ホーム > 特許ランキング > 株式会社コベルコ科研 > 2016年 > 出願公開一覧
株式会社コベルコ科研
※ ログインすれば出願人(株式会社コベルコ科研)をリストに登録できます。ログインについて
■ 2016年 出願公開件数ランキング 第2756位 7件
（
2015年：第2742位 7件）
■ 2016年 特許取得件数ランキング 第2177位 8件
（2015年：第2016位 8件）
（ランキング更新日：2026年2月20日）筆頭出願人である出願のみカウントしています
2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 2026年
株式会社コベルコ科研の商標一覧| 公報番号 | 発明の名称(クリックすると公報を新しいウィンドウで開きます) | 公報発行日 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 特開 2016-217991 | 減肉検査方法 | 2016年12月22日 | |
| 特開 2016-207425 | 観察用試料台 | 2016年12月 8日 | |
| 特開 2016-176784 | 表面形状測定装置及び表面形状測定方法 | 2016年10月 6日 | |
| 特開 2016-149401 | ハイブリッドキャパシタ | 2016年 8月18日 | |
| 特開 2016-128787 | 金属材料中の歪み計測方法 | 2016年 7月14日 | |
| 特開 2016-70691 | 形状測定装置および形状測定方法 | 2016年 5月 9日 | |
| 特開 2016-50337 | 高強度高延性鋼板 | 2016年 4月11日 | |
| 特開 2016-51642 | 電池の評価方法及びこれに用いる評価用セル | 2016年 4月11日 | |
| 特開 2016-51683 | 二次電池、及び二次電池の発生ガス測定方法 | 2016年 4月11日 | |
| 特開 2016-31748 | 電極およびその製造方法 | 2016年 3月 7日 | |
| 特開 2016-3995 | 一部埋設構造物の際部分の減肉検査方法 | 2016年 1月12日 |
11 件中 1-11 件を表示
※ をクリックすると公報番号が選択状態になります。クリップボードにコピーする際にお使いください。
このページの公報番号をまとめてクリップボードにコピー
2016-217991 2016-207425 2016-176784 2016-149401 2016-128787 2016-70691 2016-50337 2016-51642 2016-51683 2016-31748 2016-3995
※ ログインすれば出願人をリストに登録できます。株式会社コベルコ科研の知財の動向チェックに便利です。
特許ランキング
2月24日(火) - オンライン
生成AI×知財実務の最前線 2026 ～体系化された生成AI活用知財業務を体験！ 今さら聞けない基礎から品質向上の応用方法まで～
2月24日(火) - オンライン
2月24日(火) - オンライン
2月24日(火) - オンライン
2月25日(水) - 東京 品川
2月25日(水) - 東京 千代田区
2月25日(水) - 愛知 名古屋市
2月25日(水) - 東京 千代田区
2月25日(水) - 大阪 大阪市
2月25日(水) - オンライン
2月25日(水) - オンライン
2月25日(水) - オンライン
2月25日(水) - オンライン
2月25日(水) - 東京 港区
2月25日(水) - オンライン
2月26日(木) - オンライン
2月26日(木) - オンライン
2月26日(木) - 東京 千代田
2月26日(木) - 大阪 大阪市
2月26日(木) - オンライン
2月26日(木) - オンライン
2月26日(木) - オンライン
【生成AI特許調査】特許特化ディープリサーチと生成AIの基礎知識― なぜ“普通の生成AI”では特許調査は足りないのか ―
2月27日(金) - オンライン
2月27日(金) - 東京 千代田
2月27日(金) - 東京 千代田区
ChatGPTで変わる特許データ分析！AI活用による効率化実践ワークショップ ～AIによるデータ処理から洞察抽出までを体験できるプログラム～
2月27日(金) - 大阪 大阪市
【大阪会場】 前田知財塾 ～スキルアップ編～ 知財の仕事を、もっと深く、もっと面白く！ 第4回 「技術契約の基礎と実務」
2月27日(金) - 神奈川 川崎市
2月27日(金) - オンライン
2月27日(金) - オンライン
2月27日(金) - オンライン
2月24日(火) - オンライン
生成AI×知財実務の最前線 2026 ～体系化された生成AI活用知財業務を体験！ 今さら聞けない基礎から品質向上の応用方法まで～
