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<![CDATA[ - Blog]]>Tue, 09 Jun 2026 07:06:55 +0900Weebly<![CDATA[NTT国産LLM tsuzumi 2の最新動向と知財業務への適用性]]>Mon, 08 Jun 2026 21:56:54 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/nttllm-tsuzumi-2NTTが開発した純国産LLMであるtsuzumi 2は1GPUで動作する軽量性と高い日本語処理能力を両立しており、特に2026年のアップデートで強化された図表入りビジネス文書の読解機能（Vision機能）や世界初のトークン共通化技術が注目されています。
機密情報の保護を重視するオンプレミス運用に適した設計思想は、知財実務において親和性が高くなっています。
このNTT tsuzumi 2の最新動向と、その知的財産（知財）業務への適用性を、生成AIに詳細に分析させましたので、ご参照ください。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。

Latest Developments of NTT’s Domestic LLM “tsuzumi 2” and Its Applicability to Intellectual Property Operations
tsuzumi 2, the fully domestic large language model (LLM) developed by NTT, combines the ability to run on a single GPU with strong Japanese-language processing capabilities. Of particular interest are the enhanced Vision capabilities introduced in the 2026 updates, which enable the model to understand business documents containing charts, tables, and figures, as well as its world-first token unification technology.
Its design philosophy, which emphasizes suitability for on-premises deployment and the protection of confidential information, makes it highly compatible with intellectual property (IP) operations where security and confidentiality are critical.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the latest developments surrounding NTT’s tsuzumi 2 and its potential applicability to intellectual property (IP) practices. Please refer to the analysis below. Please note that the findings are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. As with any AI-generated research and analysis, the results may contain inaccuracies or errors and should therefore be reviewed with appropriate caution.

]]><![CDATA[AIが自律的に自らを改良する「再帰的自己改良（RSI）」]]>Sun, 07 Jun 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/airsiAnthropicは2026年6月4日、AIがAI自身の開発を担う「Recursive Self-Improvement」（RSI:再帰的自己改良）に関する考察と社内データをまとめたブログ記事「When AI builds itself」を公開しました。同社は、開発工程のコードの8割以上をAIが記述し、サイバーセキュリティ上の重大な脆弱性を瞬時に発見する現状を、人類の制御を離れる前兆として警告しています。
この件について、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。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。

When AI builds itself
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

“Recursive Self-Improvement” (RSI), in which AI autonomously improves itself
On June 4, 2026, Anthropic published a blog post titled “When AI builds itself,” presenting its views and internal data on Recursive Self-Improvement — RSI — in which AI takes on the development of AI itself. The company warns that the current situation, in which AI writes more than 80% of the code in the development process and can instantly identify serious cybersecurity vulnerabilities, may be a warning sign that AI is beginning to move beyond human control.
I asked generative AI to examine this matter in greater depth, so please refer to the results. Please note, however, that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain incorrect information, so please keep this in mind when reviewing them.

]]><![CDATA[香川県発明協会知的財産セミナー(6/23) に登壇します]]>Sun, 07 Jun 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/6236月23日に行われる一般社団法人香川県発明協会の知的財産セミナーに登壇します。
本セミナーでは、
・生成ＡＩと知財業務の関係（どのような場面で生成ＡＩが活用されているか、今後活用されていくのか）のような全般的な話や、生成ＡＩの活用に当たっての留意点など
・特許調査／分析業務における生成ＡＩ活用法
・特許出願権利化業務における生成ＡＩ活用法
について分かりやすく解説をします。
発明協会の会員以外の方も、参加費無料で受講いただけますので、是非ご参加ください。
【開催日時】令和８年６月23日（火）　14：30～16：30
【会　　場】香川産業頭脳化センタービル２階　一般研修室　（高松市林町2217-15）　
【定　　員】50名　
【講　　師】　よろず知財戦略コンサルティング　　代表　萬　秀憲　　

知的財産セミナー「生成ＡＩを活用した知財業務」を開催します
https://kagawa-hatsumei.com/%e7%9f%a5%e7%9a%84%e8%b2%a1%e7%94%a3%e3%82%bb%e3%83%9f%e3%83%8a%e3%83%bc%e3%80%8c%e7%94%9f%e6%88%90%ef%bd%81%ef%bd%89%e3%82%92%e6%b4%bb%e7%94%a8%e3%81%97%e3%81%9f%e7%9f%a5%e8%b2%a1%e6%a5%ad%e5%8b%99/

一般社団法人香川県発明協会知的財産セミナー「生成ＡＩを活用した知財業務」
https://kagawa-hatsumei.com/wp-content/uploads/2026/05/c76fbf0c8d3e777aa0033f01c1c2fb00.pdf

Speaking at the Kagawa Invention Association Intellectual Property Seminar (June 23)
I will be speaking at the Intellectual Property Seminar organized by the Kagawa Invention Association on June 23.
In this seminar, I will provide an easy-to-understand explanation of:

The relationship between generative AI and intellectual property practice, including how generative AI is currently being utilized, how its use is expected to expand in the future, and important considerations when adopting generative AI.
Practical applications of generative AI in patent searching and patent analysis.
Practical applications of generative AI in patent filing and patent prosecution.

The seminar is open not only to members of the Invention Association but also to non-members, and participation is free of charge. I would be delighted if you could join us.
Date and Time: Tuesday, June 23, 2026, 2:30 PM – 4:30 PM
Venue: General Training Room, 2nd Floor, Kagawa Intelligent Park Center Building, 2217-15 Hayashi-cho, Takamatsu
Capacity: 50 participants
Speaker: Hidenori Yorozu, Representative, Yorozu Intellectual Property Strategy Consulting

]]><![CDATA[AIが持続可能な社会への移行に与える影響]]>Sun, 07 Jun 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai2407685日立とコロンビア大学気候大学院の持続可能な投資センター（CCSI）は、2026年6月4日に共同報告書『AIと持続可能性トランジション：新たな機会、リスク、ガバナンス』（英文）を発表しました。AIが持続可能な社会への移行にどのような影響を与えるのかを、「地球環境」「エネルギーシステム」「産業・労働」「金融」「民主主義と社会的レジリエンス」の5つの分野から整理し、機会とリスクの観点で分析した上で、AIの利点を生かしながらリスクを抑えるためのガバナンスの枠組みと、その実現のためのロードマップを提言しています。
この共同報告書の知財業務への影響について、生成AIに深掘りさせましたので、ご参照ください。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。

日立とコロンビア大学、AIが持続可能な社会への移行に与える機会とリスクを示した共同報告書を発表
2026-06-04
https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17843022

The Impact of AI on the Transition to a Sustainable Society
On June 4, 2026, Hitachi and the Center on Sustainable Investment (CCSI) at Columbia Climate School jointly released the report “AI and the Sustainability Transition: Opportunities, Risks, and Governance.”
The report examines how AI may influence the transition toward a sustainable society across five key domains: the global environment, energy systems, industry and labor, finance, and democracy and social resilience. It analyzes both the opportunities and risks associated with AI in each of these areas and proposes a governance framework, along with an implementation roadmap, to maximize AI’s benefits while mitigating its potential risks.
I asked generative AI to take a deeper look at the implications of this joint report for intellectual property (IP) operations and management. Please refer to the analysis below.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Readers are advised to review the information with these limitations in mind.

]]><![CDATA[サマリア（Summaria）の進化]]>Sun, 07 Jun 2026 21:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/summaria4725251サマリア（Summaria）は、2026年上半期において「特許調査→分析→明細書作成→権利化→監視」という知財業務の全フェーズを一気通貫でカバーする方向へ急速に進化しました。
生成AIに、サマリアの2026年の進化を深掘りさせましたので、ご参照ください。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。

サマリア半年振り返り ― 生成AI中心設計の特許情報サービスとして
https://note.com/ose_yosshy/n/nba9972e7c9b7

The Evolution of Summaria
Summaria has evolved rapidly during the first half of 2026 toward a platform that seamlessly covers the entire intellectual property workflow—from patent searching and analysis to patent specification drafting, prosecution, and monitoring.
I asked a generative AI system to take a deeper look at Summaria’s evolution in 2026, and I would like to share the results with you. Please note, however, that the investigation and analysis were conducted solely on the basis of publicly available information. As such, the findings may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing the content.

]]><![CDATA[２０２６年５月１日～２０２６年５月３１日　ブログ記事一覧]]>Sun, 07 Jun 2026 21:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2026512026531５月３１日　知財業務において若手を伸ばすためのAIを活用した教育法
５月３１日　荏原製作所の知財ROIC
５月３０日　平成22年(ネ)第10031号　「流し台のシンク事件」
５月３０日　材料選択型発明における「予測できない顕著な効果」
５月２９日　令和７年(行ケ)第10023号　予測することができなかった効果
５月２８日　令和７年(行ケ)第10043号　予測できない顕著な効果
５月２７日　Gemini for Scienceと自律型研究の未来
５月２７日　高市政権の知財戦略
５月２６日　ダイキン全社、知財部門における生成AIの活用
５月２５日　知的財産を企業の「稼ぐ力」に
５月２５日　TSMC機密情報不正取得、日本企業への教訓
５月２４日　「Gemini 3.5 Flash」が知財業務に与える影響
５月２４日　Google I/O 2026 AI発表の評価
５月２３日　コードの90%はAIが生成、人間は監督役
５月２２日　AIを使いこなせない弁護士は淘汰される？
５月２１日　関西知財セミナー (6/11) に登壇します。
５月２１日　Google が最新鋭モデル「Gemini 3.5」を発表
５月２０日　生成AIを活用した発明の無効化リスク回避方法
５月２０日　人間とロボットが10時間対決　Figure AIの「Figure 03」
５月１９日　日本ライセンス協会奈良年次大会パネルディスカッション
５月１９日　村田製作所の発明報奨制度
５月１９日　AI時代の日英特許翻訳のチェックポイント
５月１８日　生成AI,AIエージェント時代の特許事務所・弁理士の役割
５月１８日　生成AIを活用した自律型契約交渉（AI-to-AI Negotiation）
５月１８日　住友商事統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１８日　Geminiは遅れているのか
５月１７日　東京エレクトロン統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１６日　デンソー統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１６日　「万能の戦略」は存在しない
５月１５日　三井金属統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１４日　味の素統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１４日　EU AI法（AI Act）の修正案「AI Omnibus」
５月１3日　⽇清オイリオ統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１3日　「野良AIエージェント」リスクとその対策
５月１3日　「Nano Banana 2」と「ChatGPT Images 2.0」
５月１2日　MicrosoftのAI for Science
５月１１日　企業知財の生成AI化で特許事務所弁理士の業務はどう変わるか
５月１１日　xAIがリリースした「Grok 4.3」
５月１０日　「AIロボティクス戦略」における知財戦略
５月１０日　「AIロボティクス戦略」
５月　９日　人型ロボット（ヒューマノイド）産業の現状と展望、特許動向
５月　８日　Anthropicが「金融業務向けAIエージェント」発表
５月　８日　日本の知財AIが世界展開を目指すための戦略と可能性
５月　８日　２０２５年１月１日～２０２５年６月３０日　ブログ記事一覧
５月　８日　２０２５年７月１日～２０２５年１２月３１日　ブログ記事一覧
５月　７日　知財部がない会社のための"企業知財部出身弁理士"の使い方
５月　７日　主要4業界（建設、SI、銀行、製薬）で生成AIが実務の標準基盤へ
５月　７日　「次世代エッジAI半導体」開発国家プロジェクト
５月　７日　一般家庭へ参入ヒューマノイドロボット「X Square Robot」
５月　６日　生成AIを活用した企業の知的財産教育
５月　６日　日本のドローン開発企業「テラドローン」の迎撃ドローン
５月　６日　Manus : AIが実務の実行者へと進化した象徴的サービス
５月　６日　SynapXの自己進化型フィジカルAI
５月　６日　「エッジAI」に強い面壁智能（ModelBest）
５月　５日　「GPT-5.5」のサイバーセキュリティ能力
５月　５日　DeepSeek V4は最先端技術に比べ約8ヶ月遅れ
５月　５日　２０２６年４月１日～２０２６年４月３０日　ブログ記事一覧
５月　５日　２０２６年１月１日～２０２６年３月３１日　ブログ記事一覧
５月　４日　生成AIが東大・京大入試で首席合格水準
５月　４日　日本が「AI後進国」から脱却し始めた
５月　３日　2026年CGC改訂で知的財産は「成長投資・・・」の中核要素へ
５月　３日　従来のプロンプトを最新モデルで使ってはいけない
５月　２日　「時給雇いロボ」として「ロボットが部下」の時代
５月　２日　地上ロボットとドローンのみで敵の陣地を初めて制圧
５月　１日　研究開発分野で加速するAI活用の実態
　２０２６年４月１日～２０２６年４月３０日　ブログ記事一覧
　２０２６年１月１日～２０２６年３月３１日　ブログ記事一覧
　２０２５年７月１日～２０２５年１２月３１日　ブログ記事一覧
　２０２５年１月１日～２０２５年６月３０日　ブログ記事一覧

]]><![CDATA[PatSnapが示したAIエージェント型特許調査・技術探索]]>Sat, 06 Jun 2026 23:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/patsnapai先日、PatSnapの佐藤氏による「手戻りなき最速の開発サイクルへ」と題したセミナーを聴講しました。テーマは脱レアアースモーター開発でしたが、本質はAIエージェントによる研究開発・知財業務の変革にありました。
講演では、脱レアアースというゴールに対して複数の技術ルートが存在し、どのルートを選ぶかによって開発期間やコスト、成功確率が大きく変わることが説明されました。多くの開発プロジェクトでは、初期調査が不十分なまま設計や試作に進み、後になって特許障害や技術的課題が見つかり、大きな手戻りが発生します。
PatSnapはこれを「攻め」と「守り」の二段構えで解決します。攻めを担うEureka R&Dは、特許・論文を横断的に分析して技術課題に対する多様な解決策を提案します。一方、守りを担うEureka IPは、新規性調査やFTO調査を自律的に実施し、知財リスクを早期に発見します。
特に印象的だったのは、AIが単に回答を生成するのではなく、人間のサーチャーが行う検索式作成、反復検索、引用文献評価といった調査プロセスそのものを自律的に実行する点です。これは従来の生成AIによる支援を超えた「AIエージェント型調査」の姿といえます。
特許調査業務は、①人が検索し人が読む従来型、②生成AIが一次処理し人が確認する支援型、③AIが調査プロセスを自律実行し人が監査・最終判断するエージェント型へ進化しつつあります。PatSnapのデモは、その未来像を具体的に示すものであり、「AIに質問する時代」から「AIに調査を任せる時代」への移行を強く感じさせる内容でした。

【6月5日開催】Patsnap R&D Insight Webinar
https://www.patsnap.jp/event/0605rdwebinar

PatSnap’s Vision of AI-Agent-Based Patent Search and Technology Discovery
Recently, I attended a seminar presented by Mr. Sato of PatSnap titled “Toward the Fastest Development Cycle with No Rework.” While the theme focused on rare-earth-free motor development, the essence of the presentation was the transformation of R&D and intellectual property activities through AI agents.
The presentation explained that multiple technological pathways exist for achieving the goal of rare-earth-free motors, and that the choice of pathway can significantly affect development time, cost, and probability of success. In many development projects, teams move into design and prototyping before conducting sufficient prior-art and technology investigations. As a result, patent barriers or technical challenges are often discovered later, causing substantial rework and delays.
PatSnap addresses this challenge through a two-pronged approach of “offense” and “defense.” On the offensive side, Eureka R&D analyzes patents and scientific literature across domains to propose a wide range of solutions to technical problems. On the defensive side, Eureka IP autonomously conducts novelty searches and freedom-to-operate (FTO) analyses, enabling the early identification of intellectual property risks.
What I found particularly impressive was that the AI does not merely generate answers. Instead, it autonomously executes the research process itself—including search query generation, iterative searching, and citation evaluation—the same activities traditionally performed by skilled human searchers. This represents a form of “AI-agent-based investigation” that goes well beyond conventional generative AI assistance.
Patent search and analysis work is evolving through three stages: (1) the traditional model, where humans search and humans read; (2) the AI-assisted model, where generative AI performs preliminary processing and humans review the results; and (3) the agent-based model, where AI autonomously executes the investigation process while humans serve as auditors and final decision-makers.
The PatSnap demonstration provided a concrete glimpse of this future. More importantly, it highlighted the transition from an era in which we “ask AI questions” to an era in which we “delegate investigations to AI.”

]]><![CDATA[特許特化型生成AIツールの進化]]>Sat, 06 Jun 2026 22:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai8073550現在、企業の目的に応じて多様な特許特化型の生成AIツールが展開されていますが、技術の進化に伴い、そのシステムアーキテクチャはユーザーの指示を待つ「アシスタント（支援型）」から、目標に向けて自ら行動する「エージェント（自律遂行型）」へと明確なパラダイムシフトがおきています。
特許特化型の生成AIツールは、PtsnapやTokkyo.Aiに代表される「AIエージェント型（自律遂行・目標指向型）」と、島津製作所(Genzo AI)、Summaria、AI Samurai、Patentfieldなどに代表される「従来型生成AI活用ツール（タスク特化・支援型）」の2つのカテゴリに大別でき、実務上は、企業の規模や目的に応じてこれらのツールを使い分けるのが良いと考えています。
生成AIに、これらの特許特化型生成AIツールの進化について深堀させましたので、ご参照ください。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 Evolution of Patent-Specialized Generative AI Tools
Today, a wide variety of patent-specialized generative AI tools are available to meet different corporate needs. As AI technology continues to advance, however, their underlying system architecture is undergoing a clear paradigm shift—from “assistants” (support-oriented systems) that wait for user instructions to “agents” (autonomous, goal-oriented systems) that proactively take actions to achieve specified objectives.
Patent-specialized generative AI tools can broadly be divided into two categories:

AI Agent-Based Tools (Autonomous Execution / Goal-Oriented), represented by tools such as PatSnap and Tokkyo.AI; and
Conventional Generative AI-Powered Tools (Task-Specific / Support-Oriented), represented by tools such as Shimadzu Corporation (Genzo AI), Summaria, AI Samurai, and Patentfield.

From a practical standpoint, it is advisable for companies to select and utilize these tools according to their size, objectives, and intellectual property strategy.
I asked a generative AI system to conduct a deeper analysis of the evolution of these patent-specialized generative AI tools. Please refer to the results below.
Please note that the investigation and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies or errors, and should therefore be reviewed with appropriate caution.

]]><![CDATA[特許調査業務のAIエージェント型調査への進化]]>Fri, 05 Jun 2026 22:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai2752552特許調査業務の進化を、①従来調査：人が検索し、人が読む。②島津製作所型の生成AI調査：人の判断ロジックをプロンプト化し、AIが一次処理し、人が確認する。③AIエージェント型調査：AIが調査プロセスを自律的に回し、人が監査・最終判断する。という3段階で整理して、新規性調査、無効資料調査、FTOの場合のやり方について分かりやすく比較して説明した文書を作成するよう生成に指示し結果を得ましたので、ご参照ください。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 Evolution of Patent Search Work Toward AI-Agent-Based Investigation
I instructed a generative AI system to prepare a document that explains, in an easy-to-understand manner, how patent search work is evolving through three stages:

Conventional Search: Humans perform the searches and humans read and analyze the results.
Shimadzu-Style Generative AI Search: Human decision-making logic is converted into prompts, AI performs the initial processing, and humans review and validate the results.
AI-Agent-Based Search: AI autonomously executes the search process, while humans perform auditing and make the final judgments.

The document compares these three approaches in the context of novelty searches, invalidity searches, and freedom-to-operate (FTO) searches, and explains their respective workflows, advantages, and limitations.
Please refer to the generated document for details.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information. Accordingly, the results may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies or erroneous information. Please keep this in mind when reviewing the material.

]]><![CDATA[祝・訴訟終結記念！生成AI特許訴訟の解説セミナー]]>Fri, 05 Jun 2026 22:00:44 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai4290379サマリア（Summaria）を提供しているパテント・インテグレーション株式会社が「Patentfield AIR」を提供しているPatentfield 株式会社に対し、提起していた特許権侵害訴訟が終了しましたが、それを祝した「祝・訴訟終結記念！生成AI特許訴訟の解説セミナー」が５月13日に東京で行われ聴講しました。
セミナーでは、MASSパートナーズ法律事務所郡佑太弁護士から「パテント・インテグレーション訴訟を素材に読み解く訴訟・知財実務の勘所」という講演が行われました。郡弁護士は、本訴訟に関与していないため、裁判所に出向いてすべての書類を閲覧し訴訟の全体像を把握したそうです。技術説明会が行われたこと、技術説明会で裁判所が特に説明を求めた事項なども含め、訴訟の全容がかなり理解できました。
本訴訟は、「民事調停法 17 条に基づく調停に代わる決定」の確定による終了となりましたので、公開されていない「調停決定」の内容が気になったところでしたが、郡弁護士が全文パソコンに打ち込んだという事で紹介されました。一部黒塗りのところ（閲覧制限対象部分）を含め、全文を見ることが出来ました。
まとめの「パテント・インテグレーション訴訟から読み解く、生成Al時代の知財実務の勘所」では、分割出願を活用した戦略的訴訟提起と、差止・損害賠償の分離提訴、生成A l分野における「技術常識」「当業者」の設定は慎重な検討が必要、が参考になりました。

AI知財革新セミナー「祝・訴訟終結記念！生成AI特許訴訟の解説セミナー」を開催します！！
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000293.000021559.html

生成AI活用特許情報サービス特許権侵害訴訟が終了
25/4/2026
https://yorozuipsc.com/blog/ai4214118

]]><![CDATA[AI創薬は幻想だったのか？]]>Thu, 04 Jun 2026 22:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai5995235「研究が加速」期待から数年たっても、いまだ劇的な変化が起きていないため、「AI創薬は幻想」という声も上がっているようです。生成AIに、AI創薬は幻想だったのか？深掘りさせました。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。

AI創薬は幻想なのか？　「研究が加速」期待から数年、いまだ劇的な変化が起きないワケ　AI企業トップの見解は
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2606/04/news056.html

Was AI Drug Discovery an Illusion?
Several years have passed since expectations were raised that “research would accelerate,” yet no dramatic changes have emerged. As a result, some people appear to be saying that “AI drug discovery is an illusion.” I asked generative AI to take a deep dive into the question: Was AI drug discovery an illusion?
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain incorrect information, so please keep this in mind when reading.

]]><![CDATA[Microsoft Build 2026発表が知財業務へ及ぼす影響]]>Wed, 03 Jun 2026 23:29:47 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/microsoft-build-20262026年6月2日、サンフランシスコのフォートメイソンセンターで開幕したMicrosoft Build 2026の発表は一言で表すなら「エージェントAI元年」で、AIに何かを「聞く」のではなく、タスクごと「任せる」時代へ——その転換を正面から宣言した場、ということでしたので、生成AIに、知財業務への影響という視点からMicrosoft Build 2026について深堀させました。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 Impact of the Microsoft Build 2026 Announcements on Intellectual Property Work
The announcements made at Microsoft Build 2026, which opened on June 2, 2026, at the Fort Mason Center in San Francisco, can be summed up in one phrase: “the first year of agentic AI.” Rather than simply “asking” AI something, we are entering an era in which entire tasks are “entrusted” to AI. In that sense, the event was a clear declaration of this transition. With that in mind, I asked generative AI to take a deeper look at Microsoft Build 2026 from the perspective of its impact on intellectual property work.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccurate information, so please keep this in mind when referring to the analysis.

]]><![CDATA[NTTら、AIロボットと次世代通信で工場点検を高度化]]>Tue, 02 Jun 2026 23:34:55 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/nttai7088700NTTグループ、1Finity、三菱ケミカルの3者は、2026年2月、岡山県の水島臨海工業地帯(水島コンビナート)において、次世代通信基盤「IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）」の「All-Photonics Network（APN）」と60GHz帯無線LAN「WiGig」を組み合わせた大容量・低遅延通信環境を構築し、当該通信環境を用いて、自律型ロボットやデジタルツインなどのフィジカルAI技術を活用した屋外設備点検の高度化に関する検証を実施し、リアルタイムで大量のデータ収集が可能であることを確認したという発表を行いました。
この件を生成に深掘りさせましたのでご参照ください。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。

フィジカルAI × IOWN® APN × 60GHz帯無線LANによる、コンビナート設備点検の高度化を国内で初めて実証
2026.06.01
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2026/0601_2.html

NTTら、AIロボットと次世代通信で工場点検を自動化
6/1(月)
https://news.yahoo.co.jp/articles/aab8e93a92d2506deda03b21954b79bff9815cf4

NTT and Partners Advance Industrial Facility Inspection with AI Robots and Next-Generation Communications
In February 2026, three organizations—NTT Group, 1Finity, and Mitsubishi Chemical Group—conducted a demonstration at the Mizushima Coastal Industrial Zone (Mizushima Petrochemical Complex) in Okayama Prefecture. They established a high-capacity, low-latency communications environment by combining the All-Photonics Network (APN) of the next-generation communications infrastructure IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) with 60 GHz-band wireless LAN technology (WiGig).
Using this communications environment, they carried out a verification study aimed at enhancing outdoor facility inspection through the application of Physical AI technologies, including autonomous robots and digital twins. The demonstration confirmed that large volumes of data can be collected and transmitted in real time.
I asked generative AI to conduct a deeper analysis of this development, and the results are provided below for reference. Please note that the investigation and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. They may also contain inaccuracies, and should therefore be reviewed with appropriate caution.

]]><![CDATA[ローカルLLMによる知財実務の変革]]>Mon, 01 Jun 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/llm78019182026年6月1日、NVIDIAはGTC Taipei 2026においてWindows PC向けSoC「RTX Spark」を発表しました。TSMCの3nmプロセスで製造され、20コアArmベースのGrace CPUとBlackwell世代GPUを統合したこのチップは、最大128GBのユニファイドメモリと最大1ペタフロップのAI演算性能を備え、1,200億パラメータ規模のLLMを最大100万トークンのコンテキストでローカル実行することを可能にします。ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft Surface、MSIなどの主要メーカーから2026年秋に搭載PCが発売予定です。
この技術的飛躍は、知財業務においてこれまでクラウドAPIへのデータ送信という根本的障壁に阻まれてきたAI活用を、セキュアなローカル環境で実現する転換点となることでしょう。機密性の高い未公開発明情報を扱う知財部門にとって、影響は業務効率化の次元を超え、知財戦略の構造変革に及ぶ可能性があると思われます。
生成AIに、「RTX Spark」搭載PCが知財実務に及ぼす影響について考察させましたので、ご参照ください。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。

Transformation of Intellectual Property Practice through Local LLM
On June 1, 2026, NVIDIA announced “RTX Spark,” an SoC for Windows PCs, at GTC Taipei 2026. Manufactured using TSMC’s 3nm process, the chip integrates a 20-core Arm-based Grace CPU with a Blackwell-generation GPU. It features up to 128GB of unified memory and up to 1 petaflop of AI computing performance, enabling LLMs with up to 120 billion parameters to run locally with a context length of up to 1 million tokens. PCs equipped with the chip are scheduled to be released in autumn 2026 by major manufacturers including ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft Surface, and MSI.
This technological leap is likely to become a turning point for the use of AI in intellectual property work, making it possible to deploy AI in a secure local environment—something that has until now been fundamentally constrained by the need to send data to cloud APIs. For IP departments handling highly confidential, unpublished invention information, the impact may go beyond improved operational efficiency and extend to a structural transformation of IP strategy itself.
I asked generative AI to analyze the impact that PCs equipped with “RTX Spark” may have on intellectual property practice. Please refer to the analysis below. However, please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation; they may also contain inaccurate information.

]]><![CDATA[日立とAstemo、デジタルツインでSDVの智能化を加速]]>Mon, 01 Jun 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/astemosdv「日立製作所と日立Astemoは、デジタルツイン技術を活用し、SDV（ソフトウェア定義型車両）の智能化を加速させる運転支援AIの開発基盤を2026年度末までに共同構築する。この基盤は3DGS技術やAgentic AIを導入して開発を自動化・短縮し、将来的には業界共通のオープンインフラとして外部展開される予定である。」という記事の内容を生成AIに深堀させました。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。

日立、ホンダとの出資会社Astemoと運転支援AIの開発基盤を共同構築へ　デジタルツインでSDV時代の車両智能化を加速
https://ledge.ai/articles/astemo_hitachi_driving_assistance_ai_platform

Hitachi and Astemo Accelerate SDV Intelligence with Digital Twins
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of an article stating that:
"Hitachi, Ltd. and Hitachi Astemo will jointly build, by the end of fiscal year 2026, an AI development platform for driver assistance systems that leverages digital twin technology to accelerate the intelligence of Software-Defined Vehicles (SDVs). The platform will incorporate technologies such as 3D Gaussian Splatting (3DGS) and Agentic AI to automate and shorten the development process, and is expected to be expanded externally in the future as an open infrastructure shared across the automotive industry."
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual situation and could contain inaccuracies. Readers are therefore advised to review the content with appropriate caution.

]]><![CDATA[令和７年(行ケ)第10019号　CRISPR-Cas9中核特許優先権承継事件]]>Mon, 01 Jun 2026 21:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/710019-crispr-cas9令和７年(行ケ)第１００１９号審決取消請求事件は、CRISPR-Cas9ゲノム編集技術の中核特許をめぐる国際的紛争で、パリ条約4条A(1)にいう「承継人（successor in title）」該当性が正面から争われた審決取消訴訟で、原告らが承継人に当たることを否定して優先権主張を認めず、新規性及び進歩性を否定して特許を無効とした審決の判断は違法であるとしてこれを取り消した事例です。
優先権承継の成否は、従来の日本の実務では、承継を証明する書面の有無を基軸とする形式的・書面ベースで判断されてきましたが、本判決は、譲渡書面という直接証拠の不存在のみを理由に承継を否定した審決を取り消し、ロックフェラー大学から原告ブロード研への「黙示の優先権譲渡」が本件PCT出願時点で成立していたと認定しました。
この判決について、生成AIに評釈をさせましたので、ご参照ください。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。

令和７年(行ケ)第１００１９号審決取消請求事件判決
https://www.courts.go.jp/assets/hanrei/hanrei-pdf-95826.pdf

Intellectual Property High Court Case No. 2025 (Gyo-Ke) 10019 – The CRISPR-Cas9 Core Patent Priority Rights Succession Case
The case of Intellectual Property High Court Case No. 2025 (Gyo-Ke) 10019, an action seeking rescission of a JPO trial decision, concerned an international dispute over a core patent relating to CRISPR-Cas9 genome-editing technology. The central issue was whether the plaintiffs qualified as a “successor in title” under Article 4A(1) of the Paris Convention.
The Intellectual Property High Court held that the JPO trial decision, which had denied the plaintiffs’ priority claim on the grounds that they were not successors in title and consequently invalidated the patent for lack of novelty and inventive step, was unlawful and should be rescinded.
Traditionally, Japanese practice regarding the succession of priority rights has tended to rely on a formal, document-based approach, focusing primarily on the existence or absence of written evidence demonstrating the transfer of rights. In this judgment, however, the court overturned the JPO’s conclusion, which had denied succession solely because no direct documentary evidence of assignment existed. Instead, the court found that an “implied assignment of priority rights” from Rockefeller University to the Broad Institute had already been established by the time the relevant PCT application was filed.
I asked a generative AI system to prepare a commentary on this judgment, and I hope you will find it informative. Please note, however, that the investigation and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. The analysis may also contain inaccuracies, and readers are encouraged to keep this in mind when reviewing the material.

]]><![CDATA[Claude Opus 4.8 が知財業務に与える影響]]>Sun, 31 May 2026 21:38:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/claude-opus-482026年5月28日リリースされた Claude Opus 4.8 が知財業務に与える影響を生成AIに調べさせましたのでご参照ください。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 Impact of Claude Opus 4.8 on Intellectual Property Operations
I asked a generative AI system to investigate and analyze the potential impact of Claude Opus 4.8, released on May 28, 2026, on intellectual property (IP) operations. Please refer to the results below.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies or erroneous information. Accordingly, please review the findings with appropriate caution.

]]><![CDATA[Claude Opus 4.8 がArtificial Analysis Intelligence Indexで1位]]>Sun, 31 May 2026 21:26:53 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/claude-opus-48-artificial-analysis-intelligence-index1Anthropicは2026年5月28日、フラッグシップモデルの最新版 Claude Opus 4.8 を正式リリースしました。Opus 4.7（2026年4月リリース）からわずか約1ヶ月での更新となり、コーディング・推論・エージェント作業・知識系タスクにわたる全面的な改善を図ったモデルです。独立評価機関 Artificial Analysis のインテリジェンスインデックスでは、Opus 4.8が 61.4点でGPT-5.5（xhigh）を1.2点上回り、総合1位を獲得しています。（ただし、ターミナル系コーディング（Terminal-Bench）ではGPT-5.5（78.2%）にやや劣っています。）
この Claude Opus 4.8の評価、評判について、生成AIに調べさせましたのでご参照ください。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。

Independent analysis of AI
https://artificialanalysis.ai/

Claude Opus 4.8 Takes First Place on the Artificial Analysis Intelligence Index
On May 28, 2026, Anthropic officially released Claude Opus 4.8, the latest version of its flagship model. Arriving just about one month after Opus 4.7 (released in April 2026), the new model delivers broad improvements across coding, reasoning, agentic workflows, and knowledge-intensive tasks.
According to the Intelligence Index published by the independent evaluation organization Artificial Analysis, Opus 4.8 achieved a score of 61.4, surpassing GPT-5.5 (xhigh) by 1.2 points and claiming the top overall position. (However, in terminal-based coding benchmarks such as Terminal-Bench, GPT-5.5 still maintains a slight advantage, scoring 78.2%.)
I asked a generative AI system to investigate the evaluation and reputation of Claude Opus 4.8. Please refer to the findings below. Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the full reality of the situation. The results may also contain inaccuracies, so readers are encouraged to interpret them with appropriate caution.

]]><![CDATA[教育分野におけるベネッセの生成AI活用]]>Sun, 31 May 2026 21:19:15 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7574609教育分野における生成AI活用の現状について、ベネッセコーポレーションの取組みを例に生成に深掘りさせましたので、ご参照ください。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。

Benesse’s Use of Generative AI in Education
To explore the current state of generative AI adoption in the education sector, I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis using the initiatives of Benesse Corporation as a case study. Please refer to the results below.
Please note that the research and analysis produced by the generative AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual situation in full and may contain inaccuracies or errors. Readers are therefore encouraged to review the content with appropriate caution.

]]><![CDATA[知財業務において若手を伸ばすためのAIを活用した教育法]]>Sat, 30 May 2026 22:01:54 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai9761583生成AIとAIエージェントの進展は、知財業務の価値の中心を「作業」から「意思決定」へと移行させていますが、それに伴い、若手がAIに思考を外部委託し、基礎力・批判的思考が育たないのではないかという懸念が広がっているようです。
企業知財部の知財業務において若手を伸ばすためのAIを活用した教育法を生成AIに提案させましたので、ご参照ください。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。

AI-Enabled Training Methods for Developing Young Professionals in Intellectual Property Work
The rapid advancement of generative AI and AI agents is shifting the core value of intellectual property (IP) work from execution to decision-making. At the same time, concerns are growing that younger professionals may increasingly outsource their thinking to AI, potentially hindering the development of fundamental skills and critical thinking abilities.
To explore this issue, I asked a generative AI system to propose AI-enabled training methods for nurturing and developing junior professionals in corporate IP departments. I hope you will find the suggestions informative and useful.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Readers are therefore encouraged to review the content with appropriate caution.

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