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<![CDATA[ - Blog]]>Thu, 03 Apr 2025 07:01:08 +0900Weebly<![CDATA[知財高裁大合議判決令和5年(ネ)第10040号　判決全文]]>Wed, 02 Apr 2025 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/51004087723083月19日に判決が言い渡された知財高裁令和5年(ネ)第10040号事件の判決全文が4月1日公開されました。
東京地裁の判決と知財高裁の判決では大きく異なっていましたが、判決全文を見てある程度理解できました。細かいところなど、判決文だけではわからないところがあるのが特許訴訟の特徴のひとつだと思っていますので、いろいろな方の評釈等で勉強したいと思っています。
特許に関しては、生成AIに要約させて読むのが普通になってしまいましたが、判決も同様の読み方になってしまいました。特に、東京地裁判決と知財高裁判決の対比については、生成AIの力を借りました。誤った解釈もありそうですが、添付のChatGPTの解釈、NotebookLMの解釈をご参照ください。

令和７年３月１９日判決言渡
令和５年（ネ）第１００４０号損害賠償請求控訴事件（原審・東京地方裁判所令和４年（ワ）第５９０５号）　　判決
https://www.ip.courts.go.jp/vc-files/ip/2025/hanketsuzenbun-r5ne10040.pdf
原判決の全文
https://www.ip.courts.go.jp/vc-files/ip/2025/gensin-4wa5905.pdf

知財高裁大合議判決令和5年(ネ)第10040号　豊胸用組成物

Full Text of IP High Court Grand Panel Judgment Reiwa 5 (Ne) No. 10040

The full text of the judgment for the IP High Court Reiwa 5 (Ne) No. 10040 case, in which the judgment was delivered on March 19, was released on April 1.
The judgments from the Tokyo District Court and the IP High Court differed significantly, but reviewing the full judgment allowed me to gain a better understanding to some extent. One characteristic of patent litigation, I believe, is that certain details cannot be fully grasped from the judgment alone, so I intend to further my understanding through commentaries and analyses from various experts.
When it comes to patents, summarizing with generative AI has become commonplace for reading materials, and this approach now extends even to reading court judgments. In particular, I relied on generative AI for comparing the Tokyo District Court and IP High Court judgments. While some misinterpretations might occur, please refer to the attached interpretations provided by ChatGPT and NotebookLM.

]]><![CDATA[実は今が始めどき！「生成AI×法務」の知らない世界]]>Wed, 02 Apr 2025 09:40:32 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/aix8126616Paragraph. 編集するにはここをクリック.4月２日　

ビジネス法務2025年5月号（2025年3月21日発売号）の特集１『実は今が始めどき！「生成AI×法務」の知らない世界』では、法務担当がAIを使いこなすための方法が紹介されています。
・何から始める？　生成AIの法務活用――準備のフレームワーク
・企業法務の業務改善につなげる生成AIユースケース
・生成AI利活用における個人情報・秘密情報取扱いの留意点
・生成AIリサーチ活用術――最大効果を引き出す５つのポイント
・海外とのコミュニケーションを行うための生成AI利活用術――プロンプト入力の実践Tips
・メルカリLegalでのAI活用・開発――問合せbot開発，ハッカソン成功のストーリー
・生成AIによる法務業界の大変革――未来の弁護士・法務部員によるリーガルテックの利活用

ビジネス法務
2025年5月号（2025年3月21日発売号）
https://www.chuokeizai.co.jp/bjh/

Now Is Actually the Perfect Time! The Unknown World of “Generative AI × Legal Affairs”

In the May 2025 issue of Japan Business Law Review (released on March 21, 2025), Feature 1, titled "Now Is Actually the Perfect Time! The Unknown World of 'Generative AI × Legal Affairs'", introduces practical methods for legal professionals to effectively leverage AI.

Where to Start? Utilizing Generative AI in Legal Affairs—A Preparatory Framework
Use Cases of Generative AI for Improving Corporate Legal Operations
Key Considerations for Handling Personal and Confidential Information When Utilizing Generative AI
Techniques for Effective Generative AI Research—Five Tips to Maximize Results
Practical Tips for Prompt Input—Using Generative AI to Enhance International Communication
AI Utilization and Development at Mercari Legal—The Story of Successful Inquiry Bot Development and Hackathons
Major Transformations in the Legal Industry through Generative AI—The Future of Legal Tech Utilization by Lawyers and Legal Departments

]]><![CDATA[発明を発掘するのではなく発明を開発する]]>Tue, 01 Apr 2025 22:12:45 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/3079946特許研究第79号（2025年3月発刊）が、独立行政法人工業所有権情報・研修館（INPIT）のホームページで、４月１日に公開されました。
巻頭⾔『“特許開発”と“特許活用”―知的創造サイクルを再考する―』（NPO法人産学連携推進機構妹尾堅一郎理事長）では、従来の「発明発掘」という考え方にダメ出し、新たに「発明開発」という概念が提唱されています。
また、従来の「特許（知財）を参入障壁として活用する」という考え方に加えて、「参入促進やビジネスモデルを支える重要なエネイブラーとして活用する」ことの重要性を強調しています。さらに、従来の「技術起点モデル」だけでなく、「事業起点モデル」を提唱し、ビジネスモデルやイノベーションを中心とした知財活用の新しいあり方を提案しています。
伝統的な知財活動からの脱皮を目指す方々の参考になる「巻頭言」です。

特許研究第79号（2025年3月発刊）
https://www.inpit.go.jp/jinzai/study/No79.html

Developing Inventions Instead of Discovering Them

Patent Studies No.79 (March 2025 issue) was released on April 1st on the website of the National Center for Industrial Property Information and Training (INPIT).
In the opening article titled “Patent Development” and “Patent Utilization” — Rethinking the Intellectual Creation Cycle— authored by Ken-ichiro SENOH, Chairman of the Industry-Academia Collaboration Initiative NPO, the traditional idea of "discovering inventions" is criticized, and instead, a new concept of "developing inventions" is proposed.
Moreover, the article emphasizes the importance of utilizing patents (intellectual property) not merely as entry barriers but as significant enablers that facilitate market entry and support business models. Furthermore, it advocates shifting away from the conventional "technology-driven model" towards a "business-driven model," proposing a new way of utilizing intellectual property centered on business models and innovation.
This opening essay serves as valuable insight for those aiming to move beyond traditional intellectual property practices.

]]><![CDATA[米国の特許競争力指標「US-YK値」]]>Tue, 01 Apr 2025 11:16:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/us-yk工藤一郎国際特許事務所が開発した「YK値」（日本市場版）は、特許の経済的価値を基に企業成長性を予測可能な指標として、金融機関、証券会社、事業会社の知財部門やIR部門などで、幅広く活用されてきています。
3月27日、工藤一郎国際特許事務所は、米国の特許から見た競争力指標「US-YK値」を開発したとプレスリリースしました「US-YK値」は2025年3月にversion1を完了し、今夏にはPATWAREでのデータ提供を予定しているとのことです。

米国の特許競争力指標「US-YK値」を開発
https://www.kudopatent.com/pdf/kudopat_press_release20250328.pdf

US-YK Index: A Competitiveness Indicator for US Patents

The "YK Index" (Japan Market Version), developed by Kudo Ichiro International Patent Office, has been widely utilized by financial institutions, securities firms, and the intellectual property and investor relations departments of various corporations as an indicator capable of predicting corporate growth based on the economic value of patents.
On March 27, Kudo Ichiro International Patent Office announced via press release the development of the "US-YK Index," a competitiveness indicator derived from U.S. patents. Version 1 of the "US-YK Index" is scheduled for completion by March 2025, with data provision through PATWARE planned for this summer.

]]><![CDATA[ＩＮＰＩＴが知財支援人材スキルマップを作成]]>Mon, 31 Mar 2025 23:28:03 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/inpitINPIT（独立行政法人工業所有権情報・研修館）が3月31日公開した『知財支援人材スキルマップ』は、年間12万件を超える知財相談の豊富な実務事例に基づいて開発された体系的なスキル整理ツールで、企業や組織が研修企画を効率的に進めるつーるとしての利用だけでなく、個人のキャリアアップや自己研鑽にも活用できそうです。
本スキルマップには、従来型の知財スキルマップには含まれていなかった最新トピック（スタートアップ、IPランドスケープ、特許出願非公開制度など）も含まれています。
知財経営支援人材（全般的支援）、知財支援人材（具体的・専門的支援）、知財リエゾン人材（知財の重要性を啓発する役割）、専門家（特定分野のエキスパート）の4種類に分類され、それぞれの役割に応じた必要なスキルが詳細に整理されています。
各スキルとINPITの研修教材（IP ePlatなど）が紐付けられている点も特長です。

ＩＮＰＩＴ知財支援人材スキルマップを作成しました
令和7年3月31日
https://www.inpit.go.jp/jinzai/skilmap/info.html

INPIT Creates Intellectual Property Support Personnel Skill Map

The "Intellectual Property Support Personnel Skill Map," published on March 31 by INPIT (National Center for Industrial Property Information and Training), is a systematically organized skill assessment tool developed based on abundant practical cases from over 120,000 intellectual property consultations annually. It can be utilized not only by companies and organizations for efficient planning of training programs but also by individuals seeking career advancement and self-improvement.
This Skill Map incorporates cutting-edge topics previously not included in conventional IP skill maps, such as startups, IP landscapes, and non-disclosure systems for patent applications.
Personnel are categorized into four types: IP management support personnel (general support), IP support personnel (specific and specialized support), IP liaison personnel (promoting the importance of IP), and experts (specialists in specific fields). For each category, the necessary skills are thoroughly detailed.
A notable feature is that each skill is linked with INPIT's training materials, such as "IP ePlat."

]]><![CDATA[特許庁ステータスレポート2025]]>Mon, 31 Mar 2025 03:51:03 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/202577336663月24日、特許庁ステータスレポート2025が公表されました。本レポートは、第1部が「数字で見る知財動向」、第2部が「2024年の施策成果」という構成です。
日本の特許出願件数が回復基調で、2024年は306,855件だったというのが明るい兆しでしょうか。
「特許庁ステータスレポート2025」の評判をDeep Researchしてみました。

特許庁ステータスレポート2025
https://www.jpo.go.jp/.../statusreport/2025/index.html
第1部　「数字で見る知財動向」
第1章　我が国の知財動向
（特許庁への特許・意匠・商標の出願や登録等に関する統計情報）
第2章　世界の知財動向
（主要国特許庁（日米欧中韓）への特許・意匠・商標の出願や登録に関する統計情報）
第2部　2024年の施策成果
第1章　審査・審判
（審査・審判のスピードや品質向上等に関する取組）
第2章　国際的取組
（各国特許庁や関係機関との協力、制度・運用の調和等に関する取組）
第3章　支援施策、法改正等
（スタートアップ・中小企業・大学支援、制度の見直し等に関する取組）

Japan Patent Office Status Report 2025

On March 24, the Japan Patent Office Status Report 2025 was published. The report consists of two parts: Part 1, "Intellectual Property Trends in Numbers," and Part 2, "Achievements of Measures in 2024."
A promising sign is that the number of patent applications in Japan is recovering, reaching 306,855 applications in 2024.
I conducted Deep Research to evaluate the reputation of the "Japan Patent Office Status Report 2025."

]]><![CDATA[ChatGPTの画像生成機能で「ジブリ風」イラストの問題点]]>Sun, 30 Mar 2025 11:45:32 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/chatgpt9815057OpenAIが3月25日にリリースした、ChatGPTの新しい画像生成機能「4o Image Generation」、従来のモデル（DALL・Eなど）がDiffusion Model（拡散モデル）であるのに対し、Autoregressive Model（自己回帰モデル）として実装されていて、この違いが、新たな機能を生み出しているということですが、新しい問題も起こしているようです。
著作権法上は問題のないケースが多いようですが、画像生成する際はチェックしましょう。

ChatGPTで「ジブリ風」イラスト作って問題ないの？福井健策弁護士が「著作権のポイント」解説
2025年03月29日
https://www.bengo4.com/c_23/n_18630/

2025.03.28 12:30
ChatGPTで写真を「ジブリ化」最新AIトレンドが生む悲しみ
https://forbesjapan.com/articles/detail/78124

Issues with 'Ghibli-style' illustrations in ChatGPT's image generation feature

On March 25, OpenAI released a new image generation feature for ChatGPT called '4o Image Generation.' While conventional models (such as DALL-E) are Diffusion Models, this one is implemented as an Autoregressive Model, and this difference seems to be creating new features but also causing new problems. Although many cases appear to have no copyright law issues, it's advisable to check when generating images.

]]><![CDATA[生成AIを活用した特許明細書作成支援サービス比較]]>Sun, 30 Mar 2025 03:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai8024846生成AIを活用した特許明細書作成支援サービスが増えてきています。
『生成AIを活用した特許明細書作成支援サービスとして、「DeepIP」AI特許アシスタント、Davinci by Kili Technology、ClaimMaster、PowerPatent、Rowan Patents、IP Author by Dolcera、Appia Engine、AI Samurai、Tokkyo.Aiを比較してください。』というプロンプトで、Deep Researchしてみました。結果は、自己責任でご判断ください。

Comparison of Patent Specification Drafting Support Services Utilizing Generative AI

The number of support services for drafting patent specifications using generative AI has been increasing.
I conducted a deep research using the prompt:
"Compare patent specification drafting support services that utilize generative AI, such as 'DeepIP' AI Patent Assistant, Davinci by Kili Technology, ClaimMaster, PowerPatent, Rowan Patents, IP Author by Dolcera, Appia Engine, AI Samurai, and Tokkyo.Ai."
Please make your own judgment based on the results at your own discretion.

]]><![CDATA[DeepIPの特許草案作成支援AIアシスタント]]>Sun, 30 Mar 2025 01:37:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/deepipaiパリとニューヨークに拠点を置く新興企業DeepIPが特許の草案作成を支援するAIアシスタントを開発し、複雑な特許出願プロセスを近代化するためにシリーズAで1500万ドルの資金調達を行った。」旨の記事を読みました。
Deep Researchしてみました。

DeepIP Nabs $15 Million To Make Patent Filing A Breeze With Its AI-Assistant
Published on March 28, 2025
https://aimresearch.co/market-industry/deepip-nabs-15-million-to-make-patent-filing-a-breeze-with-its-ai-assistant

AI DeepIP Raises $15M to be the Harvey of Patent Law
March 27, 2025
https://ipwatchdog.com/press/ai-deepip-raises-15m-harvey-patent-law/

DeepIP's AI Assistant for Patent Drafting

I read an article about how DeepIP, a startup based in Paris and New York, has developed an AI assistant to support patent drafting and has raised $15 million in Series A funding to modernize the complex patent application process. I did some deep research.

]]><![CDATA[2025年は人型ロボット元年]]>Sat, 29 Mar 2025 23:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/20258408656『自動車メーカーの「人型ロボット」競争が過熱中、中国EV工場「9割自動化」の凄い実態』という記事は、「2025年は人型ロボット元年になりそうだ。」という内容でした。
中国のロボット産業はバリューチェーンが確立し、本格的な量産のステージに入ろうとしていて、その中心にいるのは、新エネルギー車（NEV）メーカーで、「EVの次」としてロボットに狙いを定めている、ということです。

2025/03/28
自動車メーカーの「人型ロボット」競争が過熱中、中国EV工場「9割自動化」の凄い実態
https://www.sbbit.jp/article/st/160603

2025: The Dawn of Humanoid Robots

An article titled "Competition Among Automakers in Humanoid Robots Intensifies: The Astonishing Reality of 90% Automation in Chinese EV Factories" suggested that "2025 is poised to become the inaugural year of humanoid robots."
China’s robot industry has already established a robust value chain and is on the verge of entering a full-scale mass-production phase. At the center of this shift are New Energy Vehicle (NEV) manufacturers, who are targeting humanoid robots as their next strategic focus after electric vehicles.

]]><![CDATA[Gemini 2.5　 TRACKING AI Mensa NorwayでIQ130]]>Sat, 29 Mar 2025 03:26:44 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/gemini-25-tracking-ai-mensa-norwayiq1303月25日に最もインテリジェントな AI モデルとしてリリースされたGemini 2.5 Pro Experimentalは、LMArenaでも圧倒的な差をつけて 1 位にデビューしましたが、3月28日にはTRACKING AI のMensa NorwayでIQ130と評価され1位になりました。

Category　　　　　　　　　Mensa Norway
Gemini 2.5 Pro xp.　　　　　　　 130
OpenAI o1　　　　　　　　　　　125
Claude-3.7 Sonet Extended　　120
OpenAI o1-pro　　　　　　　　　120
OpenAI o3-mini　　　　　　　　117
OpenAI o3-mini-high　　　　　114
Gemini 2.0 Flash Thinking Exp.　111
Grok-3-Think　　 108
DeepSeek-R1　　105
Gpt-4.5 Preview　　101

Gemini 2.5: Our most intelligent AI model
https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

TRACKING AI　Monitoring Artificial Intelligence
https://www.trackingai.org/home

Gemini 2.5 TRACKING AI Rated IQ 130 by Mensa Norway
Gemini 2.5 Pro Experimental, released on March 25 as the most intelligent AI model, made an impressive debut at the top position on LMArena. Furthermore, on March 28, it was rated IQ 130 by TRACKING AI’s Mensa Norway, achieving first place.
Category Mensa Norway IQ
Gemini 2.5 Pro xp. 130
OpenAI o1 125
Claude-3.7 Sonet Extended 120
OpenAI o1-pro 120
OpenAI o3-mini 117
OpenAI o3-mini-high 114
Gemini 2.0 Flash Thinking Exp. 111
Grok-3-Think 108
DeepSeek-R1 105
GPT-4.5 Preview 101

]]><![CDATA[デジタル庁が生成AIの調達・利活用に係るガイドライン(案）を公表]]>Sat, 29 Mar 2025 01:00:53 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai6936298デジタル庁は、AI関連技術の発展とAIの活用の官民における急速な進展を受け、政府の様々な業務への生成AIの利活用促進とリスク管理を表裏一体で進めるため、経済産業省、総務省等と協力して、今年春頃を目途に「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」の策定を目指していて、ガイドライン案について意見を公募しています。5月をめどに運用を始めるようです。

省庁のＡＩリスク提示　積極利用促す狙い　政府指針案
2025年3月29日
https://digital.asahi.com/articles/DA3S16181918.html

生成AIの政府利用、指針案を公表「リスク管理して積極活用を」
2025年3月28日
https://digital.asahi.com/articles/AST3X3GMST3XULFA01MM.html

デジタル庁が政府向け生成AIガイドライン案を公表、各府省にAIの最高責任者
2025.03.28
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/02335/

行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（案）に係る意見募集を行います
公開日:2025年3月28日
https://www.digital.go.jp/news/577ff41c-bb8a-450e-8ead-b59d0189924f
「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（案）」に対する意見募集について
https://public-comment.e-gov.go.jp/pcm/detail?CLASSNAME=PCMMSTDETAIL&Mode=0&id=290503241
行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（案）
https://public-comment.e-gov.go.jp/pcm/download?seqNo=0000290151
行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（案）（概要）
https://public-comment.e-gov.go.jp/pcm/download?seqNo=0000290152

The Digital Agency Publishes Draft Guidelines on Procurement and Utilization of Generative AI

In response to advancements in AI technologies and the rapid growth of AI usage in both public and private sectors, the Digital Agency, in collaboration with the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI), the Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), and others, aims to formulate "Guidelines on Procurement and Utilization of Generative AI for Administrative Evolution and Innovation" around this spring. The guidelines are designed to simultaneously promote the utilization of generative AI across various government operations and manage associated risks. The agency is currently seeking public comments on the draft guidelines, with plans to begin implementation by around May.

]]><![CDATA[生成AI利活用ガイドライン]]>Fri, 28 Mar 2025 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai2448159弁理士法人、特許事務所でも生成AI導入の動きが加速しています。
3月28日には、IPTech弁理士法人から「生成AI導入のお知らせ」があり、「IPTech生成AI利活用ガイドライン（β版）」を策定したとのことです。
また、たかやま特許商標事務所から「生成AI（ChatGPT）安全利用ガイドライン【第1版】」がアップされています。

IPTech弁理士法人　生成AI導入のお知らせ
2025年3月28日
https://iptech.jp/info/250328

たかやま特許商標事務所生成AI（ChatGPT）安全利用ガイドライン【第1版】
2025年3月28日
https://takayama-patent.com/archives/2730#:~:text=%E7%AC%AC1%E6%9D%A1%20%E6%9C%AC%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%81%AE%E7%9B%AE%E7%9A%84

Generative AI Utilization Guidelines

Patent firms and patent offices are increasingly accelerating the introduction of generative AI.
On March 28, IPTech Patent Firm announced its "Introduction of Generative AI" and formulated the "IPTech Generative AI Utilization Guidelines (Beta Version)."
Additionally, Takayama Patent and Trademark Office has published the "Generative AI (ChatGPT) Safe Usage Guidelines [1st Edition]."

]]><![CDATA[ChatGPTの新しい画像生成機能「4o Image Generation」]]>Thu, 27 Mar 2025 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/chatgpt4o-image-generation3月25日、ChatGPTの新しい画像生成機能「4o Image Generation」がリリースされました。従来のモデル（DALL・Eなど）がDiffusion Model（拡散モデル）であるのに対し、新しいGPT-4oの画像生成はAutoregressive Model（自己回帰モデル）として実装されていて、この違いが、新たな機能を生み出しているということです。
生成AIによる特許明細書作成においては、図面の作成が大きな課題となっていますが、こうした技術の発展が流れを変える可能性があるかもしれません。

GPT-4oとGemini-2.0の画像生成能力はいかにして作られているのか
2025/03/27
https://zenn.dev/discus0434/articles/gemini-2-0-mm

OpenAI、ChatGPTにGPT-4oベースの画像生成機能　セレブの画像も生成可能
2025年03月26日
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/26/news128.html

4コマ漫画、AIが瞬時に　ChatGPTの画像生成が刷新
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN25CB60V20C25A3000000/

ChatGPT's New Image Generation Feature: "4o Image Generation"

On March 25, ChatGPT released a new image generation feature called "4o Image Generation." While previous models (such as DALL·E) employed diffusion models, the new GPT-4o image generation is implemented as an autoregressive model. This fundamental difference enables new functionalities.
Creating diagrams for patent specifications has long been a significant challenge in generative AI-assisted patent drafting, but advancements like these may potentially change the landscape.

]]><![CDATA[Gemini 2.5　最もインテリジェントな AI モデル]]>Thu, 27 Mar 2025 12:40:54 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/gemini-25-ai3月18日にGoogleのGemini に「Canvas」というAIと会話しながら文章やコードを構築していく機能が追加され、3月19日にGoogle の NotebookLM にユーザーがアップロードした資料の内容や概念の関連性を分析し枝分かれした図として視覚化してくれる「マインドマップ機能」が追加され、3月25日に最もインテリジェントな AI モデルとして、Gemini 2.5がリリースされました。Googleの生成AIへの取組みには迫力すら感じます。
Gemini 2.5 Pro Experimentalは、特に高度な推論能力とコーディング能力を発揮するということで、様々なベンチマークで最先端の性能を発揮し、LMArenaでも圧倒的な差をつけて 1 位にデビューしました。
評判も良いようなので、早速いろいろ試したいと思っています。

Gemini 2.5: Our most intelligent AI model
https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

Gemini 2.5 – The Most Intelligent AI Model

On March 18, Google added a feature called "Canvas" to Gemini, which allows users to build text and code while conversing with an AI. Then, on March 19, Google’s NotebookLM received a “Mind Map” function that analyzes the content of materials uploaded by users and visualizes the relationships between concepts as branching diagrams. Finally, on March 25, Gemini 2.5 was released as the most intelligent AI model. Google’s efforts in generative AI are truly impressive.
Gemini 2.5 Pro Experimental, in particular, is noted for its advanced reasoning and coding capabilities. It has demonstrated cutting-edge performance on various benchmarks and debuted in first place on LMArena with an overwhelming lead.
Since it has been receiving positive reviews, I’m eager to try it out right away.

]]><![CDATA[SDIにおける特許調査の考え方と運用管理]]>Wed, 26 Mar 2025 22:36:30 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/sdi「知財管理」誌2025年3月号掲載の「SDIにおける特許調査の考え方と運用管理」（旭化成（株）知財部安部美佐子主査）は、SDI（Selective Dissemination of Information、情報の選択配布）に関して、旭化成でのSDI検索式の管理体制や社内教育体制を紹介するとともに、SDI特有の問題を整理し、SDIにおける調査の考え方、配信開始後の運用管理の方法について考察しています。
2021年からPatent SQUAREのAI自動分類機能を導入したり、特許調査の研修では演習に4時間かけていることなど参考になることが詰まっています。

SDIにおける特許調査の考え方と運用管理
https://www.jipa.or.jp/kikansi/chizaikanri/mokuji/mokujinew.html
抄録　SDIは検索式を登録すれば定期的に最新の情報を入手することができ、古くから多くの企業で特許調査に活用されている。世の中の変化のスピードが加速し、競合他社との競争も激しくなっている現在、SDIはより重要度を増している。一方、中国等の出願件数の増加や、周辺技術や顧客側の技術など確認すべき特許公報の増加により、配信結果を受け取った研究者がすべてを確認できずに滞留が起こる等、配信後のフローが上手く回らないケースが見受けられる。そこで、本稿では、SDI特有の問題を整理し、SDIにおける調査の考え方、配信開始後の運用管理の方法について考察する。さらに、旭化成株式会社でのSDIに対する取り組みとして、SDI検索式の管理体制や社内教育体制を紹介する。

Approach and Operational Management of Patent Searches in SDI

The article, "Approach and Operational Management of Patent Searches in SDI," authored by Misako Abe, Chief Examiner at the Intellectual Property Department of Asahi Kasei Corporation, published in the March 2025 issue of Intellectual Property Management, describes Asahi Kasei's management system for SDI (Selective Dissemination of Information) search queries and its internal education framework. It also discusses issues specific to SDI, offering insights into approaches to conducting patent searches and methods for operational management following the launch of SDI dissemination.
Furthermore, the article provides practical insights, including the adoption of Patent SQUARE’s AI-powered automatic classification function since 2021 and a detailed description of their patent search training program, which involves four-hour practical exercises.

]]><![CDATA[株価2年で4倍のSWCCの知財・無形資産に関する取組み]]>Tue, 25 Mar 2025 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/24swcc3月24日の日経ビジネスに『株価2年で4倍のSWCC、社長号令「2カ月でROIC武器に」　90年の伝統も手放す、「電線大手SWCCが果敢な事業選択で業績を伸ばしている、2024年5月にはアルミ架空送電線事業からの撤退を発表、事業の収益力を測るROICを武器に低収益事業を切り離す」』という記事が掲載されていました。
また、SWCCは、日本経済新聞社主催の『第4回日経統合報告書アワード　準グランプリ』（2024年度）を受賞しています。
SWCCの統合報告書等から、SWCCの知的財産・無形資産に関する取り組みを調査し、知財・無形資産に関する取組みが財務や業績にどのように貢献しているかを、各種のDeep Researchで分析しました。内容に関しては、各自ご判断ください。

株価2年で4倍のSWCC、社長号令「2カ月でROIC武器に」　90年の伝統も手放す
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00725/030500003/?i_cid=nbpnb_top

『第4回日経統合報告書アワード　準グランプリ』を受賞！
ニュースリリースサステナビリティ2025年03月14日
https://www.swcc.co.jp/jpn/news/detail/2025/news_6728.html

SWCC’s Intellectual Property and Intangible Asset Initiatives Behind a 4-Fold Increase in Stock Price over Two Years

On March 24, Nikkei Business published an article titled "SWCC Stock Price Quadruples in Two Years: President's Directive to 'Turn ROIC into a Weapon in Two Months'— Letting Go of 90 Years of Tradition." According to the article, "SWCC, a major wire manufacturer, is achieving strong financial performance through bold strategic decisions. In May 2024, SWCC announced its withdrawal from the aluminum overhead transmission line business, strategically shedding low-profit operations by leveraging Return on Invested Capital (ROIC) as a key performance measure."
Additionally, SWCC received the "Runner-Up Grand Prix" at the 4th Nikkei Integrated Report Awards (Fiscal Year 2024), hosted by Nikkei Inc.
Using SWCC’s integrated reports and other materials, various Deep Research studies have analyzed how SWCC’s intellectual property and intangible asset initiatives have contributed to its financial position and overall business performance. Please assess the content individually.

]]><![CDATA[審判実務者研究会報告書２０２4]]>Mon, 24 Mar 2025 23:20:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/20245846029特許庁は、2024年7月18日から12月19日に、「審判実務者研究会2024」を開催し、2025年3月21日に検討結果をまとめた報告書を公表しました。
特許、意匠、商標など各分野の審判実務における最新の判例や議論をもとに、実務者間で共有すべき評価基準や判断手法を整理・検討したもので、各テーマごとに具体的な事例研究を通じ、技術的側面と市場・需要者の視点を踏まえた総合的な判断の在り方が議論されています。
各分野の最新の実務的知見を整理し、審判に携わる実務者がより納得感のある判断を行うための指針となる資料として重要です。
各分野の検討結果をまとめた報告書及び要約編並びに要約編（英訳）が特許庁ホームページにて公表されています。

審判実務者研究会2024を開催し、報告書を公表しました
https://www.jpo.go.jp/news/ugoki/202503/2025032101.html
主要な研究結果と議論のポイント
1. 特許分野

特許機械（事例研究１テーマ１）
公然実施発明の認定方法と証拠評価について、展示品などからの情報収集の困難さや、複数の証拠を組み合わせた合理的主張の方法が議論されました。
特許化学（事例研究１テーマ２・３、事例研究２事例２・３）
数値限定やパラメータ発明における数値範囲の容易想到性、技術分野の共通性、及び出願後の実験結果（事後的データ）の参酌について検討。特に医薬用途発明では、明細書の記載内容と実際の効果（非予測性・顕著性）との関係が重要視されました。
特許電気（事例研究１テーマ４、事例研究２事例４）
人間の精神活動や人為的な取決めに基づく発明の発明該当性を、特許請求の範囲や明細書の具体的記載からどう主張すべきかが議論され、技術的手段や効果の明示が求められる点が整理されました。

2. 意匠・商標分野

意匠（事例研究１テーマ５、事例研究２事例５）
類否判断の際、判断主体としての需要者（最終消費者や専門家）の視点や、外観の一体性・部分意匠の評価基準について議論されました。具体的な事例（瓦事件等）を通じ、実務上の判断ポイントが整理されています。
商標（事例研究１テーマ６、事例研究２事例６）
結合商標の類否判断では、各構成要素（要部）の抽出方法や、その識別力、既登録商標との比較が焦点となりました。また、「ありふれた氏」や慣用的名称の組み合わせについて、登録要件の厳格性や判断基準の客観性が検討されています。

3. 事例研究の全体像

事例研究１では、各テーマごとに複数の参考判決をもとに審判実務上の争点が整理され、技術的内容と審査・審判の論理が明確に示されました。
事例研究２では、具体的な審判事例（熱搬送システム、非水電解質二次電池、鎮痛剤、予約支援装置、かばん意匠など）を通して、引用発明の認定、補正要件、動機付け、及び進歩性判断の実務的検討が行われ、各分野での判断ロジックの実践例が提供されています。

各分野に共通して、発明や意匠、商標の評価は、請求項、明細書、図面などの記載内容と、実際の技術的効果や市場での認識とを総合的に判断する必要があることが確認されました。特に、審判実務者間での議論を通じ、従来の判例や審査基準との整合性を保ちながら、現場での具体的な主張方法が整理され、今後の実務において参考になる知見が多数蓄積されています。

Trial Practitioners' Study Group Report 2024

The Japan Patent Office (JPO) held the "Trial Practitioners' Study Group 2024" from July 18 to December 19, 2024, and published a comprehensive report on March 21, 2025, summarizing its findings.
Based on recent case laws and discussions regarding practical trial operations in patents, designs, and trademarks, the group organized and examined assessment criteria and decision-making methods essential for practitioners. Through detailed case studies, they discussed comprehensive evaluation approaches incorporating technical perspectives as well as market and consumer viewpoints.
This report systematically organizes the latest practical insights in each field, serving as crucial guidance for practitioners involved in trials to facilitate more transparent and convincing decisions.
The complete report, its summary, and an English translation of the summary, covering conclusions from each specific field, have been made publicly available on the JPO's website.
Trial Practitioners' Study Group 2024 and its published report: https://www.jpo.go.jp/news/ugoki/202503/2025032101.html
Key Findings and Discussion Points:

Patent Field • Patent Machinery (Case Study 1, Theme 1) Discussions focused on methods for identifying publicly executed inventions and evaluating evidence, addressing challenges in gathering information from exhibits and effectively combining multiple pieces of evidence into reasonable arguments.

• Patent Chemistry (Case Study 1, Themes 2 & 3; Case Study 2, Cases 2 & 3) The discussions examined the obviousness of numerical ranges in numerical limitation inventions and parameter inventions, commonalities across technical fields, and considerations of post-filing experimental results (post-facto data). Particular emphasis was placed on pharmaceutical applications, highlighting the critical relationship between descriptions in patent specifications and actual effects (unpredictability and prominence).
• Patent Electricity (Case Study 1, Theme 4; Case Study 2, Case 4) Debates focused on asserting patent eligibility of inventions involving human mental activities or human-made arrangements based on specific descriptions in claims and patent specifications. Clarifying the necessity of explicitly indicating technical means and effects was emphasized.

Design and Trademark Field • Design (Case Study 1, Theme 5; Case Study 2, Case 5) Evaluations of similarity involved discussions on the viewpoints of evaluators, such as end consumers or experts, and criteria for assessing the unity of appearance and partial designs. Practical decision-making points were clarified through specific cases, including the "Roof Tile Case."

• Trademark (Case Study 1, Theme 6; Case Study 2, Case 6) Similarity judgments for combined trademarks emphasized methods for extracting essential components, evaluating their distinctiveness, and comparing them with already registered trademarks. The discussions also covered the strictness and objectivity of registration criteria concerning combinations of common surnames and customary names.

Overview of Case Studies • In Case Study 1, practical issues in trial operations were systematically clarified based on multiple referenced judgments per theme, clearly delineating technical content and trial logic.

• Case Study 2 provided practical examinations of specific trial cases (such as thermal transfer systems, non-aqueous electrolyte secondary batteries, analgesics, reservation assistance devices, and bag designs). This included the identification of cited inventions, requirements for amendments, motivations, and assessments of inventive step, offering practical examples of judgment logic across various fields.
Common across all fields was the acknowledgment of the necessity for comprehensive evaluations considering claims, descriptions, drawings, actual technical effects, and market perceptions. Through discussions among practitioners, specific argumentation methods consistent with established precedents and examination guidelines were consolidated, resulting in a valuable accumulation of insights beneficial for future practices.]]><![CDATA[生成AIがニュースコンテンツを正確に検索し引用する能力]]>Mon, 24 Mar 2025 08:18:39 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai2961318ニュースコンテンツを正確に検索し引用する能力を評価するため、リアルタイム検索機能を持つ8つの生成型検索ツール（ChatGPT、Perplexity、Perplexity Pro、Copilot、Gemini、DeepSeek、Grok 2、Grok 3）を、20の出版社から各10記事をランダムに選び、その抜粋を各チャットボットに提供して対応する記事の見出し、元の出版社、発行日、URLを特定するよう依頼した結果、これらのチャットボットは全体として60％以上のクエリに対して不正確な回答を提供することがわかり、Perplexityはクエリの37％に誤った回答をした一方、Grok 3は94％という高いエラー率を示したということです。
感覚的には、かなり間違いが多いというこの結果には納得できます。

2025 Mar 24
生成AIの検索エンジンは60%以上も間違った情報を引用。有料版は無料版より自信を持って間違えやすい（生成AIクローズアップ）
https://www.techno-edge.net/article/2025/03/24/4199.html

AI Search Has A Citation Problem
We Compared Eight AI Search Engines. They’re All Bad at Citing News.
March 6, 2025
https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php
AI検索には引用の問題がある
8 つの AI 検索エンジンを比較しました。いずれもニュースの引用が下手です。

Generative AI’s Ability to Accurately Search and Cite News Content

In order to evaluate the ability of generative AI to accurately search and cite news content, excerpts from ten randomly selected articles from each of 20 publishers were presented to eight generative search tools equipped with real-time search capabilities (ChatGPT, Perplexity, Perplexity Pro, Copilot, Gemini, DeepSeek, Grok 2, and Grok 3). Each chatbot was asked to identify the corresponding article's headline, original publisher, publication date, and URL.

The results showed that these chatbots collectively provided inaccurate responses to over 60% of the queries. Perplexity delivered incorrect responses to 37% of the queries, while Grok 3 exhibited a particularly high error rate of 94%.

Intuitively, these results—that the tools frequently produced incorrect responses—are understandable.

]]><![CDATA[企業経営における知財・無形資産の活用]]>Mon, 24 Mar 2025 02:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/9191049一橋大学 CFO教育研究センター長の伊藤邦雄氏が企業経営における知財・無形資産の活用について、特に2021年のコーポレートガバナンス・コード（CGC）改訂以降に、著書、講演、専門家委員会や各種会議などでどのような提言や見解を述べているかを、各種のDeep Researchで調査しました。評価は、各自でお願いします。

Leveraging Intellectual Property and Intangible Assets to Help Manage the Business

I conducted extensive Deep Research to investigate the recommendations and perspectives provided by Kunio Ito, Director of the CFO Education and Research Center at Hitotsubashi University, regarding the use of intellectual property and intangible assets in corporate management. This study specifically focuses on his insights presented through books, lectures, expert committees, and various meetings following the revision of the Corporate Governance Code (CGC) in 2021. Please make your own evaluation based on the findings.

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