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内閣府が15日に発表した2023年の国内総生産（GDP、季節調整済み）速報値で、名目GDPは前年比5.7％増、実額は過去最高の591兆4820億円、ドル換算では4兆2106億ドルとなり、ドイツに抜かれて世界3位から4位に転落したということで、日本がドイツの経済規模を下回るのはおよそ半世紀ぶりということです。
林芳正官房長官は記者会見で「バブル崩壊以降、企業は足元の収益確保のために賃金や成長の源泉である投資を抑制し、結果として消費の停滞や物価の低迷、成長の抑制がもたらされた」と指摘しています。 日本のGDPが世界4位に 人口3分の2のドイツに抜かれる 物価高騰、上がらない賃金…出口はどこに 2024年2月15日 https://www.tokyo-np.co.jp/article/309418 名目GDP、ドイツに抜かれ4位転落 23年4兆2106億ドル 2024年2月15日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA1583Q0V10C24A2000000/ 名目GDPは591兆円で世界4位に 実質は2期連続のマイナス成長 2024年2月15日 https://digital.asahi.com/articles/ASS2H2WBNS28ULFA00Y.html?comment_id=22543&iref=comtop_Appeal4#expertsComments The Japanese economy, which has seen virtually zero growth for 30 years, is considered 'abnormal' on a global scale. The Cabinet Office announced on the 15th the preliminary figures for the Gross Domestic Product (GDP, seasonally adjusted) for 2023, in which the nominal GDP increased by 5.7% from the previous year to a record high of 591 trillion 4820 billion yen, equivalent to 4 trillion 210.6 billion dollars in dollar terms. As a result, Japan fell from 3rd to 4th place in the world, being overtaken by Germany. This marks the first time in about half a century that Japan's economic size has fallen below that of Germany. Chief Cabinet Secretary Yoshimasa Hayashi pointed out in a press conference that "after the burst of the bubble, companies have suppressed wages and investments, which are the sources of growth, in order to secure immediate profits, leading to stagnation in consumption, price declines, and suppressed growth." Japan's GDP falls to 4th in the world, overtaken by Germany with two-thirds the population - Where is the way out amid soaring prices and stagnant wages? February 15, 2024 https://www.tokyo-np.co.jp/article/309418 Nominal GDP falls to 4th place, overtaken by Germany at $4.2106 trillion in 2023 February 15, 2024 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA1583Q0V10C24A2000000/ Nominal GDP at 591 trillion yen, 4th in the world - Real GDP shows negative growth for two consecutive terms February 15, 2024 https://digital.asahi.com/articles/ASS2H2WBNS28ULFA00Y.html?comment_id=22543&iref=comtop_Appeal4#expertsComments
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「新たな事業の創出及び産業への投資を促進するための産業競争力強化法等の一部を改正する法律案」が２月16日に閣議決定されました。
①国際競争に対応して内外の市場を獲得すること等が特に求められる商品（電気⾃動⾞等、グリーンスチール、グリーンケミカル、持続可能な航空燃料（SAF）、半導体）を⽣産・販売する計画を主務⼤⾂が認定した場合、戦略分野国内⽣産促進税制及びツーステップローン等の⾦融⽀援を措置。 ②新設する知的財産の活⽤状況等の調査規定を根拠とし、⼀定の知的財産を⽤いていることを確認できた場合は、イノベーション拠点税制（イノベーションボックス税制）を措置。 ③常⽤従業員数2,000⼈以下の会社等（中⼩企業者除く）を「中堅企業者」、特に賃⾦⽔準が⾼く国内投資に積極的な中堅企業者を「特定中堅企業者」と定義し、特定中堅企業者等による成⻑を伴う事業再編の計画を主務⼤⾂が認定した場合、中堅・中⼩グループ化税制、⼤規模・⻑期の⾦融⽀援（ツーステップローン）、独⽴⾏政法⼈⼯業所有権情報・研修館（INPIT）による助成・助⾔等の措置。 などです。 成長意欲のある中規模の企業を「中堅企業」と新たに法的に位置づけて、対象が約9000社と見込まれるこれら「中堅企業」を重点支援する向けの賃上げ促進税制や設備投資、М＆A（合併・買収）への税優遇を設けることで国内経済の底上げにつなげる考えのようです。 イノベーションボックス税制は、やや期待外れかもしれません。 「新たな事業の創出及び産業への投資を促進するための産業競争力強化法等の一部を改正する法律案」が閣議決定されました 2024年2月16日 https://www.meti.go.jp/press/2023/02/20240216001/20240216001.html 「中堅企業」創設、改正案を閣議決定 産業競争力強化法 2024年2月16日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA15CAR0V10C24A2000000/ Amendment to the Act on Enhancement of Industrial Competitiveness, etc. (Innovation Box Tax System, Specific Medium-Sized Enterprises, etc.) The "Bill to Partially Amend the Act on Enhancement of Industrial Competitiveness and Other Acts to Promote the Creation of New Businesses and Investment in Industries" was decided by the Cabinet on February 16th. The key points include: When a plan to produce and sell products (such as electric vehicles, green steel, green chemicals, sustainable aviation fuel (SAF), and semiconductors) that are particularly required to compete internationally and capture domestic and foreign markets is approved by the competent ministers, measures such as the Strategic Domestic Production Promotion Tax System and Two-Step Loan financial support will be implemented. Based on the provisions for investigating the utilization of newly established intellectual property, the Innovation Base Tax System (Innovation Box Tax System) will be implemented if it can be confirmed that certain intellectual property is being utilized. Companies with a regular employee count of 2,000 or less (excluding small and medium-sized enterprises) are defined as "medium-sized enterprises," and those with high wage levels and active domestic investment are defined as "specific medium-sized enterprises." When a plan for business reorganization that includes growth by specific medium-sized enterprises is approved by the competent ministers, measures such as the Medium-Sized and Small Group Tax System, large-scale and long-term financial support (Two-Step Loan), and subsidies and advice by the Independent Administrative Agency Industrial Property Information and Training Institute (INPIT) will be implemented. These include legally positioning growth-oriented mid-scale companies as "medium-sized enterprises" and providing wage increase promotion tax systems, equipment investment, and tax incentives for M&A (mergers and acquisitions) to approximately 9,000 "medium-sized enterprises," aiming to boost the domestic economy. The Innovation Box Tax System might be somewhat disappointing. 中小企業は、特に迅速にガバナンスを整備し、生成AIを活用することが求められています。
大企業を中心に、業務の効率化、生産性の向上、新たなアイデアの創出を目指して、生成AIのビジネスやマネジメントへの応用が広がっています。しかし、生成AIの使用により、これまで高額な分析ツールを必要としていた分析作業が可能になるなど、中小企業にも大きな機会が開けています。高価なツールがなくても、生成AIを駆使することで成果を出すことが可能になるため、中小企業はこの新技術を積極的に取り入れるべきでしょう。 生成AIを導入する際には、データガバナンスの確立が不可欠です。中小企業がガバナンスを適切に管理し、生成AIを上手く活用することで、競争力を高める大きなチャンスが生まれると考えられます。 中⼩企業こそいち早くガバナンスを効かせて⽣成AIを⽣かせ 2/15 https://japan.zdnet.com/article/35215285/ 生成AIを導入する際の社内ルールの決め方や作る方法、ガバナンス体制の構築方法を徹底解説 2024年2月15日 https://weel.co.jp/media/gen-ai-corporate-rule Small and medium-sized enterprises should be the first to use AI Small and medium-sized enterprises (SMEs) are particularly called upon to quickly establish governance and leverage generative AI. Centered around large corporations, the application of generative AI in business and management is spreading with the aim of improving operational efficiency, enhancing productivity, and generating new ideas. However, with the use of generative AI, even tasks that previously required expensive analytical tools are now possible, opening up significant opportunities for SMEs. Without the need for costly tools, SMEs can achieve results by effectively utilizing generative AI, suggesting that they should actively adopt this new technology. The establishment of data governance is essential when introducing generative AI. It is believed that SMEs, by properly managing governance and skillfully leveraging generative AI, can create significant opportunities to enhance their competitiveness. 米国特許商標庁（USPTO）は、AIが関与する特許の発明者に関する詳細なガイダンスを公表し、連邦官報へ掲載しました。
このガイダンスについて、「医薬系”特許的”判例」ブログにわかりやすい解説が掲載されていますので、ご一読することをお勧めします。 「医薬系”特許的”判例」ブログ USPTO、人工知能（AI）が関与する特許の発明者（inventorship）に関する詳細なガイダンスを公表 2024.02.13 https://www.tokkyoteki.com/2024/02/uspto-ai-inventorship-guidance.html Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions A Notice by the Patent and Trademark Office on 02/13/2024 https://www.federalregister.gov/documents/2024/02/13/2024-02623/inventorship-guidance-for-ai-assisted-inventions ＡＩ活用の発明に特許付与も、人が「重要な貢献」すれば＝米当局 2024年2月13日 https://jp.reuters.com/world/us/NNXQDCI6RFIAJFAJIA2AYBCVTE-2024-02-13/ Director's Blog: the latest from USPTO leadership Monday Feb 12, 2024 AI and inventorship guidance: Incentivizing human ingenuity and investment in AI-assisted inventions https://www.uspto.gov/blog/director/entry/ai-and-inventorship-guidance-incentivizing USPTO Publishes Detailed Guidance on Inventorship in Patents Involving AI The United States Patent and Trademark Office (USPTO) has published detailed guidance on inventorship in patents involving artificial intelligence (AI), which has been posted in the Federal Register. For a clear explanation of this guidance, it is recommended to read the article available on the 'Pharmaceutical Patent Case Law' blog. 'Pharmaceutical Patent Case Law' Blog USPTO Publishes Detailed Guidance on Inventorship in Patents Involving Artificial Intelligence (AI) - February 13, 2024 https://www.tokkyoteki.com/2024/02/uspto-ai-inventorship-guidance.html" 自民党デジタル社会推進本部の下にあるAIプロジェクトチーム（座長・平将明氏）が有識者を交えてAI推進基本法（仮）の土台となる法案を作成するとの報道がありました。
生成AIの開発や活用に関するルールを整備し、違反時には罰則を設けることで偽情報の拡散や権利侵害を防ぐことで、先行する米欧などと足並みをそろえるようです。 この動きはしっかりウォッチすべきでしょう。 生成AI法規制、政府に促す 自民が偽情報や権利侵害防止 2024年2月15日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA132VJ0T10C24A2000000/ 自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d?fbclid=IwAR0AQPCMVziWXw_nDQczw4Kefo-ku_yAcXMUmv7AcZmUgkk3FmOgSJFGi1s Movement of the Liberal Democratic Party on AI Regulation There have been reports that the AI Project Team under the Liberal Democratic Party's Promotion Headquarters for the Digital Society, led by Mr. Masaaki Taira, is working with experts to draft a bill that will form the basis for a Basic Law on AI Promotion (tentative name). The aim is to establish rules for the development and utilization of generative AI, and to prevent the spread of false information and infringement of rights by imposing penalties for violations, thereby aligning with the initiatives in the US and Europe. This movement is something that should be closely monitored. 「同意なく自分たちの書籍がAIのトレーニングに使用された」として、3人の作家がOpenAIを相手に起こした著作権侵害訴訟で、OpenAI側の主張のほとんどを認める判決が下されたようです。
今後もこうした裁判の行方を見守る必要がありそうです。 2024年02月14日 ChatGPTに対する著作権侵害訴訟の前半戦でOpenAIがほぼ全面勝利、作家3人の訴えの大半が却下される https://gigazine.net/news/20240214-openai-win-authors-copyright-lawsuit/ Judge dismisses most of Sarah Silverman's lawsuit against OpenAI | VentureBeat https://venturebeat.com/ai/judge-dismisses-most-of-sarah-silvermans-copyright-infringement-lawsuit-against-openai/ Judge rejects most ChatGPT copyright claims from book authors | Ars Technica https://arstechnica.com/tech-policy/2024/02/judge-sides-with-openai-dismisses-bulk-of-book-authors-copyright-claims/ Court Dismisses Authors’ Copyright Infringement Claims Against OpenAI * TorrentFreak https://torrentfreak.com/court-dismisses-authors-copyright-infringement-claims-against-openai-240213/ The Outcome of the Copyright Infringement Lawsuit Against OpenAI In the copyright infringement lawsuit brought against OpenAI by three authors who claimed that their books were used for AI training without their consent, it appears that most of OpenAI's arguments were upheld by the court. It seems necessary to continue monitoring the developments of such legal cases. 一般社団法人日本音楽著作権協会(JASRAC)は、「AIと著作権に関する考え方について（素案）」に関して文化庁へ意見を提出しました。
JASRACは、現行法の解釈論だけでは不十分とし、AIによる著作物の生成と学習に関する権利制限規定の改正する、著作権法の改定が必要と主張しています。 世界一緩いと言われる現行著作権法を前提とした解釈論だけでなく、立法論（30条の4の改正等）も含む議論が早急に行われるべきでしょう。 2024年2月14日一般社団法人日本音楽著作権協会(JASRAC) 「AIと著作権に関する考え方について（素案）」に関して文化庁へ意見を提出しました https://www.jasrac.or.jp/release/24/02_3.html JASRAC、文化庁“AIと著作権”素案に意見。「法改正を含む議論を強く望む」 2024年2月14日 https://av.watch.impress.co.jp/docs/news/1568792.html JASRAC Submits Opinion on the Need for Revision of Copyright Law Regarding 'AI and Copyright' The Japanese Society for Rights of Authors, Composers and Publishers (JASRAC) has submitted an opinion to the Agency for Cultural Affairs regarding the 'Draft Considerations on AI and Copyright'. JASRAC argues that the current interpretation of the law is insufficient and that revisions to the copyright law are necessary, including amendments to the rights restriction provisions concerning the creation and learning of works by AI. It is suggested that discussions, including legislative theories (such as the amendment of Article 30-4), should be conducted promptly, not just based on the interpretation of the current copyright law, which is said to be the most lenient in the world. 1月29日に開かれた産業構造審議会 知的財産分科会 第20回弁理士制度小委員会の議事要旨によれば、日本弁理士会において、弁理士によるAIツールの適切な利活用を促すためのガイドラインを作成することが決まったようです。
特許事務所に所属する弁理士の人数は10年後に最大で約1400人減少するとの予測で、弁理士不足の対策として期待されるのが生成AIの活用ということのようです。 弁理士不足に苦しむ特許事務所、今後10年で最大1400人減少 2024.02.14 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/08880/#:~:text=%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%BA%81%E3%81%8C%E5%BC%81%E7%90%86%E5%A3%AB,%E3%81%AE%E7%B5%90%E6%9E%9C%E3%81%8C%E5%87%BA%E3%81%9F%E3%80%82 産業構造審議会 知的財産分科会 第20回弁理士制度小委員会議事要旨 https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/benrishi_shoi/20-gijiyoushi.html 第20回弁理士制度小委員会議事次第・配布資料一覧 https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/benrishi_shoi/20-shiryou.html Guidelines for Promoting Proper Utilization of AI Tools by Patent Attorneys According to the minutes of the 20th Subcommittee on the Patent Attorney System of the Intellectual Property Committee of the Industrial Structure Council held on January 29, it seems that the Japan Patent Attorneys Association has decided to create guidelines for promoting the proper utilization of AI tools by patent attorneys. It is expected that the use of generative AI will be a countermeasure against the predicted shortage of patent attorneys, with an estimated reduction of about 1,400 patent attorneys working in patent offices in 10 years. 2024年2月8日にライブ配信された第１７７回知財実務オンライン：「Patepediaの世界へようこそ ～特許権で収益化を図れるプラットフォームを目指して～」をアーカイブで視聴しました。
昨年11月のプレスリリース「【Patepedia】企業知財部門の存在価値向上と、特許事務所の企業知財部門へのプロモーション活動の場を提供するサービスをリリース。」では、『企業知財部門のプレゼンス（存在価値）向上と、特許事務所の企業知財部門へのプロモーション活動の場を提供する、特許情報提供サイト「Patepedia」』ということで、もう一つよくわからなかったのですが、Patepediaが目指すものが少しは理解できたようにも思います。 （第１７７回）知財実務オンライン：「Patepediaの世界へようこそ ～特許権で収益化を図れるプラットフォームを目指して～」 https://www.youtube.com/watch?v=pR7w7kWyNJk&t=3624s 【Patepedia】企業知財部門の存在価値向上と、特許事務所の企業知財部門へのプロモーション活動の場を提供するサービスをリリース。 株式会社インザック 2023年11月20日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000124149.html Welcome to the World of Patepedia: An Overview of Intellectual Property Practices Online On February 8, 2024, I watched the archived version of the 177th live stream of Intellectual Property Practices Online titled "Welcome to the World of Patepedia - Aiming to be a Platform for Monetization through Patent Rights." The press release from November last year, "Patepedia: Enhancing the Presence of Corporate IP Departments and Providing a Platform for Patent Offices to Promote to Corporate IP Departments," mentioned "Patepedia, a patent information website that aims to enhance the presence (value) of corporate IP departments and provide a venue for patent offices to conduct promotional activities to corporate IP departments." Although it was a bit unclear, watching this session helped me to understand a bit more about what Patepedia aims to achieve. 知財実務情報Lab. 専門家チームの高石 秀樹弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）が、進歩性の全論点に関する日本裁判所の判断傾向のホットトピックについて、パテント誌（進歩性の全論点網羅、パテント Vol. 75 No. 1 P.22, 2022）掲載後の重要裁判例を考察しています。
1．引用発明の認定～②「引用発明適格性（≒引用発明の認定） 2．本件発明の認定～④「効果のクレームアップ（≒機能的クレーム）」とサポート要件 3．相違点の容易想到性判断～「組み合わせの動機付け、阻害事由」 4．予測できない顕著な効果 YouTubeでの解説もありますので、ご参考まで。 進歩性の全論点＋α 2024.02.13 https://chizai-jj-lab.com/2024/02/13/0211/ 進歩性の全論点網羅、パテント Vol. 75 No. 1 P.22, 2022 https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/3932 【特許】＋進歩性の全論点（57分濃縮版） 弁護士・高石秀樹の特許チャンネル https://www.youtube.com/watch?v=HEU-zc-jOXI All Aspects of Inventive Step + α, Intellectual Property Practice Information Lab. In the Intellectual Property Practice Information Lab, Hideki Takahashi, a lawyer and patent attorney at Nakamura Joint Patent Law Office, examines important case laws following the publication in Patent Magazine (covering all aspects of inventive step, Patent Vol. 75 No. 1 P.22, 2022) about the hot topics concerning the trends in Japanese courts' decisions on all aspects of inventive step. 1, Recognition of cited invention ～② "Eligibility of cited invention (≈ Recognition of cited invention) 2, Recognition of the invention in question ～④ "Claiming up of effects (≈ Functional claims)" and support requirements 3, Judgment on the obviousness of differences ～ "Motivation to combine, inhibiting factors" 4, Unpredictable remarkable effects イオンが生成AIの利用を始めた。「Chat（チャット）GPT」をベースにAI開発のエクサウィザーズが提供する法人向けのサービスを利用して、店舗に掲示する文書のひな型作成や催事の考案といった「店舗オペレーション」、弁当や総菜の企画提案、商品開発アイデア立案、決済やアプリ開発などに関する市場調査、海外小売りリポートの翻訳、SNS戦略の立案、プログラミング作業の補助や顧客サポートの領域でも活用を進めるという。
イオン、グループ90社で生成AI 店舗運営や企画提案に活用 2024/2/12 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO78408120R10C24A2TB0000/ イオン、従業員1000人が生成AI利用 商品開発など支援 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC291QD0Z20C24A1000000/ Aeon Begins Using Generative AI to Support Product Development and More Aeon has started utilizing generative AI, employing a corporate service provided by AI development company ExaWizards, based on "ChatGPT". This initiative aims to support "store operations" such as creating templates for documents displayed in stores and devising events, as well as proposing ideas for boxed lunches and deli items, developing product ideas, conducting market research related to payments and app development, translating reports on overseas retail, planning social media strategies, assisting with programming tasks, and enhancing customer support. 文化庁著作権課の意見募集(「AIと著作権に関する考え方について（素案）」に関する意見募集の実施について」)に対して、著作権関連法制研究者有志(金子敏哉・木下昌彦・小島立・酒井麻千子・佐瀬裕史・高倉成男・田中辰雄・谷川和幸・中山信弘・前田健・丸橋透)が提出したパブリックコメントが、明治大学知的財産法政策研究所のウェブサイトにて公開されました。
新聞協会などが著作権法の改正を求めているのに対し、現行法の解釈によって問題解決を図ろうとしているのが「AIと著作権に関する考え方について（素案）」の考え方ですが、著名な法学者が連名で出されたコメントは十分検討されるべきでしょう。 パブリックコメントでは、下記のように述べられています。 『とりわけ、「素案」で示された解釈が公的に承認された唯一の考え方であるかのように社会的に受け止められること、AI を巡る技術や社会の認識が刻一刻と変化する中でもなおそれが一人歩きし、拡大解釈されていくことを強く危惧する。 この点につき「素案」においても「司法判断に代わるものではなく、本報告の時点における本小委員会としての考え方を示すものであることに留意する必要がある」（3 頁）と明記されてはいる。しかし他方、「素案」で示された考え方を「広く国民に対して周知し啓発を図ることが必要」と述べており（37 頁）、前述のように「素案」で示された解釈論が公的に承認されたものとして広く共有されるべき趣旨とも誤解されかねない記載ぶりがある。 「素案」はあくまで現時点での論点整理についての小委員会の議論をまとめたものである。今回の「素案」は「一つの法解釈のたたき台」（経済産業省「はじめに」『電子商取引に関する準則（令和 4 年 4 月）』も参照）としての意義はあっても、それ以上の権威をもつべきものではないし、もたせるべきものでもない。 以上の理由から、「素案」の冒頭やその概要の説明において、法的な拘束力をもつものではなく、公的に承認された解釈を示すものでもないことを明示し、強調すべきである。』 2024年2月12日 「AI と著作権に関する考え方について（素案）」に対するパブリックコメントの提出 https://www.isc.meiji.ac.jp/~ip/20240212PC.html Concerns Regarding the Draft on Thoughts on AI and Copyright A public comment submitted by a group of copyright law researchers in response to the call for opinions by the Copyright Division of the Agency for Cultural Affairs (regarding the call for opinions on the draft "Thoughts on AI and Copyright") has been published on the website of the Institute for Intellectual Property Law Policy at Meiji University. While the Newspaper Association and others are calling for a revision of the Copyright Act, the approach of the draft "Thoughts on AI and Copyright" seeks to solve problems through the interpretation of current law. The comment, co-authored by prominent legal scholars, should be given thorough consideration. In the public comment, it is stated as follows: "In particular, there is a strong concern that the interpretation presented in the 'draft' will be socially perceived as the only officially endorsed viewpoint, and as technology and societal understanding around AI change moment by moment, this interpretation will take on a life of its own and be subject to broad interpretation. It is noted in the 'draft' that 'this should not replace judicial decisions and should be taken as the viewpoint of this subcommittee at the time of this report' (page 3). However, on the other hand, it is stated that 'it is necessary to widely inform and educate the public about the thoughts presented in the 'draft'' (page 37), and as mentioned earlier, the way it is written could be misunderstood as implying that the interpretative theory presented in the 'draft' should be widely shared as if it were an officially endorsed one. The 'draft' is merely a compilation of the subcommittee's discussions on the organization of issues at the current time. The significance of this 'draft' lies in its role as 'a foundation for one interpretation of the law' (refer to the 'Introduction' by the Ministry of Economy, Trade and Industry in the "Guidelines on E-Commerce (April 2022)"), but it should not, and must not, hold any authority beyond that. For these reasons, it should be explicitly stated and emphasized at the beginning of the 'draft' and in the summary explanation that it does not have legal binding force, nor does it represent an officially endorsed interpretation." February 12, 2024 Submission of Public Comments on "Thoughts on AI and Copyright" 「Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers」（GPTに頼れ、大規模言語モデルと弁護士の比較）という論文では、法的契約書のレビューにおいて、大規模言語モデル (LLM)が弁護士やLPO（Legal Process Outsourcing、法務業務の外部委託）とどのように競合するかを分析しています。
論文では、外部委託されたり経験の浅い弁護士に任されることが多い法的契約書の確認作業について分析した結果、契約書のレビューという業務については、若手弁護士やLPOに大規模言語モデル (LLM)が取って代わる可能性があるとしています。 2024年02月10日 AIと弁護士で法的契約書のレビュー対決をした結果とは？ https://gigazine.net/news/20240210-lawyers-llm/ Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers （GPTに頼れ、大規模言語モデルと弁護士の比較） https://arxiv.org/html/2401.16212v1 AI and Lawyers Face Off in Legal Contract Review: Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers The article "Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers" analyzes how large language models (LLMs) compete with lawyers and legal process outsourcing (LPO) in reviewing legal contracts. Legal Process Outsourcing) in reviewing legal contracts. The paper analyzes the review of legal contracts, which is often outsourced or entrusted to inexperienced lawyers, and finds that large language models (LLMs) may replace junior lawyers and LPOs in the task of contract review. Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers https://arxiv.org/html/2401.16212v1 This paper presents a groundbreaking comparison between Large Language Models (LLMs) and traditional legal contract reviewers—Junior Lawyers and Legal Process Outsourcers (LPOs). We dissect whether LLMs can outperform humans in accuracy, speed, and cost-efficiency during contract review. Our empirical analysis benchmarks LLMs against a ground truth set by Senior Lawyers, uncovering that advanced models match or exceed human accuracy in determining legal issues. In speed, LLMs complete reviews in mere seconds, eclipsing the hours required by their human counterparts. Cost-wise, LLMs operate at a fraction of the price, offering a staggering 99.97 percent reduction in cost over traditional methods. These results are not just statistics—they signal a seismic shift in legal practice. LLMs stand poised to disrupt the legal industry, enhancing accessibility and efficiency of legal services. Our research asserts that the era of LLM dominance in legal contract review is upon us, challenging the status quo and calling for a reimagined future of legal workflows. 株式会社野村総合研究所が2023年9月に行った調査（大手企業のCIOまたはそれに準じる役職者を対象に実施）では、生成AIの導入率は24.2%、「導入を検討中」は30.8%、「今後検討したい」は26.0%とのことでした。
2024年1月30日付けで、AINOWが企業や自治体において生成AIを導入している事例をまとめて公表しました。下記の会社の事例が掲載されています。 引き続き導入事例を募集しています。 日清食品ホールディングス株式会社 株式会社ベネッセコーポレーション ディップ株式会社 株式会社みずほフィナンシャルグループ 農林水産省 パナソニック株式会社 株式会社サイバーエージェント（広告） 株式会社サイバーエージェント（LLM） 伊藤忠商事株式会社 学校法人武蔵野大学 東京都 アサヒグループホールディングス株式会社 KDDI株式会社 株式会社日立製作所 旭鉄工株式会社 ソフトバンク株式会社 株式会社大和証券グループ本社 株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ 株式会社三井住友銀行 日本電信電話株式会社 西日本旅客鉄道株式会社 日本コカ･コーラ株式会社 三菱電機株式会社 株式会社クレディセゾン GMOインターネットグループ株式会社 ライオン株式会社 第一生命保険株式会社 株式会社テレビ東京 株式会社フジテックス 東京都教育委員会 スマートソーシャル株式会社 株式会社建設システム（KENTEM） 明治安田生命保険相互会社 生成AI導入事例集｜産官学の生成AI導入背景、実装方法、効果まで完全網羅 2024.01.30 https://ainow.ai/2024/01/30/275539/ 大手企業を対象に「IT活用実態調査（2023年）」を実施 〜生成AIの利用意向は高いが、リテラシー・スキルの不足とリスクへの対処が課題〜 https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/lst/2023/cc/1128_1 Collection of Generative AI Adoption Cases in Industry, Government, and Academia A survey conducted by Nomura Research Institute, Ltd. in September 2023, targeting CIOs or equivalent positions at major corporations, revealed that the adoption rate of generative AI was 24.2%, with 30.8% considering adoption and 26.0% wanting to consider it in the future. On January 30, 2024, AINOW published a compilation of cases where companies and local governments have adopted generative AI, including the following companies. They continue to solicit more examples of adoption: Nissin Foods Holdings Co., Ltd. Benesse Corporation Dip Corporation Mizuho Financial Group, Inc. Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries Panasonic Corporation CyberAgent, Inc. (Advertising) CyberAgent, Inc. (LLM) ITOCHU Corporation Musashino University Tokyo Metropolitan Government Asahi Group Holdings, Ltd. KDDI Corporation Hitachi, Ltd. Asahi Iron Works Co., Ltd. SoftBank Corp. Daiwa Securities Group Inc. Mitsubishi UFJ Financial Group, Inc. Sumitomo Mitsui Banking Corporation Nippon Telegraph and Telephone Corporation (NTT) West Japan Railway Company Coca-Cola (Japan) Company, Limited Mitsubishi Electric Corporation Credit Saison Co., Ltd. GMO Internet Group Lion Corporation Dai-ichi Life Insurance Company, Limited TV TOKYO Corporation Fujitex Co., Ltd. Tokyo Metropolitan Board of Education Smart Social Corporation Construction System Co., Ltd. (KENTEM) Meiji Yasuda Life Insurance Company Googleの生成AIサービスBardがGeminiに刷新されました。
有料プラン（Gemini Advanced）が登場して、高性能かつ最大の AI モデルである Gemini Ultra 1.0 （パラメーター数1.56兆個）を搭載していて、Gemini Advancedは数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理を含む57科目の組み合わせを使用するベンチマークテストで人間の専門家を上回る成績を収めたとして、同社は「A new state of the art」（新たな現行最高モデル）をうたっており、GPT-4（パラメーター数1.76兆個）の性能を超えていることを意識しているようです。 Bard から Gemini へ：Ultra 1.0 とGemini アプリを発表 2024年2月8日木曜日 https://japan.googleblog.com/2024/02/bard-gemini-ultra-10-gemini.html Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 2024年02月09日 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/09/news084.html グーグルが会話型AIを「Gemini」に刷新、ChatGPTが拓いた市場を切り崩せるか https://wired.jp/article/google-rebrands-ai-chatbot-gemini/ Googleの生成AIサービス「Gemini」に 「Bard」を刷新 2024年2月8日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN089N70Y4A200C2000000/ 【Gemini Ultra 1.0 VS GPT-4】史上最強LLMの性能を比較したら普通にGPT-4の方がすごかった件 2024/2/10 https://weel.co.jp/media/gemini-advanced-gpt-4 Google's generative AI service Bard has been refreshed as Gemini. A paid plan, Gemini Advanced, has been introduced, featuring the high-performance and largest AI model, Gemini Ultra 1.0, with 1.56 trillion parameters. Gemini Advanced has outperformed human experts in benchmark tests that use a combination of 57 subjects including mathematics, physics, history, law, medicine, and ethics, leading the company to claim it as "A new state of the art," seemingly surpassing the performance of GPT-4, which has 1.76 trillion parameters. From Bard to Gemini: Introducing Ultra 1.0 and the Gemini App Thursday, February 8, 2024 https://japan.googleblog.com/2024/02/bard-gemini-ultra-10-gemini.html Google announces its "most powerful" generative AI yet, available for ¥2,900 a month. The chat AI service has been refreshed from Bard to Gemini on February 9, 2024. https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/09/news084.html Can Google's revamped conversational AI 'Gemini' carve out a market opened by ChatGPT? https://wired.jp/article/google-rebrands-ai-chatbot-gemini/ Google's generative AI service 'Gemini' refreshes 'Bard' on February 8, 2024. https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN089N70Y4A200C2000000/ 【Gemini Ultra 1.0 VS GPT-4】When comparing the performance of the strongest LLMs in history, GPT-4 was simply more impressive. February 10, 2024 https://weel.co.jp/media/gemini-advanced-gpt-4 米OpenAI（オープンAI）の「GPT」と比べると、国産のLLM（大規模言語モデル）はパラメーター数（モデルの数式に含まれる変数の数のことで、パラメーター数が多いほどモデルの表現力や学習能力が高くなるといわれている）が小さいですが、「小さいLLM」という生成AI戦略で勝てるか？という問いに、勝ち筋を見出したという記事が出ています。
NECのcotomiは130億、NTTのtsuzumiは70億と6億の2種類を提供、GPT-3（1750億）と比べるとcotomiは100分の1以下、tsuzumiは軽量版のモデルで225分の1。Softbankは、マルチモーダルに対応した3900億パラメーターのLLMを2024年度中に完成させ、1兆パラメーターを目指す意向を明らかにしています。（なお、GPT-3.5は3,550億パラメーターで、GPT-4は1兆7,600億パラメーターのようです。） 性能は、パラメーター数という量だけで決まるわけではなく、訓練データの質やモデルの構造なども重要な要素となっていて、そのあたりに勝ち筋があるのかもしれません。 国内IT大手の生成AI戦略、「小さいLLM」に見いだす勝算 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02741/ 国産「小さいLLM」が2024年春に相次ぎ登場、NECとNTTが見いだした2つの勝ち筋 2024.02.08 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02741/020200002/ 小さいLLMの精度向上に2つの工夫、肝は「正味のデータ量」とNEC 2024.02.09 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02741/020200003/index.html SIとは違うカスタマイズ、NTTは「アダプター技術」で個別ニーズに対応 2024.02.13公開予定 Can the "small LLM" generative AI strategy win? Compared to 'GPT' by the US-based OpenAI, domestically produced Large Language Models (LLMs) have fewer parameters (the number of variables in the model's formula, where a higher number of parameters is said to increase the model's expressive power and learning capability). However, there are articles suggesting that a strategy involving 'smaller LLMs' could be viable. NEC's cotomi has 13 billion, while NTT's tsuzumi offers two versions with 7 billion and 600 million, respectively. Compared to GPT-3's 175 billion, cotomi is less than 1/100th, and tsuzumi's lighter model is 1/225th. Softbank has announced its intention to complete a multimodal LLM with 390 billion parameters within the fiscal year 2024, aiming for 1 trillion parameters. (For reference, GPT-3.5 has 355 billion parameters, and GPT-4 is reported to have 1.76 trillion parameters.) Performance is not determined solely by the number of parameters; the quality of training data and the structure of the model are also crucial factors, and these may provide a competitive edge. デロイトトーマツが報道関係者向けに開催したオンラインセミナー「生成AIのルール形成の潮流および官公庁における活用事例」の内容紹介がアップされています。
日本を含めた各国における生成AI活用の動向、ソフトローを中心にした日本のAI事業者ガイドライン策定の動向、官公庁での生成AI活用の動向、生成AIに関する2024年の見通しを紹介しています。 デロイトでは、日本企業における生成AIに関連する活用・新規事業創出は以下の4種類のパターンで整理していて、今年は(2)と(3)の領域での事例が出てくると、推測しています。 (1)全社導入 ChatGPTなどをユーザーとして活用する。 (2)業務システム連携 APIを使い自社システムに組み込み、新規サービスを生み出す。 (3)顧客対応進化 音声対話版の生成AIを導入して顧客価値を創出する。 (4)独自LLM開発 特定ドメインにおけるLLMを開発し、R&D(研究開発)や新規事業に活用する。 2024年の生成AIはどうなるのか？ - デロイトがルール形成の潮流や活用事例を紹介 2024/02/08 著者：岩井 健太 https://news.mynavi.jp/techplus/article/20240208-2879141/ Outlook on Generative AI for 2024 Deloitte Touche Tohmatsu has posted an introduction to the content of an online seminar for media representatives titled 'Trends in the Rule Formation of Generative AI and Case Studies of Its Use in Government Agencies'. It introduces trends in the use of generative AI in various countries including Japan, trends in the formulation of guidelines for AI businesses in Japan focused on soft law, trends in the use of generative AI in government agencies, and the outlook for generative AI in 2024. Deloitte has organized the use and creation of new businesses related to generative AI by Japanese companies into the following four patterns and speculates that this year will see cases in areas (2) and (3): (1) Company-wide Implementation Utilizing tools like ChatGPT as a user. (2) Business System Integration Creating new services by integrating with in-house systems using APIs. (3) Evolution of Customer Engagement Introducing voice interactive generative AI to create customer value. (4) Development of Proprietary LLM Developing Large Language Models (LLMs) for specific domains and utilizing them in R&D (Research and Development) and new business ventures. 2月7日に『SPEEDA R&D』主催セミナー『生成 AI x SPEEDA R&D って何ができるの？ - テーマ創出のための新・探索術 -』を視聴しました。
「生成 AI をアイデア創出に活用し、そのアイデアの確からしさを SPEEDA R&D で調べる。」という提案です。 生成 AI をアイデア創出に活用することのメリットを実感する人が増えているようです。 ❶ 生成 AI でアイデア出しを行う。 プロンプトで重要なのは、● 欲しいアイデアの数、● 前提条件（自社技術の特徴、解決したい課題、対象領域など）、● 出力項目（文字数制限付）で指示すること。 専門情報や機密情報は、一般的な情報・キーワードとして入力することで、機密情報漏洩のリスクを回避。 ❷ 生成 AI で得られたそれぞれのアイデアを深ぼって質問していく。アイデアの骨子が見えるまで、生成 AI との対話を繰り返す。 ❸ SPEEDA R&D で事実の確認や追加情報を調べる。 Utilizing Generative AI for Idea Creation On February 7th, I attended a seminar hosted by 'SPEEDA R&D' titled 'What Can Be Done with Generative AI x SPEEDA R&D? - New Exploration Techniques for Theme Creation'. The proposal suggests using generative AI for idea generation and then verifying the feasibility of those ideas through SPEEDA R&D. It seems that more people are recognizing the benefits of using generative AI for idea creation. １．Generating ideas with generative AI. When using prompts, it's important to specify the number of ideas you want, the prerequisites (such as the characteristics of your own technology, the challenges you want to solve, and the target area), and the output items (with a character limit). By entering specialized information and confidential information as general information and keywords, the risk of leaking confidential information can be avoided. ２．Deepening each idea obtained from generative AI by asking questions until the essence of the idea is clear. This involves repeating the dialogue with the generative AI. ３．Verifying facts and gathering additional information with SPEEDA R&D. 1月15日に行われた「グローバル知財戦略フォーラム2024」で、当日聴くことができなかった「パネルディスカッション1 特許情報を活用した環境課題への取組の評価について～GXTIの活用～」をアーカイブで視聴しました。（約40分）
アーカイブ配信は、2月1日から2月21日までです。 なかでも、松島 憲之 氏（SESSAパートナーズ チーフアドバイザー）が『知財戦略の投資家対話への活用』～企業価値評価を株式市場で高めるために～というタイトルで話された内容が特に参考になりました。 以下、メモです。 財務情報は投資家の判断の５％程度しかない状態で、投資家は投資判断において非財務情報を重視するようになってきている。 投資家はESG視点での非財務情報（潜在的価値情報）の開示を重要視、ただ、環境・気候変動、人的資本への取り組みはネガティブスタートの開示しかできない。 イノベーションについてはポジティブスタートができるので、知財戦略を使った企業価値の創造というのは各企業がやりやすいはず。 ただ、知財部門は守りの知財戦略をやってきていて攻めの知財戦略をやっていなかったので、IR、経営企画との共同作業による攻めの知財を行い知財の「アセット」からのイノベーション創出による競争力の維持・向上をはかって投資家に示してほしい。 企業は「優れた知財 無形資産」を説明しており、その戦略結果としての将来的な財務上のインパクト等は仮説を含め提示しない。しかし、投資家は、将来のビジネスモデル等の仮説に基づき、現在の知財 無形資産投資が、いつ・どの程度の財務上のインパクト（売上・利益）をもたらすのかを把握したい。対話の中で企業が語ってほしい。 投資家の注目点はイノベーションを生み出す原動力。 投資家はイノベーションによる変化を工場見学や技術説明会で確認する。 ①画期的な低コストを実現する生産革新ライン ②他社を圧倒する性能（環境技術、安全技術、情報技術） 投資家はイノベーションを生み出す要素が何であったかを確認する。 ①経営者の力 ②研究開発力 ③生産技術力 ④販売カ そして、イノベーションを生み出す人間力の向上を確認する。 ①意識改革（稼ぐ力の異次元のレベルアップ、Gの重要性、ESの影響） ②教育（暗黙知を形式知にする仕組みの徹底、新たな世界の常識を知る） ③組織（形式知として継続し、進化させる力、日本基準を世界基準に普遍化） グローバル知財戦略フォーラム2024 PROGRAM https://www.ip-forum2024.inpit.go.jp/program.html Utilization of Intellectual Property Strategy for Investor Dialogues On January 15th, at the 'Global Intellectual Property Strategy Forum 2024', I watched the archive of 'Panel Discussion 1: Evaluation of Efforts Towards Environmental Issues Utilizing Patent Information - The Use of GXTI' which I could not attend in person. The archive was available from February 1st to February 21st. In particular, the content presented by Mr. Kenji Matsushima (Chief Advisor at SESSA Partners) titled 'Utilization of Intellectual Property Strategy for Investor Dialogues - Enhancing Corporate Value in the Stock Market' was especially informative. Here are my notes: Financial information accounts for only about 5% of investors' decision-making, with a growing emphasis on non-financial information in investment decisions. Investors value the disclosure of non-financial information from an ESG perspective, including potential value information. However, disclosures on environmental and climate change initiatives, and human capital efforts, often start from a negative standpoint. Innovation allows for a positive start, making it easier for companies to create corporate value through intellectual property strategies. Traditionally, IP departments have focused on defensive IP strategies rather than offensive ones. It's recommended that companies pursue offensive IP strategies through joint efforts with IR and corporate planning departments, showcasing the maintenance and enhancement of competitiveness through innovation from IP 'assets' to investors. Companies explain their 'excellent IP and intangible assets' without presenting hypothetical future financial impacts of these strategies. However, investors want to understand how current investments in IP and intangible assets will impact finances (revenue, profits) in the future based on hypotheses of future business models. This is something companies should discuss in dialogues with investors. Key points of interest for investors are the driving forces behind innovation. Investors verify changes brought about by innovation through factory tours and technical briefings, looking at: Revolutionary low-cost production innovation lines Performance surpassing competitors (environmental technology, safety technology, information technology) Investors seek to understand the elements that have led to innovation: Leadership strength R&D capabilities Production technology capabilities Sales channels Additionally, investors look for improvements in the human element driving innovation, including: Mindset change (elevating earning power to a new dimension, the importance of 'G', the impact of 'ES') Education (converting tacit knowledge to explicit knowledge, understanding new global standards) Organization (sustaining and evolving explicit knowledge, universalizing Japanese standards to global ones) 野村総合研究所子会社のNRIセキュアテクノロジーズ（東京）による昨年8～9月の調査で、生成AI（人工知能）を業務に導入済みの日本企業の割合は18.0％にとどまり、同時に調査した米国企業の73.5％、オーストラリア企業の66.2％と大きな差があることが報告されています。
日本企業を規模別でみると、従業員1万人以上（44社）では50％が導入済みで、千人～1万人未満（413社）は21.3％、千人未満（1200社）は15.7％と、規模が小さくなるほど少なくなったとのことでした。 ただ、導入予定が従業員1万人以上で27.3％、千人～1万人未満で41.4％、千人未満で27.0％ということなので、調査から半年近く経過しており、直近では、従業員1万人以上で8割弱、千人～1万人未満で6割強、千人未満で4割強の企業が導入しているのではないかと考えても良いように思います。 生成AI導入、18％どまり 日本企業、米豪と大差 2/10(土) https://news.yahoo.co.jp/articles/81e263ba3177e639668df48bbe471aab5c19c35b NRIセキュア、日・米・豪の3か国で「企業における情報セキュリティ実態調査2023」を実施〜 生成AIサービスの導入率で、米・豪の約7割に対し日本は約2割 〜 2024/01/25 https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/lst/2024/cc/0125_1 February 10th - In Japanese companies with over 10,000 employees, 50% have already adopted generative AI between August and September last year. According to a survey conducted by NRI Secure Technologies (Tokyo), a subsidiary of Nomura Research Institute, during August and September of last year, the percentage of Japanese companies that have already implemented generative AI (Artificial Intelligence) in their operations stands at 18.0%. This shows a significant gap compared to the 73.5% of surveyed companies in the United States and 66.2% in Australia. Looking at Japanese companies by size, 50% of those with more than 10,000 employees (44 companies) have implemented it, 21.3% of companies with 1,000 to less than 10,000 employees (413 companies), and 15.7% of companies with less than 1,000 employees (1,200 companies) have adopted AI, indicating that smaller companies are less likely to have implemented it. However, with planned implementations being 27.3% for companies with over 10,000 employees, 41.4% for those with 1,000 to less than 10,000 employees, and 27.0% for those with less than 1,000 employees, and considering that nearly half a year has passed since the survey, it seems reasonable to assume that currently, just under 80% of companies with over 10,000 employees, over 60% of those with 1,000 to less than 10,000 employees, and over 40% of those with less than 1,000 employees have adopted it. |
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December 2024
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