単一デバイスの枠を超え、マルチレイヤ空間OSとの連携および物理的なレーザー光音波交点制御を前提に設計された特許基盤技術。低遅延・軽量演算・キャリブレーション負荷の低減を追求し、安全性の冗長設計を考慮した産業用インフラを提供します。
本技術は、単に目の画像パターンを照合する従来型アイトラッカーとは異なる思想から開発されました。最大の特徴は、AIによる高精度な特徴点画像解析と、独自の幾何学数理モデルをインテリジェントに融合させている点にあります。他社技術との本質的な違いとして、以下の5つの新規性を備えています。
※公開データ、および理論・シミュレーション検証に基づく客観的比較です。
| 評価項目 | 従来方式（パターンマッチング / 深層学習） | PhysicalLine方式（独自数理モデル） |
|---|---|---|
| 演算方式・コアアルゴリズム | 画像特徴中心（統計的・学習的推論） | 数理モデル ＋ AI画像情報（幾何学ハイブリッド） |
| キャリブレーション負荷 | 初期調整や定期的リセットが必要な場合が多い | 幾何補正による自動化・低減を目指す |
| プロセッサ（GPU）負荷 | 比較的大きい（ハイエンドプロセッサへの依存） | 軽量化を目指す（エッジ側CPU等での動作環境を考慮） |
| 空間OS・ネイティブ連携 | 単独動作が中心（デバイス内クローズド処理） | 標準対応（知覚データを空間アンカーへ即時マッピング） |
| 非接触空間制御（物理連携） | 画面操作・2次元UIが中心 | レーザー光音波交点技術との融合による物理機器操作 |
| 応用展開の柔軟性 | 特定の用途・デバイスへの最適化が中心 | 医療・自動車・XR・ロボティクスまで共通コアで対応 |
「なぜ精度向上と軽量化が可能なのか」を示す概念図、およびデータが処理される境界領域を明確にしたデータフローです。
画像パターンのみを追いかけるのではなく、3次元空間上における「見えない眼球回転中心」を逆算特定することで、視線のブレや位置ズレを数理的に補正・除去します。
これからの知覚技術は、AIだけでも、従来の固定的な数理式だけでも成立しません。PhysicalLineは、複雑なノイズを含む顔面・眼球映像から角膜反射や瞳孔エッジを正確に捉える初期フェーズに「AI画像解析」を採用。 そこから先、実際の視線ベクトルを導き出す計算処理には高負荷な重いAIを介さず、独自の幾何学数理モデルへパスします。これにより、AIによる認識力と、数理による超高速・軽量演算という双方の強みをブレンドした理想的なシステム構成を構築しています。
リアルタイムに得られる高精度な視線ベクトル情報は、仮想空間上にユーザーの「眼球デジタルツイン」を再現することを可能にします。このデジタルツインモデルを介して、サッカード（高速眼球運動）、微小躍度運動、瞳孔径変化の微細な動態解析を実施。医療・ライフサイエンス分野における眼科疾患の早期スクリーニングや診断支援、脳・神経変性疾患の予防医療研究へのアプローチへと発展させることができます。
視線追跡の精度補完や現実空間への位置マッピングのためにレーザー光（不可視赤外線を含む）や音波を利用する際、医療・産業用として最高レベルの安全基準を担保するため、PhysicalLineは徹底した「冗長安全設計（フェイルセーフ）」を導入しています。
| 出力監視・異常検知 | 照射ユニットの出力を常時ハードウェアレベルで監視。規定値を超える出力を検知した場合はマイクロ秒単位で給電をカット。 |
|---|---|
| フェイルセーフ自動遮断 | 視線ベクトルおよび照射光軸上に、想定外の障害物や人間の網膜が直接侵入する危険性をアルゴリズムが予測検知した場合、ハードウェアシャッターあるいは光源駆動回路を瞬時に自動遮断。 |
| 物理的冗長性 | ソフトウェアによる制御ロジックとは完全に独立した、独立物理回路（ウォッチドッグタイマーおよび光学センサーを併用）による独立遮断系統を二重に搭載。 |
より具体的なエビデンス、適用シーン、BtoB導入スキームは下記各個別ページ（同一階層）にて詳しく解説しています。
N=100,000回のモンテカルロシミュレーション解析。固定値方式の限界を正弦定理算出式がどのように打破したかを数理エビデンスに基づき検証。
Apple Vision ProやMeta Quest等、進化する次世代XRヘッドセットの最新市場シェア動向と、人間の視野特性に適合する低遅延レンダリングの親和性。
レーザー光音波交点技術との融合。網膜保護のための自動瞬時遮断（セーフティシールド）機構と、物理的な機器を非接触操作する空間スイッチングの構造。
サンプリングレート、対応OS、SDK/API提供などのTechnical Specifications、および知的財産ポートフォリオ、FAQに関する案内。
既存ハードウェアを選ばない柔軟な組み込みシステム（Hardware Agnostic）をコンセプトに設計されています。
| 対応カメラ形態 | 赤外線（IR）カメラ、RGBカメラ、車載インパネカメラ、スマートグラス用超小型内蔵カメラ、産業用マシンビジョン |
|---|---|
| 対応プラットフォーム/OS | RTOS（リアルタイムOS）、Linux、Windows、Android、iOS、および各種組み込みマイコンプロセッサ |
| 開発者・アライアンス提供形態 |
・コアアルゴリズムAPI（既存システムへのロジック組み込み） ・C++ / Python / Unity等対応SDK（ソフトウェア・アプリケーション開発用：予定） ・OEMモジュール（カメラ・センサーハードウェア一式供給） ・カスタム共同開発（提携先企業様の仕様に応じた受託・チューニング対応） |
単一のセンサー枠を超え、一つの共通数理プラットフォームとしてあらゆる産業へ横断展開が可能です。
PhysicalLineブランドが目指す、人間の知覚と物理世界の完全なシンクロニシティを示すロードマップです。
本ページの内容を総括する、他社製品・従来アプローチとの最大の違いです。
PhysicalLineは、単に「視線データを測定するコンシューマー向けガジェット」ではありません。数理モデルを活用した視線推定、空間OSとのネイティブ連携、レーザー光音波交点技術との融合、そして非接触インタラクションへの発展までを視野に収めた、インダストリアル・メディカル基準の「共通空間知覚インフラ」です。医療から自動車、XR、そして将来的なロボティクス制御まで、全く同じ特許数理基盤を共有してシームレスにスケールアップできる唯一無二の独創性がここにあります。
当社の技術ポートフォリオは、日本特許庁における以下の出願・登録ポートフォリオによって独自性と排他性が厳格に保護されています。企業のグローバル展開を見据えた海外特許展開も視野に入れて管理されています。
| コア技術領域 | 対応知的財産ステータス | 開発・技術成熟度（Technology Status） |
|---|---|---|
| 高精度視線追跡（Eye Tracking） | 特願2025-245250 （審査中） | 基礎数理・シミュレーション検証完了 / 共同研究募集 |
| 車載ドライバー監視（DMS技術） | 特願2026-85758 （審査中） | アルゴリズム設計完了 / ライセンス提供予定 |
| ビーム安全制御（Beam Control） | 特許第7734818号関連 （特許査定済み・登録手続中） | 基本特許権利化完了 / モジュール試作フェーズ |
| 運動用・スポーツシステム | 特許第6931436号 / 特許第7157289号 （登録済み） | 実証完了 / ライセンス提供・OEM展開中 |
| 空間OS（Spatial OS / PhysicalLine OS） | 関連知財出願準備中 | 基本アーキテクチャ設計完了 / 共同開発受付 |
今後の学会発表、展示会出展、共同実証実験、およびプレスリリース等の最新情報は、確定次第本セクションおよびNewsページにて順次公開いたします。
当社では、自社単独での大量製造ではなく「特許ライセンス供与」「共同研究契約（オープンイノベーション）」「技術開示に基づくカスタムAPI/SDK提供」をビジネスの主軸としております。実証実験（PoC）やアライアンスのご相談は、下部または技術仕様ページのお問い合わせ窓口よりお気軽にご連絡ください。