「住友電工がグループ全社規模のRAG基盤を構築～QuickSolution®の高精度検索×生成AI連携で社内ナレッジを有効活用～」というプレスリリースがありました。
住友電工はグループ全社規模の大容量RAG基盤を約2週間という短期間で構築しました。必要な情報を検索・抽出し生成AIに連携する RAG技術を用いて、ファイルサーバなどに保存されている数百TB規模の社内情報から高精度に質問応答する機能を提供していて、住友電工グループ約29万人が対話形式で社内情報を収集できるようになり、ナレッジの有効活用にともなう生産性の向上やDX推進が可能になったということです。
当然のことですが、DeepResearhでは、WEB上のオープン情報しか収集しないため、その限界には注意する必要があります。
 
住友電工がグループ全社規模のRAG基盤を構築
https://www.sei-info.co.jp/quicksolution/news/news-qs20250307/
 
 
Sumitomo Electric Builds Group-wide RAG Infrastructure
 
A press release titled "Sumitomo Electric Builds Group-wide RAG Infrastructure: Leveraging High-Precision QuickSolution® Search Integrated with Generative AI for Effective Internal Knowledge Utilization" was announced.
Sumitomo Electric constructed a large-capacity, company-wide Retrieval-Augmented Generation (RAG) infrastructure in approximately two weeks. Utilizing RAG technology—which searches, extracts, and feeds relevant data into generative AI—the system provides high-precision question-and-answer functionality from internal company information stored across file servers, totaling hundreds of terabytes. This enables roughly 290,000 employees within the Sumitomo Electric Group to interactively access internal knowledge, improving productivity and accelerating digital transformation (DX) through effective knowledge utilization.
It should be noted, however, that DeepResearch only collects publicly available information from the web, and its limitations must be considered accordingly.

3月5日に開催された「産業構造審議会 第２０回知的財産分科会」では、「イノベーション創出のための特許庁の取組」「各小委員会の報告」について、議論されました。
資料１の「イノベーション創出のための特許庁の取組」のところでは、下記のページの説明が気になりました。
P.4　知財経営による「稼ぐ力」の強化：特許権を有している企業の方が営業利益率が高い、特許権の保有総数と営業利益率の関係営業利益率に相関がある
P.5　知財経営の概要：知財部門を中心に実施する部分が青で塗られた部分
P.6　中小企業における知財経営：イノベーション活動の実践や、稼ぐ力の強化といった点で、中小企業には改善の余地がまだまだ残されている。
P14  中堅企業における知財経営の実態に関する調査方針：中堅企業から大企業への成長割合は国際的に見ても低い状況にあり、中堅企業のポテンシャルを活かしきれていない可能性がある。
P23  機械的手法による技術動向調査の試行：従前は、抽出した文献を人手で読込み、調査を実施していたが、来年度からは試行的に、調査テーマごとに技術区分表と各技術区分に対応する検索式を作成する形式での調査を実施。
P28  特許審査とAIとの関係：特許審査のプロセス中、「分類付与」・「先行技術調査」においてAI技術を試行的に導入中。生成AI技術については、「分類付与」、「本願発明の理解」、「先行技術調査」等への適用可能性について調査研究を実施。
P56  アクション・プラン（令和６年度改定版）：各テーマの進捗状況や生成AI の発展を踏まえ、アクション・プラン（令和６年度改定版）を令和６年５月２０日に公表。
 
資料　イノベーション創出のための特許庁の取組
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/chizai_bunkakai/document/20-shiryou/s01.pdf
 
 
 
Japan Patent Office Initiatives for Innovation Creation
 
At the 20th Intellectual Property Subcommittee Meeting of the Industrial Structure Council held on March 5, discussions were held on the "Japan Patent Office Initiatives for Innovation Creation" and "Reports from Various Subcommittees."
In the material titled "Japan Patent Office Initiatives for Innovation Creation" (Document 1), the following pages caught my attention:

• Page 4: Enhancing Profitability through IP Management
  Companies holding patents tend to have higher operating profit margins. There is a correlation between the total number of patents held and operating profit margins.
• Page 5: Overview of IP Management
  The sections primarily executed by intellectual property departments are highlighted in blue.
• Page 6: IP Management in Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)
  SMEs still have significant room for improvement in areas such as innovation practices and enhancing profitability.
• Page 14: Research Policy on the State of IP Management in Mid-sized Enterprises
  The proportion of mid-sized enterprises growing into large enterprises remains low by international standards, suggesting potential underutilization of mid-sized enterprises' growth capabilities.
• Page 23: Pilot Project for Technological Trend Analysis Using Mechanical Methods
  Traditionally, technology trend analysis was conducted by manually reading extracted documents. From the next fiscal year, a pilot program will implement an approach where technology classification tables and corresponding search queries will be created for each research theme.
• Page 28: Relationship Between Patent Examination and AI
  AI technology is currently being pilot-tested in patent examination processes, specifically in "classification assignment" and "prior art search." Regarding generative AI technology, studies are underway on its potential application to "classification assignment," "understanding claimed inventions," and "prior art search."
• Page 56: Action Plan (FY2024 Revised Edition)
  Considering the progress of each initiative and developments in generative AI, the revised Action Plan (FY2024 Edition) will be published on May 20, 2024.

 

2025年2月21日に開催された「サイバー大学 IT・ビジネスセミナー：ビジネス変化の波を乗りこなせ！ － 生成AI時代のビジネス戦略 －」（講師：サイバー大学 教授　除村 健俊 氏）がYouTubeにアップされました。
全体としては、「日本企業は競争力低下に直面しており、これを克服するためには、生成AI等の最新技術を効果的に取り入れることが必須。今後の成功には技術的能力のみならず、自律的な学習力、創造力、ビジネス理解力など幅広いスキルが求められる。生成AIを積極的に活用し、変化に対応できる人材を育てることが重要。」ということでした。
テクノロジー、ビジネスで、今起こっている変化がわかりやすく説明されていて、そういう変化に対応するためには最新技術を効果的に取り入れることが必須で、中でも生成AI活用のスキルが今後の競争力に直結することが良くわかる説明でした。
 
１．日本の競争力の状況について
日本の世界競争力の低下：IMD世界競争力年鑑によると、日本の順位は1990年代の1位から現在（講演時点）では38位に低下。経済や科学インフラでは比較的高い評価を維持しているものの、財政状況や企業経営慣行は極めて低評価（64位や65位）。一人当たりGDPも韓国に追い抜かれている状況。
労働生産性の低迷：OECD加盟38か国中30位（ポルトガルやスロバキアと同水準）。日本企業は「インプット（コスト削減）」は得意だが、「アウトプット（価値創造）」は苦手。
日本企業は価値創造（アウトプット）を強化しなければ、競争力回復は難しい。「付加価値創造力」が重要。
２．今起こっている変化（テクノロジー・ビジネス環境の変化）
デジタル技術の急速な進化：クラウド、IoT、生成AI、ブロックチェーン、スマホ技術などが急速に発展。スマホがビジネス活動の中心的デバイスとなり、ビジネスモデルの変革が加速。
意識・行動の変化：経済合理性を重視（コスト最小、価値最大化）。所有よりも「モノが生み出す価値」に意識が移行（例：ドリルを欲しいのではなく、「穴」を欲しがる）。経験価値・心理的満足感が重視されるようになった。
ビジネスモデルの変化：サブスクリプション、重量課金（例：車、動画配信サービス）。プラットフォーム型ビジネス（例：Amazon、楽天）。データ駆動型（広告収益型）やエコシステム型モデル、シェアリングエコノミー（Uber、Airbnbなど）が増加。
デジタル技術の普及がビジネスの概念・収益構造を大きく変えている。
３．生成AIの衝撃
生成AIの特徴と活用例：画像認識、データ分析、コード作成・デバッグ、フリーコメントの分類・要約などが可能。コード生成例（チャットGPTを使った地図表示のHTMLプログラム作成）が紹介され、数分で実用的なソフトウェアを作成できる実例を提示。
生成AI活用による業務効率化：ホームページの分析・改善。手書き文字や写真の内容の高度な認識・分析。複雑なデータ分析や、顧客のセンチメント分析も可能。
生成AIを使うことで、ソフトウェア開発やデータ分析など業務が劇的に効率化される。AI活用のスキルが今後の競争力に直結する。
4．求められる人材・能力（今後必要なスキル）
ソフトウェア開発の変化と必要能力の変化：「終わりのない開発」が常態化し、アジャイル開発（短期間で繰り返し開発を進める）への移行が求められる。ソフトウェアの「上流工程」（要求仕様・アーキテクチャ設計）が重要になる。
ソフトウェアエンジニアに求められる能力の変化：コーディング中心の開発から、ビジネス活動を理解した上での要求定義や設計能力へ。AIを活用した開発が一般化するため、「生成AIを使えること」よりも「生成AIが出力した内容を正しく理解し、活用できる」能力が求められる。
非認知能力（コンピテンシー）：「自律的自己成長能力」：メタ認知（客観的な自己評価）や継続的な学習意欲など。成果を生むために、「変化の予兆を感じ、アイデアを生み、仮説検証を繰り返す能力」が必須。マイクロクレデンシャル（特定領域の知識・スキル証明）が、自律的な学習能力を示す指標として重要視されるようになった。
変化の速い環境に対応できる「自律的な学習能力」と「ビジネス感覚を持ったソフトウェア開発力」が重要である。
 
 
2024年度 第4回「サイバー大学 IT・ビジネスセミナー」
ビジネス変化の波を乗りこなせ！ － 生成AI時代のビジネス戦略 －
https://www.youtube.com/watch?v=b7aKVEIdy1U
https://www.cyber-u.ac.jp/app/uploads/250221_24_4_IT_seminar.pdf
【2025年2月21日開催】2024年度 第4回「サイバー大学 IT・ビジネスセミナー」
ビジネス変化の波を乗りこなせ！－ 生成AI時代のビジネス戦略 －
講師：除村 健俊 氏（サイバー大学 教授）
＜概要＞
エグゼクティブ・プロジェクトマネジャーとして、ノートパソコン（ThinkPad）の開発をグローバルチームで統括した経歴をもつ除村健俊 氏が登壇。テクノロジー、人間の意識、ビジネス環境、生成AI等の急速な進化の事例紹介を交えながら、変化を先読みした戦略的に行動できるビジネスリーダーになるためのヒントを解説しています。また、「ソフトウェアファーストのための組織形成について」「生成AI活用におけるプログラミング知識の必要性について」等、参加者の皆さんからの質問にも回答しています。
＜チャプター＞
0:00:00 オープニング 
0:03:56 第1章：日本の競争力の状況
0:11:26 息抜き：問題1
0:13:06 第2章：今起こっている変化
0:13:20 テクノロジーと意識の変化
0:15:19 ビジネスを取り巻く変化
0:27:02 ソフトウェア開発の変化
0:43:25 息抜き：問題2
0:46:26 第3章：生成AIの衝撃
0:58:38 コード作成のデモンストレーション
1:08:12 第4章：求められる人材・能力
1:11:23 本セミナーのまとめ
1:12:36 質疑応答
1:20:38  法人向けサービスのご案内
 
 
Mastering the Waves of Business Change! Business Strategy in the Era of Generative AI
 
The "Cyber University IT & Business Seminar: Mastering the Waves of Business Change! - Business Strategy in the Era of Generative AI," held on February 21, 2025 (Speaker: Professor Taketoshi Yokemura, Cyber University), has been uploaded to YouTube.
Overall, the seminar emphasized that Japanese companies are facing declining competitiveness, and effectively incorporating advanced technologies such as generative AI is essential for overcoming this challenge. Future success will require not only technical capabilities but also a broad range of skills, including autonomous learning ability, creativity, and business acumen. Actively utilizing generative AI and developing talent capable of adapting to change is crucial.
The presentation clearly explained ongoing transformations in technology and business, highlighting that adapting effectively to these changes through advanced technologies—especially skills in generative AI—is directly linked to future competitiveness.

1. Japan’s Competitive Situation Decline in Japan’s global competitiveness: According to the IMD World Competitiveness Yearbook, Japan's ranking has dropped from 1st in the 1990s to 38th at the time of the lecture. While it maintains relatively high ratings in economic and scientific infrastructure, fiscal conditions and corporate management practices are rated extremely low (64th and 65th). Japan’s GDP per capita has even been surpassed by South Korea. Low labor productivity: Japan ranks 30th among 38 OECD countries, at similar levels to Portugal and Slovakia. Japanese companies excel in inputs (cost reduction) but struggle with outputs (value creation). Strengthening value creation (output) capabilities is essential for restoring competitiveness. "Value-added creation" capability is crucial.
2. Current Technological and Business Environment Changes Rapid evolution of digital technology: Cloud computing, IoT, generative AI, blockchain, and smartphone technology are advancing rapidly. Smartphones have become central devices for business activities, accelerating business model transformation. Shift in awareness and behavior: Emphasis on economic rationality (minimizing costs, maximizing value). Shift in awareness from ownership to "value generated by objects" (e.g., consumers don't want drills; they want holes). Increasing emphasis on experiential value and psychological satisfaction. Changing business models: Subscription and usage-based billing models (e.g., cars, streaming services), platform businesses (e.g., Amazon, Rakuten), data-driven (advertising revenue) and ecosystem models, and sharing economy platforms (e.g., Uber, Airbnb) are increasing. Digital technology penetration significantly changes business concepts and revenue structures.
3. Impact of Generative AI Features and use cases of generative AI: Capable of image recognition, data analysis, coding and debugging, and categorizing/summarizing free-text comments. A demonstrated example was creating a practical HTML map-display program using ChatGPT within minutes. Efficiency through generative AI usage: Analyzing and improving websites, advanced recognition and analysis of handwritten texts and images, complex data analytics, and customer sentiment analysis. Generative AI significantly enhances productivity in software development and data analysis. AI utilization skills directly correlate with future competitiveness.
4. Required Talent and Capabilities (Future Skills Needed) Software development and necessary skills changes: "Never-ending development" is becoming standard, demanding a shift to agile development (iterative, short-cycle development). Importance of upstream software development processes (requirements and architecture design) is increasing. Shift in required software engineer skills: From coding-centric to capabilities in defining requirements and designs based on business understanding. As AI-assisted development becomes common, the ability to correctly understand and utilize AI-generated outputs will be more important than merely using generative AI. Non-cognitive skills (competencies): "Autonomous self-growth capability" includes metacognition (objective self-assessment) and sustained learning motivation. The ability to "sense signals of change, generate ideas, and repeatedly validate hypotheses" is essential for producing outcomes. Microcredentials (certifications of knowledge/skills in specific fields) are becoming important indicators of autonomous learning abilities. Developing autonomous learning skills and software development capabilities with a business perspective is essential for adapting to rapidly changing environments.

孫正義氏についてさまざまな方面の専門家が語る「孫正義を語る」シリーズが連載されています。
https://www.data-max.co.jp/series/talkingabout_sonmasayoshi
 
これらの記事全体を通じて浮かび上がるのは、「孫正義氏は常に時代の変化やテクノロジーの波を敏感に察知し、巨額資金を投入して未来の産業を先取りしようとする投資家・経営者」という像です。
大胆な意思決定によって世界各国の政財界に影響を与え、成功時には莫大なリターンを得る反面、失敗時には巨額の損失を被るリスクも抱える、まさしく「ハイリスク・ハイリターン」な勝負を繰り返している点が大きな特徴といえます。
さらに今後は、AI・半導体を軸に大規模投資を継続し、米国政界との連携や世界的企業との協業を深めながら「次の産業革命」を狙っています。
米オープンAIとの新会社「SB OpenAI Japan」、ぜひ成功させてほしいものです。
 
 
Masayoshi Son: "Superintelligent AI will emerge from major Japanese corporations."
 
A series titled "Talking About Masayoshi Son," featuring insights from experts across various fields discussing Masayoshi Son, is currently being published: https://www.data-max.co.jp/series/talkingabout_sonmasayoshi
 
A consistent picture emerges from these articles: Masayoshi Son is an investor and business leader who keenly senses technological advancements and societal changes, swiftly mobilizing enormous capital to seize opportunities and preemptively invest in future industries.
He is characterized by bold decision-making, significantly influencing political and economic spheres worldwide. While his successful ventures yield massive returns, failures entail equally significant losses, epitomizing a high-risk, high-reward approach.
Going forward, Son plans continued large-scale investment focused on AI and semiconductors, aiming for "the next industrial revolution" through strengthened collaboration with U.S. political leaders and global corporations.
I sincerely hope for the success of his new venture, "SB OpenAI Japan," established in partnership with the American firm OpenAI.

生成AIの企業での活用が、大企業中心に実用化段階に入ってきており、顧客対応部門、営業・マーケティング部門、情報システム部門での成功事例が公表されてきています。
研究開発部門での生成AI活用例も、公表されているのはまだ少ないですが増加してきています。
企業の研究開発部門における生成AI活用事例を、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。
 
 
Using Generative AI in Corporate R&D Departments
 
The practical implementation of generative AI in companies, particularly large enterprises, has been progressing, with successful cases being published in customer service, sales and marketing, and information systems departments.
Although the number of publicly available examples of generative AI utilization in R&D departments is still limited, it is gradually increasing.
I have conducted a thorough investigation through various Deep Research sources on examples of generative AI utilization in corporate R&D departments. Please refer to them.

3月5日に行われた産業構造審議会知的財産分科会 第52回特許制度小委員会では、「AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について」、「国際的な事業活動におけるネットワーク関連発明等の適切な権利保護について」が議論されました。
「AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について」では、特に、オンラインで出席の中畑委員の発言、その通りだと思いながら聞いていました。
以下、メモから書いたものですが、同様のことは私自身も経験していますので、中畑委員の発言を自分の経験と重ね思い込んでしまっている可能性もあり、正確性を欠いているかもしれません。ご容赦ください。
「・スタートアップの業界でどのような活用方法がされてるのを見ると、想像以上に進み方が早いと思っている。
・スタートアップの中にいるエンジニアが、競合の特許公報のPDFを全部ダウンロードしてきて、それを生成AIの中に入れて、この隙間を埋める発明を生成してほしいっていうだけで課題の入力もせず、ただその隙間になってるところを生成してくださいっていうことで、実際にアウトプットしたのをレビューしたところ、確かにこういう論点あるなっていうものになっている。
・それが技術的に効果があるのかないのかっていうところはまた別の論点だが、新たに何か発明を生み出すという意味で言うと、隙間を埋めてくださいとか、あとはDeepResearchを使って、Web情報として公になっている情報の中から、技術トレンドとか、相手の会社の決算書とかも全部読み込ませて、この会社が将来くるであろうところとか、技術トレンドも考慮して生成してほしいとかの内容が、プロダクトとかサービスが決まってない段階でも、要は隙間がどこにあるのかっていうのを特許情報とともに、生み出してしまうことが、生成AIでできてしまう。
・それをあらゆる分野で同時多発的に、ちょっとプログラム組んでしまえば、それこそ数十万のアイデアっていうものが10分とか15分とかっていうレベルで出てきてしまう、そういう状態になっている。
・予想以上にスピードが速いので、法律や運用が決まる前に、そういうのを見つけて実行した人たちが、有利な状態になってしまうことがある。
・割とスピード感持って制度をつくらないと、そういうところでの有利不利みたいなものができる。」
 
実は、このやり方は、生成AI（Deep Research）がなくとも各社当然やっていることであって、それが簡単にできるようになったということです。生成AIを使うと簡単に短時間で出来るわけで有効に使うと有利になることは当然です。確かに、いろいろ生成させて公知化することで特許化が難しくなる可能性、いろいろ生成させて権利化して独占する可能性が高まります。AI技術の速い進化を把握したうえでの議論を期待しています。
 
 
産業構造審議会知的財産分科会　第52回特許制度小委員会
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/52-shiryou.html
日時：令和7年3月5日（水曜日）14時00分開会
会場：特許庁特別会議室（特許庁庁舎16階）＋Web会議室
議事次第
AI技術の発達を踏まえた特許制度上の適切な対応について
国際的な事業活動におけるネットワーク関連発明等の適切な権利保護について
 
特許制度に関する検討課題について
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/tokkyo_shoi/document/52-shiryou/01.pdf
 
 
 
Appropriate Responses in Patent Systems Considering Advances in AI Technology
 
During the 52nd Patent System Subcommittee meeting of the Intellectual Property Subdivision of the Industrial Structure Council, held on March 5, discussions took place on "Appropriate responses within the patent system considering advances in AI technology" and "Appropriate protection of rights related to network inventions in international business activities."
Regarding "Appropriate responses within the patent system considering advances in AI technology," I particularly noted the remarks made online by Committee Member Nakahata, feeling that his comments resonated exactly with my own views.
The following notes are based on memory, and since I myself have similar experiences, it is possible I may unintentionally blend my own experiences with Mr. Nakahata’s remarks, potentially affecting accuracy. Please forgive any inaccuracies.

• "Looking at how AI is utilized in the startup industry, progress is faster than expected."
• "Engineers at startups download all competitor patent documents in PDF form, feed them into generative AI, and simply ask it to fill any technological gaps without explicitly defining a problem. When reviewing the generated outputs, we indeed find valid and relevant points."
• "Whether or not these generated inventions technically yield actual effects is a separate issue. However, generative AI can already identify technological gaps and generate new inventions. For instance, DeepResearch can be fed publicly available web information such as technological trends or competitors' financial statements, then asked to consider these trends and anticipate future developments—even before specific products or services have been determined. Essentially, generative AI can identify potential gaps alongside patent information and proactively create new ideas."
• "By automating this approach across multiple sectors simultaneously with relatively simple programming, hundreds of thousands of ideas could emerge in just 10 or 15 minutes."
• "Due to this unexpectedly rapid advancement, those who recognize and act on these capabilities before regulations or operational standards are clearly defined can gain a significant competitive advantage."
• "Therefore, there's a pressing need to swiftly establish legal and operational frameworks to prevent disparities and unfair advantages from emerging."

In fact, such practices already exist in many companies even without generative AI (DeepResearch); generative AI simply makes these practices far quicker and easier. Naturally, effective use of generative AI can significantly increase competitiveness, as it simplifies and accelerates the process. Indeed, widespread use of generative AI could complicate obtaining patents due to increased public disclosure, or conversely, enable extensive patenting and monopolization. I look forward to discussions informed by a clear understanding of the rapid evolution of AI technology.

大日本印刷株式会社（DNP）は2025年2月に、OpenAIが提供する企業向け生成AIサービス「ChatGPT Enterprise」を研究開発や新規事業開発などの部門で導入しました。
ChatGPT Enterpriseは、テキスト・画像・音声・動画などのデータを統合して処理する“マルチモーダル”や、思考プロセスを連鎖させて推論し結論を導き出す“論理的思考”の先進AIモデルの活用が可能で、企業の業務プロセスの変革などにつなげられます。
今回DNPは、本サービスの活用によってデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させ、さらなる業務プロセスの最適化や開開発の効率化を進めて、競争力強化と新事業創出を目指すとのことです。
この記事を基に、生成AIにDeepResearchさせました。ご参照ください。
 
 
大日本印刷、「ChatGPT Enterprise」を導入--研究開発や新規事業開発を加速
3/6(木)
https://news.yahoo.co.jp/articles/06e7a6160a391de824c39e60ddb4af17abc01923
 
 
 
DNP Introduces 'ChatGPT Enterprise' in R&D Departments
 
In February 2025, Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) implemented OpenAI’s corporate-focused generative AI service, "ChatGPT Enterprise," in departments including research and development and new business development.
ChatGPT Enterprise supports advanced AI models with multimodal capabilities that integrate and process various types of data such as text, images, audio, and video, as well as logical reasoning functions that chain thought processes to reach conclusions, enabling transformative changes in corporate workflows.
Through the utilization of this service, DNP aims to accelerate digital transformation (DX), further optimize business processes, enhance development efficiency, strengthen competitiveness, and foster the creation of new business opportunities.
The above article was used as a basis for a generative AI analysis performed by DeepResearch. Please refer to the analysis for further details.
 

生成AIの企業での活用が、大企業中心に実用化段階に入ってきており、顧客対応部門、営業・マーケティング部門、情報システム部門での成功事例が公表されてきています。生成AIの基盤モデルの性能アップに伴い、OpenAIのロードマップ（5段階）での第３段階に突入しており、今年はAIエージェント元年と言われており、生成AIの成功事例も今後は、AIエージェントによる成功事例が増えていくと予想されています。（レベル1：チャットボット、レベル2：論理的思考、レベル3：エージェント、レベル４：イノベーター、レベル5：組織）。（レベル1：チャットボット、レベル2：論理的思考、レベル3：エージェント、レベル４：イノベーター、レベル5：組織）
企業のマーケティングにおける生成AI活用事例を、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。
 
 
Using Generative AI in Corporate Marketing
 
The use of generative AI in enterprises is entering the practical application stage, focusing on large enterprises, and success stories are being announced in customer support departments, sales and marketing departments, and information systems departments. As the performance of the underlying model of generative AI improves, it is entering the third stage of OpenAI's roadmap (five stages), and this year is said to be the first year of AI agents, and it is expected that the number of success stories using generative AI will increase in the future. (Level 1: Chatbots, Level 2: Logical Thinking, Level 3: Agents, Level 4: Innovators, Level 5: Organizations.) I have had Deep Research thoroughly investigate examples of the use of generative AI in enterprise marketing, so please refer to them.

2025年はAIエージェント元年と言われ、生成AIの基盤モデルの性能アップに伴い、OpenAIのロードマップ（5段階）での第３段階に突入しています。（レベル1：チャットボット、レベル2：論理的思考、レベル3：エージェント、レベル４：イノベーター、レベル5：組織）
 
Microsoftは3月5日、営業部門向けのAIエージェントを発表しました。リード（見込み客）の調査や会議の設定、顧客へのリーチ、さらには影響の小さいリードとの成約によって、営業担当チームがより多くの取引を迅速にまとめるのに役立つ「Sales Agent」、CRMデータやプレゼンテーション資料、会議、メール、ウェブなどから、営業担当チームが必要な情報すべてを入手でき、「調査」に費やす時間を減らして売り込みにかける時間を増やすのに役立つAIチャットインターフェース「Sales Chat」です。
Deep Researchで、情報検索のAIエージェント化が進んでいますが、OpenAI「Operator」にとどまらず、さまざまな特化型のAIエージェントも実用段階に入ってきました。
Microsoftの営業部門向けAIエージェントを、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。
 
MS、営業部門向けのAIエージェントを発表--取引成立の迅速化を実現
3/6(木)
https://news.yahoo.co.jp/articles/eae3a161437b23c0afeea90d7c4aeb9424ad38cc
 
Published Mar 5, 2025
New sales agents accessible in Microsoft 365 Copilot help teams close more deals, faster
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/03/05/new-sales-agents-accessible-in-microsoft-365-copilot-help-teams-close-more-deals-faster/
 
 
 
Microsoft's AI Agents for Sales Departments
 
The year 2025 is regarded as the dawn of the AI Agent era. With advancements in the performance of generative AI foundational models, we have now entered the third stage of OpenAI's five-level roadmap. (Level 1: Chatbot, Level 2: Logical Thinking, Level 3: Agent, Level 4: Innovator, Level 5: Organization.)
On March 5, Microsoft announced AI agents specifically designed for sales departments. These include the Sales Agent, which assists sales teams in rapidly closing more deals by researching leads, scheduling meetings, reaching out to customers, and even finalizing transactions with lower-impact leads. There's also the AI chat interface Sales Chat, which provides sales teams with all the information they need—drawn from CRM data, presentation materials, meetings, emails, and web sources—helping to reduce time spent on research and allowing more focus on actual sales activities.
While the trend towards AI agent-based information retrieval is accelerating through developments such as Deep Research, specialized AI agents beyond OpenAI's "Operator" are also increasingly becoming practical realities.
I had various deep research thoroughly investigate Microsoft's AI agent for sales departments
, so please refer to them.

生成AIの企業での活用が、大企業中心に実用化段階に入ってきており、顧客対応部門、営業・マーケティング部門、情報システム部門での成功事例が公表されてきています。
企業の営業活動における生成AI活用事例を、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。
 
 
Examples of Generative AI Utilization in Corporate Sales Activities
 
The use of generative AI in companies has entered the practical implementation stage, primarily among large corporations. Successful cases have been published in customer service departments, sales and marketing divisions, and information systems departments.
I have conducted an in-depth investigation through various Deep Research sources on examples of generative AI utilization in corporate sales activities. Please refer to the findings.

2025年3月4日にWIPO 日本事務所 Webinar「特許とAI」があり、特許庁　審査第四部 情報処理（人工知能）室長 高橋 克氏が「特許とAI」に関して紹介されました。
AI技術の概要、AI関連特許出願の動向、AI技術が特許制度やその関係者に与える影響について、特許庁が公表している審査事例集等を交えつつ、最新の状況が紹介されました。
1.はじめに
2.AI技術の概要
3.AI関連技術の特許出願
4.特許とAIの創造性
5.おわりに
 
「AIサイエンティストがアイデアを生成し、実験を行い、論文を書くという流れまで行っている。今後、こういった生成AIがさらに発展して、AIが自ら発明した、という主張が出てくるかもしれない。」というのは同感ですが、すでにそれに近い段階になっているように感じています。
 
WIPO 日本事務所 Webinar「特許とAI」
2025年3月4日
https://www.wipo.int/edocs/mdocs/mdocs/ja/wipo_webinar_wjo_2025_1/wipo_webinar_wjo_2025_1_1.pdf
 
 
WIPO Japan Office Webinar: "Patents and AI"
 
On March 4, 2025, the WIPO Japan Office held a webinar titled "Patents and AI", featuring Mr. Katsu Takahashi, Director of the Information Processing (Artificial Intelligence) Office, Fourth Examination Department of the Japan Patent Office (JPO). He provided an overview of "Patents and AI."
The webinar covered the latest developments regarding AI technology, trends in AI-related patent applications, and the impact of AI technology on the patent system and its stakeholders. The discussion incorporated examples from the examination case collection published by the JPO.
Webinar Agenda:

1. Introduction
2. Overview of AI Technology
3. Patent Applications for AI-Related Technologies
4. Creativity in Patents and AI
5. Conclusion

Regarding the statement:
"AI scientists are now generating ideas, conducting experiments, and even writing papers. In the future, as generative AI continues to evolve, there may be claims that AI itself has invented something."
I completely agree with this perspective. However, I feel that we are already approaching that stage.
 

Paragraph. 編集するにはここをクリック.​３月５日　
 
『KDDI髙橋社長、最後のメッセージ　「AIを使えない人はほっておけ」』というタイトルに惹かれて読みました。「社員の7～8割がAIを使っていますよ」という中で「AIを使う人と使わない人で2極化しても構わない」ということなんですね。なるほど。
 
 
KDDI髙橋社長、最後のメッセージ　「AIを使えない人はほっておけ」
2025.3.5
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00550/030500103/?n_cid=nbpnb_mled_epu
「今、うちの会社は社員の7～8割がAIを使っていますよ。使う人と使わない人で2極化しています。普通の社長でしたら「全員がAIを使えるように頑張れ」と言うかもしれませんが、僕は「AIを使えない人はほっとけ」と言ってますからね。2極化することは全然OK。おそらくそういう世の中になっていきます。
　AIを活用する人は、どんどん自分の仕事を効率化しています。うちの会社もジョブ型の人事制度を入れていて、社員個人のスペシャリティーを磨いていくことを求めています。AIを使って効率化して空いた時間を、自分のスペシャリティーを磨くためにどんどん使ってという方針を社内に出しています。こうなると企業は変わっていくでしょうね。」
 
 
Ignore Those Who Can't Use AI
 
I was drawn to the title: 'KDDI President Takahashi's Final Message: "Ignore Those Who Can't Use AI."'
It seems that while "70–80% of employees are already using AI," the idea is that "it's fine if there is a divide between those who use AI and those who don't." I see.
 

生成AIの企業での活用が、大企業中心に実用化段階に入ってきており、顧客対応部門、営業・マーケティング部門、情報システム部門での成功事例が公表されてきています。
日本国内の製造業における顧客対応部署での生成AI活用事例を、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。
 
 
Use Cases of Generative AI in Customer Support Departments in the Manufacturing Industry
 
The practical application of generative AI in enterprises has entered the implementation phase, particularly among large corporations. Success stories have been published in customer support, sales and marketing, and information systems departments.
I have conducted an in-depth investigation through various Deep Research sources on the use of generative AI in customer support departments within the Japanese manufacturing industry. Please refer to them.

知財実務情報Ｌａｂ．専⾨家チームの⾓渕由英弁理⼠（弁理⼠法⼈レクシード・テックパートナー）の「特許文書の読み方（７）　⽣成ＡＩをスクリーニングに活⽤する⽅法①」が3月4日にアップされています。
１．⽣成ＡＩと対話しながら課題解決を⽬指す
２．生成ＡＩに尋ねてみる
３．得られた知見を図解して分かりやすくまとめる
４．生成ＡＩにプロンプトを提案させる
５．作成したプロンプトを実行する
６．実際のスクリーニングに活かす
いつもながら、分かりやすい説明です。
ご参考まで。
 
特許文書の読み方（７）生成ＡＩをスクリーニングに活用する方法（1）
https://chizai-jj-lab.com/2025/03/04/0302-2/
 
 
 
Method for Utilizing Generative AI in Patent Screening
 
On March 4, Patent Attorney Yoshihide Tsunobuchi of the Intellectual Property Practical Information Lab. Expert Team (Patent Attorney Lexeed Tech Partner) uploaded "How to Read Patent Documents (7): Method for Utilizing Generative AI in Screening ①."

1. Aim to solve problems by conversing with generative AI.
2. Ask the generative AI.
3. Diagram the insights obtained and compile them in an easy-to-understand manner.
4. Have the generative AI propose prompts.
5. Execute the created prompts.
6. Apply them to actual screening.

As always, the explanation is clear and easy to follow. For your reference.

最新の調査では、日本の企業の生成AI利用率は約46.8%と推定されており、利用率には企業規模や業界による差があり、大企業では導入が進んでいる傾向があります。
各種Deep Researchで、現状をまとめてもらいましたので、ご参考まで。
 
Utilization Rate of Generative AI in Japanese Companies
 
According to the latest survey, the estimated utilization rate of generative AI among Japanese companies is approximately 46.8%. However, there are variations in adoption rates depending on company size and industry, with larger enterprises tending to implement AI more actively.
A summary of the current situation has been compiled based on various Deep Research analyses for your reference.

第 60 回学生生活実態調査 概要報告（全国大学生活協同組合連合会）の昨年秋の調査で、ChatGPTなど文章生成系AI利用状況・目的等の調査結果が公表されています。
大学生の約半数が生成AIを継続的に利用しているということで、今後さらに普及が加速しそうです。
 
大学生の半数「生成ＡＩを継続的に利用」、昨年から２割以上増…「授業や研究」「論文・リポート作成参考」に
2025/03/03
https://www.yomiuri.co.jp/kyoiku/kyoiku/news/20250303-OYT1T50133/
 
第60回学生生活実態調査　概要報告
https://www.univcoop.or.jp/press/life/report.html
 
 
About half of university students are continuously using generative AI.
 
In the fall survey conducted last year as part of the 60th Student Life Survey Summary Report by the National Federation of University Co-operative Associations, the survey results on the usage status and purposes of text-generating AI such as ChatGPT were published. With around half of university students continuously using generative AI, its adoption is likely to accelerate further in the future.

Claude 3.7 Sonnetについては、2月25日の発表時に『Anthropicによれば、Claude 3.7 Sonnetは「市場初のハイブリッド推論モデル」で、ベンチマークではOpenAIのo1やo3-mini、DeepSeek-R1を超える性能とのことです』と書いただけになっていました。
Claude 3.7 Sonnetは、コーディングの分野では群を抜いた存在になっていること、日本語能力が高く自然で親しみやすい文体で長文処理能力が高いことなどが特徴で、スライド作成も可能であり資料作成に便利です。
現時点では、Deep Researchで深く幅広く情報を集め、特許情報や社内情報などをWEBにアップしないNotebookLMにアップロードしバックで動いているGemini 2.0で情報を集約し、OpenAI o1 proで推論を深めた解析を行い、Claude 3.7 Sonnetで最終資料作成するのが最強になりそうです。
特許文書の読解支援ＡＩアシスタント「SUMMARIAサマリア」も、さっそく「拒絶支援ワークフロー機能」で利用しているAIを「Claude3.7Sonnet」にバージョンアップしています。
 
拡張思考に対応した「Claude 3.7 Sonnet」
25/2/202
https://yorozuipsc.com/blog/claude-37-sonnet
 
「SUMMARIAサマリア」：サポートデスク(新機能)、拒絶支援機能の強化
https://patent-i.com/summaria/manual/R_20250303
 
 
The Remarkable Capabilities of Claude 3.7 Sonnet
 
Regarding Claude 3.7 Sonnet, I had only mentioned in my February 25 announcement that "According to Anthropic, Claude 3.7 Sonnet is the market’s first hybrid reasoning model, outperforming OpenAI’s o1 and o3-mini, as well as DeepSeek-R1 in benchmarks."
Claude 3.7 Sonnet has now proven itself to be an outstanding model, particularly excelling in coding. It is also characterized by its high proficiency in Japanese, producing natural and friendly writing, and its strong long-form processing capabilities. Additionally, it can create slides, making it highly convenient for document preparation.
At present, the most powerful workflow appears to be leveraging Deep Research for in-depth and broad information gathering, consolidating data using Gemini 2.0, which runs in the background of NotebookLM (a tool that does not upload patent or internal corporate information to the web), conducting deeper inference analysis with OpenAI o1 Pro, and finally using Claude 3.7 Sonnet for final document creation.
The patent document analysis AI assistant "SUMMARIA" has already upgraded its AI to Claude 3.7 Sonnet for its rejection support workflow feature.

政府は２月28日、人工知能の開発促進や透明性確保を目指す法案を閣議決定しました。
石破茂首相は昨年12月に「日本が世界のモデルとなるAI制度を構築する」と表明していますが、罰則がない法体系で本当に大丈夫なのか、自民党の会合でも「将来的には罰則規定を盛り込むべきだ」との意見が出たようです。
 
人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案
令和7年2月28日、科学技術・イノベーション推進事務局
https://www.cao.go.jp/houan/217/index.html
概要https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217gaiyou_2.pdf
要綱https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217youkou_2.pdf
法律案及び理由https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217anbun_2.pdf
新旧対照表https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217shinkyu_2.pdf
参照条文https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217sansho_2.pdf
 
日本のAI法案の全文をみてみよう！〜2025/2/28閣議決定「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案」
https://note.com/informationlaw1/n/nea72aa2e6b7e
 
悪質事業者は公表、AI新法を閣議決定　開発推進めざす
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA253BZ0V20C25A2000000/
AI規制「日本流」探る　国に調査権、新法案を閣議決定
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA2576L0V20C25A2000000/
AI悪用は事業者名公表、政府が新法策定へ　罰則は見送り
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA313KS0R30C25A1000000/
 
 
Draft Bill on Promoting Research, Development, and Utilization of AI-related Technologies
 
On February 28, the government approved a draft bill aimed at promoting the development of artificial intelligence and ensuring transparency.
Prime Minister Shigeru Ishiba stated last December that "Japan will establish an AI regulatory framework serving as a global model." However, concerns have arisen regarding the absence of penalties in the proposed legislation. At a Liberal Democratic Party meeting, there were opinions expressed suggesting that "penalty provisions should eventually be incorporated."

2025/02/26 にライブ配信された『サマリア「項目指示機能」で特許情報分析のバリエーションをひろげよう』の動画に続き、ブログ記事が公開されました。
サマリアの分類支援機能は便利です。まだ試していない方は試してはどうでしょうか。
 
サマリアの「項目指示機能」で特許情報分析のバリエーションをひろげよう
https://note.com/yu_py/n/n863aa6a0e1f5?sub_rt=share_b
 
サマリア「項目指示機能」で特許情報分析のバリエーションをひろげよう
https://www.youtube.com/watch?v=AdNJawGEyfY&t=2s
 
 
 
Summaria's Classification Support Feature
 
Following the live-streamed video "Expand Variations in Patent Information Analysis with Samaria's 'Item Instruction Feature'" on February 26, 2025, a blog article has now been published.
Samaria's classification support feature is very useful. If you haven't tried it yet, why not give it a go?

知財実務情報Lab. 管理人の高橋政治弁理士が、不利益がある発明、成功確率が低い発明、従来技術よりも効果が低い発明、商業的に成功した発明であっても特許が取れるのかについて説明されています。
誤解されている方が多いので、確認してみてください。
 
不利益がある発明、成功確率が低い発明、従来技術よりも効果が低い発明、商業的に成功した発明であっても、特許が取れるのか？
2025.02.25
https://chizai-jj-lab.com/2025/02/25/0222/
 
 
Inventions with disadvantages, inventions with a low probability of success, inventions with low effectiveness...
 
Patent attorney Masaharu Takahashi, the administrator of Intellectual Property Practice Information Lab., explains whether patents can be obtained for inventions that have disadvantages, inventions with a low probability of success, inventions that are less effective than prior art, or even commercially successful inventions.
 
Many people have misconceptions about this topic, so be sure to check it out.
 
Can patents be obtained for inventions with disadvantages, inventions with a low probability of success, inventions that are less effective than prior art, or even commercially successful inventions?
February 25, 2025
https://chizai-jj-lab.com/2025/02/25/0222/