<![CDATA[ - Blog]]>Tue, 04 Aug 2026 05:56:52 +0900Weebly<![CDATA[価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス]]>Mon, 03 Aug 2026 20:47:39 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/22457392026年8月3日、「知財投資・活用戦略の有効な開示及びガバナンスに関する検討会」（座長：加賀谷哲之一橋大学商学部教授）は、コーポレートガバナンス・コードの2026年改訂を受け、「価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス」をとりまとめ公表しました。
本ガイダンスは、日本企業がコスト削減型経営から脱却し、知財や無形資産を核とした成長戦略へ転換するための実践的な指針を示しています。従来の法的保護を超え、技術やブランド、組織能力までを広く資産と捉え、これらを経営の根幹に据えるガバナンス体制の構築を促しているのが特徴です。
１，取締役会・経営陣の体制が中長期の「成功のタネ」を追求できていない
２，市場での立ち位置を踏まえた参入障壁の構築・移転・活用ができていない
３，知財・無形資産の「ジレンマ」（成長の糧に投資するほど短期的に利益が悪化して見える）
４，攻めの参入障壁を構築する戦略的な部門連携・人的配置ができていない
５，中長期成長に関心のある投資家への発信不足
という「5つの主要ボトルネック」ごとの対応の方向性が示され、味の素や富士フイルムなどの先進事例を紹介し、投資家との高度な対話を通じて中長期的な企業価値を最大化する手法が詳述されており、知財が管理対象から企業の成長エンジンへと進化させるための強力な羅針盤として位置づけられています。
今後、「知財・無形資産ガバナンスガイドラインver3.0」の策定の検討が進められます。
この「価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス」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。
 
価値創造を加速する知財・無形資産投資・活用のガイダンス
令和８年８月３日
https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/tyousakai/tousi_kentokai/tousi_guidance.html
 
知的財産で企業価値向上、中長期的利益を可視化し投資状況を開示…政府指針で意識改革へ
https://www.yomiuri.co.jp/politics/20260802-GYT1T00282/
 
知財・無形資産への投資状況、企業に開示促す　政府が要綱を公表
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA31A8Q0R30C26A7000000/
 
 
Guidance on Accelerating Value Creation through Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets
On August 3, 2026, the Study Group on Effective Disclosure and Governance of Intellectual Property Investment and Utilization Strategies (Chair: Professor Tetsuyuki Kagaya, Faculty of Commerce, Hitotsubashi University) published the Guidance on Accelerating Value Creation through Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets in response to the 2026 revision of Japan's Corporate Governance Code.
The Guidance provides a practical framework for helping Japanese companies move beyond cost-cutting management toward growth strategies centered on intellectual property (IP) and intangible assets. Rather than viewing IP solely as a means of legal protection, it advocates treating technologies, brands, organizational capabilities, and other intangible assets as strategic corporate resources and integrating them into the core of corporate governance and management.
The Guidance identifies five major bottlenecks that hinder corporate value creation and presents recommended approaches for addressing each of them:
  1. Boards of directors and management teams are not sufficiently focused on cultivating the long-term "seeds of future success."
  2. Companies are not effectively building, transferring, or leveraging barriers to entry based on their competitive market position.
  3. The "IP and intangible asset dilemma"—the more a company invests in future growth through IP and intangible assets, the more its short-term financial performance may appear to deteriorate.
  4. Companies lack the strategic cross-functional collaboration and talent allocation needed to build offensive competitive barriers.
  5. Companies do not communicate sufficiently with investors who are interested in long-term growth.
The Guidance also presents leading corporate case studies, including those of Ajinomoto and Fujifilm, and explains in detail how companies can maximize long-term corporate value through sophisticated engagement with investors. It positions intellectual property not merely as an object of legal management, but as a powerful engine of corporate growth, providing companies with a strategic roadmap for transforming their approach to value creation.
Looking ahead, discussions will continue on the development of Version 3.0 of the Intellectual Property and Intangible Asset Governance Guidelines.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this Guidance on Accelerating Value Creation through Investment and Utilization of Intellectual Property and Intangible Assets, and I hope you will find the results informative. Please note, however, that the analysis is based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances. As with any AI-generated content, it may also contain inaccuracies, so readers are encouraged to use it with appropriate caution.

]]><![CDATA[プロンプトを書くな、ループを書け]]>Sun, 02 Aug 2026 22:31:22 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/8260996新党「チームみらい」を立ち上げた安野貴博氏（AIエンジニア、起業家、SF作家）のYouTubeチャンネルで、『【プロンプトを書くな】ループエンジニアリングをゆる解説 / "Human in the Loop"から"Human on the Loop"へ / AIが働ける環境づくり【ループを書け】』というわかりやすい動画が流されていました。この動画では、AI活用の最前線がプロンプト作成から「ループエンジニアリング」へと移行している現状を解説しており、人間が作業の内部で直接指示を出す「Human in the Loop」から、外部で管理・監督を行う「Human on the Loop」への転換が重要であると説いています。
ループエンジニアリング時代の知財業務について生成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。
 
【プロンプトを書くな】ループエンジニアリングをゆる解説 / "Human in the Loop"から"Human on the Loop"へ / AIが働ける環境づくり【ループを書け】
安野貴博の自由研究
https://www.youtube.com/watch?v=K6KX41tLH2s
 
 
Don't Write Prompts, Write Loops
On the YouTube channel of Takahiro Anno—an AI engineer, entrepreneur, science fiction author, and founder of the political party Team Mirai—a clear and accessible video titled "Don't Write Prompts: Write Loops – A Gentle Introduction to Loop Engineering / From 'Human in the Loop' to 'Human on the Loop' / Building an Environment Where AI Can Work" was recently released.
The video explains how the cutting edge of AI utilization is shifting from prompt engineering to loop engineering. It argues that the key transition is moving away from "Human in the Loop," where humans directly instruct AI during each step of the workflow, toward "Human on the Loop," where humans design, manage, and supervise autonomous AI processes from the outside.
To explore what this shift means for intellectual property practice, I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of IP operations in the era of loop engineering. I hope you will find the results informative. Please note, however, that the AI's research and analysis are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect the actual situation. As with any AI-generated content, the results may also contain inaccuracies, so they should be interpreted with appropriate caution.

]]><![CDATA[三井化学が生成AIで新材料を開発する国際ネットワークに参画]]>Sun, 02 Aug 2026 22:25:02 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7136217三井化学は2026年7月28日、英ケンブリッジのAIスタートアップCuspAIが主導する国際材料開発ネットワーク「AI Materials Foundry」に、45社超の創設メンバーの一員として参画したと発表しました。生成AIプラットフォームを中核に、データ・計算資源・実験設備・専門知を統合し、材料探索から実験検証までを一気通貫で行う枠組みで、日本からはほかに富士フイルム、レゾナック、JSR、ソフトバンク、東京エレクトロン、日立ハイテク、島津製作所が名を連ねています。
この動きを生成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。
 
生成AIで新材料を開発する国際ネットワーク、三井化学が参画
7/31(金) 
https://news.yahoo.co.jp/articles/cea96982e4d03c270a38162e7c48efbee0dad393
 
 
Mitsui Chemicals Joins International Network to Develop New Materials Using Generative AI
On July 28, 2026, Mitsui Chemicals announced that it has joined the AI Materials Foundry, an international materials development network led by the Cambridge, UK-based AI startup CuspAI, as one of more than 45 founding members.
Centered on a generative AI platform, the initiative integrates data, computational resources, experimental facilities, and domain expertise into a unified framework that enables an end-to-end workflow—from materials discovery to experimental validation. Other Japanese participants include Fujifilm, Resonac, JSR, SoftBank, Tokyo Electron, Hitachi High-Tech, and Shimadzu Corporation.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this development, and I invite you to refer to the results. 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. They may also contain inaccuracies, so please review the findings with appropriate discretion.

]]><![CDATA[「Kimi K3」のモデルウェイトと技術レポートが公開]]>Sun, 02 Aug 2026 00:16:53 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/kimi-k3中国Moonshot Alは7月27日（現地時間）、同社の最新モデル「Kimi K3」のモデルウェイトと技術レポートを公開しました。Kimi K3は、Moonshot AI社が開発した2.8兆パラメーターを誇る世界最大級のオープンウェイトモデルで、KDA（Kimi Delta Attention）という独自の構造を採用することで、100万トークンを超える超長文処理のコストを劇的に削減しています。性能面ではプログラミングや論理推論で商用モデルに匹敵する一方、1.56TBという巨大なサイズゆえに、運用には大規模なGPUクラスタが必要となるインフラ上の課題も指摘されています。ライセンス体系は、一般的な企業利用は無償とする一方で、一定以上の収益やユーザー数を持つ大規模事業者に特定の義務を課す独自形式を採用しています。日本国内でも「NVIDIA B300」を8基使ったシングルノード環境でのデプロイ報告が上がっており、Perplexityでも米国サーバーでのKimi K3の提供が開始されるなど、使用が広がっているようです。
Kimi K3のモデルウェイトと技術レポートの公開内容、Kimi K3使用に関する評価、評判などを生成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。
 
Model Weights and Technical Report for "Kimi K3" Released
On July 27 (local time), the Chinese AI company Moonshot AI released the model weights and technical report for its latest large language model, Kimi K3.
Kimi K3 is one of the world's largest open-weight models, featuring 2.8 trillion parameters. It adopts a proprietary architecture called KDA (Kimi Delta Attention), which dramatically reduces the computational cost of processing ultra-long contexts exceeding one million tokens.
In terms of performance, Kimi K3 delivers programming and logical reasoning capabilities comparable to those of leading commercial models. At the same time, its enormous size—approximately 1.56 TB—poses significant infrastructure challenges, requiring large-scale GPU clusters for deployment and operation.
The licensing framework is also distinctive. While the model is generally available free of charge for typical enterprise use, it imposes specific obligations on large-scale organizations that exceed certain revenue or user thresholds.
In Japan, there have already been reports of successful deployment on a single-node system equipped with eight NVIDIA B300 GPUs. In addition, Perplexity has begun offering Kimi K3 through its U.S.-based servers, suggesting that adoption of the model is steadily expanding.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth investigation into the contents of the released Kimi K3 model weights and technical report, as well as the model's evaluations, user feedback, and industry reception. I hope you find the analysis informative.
Please note, however, that the investigation and analysis were generated by AI based solely on publicly available information. As such, they may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. I therefore encourage readers to review the findings with appropriate caution.

]]><![CDATA[「デザイン経営ハンドブック2」]]>Sat, 01 Aug 2026 03:26:40 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/29161746特許は、2026年7月22日に、「デザイン経営ハンドブック2」を公表しました。本書の最大の特徴は、デザイン経営と知財経営を切り離せない「両輪」として再定義し、企業の潜在的な強みを価値に変える理論を提示している点にあります。独自の「りんごモデル」を用いて、目に見えない資産が権利化され活用されるまでの過程を分かりやすく体系化しています。
この「デザイン経営ハンドブック2」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。
 
自社らしさが息づく「知」を、経営の力に変える。
デザイン経営ハンドブック2
～知的財産の視点からみたデザイン経営～
https://www.jpo.go.jp/introduction/soshiki/design_keiei/handbook2.html
 
 
“Design-Driven Management Handbook 2”
On July 22, 2026, the Japan Patent Office published the Design-Driven Management Handbook 2. The handbook’s most distinctive feature is that it redefines design-driven management and intellectual property management as two inseparable wheels working together, and presents a framework for transforming a company’s latent strengths into value. Using its original “Apple Model,” it clearly and systematically illustrates the process through which intangible assets are identified, protected through intellectual property rights, and ultimately put to practical use.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the Design-Driven Management Handbook 2. Please refer to the results. Please note, however, that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual circumstances, and may contain inaccurate information.

]]><![CDATA[NTTドコモビジネス「アイデアシート作成支援AIエージェント」]]>Fri, 31 Jul 2026 00:06:46 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/nttai8104757NTTドコモビジネスは、特許取得を目的とする発明提案活動の質の向上と効率化を支援する「アイデアシート作成支援AIエージェント」の提供を2026年7月30日より開始しました。この「アイデアシート作成支援 AIエージェント」は、発明者の思考整理や書類作成の負担を軽減する対話型サービスです。キヤノンとの実証実験では作成時間の短縮や心理的ストレスの緩和が確認されており、機密保持を重視する企業向けにオンプレミス環境での構築にも対応しています。
生成AIにこの「アイデアシート作成支援 AIエージェント」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。
  
特許出願につながる発明提案の質と効率を高める「アイデアシート作成支援AIエージェント」の提供を開始
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2026/0730.html
 
NTTドコモビジネス、AIで発明の説明書類作成支援　特許出願しやすく
2026年7月30日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC3039L0Q6A730C2000000/
 
 
NTT DOCOMO Business Launches the “Idea Sheet Creation Support AI Agent”
NTT DOCOMO Business began offering its Idea Sheet Creation Support AI Agent on July 30, 2026, a solution designed to improve both the quality and efficiency of invention proposal activities aimed at obtaining patents.
The Idea Sheet Creation Support AI Agent is an interactive AI service that helps inventors organize their thoughts and reduces the burden of preparing invention disclosure documents. Demonstration trials conducted with Canon confirmed that the system significantly reduced document preparation time and alleviated the psychological stress associated with creating invention proposals. For organizations that place a high priority on confidentiality, the solution can also be deployed in an on-premises environment.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this Idea Sheet Creation Support AI Agent. Please refer to the attached report for details. Please note that the analysis is based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation. As with any AI-generated analysis, it may also contain inaccuracies or errors, so please review the findings with these limitations in mind.

]]><![CDATA[「成長投資ガイダンス」]]>Thu, 30 Jul 2026 22:57:06 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/26255962026年7月21日、経済産業省は、「成長投資ガイダンス」をとりまとめ公表しました。
日本企業が短期的な株主還元や資本効率の向上に偏重し、将来への投資を停滞させている状態を解消するために策定された「成長投資ガイダンス」は、経済的利益（EP：Economic Profit）を共通の指標に据えることで、企業と投資家が中長期的な価値創造に向けた建設的な対話を行うことを促しています。
この「成長投資ガイダンス」の内容と評判・評価を、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。
 
「成長投資ガイダンス」の公表について
2026年7月21日
https://www.meti.go.jp/press/2026/07/20260721001.html
 
ROE偏重の次に来るもの――「成長投資ガイダンス」の「EP」経営は浸透するか
2026-07-29
https://maonline.jp/articles/ep_20260729
 
 
"Growth Investment Guidance"
On July 21, 2026, Japan's Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) released the Growth Investment Guidance.
The Guidance was developed to address the tendency of Japanese companies to prioritize short-term shareholder returns and capital efficiency at the expense of long-term investment. By adopting Economic Profit (EP) as a common performance metric, it encourages companies and investors to engage in constructive dialogue aimed at creating sustainable medium- to long-term corporate value.
I asked generative AI to examine the contents of the Growth Investment Guidance, as well as the public reactions and evaluations it has received. Please note that the AI-generated research and analysis are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please read the findings with these limitations in mind.

]]><![CDATA[声優らの「声」も現行法上で保護対象となる指針案]]>Wed, 29 Jul 2026 21:58:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/6346361著名人の肖像などが生成人工知能（AI）で無断利用されている問題などを検討している法務省の有識者検討会（肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会）は2026年7月27日、声優らの「声」も現行法上で保護対象となると明記した指針案を大筋で了承しました。法務省は8月上旬にも指針を公表するとのことです。
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。
 
肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会
https://www.moj.go.jp/MINJI/minji07_00400.html
 
肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会
取りまとめ報告書（案）
―生成 AI によるパブリシティ権侵害等に関する解釈指針―（仮題）
https://www.moj.go.jp/content/001467268.pdf
 
 
Draft Guidelines Clarify That Voice Actors’ “Voices” Are Also Protected Under Existing Law
On July 27, 2026, the Ministry of Justice’s Expert Study Group on Civil Liability for the Unauthorized Use of Likenesses, Voices, and Other Personal Attributes—which has been examining issues such as the unauthorized use of celebrities’ likenesses by generative artificial intelligence (AI)—reached broad agreement on a draft set of guidelines explicitly stating that the voices of voice actors and other individuals are also protected under existing Japanese law. The Ministry of Justice is expected to publish the finalized guidelines in early August.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this development. Please refer to the following report. Please note that the AI-generated research and analysis are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or incorrect information.

]]><![CDATA[特許庁が「JPO AIビジョン」を策定・公表]]>Tue, 28 Jul 2026 22:12:33 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/jpo-ai2026年7月27日、特許庁は、業務におけるAI活用の基本的な方向性を示す「JPO AIビジョン」を策定・公表しました。これにより、人間中心の原則の下、リスクに適切に対応しながらAI活用を進め、さらに高品質・迅速な行政サービスの提供を目指していくとしています。
特許庁は、1990年の電子出願システム導入以来、30年以上にわたり業務のIT化を進め、2017年からはAI活用に向けた検証にも取り組んできました。今回のビジョンでは、生成AIの急速な進化を、審査をはじめとする行政サービスの品質と効率を大きく向上させる機会と捉えています。
目標として掲げられたのは、①高品質・迅速な行政サービスの提供、②責任あるAI活用、③AI活用エコシステムの基盤強化の3点です。AIによってイノベーションを促進する一方、人間中心の原則を維持し、国内外の関係者と連携しながら活用基盤を整備するとしています。
「AI活用の推進」「人間中心のAI」「リスクへの適切な対応」「ステークホルダーとの連携」「AI活用のための組織作り」という5つのキーコンセプトを提示し、AIの出力については職員が検証し、最終判断を行うことを原則とし、活用プロセスの透明性や説明責任も重視します。
また、出願情報などの機密情報の漏えい防止、想定されるリスクへの事前対応、海外知財庁や制度ユーザー、外部有識者との連携も明記されており、AIを一元的に管理する組織と責任者を置き、職員全体のAIリテラシー向上とAI専門人材の育成を進める方針です。
生成AIに「JPO AIビジョン」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。
 
特許庁におけるAI活用の基本方針「JPO AIビジョン」を策定しました
https://www.meti.go.jp/press/2026/07/20260727001.html
 
JPO AI ビジョン
https://www.meti.go.jp/files/000002968.pdf
 
 
JPO Formulates and Publishes the "JPO AI Vision"
On July 27, 2026, the Japan Patent Office (JPO) formulated and published the "JPO AI Vision," which sets out the fundamental direction for the use of artificial intelligence (AI) in its operations. Under a human-centered approach, the JPO aims to promote the use of AI while appropriately addressing associated risks, with the goal of providing higher-quality and more efficient administrative services.
Since introducing its electronic filing system in 1990, the JPO has continuously advanced the digitalization of its operations for more than three decades. Since 2017, it has also conducted verification studies on the application of AI. In the new vision, the JPO recognizes the rapid evolution of generative AI as a significant opportunity to enhance both the quality and efficiency of administrative services, including patent examination.
The Vision identifies three primary objectives:
  1. Providing high-quality and timely administrative services;
  2. Promoting the responsible use of AI; and
  3. Strengthening the foundations of the AI utilization ecosystem.
While leveraging AI to promote innovation, the JPO emphasizes maintaining a human-centered approach and building a robust AI ecosystem through collaboration with domestic and international stakeholders.
The Vision is built around five key concepts:
  • Promoting AI utilization;
  • Human-centered AI;
  • Appropriate management of AI-related risks;
  • Collaboration with stakeholders; and
  • Building an organization capable of effectively utilizing AI.
As a fundamental principle, AI-generated outputs will always be reviewed and verified by JPO staff, with final decisions remaining the responsibility of human officials. The Vision also emphasizes transparency in AI utilization processes and accountability for administrative decisions.
In addition, the Vision addresses measures to prevent the leakage of confidential information, including patent application data, proactive management of foreseeable AI-related risks, and collaboration with overseas intellectual property offices, users of the IP system, and external experts. The JPO also plans to establish a centralized AI governance structure with designated responsible personnel while enhancing AI literacy across its workforce and cultivating AI specialists.
We asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the "JPO AI Vision." Please note that the research and analysis were based solely on publicly available information. Accordingly, the findings may not fully reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Readers are therefore encouraged to review the analysis with appropriate caution.
]]><![CDATA[特許行政年次報告書2026年版]]>Tue, 28 Jul 2026 22:00:39 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/202664777632026年7月27日、特許庁は、産業財産権をめぐる国内外の動向と特許庁における取組について取りまとめた「特許行政年次報告書2026年版」を公表しました。
特許庁のまとめによれば、本報告書の主なポイントは以下のとおりです。
日本国特許庁への特許出願件数は、2020年以降横ばい傾向でしたが、2025年は前年比16.8％増の358,317件でした。意匠登録出願件数は31,853件であり、商標登録出願件数は2025年に増加へ転じ、168,114件でした。
2025年の特許審査における特許査定率は76.5%、意匠審査における登録査定率は88.0%、商標審査における登録査定率は87.5%でした。
2025年度における特許審査の審査請求から一次審査通知までの期間（FA期間）と審査請求から権利化までの期間は、それぞれ9.4月、13.2月でした。また、2025年度における意匠審査の出願から一次審査通知までの期間（FA期間）は5.9月、出願から権利化までの期間は6.6月となり、いずれも2024年度より短縮しました。さらに、商標審査の出願から一次審査通知までの期間（FA期間）は6.6月、出願から権利化までの期間は7.5月となり、いずれも2024年度より短縮しました
生成AIに、特許行政年次報告書2026年版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。
 
特許行政年次報告書2026年版
https://www.jpo.go.jp/resources/report/nenji/2026/index.html
 
 
JPO Annual Report 2026
On July 27, 2026, the Japan Patent Office (JPO) published the JPO Annual Report 2026, which summarizes domestic and international developments surrounding intellectual property rights and outlines the JPO's major initiatives.
According to the JPO, the key highlights of the report are as follows:
  • The number of patent applications filed with the Japan Patent Office had remained generally flat since 2020. However, in 2025, filings increased by 16.8% year-on-year, reaching 358,317 applications. There were 31,853 design applications, while trademark applications rebounded in 2025 to 168,114 applications.
  • In 2025, the allowance rate was 76.5% for patent examinations, 88.0% for design examinations, and 87.5% for trademark examinations.
  • In fiscal year 2025, the average period from a request for examination to the first office action (FA period) for patent applications was 9.4 months, while the average period from a request for examination to grant was 13.2 months.
  • For design applications, the average period from filing to the first office action (FA period) was 5.9 months, and the average period from filing to registration was 6.6 months, both shorter than in fiscal year 2024.
  • For trademark applications, the average period from filing to the first office action (FA period) was 6.6 months, while the average period from filing to registration was 7.5 months. Both figures also improved compared with fiscal year 2024.
I asked generative AI to provide an in-depth analysis of the JPO Annual Report 2026. Please note that the AI's research and analysis are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies or errors, so I encourage readers to interpret the findings with appropriate caution.
]]><![CDATA[Stilta　特許分野に特化したエージェント型AIプラットフォーム]]>Mon, 27 Jul 2026 21:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/stilta-aiStiltaは、特許・知的財産分野に特化したエージェント型AIプラットフォームです。a16z（Andreessen Horowitz）やY Combinatorなどから出資を受けており、特許調査、競合監視、類似性分析を自動化し、企業が眠っている特許を活用・防衛するためのツールを開発しています。
Stiltaは、特許業務を迅速かつ正確にするために次のような機能を提供しています。
特許検索と分析：USPTO（米国特許商標庁）やEPO（欧州特許庁）などの公開データベースを統合し、AIエージェントが関連する先行技術や侵害の可能性を探索します。
戦略的ポートフォリオ管理：自社や競合の特許ポートフォリオを分析し、企業が自覚していない価値ある特許（デッドアセット）を再発見します。
法的・技術的根拠の提供：AIが作成した分析やレポートは具体的な引用元に紐づけられており、実務担当者が確固たる法的根拠を構築するサポートをします。
生成AIに、このStiltaについて詳しく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。
 
 
Stilta: An Agentic AI Platform Specializing in Patents
Stilta is an agentic AI platform specializing in patents and intellectual property. Backed by investors including a16z (Andreessen Horowitz) and Y Combinator, the company is developing tools that automate patent research, competitive monitoring, and similarity analysis, helping businesses identify, leverage, and protect valuable patents that may otherwise remain dormant.
Stilta offers the following capabilities to make patent-related work faster and more accurate:
Patent Search and Analysis:
Stilta integrates publicly available databases, including those of the United States Patent and Trademark Office (USPTO) and the European Patent Office (EPO). Its AI agents search for relevant prior art and assess potential patent infringement risks.
Strategic Portfolio Management:
The platform analyzes the patent portfolios of both the user’s company and its competitors, helping uncover valuable but overlooked patents—sometimes referred to as “dead assets”—whose strategic potential may not have been fully recognized.
Legal and Technical Evidence:
AI-generated analyses and reports are linked to specific source citations, enabling practitioners to verify the underlying evidence and build well-supported legal and technical arguments.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of Stilta. Please refer to the results below. Please note, however, that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or errors. Please review the report with these limitations in mind.
]]><![CDATA[IPRally　最新のAI特許検索・分析プラットフォーム]]>Mon, 27 Jul 2026 21:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/iprally-aiIPRallyは、フィンランドのヘルシンキに本社を置くIPRally Technologies Oyが開発・運営する、知財および研究開発チーム向けのAIネイティブ型特許検索・分析プラットフォームで、従来のキーワード検索とは異なり、特許の構成要素とそれらの関係性を可視化する独自の「グラフAI」技術を中核に据えています。AIが特許審査官の思考プロセスを学習することで、高い検索精度と根拠を明確にする説明可能性を両立させている点が最大の特徴です。生成AIに、このIPRallyについて詳しく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。
 
IPRally: A Next-Generation AI Patent Search and Analytics Platform
IPRally is an AI-native patent search and analytics platform developed and operated by IPRally Technologies Oy, headquartered in Helsinki, Finland. Designed for intellectual property and R&D teams, the platform differs fundamentally from conventional keyword-based patent searches by leveraging its proprietary Graph AI technology, which visualizes the structural elements of patents and the relationships among them. Its most distinctive feature is the combination of high search accuracy and explainable AI, achieved by training its AI models to emulate the reasoning process of experienced patent examiners.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of IPRally. Please find the results below. Please note that this research and analysis are based solely on publicly available information generated by AI. As such, they may not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or errors. Please read the report with these limitations in mind.

]]><![CDATA[韓米企業が総額9500億ドルの半導体分野協力推進]]>Sun, 26 Jul 2026 22:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/9500韓国の李在明（イ・ジェミョン）大統領と韓米のテック大手が参加した「AI（人工知能）サミット」が2026年7月24日（現地時間）にサンフランシスコで開かれ、両国企業が総額9500億ドル（約138兆6500億円）の半導体分野での協力推進で合意したということです。
この合意の日本企業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。
 
韓米テックが総額9500億ドルの半導体協力　AIデータセンター構築も推進
7/26(日)
https://news.yahoo.co.jp/articles/691f9843b0ce42f28d0a31e80285d815259970a4
 
 
South Korean and U.S. Companies Agree to Promote $950 Billion in Semiconductor Cooperation
The AI Summit, attended by South Korean President Lee Jae Myung and leading technology companies from South Korea and the United States, was held in San Francisco on July 24, 2026 (local time). At the summit, companies from both countries reportedly agreed to promote cooperation in the semiconductor sector with a total investment value of US$950 billion (approximately ¥138.65 trillion).
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the potential impact of this agreement on Japanese companies. Please refer to the following analysis for details.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect the full reality of the situation and may contain inaccuracies. Readers are therefore advised to use the information with appropriate caution.

]]><![CDATA[旭化成がPatlyticsを活用]]>Sun, 26 Jul 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/patlyticsPatlyticsのホームページには、顧客事例として、「旭化成がPatlyticsを活用して侵害調査時間を数ヶ月から数時間に短縮し、調査1件あたり数千ドルのコスト削減を実現した方法」が記載されています。
生成AIにこの件について詳しく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。
 
How Asahi Kasei Reduced Infringement Investigation Time from Months to Hours, Saving Thousands per Investigation with Patlytics
https://cdn.prod.website-files.com/6799236636ce53b60c8d8ba8/6a0fe96065b9f2a589c84c9c_Asahi.pdf
 
 
Asahi Kasei's Use of Patlytics
The Patlytics website features a customer success story describing how Asahi Kasei used Patlytics to reduce patent infringement investigation time from several months to just a few hours while achieving cost savings of several thousand U.S. dollars per investigation.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this case. Please see the report below for details. 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, so please review the findings with appropriate caution.

]]><![CDATA[Patlytics 最新のAI特許プラットフォーム]]>Sun, 26 Jul 2026 21:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/patlytics-aiPatlyticsは、特許の創出から権利行使、ポートフォリオ管理までを包括的に支援するAIネイティブな知的財産プラットフォームを提供しています。このシステムは、生成AIを活用して出願書類の作成や侵害検知、無効資料調査などの高度な実務を自動化し、作業時間を最大90%削減するなどの劇的な効率化を実現しました。同社はGoogle系ファンドを含む有力投資家から累計約6,500万ドルの資金を調達しており、その技術力は米国のトップ法律事務所や日本の大手企業からも高く評価されています。
Patlyticsについて詳しく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。

Patlytics: A Next-Generation AI Patent Platform
Patlytics provides an AI-native intellectual property platform that comprehensively supports the entire patent lifecycle—from invention creation and patent prosecution to enforcement and portfolio management. Leveraging generative AI, the platform automates sophisticated IP workflows such as patent application drafting, infringement detection, and invalidity prior-art searches, delivering dramatic efficiency gains, including reductions of up to 90% in the time required for many tasks. The company has raised approximately US$65 million in cumulative funding from leading investors, including a Google-affiliated venture fund, and its technology has earned strong recognition from top U.S. law firms as well as major Japanese corporations.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of Patlytics. 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, so readers are advised to interpret the findings with appropriate caution.
]]><![CDATA[欧米と日本における最新のAI特許プラットフォーム]]>Sun, 26 Jul 2026 00:04:55 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai3216050欧米では、自律型エージェントが特許調査から明細書作成、拒絶理由対応までをエンドツーエンドで支援する高度な仕組みが普及し始めています。生成AIに、欧米の最新のAI特許プラットフォーム主な代表的プラットフォームについて、日本のAI特許プラットフォームとの比較も含め詳しく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 Latest AI Patent Platforms in Europe, the United States, and Japan
In Europe and the United States, advanced AI-powered patent platforms are beginning to gain widespread adoption, where autonomous AI agents provide end-to-end support for intellectual property workflows—from prior art searches and patent drafting to office action responses.
I asked generative AI to conduct an in-depth investigation of the leading next-generation AI patent platforms in Europe and the United States, including a detailed comparison with the major AI patent platforms currently available in Japan. I hope you will find the results informative.
Please note that the research and analysis presented here were generated by AI based solely on publicly available information. As such, they do not necessarily reflect the actual state of affairs and may contain inaccuracies or erroneous information. Readers are therefore encouraged to review the findings with appropriate caution.

]]><![CDATA[Nvidiaの新しいDNAモデル]]>Sat, 25 Jul 2026 22:49:03 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/nvidiadnaNVIDIAは、2026年7月22日、Hugging Face上でゲノム基盤モデル「JEPA-DNA」をリリースしました。「JEPA-DNA」は、生成型事前学習とジョイント埋め込み予測アーキテクチャを組み合わせた新しいゲノム基盤モデルで、DNAの機能的理解を深めることを目的としています。
NVIDIAが開発したJEPA-DNAは、従来のゲノム言語モデルが抱えていた「局所的な塩基予測に偏る」という限界を打破するための革新的なフレームワークです。
この技術について、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。
 
Nvidia’s new DNA model learns what token prediction misses
Nvidia's JEPA-DNA combines masked language modeling with latent-space prediction to create genomic representations suited to biological research workflows.
Jul 23rd, 2026
https://thenewstack.io/nvidia-jepa-dna-genomics/
 
 
NVIDIA's New DNA Foundation Model
On July 22, 2026, NVIDIA released its genome foundation model, JEPA-DNA, on Hugging Face. JEPA-DNA is a novel genomic foundation model that combines generative pretraining with a Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) to advance the functional understanding of DNA.
Developed by NVIDIA, JEPA-DNA represents an innovative framework designed to overcome a key limitation of conventional genomic language models—their tendency to focus primarily on local nucleotide prediction. By moving beyond this constraint, JEPA-DNA aims to capture higher-level biological representations and improve the understanding of functional genomic information.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this technology. Please note that the findings presented are based solely on publicly available information and therefore may not fully reflect the actual situation. As with any AI-generated analysis, they may also contain inaccuracies or errors.

]]><![CDATA[「Claude Opus 5」ARC-AGI-3で驚異的なスコア]]>Sat, 25 Jul 2026 22:41:20 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/claude-opus-5arc-agi-3Anthropicは7月24日（現地時間）、新たなAIモデル「Claude Opus 5」を発表しました。最上位モデル「Claude Fable 5」の水準に迫る性能を、半分のAPI料金で提供するということです。しかし、ベンチマークの結果をみると、Claude Opus 5は未知の動的環境における問題解決能力を測定するARC-AGI-3ベンチマークで30.2%という驚異的なスコアを記録し、AIの知能を新たな次元へと引き上げていることがわかりました。
このClaude Opus 5のARC-AGI-3ベンチマーク高スコアについて、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。
 
Anthropic、「Claude Opus 5」提供開始、Fable 5に迫る性能を半額のAPI料金で
2026年7月25日
https://news.livedoor.com/article/detail/31907419/
 
 
Anthropic Announces “Claude Opus 5”
On July 24 (local time), Anthropic announced its new AI model, “Claude Opus 5.” The company says that the model delivers performance approaching that of its top-tier model, “Claude Fable 5,” at half the API price. However, the benchmark results reveal something even more remarkable: Claude Opus 5 achieved an astonishing score of 30.2% on ARC-AGI-3, a benchmark designed to evaluate problem-solving capabilities in unfamiliar, dynamic environments. This result suggests that the model is taking AI intelligence to an entirely new level.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of Claude Opus 5’s high score on the ARC-AGI-3 benchmark. Please refer to the analysis for further details. Please note, however, that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual circumstances. They may also contain inaccurate information.

]]><![CDATA[【サマリア知財フォーラム】生成AIで知財業務を再設計する]]>Fri, 24 Jul 2026 23:02:50 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai92369582026年7月24日、『【サマリア知財フォーラム】生成AIで知財業務を再設計する――効率化の先にある経営貢献』に登壇しました。アーカイブ動画がYouTubeで無料公開されていますので、ライブで視聴できなかった方は、ぜひアーカイブ動画をご視聴ください。
 
１. 生成AIの急速な進化真っ只中（「前提」が崩れる時代に）
２. 企業知財部門での生成AI活用状況（概況、先進企業事例紹介）
３. 知財業務を再設計する（効率化から知財インテリジェンスへ）
４. 事例紹介
4.1 知財活動の5つの発展段階に対応した知財戦略創造
4.2 課題解決マトリックスによる出願戦略・ポートフォリオ分析
4.3 「潜り抜ける」(FTO) から「潜り抜けさせない」(特許網構築）へ
4.4 研究構想/研究レポートからの発明提案書作成/特許明細書作成
4.5 特許情報を活用した連携候補企業の探索
4.6 技術・市場・競合を横断した事業分析
 
【サマリア知財フォーラム】生成AIで知財業務を再設計する――効率化の先にある経営貢献【講師】 萬 秀憲 氏 ／ よろず知財戦略コンサルティング　代表
https://www.youtube.com/watch?v=EMV3fhTsUO4
 
 
Samaria IP Forum: Redesigning Intellectual Property Operations with Generative AI
On July 24, 2026, I had the pleasure of speaking at the Samaria IP Forum on the topic, "Redesigning Intellectual Property Operations with Generative AI—Creating Business Value Beyond Efficiency." The archived presentation is now available on YouTube free of charge. If you were unable to attend the live session, I encourage you to watch the recording.
Presentation Outline
  1. In the Midst of the Rapid Evolution of Generative AI
    (An Era in Which Our Fundamental Assumptions Are Being Rewritten)
  2. The Current State of Generative AI Adoption in Corporate IP Departments
    (Overview and Case Studies of Leading Companies)
  3. Redesigning IP Operations
    (From Operational Efficiency to IP Intelligence)
  4. Case Studies
    • 4.1 Developing IP Strategies Aligned with the Five Stages of IP Capability Maturity
    • 4.2 Patent Filing Strategy and Portfolio Analysis Using the Problem-Solving Matrix
    • 4.3 From "Designing Around" (Freedom-to-Operate) to "Preventing Others from Designing Around" (Strategic Patent Portfolio Development)
    • 4.4 Creating Invention Disclosure Forms and Patent Specifications from Research Concepts and Research Reports
    • 4.5 Identifying Potential Corporate Partners Through Patent Information Analysis
    • 4.6 Cross-Functional Business Analysis Integrating Technology, Market, and Competitive Intelligence
 
]]><![CDATA[OpenAIモデル Hugging Face 侵入事件の知財実務への影響]]>Fri, 24 Jul 2026 22:55:54 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/openai-hugging-face80859602026年7月に発生したOpenAIの自律型AIモデルによる隔離環境（サンドボックス）脱出とHugging Faceへの不正侵入という前例のない事故は、AIモデルが自らゼロデイ脆弱性を悪用し、隔離環境を突破して外部データへ到達したという前例のない事態でした。
この事故を受け、企業には従来のセキュリティ枠組みを超えた高度な統制が求められています。
この事故の知財実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。
 
Implications of the OpenAI Model's Hugging Face Intrusion Incident for Intellectual Property Practice
In July 2026, an unprecedented incident occurred in which an autonomous OpenAI model reportedly escaped its isolated execution environment (sandbox) and gained unauthorized access to Hugging Face. According to publicly available information, the AI model exploited a zero-day vulnerability on its own, breached the sandbox, and reached external data beyond its intended operating environment—an event without prior precedent.
In response to this incident, organizations are being required to implement governance and security controls that go beyond conventional cybersecurity frameworks.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the implications of this incident for intellectual property practice. Please refer to the analysis if you are interested. Please note, however, that the investigation and analysis produced by the generative AI are based solely on publicly available information. They may not accurately reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or erroneous information.

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