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<![CDATA[ - Blog]]>Fri, 23 Jan 2026 22:22:14 +0900Weebly<![CDATA[「同じ質問を2回」入力すると精度が上がる]]>Fri, 23 Jan 2026 13:07:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/256226272025年12月17日、Google DeepMindの研究チームは、プロンプトを単に2回繰り返して入力するだけで、大規模言語モデルの回答精度が大幅に向上するという画期的な手法を報告しました。特に情報の検索や抽出、分類といったタスクで劇的な改善が見られ、一部のテストでは正答率が21%から97%へ跳ね上がるなど圧倒的な成果を収めました。
一方で、「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」を用いる複雑な推論タスクでは、ほとんど変化なし（5勝1敗22引き分け）という結果に終わりました。モデルが内部ですでに情報の反復を行っているためとのことです。
この手法について、生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

『LLMは「同じ質問を2回」入力すると精度が上がる──Google研究者ら、プロンプト反復の効果を短報で報告
https://ledge.ai/articles/prompt_repetition_improves_llm_accuracy

Accuracy Improves When the Same Question Is Entered Twice
On December 17, 2025, a research team at Google DeepMind reported a groundbreaking method showing that simply repeating the same prompt twice can significantly improve the response accuracy of large language models. Dramatic improvements were observed particularly in tasks such as information retrieval, extraction, and classification. In some tests, accuracy surged from 21% to 97%, demonstrating overwhelming performance gains.
By contrast, for complex reasoning tasks that rely on Chain-of-Thought prompting, the results showed almost no improvement (5 wins, 1 loss, and 22 draws). This is believed to be because the models already perform internal repetition of information during their reasoning processes.
I asked generative AI to investigate this method in detail. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and readers are advised to interpret the content with this in mind.

]]><![CDATA[Summaria（サマリア）の最新機能]]>Wed, 21 Jan 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/summariaパテント・インテグレーション株式会社が提供する特許読解支援AIアシスタント「Summaria（サマリア）」で、処理をおこなう際、Open AI, Claude, Gemini からAI モデルを自由に選択できるようになり、OpenAI GPT 5. 2, Opus 4. 5 thinking, Gemini 3.0 Pro など最新のAIモデルも選択できるようになりました。
この機会にサマリアの最新機能について、生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Summaria（サマリア）
https://patent-i.com/summaria/

Latest Features of Summaria
With the patent-reading support AI assistant “Summaria” provided by Patent Integration Inc., users can now freely choose the AI model used for processing from OpenAI, Claude, and Gemini. As a result, the latest AI models—such as OpenAI GPT-5.2, Opus 4.5 Thinking, and Gemini 3.0 Pro—are now available for selection.
Taking this opportunity, we asked generative AI to research and analyze Summaria’s latest features. Furthermore, the results were 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 the actual situation. They may also contain inaccuracies. Please review the information with this in mind.

]]><![CDATA[NECが知財DX事業を開始]]>Tue, 20 Jan 2026 23:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/necdxNECは、2026年1月19日、蓄積された知的財産業務のノウハウと最先端AI技術を駆使し、知的財産に関する戦略立案・創造・保護・活用など、幅広い知的財産業務のDXを推進し、企業の知的財産部門における業務効率化および高度化を支援する「知財DX事業」を開始することを発表しました。
第一弾として、NEC独自のAIを活用したSaaS型の業務効率化ツールとコンサルティングサービスの提供を2026年4月から開始し、2030年度末までに売上30億円を目指すということです。
このNECの発表内容について生成AIに深堀りさせました。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。

NEC、知的財産業務の効率化と高度化を支援する知財DX事業を開始
https://jpn.nec.com/press/202601/20260119_01.html

NECが知財AI開発で実現した「最大94%効率化」。特許調査は22時間から3時間へ
https://www.businessinsider.jp/article/2601-nec-ai-intellectual-property-efficiency/

NECが知財コンサル事業に本格参入、独自AI技術と4万件超の特許実績で「知財DX」を支援
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/2079081.html

NEC Launches an Intellectual Property DX Business
On January 19, 2026, NEC announced the launch of its “Intellectual Property DX Business,” which leverages the company’s accumulated know-how in intellectual property operations together with cutting-edge AI technologies. Through this initiative, NEC aims to promote the digital transformation (DX) of a wide range of intellectual property activities—such as strategy formulation, creation, protection, and utilization—and to support both greater efficiency and higher sophistication in the operations of corporate intellectual property departments.
As the first phase, NEC plans to begin offering, from April 2026, a SaaS-based operational efficiency tool powered by NEC’s proprietary AI, along with consulting services. The company has set a target of achieving sales of 3 billion yen by the end of fiscal year 2030.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of NEC’s announcement, and further used NotebookLM to turn the results into infographics and presentation materials.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind.

]]><![CDATA[生成AIから現実世界で自律行動するフィジカルAIへ]]>Tue, 20 Jan 2026 22:30:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/aiai4175542世界のテクノロジー市場は、生成AIから現実世界で自律行動するフィジカルAIへと主戦場を移しています。
かつてのロボット大国である日本は、精密部品や製造技術に強みを持つ一方で、AI開発への投資規模や特許競争力において米中に大きく引き離されているのが現状です。特に中国は特許出願数で圧倒的な勢いを見せており、日本は「脳」にあたるAIソフト面での遅れから、付加価値の低い「部品屋」に転落するリスクに直面しています。
日本が生き残るためにはどうすれば良いのか、生成AIに、現状と処方箋を調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

［新連載］フィジカルAI特許総合力ランキング、百度など中国勢がトップ3独占
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00836/011500001/

日本のAI大惨敗！最後の砦、フィジカルAIも危ない…世界地図から消滅していく「日本の頭脳」全て「経産省の産業政策」の責任
https://mag.minkabu.jp/politics-economy/38782/

フィジカルAIの勃興で懸念される産業機械メーカーの｢下請け化｣､エヌビディア支配が強まる中で日本メーカーは存在感を失う可能性がある
https://toyokeizai.net/articles/-/929173

From Generative AI to Physical AI Acting Autonomously in the Real World
The global technology market is shifting its main battleground from generative AI to physical AI that can act autonomously in the real world.
Although Japan was once known as a global robotics powerhouse, and continues to possess strengths in precision components and manufacturing technologies, it has fallen far behind the United States and China in terms of the scale of investment in AI development and competitiveness in patent filings. China, in particular, is demonstrating overwhelming momentum in the number of patent applications. As a result, Japan faces the risk of being relegated to a low–value-added “parts supplier,” lagging in the AI software domain—the “brain” of next-generation systems.
To explore how Japan can survive and remain competitive, I tasked generative AI with investigating the current situation and possible prescriptions. The results were further transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.

]]><![CDATA[2026年大学入学共通テストでChatGPTが9科目で満点]]>Tue, 20 Jan 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2026chatgpt92026年1月20日、株式会社LifePromptは、公式noteにて、2026年1月実施の大学入学共通テストを最新AIに受験させた検証レポートを公開しました。
GPT-5.2 Thinkingが主要15科目中9科目で満点を獲得し、得点率97%という「超越的知能」を実証したことが報告されています。一方で、全AIに共通する弱点として、小説における「感情の機微」の理解や、図解と文章を紐付ける「視覚的論理」の欠如が浮き彫りになっています。
生成AIに、この内容と影響を調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

【満点9科目！】共通テスト2026を最新版AIに解かせてみた（Chatgpt、Gemini、Claude）
株式会社LifePrompt
2026年1月20日
https://note.com/lifeprompt/n/nb87edfb2e7ca#1df41a92-639e-42aa-af5b-26e376dabe82

2026年大学入学共通テスト、ChatGPTが「数学1A」「数学2BC」「化学」「情報I」など9科目で満点を獲得。合計点でもGeminiやClaudeに勝利。国語の小説で感情の機微が理解できないなど弱点も明らかに
2026年1月20日
https://news.denfaminicogamer.jp/news/260120g

ChatGPT Achieves Perfect Scores in 9 Subjects on the 2026 National Center Test for University Admissions
On January 20, 2026, LifePrompt, Inc. published a verification report on its official note platform, in which the latest AI models were tested on the National Center Test for University Admissions administered in January 2026.
According to the report, GPT-5.2 Thinking achieved perfect scores in 9 out of 15 major subjects, demonstrating a score rate of 97% and thereby exhibiting what the report describes as “transcendent intelligence.”
At the same time, the study highlights weaknesses common to all AI models, including difficulties in understanding the subtle nuances of human emotion in literary works, as well as a lack of visual reasoning ability needed to link diagrams with corresponding textual explanations.
Generative AI was tasked with investigating the content of this report and its broader implications. The results were further transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and should therefore be consulted with due caution.

]]><![CDATA[「除くクレーム」審査基準の明確化が検討中]]>Mon, 19 Jan 2026 23:31:06 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/64263671月19日特許庁ホームページに新着情報が掲載されました。
「「除くクレーム」とする補正について」を更新しました
その内容をみると、下記のような内容でした。
『「除くクレーム」とする補正がなされた案件について、ユーザーの皆様からは、適切な審査を求める声を多く頂いております。これを踏まえて、特許庁では、審査の適正化を図り、審査の質の向上に努めているところです。
また、第18回審査基準専門委員会ワーキンググループにおいて、「除くクレーム」とする補正がなされた場合の考え方について審議され、審査基準の明確化が検討されています。
（2026年1月に追記しました。）』
出来るだけ早く実現してほしいものです。
第18回審査基準専門委員会ワーキンググループの検討内容をNotebookLMにまとめさせました。また、「知財実務オンライン」での指摘や「そーとく日記」における論考との関係を生成AIに整理させました。
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。

特許庁ホームページ
https://www.jpo.go.jp/

Clarification of Examination Guidelines for “Disclaimer Claims” Under Consideration
On January 19, new information was posted on the Japan Patent Office (JPO) website.
The page titled “Regarding Amendments in the Form of ‘Disclaimer Claims’” was updated.
According to the update, the content was as follows:
“With respect to cases in which amendments in the form of ‘disclaimer claims’ have been made, we have received many requests from users calling for appropriate examination. In response, the Japan Patent Office is working to ensure the appropriateness of examinations and to improve the quality of examination.
In addition, at the 18th Meeting of the Examination Guidelines Expert Committee Working Group, discussions were held on the approach to cases involving amendments in the form of ‘disclaimer claims,’ and clarification of the examination guidelines is currently under consideration.
(Added in January 2026.)”
I hope that this will be implemented as soon as possible.
I have summarized the deliberations of the 18th Examination Guidelines Expert Committee Working Group using NotebookLM. In addition, I had generative AI organize the relationship between the points raised on Chizai Jitsumu Online and the discussions presented in Sōtoku Diary.
Please note that the investigation and analysis conducted using generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please bear this in mind when referring to the summary.

]]><![CDATA[島津製作所知財部の生成AIプロンプトドリブン改革]]>Mon, 19 Jan 2026 12:59:49 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai6807355島津製作所知財部の生成AIプロンプトドリブン改革について、改めて紹介する必要はないようにも思いますが、まだまだ知らない方がいるようなので、この素晴らしい取り組みについて取り上げました。
詳しくは、阿久津部長の話が直接無料で視聴できる２つのアーカイブ動画、生成AIのDeep Researchによる調査結果・まとめをご覧ください。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。

（第267回）知財実務オンライン：「知財実務における生成AIプロンプトドリブン改革」（ゲスト：株式会社島津製作所　知的財産部部長　阿久津好二） - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=hZCcdHl_19g

島津知財における生成AIプロンプトドリブン改革【阿久津好二先生】【サマリアウェビナー】 - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=mfg7m9-K87Q

Shimadzu Corporation IP Department’s Generative AI Prompt-Driven Transformation
The generative AI prompt-driven transformation undertaken by the Intellectual Property Department of Shimadzu Corporation may seem to need no further introduction. However, as there still appear to be many people who are not yet familiar with it, we have chosen to highlight this outstanding initiative once again.
For details, please refer to the two archived videos in which Director Akutsu speaks directly and can be viewed free of charge, as well as the research findings and summaries produced through generative AI–based deep research. Please note that the investigations and analyses conducted using generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. We ask that you keep this in mind when reviewing the materials.

]]><![CDATA[Patentfield AIR　複数の最新生成AIモデルが利用可能に]]>Sun, 18 Jan 2026 10:24:01 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/patentfield-air-ai2026年1月16日に、Patentfield AIRの利用可能生成AIモデルに、昨年12月にリリースされた以下の最新モデルが新たに追加され利用可能になりました。
・Open AI 「gpt-5.2-2025-12-11」
・Google 「gemini-3-flash-preview」
このAIを活用した特許検索・分析プラットフォームPatentfieldと、生成AI拡張機能Patentfield AIRについて、生成AIに詳しく調査・深堀りさせました。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-5.2-2025-12-11」は、専門的な知識業務と高度な論理推論において卓越した性能を持つモデルです。実務的なタスク評価ベンチマーク「GDPval」において、前世代のGPT-5が38.8%に対して、GPT-5.2は70.9%と専門家レベルのスコアを記録しました。長文理解やツール利用の精度も大幅に強化されており、複雑な推論を要する処理で高い信頼性を発揮します。
Patentfield AIRにおける活用：特許明細書の正確な要約や対比、技術的な文脈を深く読み取る分類・スクリーニング、図面を含む複合的な調査など、高度な推論が必要なタスクに適しているといえます。
「gemini-3-flash-preview」は、Gemini 3 Pro並みの推論能力と、Gemini 3 Flashならではの低遅延、高効率、低コストを兼ね備えたモデルです。GPQA Diamond（90.4%）や Humanity’s Last Exam（ツール未使用で 33.7%）といった博士号レベルの推論や知識に関するベンチマークでも高いパフォーマンスを示しています。
Patentfield AIRにおける活用：大規模な特許データの高速スクリーニング、リアルタイムでの分類や要約、図面を含む大量の明細書解析など、スピードとコスト効率、そして高い推論精度が同時に求められるタスクに最適です。

Patentfield AIR: Multiple Latest Generative AI Models Now Available
On January 16, 2026, the following latest models released in December last year were newly added to the generative AI models available on Patentfield AIR and became usable:

OpenAI “gpt-5.2-2025-12-11”
Google “gemini-3-flash-preview”

I conducted an in-depth investigation using generative AI into Patentfield, an AI-powered patent search and analysis platform, as well as its generative AI extension, Patentfield AIR. Furthermore, the results were turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted using generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies; therefore, please review and use them with this understanding in mind.

]]><![CDATA[除くクレームはそんなに自由でいいのか？]]>Sun, 18 Jan 2026 00:23:33 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/53488742026年1月15日に配信された「知財実務オンライン」第269回（約1時間54分）は補正実務・除くクレーム・傘理論という、近年の実務で再び注目を集めるテーマを真正面から扱った回でした。
ゲストは、元特許庁審査官・審判官というバックグラウンドを持つ柴田和雄弁理士（弁理士法人英知国際特許商標事務所技術部長）で、日本・欧州・米国の補正実務を横断的（水平）かつ歴史的（垂直）に俯瞰しながら、「除くクレームは本当にそんなに自由でいいのか？」という問いを投げかけました。
本来は例外的であるはずの除くクレームが“常套手段”化している日本の現状は、欧州（EPO）・米国（USPTO）と異なる方向に進んでいるようです。今回の講義は、この現状を条文・判例・国際比較・歴史的経緯から整理した、極めて示唆に富む内容でした。
アーカイブ動画だと何度も聞き返すことができ、今回は講義資料もダウンロードできましたので、非常に良い勉強になりました。

（第269回）知財実務オンライン：「傘理論も復活した！しかし、除くクレームはそんなに自由でいいのか？～補正実務の水平的垂直的俯瞰～」（ゲスト：弁理士法人英知国際特許商標事務所技術部長柴田和雄） - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=nsDZxujMcak

Are Disclaimers Really Allowed Such Broad Freedom?
The 269th session of IP Practice Online, streamed on January 15, 2026 (approximately 1 hour and 54 minutes), squarely addressed topics that have once again come under close scrutiny in recent patent practice: amendment practice, disclaimers, and the umbrella theory.
The guest speaker was Kazuo Shibata, a patent attorney with a background as a former examiner and appeal examiner at the Japan Patent Office, and currently Technical Director at Eichii International Patent & Trademark Office. Drawing on a cross-jurisdictional (horizontal) and historical (vertical) overview of amendment practice in Japan, Europe, and the United States, he posed a fundamental question:
“Are disclaimers really permitted such a degree of freedom?”
In principle, disclaimers are intended to function as an exceptional claim-drafting and amendment technique. However, in current Japanese practice, disclaimers have effectively become a standard or routine measure, a development that appears to diverge from the approaches taken in Europe (EPO) and the United States (USPTO).
This lecture was highly insightful, systematically organizing the current state of practice through statutory provisions, case law, international comparison, and the historical evolution of examination practice.
Because the lecture was available as an archived video, allowing repeated review, and because the lecture materials were also downloadable, it proved to be an extremely valuable learning experience.

]]><![CDATA[ベンチャー企業の知財戦略]]>Sat, 17 Jan 2026 00:13:56 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/8394874高石秀樹パートナー弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）が執筆された”ベンチャー企業の知財戦略”が、日本ベンチャー学会会報２０２５年１２月号に掲載されました。
リソースの限られたベンチャー企業における知財戦略の重要性と、具体的な権利化の手法について解説されています。
特に、一つの出願に多くの発明を盛り込み、後の事業転換に合わせて権利を分割する「分割出願」の動的活用が、コスト抑制と柔軟な経営を両立させる手段として提唱されています。また、スタートアップが成長を加速させるためには、知財を法務上の守りだけでなく、資金調達や市場競争を勝ち抜くための経営武器として戦略的に位置づける必要があると結論付けています。
この高石弁護士の考え方について生成AIに調査・深堀りさせました。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。

ベンチャー企業の知財戦略
https://www.nakapat.gr.jp/wp-content/uploads/2026/01/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%BC%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E3%80%80%E4%BC%9A%E5%A0%B1%EF%BC%92%EF%BC%90%EF%BC%92%EF%BC%95%E5%B9%B4%EF%BC%91%EF%BC%92%E6%9C%88%E5%8F%B7.pdf

Intellectual Property Strategy for Venture Companies
An article titled “Intellectual Property Strategy for Venture Companies,” written by Partner Attorney-at-Law and Patent Attorney Hideki Takaishi (Nakamura & Partners), was published in the December 2025 issue of the Japan Venture Society Newsletter.
The article explains the importance of intellectual property (IP) strategy for resource-constrained venture companies and outlines concrete methods for securing IP rights. In particular, it advocates the dynamic use of divisional applications, in which multiple inventions are initially included in a single patent application and later divided in line with subsequent business pivots. This approach is presented as an effective means of balancing cost control with managerial flexibility.
The article further concludes that, for startups to accelerate growth, IP should be strategically positioned not merely as a legal defensive tool, but as a management weapon to support fundraising and to win in market competition.
I asked generative AI to research and further explore Attorney Takaishi’s perspectives, and then used NotebookLM to convert the results into infographics and slide materials.
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; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.

]]><![CDATA[成熟コモディティ市場での後発企業の知財・技術資産活用]]>Thu, 15 Jan 2026 23:18:18 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/2257998日経クロストレンド2026年1月8日付「打倒、王者「花王クイックル」エリエールの奇策に新顧客が飛び付く」を興味深く読みました。長年市場を独占してきた花王が化学的アプローチで機能を細分化する一方、大王製紙はおむつ技術を転用した「ドライ・ウエット一体型シート」という物理的構造で「掃除プロセスの統合」を提案し、成熟したコモディティ市場において後発企業がいかにして知財と技術資産を活用し、絶対王者に挑むかというビジネスモデルのケーススタディになっています。
この内容について、生成AIに調査・深堀りさせました。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。

打倒、王者「花王クイックル」エリエールの奇策に新顧客が飛び付く
2026年01月08日
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/01790/?n_cid=nbpnxr_voicyed

Leveraging Intellectual Property and Technological Assets by Late Entrants in a Mature Commodity Market
I read with great interest the Nikkei Cross Trend article dated January 8, 2026, “Toppling the Champion ‘Kao Quickle’: New Customers Flock to Elleair’s Bold Strategy.” While Kao, which has long dominated the market, has pursued a chemical approach by finely segmenting product functions, Daio Paper proposes an “integration of the cleaning process” through a physical structure—the “dry-and-wet integrated sheet”—by repurposing diaper technology. This serves as a compelling case study of a business model showing how a late entrant can leverage intellectual property and technological assets to challenge an absolute market leader in a mature commodity market.
To further explore this topic, I had generative AI conduct research and in-depth analysis. I then used NotebookLM to convert the results into infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to take this into account when referring to the materials.

]]><![CDATA[育てるほど楽になる]]>Thu, 15 Jan 2026 11:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/6246996DeNAの永田浩矢氏の「育てるほど楽になる AI 開発体制を作っている話」を興味深く読みました。
DeNAの「AI駆動（AI-Driven）」開発モデルは、従来のAI支援を越え、AIを「育成対象のジュニアエンジニア」と位置づけ、プロジェクト固有の文脈を学習させることで、開発が進むほど工数が削減される「再帰的コンテキスト最適化」のモデルを提示しています。
また、「AI All-In」という経営戦略の下、人間はコードの書き手から「知性の設計者（コンテキスト・アーキテクト）」へと役割をシフトさせることが強調されています。
さらに、自動レビューやナレッジ循環の自動化により、レビュー工数の大幅な削減と品質の標準化を同時に実現する具体的なワークフローが紹介されています。
この内容について、生成AIに調査・深堀りさせました。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。

2026.01.06
育てるほど楽になる AI 開発体制を作っている話
https://engineering.dena.com/blog/2026/01/ai-driven-develop/

“The More You Train It, the Easier It Gets”
I read with great interest Koya Nagata’s piece, “Building an AI Development Organization That Gets Easier the More You Train It,” from DeNA.
DeNA’s AI-driven development model goes beyond conventional AI assistance. It positions AI as a “junior engineer to be trained,” and by teaching it project-specific context, presents a model of recursive context optimization in which development effort decreases as the project progresses.
Under the management strategy of “AI All-In,” the company emphasizes a shift in human roles—from code writers to “designers of intelligence (context architects).”
The article also introduces concrete workflows that simultaneously achieve a significant reduction in review effort and the standardization of quality through automated reviews and automated knowledge circulation.
Based on this content, I asked generative AI to conduct further research and deeper analysis, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and slide materials.
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. Please review them with this in mind.

]]><![CDATA[Patsnap EurekaとTokkyo.Aiの比較]]>Tue, 13 Jan 2026 22:00:00 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/patsnap-eurekatokkyoaiPatsnapは2026年1月12日、業界初となる特許実務特化型ベンチマーク「PatentBench」を発表しました。AIの精度を数値で保証する「定量的アプローチ」を採用し、同ベンチマークにおいてPatsnap Eurekaが汎用生成AIモデルより正確にX文献を特定できること、すなわち先行技術文献を「より正確に、より漏れなく」発見できる能力を備えていることを示しています。
一方、リーガルテック株式会社は2025年12月18日、TokkyoAi（MyTokkyo.Ai）のDeep Research機能を発表しました。複数のAIが連携するディープエージェント方式を採用し、特許調査から明細書ドラフト作成までを自律的に遂行できる点が特徴です。従来のブラックボックス型AIとは異なり、思考プロセスを可視化する「Glass Box AI」を導入することで、知財実務における信頼性と透明性を確保していいます。
いずれも生成AIエージェントを活用した新たなツールといえます。
この２社の取り組みについて、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Comparison of Patsnap Eureka and Tokkyo.Ai
On January 12, 2026, Patsnap announced PatentBench, the industry’s first benchmark specialized for patent practice. By adopting a “quantitative approach” that numerically guarantees AI accuracy, the benchmark demonstrates that Patsnap Eureka can identify X documents more accurately than general-purpose generative AI models—that is, it has the capability to discover prior art documents “more accurately and more comprehensively.”
Meanwhile, on December 18, 2025, LegalTech Co., Ltd. announced the Deep Research feature of TokkyoAi (MyTokkyo.Ai). This solution adopts a deep-agent architecture in which multiple AI agents collaborate, enabling autonomous execution of tasks ranging from patent searches to drafting patent specifications. Unlike conventional black-box AI, it introduces a “Glass Box AI” that visualizes the reasoning process, thereby ensuring reliability and transparency in intellectual property practice.
Both can be regarded as new tools that leverage generative AI agents.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of these two companies’ initiatives, and further had the results turned into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please review the content with this understanding in mind.

]]><![CDATA[ブログの紹介（２０２５年１月１日～２０２５年１２月３１日）]]>Tue, 13 Jan 2026 13:26:48 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/20251120251231ホームページの更新が上手くいっていませんので、
ブログの紹介（２０２５年１月１日～２０２５年１２月３１日）をこのブログ欄に掲載しました。

]]><![CDATA[Patsnapの特許実務特化AIベンチマーク「PatentBench」]]>Mon, 12 Jan 2026 23:44:13 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/patsnapaipatentbenchPatsnapは、2026年1月12日、特許実務特化AIベンチマーク「PatentBench」を発表しました。そして、このベンチマークで、Patsnap Eureka新規性調査エージェント、ChatGPT-o3（ウェブ検索対応）、DeepSeek-R1（ウェブ検索対応）の3モデルを同一条件で比較した結果、Patsnap EurekaはTop100結果におけるX検出率・Xリコール率でそれぞれ81％・36％を記録、汎用モデルに比べてより正確にX文献を特定し、より漏れなく拾い上げられるAIであることを示しているとしています。
こうした生成AIの使い方をしている人はいないと思いますので、ChatGPT-o3（ウェブ検索対応）、DeepSeek-R1（ウェブ検索対応）のTop100結果におけるX検出率・Xリコール率の低さはそんなものだろうと思いますが、Patsnap EurekaがTop100結果におけるX検出率・Xリコール率でそれぞれ81％・36％というのは、研究者や技術者がスクリーニングに使うには十分な水準のようですが、まだ特許担当者が使って満足する水準には達していないのではないかと思ってしまう数字です。
ただ、こうした評価指標が構築されると、生成AIはあっという間に進化しますので、今後に期待したいと思います。
この発表について、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

知財の仕事はAIに任せられるのか？- Patsnapは知財専用AI評価のグローバルスタンダードを発表
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000055070.html

Patsnap’s Patent-Practice-Specific AI Benchmark “PatentBench”
On January 12, 2026, Patsnap announced PatentBench, an AI benchmark specifically designed for patent practice. Using this benchmark, three models were evaluated under identical conditions: the Patsnap Eureka novelty search agent, ChatGPT-o3 (with web search enabled), and DeepSeek-R1 (with web search enabled). According to the results, Patsnap Eureka achieved an X-document detection rate of 81% and an X-document recall rate of 36% within the Top-100 results. Patsnap claims that this demonstrates Eureka’s ability to identify X references more accurately and retrieve them more comprehensively than general-purpose models.
I suspect that very few people are currently using generative AI in this manner, so the relatively low X-document detection and recall rates of ChatGPT-o3 (with web search) and DeepSeek-R1 (with web search) in the Top-100 results are probably unsurprising. That said, while Patsnap Eureka’s figures—81% detection and 36% recall in the Top-100—appear sufficient for researchers and engineers to use as a screening tool, they still feel short of a level that patent professionals would find fully satisfactory.
However, once evaluation metrics like these are established, generative AI tends to evolve extremely rapidly, so expectations for future improvements are high.
I asked a generative AI to conduct a deeper analysis of this announcement, and additionally had the results converted into infographics and slide materials using NotebookLM. Please note that the investigation and analysis produced by the generative AI are based solely on publicly available information, may not fully reflect the actual situation, and may contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.

]]><![CDATA[NTTデータがシステム開発全工程AI自動化]]>Mon, 12 Jan 2026 04:35:40 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/nttai9548521NTTデータグループは2026年度中にIT（情報技術）システム開発をほぼ生成AIが担う技術を導入するというニュースが流れました。
この要件定義から設計、コーディング、テスト、運用改善までを生成AIで連結する「AIネーティブ開発」＝「システム開発全工程AI自動化」は、人手不足に悩む日本SI業界の構造を根底から揺さぶることになりそうです。
この動きについて、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

NTTデータが挑む「全工程AI自動化」…人手不足の救世主か、巨大ブラックボックス”への片道切符か　2026.01.10
https://biz-journal.jp/company/post_392975.html

NTTデータ、AIがシステム開発　IT人材不足を解消
2026年1月1日
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO93538910R00C26A1MM8000/

生成AI本格普及で企業や社会の仕組み再定義へ--NTTデータグループ・佐々木社長
2026-01-05
https://japan.zdnet.com/article/35242302/

NTT DATA to Fully Automate the Entire System Development Lifecycle with AI
News has emerged that the NTT DATA Group plans to introduce, during fiscal year 2026, technologies under which generative AI will handle almost all aspects of IT (information technology) system development.
This approach—referred to as “AI-native development,” which connects the entire process from requirements definition, design, coding, and testing to operational improvement using generative AI—has the potential to fundamentally disrupt the structure of Japan’s systems integration (SI) industry, which has long struggled with labor shortages.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this development, and 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 therefore may not accurately reflect actual conditions and may contain inaccuracies. Please review the content with this understanding in mind.

]]><![CDATA[生成AI　知財保護と透明性に関する「プリンシプル・コード」]]>Mon, 12 Jan 2026 00:19:40 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai3023869内閣府が2025年12月26日に公表した「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案）」は、AI時代の知的財産権検討会での審議を経て策定され、「コンプライ・オア・エクスプレイン」手法を採用しています。これは、コーポレートガバナンス・コード等で用いられる手法を参考に、生成AI事業者が原則を実施するか、実施しない場合はその理由を説明することを求めるものです。
コード案は3つの主要原則から構成されており、原則1は、AI事業者がコーポレートサイト等で使用モデルの名称、学習プロセスの内容、学習データの種類（ウェブクローリングや非公開データセットの有無など）、および責任体制の明確化といった事項の概要を公開することを求めています。
原則2は、法的手続きを検討している権利者から特定のURL（作品）が学習されたか照会があった場合、その有無を回答することを要求しています。
原則3は、生成AIを使ってコンテンツを作成した利用者が、自身の生成物と類似した既存コンテンツを発見した場合に、その元データが学習に含まれていたかを確認できる仕組みを求めています。
このパブリックコメント募集に対し、ウェブ上では多様な意見が出ていますので、生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

“Principles and Code” on Transparency and Intellectual Property Protection for Generative AI
The draft “Principles and Code (tentative title) on the Protection of Intellectual Property and Transparency for the Appropriate Use of Generative AI”, published by the Cabinet Office on December 26, 2025, was formulated following deliberations by the Study Group on Intellectual Property Rights in the AI Era and adopts a “comply or explain” approach. Drawing on methods used in frameworks such as the Corporate Governance Code, this approach requires generative AI operators either to implement the stated principles or, if they do not, to explain the reasons for non-implementation.
The draft code consists of three main principles. Principle 1 requires AI operators to disclose, on their corporate websites or similar platforms, an overview of matters such as the name of the model in use, the content of the training process, the types of training data employed (including whether web crawling or non-public datasets are used), and the clarification of responsibility structures.
Principle 2 requires AI operators to respond, when a rights holder considering legal action makes an inquiry, as to whether a specific URL (work) was included in the training data.
Principle 3 calls for a mechanism that allows users who have created content using generative AI to verify whether the original data was included in the training set when they discover existing content that is similar to their generated output.
In response to this public comment solicitation, a wide range of opinions have been expressed online. Accordingly, generative AI was used to investigate these views, and the results were further converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, and readers are advised to take this into account when referring to the materials.

]]><![CDATA[知的財産取引・オープンイノベーション環境の適正化]]>Sun, 11 Jan 2026 12:45:42 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/5173250日本の公正取引委員会や関係機関は、スタートアップ企業と大企業との間で知的財産やノウハウに関わる取引慣行について実態調査を行い、2019年以降、相次いで報告書やガイドラインを公表しました。公正取引委員会による2019年の「製造業者のノウハウ・知的財産権を対象とした優越的地位の濫用行為等に関する実態調査報告書」を起点とし、2020年の「スタートアップの取引慣行に関する実態調査（中間・最終報告）」、これらを受けて策定された2021年の「知的財産取引に関するガイドライン」及び2022年の「オープンイノベーション促進のためのモデル契約書ver2.0」、さらには2024年のガイドライン改定や「知財Gメン」による監視強化に至るまでです。
これらの調査により、大企業が優越的地位を利用して中小企業・スタートアップからノウハウや知的財産を不当に取得したり、一方的に不利な契約条件を押し付けたりする問題が浮き彫りとなりました。その結果を受け、政府各省庁や関連団体は契約ガイドラインの策定・改訂、モデル契約書の整備、支援制度の構築など様々な対策を講じています。
各資料に示された課題とその後の具体的な取組内容を整理し、スタートアップと大企業間の知財・取引慣行にどのような変化が生じたか、2026年1月時点までの最新動向も含めて生成AIに調査させました。
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。

Ensuring Fairness in Intellectual Property Transactions and the Open Innovation Environment
Japan’s Fair Trade Commission and related government bodies have conducted fact-finding surveys on transaction practices involving intellectual property and know-how between startups and large enterprises, and since 2019 have successively published reports and guidelines. These efforts began with the Fair Trade Commission’s 2019 Report on the Fact-Finding Survey Concerning Abuse of Superior Bargaining Position Involving Manufacturers’ Know-How and Intellectual Property Rights, followed by the 2020 Fact-Finding Survey on Startup Transaction Practices (interim and final reports). Building on these, the government issued the 2021 Guidelines on Intellectual Property Transactions and the 2022 Model Contract for Promoting Open Innovation (ver. 2.0). Further developments include revisions to the guidelines in 2024 and strengthened monitoring by the so-called “IP G-Men.”
These surveys revealed problems in which large companies, by leveraging their superior bargaining position, unfairly acquired know-how or intellectual property from small and medium-sized enterprises and startups, or imposed one-sided and disadvantageous contractual terms. In response to these findings, relevant ministries and organizations have implemented a range of measures, including the formulation and revision of contract guidelines, the development of model contracts, and the establishment of support schemes.
I organized the issues identified in these materials and the specific measures taken thereafter, and asked generative AI to investigate what changes have occurred in intellectual property practices and transaction customs between startups and large enterprises, incorporating the latest trends as of January 2026.
Please note that the findings and analyses produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Please bear this in mind when referring to the results.

]]><![CDATA[「国産モデル」生成AIが本格稼働]]>Sun, 11 Jan 2026 12:06:19 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/ai7563880学習から推論までを国内で完結できる「国産モデル」が待ち望まれていますが、これまでは性能が今一つでした。しかし、経済産業省およびNEDOが主導する「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」プロジェクトが第3期を迎え、計算資源の提供が実用レベルの基盤モデル創出に寄与してきています。
2026年は、「国産モデル」が、実証実験（PoC）のフェーズを脱却し、金融、製造、自治体、医療といった領域で本格稼働することが確実視されています。
これら「国産モデル」生成AIについて、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

“Domestic Models” of Generative AI Enter Full-Scale Operation
There has long been strong demand for “domestic models” of generative AI that can complete the entire process—from training to inference—within Japan. Until recently, however, their performance had been somewhat underwhelming. That situation is now changing as the GENIAC (Generative AI Accelerator Challenge) project, led by the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and NEDO, has entered its third phase, with the provision of computational resources contributing to the creation of practical, foundation-level models.
In 2026, it is widely expected that these “domestic models” will move beyond the proof-of-concept (PoC) phase and begin full-scale deployment across fields such as finance, manufacturing, local government, and healthcare.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of these “domestic model” generative AI systems. In addition, the results were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. As such, they may not necessarily reflect actual conditions and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to the results.

]]><![CDATA[Geminiの勢いが止まらない]]>Sun, 11 Jan 2026 11:42:13 GMThttp://yorozuipsc.com/blog/gemini2026年1月7日にSimilarwebが発表した「First Global AI Tracker of 2026」は、わずか12ヶ月の間に、OpenAIのChatGPTが86.7%から64.5%へと22.2%のシェアを失い、GoogleのGeminiが5.7%から21.5%へと15.8%シェアを増加したことを示しました。
この情報を生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

Geminiの勢いが止まらない。ChatGPTが圧倒されるのも仕方ない
2026.01.11 08:00
https://www.gizmodo.jp/2026/01/similarweb_global_ai_tracker_2026_jan_1_gemini_got_share.html

First Global AI Tracker of 2026 Gen AI Website Worldwide Traffic Share, Key Takeaways: → Gemini surpassed the 20% share benchmark. → Grok surpasses 3% and is approaching DeepSeek. → ChatGPT drops below the 65% mark.
https://x.com/Similarweb/status/2008805674893939041?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5Etweetembed%7Ctwterm%5E2008805674893939041%7Ctwgr%5E2992df4538222b5a1a5aaaca21a321452526e0a3%7Ctwcon%5Es1_&ref_url=https%3A%2F%2Fwww.gizmodo.jp%2F2026%2F01%2Fsimilarweb_global_ai_tracker_2026_jan_1_gemini_got_share.html

Gemini’s Momentum Shows No Signs of Slowing
The First Global AI Tracker of 2026, released by Similarweb on January 7, 2026, revealed that over just 12 months, OpenAI’s ChatGPT lost 22.2 percentage points of market share, dropping from 86.7% to 64.5%, while Google’s Gemini increased its share by 15.8 percentage points, rising from 5.7% to 21.5%.
This information was further analyzed in depth using generative AI. In addition, the results were 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 therefore may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to the results.

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