AI agentやAgentic AIについては、多くの産業で活発に活用可能性が議論されています。ここでは、グローバルに特許の出願状況やその内容について整理しています。
AIの活用可能性や、事業展開の検討のご参考になればと思います。
対象特許の選定方法
以下の手順で対象の特許を選定しています。
データベース
世界知的所有権機関 (WIPO) PATENTSCOPE
検索キーワード
(“AI Agent” OR “Agentic AI”)
検索対象フィールド
表題 (Title) および 要約 (Abstract)
初期検索結果
610件のパテントを特定
スクリーニング
期間
2016年以前に公開された特許を除外した。これは、現在のLLMベースのエージェントの基礎となるTransformerアーキテクチャの発表に伴う技術的進展を捉えるために設定しました(Vaswani et al., 2017)
重複排除
パテントファミリーの重複を整理し、1つの発明につき1件の特許のみを分析対象とした。
結果
結果500件の特許について整理しています。
出願状況
基礎的な統計として、特許出願の地域、時期、特許分類について整理します。
地域
地域別では、米国（US）、中国（CN）、韓国（KR）の順で特許出願数が多いです。
時期
2017年のTransformer、2018年のBIRT、ChatGPT1の発表以降、AIエージェント関連の特許出願は微増していますが、2022年11月のGPT3.5、2023年3月のGPT-4の提供以降、飛躍的に特許数が増えていることが伺えます。
特許分類
情報処理関連（G）、 機械関連（F）、電気・通信関連（H）、運輸・交通関連（B）の順の分類で特許出願しています。
略語
G06F 電気的デジタルデータ処理
G06N 特定の計算モデルに基づく計算装置
G06Q 管理目的，商用目的，金融目的，経営目的または監督目的に特に適合した情報通信技術
H04L デジタル情報の伝送
G10L 音声分析技術または音声合成
G16H ヘルスケアインフォマティクス
G06V イメージまたはビデオの認識または理解
G06T イメージデータ処理または発生一般
H04W 無線通信ネットワーク
B60W 異なる種類または異なる機能の車両用サブユニットの関連制御
G05B 制御系または調整系一般
G08G 交通制御システム
H04M 電話通信
A61B 診断；手術；個人識別
H04N 画像通信
A63F カードゲーム，盤上ゲーム，ルーレットゲーム
B25Jマニプレータ
技術的なアプローチ
ここからは出願されている特許の内容の技術的なアプローチを整理します。
モデル・学習手法
単に大規模言語モデル（LLM）を使用するだけでなく、複数の学習手法やアーキテクチャを組み合わせることで、エージェントに高度な自律性、専門性、および適応能力を持たせる手法が提案されています。「静的な基盤モデル」から「動的で学習し続けるエージェントシステム」への移行がされつつあります。
LLMがエージェントの行動をコントロールする(Mccarson, 2024b; O’Malia & Denmon, 2022)
「超大規模言語モデル」をAIエージェントのコントローラーとして使用する
医療（AIナースプラットフォーム）やサイバーセキュリティ、産業機器制御において、生成AIとAgentic AIを組み合わせる
強化学習による意思決定の最適化(Kuusela et al., 2024)
半導体設計、肝腫瘍の熱焼灼（アブレーション）計画、および治療提供の制御,において、深層強化学習を用いたエージェントが採用されている
ゲーム内のNPCや対話エージェントにおいて、強化学習を用いて人間のような振る舞いや自然な対話の流れを獲得させる
一つの巨大なモデルですべてを解決するのではなく、特定のタスクに特化した多数の「狭義AI（Narrow AI）」を組み合わせるアンサンブルアプローチ(Odinaev, 2024; Raichelgauz & Harel, 2025; Sohum et al., 2025b)
製造、車両制御、緊急ブレーキなど、特定の機能ごとに最適化された小さなモデル群を協調させる
複数のモデルを含むAIモデルを適用するシステムや、リソース共有を行う協調的AIエージェントシステム
環境やユーザーのフィードバックに基づいて継続的に適応・改善する仕組み（自己進化（Self-Evolution））(Shah, 2025)
エージェントのアライメント（人間との整合性）を向上させるためのエージェントが自律的に自身の性能を評価・修正するメカニズム
大規模言語モデルと知識グラフ（Knowledge Graph）を組み合わせた実装や、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた設計支援により、モデルの再学習なしに外部知識を取り込み、推論精度を向上させる構成
アーキテクチャー
単一のAIモデル（LLMなど）を単独で動かすのではなく、記憶、計画、ツール使用、そして安全装置を組み合わせた「複合的なシステム」が提案されています。いい変えれば、「専門家のチーム（マルチエージェント）」を編成し、「管理者（制御レイヤー）」が監督し、「外部記憶（メモリ）」と「マニュアル（計画モジュール）」を持たせて業務を遂行させる、組織的なシステムへと進化しています。
単一の汎用エージェントに頼るのではなく、特定の機能に特化した複数のエージェントを協調させる分散型・協調型アーキテクチャ(Raichelgauz & Harel, 2025; Sohum et al., 2025a)
特定タスクに特化した小型のエージェント群を組み合わせることで、システム全体の堅牢性と専門性を高める
複数のAIエージェント間でリソースを共有し、調整役（Coordinator）を介して推奨や意思決定を行う（Distributed Agentic AI）
ライフサイクル管理と自己進化(邓天悦 et al., 2025)
運用（DevOpsならぬAIOps）や自己改善を行うためのプラットフォーム
ゼロコードでのエージェント開発・展開システムや、ローコードプラットフォームに基づく開発手法
信頼性・ガバナンス
分散環境で動作するエージェントが「誰であるか」、また「誰によって操作されているか」を保証するための暗号技術やブロックチェーン技術が統合されている(T. Chen, 2025; Moore, 2015)
自律的なエージェントが暴走したり、不適切な動作（幻覚など）を起こしたりしないよう、エージェントの思考や行動を監視・制御するメタ制御レイヤーがアーキテクチャに組み込まれる
エージェントの複雑さやトレーニング状況を評価するフレームワークや、エージェントの行動を監査・証明するブロックチェーンベースのシステム
「声紋認証（Voiceprint authentication）」や、所有権と生体認証を組み合わせた認証
敵対的AI攻撃（Adversarial AI attacks）を検知するシステム
エージェントが倫理的な判断を下し、リスクを計算して行動する(Crabtree et al., 2025)
守るべき義務やルールに基づく判断を行うための「義務論的推論（Deontic reasoning）」を備えた意思決定プラットフォーム
リアルタイムでコンプライアンス（法令順守）を監視・修正する機能や、倫理に基づいたサービス提供装置
応用分野
出願されている特許の応用分野について整理します。
ヘルスケア
AIの役割は「相談相手（チャットボット）」から「実行者（治療制御・手術計画・創薬）」へと役割を拡大しています。
自律的な患者ケアと管理(Kariguddaiah, n.d.; Vakili & Nayak, 2025)
24時間体制で患者をモニタリングし、個別化されたケアを提供する仮想エージェント。単に質問に答えるだけでなく、患者の状態を持続的に追跡し、能動的に介入。
LLM（大規模言語モデル）とディープラーニングを組み合わせ、患者の個別化されたケアと施設効率を向上させる「AIナース」プラットフォーム
2型糖尿病の管理のための音声ベースのシステム,や、LLMを活用したメンタルヘルスサポートツール、大学生や青少年向けの心理健康スクリーニングシステム
患者ごとの「ケースマネージャー」として機能するパーソナライズされたAIエージェントや、服薬管理を行うシステム
治療機器の制御や手術の計画、強化学習による治療制御(Inamoto, 2000; Kuusela et al., 2024)
肝腫瘍の熱焼灼（アブレーション）を自動計画・誘導するAIプロキシや、人工関節置換手術のための3D手術計画デバイス
学習可能な酸素流量制御・監視システムや、RFID対応の医療用インジェクターと連携するAIプラットフォームなど、医療デバイスとエージェントが直接連携
創薬・ゲノム解析・研究支援(Mccarson, 2025)
併用療法に使用する化合物を特定するためのAIシステム,や、薬物の分子データを処理するシステム、漢方薬の化合物情報を検索するシステム
医療および遺伝子分析、診断、治療推奨のための「ジェネレーティブAI/エージェンティックAI」システム
製造・インフラ
スマートマニュファクチャリングとプロセス制御(Mccarson, 2024a; Odinaev, 2024)
製造プロセスの自律制御（産業機器および製造システムの分析、制御、最適化）を行うためのジェネレーティブAIおよびエージェンティックAIシステム
特定工程の最適化として、転炉製錬プロセスの自動最適化や、機械製造生産管理のインテリジェントに意思決定
製造のための狭義AIエージェントのアンサンブル（Ensemble of Narrow AI agents for Manufacturing）のように、特定のタスクに特化した複数の小型エージェントを組み合わせて工場全体を管理
半導体分野では、強化学習を用いた「SoC（System on Chip）回路設計
電力・エネルギーインフラの自律運用(Duan et al., 2021)
電力網（グリッド）の管理において、エージェントは需給調整や機器のメンテナンスを自律的に行う
ブロックチェーンとAIを組み合わせた先進的なインフラ管理手法
電力システムにおける「自律的な電圧制御」や、AIエージェントに基づいた「電力機器のインテリジェントな早期警告およびメンテナンス管理
通信ネットワークの自己最適化 (AIOps)(McCord et al., 2025)
ワイヤレスネットワークにおけるAI/MLモデルのトレーニングとコンテキスト情報の利用,や、NR（New Radio）ネットワークの電力およびスペクトル効率を改善
ネットワークの問題をトラブルシューティングするコンテキスト認識型AIアシスタントや、根本原因分析（Root Cause Analysis）の自動化、ネットワーク管理活動の自動化など、運用の自律化（AIOps）
ビジネス
業務プロセスの高度自動化（RPA × AIエージェント）
AIエージェントを用いてRPAのプロセス実行コードやコマンドを自動生成
デジタル従業員（Digital Employee）の最適化システムや、評価アカウントの作成・チェック業務への応用
IT運用とソフトウェア開発（AIOps & DevOps）(H. Chen et al., 2025; Fedoruk et al., 2025)
複数のAIエージェントを用いた自動コード生成や、大規模言語モデルに基づくDevOps（開発・運用）パイプラインの生成システム、さらにローコード開発プラットフォームでのエージェント開発
IT問題を解決するエージェント、クラウドサービスの事前構築・設定を行うエージェント、根本原因分析を行うシステム
特定業務機能（マーケティング・人事・金融）への特化(Umeda, 2023)
マーケティング資料の生成、広告ランディングページの生成、ショップの成長管理システム、コンテンツ生成から販売促進、商用インテリジェント分析
人事データウェアハウスの構築や、企業のオンライン教育・研修計画の実行処理、採用支援システム
顧客対応とサービス提供
会話セッションを監視し、文脈に基づいて能動的に注文や予約サービスを提供
メッセンジャーのプラットフォーム（アプリ）を問わず、複数のメッセンジャーを用いてシームレスなチャットサービスを提供することにより、企業は顧客がどのアプリを使っていても一貫した対応が可能になる
モビリティ
単なるナビゲーション補助にとどまらず、車両の直接制御、緊急時の安全確保、そして都市全体の交通流最適化を担う「自律的な意思決定主体」として提案されています。
AIのアンサンブルによる車両制御と安全性向上(Raichelgauz & Harel, 2025)
運転タスクを細分化し、それぞれのエージェントが特定の状況判断を担当
緊急ブレーキなど人命に関わるクリティカルな操作において、専門化されたエージェントが高い信頼性を担保
環境認識から将来予測、そして行動決定までをエージェントが自律的に行う技術、自動運転制御システムにおける状況対応と学習に関する技術
インフラ管理と交通最適化
個々の車両だけでなく、道路網や鉄道網全体を監視・管理するためにAIエージェント
高速道路網の交通状態推論方法 や、AIエージェントに基づくパーソナライズされた交通レポートの動的生成
おわりに
AI agentやAgentic AIの事業化は今後とも大きく進展していくと考えられます。現状の特許を把握することで、研究開発の参考になると思います。
参考文献
Chen, H., Liu, K., Tong, J., Wang, J., Xu, Z., Ben Romdhane, S., & Yella, V. R. (2025). Multiple agent automatic root cause analysis (USPTO Patent No. 20250274336:A1). In US Patent (No. 20250274336:A1). https://patents.google.com/patent/US20250274336A1/en
Chen, T. (2025). Blockchain-based artificial intelligence agent life cycle management and authentication systems and methods (USPTO Patent No. 12483411). In US Patent (No. 12483411). https://patents.google.com/patent/US12483411B1/en
Crabtree, J., Kelley, R., Hopper, J., & Park, D. (2025). Ai agent decision platform with deontic reasoning (USPTO Patent No. 20250259041:A1). In US Patent (No. 20250259041:A1). https://patents.google.com/patent/US20250259041A1/en
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Fedoruk, R., Manton, J., Reagan, S., Roberts, G., & Stuntebeck, E. (2025). Dynamic execution of artificial intelligence agents through device management (USPTO Patent No. 12493540). In US Patent (No. 12493540). https://patents.google.com/patent/US12493540B1/en
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Sohum, A. K., Foong, C. Y. J., & Ramakrishna, M. (2025a). Collaborative artificial intelligent (ai) agent systems with coordinators/recommendations for shared applications and methods thereof (USPTO Patent No. 20250356316:A1). In US Patent (No. 20250356316:A1). https://patents.google.com/patent/US20250356316A1/en
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Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. https://proceedings.neurips.cc/paper/7181-attention-is-all
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Appendix. 対象特許一覧（Application Id）
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