新たな「国家戦略級特許」を取得 ～特許内容の具体説明：チャットGPT解説～ 音全般の分析・解析を通して通知・通報・位置特定をする特許 (2)7件目の特許査定確定についての新たな特許証取得について

株式会社ポイント機構(本社：東京都渋谷区千駄ヶ谷)は、当社代表取締役の竹内 祐樹にて、現在、約30件の特許取得(申請予定・申請中・取得確定を含めて)に向けて動いており、竹内祐樹の企画を通して今回で7件目の特許査定(現在：特許査定確定率100％)となることをお知らせします。この特許は、企画を通して株式会社ポイント機構の総代理店である「株式会社Kトラスト　代表取締役　平川智子：愛知県名古屋市守山区」が発明者・権利者になり、竹内祐樹に特許使用権限(使用許諾権含む。）が付与された特許です。

竹内祐樹が所属する株式会社ポイント機構では、導入先のオリジナルクーポンやオリジナルポイントを使ったシステム導入(A-GELシステム：生活応援や経営者の応援のポイント最大40％還元を加盟店が無料で付与して行くA-GELギフトポイント＆A-GELギフトカード)を0円導入(後払い成功報酬型)にて、経営者様への売上改善と経費削減の実現を営業コンサルティング会社の立ち位置として展開をしています。この新たな特許を思いついた理由につきましては、「様々な犯罪を無くしたい」、「緊急な状態に自動通知や自動通報によって安否確認や位置特定によって救助・救援が出来る環境を作りたい」、「人が人の行為によって悲しみや傷つく環境を減らしたい」、「自動車窃盗や無人店舗荒らし、自販機荒らしを無くしたい」、「様々な人が安心と笑顔と幸せを守ることができる未来を実現できるようにしたい」との想いによって企画や発想に至った特許となります。

音全般の特許イメージ画像(1)

音全般の特許イメージ画像(2)

■1) この特許が守っている「発明の中心」

この特許の中心は、請求項1にまとまっています。要するに、「音(ユーザの声＋周囲音)」＋「位置」から状況を推定し、状況に合う“複数の連絡先”を(端末内/ネットから)“検索して選び”、あらかじめ決めた通信手段で“自動通報”する仕組みです。

■2) 請求項別：権利範囲(何をしたら近いか／どこが強いか)

請求項1(コア：侵害判断の基準点)

必須要素(これが全部そろうと“かなり近い”)→「集音(ユーザ音声＋周囲音)」「第1位置情報取得」「記憶装置：音データを記憶」「演算装置：少なくとも音データに基づき状況推定」「状況に応じて、複数連絡先を“記憶装置/ネットワークから検索して選択”」「通信装置：予め設定された通信手段で自動通報 」

権利が刺さりやすい典型：「音(悲鳴/衝撃/助けて等)を検知→状況判定→“連絡先DBから検索”して、家族・警察・保険・施設などへ自動通知」この“検索して選ぶ”が、差別化の芯です。

請求項2(実装場所の自由：どのモノに載せても権利が届く)

介護ベッド、ランドセル、車両、スマートキー、財布、筆記具、ウェアラブル等への実装。→ 「スマホに限らない」ので、製品形態を変えて逃げにくくします。

請求項3(開始条件：トリガを具体化)

「音データの基準以上の音圧」または「音声解析で登録キーワード検出」で推定開始。→ “いつ推定を開始するか”が明確で、実装が組みやすい(＝採用されやすい)項目です。

請求項4(音で推定できない場合のフォールバック：距離で緊急推定)

「第2位置情報装置(親スマホ等)を追加」「音で状況推定できない場合に、距離が所定距離超なら緊急推定」→自動通報。→ 連れ去り・徘徊・置き忘れのような“音が出ない/拾いにくい”緊急も拾える設計。

請求項5(通報の確実性：多チャネル＋リトライ)

段階的または同時に複数通信手段で通報し、不達なら手段を変更して再通報。→ 「届かない」問題を潰す、現場で強い請求項。

請求項6(証拠化：推定開始で自動撮像)

推定開始と同時に撮像開始。→ 事故/事件の“前後”が残りやすく、後工程(警察・保険・訴訟)で効きます。

請求項7(暗号化＋外部保存：証拠とプライバシー両立)

音データ＋撮像データを暗号化し、外部サーバ/クラウドへ送信。→実施形態でも、通信装置が音声通話/メール/SMS/アプリ通知等の複数手段に対応し、音・映像を外部へ送信し、暗号化して送信してよい旨が説明されています。

請求項8(AI化：学習モデルで状況推定の高度化)

音＋位置を入力、状況を出力とする推定モデル(教師データで機械学習)に基づき推定。→ 誤検知低減・分類精度向上・地域/年齢/車種で最適化など、将来の伸びしろを権利に内包。

請求項9(プログラム権利：ソフトでも追える)

演算装置に対し、「音(少なくとも音)に基づく状況推定」「状況に応じた連絡先の検索・選択」「設定済み通信手段で自動通報」を実行させるプログラム。→ ハードが別でも、中核ロジック(ソフト)が同じだと射程に入り得ます。

■3) 従来との比較

従来の多くは、「SOSボタン押下、アプリ起動、電話発信など**“本人操作”が前提**」「連絡先が固定(家族だけ、警備だけ等)」「証拠化(録音/録画/暗号化保存)が後付けで弱い」になりがちです。

本特許は、「音＋位置から状況推定(操作不能でも動く)」「状況に応じて複数連絡先を検索して選ぶ(通報先最適化)」「届かせる仕組み(複数手段・再送)」「証拠化(撮像開始＋暗号化クラウド)」を、請求項1＋従属項で積み上げている点が強みです。

■4) 課題 → 改善 → 解決(請求項と対応づけ)

● 課題A：本人が操作できない(意識喪失・パニック・拘束)→ 音＋位置で状況推定→自動通報(請求項1/9)

実施形態でも「ユーザが状況を認識できない場合でも適切な連絡先に自動通報できる」と効果が述べられています。

● 課題B：誤検知や開始条件が曖昧→ 音圧/キーワードで開始(請求項3)

● 課題C：音が拾えない緊急(連れ去り/徘徊/置き去り)→ 距離フォールバック(請求項4)

● 課題D：通報が届かない→ 多チャネル＋再送(請求項5)

● 課題E：後から証拠が残らない／改ざんが心配→ 推定開始で撮像(請求項6)＋暗号化して外部保存(請求項7)

● 課題F：状況推定の精度を上げたい→ 学習モデル(請求項8)

■5) 事例

実施形態の例として、たとえば「子どもが車に轢かれた」緊急状況を想定し、保険会社(企業)と警察を選び、企業へ事故情報を通報しつつ警察へ電話通報、必要なら消防へも電話通報、さらに録音/録画を開始して外部サーバ/クラウドへ送信し“証拠化”する流れが記載されています。また、ランドセルは事故だけでなく連れ去り等の事件にも、車載は事故だけでなく車両盗難にも対応できる旨が書かれています。これを“現実導入”に落とすと、例えば：「通学(ランドセル/ウェアラブル)：衝撃音＋悲鳴/キーワード→家族＋警察＋消防へ自動通報、映像/音声を暗号化保存」「介護(ベッド/腕時計)：転倒音/うめき声→施設職員＋家族へ自動通報、夜間は一次連絡先を変える」「車載(ドラレコ＋マイク＋GPS)：事故音→保険＋警察＋救急、同時にクラウドへ証拠送信」「防犯(店舗/自販機/無人拠点)：破壊音→警備会社＋オーナーへ自動通報、映像暗号化保存」

(各パーツは請求項5～7で強く支えられます)

■6) 誰が・何を使って・何ができて・未来をどう設計できるか

誰が使う(主体)

「家庭：子ども/高齢者の見守り」「施設(介護/医療)：転倒・急変・徘徊の早期検知と通報」「企業(保険/警備/運輸)：事故一次情報の取得・証拠保全・初動短縮」「自治体/学校：通学安全、地域見守り網」

何を使う(構成)

マイク(音)＋位置(GPS等)＋演算(端末/クラウド)＋通信(電話/SMS/アプリ通知等)→通信装置が複数手段に対応し、音/映像を外部へ送信し暗号化もできる、という設計が示されています。マイク/カメラ/GPSは本体と別筐体でも良い(有線/無線で送れる)とも書かれています。

何ができる(効果)

「操作不能でも自動通報(請求項1/9)」「状況に応じた通報先最適化(検索して選択)(請求項1/9)」「届く確率を上げる(多チャネル・再送)(請求項5)」「証拠を残す(撮像＋暗号化クラウド)(請求項6・7)」「推定精度を伸ばす(学習モデル)(請求項8)」

未来の設計(現実的ロードマップ)

「Phase1：ルールベース(音圧/キーワードで開始、固定ルールで状況推定)＝早期リリース向き(請求項3)」「Phase2：連絡先の検索・選択の高度化(状況×時間帯×場所×属性で最適化)＝請求項1の芯」「Phase3：学習モデルで誤検知低減(環境差・年齢差に適応)＝請求項8」「Phase4：証拠ガバナンス(暗号化保存＋アクセス制御＋保険/警備/自治体連携API)＝請求項6・7」

本特許は、音データ(ユーザの周囲で発生する音を含む)と位置情報を取得・記憶し、演算装置が緊急状況を推定し、推定結果に応じて複数の連絡先を選択し、通信装置が自動で通知・通報する仕組みです。

音の定義(重要・限定しない)：本特許における「音」は、以下をすべて含み得ます。

「人の声→(本人が発した声、叫び声、うめき声 等)」「周囲音→衝突音、転倒音、破壊音、異常な機械音、エンジン始動音、ガラス破損音、工具音、シャッター破壊音、自販機破壊音、警報音、火災音、サイレン 等」→人の声は必須ではなく、周囲音のみでも成立する点が、この特許の最大の特徴です。

■I.事例セット(1)【自動車窃盗・車両関連】(3事例)

＜事例1-A：深夜の自動車窃盗(破壊音＋エンジン音)＞

「ユーザ：車両所有者／フリート管理者」「設置対象：車両本体」「使用機器：車載機(マイク＋GPS＋通信)」

▼音の中身

「ガラス破壊音」「ドアこじ開け音」「工具音」「エンジン始動音」

▼判定と動作

「音データ＋車両位置(請求項1)」「大音量・破壊音で推定開始(請求項3)」「所有者スマホとの距離超過で緊急性補強(請求項4)」「所有者・警備・警察を複数選択し自動通報(請求項1・5)」

▼効果

「初動が数分～数十分早まる」「車両持ち去り・部品取りの成功率を低下」

＜事例1-B：駐車場での当て逃げ・衝突事故＞

「ユーザ：車両所有者」「 音：衝突音、異常な衝撃音」「音＋位置から事故可能性を推定」「撮像開始で証拠確保(請求項6)」「クラウド保存(請求項7)」→加害者特定・保険対応が容易になる。

＜事例1-C：無人駐車場での連続破壊行為＞

「音：連続的な金属破壊音」

機械学習モデルで「通常音でない」ことを高精度に判定(請求項8)

管理者・警察へ自動通報

誤検知を抑えつつ、常習犯への対処が可能。

■II.事例セット(2)【無人店舗・自販機・施設破壊】(3事例)

＜事例2-A：無人店舗への侵入・破壊＞

「ユーザ：店舗オーナー／運営会社」「設置対象：店内・筐体」

▼音

「シャッター破壊音」「ガラス割れ」「金属打撃音」「異常な連続衝撃音」

▼動作

「音＋店舗位置から「侵入・破壊」を推定」「オーナー＋警備＋警察へ同時／段階通報(請求項5)」

▼効果

「犯行継続時間を短縮」「現場対応の遅れを抑制」

＜事例2-B：自販機破壊(夜間・人なし)＞

・ 音：硬貨落下音＋破壊音

・ 人の声なしでも成立

・ 撮像→暗号化→外部送信(請求項6・7)

筐体を壊されても証拠が残る。

＜事例2-C：倉庫・設備室の機械破壊＞

・ 音：異常な機械音、連続破壊音

・ 通常稼働音との差を学習済みモデルで判定(請求項8)

・ 管理者・警備へ自動通報

■III.事例セット(3)【人の声＋周囲音が混在する緊急】(3事例)

＜事例3-A：夜間の暴行・トラブル＞

▼音

「叫び声」「争う音」「衝突音」

「キーワード検出または大音量で推定開始(請求項3)」「複数連絡先(管理者・警察)へ自動通報」

＜事例3-B：転倒・急病(声＋衝撃)＞

▼音

「転倒音」「うめき声」

・ 音＋位置で緊急推定

・ 家族・施設・救急への通知が可能

＜事例3-C：火災初期(人の声なし)＞

▼音

「警報音」「火災音」

・ 人が気づく前に火災可能性を推定

・ 消防・管理者へ自動通報

■最終まとめ(統合)

この特許は、「人の声があってもなくても成立」「破壊音・機械音・エンジン音だけで緊急を判断可能」「複数連絡先を自動選択・冗長通報できる」「距離条件・証拠化・学習モデルで精度を積み上げられる」「車両・無人店舗・設備・人の安全まで横断適用できる」という点で、「盗難・破壊・無人環境」に極めて強い緊急通報特許です。

■発明者・考案者コメント(竹内祐樹)

「様々な企画や発明を通して、色々な社会問題を改善・解決できる様に、未来の日本を安心と安全による笑顔にして行きたいと思います。」

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