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<![CDATA[ - Blog]]>Sun, 01 Mar 2026 18:03:47 +0900Weebly<![CDATA[「Grok」が米・イスラエルによる対イラン攻撃を事前に的中]]>Sun, 01 Mar 2026 08:53:39 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/grokxAIの対話型AI「Grok」が2026年2月28日の米・イスラエルによる対イラン攻撃を事前に的中させたという報道がありました。イスラエルのエルサレム・ポスト紙が行った比較実験では、他の主要AIが予測を外す中でGrokのみが正確な攻撃日を提示したということです。この的中は、X（旧Twitter）の膨大な投稿を即座に解析するリアルタイム推論能力と、当時の外交交渉や軍事展開といった公開情報が合致した結果であるということです。
この問題について生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

When AI thinks US will strike Iran - and what it teaches us about tech under pressure
https://www.jpost.com/middle-east/iran-news/article-887917

“Grok” Accurately Predicted the U.S.–Israel Strike on Iran in Advance
There have been reports that xAI’s conversational AI, “Grok,” accurately predicted in advance the U.S.–Israel strike on Iran carried out on February 28, 2026. According to a comparative experiment conducted by The Jerusalem Post, while other major AI models failed to predict the outcome, Grok alone identified the correct date of the attack.
This apparent success has been attributed to Grok’s real-time reasoning capability, which instantly analyzes massive volumes of posts on X (formerly Twitter), combined with publicly available information at the time, such as diplomatic negotiations and military developments.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this issue. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the full reality of the situation. The results may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the materials.

]]><![CDATA[知的財産分野での国産大規模言語モデル（LLM）の採用状況]]>Sun, 01 Mar 2026 05:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/llm9379489生成ＡＩに、知的財産分野での国産大規模言語モデル（LLM）の採用状況を調べさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Social Implementation of Domestic Large Language Models (LLMs) in the Intellectual Property Field
I asked generative AI to investigate the current status of social implementation of domestically developed large language models (LLMs) in the field of intellectual property. I then used NotebookLM to convert the results into infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. The results may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the materials.

]]><![CDATA[「国産LLM（大規模言語モデル）」の採用状況]]>Sun, 01 Mar 2026 04:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/llm2520779昨今の地政学的リスクを考慮すると、他国の単一のAIベンダー（特に米国の特定のフロンティアモデル）へ過度に依存する構造は、企業経営における致命傷となりかねません。
複数のAIモデルを透過的に切り替えられるAPIゲートウェイや中間抽象化レイヤーの設計などのマルチベンダー戦略や、データの主権とアルゴリズムの完全な制御権を確保するため国内のデータセンターで稼働する「国産LLM（大規模言語モデル）」の採用、クローズドな環境で機密データを処理できるソブリンクラウド（自国主権型クラウド）の構築が求められています。
生成ＡＩに、「国産LLM」の採用状況を調べさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Adoption Status of “Domestic LLMs (Large Language Models)”
In light of growing geopolitical risks, an overreliance on a single foreign AI vendor—particularly specific U.S. frontier models—could pose a potentially fatal vulnerability to corporate management.
There is an increasing need for multi-vendor strategies, such as designing API gateways and intermediate abstraction layers that enable seamless switching between multiple AI models. At the same time, organizations are being urged to adopt “domestic LLMs (Large Language Models)” operated within domestic data centers to ensure data sovereignty and full control over algorithms. The construction of sovereign clouds—nationally controlled cloud environments capable of processing sensitive data within closed systems—is also becoming essential.
I asked generative AI to investigate the current adoption status of domestic LLMs. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the full reality of the situation and may contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the materials.

]]><![CDATA[AIの地政学的リスクと日本企業への影響]]>Sat, 28 Feb 2026 23:35:23 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai31424252026年2月27日、トランプ大統領がAnthropicの全連邦機関での使用停止を命令し、ヘグセス国防長官がAnthropicを「サプライチェーンリスク」に指定しました。その後、OpenAIが国防総省の機密ネットワーク向けAI契約を獲得しました。
この事態が日本企業に及ぼす影響を生成AIに分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Geopolitical Risks of AI and the Impact on Japanese Companies
On February 27, 2026, President Trump ordered the suspension of Anthropic’s products across all federal agencies, and Secretary of Defense Hegseth designated Anthropic as a “supply chain risk.” Subsequently, OpenAI secured a contract to provide AI models for the Department of Defense’s classified networks.
I asked generative AI to analyze the potential impact of this development on Japanese companies. Furthermore, the results were transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. Kindly review the material with this understanding.

]]><![CDATA[米国防総省AIは、AnthropicからOpenAIへ]]>Sat, 28 Feb 2026 10:41:57 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/aianthropicopenai2026年2月、米国防総省による軍事AIの無制限利用要求を拒絶したAnthropicが、トランプ政権によって連邦政府から事実上追放されました。
Anthropicは国内監視や自律型兵器への転用を防ぐ倫理的セーフガードを堅持しましたが、政府はこれを「供給網リスク」と認定する異例の強硬策を講じています。
この排除の直後、競合のOpenAIが国防総省の機密ネットワークへのモデル提供に合意し、市場の空白を埋める形で国家安全保障体制に深く統合されました。
AIの最終的な制御権が開発企業から国家主権へと移行した歴史的転換点とされています。
この問題について生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

OpenAI、国防総省とAIモデル提供合意　アンソロピック決裂後に表明
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN2815L0Y6A220C2000000/

トランプ米大統領、政府機関にAnthropic製品の使用停止を指示、AIの安全性を巡る対立で
米国防総省が軍事利用におけるAIの安全制限の撤廃を求めたのに対し、Anthropicが倫理的観点からこれを拒否
https://www.sbbit.jp/article/cont1/181668

U.S. Department of Defense AI Shifts from Anthropic to OpenAI
In February 2026, Anthropic—after refusing the U.S. Department of Defense’s demand for unrestricted military use of its AI—was effectively expelled from the federal government under the Trump administration.
Anthropic maintained ethical safeguards designed to prevent domestic surveillance and the repurposing of its models for autonomous weapons. In response, the government took the extraordinary step of designating the company as a “supply chain risk.”
Immediately following this exclusion, its competitor OpenAI agreed to provide models for use within the Department of Defense’s classified networks, filling the resulting market vacuum and becoming deeply integrated into the national security apparatus.
This episode is widely regarded as a historic turning point, marking the shift of ultimate control over advanced AI systems from private developers to sovereign state authority.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this issue. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. Kindly review the materials with these considerations in mind.

]]><![CDATA[2024年7月・8月の大量出願と2025年12月の大量出願]]>Fri, 27 Feb 2026 14:10:58 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2024782025122024年11月に開催され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で、特許庁は「2024年7月・8月に特定の企業による大量出願があった」と報告、「AI関連のかなり大きな企業からの出願」と説明していました。
2026年1月以降のソフトバンクグループの特許公開件数は7,486件(公開日が2026年1月1日～2026年2月27日、出願日は2024年8月16日迄)となっており、この「特定の企業」がソフトバンクグループであることが明らかとなりました。
ソフトバンクグループは、2023年9月にも約1万件の集中特許出願を行っていたことが明らかになっており、2024年7月・8月の大量出願は、その第2波とも言えます。
そして、特許庁が2026年2月25日に公表した「特許出願等統計速報」の暫定速報値によると、2025年12月単月の特許出願数は82,188件に達し、前年同月比で約169%増（約2.7倍）という空前の急増を記録しましたが、これがソフトバンクグループの特許出願の第3波ではないかという推測がささやかれています。
生成AIに、2025年12月期における特許出願数異常急増について分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

特許出願数が異例の水準に、25年12月は前年同月比170％増　ちらつくAIの影
2026.02.27
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/11535/?i_cid=nbpnxt_child_parent

Massive Patent Filings in July–August 2024 and December 2025
At the 9th Fiscal Review Subcommittee of the Intellectual Property Committee under the Industrial Structure Council held in November 2024, the Japan Patent Office reported that “a specific company filed a large number of patent applications in July and August 2024,” explaining that the filings came from “a fairly major AI-related company.”
Since January 2026, the number of published patent applications by SoftBank Group has reached 7,486 (with publication dates between January 1, 2026 and February 27, 2026, and filing dates up to August 16, 2024), making it clear that the “specific company” was SoftBank Group.
It had already been revealed that SoftBank Group conducted a concentrated filing of approximately 10,000 patent applications in September 2023. The surge in July–August 2024 can therefore be regarded as a second wave.
Furthermore, according to the preliminary figures in the “Patent Application Statistics Report (Flash)” released by the Japan Patent Office on February 25, 2026, the number of patent applications filed in December 2025 alone reached 82,188—an unprecedented surge of approximately 169% year-on-year (about 2.7 times the previous year’s level). There is speculation that this may represent a third wave of patent filings by SoftBank Group.
I asked generative AI to analyze the extraordinary spike in patent application filings for December 2025. In addition, the results were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies. Please review the materials with this understanding in mind.

]]><![CDATA[ドイツの実用新案は「最強の戦術ツール」]]>Thu, 26 Feb 2026 14:47:22 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/1209011ドイツの実用新案（Gebrauchsmuster）は「最強の戦術ツール」とされています。
ドイツの実用新案について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Germany’s Utility Model as the “Most Powerful Tactical Tool”
Germany’s utility model (Gebrauchsmuster) is often described as the “most powerful tactical tool.”
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the German utility model system. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. The results may also contain inaccuracies. Kindly review the materials with these points in mind.

]]><![CDATA[Anthropicと米国防総省の対立]]>Wed, 25 Feb 2026 00:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/anthropic1003872Anthropicと米国防総省の間で、AIの軍事利用の倫理制限を巡る対立が表面化しています。この問題について生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

軍事AIの境界線は誰が引くのか―Anthropicと米国防総省の対立：LAWSを巡る倫理的攻防と統制
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/4140816751df76271ecd1fdc459a87f9ebe73044

Tensions Between Anthropic and the U.S. Department of Defense
A conflict has surfaced between Anthropic and the U.S. Department of Defense regarding ethical restrictions on the military use of AI. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this issue. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. Kindly review the materials with these considerations in mind.

]]><![CDATA[令和７年（行ケ）第１００３９号　動機付け]]>Tue, 24 Feb 2026 22:54:27 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/710039令和７年（行ケ）第１００３９号は、発明の名称を「活性エネルギー線硬化性樹脂組成物、ハードコート積層フィルム、及びガラス外貼り用フィルム」とする特許発明について、特許異議の申立てに基づく特許取消決定の取消訴訟について、主引用発明に副引用例記載の事項を採用する動機付けがあるとはいえないとして、特許を取り消した原決定が取り消された事例です。
この判決について生成AIに深掘りさせました。
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。

令和８年１月１５日判決言渡
令和７年（行ケ）第１００３９号特許取消決定取消請求事件
口頭弁論終結日令和７年１１月１９日
判決
https://www.courts.go.jp/assets/hanrei/hanrei-pdf-95426.pdf

Reiwa 7 (Gyo-Ke) No. 10039: Motivation to Combine
Reiwa 7 (Gyo-Ke) No. 10039 is a judgment in an action seeking revocation of a decision to revoke a patent, filed in response to a patent opposition, concerning a patented invention titled “Actinic Radiation-Curable Resin Composition, Hard Coat Laminated Film, and Film for Exterior Application to Glass.”
In this case, the court held that there was no motivation to adopt the matters described in a secondary cited reference in combination with the primary cited invention. Accordingly, the court overturned the prior decision, which had revoked the patent.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this judgment.
Please note that the investigation 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 inaccuracies. Please refer to them with this understanding.

]]><![CDATA[2028年までにAIが人類の知能を超える超知性に到達]]>Tue, 24 Feb 2026 08:15:45 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2028aiOpenAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）はインドで開催された「India AI Impact Summit 2026」(2026年2月16日 – 2026年2月20日)で講演し、2028年末までにAIが人類の知的能力を上回る超知能に到達するとの見通しを示しました。また、AI技術が特定の国家や企業に独占されることによる全体主義のリスクを警告し、技術の恩恵を分散するAIの民主化と国際的な枠組みによるガバナンスの必要性を訴えました。
India AI Impact Summit 2026でのサム・アルトマンCEOの講演について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

OpenAIのサム・アルトマンCEO「2028年までにAIが人類の知能を超える超知性に到達」
AIが特定の国家や企業に独占されることによる全体主義のリスクを警告
https://www.sbbit.jp/article/cont1/181280#image230099%E3%80%8F

OpenAIのサム・アルトマンCEO「2028年までにAIが人類の知能を超える超知性に到達」
2/22
https://news.yahoo.co.jp/articles/b7a98232dacfd61f59ac2de1bdf0258be72528fe

AI to Reach Superintelligence Surpassing Human Intelligence by 2028
Sam Altman, CEO of OpenAI, delivered a speech at the India AI Impact Summit 2026 (February 16–20, 2026), held in India, where he expressed his outlook that by the end of 2028, AI will reach superintelligence surpassing human intellectual capabilities. He also warned of the risk of totalitarianism arising from the concentration of AI technology in the hands of specific nations or corporations, and emphasized the need for democratizing AI to distribute its benefits broadly, as well as establishing international governance frameworks.
I asked generative AI to provide an in-depth analysis of CEO Sam Altman’s speech at the India AI Impact Summit 2026. Furthermore, I used NotebookLM to convert the results into infographics and presentation slides.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the full reality of the situation. They may also contain inaccuracies. I ask that you review the materials with this understanding in mind.

]]><![CDATA[4つの専門家AIが答えを出す「Grok 4.20」]]>Mon, 23 Feb 2026 09:25:01 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/4aigrok-420xAIが2026年2月17日にリリースした「Grok 4.20」は、4つの専門AIエージェントが同時並行で同一の問題に取り組み、複数の視点から解答を統合するアーキテクチャとなっています。この仕組みにより、一つの視点だけでは気づかない問題点を拾い上げられる精度が上がります。
Grok 4.20について生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

“Grok 4.20”: Four Expert AIs Deliver a Unified Answer
“Grok 4.20,” released on February 17, 2026 by xAI (the AI company led by Elon Musk), adopts an architecture in which four specialized AI agents simultaneously work on the same problem in parallel and integrate their answers from multiple perspectives.
This mechanism improves accuracy by identifying issues that might be overlooked from a single viewpoint.
I asked a generative AI to conduct an in-depth analysis of Grok 4.20. Furthermore, the results were turned into an infographic and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly review the materials with this understanding in mind.

]]><![CDATA[GPT5.2が理論物理学の定説を覆す]]>Sun, 22 Feb 2026 23:31:59 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/gpt52OpenAIは2026年2月13日、「GPT‑5.2、理論物理学における新たな結果を導き出す：新しいプレプリントによると、GPT‑5.2 がグルーオン振幅の公式を提案し、その後、内部のOpenAI モデルによって証明されたことが執筆陣によって確認されました。」と発表しました。それが「GPT5.2が理論物理学の定説を覆し、シンプルな新公式を発見」、「OpenAIのGPT-5.2が物理学の新たな式を作り出すことに成功」と報道されています。
この内容を生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

GPT‑5.2、理論物理学における新たな結果を導き出す
https://openai.com/ja-JP/index/new-result-theoretical-physics/

GPT5.2が理論物理学の定説を覆し、シンプルな新公式を発見
https://www.sbbit.jp/article/cont1/180888

OpenAIのGPT-5.2が物理学の新たな式を作り出すことに成功
https://gigazine.net/news/20260216-openai-gpt-5-2-theoretical-physics/

GPT-5.2 Overturns a Prevailing View in Theoretical Physics
On February 13, 2026, OpenAI announced: “GPT-5.2 Derives a New Result in Theoretical Physics: According to a new preprint, GPT-5.2 proposed a formula for gluon amplitudes, which was subsequently proven by an internal OpenAI model, as confirmed by the authors.”
This development has been widely reported under headlines such as “GPT-5.2 Overturns Conventional Wisdom in Theoretical Physics and Discovers a Simple New Formula” and “OpenAI’s GPT-5.2 Successfully Generates a New Equation in Physics.”
I asked generative AI to conduct a deeper analysis of this development. The results were further compiled into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analytical results generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the full reality of the situation and may contain inaccuracies. Kindly review the materials with this understanding in mind.

]]><![CDATA[「ARC-AGI-2」での性能差が知的財産業務へどう影響するか]]>Sun, 22 Feb 2026 10:51:01 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/arc-agi-2AIの「流動的知能」（未知の状況への適応能力）を測定するベンチマークである「ARC-AGI-2」におけるLLMモデル間の性能差は極めて大きくなっています。ARC-AGI-2が測定する「抽象推論」「新規パターンへの適応」「一般化能力」は、特許文書の本質的理解、先行技術調査の精度、発明の新規性・進歩性判断において重要です。
「ARC-AGI-2」におけるLLMモデル間の性能差が知的財産業務へどう影響するのか、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

How Performance Gaps in “ARC-AGI-2” Impact Intellectual Property Practice
The performance gap among LLM models on “ARC-AGI-2,” a benchmark designed to measure AI’s “fluid intelligence” (the ability to adapt to novel situations), has become extremely pronounced. The capabilities assessed by ARC-AGI-2—such as abstract reasoning, adaptation to new patterns, and generalization—are critical for fundamentally understanding patent documents, improving the accuracy of prior art searches, and evaluating the novelty and inventive step of inventions.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of how performance differences among LLM models on “ARC-AGI-2” may affect intellectual property practice. In addition, the results were transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. The results may also contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to the materials.

]]><![CDATA[中国製LLMがARC-AGI-2で苦戦している]]>Sun, 22 Feb 2026 02:25:37 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/llmarc-agl-22025年3月にARC Prize Foundationが公開したARC-AGI-2は、AIの「流動的知能」（未知の状況への適応能力）を測定するベンチマークです。
2026年2月現在、DeepSeekやQwen等の中国製LLMは、SWE-Bench、AIME、GPQA-Diamondなど従来型ベンチマークで欧米フロンティアモデルに匹敵するスコアを叩き出していますが、ARC-AGI-2においては大幅に低いスコアにとどまっています。
この中国製LLMがARC-AGl-2で苦戦している状況を生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Chinese LLMs Struggling on ARC-AGI-2
ARC-AGI-2, released by the ARC Prize Foundation in March 2025, is a benchmark designed to measure AI’s “fluid intelligence” — its ability to adapt to novel situations.
As of February 2026, Chinese-developed LLMs such as DeepSeek and Qwen have achieved scores comparable to Western frontier models on conventional benchmarks like SWE-Bench, AIME, and GPQA-Diamond. However, on ARC-AGI-2, their scores remain significantly lower.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of why Chinese LLMs are struggling on ARC-AGI-2. The results were then turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. I ask that you keep this in mind when reviewing the materials.

]]><![CDATA[Gemini 3.1 Proが知的財産業務にもたらすインパクト]]>Sat, 21 Feb 2026 12:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/gemini-31-proGoogleが2026年2月19日にリリースした「Gemini 3.1 Pro」によって、企業の知的財産業務はどう変わるか、知的財産業務にもたらすインパクトについて、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

The Impact of Gemini 3.1 Pro on Intellectual Property Operations
With the release of Gemini 3.1 Pro by Google on February 19, 2026, I explored how this new model could transform corporate intellectual property (IP) operations and examined the potential impact it may have on IP practices. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of these implications. Furthermore, the results were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review the materials with this understanding in mind.

]]><![CDATA[Gemini 3.1 Proが「ARC-AGI-2」で77.1％]]>Fri, 20 Feb 2026 11:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/gemini-31-proarc-agi-2771Googleは、2026年2月19日にGemini 3.1 Proを発表しました。本モデルは、未知の課題への適応力を示す「ARC-AGI-2」ベンチマークで77.1％という高得点を記録し、競合他社と比較した際の圧倒的なコストパフォーマンスを示しています。
2026年2月12日に発表された特殊推論モード「Gemini 3 Deep Think」（「ARC-AGI-2」ベンチマークで84.6％、高価格帯ユーザーしか使えない）とは、異なるアプローチに基づくシステムで、Gemini 3.1 Proは前モデルであるGemini 3.0 Proと同一の価格設定を維持しながらその実質的な能力は世代交代レベルの飛躍を遂げているということです。
Gemini 3.1 Proについて、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

グーグル「Gemini 3.1 Pro」発表、“AGIへの登竜門”で高得点
2/20(金)
https://news.yahoo.co.jp/articles/09a9a78c3e217f18d221159d6861efd5775de105

Gemini 3.1 Pro の概要
https://note.com/npaka/n/nc859d1b06094

【徹底解説】Gemini 3.1 Pro 登場。実力を4モデル比較で検証
https://chatgpt-lab.com/n/n64d9f440c178

February 20 – Gemini 3.1 Pro Achieves 77.1% on “ARC-AGI-2”
On February 19, 2026, Google announced Gemini 3.1 Pro. The model achieved a high score of 77.1% on the “ARC-AGI-2” benchmark, which measures adaptability to novel tasks, demonstrating outstanding cost performance compared with competing models.
Unlike the specialized reasoning mode “Gemini 3 Deep Think,” announced on February 12, 2026 (which scored 84.6% on ARC-AGI-2 but is available only to high-priced-tier users), Gemini 3.1 Pro is based on a different architectural approach. Notably, while maintaining the same pricing as its predecessor, Gemini 3.0 Pro, Gemini 3.1 Pro is said to deliver a generational leap in practical capability.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of Gemini 3.1 Pro. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. The results may also contain inaccuracies. I kindly ask that you review the material with this understanding.

]]><![CDATA[発明抽出・特許調査・発明提案書作成を生成AIで “一気通貫”]]>Thu, 19 Feb 2026 12:32:41 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai3923787発明抽出・特許調査・発明提案書作成を生成AIで “一気通貫”させることが出来るようになってきました。
発明の着想から特許調査、そして提案書の作成までを一つのシステムで完結させる「一気通貫」の知的財産ツールについて、生成AIに調査させ、2026年時点の最新動向を整理・比較した調査資料としてまとめさせました。
それぞれのAIがどうとらえどう調べどうまとめたか、ご確認ください。
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。

End-to-End Invention Extraction, Patent Search, and Invention Proposal Drafting with Generative AI
It has now become possible to use generative AI to achieve a fully integrated, “end-to-end” workflow covering invention extraction, patent search, and invention proposal drafting.
I asked generative AI to investigate intellectual property tools that complete the entire process—from the initial conception of an invention, through patent searching, to the preparation of an invention proposal document—within a single system. The findings were compiled into a research report that organizes and compares the latest trends as of 2026.
Please review how each AI interpreted the task, conducted its research, and structured its conclusions.
Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly refer to the material with these considerations in mind.

]]><![CDATA[AI事業者ガイドラインの改定案]]>Wed, 18 Feb 2026 12:25:41 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai65265662026年2月16日に開催された「AIネットワーク社会推進会議　AIガバナンス検討会（第29回）」において、AI事業者ガイドラインの改定案が示され、議論が進められています。
配布された資料「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容（案）」によると、普及が進むAIエージェントや、ロボットなどを制御するフィジカルAIに関する定義や便益、リスク、対策が新たに盛り込まれ、2026年3月末に第1.2版を公開する予定としています。
生成AIに、AI事業者ガイドライン改定案について深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

AIネットワーク社会推進会議　AIガバナンス検討会（第29回）
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02tsushin06_04000136.html

AIエージェントやロボAI「人の判断必須の仕組みを」　政府指針に明記
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA136YP0T10C26A2000000/

2026/2/17 [TUE]
政府、AI事業者ガイドライン改定案でAIエージェントとフィジカルAIを追加──「人間の判断必須の仕組み」明記、Xで議論広がる
https://ledge.ai/articles/government_ai_guideline_revision_human_judgment_required_x_debate

Proposed Revision to the AI Business Operator Guidelines
At the 29th meeting of the AI Governance Study Group under the AI Network Society Promotion Council, held on February 16, 2026, a proposed revision to the AI Business Operator Guidelines was presented and discussions are currently underway.
According to the distributed document titled “Proposed Updates to the AI Business Operator Guidelines for FY2025 (Reiwa 7)”, new sections have been added addressing definitions, benefits, risks, and countermeasures related to increasingly widespread AI agents and physical AI systems that control robots and other hardware. The government plans to publish Version 1.2 of the revised guidelines by the end of March 2026.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the proposed revision to the AI Business Operator Guidelines. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. The results may also contain inaccuracies. We ask that you review the materials with these limitations in mind.

]]><![CDATA[最新生成AIによる研究開発現場での革新]]>Wed, 18 Feb 2026 00:49:17 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai5580246「最新の生成AIモデルを用いて研究開発の現場でどんな革新が行われているか」を生成AIに調べさせました。プロンプトがあいまいなため、非常に面白い結果が返ってきました。
それぞれのAIがどうとらえどう調べどうまとめたか、ご確認ください。
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。

Innovation in R&D Sites Driven by the Latest Generative AI
I asked generative AI to investigate “what kinds of innovations are being carried out in research and development settings using the latest generative AI models.” Because the prompt was somewhat ambiguous, the results returned were extremely interesting.
Please take a look at how each AI interpreted the task, how it conducted its research, and how it structured and summarized its findings.
Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Kindly review them with this understanding in mind.

]]><![CDATA[生成AIを用いたFTO調査]]>Tue, 17 Feb 2026 09:52:14 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/aifto生成AIを用いたFTO（Freedom to Operate：侵害予防・技術動向）調査が知財実務において急速に導入が進んでおり、従来の調査手法を大きく変革しています。
一般的なFTO調査は、①製品技術要素の分解、②母集団の検索・形成、③スクリーニング、④重要特許のクレーム対比、⑤レポート化という流れで行われます。製品の技術要素を細かくリストアップし、分類＋キーワードの検索式で母集団を作成し、そこから請求項レベルで自社構成と対比してオールエレメントルールに基づき侵害可能性を検討する、というのが基本です。
FTO調査プロセスの中流〜下流に強みがあるSummaria （サマリア）と FTO調査プロセスの上流〜下流全体をカバーする設計のPatsnap Eurekaについて、生成AIにそれぞれのFTO調査アプローチを比較させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

FTO Investigations Using Generative AI
FTO (Freedom to Operate: infringement prevention and technology trend) investigations utilizing generative AI are rapidly being adopted in intellectual property practice, significantly transforming conventional research methodologies.
A typical FTO investigation follows this process:
(1) decomposition of product technical elements;
(2) search and construction of the patent corpus;
(3) screening;
(4) claim chart comparison of key patents; and
(5) report preparation.
In principle, the product’s technical elements are broken down into detailed components, a patent set is constructed using classification codes and keyword-based search queries, and the claims are then compared against the company’s product configuration at the claim level. Based on the all-elements rule, the possibility of infringement is examined.
I asked generative AI to compare the FTO investigation approaches of Summaria—which demonstrates strengths in the midstream to downstream stages of the FTO process—and Patsnap Eureka, which is designed to cover the entire FTO workflow from upstream to downstream. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analytical results generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly review them with this understanding in mind.

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