実に、良い提案でしょう?

現代のマッチングプラットフォーム市場における、ある基盤特許群がもたらす戦略的転換点について

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序文:市場のルールを変える「見えざるインフラ」

現代のデジタル経済を支える、人材、サービス、モノの「マッチングプラットフォーム」。その利便性の裏側には、需給を最適化し、信頼性を担保するための高度な計算技術が不可欠なインフラとして機能しています。

私たちが長年にわたり構築してきた特許ポートフォリオは、この「見えざるインフラ」の根幹をなす技術を保護するものです。これは単一の技術ではなく、「①信頼性計算のコアエンジン」「②ユーザーの意思を反映するUI」「③機会を再分配する情報ネットワーク」という『三重構造の特許要塞』として、現代的なプラットフォームのビジネスモデルそのものを網羅的にカバーしています。

私たちの分析では、この特許網が米国の主要7領域( ギグワーク/総合求人、ライドシェア、フードデリバリー、Eコマース、オンライン旅行、オンラインオークション、サプライチェーンマネジメント)に広く及ぶことが確認されています。

その中でも、私たちが最初の戦略的対話の舞台として「人材関連領域」を選んだのは、単にその事業規模の大きさだけが理由ではありません。人と仕事の最適な出会いを創出し、個人の働き方と企業の成長を支えるこの領域は、まさに「効率的で明るく健全な未来のための社会インフラ」そのものであると私たちは考えています。この重要なインフラが、公正なルールの上で健全に発展することこそが、社会全体への最大の貢献となると信じているからです。

本稿では、この基盤特許群が、今後の市場のパワーバランスをいかに不可逆的に変化させるか、その戦略的な意味合いについて解説します。

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現状分析:主要市場は、既に特許網の支配下にある

私たちの分析によれば、主要なマッチングプラットフォーム市場は、そのビジネスモデルの根幹において、私たちの特許技術を実装している可能性が極めて高い状況にあります。

オンデマンド・スタッフィング領域(ギグワーク) 

この領域は、私たちの特許網と最も充足性が高い市場です。例えば、短期・単発の仕事のマッチングにおける以下の機能

  • ワーカーの「勤務率」や「出勤率」をスコア化し、信頼性を評価する機能
  • 優秀な人材を「タレントプール」としてグループ化し、管理・共有する機能
  • 急な欠員募集を、近隣のワーカーに一斉通知する機能

これらは、私たちの特許ファミリーが保護する「実績に基づく動的な信頼性評価」、「グループ生成と非当事者への結果共有」、「マッチング不成立時の機会の再分配」という核心的発明とそれぞれ強く関連しています。この領域の主要プレイヤーであるA社、B社、C社のサービスは、いずれもこれらの機能を実装しており、特許網の射程に深く入っていると評価できます。

総合求人プラットフォーム領域 :

この領域もまた、私たちの特許網と深く関連しています。例えば、世界最大級の求人検索エンジンにおける以下の機能

  • 求職者(供給)と募集企業(需要)が、それぞれのUIで面接スケジュールを能動的に管理する機能
  • 採用成果を管理・分析し、実質的に「実績対予測比較比率」に基づく信頼性を評価する機能

これらは、私たちの特許が保護する「ユーザー主導のマッチング要求UI」や「信頼性計算」の思想と一致します。この領域のリーダーであるD社や、ビジネス特化型SNSのE社のサービスも、例外ではありません。

結論として、これらの市場で事業を展開する企業は、自社のサービスが実装する根幹機能について、既に私たちの基盤特許の上に成り立っているという事実を認識する必要があります。

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シミュレーション:一社が「剣」を手にした時、市場はどう変わるか

この状況は、すべてのプレイヤーにとって等しくリスクであると同時に、一社にとっては市場のすべてを手に入れる千載一遇の好機となり得ます。

仮に、オンデマンド・スタッフィング領域のA社が、私たちと戦略的パートナーシップを締結し、この特許ポートフォリオの独占的ではないが、極めて有利な条件での優先的ライセンスを得たとしましょう。その瞬間、市場のパワーバランスは劇的に変化します。

  1. A社の法的リスクの完全な消滅: A社は、一切の法的リスクから解放され、安心して事業拡大に邁進できます。
  2. 競合B社・C社への強力な牽制: 私たちは、パートナーとなったA社の事業利益を最大化するため、同じ市場で競合するB社とC社に対し、特許権を行使します。B社とC社は、莫大な訴訟費用や事業モデルの根本的な変更という「泥沼の戦い」を強いられます。
  3. 市場シェアの独占へ: B社とC社が法廷闘争で消耗している間に、A社は「公認」の立場で、彼らの顧客と市場シェアを圧倒的なスピードで獲得していくでしょう。

これは、まさに私たちの特許ポートフォリオが、単なる「盾」ではなく、市場を制圧するための**「剣」**として機能する瞬間です。最初にライセンスを得た一社は、他のすべての競合に対する恒久的な参入障壁と競争優位性を手に入れるのです。

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結論:未来への招待状

私たちがこのメッセージを公開するのは、特定の企業を攻撃するためではありません。この特許網がもたらす不可逆的な変化を市場全体に啓蒙し、近視眼的な消耗戦ではなく、建設的な未来を共に築くパートナーを見出すためです。

現在、どのプレイヤーも同じスタートラインに立っています。この状況を、自社が「狙い撃ちにされた標的」とネガティブに捉えるか、あるいは「最初に交渉できる優先権を与えられた好機」とポジティブに捉えるかで、その企業の未来は全く異なるものになるでしょう。

近い将来、もし私たちからのレターを受け取られたら、どうかポジティブにお受け止めください。

 

それが 

「長く過酷な戦いへの宣戦布告」 ではなく、 

「共に築く輝かしい未来への招待状」 であることを。

 

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回転寿司×セキュリティに関するアイデア

回転寿司界隈における昨今の迷惑行為の乱発による外食離れ問題の解決に寄与するための特許が出来ないかと検討してみました。

カメラ撮影による自動会計でDXを実現することが主目的のビデオレジというのを最初に思いついたのですが、調べてみたら案の定くら寿司さんが2年ほど前に実装されていました。さすがです。

そこで、その案の応用であり、コンベア上の商品へのいたずらや皿隠しなどの不正行為だけでなく、醤油差しや箸入れ、薬味入れや食器などテーブル上に備え付けの各種備品に対するいたずらを始めとする迷惑行為の抑止および発生時の証跡確保など、セキュリティー面での効果を主目的として再検討した結果がこの案です。

これもくら寿司さんが既に出願されている可能性は十分あると思いますが、せっかく検討しましたので念のために開示することにしました。

 

■回転寿司×セキュリティ

1.客席のカメラ映像を機械判定することで備品利用時等における客の異常行動を検出することによるセキュリティーシステム
2.べルトコンベアー上の寿司だけでなく各席備え付けの醤油差し、箸入れ、薬味入れ、食器などの各種備品の利用状況を各席の所定位置に設置した複数台のカメラにより撮影し、機械判定により異常行動を検出し通知するとともに発生前後の画像を記録
3.各席の客が寿司などの特定の皿や各種備品を手に取った際にカメラ画像の解析  により皿や各種備品の利用時の人体および対象物の挙動を通常利用時における一般的な挙動と比較することで異常な挙動を機械判定により検出
4.通常時には撮影画像をスクランブル化して記録することでプライバシーを保護し、トラブル発生時には記録画像のスクランブルを復元することで証跡を担保
5.カメラは必要に応じ複数台設置により複数アングルを確保することで認識の正確性を担保
6.画像の機械判定における異常な挙動の検出において必要に応じAI判定を取り入れることで客観性および正確性を担保
7.撮影画像のスクランブル化に代わる手法として、通常撮影による証跡記録用カメラAと顧客の容姿をモザイク処理などにより秘匿化する機能を備えた異常検出用カメラBを用意し、異常検出前の段階においてはカメラBのみを使用し、異常検出時にカメラAを起動することで通常時の顧客プライバシー保護と不正行為発生時の証跡確保を同時に満たすこととしてもよい
8.異常検出用カメラBにおける容姿の秘匿化手法は、秘匿化状態にあって異常検出のための解析を可能とするものであればどのような手法であってもよい

 

■期待される効果

1.画像解析およびAI判定による異常行動の自動認識により不正行為の即時対応を可能とすることによるセキュリティー性の向上
2.当システムの存在および稼働を知らしめることで得られる牽制効果による不正行為発生リスクの低減および安全性の宣伝効果
3.撮影画像のスクランブル化や判定用カメラと記録用カメラとの併用などの方法によるプライバシー保護の実現
4.異常検出時に自動的に保持される記録用映像による法的証跡の担保

 

急ぎの検討だったため文字ばかりで図がなくてすみません。

このような仕組みの実装によって一日も早く安心して外食できる日が訪れることを祈っています。

 

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スケジュールレコメンドサービスに関する記事を掲載しました

Google社によるTimeful社の買収で一躍脚光を浴びることとなったAI自動スケジューリングやその発展形であるスケジュールレコメンドサービスについて、当社保有特許との関連性を含めて簡単に解説した記事を掲載しました。

詳細は以下よりどうぞ。

スケジュールレコメンドサービスに関する当社特許について

スケジュールレコメンド機能比較イメージ_オフィスワーク編

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