック作業が減少し、物流ライン全体の処理能力が向上した。
リーガルテック株式会社は、MyTokkyo.Aiを通じて、物流ロボティクス領域における発明創出と知財戦略の高度化を引き続き支援していく。今後は、把持制御・動作計画・運搬最適化などのロボット制御技術に加え、マルチモーダルセンシング（3D形状・力覚・接触状態など）を含む複合データ解析にも対応し、より高度な自律ロボット技術の知財化を後押しする方針である。
