<![CDATA[ - Blog]]>Sat, 21 Dec 2024 09:56:50 +0900Weebly<![CDATA[USPTOの特許審査品質向上に向けたAI活用の取り組み]]>Sat, 21 Dec 2024 00:55:47 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/usptoaiUSPTOが、特許審査の品質向上に向けた取り組みを公表しています。ウェブサイトのキャシー・ヴィダル長官のブログ記事の中では、特許審査の品質を向上させるためのツールの開発にAIが活用されていることが気になりました。
日本の特許庁のAI活用の検討より幅広い範囲でAI活用が検討されているようです。
 
『審査官が最良の先行技術を効率的に特定できる最良のツールを提供しなければなりません。すべての特許審査官が特許審査エンドツーエンド（PE2E）検索スイートを使用しており、半数以上の審査官が「この文書に似たもの」や「類似性検索」などのPE2Eの人工知能（AI）検索機能を日常的に使用しています。2022年9月以降、審査官はこれらのAI機能を使用して150万件以上のPE2Eクエリを実行しています。
また、審査官が外国出願で特定された先行技術や、関連出願に対する特許審判・不服審判部（PTAB）の審理中に特定された技術から学ぶことができるプロセスも用意しています。さらに現在、先行技術調査やその他の特許審査機能を改善するために、AIの他の用途を調査する作業も進めています。
We must provide examiners the best tools to efficiently identify the best prior art. All patent examiners use the Patents End-to-End (PE2E) Search suite, and more than half regularly use PE2E’s artificial intelligence (AI) search features, including “More Like This Document” and “Similarity Search.” Since September 2022, examiners have run more than 1.5 million PE2E queries using these AI-powered features.
We also have processes through which examiners can learn from prior art identified in foreign applications or art identified during Patent Trial and Appeal Board (PTAB) challenges in related applications. And we are currently working to investigate other uses of AI to improve the prior art search and other functions in patent examination.』
 
 
 
 
USPTO、特許審査の品質向上に向けた取り組みを公表
2024 年 12 月 16 日
https://www.jetro.go.jp/ext_images/_Ipnews/us/2024/20241216.pdf
 
Quality U.S. patents drive our economy and solve world problems
Kathi Vidal
December 9, 2024
https://www.uspto.gov/blog/quality-us-patents-drive-our-economy-and-solve-world-problems
 
 
 
USPTO Efforts to Improve Patent Examination Quality Using AI
 
The USPTO has announced its efforts to improve the quality of patent examination. In Director Cathy Vidal's blog post on the website, I was interested to see that AI is being used to develop tools to improve patent examination quality.
It seems that AI is being considered for use in a broader range of areas than the Japanese Patent Office's consideration of AI use.]]><![CDATA[特許の審査、サーチにおけるＡＩの活用]]>Thu, 19 Dec 2024 23:39:44 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7093127日本知財学会、韓国知識財産学会、中国知識産権研究会が2012年より年に１回三カ国交代でシンポジウムを開催していますが、今年は特許庁および日本弁理士会と共催し、「日中韓連携知的財産シンポジウム2024」として、12月19日に東京大学　伊藤謝恩ホールで開催されました。テーマ4つのうちの２つがＡＩに関するものでした。「特許の審査、サーチにおけるＡＩの活用」と「大規模言語モデル技術の審査メカニズムへの挑戦」ですが、日本、中国、韓国の取り組みの違いも参考になりました。
日本特許庁の講演「特許の審査とサーチにおけるAIの活用」は、が2024年11月7日の「第8回特許情報シンポジウム」での講演とほぼ同じ内容でしたが、「生成AIの活用」というスライド1枚が付け加わっていました。生成AIによる自然文の理解支援として、特許審査における、審査対象の発明の理解、調査対象の文献の理解、外国庁での審査経過の理解などに有用であり、特に外国語で書かれた審査経過を要約させて分散した情報の集約、整理に活用していることが話されました。また、タスクごとに理解支援への活用を検討していて、より審査に有用な要約のさせ方、例えば、技術の概要把握に適した要約とか特定の技術観点に注目した要約など、判断材料の収集、整理に活用できる可能性を、現在進行形で研究中であることが話されました。
これらの知見が特許庁内だけでなく民間にも早く開放されることを期待しています。
 
 
 
 
●共通テーマ「特許の審査、サーチにおけるＡＩの活用」
◆講演
　「特許の審査とサーチにおけるAIの活用」
五十嵐康弘氏（特許庁 審査第一部 調整課審査企画室 企画調査官）
　「特許審査及び検索における AI の応用」
彭学龍氏（中南財経政法大学　知識産権研究センター 主任・教授）
　「IP 行政における AI: KIPO の経験」
Lee Chang Kyo氏（韓国特許庁 産業財産情報システム課）
●テーマ１：「大規模言語モデル技術の審査メカニズムへの挑戦」
　AI 生成内容の「現有技術」属性審査
崔国斌氏（清華大学法学院 教授）
　討論文：人工知能生成物に対する「従来技術」属性の審査
Kim, Kwan-Shik氏（韓南大学 法学部 教授）
大規模言語モデル技術の審査メカニズムへの挑戦
～大規模言語モデル技術をどの様に特許審査に活用していくか～
　河野英仁氏（河野特許事務所 所長・弁理士）
＜モデレータ＞
　上野剛史氏（一般社団法人日本知的財産協会 専務理事）
●テーマ２： 「標準必須特許とライセンス」
●テーマ3： 「女性活躍とイノベーション」
 
日中韓連携知的財産シンポジウム2024
https://www.ipaj.org/symposium/2024/jck_symposium_2024.html
 
特許庁におけるAIの活用
9/11/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ai3916471
 
 
 
 
Utilization of AI in Patent Examination and Search
 
Since 2012, the Intellectual Property Association of Japan, the Korean Intellectual Property Society, and the China Intellectual Property Research Association have held an annual symposium on a rotating basis among the three countries. This year, in collaboration with the Japan Patent Office and the Japan Patent Attorneys Association, the event was held as the Japan-China-Korea Collaborative Intellectual Property Symposium 2024 at the Ito Hall, University of Tokyo, on December 19.
Two of the four themes focused on AI: “Utilization of AI in Patent Examination and Search” and “Challenges of Large Language Model Technology in Examination Mechanisms.” The differences in approaches among Japan, China, and Korea provided valuable insights.
The Japan Patent Office's lecture, “Utilization of AI in Patent Examination and Search,” delivered at the 8th Patent Information Symposium on November 7, 2024, had content largely similar to a previous lecture. However, a single additional slide on the “Utilization of Generative AI” was included.
It was discussed that generative AI is useful for supporting the comprehension of natural language, specifically in patent examination. This includes understanding the invention under examination, understanding the documents being searched, and understanding examination procedures at foreign patent offices. In particular, it is being used to summarize examination procedures written in foreign languages, consolidating and organizing dispersed information.
Additionally, the lecture mentioned ongoing research into applying generative AI for comprehension support on a task-by-task basis. This involves exploring more effective ways of generating summaries that are useful for examination, such as summaries tailored to understanding a technology's overview or summaries that focus on specific technical perspectives. The goal is to collect and organize information for decision-making more effectively.
There is hope that these insights will soon be made available not only within the Patent Office but also to the private sector.
]]><![CDATA[旭化成の2024年「無形資産戦略説明会」]]>Wed, 18 Dec 2024 22:27:26 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2024880269512月13日に行われた旭化成の2024年「無形資産戦略説明会」のアーカイブ動画が公開されました。
説明会では、旭化成がソリューション型事業やライセンス型事業など「無形資産が価値の中心となるビジネスモデル」を強化し、企業価値向上に向けて取り組んでいる実績や今後の方向がトップ自らの言葉で説明されていました。
工藤社長は中期経営計画2024の進捗状況と、無形資産活用の重要性について説明。久世副社長は具体的な事業事例を通じて無形資産の活用状況を解説。西川執行役員は人材戦略の観点から無形資産の強化について説明しました。
「無形資産が価値の中心となるビジネスモデル」として、自動車内装材事業、イオン交換膜事業、クリティカルケア事業、海外住宅事業における無形資産の活用事例が紹介され、各事業でのROIC（投資収益率）が9%以上を達成していることが報告されました。
また、新しいビジネスモデルとしてTBC（テクノロジーバリュービジネスクリエーション）の展開について説明があり、2030年近傍で100-200億円の利益規模を目指すことが示されました。
旭化成は、知財戦略、DX戦略などのテーマで説明会を行ってきましたが、無形資産をまとめた形で説明会を行ったのは画期的と言えるのではないかと思います。
 
2024年「無形資産戦略説明会」を開催
https://www.asahi-kasei.com/jp/news/2024/ze241217.html
 
無形資産戦略説明会　資料
無形資産が価値の中心となるビジネスモデルの強化
https://www.asahi-kasei.com/jp/ir/library/business/pdf/241213.pdf
動画
https://www.irwebmeeting.com/asahi-kasei/vod/20241213/N5mfAvYd/meeting_01_ja/index.html
 
旭化成の久世副社長、生成AI全社展開で「3領域またぎ無形資産活用」
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/10072/
 
生成AIを新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承において活用開始
無形資産の活用を加速し、競争力強化を目指す
2024年12月9日　旭化成株式会社
https://www.asahi-kasei.com/jp/news/2024/ze241209.html
 
旭化成の素材／化学の無形資産戦略、技術やノウハウのマネタイズ手法とは？
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2412/16/news078.html
 
 
 
Asahi Kasei's 2024 "Intangible Asset Strategy Briefing"
 
The archived video of Asahi Kasei's 2024 Intangible Asset Strategy Briefing held on December 13 has been made available.
During the briefing, top executives explained Asahi Kasei’s efforts and achievements in enhancing “business models where intangible assets are at the core of value,” such as solution-based and license-based businesses, as part of their initiatives to increase corporate value.
President Kudo presented the progress of the Mid-Term Management Plan 2024 and emphasized the importance of leveraging intangible assets. Vice President Kuze provided specific examples of how intangible assets are being utilized in various business operations. Executive Officer Nishikawa discussed the reinforcement of intangible assets from the perspective of human resource strategy.
Examples of intangible asset utilization were introduced within business models centered on intangible assets, such as the automotive interior materials business, ion-exchange membrane business, critical care business, and overseas housing business. It was reported that these businesses achieved a Return on Invested Capital (ROIC) of over 9%.
Additionally, a new business model, Technology Value Business Creation (TBC), was discussed, with a goal of achieving a profit scale of 10-20 billion yen by around 2030.
While Asahi Kasei has previously held briefings on themes such as intellectual property strategy and DX strategy, this briefing, which comprehensively covered intangible assets, can be seen as groundbreaking.

]]><![CDATA[IPランドスケープ：知財情報をビジネスに役立てる]]>Tue, 17 Dec 2024 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ip3130537YouTubeのINPIT Channelで、2024年10月30日、31日に開催された、IPランドスケープをご紹介するセミナーのアーカイブ動画が公開されました。①IPランドスケープ概論、②パネルディスカッション、③IPランドスケープ支援事業のご紹介、を視聴しました。
知財情報をビジネスに役立てるということの重要性がしっかり伝わる「IPランドスケープ概論」、「パネルディスカッション」でした。
 
【IPランドスケープ概論】中小企業等におすすめ！知財情報を経営判断に活かすIPランドスケープのご紹介（約28分）
https://www.youtube.com/watch?v=9iOI0np19zY
 
【パネルディスカッション】中小企業等におすすめ！知財情報を経営判断に活かすIPランドスケープのご紹介（約30分）
https://www.youtube.com/watch?v=dS2Yh3RO918
 
【IPランドスケープ支援事業のご紹介】中小企業等におすすめ！知財情報を経営判断に活かすIPランドスケープのご紹介（約9分半）
https://www.youtube.com/watch?v=6adISz6FT2A
 
 
IP Landscape: Leveraging Intellectual Property Information for Business
The archived video of a seminar introducing IP landscape, held on October 30th and 31st, 2024, on the INPIT Channel on YouTube, has been released. I watched the following segments: (1) Overview of IP Landscape, (2) Panel Discussion, and (3) Introduction to the IP Landscape Support Program.
The "Overview of IP Landscape" and the "Panel Discussion" effectively conveyed the importance of leveraging intellectual property information for business.
 

]]><![CDATA[生成AIを使い特許調査の効率と精度を上げる]]>Tue, 17 Dec 2024 04:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai5903993生成AI（OpenAI o1）に、『生成AIを使い特許調査の効率と精度を上げる』というタイトルで、企業知財担当者向けの新書を書かせてみました。プロンプトは、「『生成AIを使い特許調査の効率と精度を上げる』というタイトルで特許調査の初心者向けの新書を１０万字で書いてください。」という簡単なものです。
出来上がりは、それぞれの方が判断していただければと思います。
 
【本書タイトル】
生成AIを使い特許調査の効率と精度を上げる
――初心者のための実践的新書
【目次】
はじめに
序章：特許調査と生成AIの出会い
第1章：特許調査の基礎理解
第2章：特許公報とデータベースの基礎
第3章：生成AIとは何か
第4章：生成AIを用いた特許文献解析の基礎
第5章：特許分類とクレーム解析への生成AI活用
第6章：既存キーワード検索と生成AI活用の統合
第7章：類似特許検索と生成AIによる概念展開
第8章：競合他社調査と生成AIによる俯瞰分析
第9章：生成AIツール導入時のポイントと留意点
第10章：ケーススタディ：実際の特許課題への応用
第11章：今後の展望と課題
終章：生成AIを活用した新時代の特許調査
付録：参考文献・関連ツール一覧
 
 
 
Using Generative AI to Improve the Efficiency and Accuracy of Patent Searches
—A Practical Introductory Guide for Beginners—
 
I tried having a generative AI (OpenAI o1) write a new introductory book aimed at corporate intellectual property staff, titled "Using Generative AI to Improve the Efficiency and Accuracy of Patent Searches." The prompt was as simple as: "Please write an introductory book for beginners, titled 'Using Generative AI to Improve the Efficiency and Accuracy of Patent Searches,' in 100,000 characters."
As for the final result, I’ll leave it to each of you to judge.
 
Title of this Book
Using Generative AI to Improve the Efficiency and Accuracy of Patent Searches
—A Practical Introductory Guide for Beginners—
Table of Contents
Introduction
Prologue: The Encounter Between Patent Searches and Generative AI
Chapter 1: Fundamentals of Patent Searches
Chapter 2: Basics of Patent Publications and Databases
Chapter 3: What Is Generative AI?
Chapter 4: Fundamentals of Patent Document Analysis Using Generative AI
Chapter 5: Utilizing Generative AI for Patent Classification and Claim Analysis
Chapter 6: Integrating Existing Keyword Searches with Generative AI
Chapter 7: Similar Patent Searches and Concept Expansion Through Generative AI
Chapter 8: Competitive Intelligence and Panoramic Analyses Enabled by Generative AI
Chapter 9: Key Points and Considerations for Implementing Generative AI Tools
Chapter 10: Case Studies: Applying Generative AI to Actual Patent Issues
Chapter 11: Future Outlook and Challenges
Epilogue: A New Era of Patent Searches Powered by Generative AI
Appendix: List of References and Related Tools
 

]]><![CDATA[『生成AIの知財業務への活用』―企業知財担当者のための戦略的新基盤]]>Mon, 16 Dec 2024 09:03:40 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai2963939生成AI（OpenAI o1）に、『生成AIの知財業務への活用』というタイトルで、企業知財担当者向けの新書を書かせてみました。プロンプトは、「『生成AIの知財業務への活用』というタイトルで企業知財担当者向けの新書を１０万字で書いてください。」という簡単なものです。
出来上がりは、それぞれの方が判断していただければと思います。
 
【全体構成】
  • 序章：生成AI時代と知財部門の新たな挑戦
  • 第1章：生成AIとは何か
    • 1-1：生成AIの基本原理
    • 1-2：自然言語処理・画像生成技術の基礎
    • 1-3：近年の爆発的進歩とその要因
    • 1-4：知財分野への潜在的インパクト
  • 第2章：生成AIと特許実務
    • 2-1：アイデア創出支援としての生成AI
    • 2-2：先行技術調査の効率化
    • 2-3：特許明細書作成支援ツールとしての活用
    • 2-4：審査過程・拒絶理由通知への対応自動化
  • 第3章：生成AIと商標・意匠
    • 3-1：ネーミング支援・ブランド構築への応用
    • 3-2：類似商標・類似意匠の自動検出
    • 3-3：画像生成AIによるロゴ・パッケージデザイン案出
  • 第4章：著作権と生成AI
    • 4-1：生成AIが生み出す成果物の著作権問題
    • 4-2：学習用データセットの使用に関する法的課題
    • 4-3：契約スキーム構築とリスクヘッジ
  • 第5章：企業経営戦略と生成AI活用
    • 5-1：知財戦略全体像への組込み方策
    • 5-2：異業種連携・オープンイノベーション促進
    • 5-3：社内教育・ガバナンス体制構築
  • 第6章：海外法制度・グローバル展開への視点
    • 6-1：米国・欧州・中国における法制動向
    • 6-2：WIPOなど国際機関のスタンスと標準化動向
    • 6-3：グローバル知財戦略と生成AI
  • 第7章：倫理・社会的責任と知財実務者の将来像
    • 7-1：公正競争・公平性・透明性の確保
    • 7-2：ジェネレーティブAIによる社会的インパクトと責任
    • 7-3：知財担当者のキャリアモデルとスキルセット
  • 終章：生成AIを活かした知財イノベーションの可能性
 
 
 
“Utilizing Generative AI in Intellectual Property Operations" — A New Strategic Foundation for Corporate IP Professionals
 
I attempted to have Generative AI (OpenAI o1) write a new book for corporate IP professionals, titled "Utilizing Generative AI in Intellectual Property Operations," by using a simple prompt: "Please write a new book for corporate IP professionals, titled 'Utilizing Generative AI in Intellectual Property Operations,' with a length of 100,000 characters."
Each individual may judge the quality of the final product for themselves.
 
Overall Structure
  • Introduction: The Era of Generative AI and New Challenges for IP Departments
  • Chapter 1: What is Generative AI?
    • 1-1: The Basic Principles of Generative AI
    • 1-2: Fundamentals of Natural Language Processing and Image Generation Technologies
    • 1-3: The Recent Explosive Progress and Its Underlying Factors
    • 1-4: Potential Impact on the Intellectual Property Field
  • Chapter 2: Generative AI and Patent Practice
    • 2-1: Generative AI as an Ideation Support Tool
    • 2-2: Increasing Efficiency in Prior Art Searches
    • 2-3: Utilizing Generative AI as a Patent Specification Drafting Support Tool
    • 2-4: Automating Responses to Examination Procedures and Office Actions
  • Chapter 3: Generative AI and Trademarks/Designs
    • 3-1: Applications in Naming Support and Brand Building
    • 3-2: Automatic Detection of Similar Trademarks and Designs
    • 3-3: Proposing Logo and Package Design Concepts via Image-Generating AI
  • Chapter 4: Copyright and Generative AI
    • 4-1: Copyright Issues Surrounding Outputs Produced by Generative AI
    • 4-2: Legal Challenges in Utilizing Training Datasets
    • 4-3: Structuring Contractual Schemes and Risk Mitigation
  • Chapter 5: Corporate Management Strategy and the Use of Generative AI
    • 5-1: Strategies for Integrating AI into the Overall IP Framework
    • 5-2: Encouraging Cross-Industry Collaboration and Open Innovation
    • 5-3: Internal Training and Governance Framework Development
  • Chapter 6: Perspectives on Foreign Legal Systems and Global Expansion
    • 6-1: Legislative Trends in the US, Europe, and China
    • 6-2: Positions of International Organizations like WIPO and Standardization Trends
    • 6-3: Global IP Strategies and Generative AI
  • Chapter 7: Ethics, Social Responsibility, and the Future Role of IP Professionals
    • 7-1: Ensuring Fair Competition, Fairness, and Transparency
    • 7-2: The Social Impact and Responsibilities of Generative AI
    • 7-3: Career Models and Skill Sets for IP Professionals
  • Conclusion: The Potential for IP Innovation Harnessing Generative AI
 
]]><![CDATA[OpenAI o1のIQは133？]]>Sun, 15 Dec 2024 09:31:29 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/openai-o1iq133本年9月に登場したOpenAIの「OpenAI o1-preview」が、12月5日にアップデートされ正式版「OpenAI o1」になり「OpenAI o1 Pro」も加わりました。
TRACKING AIによれば、ノルウェーMensa IQテストにおいて、正式版「Open o1」のIQは133で、「OpenAI o1-preview」(120)より13ポイント上昇したということです。ただ、高性能なはずの「OpenAI o1 Pro」は118となっていて、正式版「Open o1」より低いということで、よくわかりません。
別の評価「オフラインテスト」では、「OpenAI o1 Pro」が110、「OpenAI o1-preview」が97、正式版「Open o1」が90と全体的に低くなっています。
ちょっと古いですが、今年の9月に公表されているARC-AGI（Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence）における各AIモデルのスコアは以下の通りとなっています。
  • OpenAI o1-preview: 21.2%（公的評価）
  • Claude 3.5 Sonnet: 21%（公的評価）
  • OpenAI o1-mini: 12.8%（公的評価）
  • GPT-4o: 9%（公的評価）
  • Gemini 1.5: 8%（公的評価）
IQテストの結果は、テスト方法やデータの影響により大きく変動するため、複数の評価基準でAIの能力を判断することが重要だと思いますが、評価軸が複数あり、低いスコアにとどまっている指標があるので、まだまだ性能向上による進化が続くと思われます。
 
 
TRACKING AI
Monitoring Bias in Artificial Intelligence Chatbots
https://trackingai.org/IQ
 
OpenAI o1 Results on ARC-AGI-Pub
https://arcprize.org/blog/openai-o1-results-arc-prize
 
 
Is Open o1's IQ 133?
OpenAI's "OpenAI o1-preview," which was introduced this September, was updated on December 5 to become the official "OpenAI o1," and "OpenAI o1 Pro" was also added.
According to TRACKING AI, the official version "Open o1" scored an IQ of 133 on the Norwegian Mensa IQ test, marking a 13-point increase from "OpenAI o1-preview" (120). However, the supposedly higher-performing "OpenAI o1 Pro" scored 118, which is lower than the official "Open o1," making this somewhat confusing.
In another evaluation, the "Offline Test," "OpenAI o1 Pro" scored 110, "OpenAI o1-preview" scored 97, and the official "Open o1" scored 90, showing overall lower scores.
Although a bit dated, the scores for various AI models in the ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence) released this September are as follows:
  • OpenAI o1-preview: 21.2% (official evaluation)
  • Claude 3.5 Sonnet: 21% (official evaluation)
  • OpenAI o1-mini: 12.8% (official evaluation)
  • GPT-4o: 9% (official evaluation)
  • Gemini 1.5: 8% (official evaluation)
Since IQ test results can vary significantly depending on the test methods and data, it is important to assess AI capabilities using multiple evaluation criteria. Given the presence of multiple evaluation axes and some indicators showing low scores, it seems that further performance improvements and evolution are still underway.
 

]]><![CDATA[カシオ、不正競争訴訟で中国企業に勝訴]]>Sat, 14 Dec 2024 21:45:30 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/5517448カシオ計算機は12月12日、G-SHOCKの類似品を作った中国の企業2社に対し、不正競争を争う裁判で勝訴したと発表しました。広東省最高裁判所は、中国企業2社の行為が不正競争行為に当たるとして、損害賠償金300万元（約6500万円、1元21円で換算）の支払いを中国の企業に命じたということです。
中国で、意匠権が切れた商品デザインに関して不正競争防止法の保護が裁判で認められたのは珍しいようで、今後の模倣品対策に活かされることになりそうです。
 
2024年12月12日
中国における不正競争訴訟の勝訴について
https://www.casio.co.jp/release/2024/1212-ga110/
 
カシオ、G-SHOCK“類似品”裁判で中国企業に勝訴　意匠権切れでも「影響力を持つ商品の装飾」と判断
2024年12月12日
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2412/12/news145.html
 
カシオ－9日続伸　中国における不正競争訴訟で勝訴
12/12
https://finance.yahoo.co.jp/news/detail/0f3f1596ae4cd36955d07dd9bbdbcaaf18c28c6b
 
 
Casio Wins Unfair Competition Lawsuit Against Chinese Companies
 
On December 12, Casio Computer Co., Ltd. announced that it had won an unfair competition lawsuit against two Chinese companies that produced imitation G-SHOCK products. The Guangdong High Court ruled that the actions of these two Chinese companies constituted unfair competition and ordered them to pay damages of 3 million yuan (approximately 65 million yen, based on an exchange rate of 21 yen per yuan).
It is rare for a court in China to recognize protection under the Anti-Unfair Competition Law for product designs whose design rights have expired. This ruling is expected to strengthen future measures against counterfeit products.

]]><![CDATA[第50回特許制度小委員会議事録]]>Sat, 14 Dec 2024 09:00:35 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/50964396311月6日に行われた「産業構造審議会知的財産分科会　第 50 回特許制度小委員会」の議事録が公開されました。「特許制度等に関する検討課題について」と題する特許庁の報告に対して活発な質疑が行われた様子がわかります。
 
 
産業構造審議会知的財産分科会　第 50 回特許制度小委員会（令和６年11月６日）　議事録
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/document/index/newtokkyo_050.pdf
 
資料１　特許制度等に関する検討課題について
産業構造審議会知的財産分科会 第50回特許制度小委員会
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/document/50-shiryou/03.pdf
 
 
 
Minutes of the 50th Meeting of the Subcommittee on the Patent System
 
The minutes of the 50th Meeting of the Subcommittee on the Patent System, held on November 6th, have been made public. You can see that there was a lively exchange of questions and answers in response to the JPO's report, entitled “Issues for Consideration Regarding the Patent System, etc.”.
]]><![CDATA[「知的財産推進計画2025」に向けた検討]]>Fri, 13 Dec 2024 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/20258948326Paragraph. 編集するにはここをクリック.​12月13日　「知的財産推進計画2025」に向けた検討
 
12月12日第２回構想委員会が開かれ、「知的財産推進計画2025」に向けた検討が進められています。
​「知的財産推進計画2025」の策定に向けた意見募集の受付締切日が2024年12月20日に迫っています。とりまとめをされている方々ご苦労様です。
 
 
第２回構想委員会　配付資料
資料１  ：       第１回構想員会での御指摘事項
資料２  ：       IPトランスフォーメーション
資料３  ：       AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」－権利者のための手引き－
資料４  ：       DX時代にふさわしい産業財産権制度について
資料５  ：       特許庁における大学・スタートアップ支援策について
資料６  ：       我が国における外国人材呼び込み施策について
資料７  ：       グローバル・スタートアップ・キャンパス構想
資料８  ：       日本経済団体連合会提言「Entertainment Contents ∞ 2024」概要
資料９  ：       日本経済団体連合会提言「Entertainment Contents ∞ 2024」
資料１０ ：       村松委員提出資料
 
 
第２回構想委員会　議事次第
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2025/dai2/gijisidai.html
 
「知的財産推進計画2025」の策定に向けた意見募集
https://public-comment.e-gov.go.jp/servlet/Public?CLASSNAME=PCMMSTDETAIL&id=095240660&Mode=0
受付締切日時      2024年12月20日23時59分
 
Consideration of the "Intellectual Property Strategic Program 2025
 
The second meeting of the Planning Committee was held on December 12, and consideration of the Intellectual Property Strategic Program 2025 is progressing.
The deadline for receiving comments on the formulation of the IP Strategic Program 2025 is approaching on December 20, 2024. Thank you to everyone involved in this process.
]]><![CDATA[旭化成の生成AI活用]]>Fri, 13 Dec 2024 00:21:20 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai4718312旭化成は、材料の新規用途探索や製造現場の技術伝承において生成AIの活用を開始したことをプレスリリースしました。過去のデータやノウハウなど、これまで蓄積された無形資産の活用を生成AIによってさらに加速し、競争力強化や事業上のリスク低減を目指すとしています。
これまでに得られた成果としては、下記が挙げられています。
「すでに膨大な文献データから6,000以上の用途候補を考案したほか、ある材料では候補の選別にかかる時間を従来の約40%に短縮することができました。」
「従来は個人の経験をもとにリスクを予知していましたが、過去事例のデータを読み込ませた生成AIを活用することで、経験の浅い従業員でも抜け漏れなくリスクと対応策を洗い出し、安全性と効率性を高めるとともに、技術伝承を加速できるようになりました。」
「書類作成や社内資料検索などに生成AIを活用し、業務全体として2,157時間／月の時間短縮」
「書類監査対応において、ニーズに合わせた生成AI開発によりプロセスを効率化し、年間1,820時間の時間短縮」
 
 
 
生成AIを新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承において活用開始
無形資産の活用を加速し、競争力強化を目指す
2024年12月9日　旭化成株式会社
https://www.asahi-kasei.com/jp/news/2024/ze241209.html
 
生成AIを新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承で活用開始
旭化成は、材料の新規用途探索や製造現場の技術伝承で生成AI（人工知能）の活用を開始した。
2024年12月10日
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2412/10/news074.html
 
旭化成、生成AIの活用状況を発表--競争力強化とリスク低減へ
NO BUDGET 2024-12-10
https://japan.zdnet.com/article/35227126/
 
 
 
Asahi Kasei's Use of Generative AI
 
Asahi Kasei announced in a press release that it has begun utilizing generative AI in exploring new applications for materials and passing down technical knowledge at manufacturing sites. By further accelerating the use of accumulated intangible assets, such as past data and expertise, through generative AI, the company aims to strengthen competitiveness and reduce business risks.
The achievements reported so far include the following:
  • "From a vast amount of literature data, we have already generated over 6,000 potential applications. Additionally, for certain materials, we have reduced the time needed for candidate selection by approximately 40% compared to conventional methods."
  • "Previously, risk prediction relied on individual experience. However, by leveraging generative AI trained on past case data, even less-experienced employees can comprehensively identify risks and countermeasures, thereby enhancing safety, efficiency, and accelerating knowledge transfer."
  • "By using generative AI for tasks such as document preparation and internal data searches, we have achieved a total time reduction of 2,157 hours per month across operations."
  • "In document audit responses, the development of generative AI tailored to specific needs has streamlined processes, reducing time by 1,820 hours annually."
]]><![CDATA[NGB「生成AIを活用して特許公報を読む」第2弾]]>Thu, 12 Dec 2024 22:47:24 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ngbai212月12日に公開された、NGB知財チャンネルの生成AI×特許調査シリーズ：「生成AIを活用して特許公報を読む」第2弾（約22分）では、公報の読み込みに生成AIを活用することを検討しています。
本動画では、生成AIに公報のテキスト情報を貼り付ける手法を検討しています。内容的には、もう少し工夫して使ってよという感じがありますが、初心者向けには、わかりやすいと思います。
 
 
生成AI×特許調査　第2弾（前編）
https://www.youtube.com/watch?v=PPtViR7D2PI&t=21s
 
 
 
NGB “Reading Patent Gazettes Using Generative AI” Part 2
 
The second installment (approx. 22 min.) of the Generative AI x Patent Search series on the NGB Intellectual Property Channel on YouTube, which was released on December 12, examines the use of generative AI to read patent gazettes.
In this video, NGB examines a method for pasting the text information of patent gazettes into generative AI. The content is a little more complicated than it could be, but it's easy to understand for beginners.
]]><![CDATA[知財実務オンライン：進歩性の重要論点]]>Thu, 12 Dec 2024 12:52:12 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/731064512月11日に行われたYouTube第219回知財実務オンライン：「進歩性の重要論点を書籍原稿から先出し解説　～上位概念化、阻害要因など～」のアーカイブ動画を視聴しました。
来年発刊予定の書籍原稿から進歩性の重要論点を先出し解説ということで、今回は、上位概念化を田中弁理士が、阻害要因を谷弁理士が、それぞれ解説し、質疑応答が行われました。
書籍の完成が楽しみです。
 
【第219回】知財実務オンライン
「進歩性の重要論点を書籍原稿から先出し解説　～上位概念化、阻害要因など～」
https://www.youtube.com/watch?v=kxmLC6eyAfw
■ゲスト
IPTech弁理士法人 代表弁理士/公認会計士　安高 史朗
弁理士　田中 研二
プロフィック特許事務所 代表弁理士　谷 和紘
■ 運営
日本橋知的財産総合事務所　　代表弁理士　　　加島 広基
弁理士法人IPX　　　　　　　  代表弁理士CEO　押谷 昌宗
 
 
IP Practice Online: Important Issues of Inventive Step
 
The archived video of the 219th IP Practice Online: “Explanation of Important Issues of Inventive Step from Book Manuscripts - Superior Conceptualization, Inhibitory Factors, etc.” held on YouTube on December 11, 2024 was viewed.
In the video, Patent Attorney Tanaka and Patent Attorney Tani explained about the higher conceptualization and the inhibiting factors, respectively, and had a Q&A session.
I look forward to the completion of the book.
]]><![CDATA[特許の現存率の推移と特許出願件数動向]]>Wed, 11 Dec 2024 04:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/1830873産業構造審議会知的財産分科会第９回財政点検小委員会（2024年11月22日）の議事録が公開されました。
配布資料１「特許特別会計の財政運営状況等」の8頁（特許の現存率の推移）、12頁（特許出願件数動向）が気になっていたのですが、下記のような説明と質疑があったことで、よく理解できました。
特許の現存率の推移については、詳細な検討結果を待たなければいけませんが、議論されている要因だけではないような気がしています。
特許出願動向で、今年の7，8月に大きく増えているのが、特定のＡＩ関連の企業からの出願によるものという説明で納得しました。
 
産業構造審議会知的財産分科会第９回財政点検小委員会（2024年11月22日）の議事録
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/zaiseitenken_shoi/document/index/09_gijiroku.pdf
 
【資料１】特許特別会計の財政運営状況等
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/zaiseitenken_shoi/document/09-shiryou/siryo01.pdf
 
 
○田岡総務課長の説明
８ページをお願いいたします。令和５年度における歳入増（現存率の上昇）についてです。令和５年度の歳入増の要因として、先ほどお示しした反動減の影響はほとんど生じていないという点のほかに、近年、設定登録から10年から13年経過した特許の権利の現存率、これは特許権の登録件数に対する現存件数の割合を示しますけれども、ここ数年で３％から８％程度上昇したことが挙げられます。10年目から13年目にかけての現存率が高いということは、10年から13年前に生まれた権利が長く使われているということでありまして、その要因は正確には把握が難しいのですけれども、１つ考えられるのは、従来より真に質の高い権利が多数生まれた可能性があるというものです。
10年から13年前には特許査定率が向上しております。これは審査請求期間の短縮化、審査請求料の引上げの施策を行ったことにより、出願人が真に権利化すべきものを適正に審査請求するようになったことによるものと考えられます。特許権の維持に必要な特許料収入は、歳入の約46％を占めておりまして、引き続き現存率の推移については注視してまいりたいと思っております。・・・
12ページをお願いいたします。まず特許の出願件数動向についてです。棒グラフが月ごとの件数、折れ線グラフが月ごとの年度の累計件数の推移となります。青が2022年度、黄色が2023年度、緑が2024年度、今年度分でございます。今年度の上半期は、昨年９月に引き続きまして、７月、８月に特定の企業の大量出願がございました。それもありまして、年度の累計件数が前年度同期比でプラス0.6％と横ばいになっております。前年度から大きな変更はございません。
 
 
○亀坂委員  とても丁寧に説明していただいて、ありがとうございます。ずっと私たち委員は、もっとこれを開示してくださいとか、もっと詳しくこれも出してくださいといろいろな注文を、とてもハードルが高い注文を出し続けてきたのですけれども、コメントをさせていただいたことをどんどん追加で情報提供してくださって、できる限りの分析をしてくださって、本当にありがとうございます。
まず、資料の中で気になったところをスライドのページ順にコメントさせていただきたいのですけれども、まず確認に近いことになってしまうと思うのですが、スライドの12ページのグラフが気になりました。このグラフを見ると、2023年度は黄色というかオレンジのような色で９月が突出していて、2024年度の黄緑色の棒グラフも７月、８月がやや突出しているように見えるのですけれども、これは特定企業の特許出願による一時的な棒グラフの変化であって、特許庁全体の歳出入にはほとんど影響がないものと考えて良いのかというのが１点目の質問です。
○小林委員長  では、まず１点目の質問について、事務局お願いします。
○田岡総務課長  御指摘のとおり、昨年の９月と今年の７月、８月には特定企業からの大量出願が１万件とかそういう単位で出てきたわけでございますが、特許の出願料は14,000円でございますので、歳入へのインパクトはそれをかけ算した程度だと思います。
 
 
○滝澤委員  ありがとうございます。御説明ありがとうございました。
私からは２点お伺いしたいことといいますか、コメントに近いものかもしれませんけれ   ども、８ページ目の特許の現存率の推移の図、非常に興味深いと思って拝見しておりました。この図をどのように見るかですけれども、例えば2020年と2023年の11年目辺りですと、現存率10％ぐらい差が出ていて、かなり大きいという印象があるのですが、これは2020年の11年前というと、リーマンショックの直後辺りなので、例えば2020年の青い線の方がユニークな集団なのか、それとも今回の歳入増の要因として指摘されていますが、2023年の赤い線の方がユニークなのかというのが少し読みにくいのかなというのを拝見していました。2019年以前の状態が分かれば判断しやすいところもあるかと思うのですが、どちらがユニークなのかということを図を見ていてちょっと思いました。
以上、感想です。
もう一点は、従前お伺いしておけばよかったのですけれども、12ページ目の特許の出願件数の動向でして、特定企業の大量出願を除くとおおむね前年同様というような話でしたが、この出願主体についてはどうだったのかということ。例えば、長官もおっしゃいましたけれども、スタートアップとか大学とか、そういったところのイノベーションを期待したいというようなこともありましたが、この出願されている主体がどうなっているのかをもし御存じでしたら、御教示いただければと思います。
以上です。
○小林委員長  では、事務局、お願いいたします。
○田岡総務課長  まず先に後ろの方の、２問目の御質問の特許出願件数での特定企業、これは会社名は伏せさせていただきますけれども、ＡＩ関連の企業からの出願でございます。かなり大きな企業の大量出願があったということでございます。
１つ目の８ページの現存率の上昇の分析につきましては、私どもも今回、新しく試みをしたものもございますので、さらにそれを遡ってのトレンドがどうであったかというところは、改めて私ども追ってみたいと思っております。
以上でございます。
 
○滝澤委員  ２点目なのですけれども、その特定企業のところを除いた出願の動向のこと
をお伺いしていて、内訳はあまり変わっていないかどうかというところです。大学が増えたとか、スタートアップが増えたとか。
○小林委員長  事務局から回答をお願いいたします。
○中野調整課長  私からお答えします。おっしゃる点に関しましては、それほど大きなトレンドの変化はございません。ただ、業界別に見ますと、ソフトウエア関連が少し増えたり、機械関連が少し減ったり、そういうところは中にはございますけれども、大きなトレンドの変化はございません。
 
 
○戸田オブザーバー 日本知的財産協会の戸田です。オブザーバー参加で僭越ですけれども、発言させていただきます。
当初から特許特別会計の剰余金の推移ですとか、料金値上げを含む各種施策に関わってきた者として、現在、Ｖ字回復基調にある状況を大変うれしく思っています。特許庁長官をはじめ、関係者の皆様の御尽力に深く敬意を表したいと思います。
幾つかコメントを申し上げます。
１つ目ですが、私も８ページ目の特許設定登録後10年から13年が経過した現存率が上昇しているというところに注目しています。
先ほど滝澤委員からもご指摘がございましたけれども、このような現象が、どのような分野で、どんな権利者に起因するものなのか。分解能を高めて調査・分析してみる必要があるのではないかと思っています。あくまでも私見ですけれども、10年以上前に出願したというものの特許の現存率が高まるということは、特許ポートフォリオの新陳代謝がうまく機能していないという可能性もあるのではないかと思っています。
近年、よく言われていますけれども、発明が小粒化して、改良型のものが増えており、過去の基本的な発明の価値が相対的に高まったが故に、過去の特許の権利を維持しているのではないかという仮説も成り立つと思われます。
このような状況が進むとすれば、研究開発や発明の現場に対して警鐘を鳴らすとか、先ほど小野長官からもお話がございましたけれども、もっとチャレンジングな研究テーマやイノベーションの創出に取り組むべき、との発信を行うことも重要になってくるかもしれません。
 
 
○山内委員  明治大学の山内です。オンラインで失礼します。
途中、大学の用事の方で中座してしまいまして、資料１の方に話が戻ってしまうのですけれども、２点、全体としてコメントさせていただきたいと思っております。
１つは、現存率の上昇のメカニズムの話でして、既に恐らく議論されたのかとも思うのですけれども、本来は、値上げをすれば現存率は下がるというのが自然な流れなわけですが、出願時点で既に厳選されたということであれば、今後、出願は微減で、現存率が上昇することで、財政にはかなりのプラスになると考えられますし、逆に、もし企業内の知財の予算の制約で厳選しているということであれば、企業の方で予算、財政の影響が一番大きな年金の支払いなわけですから、当然近々これを減らすという形で維持する特許も厳選していくということになりますので、そういう意味では、どちらが大きいのか。収支に対して、どういう影響があるのかというのは、引き続き検討が必要かと思っております。
先ほどちょっと途中で抜けてしまったのですけれども、審査請求料の値上げとか、そう   いったことで厳選が進んでいるのではないかみたいなお話をされていましたが、あとは審査請求期間が短くなったりもしていますので、そういう意味では、厳選する期間が短くなって、質の方にも影響があった可能性もありますし、査定率の上昇というのも出願が厳選した影響なのか、あるいは権利化すべきでないものがある程度交ざってきているのかとか、そういったものも含めて引き続き調査を進めていっていただければと思います。
 
○          小林委員長  ありがとうございます。現存率については、いろいろな御意見がありましたので、これからますますいろいろな観点から分析を進めていただくということをお願いしたいと思います。
 
 
Trends in Patent Survival Rates and Patent Application Numbers
 
The minutes of the 9th Fiscal Review Subcommittee of the Intellectual Property Committee of the Industrial Structure Council (held on November 22, 2024) have been released.
I was particularly interested in Page 8 of Document 1: Financial Management Status of the Special Patent Account (Trends in Patent Survival Rates) and Page 12 (Trends in Patent Application Numbers). The following explanations and Q&A helped me understand these topics better.
Regarding the trends in patent survival rates, we will need to await detailed examination results. However, I feel there might be factors beyond those currently discussed.
Concerning the trends in patent applications, I was convinced by the explanation that the significant increase in July and August this year was due to filings from specific AI-related companies.

]]><![CDATA[ソフトウェア分野の特許明細書の書き方講座]]>Wed, 11 Dec 2024 00:50:29 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/7865909弁理士法人IPXのYouTube『IPXチャンネル』で、初学者向けに明細書の作成メソッドをレクチャーする「明細書の書き方講座」が始まりました。
弁理士法人IPXは、ソフトウェア分野に強い特許事務所で、ソフトウェア分野の特許明細書の書き方が、弁理士初心者向けにわかりやすく説明されています。
化学系の特許明細書の書き方とはずいぶん違いますが、企業の研究開発、技術開発の方、知財部の方にも参考になると思います。
 
 
【明細書の書き方講座始動!!】(12) 初学者向けに明細書の作成メソッドをレクチャー
https://www.youtube.com/watch?v=64uDg2-etw4
 
【明細書の書き方講座③】(15) 図面作成
https://www.youtube.com/watch?v=PpZbc8hRx3Y&t=3s
 
 
How to Write Patent Specifications for the Software Field
 
The patent firm IPX has launched a new series on their YouTube channel, IPX Channel, offering beginner-friendly lectures on patent specification writing methods.
IPX is a patent firm specializing in the software field, and these lectures clearly explain how to write patent specifications specifically for software, making it accessible for new patent attorneys.
While the approach differs significantly from writing specifications in the chemical field, the content is also useful for corporate research and development teams, technology developers, and intellectual property department members.

]]><![CDATA[AIが化学業界にもたらす新たな可能性]]>Mon, 09 Dec 2024 22:53:40 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7253155McKinseyの“How AI enables new possibilities in chemicals　November 20, 2024”を読むと、、ChatGPT等の生成AIが登場して以来AIの導入は飛躍的に進化、AIはもはや単なる効率化ツールではなく、新たな価値創出のエンジンとなっていること、特に化学業界では、材料発見、分子設計、調合の最適化といった分野で生成AIの活用が期待されており、従来のR&Dプロセスを劇的に変革する可能性を秘めていることがわかります。
McKinseyの調査によると、化学業界における生成AIの導入は最大1,400億ドルの価値を生み出すと試算されていますので、相当なインパクトです。
 
 
How AI enables new possibilities in chemicals
https://www.mckinsey.com/industries/chemicals/our-insights/how-ai-enables-new-possibilities-in-chemicals#/
 
 
The New Possibilities AI Brings to the Chemical Industry
 
Reading McKinsey's “How AI Enables New Possibilities in Chemicals” (November 20, 2024), it becomes clear that since the advent of generative AI, such as ChatGPT, the adoption of AI has evolved dramatically. AI is no longer just a tool for improving efficiency; it has become an engine for creating new value. In the chemical industry in particular, the use of generative AI is expected to transform areas such as material discovery, molecular design, and formulation optimization. This holds the potential to radically change traditional R&D processes.
According to McKinsey's research, the implementation of generative AI in the chemical industry could generate up to $140 billion in value, signifying a substantial impact.

]]><![CDATA[リコーのプライベートLLMを中核としたDX加速]]>Mon, 09 Dec 2024 10:43:53 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/llmdx企業のリーダー人材向けオンラインカンファレンス「VALUE DESIGN SUMMIT 2024　生成Alと企業価値創造」（株式会社NEWh、2024年11月29日開催）で、株式会社リコー Alインテグレーションセンター 所長 梅津良昭氏が「プライベートLLMを中核としたDXの加速。取り組み」という講演を行いました。
「生成AIの基盤となっているLLM（大規模言語モデル）は、OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなどがあるが、オープンソースLLM（例: Llamaシリーズ）を活用してプライベートLLMを開発する企業が増えてきている。
リコーのプライベートLLMは、:MetaのLlamaシリーズをベースに独自の日本語LLM（13Bおよび70Bモデル）を開発、GPT-3.5ターボ相当、GPT-4相当のLLMを発表し、ビジネス活用を推進している。今後は、オンプレミス前提のプライベートLLMの活用がすすむ。」という内容でした。
軽量LLMによるオンプレミス前提のプライベートLLMは確実に増えそうです。
 
 
申込者限定で2025年1月31日（金）までの約2ヶ月間無料視聴できます。
 
「VALUE DESIGN SUMMIT 2024」のアーカイブ動画を無料公開
「生成AIと企業価値創造」をメインテーマにした、企業経営層らが登壇する12セッションを2025/1/31まで無料視聴可能
2024年12月2日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000078441.html
 
 
 
Acceleration of DX Centered on Ricoh's Private LLM
 
At the online conference "VALUE DESIGN SUMMIT 2024: Generative AI and Corporate Value Creation" (hosted by NEWh Inc. on November 29, 2024), Yoshiaki Umetsu, Director of the AI Integration Center at Ricoh Co., Ltd., gave a presentation titled "Acceleration of DX Centered on Private LLM: Initiatives."
He explained:
"LLMs (Large Language Models), which serve as the foundation for generative AI, include models such as OpenAI's ChatGPT, Google's Gemini, Anthropic's Claude, and Meta's Llama. An increasing number of companies are developing private LLMs using open-source LLMs like the Llama series. Ricoh’s private LLM is based on Meta's Llama series, and the company has developed proprietary Japanese-language LLMs (13B and 70B models). Ricoh has announced LLMs equivalent to GPT-3.5 Turbo and GPT-4 and is promoting their business applications. Moving forward, the use of private LLMs designed for on-premises deployment will continue to expand."
The adoption of lightweight, on-premises private LLMs is expected to steadily increase.

]]><![CDATA[特許情報を研究開発の現場で使える粒度へまとめ上げる]]>Mon, 09 Dec 2024 07:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/739897412月3日に行われたVALUENEXのオンラインセミナー「技術開発向けの調査を根底から変える！Radar QFDの概要と応用例の紹介　特許情報を研究開発の現場で使える粒度へまとめ上げることに苦戦している方にお勧めです。」を視聴しました。
VALUENEX Radar は特許だけでなく多種多様な文書情報を読み込み、独自のアルゴリズムにより各文書内容の類似度を解析した結果を1枚の図に可視化するツールで、「俯瞰図」を作成し分析することができます。得られた知見を起点として新しいアイデアやコンセプトを生み出すことができるので非常に有用なのですが、俯瞰した情報を技術開発テーマに落とし込むのに苦労していました。
この問題を解決する目的でVALUENEXが開発したのが「Radar QFD」で、生成AIを用いて、大量の特許情報から課題、技術、品質表などを自動生成するソリューションです。
生成AIを活用して、活用顧客ニーズ（要求品質）と技術的要件（品質特性）を特許情報から抽出、構造化し、関連性をスコア化することで、技術開発における重要ポイントを可視化します。
最近のアップデートで、海外特許文献にも対応、技術の用途分野の可視化ができるようになり、幅が広がり、また、これまでは受託サービスだけだったのが、来年早々アプリケーションとして提供されるようになるとのこと、多大な工数を必要とする様々な分野での活用による効率化が期待されます。
 
 
技術開発向けの調査を根底から変える！Radar QFDの概要と応用例の紹介
特許情報を研究開発の現場で使える粒度へまとめ上げることに苦戦している方にお勧めです。
VALUENEX株式会社
2024年11月21日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000030.000028558.html
 
VALUENEX Radar QFD
https://www.valuenex.com/radar-qfd
 
 
 
Consolidating Patent Information to a Granularity Usable in R&D
 
I attended VALUENEX's online seminar held on December 3rd, titled, “Transforming Research for Technology Development at the Core! An Overview and Applications of Radar QFD – Recommended for Those Struggling to Consolidate Patent Information to a Granularity Usable in R&D.”
The VALUENEX Radar tool not only processes patent information but also various types of document data, visualizing the similarity analysis results of each document using a unique algorithm in a single diagram. This visualization, referred to as an "overview map," supports the creation and analysis of new ideas and concepts, making it highly useful. However, we faced challenges when trying to translate this comprehensive information into specific technology development themes.
To address this issue, VALUENEX developed “Radar QFD,” a solution that uses generative AI to automatically generate challenges, technologies, and quality tables from large volumes of patent information. By leveraging generative AI, this tool extracts and structures customer needs (quality requirements) and technical requirements (quality characteristics) from patent information and scores their relevance, making critical points in technology development visible.
With recent updates, Radar QFD now supports international patent documents and can visualize the application fields of various technologies, broadening its capabilities. Moreover, while it has previously been available only as a service, it will be released as an application early next year. This is expected to enhance efficiency across a variety of fields that traditionally require significant labor and effort.

]]><![CDATA[意匠法における創作者の認定]]>Sat, 07 Dec 2024 23:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/6202506月刊パテント2024年10月号に掲載されている、杉村萬国特許法律事務所　藤本　一弁理士の論考「意匠法における創作者の認定」からは、生成 AI を利用したデザインが多量に創作されている中、生成 AI を利用したデザインを創作している創作者（デザイナーなど）が、デザインの過程の記録を残しておくことの重要性を感じます。
 
要約
まず、従前の裁判例を検討し、真の創作者を主張する者にとって、供述のみでその主張が認められることは通常困難で、相応の物的証拠の提出が求められること、したがって、意匠を創作したと考える者が、その創作に関する記録を残しておくことの重要性を確認する。次に、私見として、創作者の認定に当たっては、❶係争対象意匠の「創作的特徴」を要部認定と同様の手法で把握し、❷創作者と主張する者が「創作的特徴」の創作的な作出を行ったといえるか、を検討すべきであることを提示し、裁判例も、おおむね妥当であることを示す。最後に、それら検討との関連で、生成 AI を利用したデザインについて、問題提起を行う。そして、今後、デザインの過程の記録を残しておくことの重要性がさらに増すであろうことを指摘する。
 
目次
1.はじめに
2.裁判例
　2.1　検討対象一覧
　2.2　事案の類型
　2.3　提出された証拠による分類
　2.4　判決で述べられた一般論
3.若干の検討
　3.1　基本的な考え方
　3.2　裁判例の評価
4.まとめに代えて：生成 AI と意匠の創作
　4.1　生成 AI を利用したデザイン
　4.2　いわゆる僭称問題への対応
　4.3　主張立証責任
 
 
意匠法における創作者の認定
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4513
 
 
 
Recognition of the Creator under the Design Law
 
From the article "Recognition of the Creator under the Design Law" by Tsuyoshi Fujimoto, a patent attorney at Sugimura & Partners, published in the October 2024 issue of the monthly magazine Patent, we can see that it is important for creators (designers, etc.) who create designs using generative AI to keep a record of the design process, as a large number of designs are created using generative AI.]]><![CDATA[生成AI技術の発達を踏まえた意匠制度]]>Sat, 07 Dec 2024 10:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7979480産業構造審議会知的財産分科会 第16回意匠制度小委員会（令和6年12月6日）で配布された資料「意匠制度に関する検討課題について」が公開されています。
DX時代にふさわしい産業財産権制度構築の必要性を背景に、特に仮想空間におけるデザインと生成AI技術の発達という2つの観点から、意匠制度の在り方について検討すべき課題がまとめられています。
生成AI技術の発達を踏まえた意匠制度上の適切な対応の項では、生成AI技術の発達により、テキストや画像を入力することで短時間で大量のデザインを生成・公開することが可能となったことから、第三者が生成AIを利用して既存デザインに基づいたデザインを大量に生成・公開することで、既存デザインの創作者の新デザインの意匠登録出願において新規性喪失の問題が生じる可能性がある問題について、特許庁政策推進懇談会では、新規性喪失の例外制度及び関連意匠制度の見直し等が検討され、令和6年度には、特許庁において生成AIと意匠法に関する調査研究が実施されています。
生成AIと意匠法に関しては、意匠該当性、創作者、引例適格性、新規性喪失の例外、創作非容易性等の論点について、意匠制度見直しの必要性や制度的措置の方向性について具体的な議論を進めていく予定であることが示されています。
 
 
第16回意匠制度小委員会議事次第・配布資料一覧
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/isho_shoi/16-shiryou.html
 
意匠制度に関する検討課題について
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/isho_shoi/document/16-shiryou/03.pdf
 
 
Design System in Light of the Development of Generative AI Technology
 
The document “Issues for Consideration Regarding the Design System” distributed at the 16th Design System Subcommittee of the Industrial Structure Council Intellectual Property Subcommittee (December 6, 2024) has been made public.
Against the backdrop of the necessity to construct an industrial property rights system appropriate for the DX era, the issues that should be examined regarding the future of the design system are summarized from two perspectives: designs in virtual space and the development of generative AI technology.
In the section on appropriate responses in the design system in light of the development of generative AI technology, it is noted that the development of generative AI technology has made it possible to generate and publish a large number of designs in a short time by inputting text and images, and that there is a possibility that a third party could use generative AI to generate and publish a large number of designs based on existing designs, thereby causing the creator of the existing design to lose the novelty of their new design when applying for design registration. With regard to the issue of the possibility of a loss of novelty arising in the design registration application for new designs by the creator of an existing design, the Patent Office Policy Promotion Council has been reviewing the exception to loss of novelty system and the related design system, and in 2024 the Patent Office conducted a study on generative AI and the Design Act.
With regard to generative AI and the design law, it has been indicated that specific discussions will be held on the necessity for reviewing the design system and the direction of systemic measures, with regard to issues such as design applicability, creator, eligibility of prior examples, exceptions to loss of novelty, and non-obviousness of creation.
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