<![CDATA[ - Blog]]>Fri, 09 Jan 2026 19:16:38 +0900Weebly<![CDATA[2026年は”激変” 東大松尾教授が見通すAI勢力図]]>Fri, 09 Jan 2026 10:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2026-aiYouTube「2026年は”激変” 東大松尾教授が見通すAI勢力図…半導体 ロボット 自動運転の未来【橋本幸治の理系通信】」（2026年1月3日配信）をアーカイブ視聴しました。
東京大学の松尾豊教授は、2026年までにAIの勢力図が劇的に変化すると予測していて、特に汎用人工知能（AGI）の完成やロボット技術の社会浸透に注目しています。
開発競争では、先行するOpenAIに対してGoogleが豊富な資源で猛追しており、さらに中国勢による高性能なオープンソースモデルの台頭が市場を揺るがしています。
半導体分野では、圧倒的なシェアを誇るエヌビディアの独占を崩すため、低消費電力と汎用性を両立させた日本発のスタートアップ「レンゾ」などの新たな挑戦者が現れています。
日本が再起するためには、「ソブリンAI」の観点から自国での開発能力を保持しつつ、多様な産業でAIを活用してイノベーションを創出することが不可欠です。
次世代の製造拠点を目指すラピダスを含め、ハードウェアからソフトウェアまでを一貫して国内で完結させる戦略が、日本の将来を左右すると説いています。
この東大松尾教授の予測について、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
2026年は”激変” 東大松尾教授が見通すAI勢力図…半導体 ロボット 自動運転の未来【橋本幸治の理系通信】
https://www.youtube.com/watch?v=mJg8MUcF99Y
 
 
2026 Will Be a “Seismic Shift”: The AI Power Map as Foreseen by Professor Matsuo of the University of Tokyo
I watched the archived YouTube program “2026 Will Be a ‘Seismic Shift’: The AI Power Map Foreseen by Professor Matsuo of the University of Tokyo… The Future of Semiconductors, Robots, and Autonomous Driving [Koji Hashimoto’s Science & Engineering Channel]” (streamed on January 3, 2026).
Professor Yutaka Matsuo of the University of Tokyo predicts that the AI power landscape will change dramatically by 2026, with particular attention to the completion of artificial general intelligence (AGI) and the widespread social adoption of robotics technologies.
In the development race, Google—backed by vast resources—is rapidly closing in on the early leader OpenAI, while the rise of high-performance open-source models from China is shaking the market.
In the semiconductor field, new challengers are emerging to break NVIDIA’s overwhelming dominance, including Japanese startups such as “Renzo,” which aim to achieve both low power consumption and high versatility.
For Japan to stage a comeback, it is essential to maintain domestic development capabilities from the perspective of “sovereign AI,” while also leveraging AI across a wide range of industries to drive innovation.
Professor Matsuo argues that strategies enabling an end-to-end domestic ecosystem—from hardware to software—including initiatives such as Rapidus, which aims to become a next-generation manufacturing hub, will be decisive for Japan’s future.
I asked generative AI to further explore and analyze Professor Matsuo’s predictions, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and slide materials.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Please review them with this in mind.
]]><![CDATA[AI agent trends 2026 report]]>Thu, 08 Jan 2026 10:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai-agent-trends-2026-reportGoogleのAI agent trends 2026 reportは、2026年までにビジネスのあり方を根本から変えるAIエージェントの5つの潮流を解説しています。
従来のAIが単に質問に答えるだけだったのに対し、エージェント型AIは目標を理解し、自ら計画を立てて複数のアプリケーションを実行する能力を備え、人間を単純作業から解放して戦略的なオーケストレーターへと進化させますが、Googleの考え方がよくわかる冊子です。
 
AI agent trends 2026 report
https://services.google.com/fh/files/misc/google_cloud_ai_agent_trends_2026_report.pdf
 
 
AI Agent Trends 2026 Report
Google’s AI Agent Trends 2026 Report explains five major trends in AI agents that are expected to fundamentally transform the way businesses operate by 2026.
While conventional AI has mainly been limited to answering questions, agent-based AI understands goals, autonomously creates plans, and executes multiple applications. By doing so, it frees humans from routine tasks and elevates them into strategic orchestrators. This booklet clearly illustrates Google’s perspective on that evolution.

]]><![CDATA[動画生成AIの新しいベンチマーク「MMGR」]]>Wed, 07 Jan 2026 03:27:44 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/aimmgr動画生成AIのこれまでの評価は見た目の忠実さが評価の中心で、評価指標が見た目の美しさに偏っていました。新しいベンチマーク「MMGR（Multi-Modal Generative Reasoning）」は、動画生成AIが現実世界の物理法則や論理的整合性をどの程度理解しているかを測定する評価指標です。現時点では、いずれの動画生成AIも低い点数ですが、こうした評価法が出来たことで、この分野でも飛躍的に性能が向上するものと思われます。
新しいベンチマーク「MMGR」に関して生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
【論文】【AI】マルチモーダル生成AIの「推論能力」を測る新ベンチマークMMGR
https://note.com/r7038xx/n/n662c41323f6a
 
MMGR: Multi-Modal Generative Reasoning
https://arxiv.org/abs/2512.14691
 
 
A New Benchmark for Video Generation AI: “MMGR”
Until now, the evaluation of video generation AI has primarily focused on visual fidelity, with assessment metrics heavily biased toward surface-level visual quality. The new benchmark, MMGR (Multi-Modal Generative Reasoning), is an evaluation metric designed to measure how well video generation AI understands real-world physical laws and logical consistency.
At present, all video generation AIs score relatively low on this benchmark. However, the establishment of such an evaluation framework is expected to lead to dramatic performance improvements in this field as well.
I conducted an in-depth exploration of the new benchmark “MMGR” using generative AI, and further transformed the results into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. I ask that you review the materials with these limitations in mind.

]]><![CDATA[次世代EUVリソグラフィー向けMOR関連特許分析]]>Tue, 06 Jan 2026 00:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/euvmor半導体製造の微細化が限界に達する中、次世代の露光技術であるHigh-NA EUVへの対応が急務となっていて、従来の有機レジストに代わり、光吸収率と解像度に優れた金属酸化物レジスト（MOR）への転換が、物理的制約を打破する鍵として注目されているということです。
生成AIに、次世代EUVリソグラフィー向けメタル酸化物レジスト（MOR）の技術分析で現れた各企業の次世代EUVリソグラフィー向けメタル酸化物レジスト（MOR）関連特許出願状況の分析を行わせ、各社の次世代EUVリソグラフィー向けメタル酸化物レジスト（MOR）関連特許出願戦略を分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
半導体レジストの新星「MOR」、ADEKAが材料　東エレクに米社挑む2025.12.12
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/11259/
 
 
Patent Analysis of Metal Oxide Resists (MOR) for Next-Generation EUV Lithography
As the miniaturization of semiconductor manufacturing approaches its physical limits, addressing High-NA EUV, the next-generation lithography technology, has become an urgent priority. Against this backdrop, a shift from conventional organic resists to metal oxide resists (MOR)—which offer superior EUV absorption and resolution—is attracting attention as a key means of overcoming these physical constraints.
Using generative AI, we conducted an analysis of the patent filing landscape related to metal oxide resists (MOR) for next-generation EUV lithography, as identified through a technical analysis of MOR technologies. Based on this, we examined the patent filing strategies of individual companies in this field. The results were further transformed into infographics and presentation materials using NotebookLM.
Please note that the analyses and findings generated by AI are based solely on publicly available information and therefore may not fully reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, and should be interpreted with these limitations in mind.

]]><![CDATA[ADEKAの金属酸化物レジスト（MOR）]]>Tue, 06 Jan 2026 00:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/adekamor「半導体レジストの新星「MOR」、ADEKAが材料　東エレクに米社挑む」という日経クロステックの記事を読みました。半導体製造の微細化が限界に達する中、次世代の露光技術であるHigh-NA EUVへの対応が急務となっていて、従来の有機レジストに代わり、光吸収率と解像度に優れた金属酸化物レジスト（MOR）への転換が、物理的制約を打破する鍵として注目されているということです。
この技術革新を受け、ADEKAは32億円を投じて新プラントを建設し、2028年の量産開始を目指す戦略を打ち出し、大きな影響をあたえているようです。
金属酸化物レジスト（MOR）に関して生成AIに深掘りさせました。
さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
半導体レジストの新星「MOR」、ADEKAが材料　東エレクに米社挑む2025.12.12
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/11259/
 
 
As the miniaturization of semiconductor manufacturing approaches its physical limits, there is an urgent need to respond to High-NA EUV, the next-generation lithography technology. Against this backdrop, a shift from conventional organic resists to metal oxide resists (MOR)—which offer superior light absorption and resolution—has been drawing attention as a key to overcoming fundamental physical constraints.
In response to this technological innovation, ADEKA has announced a strategy to invest 3.2 billion yen in the construction of a new plant, aiming to begin mass production in 2028, a move that appears to be having a significant impact on the industry.
We asked generative AI to conduct an in-depth analysis of metal oxide resists (MOR).
Furthermore, the results were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Kindly review the materials with this understanding.

]]><![CDATA[制御性T細胞（Treg）に関する技術]]>Mon, 05 Jan 2026 03:50:53 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ttreg2025年のノーベル生理学・医学賞を受賞した坂口志文・大阪大学特任教授が発見した、免疫の過剰な働きを制御する「制御性T細胞（Treg）」の実用化に向けた動きが見えてきたとのことです。しかし、特許件数は米国勢が上位を占めていて、製造特許や用途特許などを海外勢に押さえられ、産業化で日本が後れをとっているのが問題視されています。
この「制御性T細胞（Treg）」に関する技術について、生成AIに深掘りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

坂口氏の制御性T細胞の特許23件 でも米国勢先行、実用化支援必要
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOSG119B20R11C25A1000000/


Technology Related to Regulatory T Cells (Tregs)
It has been reported that concrete steps toward the practical application of regulatory T cells (Tregs)—which control excessive immune responses and were discovered by Professor Shimon Sakaguchi, Specially Appointed Professor at Osaka University, winner of the 2025 Nobel Prize in Physiology or Medicine—are now coming into view.
However, a major concern is that U.S.-based entities dominate the number of related patents. Key patents, including those covering manufacturing methods and applications, are being secured by overseas players, raising concerns that Japan is falling behind in industrialization.
With respect to this technology related to regulatory T cells (Tregs), I asked generative AI to conduct an in-depth analysis. In addition, the results of this analysis were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. As such, they do not necessarily reflect the actual situation and may include inaccuracies. I ask that you keep this in mind when referring to the materials.
]]><![CDATA[「指示待ちAI」から「共に成長するAI」への転換]]>Sun, 04 Jan 2026 04:26:32 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/aiai4711300これまでのAIは、即時に答えを返す仕組み（直感的処理）、論理的に考えて結論を出す仕組み（熟考的処理）を備えた高性能な“作業エンジン”として活用されてきました。しかし、このタイプのAIは、本質的には「指示待ち」であり、長期的な目的や文脈を自ら管理することはできません。
近年提案されている「System 3」は、この限界を超えるための経営判断に近いメタレイヤーに相当します。System 3は、自らの判断プロセスを監視・修正する能力（メタ認知）、相手や組織全体の意図を推測する能力、短期成果だけでなく長期価値を基準に行動する動機付け、過去の意思決定と結果を蓄積・再利用する記憶、を統合し、AIの行動を“点”ではなく“時間軸”で最適化する役割を担います。
このSystem 3を実装したフレームワークがSophiaです。
Sophiaの本質は、AIを「業務自動化ツール」から、方針・価値観・学習履歴を内在化した“準・組織メンバー”へと進化させる点にあります。
経営・戦略の観点で見ると、そのインパクトは以下に集約されます。
・AIが戦略意図を理解したうえで行動するため、単発業務ではなくプロジェクト全体を任せられる
・過去の成功・失敗を学習し、意思決定の質が時間とともに向上する
・人が常に監督しなくても、方針逸脱や短期最適を自己修正できる
・結果として、AIが人の判断を代替するのではなく、経営判断を支える持続的パートナーになる
つまり、Sophia／System 3型AIは、
「指示待ちAI」から「共に成長するAI」への転換を意味します。
このSystem 3を実装したフレームワーク「Sophia」について、生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

[Submitted on 20 Dec 2025]
Sophia: A Persistent Agent Framework of Artificial Life
Mingyang Sun, Feng Hong, Weinan Zhang
https://arxiv.org/abs/2512.18202

Sophia: A Persistent Agent Framework of
Artificial Life
https://arxiv.org/pdf/2512.18202

Sophia: AIが自ら学び成長する「System 3」アーキテクチャ、メタ認知で80%の推論削減と自律的目標生成を実現（2512.18202）【論文解説シリーズ】
https://www.youtube.com/watch?v=V9kj9WzS5Tw&t=10s


From “Instruction-Following AI” to “AI That Grows Together with Us”
Until now, AI has been used primarily as a high-performance “work engine” equipped with mechanisms for producing immediate answers (intuitive processing) and for reasoning logically to reach conclusions (deliberative processing). However, this type of AI is essentially instruction-following: it cannot autonomously manage long-term goals or broader context.
The recently proposed concept of “System 3” corresponds to a meta-layer akin to executive decision-making, designed to overcome these limitations. System 3 integrates capabilities such as: monitoring and correcting its own decision-making processes (metacognition); inferring the intentions of counterparts and the organization as a whole; acting based not only on short-term outcomes but also on long-term value; and accumulating and reusing memories of past decisions and their results. Through this integration, System 3 optimizes AI behavior not as isolated “points,” but along a continuous time axis.
The framework that implements this System 3 is Sophia.
At its core, Sophia evolves AI from a mere “business automation tool” into a quasi-organizational member that internalizes policies, values, and learning history.
From a management and strategy perspective, its impact can be summarized as follows:
• Because the AI understands strategic intent, it can be entrusted with entire projects rather than isolated tasks.
• By learning from past successes and failures, the quality of its decision-making improves over time.
• Even without constant human supervision, it can self-correct deviations from policy or short-term optimization biases.
• As a result, AI does not replace human judgment, but becomes a sustainable partner that supports executive decision-making.
In other words, Sophia / System 3–type AI represents a transition from “instruction-following AI” to “AI that grows together with us.”
I asked generative AI to research the System 3–implemented framework “Sophia,” and then used NotebookLM to turn the results into infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information; they do not necessarily reflect actual conditions and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to the materials.
]]><![CDATA[「2026年AI展望」に触発されたAI 時代の知財戦略]]>Sat, 03 Jan 2026 01:45:33 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2026aiaiTBS CROSS DIG with Bloomberg【1on1 Tech】が2025年12月9日に公開した「2026年AI展望」（約63分）に触発されて、AI 時代の知財戦略論説『「賢い AI」から「稼ぐ AI」へ ― 権利保護業務の自動化と、価値創造に向けた戦略業務への構造転換 ―』を創りました。触発された基本アイデアを生成AI （ ChatGPT 5 Pro, Gemini 3 Deep Think, Claude Opus 4.5 ）にアップし、それぞれの生成AIと壁打ちを繰り返しました。それぞれ個性あふれる内容になりましたが、今回はClaude Opus 4.5 で仕上げた結果が感覚的にぴったりきました。これをNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせましたのでご参照ください。
 
【“数学オリンピック優勝”のAIは便利なのか】今井翔太「AIは賢くなり過ぎた」「2026年は“仕事で使えるAI”の競争」／ChatGPTとGeminiは「動画と科学」で革命起こす【1on1 Tech】TBS CROSS DIG with Bloomberg
https://www.youtube.com/watch?v=Bt761_2_Fgo&t=25s
 
IP Strategy in the AI Era Inspired by the “2026 AI Outlook”
Inspired by “2026 AI Outlook” (approx. 63 minutes), released on December 9, 2025, by TBS CROSS DIG with Bloomberg 【1on1 Tech】, I created an IP strategy essay for the AI era titled:
“From ‘Smart AI’ to ‘Profitable AI’: Automating Rights-Protection Operations and Structurally Shifting Toward Strategic Work for Value Creation.”
I uploaded the core ideas that inspired me to multiple generative AI systems (ChatGPT 5 Pro, Gemini 3 Deep Think, and Claude Opus 4.5) and repeatedly engaged in back-and-forth discussions with each of them. Each produced outputs with distinctive characteristics, but this time the result refined with Claude Opus 4.5 felt intuitively the most fitting.
I have converted this outcome into infographics and slide materials using NotebookLM, so please refer to them.

]]><![CDATA[「侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ」の全文が公開]]>Fri, 02 Jan 2026 01:17:45 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/38409082020年11月に初版が発売された角渕由英（つのぶちよしひで）弁理士の著書「侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査のセオリー～」の全文が公開されました。
特許調査のセオリー（第１章）、侵害予防調査（第２章）、無効資料調査（第３章）の構成で、非上位わかりやすく書かれています。場と思います。
ただ、5年前の本だけにその後の変化には対応していないことが気になったので、この5年の特許をめぐる変化を生成AIにピックアップさせました。応用編として、気にしていただければと思います。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
侵害予防調査と無効資料調査のノウハウ～特許調査のセオリー～＃全文公開
https://note.com/tsunobuchi/n/n5100dbf82075
 
 
The full text of “Know-How for Infringement Prevention Searches and Invalidity Evidence Searches” has been released
The complete text of “Know-How for Infringement Prevention Searches and Invalidity Evidence Searches: The Theory of Patent Searching,” written by patent attorney Yoshihide Tsunobuchi and first published in November 2020, has now been made publicly available.
The book is structured into three parts—The Theory of Patent Searching (Chapter 1), Infringement Prevention Searches (Chapter 2), and Invalidity Evidence Searches (Chapter 3)—and is written in a clear and easy-to-understand manner, even for readers who are not advanced specialists.
However, since the book was published five years ago, it does not reflect subsequent changes. With that in mind, I asked generative AI to identify and summarize key developments in the patent landscape over the past five years. I hope readers will find this useful as an applied or supplementary perspective. In addition, the results have been turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the materials.

]]><![CDATA[生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）]]>Thu, 01 Jan 2026 05:18:09 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai86342132025年12月26日、内閣府知的財産戦略推進事務局が、生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）について、広く国民から意見を募るパブリックコメントを実施することが明らかにされました。
意見募集の概要
募集期間： 2025年12月26日（金）から 2026年1月26日（月）23時59分まで。
対象者： 生成AIの開発者、提供者、利用者、知的財産権の権利者など、広く一般から募集。
目的： 生成AIと知的財産権をめぐるリスク対応や透明性確保に向けた原則（プリンシプル）を策定するため。
案の主な内容
このコードは、AI事業者に対し、特定の項目を「実施する（Comply）」か、実施しない場合はその理由を「説明する（Explain）」というコンプライ・オア・エクスプレイン手法を基本としています。
前提の知識として、米国、欧州、中国におけるAI規制の動向を、生成AIに比較・分析させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）に関する御意見の募集について
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/ikenboshu_20251226.html
 
 
Principles and Code (Provisional Title) (Draft) on the Protection of Intellectual Property and Transparency for the Appropriate Use and Utilization of Generative AI
On December 26, 2025, the Intellectual Property Strategy Promotion Office of the Cabinet Office announced that it would conduct a public comment process to broadly solicit opinions from the public regarding the Principles and Code (Provisional Title) (Draft) on the Protection of Intellectual Property and Transparency for the Appropriate Use and Utilization of Generative AI.
Overview of the Public Comment
  • Comment period: From Friday, December 26, 2025, to Monday, January 26, 2026, until 23:59
  • Eligible respondents: Open to a wide range of stakeholders, including developers, providers, and users of generative AI, as well as intellectual property rights holders and the general public
  • Purpose: To formulate principles aimed at addressing risks and ensuring transparency in relation to generative AI and intellectual property rights
Main Points of the Draft
This Code adopts a “comply or explain” approach, under which AI business operators are required to either implement (Comply) specified items or, if they do not implement them, explain (Explain) the reasons.
As background knowledge, trends in AI regulation in the United States, Europe, and China were compared and analyzed using generative AI. Furthermore, the results of this analysis were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.

]]><![CDATA[あけましておめでとうございます]]>Thu, 01 Jan 2026 04:30:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/69450692025年は、生成AIが驚異的な進化をとげました。
推論モデルの登場と普及、Deep Research機能の登場と普及、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）の登場、そして、Gemini 3 Deep Think や GPT-5.2 Pro に代表される最新モデルは、IQ140を超える“賢いモデル”として、人間の知的作業の中核領域に本格的に入り込みました。
生成AIの台頭により、プログラマーの仕事は、ゼロからコードを書く仕事から、AIが生成したコードをレビュー、デバッグ、修正、統合する仕事へと変化しました。
同様に、知財実務においても、発明の原案、明細書のたたき台、先行技術調査の一次アウトプットなどを生成AIに出させ、人がそれをレビューし、統合し、最終判断を下すというスタイルが急速に一般化しつつあります。
この変化は一過性の効率化ではありません。
2026年は、いわば「AGI手前（pre-AGI）」の段階において、極めて高い推論能力を持つAIが実務を担う時代に入ります。完全なAGIではないものの、専門職の思考プロセスの大部分を代替・補完できるAIが、現実の業務を動かす前提条件となります。
その結果、2026年に問われるのは「AIを使えるかどうか」ではなく、「AIエージェントをどう設計し、どこまで権限を与え、どの地点で人が責任を引き取るのか」という、設計思想そのものです。
タスク単位で指示を出す従来型の生成AI活用から、複数のAIエージェントが調査・仮説構築・案の生成を自律的に行う前提へと、業務環境は確実に移行していきます。
だからこそ重要になるのが、責任設計（Responsibility by Design）です。
AIが出した結論に対して、どこまでをAIの判断とみなすのか、どこからを人間の最終判断とするのか、誤りや権利侵害、説明責任が生じた場合、誰がどの段階で責任を負うのか、これらを事後的に議論するのではなく、業務プロセスの中にあらかじめ埋め込んでおくことが不可欠になります。
2026年取り組むべきことは明確です。
第一に、AIエージェントを前提とした業務プロセスの再設計。
第二に、AIの出力を評価・統合・棄却するためのレビュー基準と判断ルールの明文化。
第三に、知的財産・コンプライアンス・説明責任を含むAIガバナンスの構築です。
生成AIは、もはや「便利な道具」ではありません。
それは、組織の意思決定と知的生産を内側から形作る知的生産システムの構成要素です。
2026年は、AIを導入した組織と、AIを設計し、統制し、責任を持って使いこなす組織との間に、決定的な差が生まれる年になるでしょう。
 
January 1 — 2026: From “Using AI” to “Designing and Governing AI”
In 2025, generative AI underwent astonishing advances.
The emergence and widespread adoption of reasoning models, the rollout of Deep Research capabilities, the launch of Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), and the latest models represented by Gemini 3 Deep Think and GPT-5.2 Pro have entered the core domains of human intellectual work as “highly intelligent models” with IQs exceeding 140.
As generative AI has risen, the role of programmers has shifted—from writing code from scratch to reviewing, debugging, modifying, and integrating code generated by AI.
Similarly, in intellectual property practice, it is rapidly becoming standard to have generative AI produce initial drafts of invention concepts, specification outlines, and first-pass outputs of prior-art searches, with humans reviewing, integrating, and making final judgments.
This change is not a temporary efficiency gain.
In 2026, we enter what might be called the “pre-AGI” phase, in which AI with extremely high reasoning capabilities takes on real operational roles. While not fully AGI, AI that can replace or complement most of the thinking processes of professionals will become a basic assumption underlying real-world work.
As a result, the key question in 2026 will no longer be “Can you use AI?” but rather “How do you design AI agents, how much authority do you grant them, and at what point do humans assume responsibility?”—in other words, the design philosophy itself.
Work environments will steadily transition from conventional generative AI usage, where instructions are given task by task, to a model in which multiple AI agents autonomously conduct research, build hypotheses, and generate proposals.
This is precisely why Responsibility by Design becomes crucial.
Rather than debating after the fact how to treat AI-generated conclusions—where AI judgment ends and human final judgment begins, who bears responsibility at which stage when errors, rights infringements, or accountability issues arise—these boundaries must be embedded in advance within operational processes.
What must be addressed in 2026 is clear.
First, redesigning business processes on the assumption that AI agents are integral participants.
Second, clearly defining review criteria and decision rules for evaluating, integrating, or rejecting AI outputs.
Third, establishing AI governance that encompasses intellectual property, compliance, and accountability.
Generative AI is no longer merely a “convenient tool.”
It is a core component of the intellectual production system that shapes organizational decision-making and knowledge creation from within.
In 2026, a decisive gap will emerge between organizations that merely adopt AI and those that design it, govern it, and use it responsibly.
]]><![CDATA[フィジカルAI　安川電機とチトセロボティクス]]>Tue, 30 Dec 2025 22:58:25 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai24455682025年12月23日、日本政府は「AI基本計画」を初めて閣議決定し、日本の“勝ち筋”としてロボットなど現実世界でAIを活用する「フィジカルAI」分野を位置づけました。
フィジカルAIとは、生成AIのようにデジタル空間で完結するAIとは異なり、「現実空間でモノを動かすAI」すなわちロボットへのAI搭載を指します          。
米中企業がヒト型ロボットで先行する中、日本は得意とする産業用ロボット技術にAIを組み合わせて巻き返しを図ろうとしています。特に注目されるのが、安川電機とチトセロボティクスです。
生成AIに、安川電機とチトセロボティクスについて、それぞれが有するコア技術やフィジカルAIへのアプローチ、製品・サービス、研究開発体制、知財戦略、競合差別化、政策との関係性について詳しく分析させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
​
 「反転攻勢」なるか？　AI総合ランキング9位の日本　初の基本計画を閣議決定　”勝ち筋”は「フィジカルAI」と位置づけ　匠の技と良質データで巻き返せるか？【サンデーモーニング】
https://newsdig.tbs.co.jp/articles/-/2375790?display=1
 

Physical AI: Yaskawa Electric and Chitose Robotics
On December 23, 2025, the Japanese government approved the “Basic AI Plan” for the first time at a Cabinet meeting, positioning the field of “Physical AI”—which applies AI to the real world, such as robotics—as Japan’s “winning strategy.”
Physical AI refers not to AI that operates solely within digital spaces, like generative AI, but to “AI that moves things in the physical world,” in other words, the integration of AI into robots.
While U.S. and Chinese companies are taking the lead in humanoid robots, Japan is seeking to regain momentum by combining its strengths in industrial robot technology with AI. Of particular interest are Yaskawa Electric and Chitose Robotics.
Using generative AI, I conducted an in-depth analysis of Yaskawa Electric and Chitose Robotics, examining each company’s core technologies, approaches to Physical AI, products and services, R&D structures, intellectual property strategies, competitive differentiation, and relationships with government policy. The results of this analysis were further developed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted using generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and readers are advised to keep this in mind when referring to the content.

]]><![CDATA[韓国知財実務における生成AIの利用]]>Tue, 30 Dec 2025 00:46:02 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai71002722025年の韓国の知財実務における生成AIの利用の動向を、生成AIに調査させました。
さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
The Use of Generative AI in Korean IP Practice
I asked generative AI to investigate trends in the use of generative AI in intellectual property practice in South Korea in 2025.
In addition, the findings were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information, and therefore may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Please review the material with this understanding.
]]><![CDATA[中国知財実務における生成AIの利用]]>Mon, 29 Dec 2025 05:11:46 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai59133502025年の中国の知財実務における生成AIの利用の動向を、生成AIに調査させました。
さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
The Use of Generative AI in European IP Practice
I asked generative AI to investigate trends in the use of generative AI in intellectual property practice in China in 2025.
In addition, the findings were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information, and therefore may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Please review the material with this understanding.

]]><![CDATA[2025年のAIの進化]]>Mon, 29 Dec 2025 05:09:21 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2025ai5039251YouTube「いけともch」の12月25日の動画は、1時間12分の長い動画ですが、2025年のAI進化を、AIエージェント元年、IQ145のAI頭脳、AI活用の基盤整理、インプット革命、アウトプット革命、コンテンツ革命、オートメーション革命という7つのトピックで解説しています。
この動画を起点に、2025年のAIの進化を生成AIに調査させました。
さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
【必見】2025年のAI進化を7つのトピックで理解！この1本で概ねの変化が分かる。2026年のAIがどうなるかも考える。
https://www.youtube.com/watch?v=xcQchCSAyqk&t=519s
00:00 イントロ
01:12 トピック1：AIエージェント元年
14:38 トピック2：IQ145のAI頭脳
28:02 トピック3：AI活用の基盤整理
36:45 トピック4：インプット革命
41:36 トピック5：アウトプット革命
45:30 トピック6：コンテンツ革命
48:48 トピック7：オートメーション革命
54:35 2025年まとめ
56:55 2026年はどうなる？
1:06:52 告知
 
The Evolution of AI in 2025
The December 25 video on the YouTube channel “Iketomo ch” is a long program lasting 1 hour and 12 minutes, but it provides a comprehensive explanation of the evolution of AI in 2025 through seven topics: the first year of AI agents, AI intelligence at an IQ level of 145, the organization of foundational infrastructure for AI utilization, the input revolution, the output revolution, the content revolution, and the automation revolution.
Using this video as a starting point, I asked generative AI to investigate the evolution of AI in 2025.
Furthermore, the results of this investigation were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the findings and analyses generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to them.

]]><![CDATA[科学研究を加速させる 生成 AI ツール]]>Mon, 29 Dec 2025 05:07:20 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/-ai5395567NBDC（バイオサイエンスデータベースセンター）が2025年11月18日に主催した、ライフサイエンス分野における生成AIの活用に関する講習会のアーカイブ動画が12月22日に公開されました。講義資料もダウンロードできます。
主なトピックとして、効率的なプロンプト作成や論文執筆時のAI使用に関する倫理的ガイドライン、さらには研究を自動化するAIエージェントの最新動向が紹介されています。特に、数百もの専門的なツールやデータベースを自在に使いこなすBiomniなどの高度なシステムの仕組みや、その信頼性を評価するためのベンチマークの重要性が解説されています。また、プログラミング技術を活用して、研究者が自身のニーズに合わせたカスタムAIエージェントを構築するための具体的な実践方法も提示されています。
 
AJACS「科学研究を加速させる ChatGPT 等の生成 AI ツールを知って・学んで・使う」
https://biosciencedbc.jp/event/ajacs/ajacs2025-11-18-generative-AI.html
 
 
Generative AI Tools Accelerating Scientific Research
An archive video of a training workshop on the use of generative AI in the life sciences field, hosted by NBDC (National Bioscience Database Center) on November 18, 2025, was released on December 22. Lecture materials are also available for download.
The main topics include efficient prompt engineering, ethical guidelines for the use of AI in academic writing, and the latest trends in AI agents that automate research processes. In particular, the workshop explains the mechanisms of advanced systems such as Biomni, which can flexibly leverage hundreds of specialized tools and databases, as well as the importance of benchmarks for evaluating their reliability. In addition, concrete practical methods are presented for building custom AI agents tailored to researchers’ specific needs by making use of programming techniques.
 
]]><![CDATA[欧州知財実務における生成AIの利用]]>Sun, 28 Dec 2025 07:25:09 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai46514632025年の欧州における知的財産実務は、特許明細書の作成や先行技術調査の効率化にAIが深く浸透している一方で2024年成立のEU AI法やGDPR（一般データ保護規則）に基づき、学習データの透明性確保や機密保持、著作権保護といった厳格なコンプライアンスが実務家に課されています。
欧州知財実務における生成AIの利用の最新の動向を、生成AIに調査させました。
さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Use of Generative AI in European IP Practice
In 2025, generative AI has become deeply embedded in intellectual property practice in Europe, particularly in improving the efficiency of patent specification drafting and prior-art searches. At the same time, practitioners are subject to strict compliance requirements based on the EU AI Act enacted in 2024 and the GDPR (General Data Protection Regulation), including obligations related to transparency of training data, confidentiality, and copyright protection.
I asked generative AI to investigate the latest trends in the use of generative AI in European IP practice.
Furthermore, the findings were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual practice. They may also contain inaccuracies, so readers are advised to consult the materials with due caution.

]]><![CDATA[米国知財実務における生成AIの利用]]>Sat, 27 Dec 2025 00:46:37 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai50784282025年の米国における知的財産実務は、生成AIの急速な普及に伴い、生成AIの実験的な段階から本格的な実装と規制の時代へと移行しました。
特許分野では、AIは「発明者」として認められないものの、生成AIが書類作成や調査を担うなど実務の効率化が劇的に進んでいます。
著作権分野では、AI生成物の保護を巡る行政ガイダンスの公表や、学習データの適法性を争う司法判断の分断が顕著となり、不透明な状況が続いています。
米国知財実務における生成AIの利用の最新の動向を、生成AIに調査させました。
さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Use of Generative AI in U.S. Intellectual Property Practice
In 2025, intellectual property practice in the United States has moved from the experimental phase of generative AI to an era of full-scale implementation and regulation, driven by the rapid spread of generative AI technologies.
In the patent field, although AI is not recognized as an “inventor,” generative AI has dramatically improved efficiency in practice by taking on tasks such as document drafting and prior-art research.
In the copyright field, the situation remains uncertain: administrative guidance on the protection of AI-generated works has been issued, while judicial decisions concerning the legality of training data have become increasingly fragmented.
I asked generative AI to investigate the latest trends in the use of generative AI in U.S. intellectual property practice.
In addition, the results of this investigation were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the findings and analyses produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. We ask that you review them with this in mind.

]]><![CDATA[生成AIが日本企業の営業組織・プロセスにもたらす変革]]>Sat, 27 Dec 2025 00:44:42 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7477628生成AIが日本企業の営業組織・プロセスにもたらす変革は、見込み客の獲得から商談、成約後のフォローアップに至るまで、全フェーズに及んでいて、従来の営業活動が「個人の経験と勘」に基づく属人的な労働集約型モデルであったのに対し、生成AIの実装後は「データ駆動型の自律的プロセス」へとその姿を変えつつあります。
生成AIが日本企業の営業組織・プロセスにもたらす変革について、生成AIに現状を調査させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
生成AIは日本の営業組織を変えるのか
https://amptalk.co.jp/nextenablers/media/report/genai
 
 
Transformation Brought by Generative AI to the Sales Organizations and Processes of Japanese Companies
The transformation that generative AI is bringing to the sales organizations and processes of Japanese companies spans all phases, from lead generation to sales negotiations and post-deal follow-up. Traditional sales activities were largely labor-intensive and highly individualized, relying on personal experience and intuition. With the implementation of generative AI, however, these activities are increasingly evolving into data-driven, autonomous processes.
To examine how generative AI is transforming the sales organizations and processes of Japanese companies, I tasked generative AI with investigating the current state of affairs. Furthermore, the findings were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. I ask that you review the content with these limitations in mind.

]]><![CDATA[2025年下半期 AIニュース・ベスト10]]>Thu, 25 Dec 2025 21:51:44 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2025-ai102025年12月21日(日) に、シンギュラリティサロンが、YouTube Liveオンラインで、2025年下半期のAIニュース10本をピックアップし、その背景と影響を解説・議論しました。AIの「今」を知り、「未来」に備えましょう。
YouTubeのアーカイブ動画を無料で視聴できます。
「2025年下半期 AIニュース・ベスト10」
1. Googleの全方位逆襲始まる：Gemini3 + クラウド + TPUの強力なエコシステム
2. OpenAI “Code Red”発令：GPT-5の賛否と対Googleへの戦略転換
3. エージェント革命の進展：業務の自動化から自律化へ
番外：「スケーリング則」の終焉？：AGIへの新しいアプローチの模索
4. 中華AIの独自進化：オープン戦略と「脱NVIDIA」の進展
5. 「AIインフラ競争」の始まり：電力確保とカスタムシリコン製造
6. AIをめぐる法規制の緩和：「実利優先」への各国の動き
7. 先端AI開発企業の競争激化：基盤LLMの「クローズド化」
8. 科学技術研究の自動化進む：「AIサイエンティスト」の成長
9. マルチモーダルLLMの飛躍：クリエイティブ産業への衝撃・祝福と混乱
10. 「ウェアラブルAI」登場：AI搭載デバイス相次いで発売
 
「2025年下半期 AIニュース・ベスト10」について、生成AIに現状を調査させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
シンギュラリティサロン
松田 卓也 氏 (神戸大学 名誉教授)、
塚本 昌彦 氏 (神戸大学大学院 工学研究科 教授)、
保田 充彦 氏 (ナレッジキャピタル・リサーチャー／株式会社XOOMS代表)
 
SpringX 超学校 シンギュラリティサロン@SpringX
2025年下半期AIニュース・ベスト10
https://kc-i.jp/activity/chogakko/singularity/202512/detail20251221.php
 
 
Top 10 AI News of the Second Half of 2025
On Sunday, December 21, 2025, from 13:30 to 15:30, the Singularity Salon hosted a YouTube Live online session in which it selected ten major AI news topics from the second half of 2025 and discussed their background and impact.
Let’s understand where AI stands today and prepare for the future.
The archived YouTube video is available to watch for free.
“Top 10 AI News of the Second Half of 2025”
  1. Google’s all-out counteroffensive begins: A powerful ecosystem built around Gemini 3, cloud services, and TPUs
  2. OpenAI issues a “Code Red”: Mixed reactions to GPT-5 and a strategic shift toward competing with Google
  3. The advance of the agent revolution: From task automation to full autonomy
    Bonus: The end of the “scaling laws”? Exploring new approaches toward AGI
  4. The independent evolution of Chinese AI: Open strategies and progress toward “de-NVIDIA-ization”
  5. The start of the “AI infrastructure race”: Securing power supply and manufacturing custom silicon
  6. Easing of AI regulations worldwide: A global shift toward “pragmatism first”
  7. Intensifying competition among frontier AI developers: The “closing” of foundation LLMs
  8. Acceleration of automation in scientific research: The rise of the “AI Scientist”
  9. Breakthroughs in multimodal LLMs: Shock, celebration, and disruption in the creative industries
  10. The emergence of “wearable AI”: A wave of AI-powered devices hitting the market
I asked a generative AI to investigate the current situation regarding the “AI News Best 10 in the second half of 2025.”
In addition, the findings were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies or errors, and should therefore be referenced with this in mind.
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