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エンジン開発者はどこへいった?

1.はじめに

・自動車(OEM)会社ではエンジン開発をやめてEVへのシフトが進んでいるとニュースでよく聞きます。



上記記事の目次:

・すると今までエンジン開発をしていた発明者はどの分野へシフトしていくのか(しているのか)を見てみようと分析しました。各社で違いなど出るでしょうか?



2.関連情報

(1)ニュース



(2)有価証券報告書


トヨタ自動車:第119期(2022/04/01 ‐ 2023/03/31)

カーボンニュートラルへの対応については、トヨタはクルマのライフサイクル全体で、2050年カーボンニュートラルの実現に全力で取り組んでいきます。クルマづくりにおいては、エネルギーの未来と、地域毎の現実に寄り添って、マルチパスウェイを軸に、今後も多様な選択肢を追求していきます。まずは今すぐにできる電動化を徹底的にやっていきます。新興国も含めてハイブリッド車(HEV)の販売を強化し、プラグインハイブリッド車(PHEV)の選択肢も増やしてまいります。重要な選択肢のひとつであるBEVは、今後数年で、ラインアップを拡充します。BEVの開発、新しい事業モデルの構築に全力で取り組んでまいります。その先の水素社会の実現に向けたプロジェクトも加速してまいります。タイや福島での社会実装や、商用燃料電池車(FCEV)の量産化、そして、モータースポーツの場を活用した水素エンジン技術の開発など、産業や国を越えたパートナーの皆様と一緒に、水素を「使う」領域の拡大を進めていきます。

本田技研工業:第99期(2022/04/01 ‐ 2023/03/31)

カーボンニュートラルの取り組み 四輪事業はカーボンフリーを達成するため、「先進国全体でのEV、FCV(燃料電池自動車)の販売比率を2030年に40%、2035年には80%」、そして「2040年には、グローバルで100%」をめざします。この実現に向けては、市場変化に合わせたラインアップ展開とバッテリーの安定調達が重要な課題です。ラインアップ展開においては、EV普及の拡大期にある、現在から2020年代後半にかけて、主要市場となる北米・中国・日本など、地域ごとの市場特性に合わせた商品投入を進めていきます。

日産:第124期(2022/04/01 ‐ 2023/03/31)

モビリティとその先に向けたグローバルなエコシステムを構築> 技術の進化に加え、EVをより競争力のあるものにするため、EVの生産と調達の現地化を進めていく。英国で始動させた、世界初の電気自動車生産のエコシステムを構築するEV生産ハブ「EV36Zero」を日本、中国、米国を含む主要地域へ拡大していく。モビリティとエネルギーマネジメントを組み合わせ、生産とサービスを統合したこのエコシステムにより、カーボンニュートラルの実現を目指す。また、フォーアールエナジー社とバッテリーの二次利用を推進するためのインフラを整備し、エネルギーマネジメントにおける循環サイクルを構築することで、2020年代半ばには、V2Xと家庭用バッテリーシステムの商用化を目指す。




3.分析の流れ

(1)母集団抽出

・2003年から2023年のOEM8社の出願 AND エンジン関連の特許分類であるF02Mが付与された出願 関連出願を抽出。

・関連出願の発明者を情報として入れる。

・転職や定年退職などの情報は考慮せず。

QUERYはこんな形です。ソースはいつものpatents-public-data.patents.publicationsを使いました。

QUERY_TEMPLATE2 = """
WITH inventortable as (
SELECT inventors.name as inventorname,
assi.name as assigneename,
ARRAY_AGG(DISTINCT SPLIT(ipcs.code,"/")[0]) as ipc,
STRING_AGG(DISTINCT SUBSTR(CAST(filing_date AS STRING),0,4)) as inventionyear,
COUNT(*) as appcount
FROM `patents-public-data.patents.publications`,UNNEST(inventor_harmonized) as inventors,UNNEST(assignee_harmonized) as assi,UNNEST(ipc) as ipcs
    WHERE (
    lower(assi.name) LIKE "%toyota mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%toyota ji%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%nissan mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%nissan ji%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%honda mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%honda gi%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%daimler%" OR lower(assi.name) LIKE "%daimler%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%bmw%" OR lower(assi.name) LIKE "%bayerische%motoren%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%volkswagen%" OR lower(assi.name) LIKE "%volkswagen%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%general mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%gm global%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%ford mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%ford global%"
    )
    AND ipcs.code LIKE "F02%"
    AND ipcs.first = True
    AND filing_date > 20030101
    GROUP BY inventorname,assigneename
)
SELECT inventors.name as inventorname,
#assi.name as assigneename,
STRING_AGG(CONCAT(SUBSTR(CAST(filing_date AS STRING),0,4),"_",SUBSTR(ipcs.code,0,4)) ORDER BY filing_date) as inventhistory,
STRING_AGG(DISTINCT assi.name) as assignees
FROM `patents-public-data.patents.publications`,UNNEST(inventor_harmonized) as inventors,UNNEST(assignee_harmonized) as assi,UNNEST(ipc) as ipcs
    WHERE (
    lower(assi.name) LIKE "%toyota mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%toyota ji%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%nissan%" OR lower(assi.name) LIKE "%nissan%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%honda mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%honda gi%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%daimler%" OR lower(assi.name) LIKE "%daimler%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%bmw%" OR lower(assi.name) LIKE "%bayerische%motoren%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%volkswagen%" OR lower(assi.name) LIKE "%volkswagen%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%general mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%gm global%" OR
    lower(assi.name) LIKE "%ford mo%" OR lower(assi.name) LIKE "%ford global%"
    )
    AND inventors.name IN (SELECT inventorname FROM inventortable WHERE appcount > 0)
    AND ipcs.first = True
    AND filing_date > 20030101
    #GROUP BY inventorname#,assigneename
    GROUP BY inventorname
    LIMIT {limit} OFFSET {offset};
"""

  • こんな形で、1行+発明者で発明者、発明履歴(出願年_出願分野)、属する出願人というデータを取り出します。出願分野はIPC4桁(サブクラス)単位にしました。下図でいうと「G01N」などです。



(2)発明者の流出入の分析

  • 取得したデータを、出願年、流入元(source)、流入先(target)、そのサイズ(発明者数)のように整理して、下記のようなデータにします。




(3)可視化

  • エンジンということもあり、縁が深いsankey diagramで可視化してみました。1列=2003-2023の20年間です。




・・・IPC4桁でやったのですがこれは複雑になりすぎてました。IPC3桁でやり直してみます。

赤色=F02、桃色=F01、緑色=B60(車関連)、水色=F01(機械系)、黄色=H01(電気系)青色=その他、




  • だいぶすっきりしました。

  • 赤色=F02(エンジン関連の技術分野)ですが、近年、特に2019年あたりから発明者の流出が大きくて数を減らしているのがわかります。

  • どの分野に流出しているのか、2019年以降の流出分野を見てみると、下記のような結果に。F01,F16はエンジン関連分野ですが、G06(計算または計数=AIやイメージ処理も含むデジタル技術分野です)、G01(センシング)、H02(電池)などに移動しています。



2019ー2023年で見ていくと、H04(通信)、G08(交通制御システム)といったよりソフトウェアに近い部分の分野に流出していることがわかりました。





次はOEM各社毎に見ていきます。

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