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生成AIの進化に応じ、知財分析や管理などのツールでも生成AIが組み込まれてきています。 3月18日に行われたPatentSight+「AI Assitant」解説Webinarは、PatentSight+に搭載されたAI機能について、技術面・セキュリティを含め、デモを交えて紹介されました。 その際のオンデマンド動画と投影資料が、下記のページから登録すると視聴できます。 「AI Assistant」解説Webinar https://www.lexisnexisip.jp/resources/ai-assistant-introduction/ 以下は、私の理解です。 LexisNexis® PatentSight＋は、厳密にクレンジングされ豊富な付加情報を加えた特許データを基に、独自の評価指標（Patent Asset Index™）により、特許ポートフォリオの評価、競合分析、技術動向の把握など戦略的意思決定を支援する解析プラットフォームで、企業が自社の特許ポートフォリオの強み・弱みを客観的に把握でき、戦略的な意思決定ができるようになるツール。 PatentSight+のAI Assistantは、生成AIの力を加えることで、特許分析の効率化と洞察力向上を実現する次世代ツールで、生成AIが特許分析を支援し専門知識がなくてもIPランドスケープが推進できる、生成AIが特許分析にかかる時間と手間を削減できる、というメリットがある。 LexisNexisは今後も生成AIの活用を推進し、PatentSight+の進化を継続していく方針。 LexisNexis® PatentSight+ "AI Assistant" In response to advancements in generative AI, intellectual property (IP) analysis and management tools increasingly incorporate generative AI capabilities. On March 18, LexisNexis hosted a webinar explaining the PatentSight+ "AI Assistant," which introduced and demonstrated the new AI functionalities integrated into PatentSight+, covering technical aspects and security considerations. The webinar recording and presentation materials are available on-demand upon registration at the following link: AI Assistant Introduction Webinar Below is my understanding: LexisNexis® PatentSight+ is an analytical platform that leverages thoroughly cleansed patent data enriched with extensive additional information, employing its proprietary evaluation metric (Patent Asset Index™) to support strategic decision-making. It facilitates patent portfolio evaluation, competitive analysis, and identification of technological trends, allowing companies to objectively assess their patent portfolio’s strengths and weaknesses for strategic decisions. The PatentSight+ AI Assistant integrates generative AI, enhancing patent analysis efficiency and insight generation. Benefits of this next-generation tool include enabling patent analysis without requiring specialized knowledge, making IP landscape analyses more accessible, and significantly reducing the time and effort required for patent analysis. LexisNexis will continue promoting the application of generative AI and further evolving PatentSight+ in the future.
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Questel社の提供するIP管理システム「Equinox」は、業界初のAI搭載IP管理ソフトウェア（IPMS）で、特許・商標業務を支援する様々なAI技術＜機械学習（ML）や自然言語処理（NLP）、大規模言語モデル（LLM）＞が活用されていて、従来は手作業に頼っていた知的財産管理の各プロセスを自動化・効率化し、ユーザーに高精度かつ高速なサービスを提供するということです。（2025年3月14日に公表） また、「Equinox」は、特許明細書の自動ドラフト機能を備えており、発明のクレームツリーや発明開示資料をアップロードすると、数分で明細書の初稿を生成するということです。 生成AIをはじめとするAI技術が知財業務を大きく変えていくようです。 Paris, March 14, 2025 Equinox is Industry's First AI-Powered IPMS Through the seamless integration of cutting-edge AI capabilities,high-quality data, and tech-enabled services, Questel is reshaping the IP landscape. https://www.questel.com/equinox-is-industrys-first-ai-powered-ipms/?utm_source=claspo&utm_medium=popup&utm_campaign=equinox Industry's First AI-Powered IP Management Software (IPMS): "Equinox" Questel's IP management system "Equinox" is the industry's first AI-powered Intellectual Property Management Software (IPMS). Utilizing various AI technologies—including Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), and Large Language Models (LLM)—Equinox automates and streamlines intellectual property management processes previously performed manually, providing users with high-accuracy and high-speed services. (Announced on March 14, 2025) In addition, Equinox features an automatic patent specification drafting function. By uploading claim trees and invention disclosure documents, users can generate an initial draft of a patent specification in just a few minutes. It appears that AI technologies, especially generative AI, will significantly transform intellectual property operations. 2024年の統合報告書を対象とした「第4回 日経統合報告書アワード」の総合グランプリにはデンソー、日本ペイントホールディングス、丸紅の3社が選ばれています。 デンソー 価値創造を丁寧に説き高完成度 企業価値創造ストーリーが、詳細かつ豊富な定量・定性データを用いて説明されており、非常に完成度の高い統合報告書。特に気候変動やデジタル化に対する戦略的取り組みが明確に示され、ESG項目と企業価値との関連性重視の姿勢が伝わる。人的資本生産性の記述は他社の手本になる。 日本ペイントホールディングス 株主価値最大化の姿勢伝わる 統合報告書を株主価値最大化の最重要開示資料と位置づけ、株主価値創造の原動力として１株当たり純利益（EPS）の積み上げにこだわる同社の姿勢がよく伝わる。少数株主に対する考えやガバナンスの理念の記述も詳細であり、各委員会委員長の説明も具体的で他社の手本となる。 丸紅 電子媒体読者への工夫 随所に 資本規律の訴求力が高く、企業価値向上に対する多様な取り組みに納得感がある。電子媒体で読む読者を意識した工夫が随所にあり、他社の模範となる。丸紅人財エコシステムの説明は分かりやすく、従業員が出ていかない施策ではなく戻ってきたくなる組織づくりには自負を感じる。 OpenAI Deep Researchに、3社の統合報告書について、それぞれ『〇〇〇〇社の統合報告書です。知的財産や無形資産に関する情報開示や取り組みを探してください。関連するキーワードとして、「知的財産」「無形資産」「特許」「ブランド価値」「技術資産」「ノウハウ」「R&D」などを中心に調査してください。』と指示してみました。できばえは、各自ご判断ください。 第4回日経統合報告書アワード NIKKEI Integrated Report Award各賞決定 https://ps.nikkei.com/nira/result24.html 総合グランプリに３社選定 「第4回 日経統合報告書アワード」の最終審査が2月21日に開催され、各賞が決定した。今回は第3回の475社・団体を上回る過去最多の496社・団体が参加。3カ月にわたる1次審査では600人以上の機関投資家、学識経験者の多大なるご協力のもと、特にレベルの高い統合報告書を選別。その結果、総合グランプリにはデンソー、日本ペイントホールディングス、丸紅の3社が選ばれた。 （各賞の社名は五十音順、株式会社は省略） 総合グランプリ デンソー 日本ペイントホールディングス 丸紅 グランプリE賞 積水化学工業 グランプリS賞 しずおかフィナンシャルグループ 積水ハウス グランプリG賞 栗田工業 準グランプリ 旭化成 イトーキ 伊藤忠商事 ＳＷＣＣ オリックス 富士通 新人賞 エイチ・ツー・オーリテイリング 優秀賞 アシックス アステラス製薬 石原産業 ANAホールディングス SCSK NTTデータグループ 大塚ホールディングス オムロン 花王 カナデビア 兼松 キリンホールディングス クボタ KDDI 小松製作所 Sansan 参天製薬 住友化学 住友ゴム工業 セイコーエプソン ソフトバンク 大成建設 大和証券グループ本社 TDK ディップ 東急不動産ホールディングス 東京応化工業 戸田建設 ニチレイ 野村総合研究所 パーソルホールディングス 日立製作所 富士フイルムホールディングス 本田技研工業 三井住友トラストグループ 三井物産 三井不動産 三越伊勢丹ホールディングス 三菱重工業 三菱商事 ミネベアミツミ 村田製作所 ゆうちょ銀行 横浜ゴム リゾートトラスト レゾナック・ホールディングス The 4th Nikkei Integrated Report Awards: Three Companies Awarded Grand Prix In the "4th Nikkei Integrated Report Awards," recognizing integrated reports published in 2024, Denso, Nippon Paint Holdings, and Marubeni were selected as recipients of the Grand Prix. Denso Meticulous Explanation of Value Creation with High Completeness Denso’s integrated report meticulously explains its value creation story using extensive quantitative and qualitative data, resulting in a highly complete report. The strategic initiatives, particularly regarding climate change and digital transformation, are clearly articulated, emphasizing the company’s commitment to aligning ESG factors closely with corporate value. Additionally, its description of human capital productivity serves as a benchmark for other companies. Nippon Paint Holdings Clear Commitment to Maximizing Shareholder Value Nippon Paint Holdings positions its integrated report as a critical disclosure document focused primarily on maximizing shareholder value. The company’s firm commitment to building earnings per share (EPS) as the driving force behind shareholder value creation is clearly conveyed. Its detailed descriptions regarding the considerations for minority shareholders and corporate governance principles, along with concrete explanations provided by the chairs of each committee, set an exemplary standard for other companies. Marubeni Thoughtful Digital Presentation and Accessibility Marubeni's report strongly communicates its disciplined capital management and convincingly portrays its diverse initiatives for enhancing corporate value. The report includes numerous thoughtful features specifically tailored for digital readers, setting an example for other companies. Additionally, Marubeni’s clear and understandable explanation of its “Marubeni Human Capital Ecosystem” reflects pride in fostering an organizational culture designed not just to prevent employee departures, but to encourage former employees to return. I provided OpenAI Deep Research with instructions for analyzing each company's integrated report as follows: "This is the integrated report from [Company Name]. Please investigate the disclosure and initiatives concerning intellectual property and intangible assets. Focus primarily on related keywords such as 'intellectual property,' 'intangible assets,' 'patents,' 'brand value,' 'technological assets,' 'know-how,' and 'R&D.'" Please judge the quality of the analysis yourselves. 今年2月14日に行われた知的財産戦略本部構想委員会（第３回）の議事録がアップされていました。AI Samuraiの白坂代表取締役社長が「AI Samurai」について説明している内容が議事録の12頁中頃～15頁5行目までにほぼ全文が記載されています。
資料と共に参考になります。 知的財産戦略本部構想委員会（第３回） 議事録 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2025/dai3/gijiroku.pdf AI Samurai資料 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2025/dai3/siryou5.pdf The explanation of "AI Samurai" at the Concept Committee The minutes of the third meeting of the Intellectual Property Strategy Headquarters' Concept Committee, held on February 14 this year, have been uploaded. President and CEO Shirasaka of AI Samurai provided an explanation about "AI Samurai," and almost the entire content of his explanation is recorded from the middle of page 12 to line 5 of page 15 in the minutes. This is useful as reference material along with the associated documents. 中村合同特許法律事務所のパートナーである高石秀樹弁護士は、生成AIに関する造詣も深い、知的財産法分野の弁護士・弁理士です。 各社のDeep Researchで、高石秀樹弁護士について調べてもらいました。そしてOpenAI o1 pro、Gemini 2.0 Flash Thinkingに今後の高石秀樹弁護士の知財活動を予測してもらいました。なかなか鋭い分析でした。高石先生の活躍を期待しています。 高石 秀樹 弁護士 https://www.nakapat.gr.jp/ja/professionals/hideki-takaishimr/ 弁護士・高石秀樹の特許チャンネル（弁護士/弁理士/米国CAL弁護士、PatentAgent試験合格） https://ameblo.jp/hideki-takaishi/entrylist.html 弁護士・高石秀樹の特許チャンネル https://www.youtube.com/channel/UCtat5mHDbIAGhozekrfeXTg Prediction of Attorney Hideki Takaishi's Future IP Activities Using an Inference Model Attorney Hideki Takaishi, a partner at Nakamura & Partners, is both an attorney-at-law and patent attorney specializing in intellectual property law, with deep expertise in generative AI. I asked various firms' Deep Research teams to investigate Attorney Takaishi, and subsequently requested OpenAI o1 Pro and Gemini 2.0 Flash Thinking to predict his future intellectual property activities. The analyses provided were quite insightful. I look forward to Attorney Takaishi's continued success. 知財高裁令和6年(ネ)10026号は、原告（株式会社日本触媒）が所有する特許（特許第4974971号、発明の名称：「熱可塑性樹脂組成物とそれを用いた樹脂成形品および偏光子保護フィルムならびに樹脂成形品の製造方法」）に基づき、被告（株式会社カネカ）の製品が特許請求項1および6の発明の技術的範囲に属するとして、原告が被告に対し特許権侵害の差止め（製品の譲渡等禁止・廃棄等）および損害賠償（金1０億円および遅延損害金）の支払を求めた事案の控訴審で、知財高裁は、控訴人（原告）の請求を再び棄却し、原判決（大阪地裁判決）を維持しました。。 生成ＡＩ（ChatGPT o3-mini-high）に、「大阪地方裁判所の令和4年（ワ）第9521号の判決と知的財産高等裁判所の令和6年（ネ）第10026号の判決を比較し、両者の判断の相違点、変更点、理由などを分析」させました。出来栄えは、各自ご判断ください。 特許無効審判（無効2023-800048）審決 本判決に関連して、株式会社カネカ（請求人）が株式会社日本触媒（被請求人）を相手取り、日本触媒が保有する特許第4974971号（「熱可塑性樹脂組成物とそれを用いた樹脂成形品および偏光子保護フィルムならびに樹脂成形品の製造方法」）の無効を求めた特許無効審判事件の審決（令和7年2月10日付）が公開されています。 審決の結論は、「審判請求は成り立たない。」でした。請求人は、本特許が下記理由により進歩性を欠くと主張しました。 特許請求の範囲（請求項1及び6）の発明（熱可塑性アクリル樹脂に特定の紫外線吸収剤を配合し、高いガラス転移温度を保つ樹脂組成物）は、本件特許の優先日前に公知の文献（甲第1号証：偏光子保護フィルムの技術、甲第2号証：トリアジン系紫外線吸収剤の一般的使用）に基づき、当業者が容易に想到可能なものであるため、進歩性がなく、特許法第29条第2項違反により無効であると主張しました。 特許庁審判部は、以下の理由により請求人の主張を認めず、本件特許は進歩性を有すると判断しました。 （１）先行技術との差異点 請求項１および６に規定された本件発明は、 ラクトン環構造など特定の構造を主鎖に有する熱可塑性アクリル樹脂と、「ヒドロキシフェニルトリアジン骨格」を持つ特定の分子量（700以上）の紫外線吸収剤を含み、 110℃以上という高いガラス転移温度（Tg）を維持することで、紫外線吸収性能、耐熱性、光学的透明性を高レベルで両立させる点を特徴としている。 一方、請求人が挙げた甲第1号証は、紫外線吸収剤を含む偏光子保護フィルムを示すが、材料に紫外線吸収剤を添加した際の樹脂のガラス転移温度の低下を具体的に抑制する方法については示唆がなかった。また、甲第2号証はトリアジン系紫外線吸収剤を一般的に記載しているものの、用途が接着剤に特化されており、本件特許が目的とする偏光子保護フィルム用途の熱可塑性樹脂組成物への適用や、Tgの低下抑制に関する技術的示唆を与えるものではなかった。 （２）進歩性の認定 審判部は、上記相違点から、本件特許の樹脂組成物の特徴（特定構造のトリアジン系紫外線吸収剤の使用により、高い紫外線吸収性を保ちながら、材料の耐熱性や透明性低下を抑制する点）が、公知文献に記載された従来技術から容易に想到可能であるとは認められないとした。 さらに、本件特許の明細書には、具体的な実施例によって、本件発明が示す技術効果（紫外線吸収性・耐熱性・透明性の両立）が明確に記載されており、特許としての進歩性が認められると判断した。 令和７年３月４日判決言渡 令和６年（ネ）第１００２６号 特許権侵害行為差止等請求控訴事件 （原審・大阪地方裁判所令和４年（ワ）第９５２１号） https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/860/093860_hanrei.pdf 令和６年２月２６日判決言渡 同日原本領収 裁判所書記官 令和４年（ワ）第９５２１号 特許権侵害差止等請求事件 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/802/092802_hanrei.pdf 令和6年(ネ)10026【熱可塑性樹脂組成物】＜宮坂＞ ※数値の四捨五入・均等論 2025年03月14日 令和6年(ネ)10026【熱可塑性樹脂組成物】＜宮坂＞ ※数値の四捨五入・均等論 https://www.nakapat.gr.jp/ja/legal_updates_jp/%e4%bb%a4%e5%92%8c6%e5%b9%b4%e3%83%8d10026%e3%80%90%e7%86%b1%e5%8f%af%e5%a1%91%e6%80%a7%e6%a8%b9%e8%84%82%e7%b5%84%e6%88%90%e7%89%a9%e3%80%91%ef%bc%9c%e5%ae%ae%e5%9d%82%ef%bc%9e%e3%80%80%e2%80%bb/ 「医薬系 "特許的" 判例」ブログ 2025.03.04 「日本触媒 v. カネカ」 知財高裁令和6年(ネ)10026 ― 数値限定発明の技術的範囲の解釈と均等論の適用について「権利の公示書」機能を重視 ― 2025.03.09 https://www.tokkyoteki.com/2025/03/2025-03-04-r6-ne-10026.html 「理系弁護士の何でもノート２」ブログ 2025年03月07日 知財高裁令和6(ネ)10026号（令和7年3月4日判決） https://iwanagalaw.livedoor.blog/archives/27110234.html Case No. Reiwa 6 (Ne) 10026: Appeal Regarding Injunction for Patent Infringement and Related Claims In Intellectual Property High Court case No. Reiwa 6 (Ne) 10026, the appellant (plaintiff), Nippon Shokubai Co., Ltd., alleged infringement of its patent (Patent No. 4974971, entitled “Thermoplastic Resin Composition, Resin Molded Article Using the Same, Polarizer Protective Film, and Method for Producing Resin Molded Article”) by the appellee (defendant), Kaneka Corporation. The plaintiff sought an injunction to prohibit the defendant from activities infringing the patent (including prohibiting transfer and disposal of the relevant products) and demanded damages (10 billion yen plus delay damages), asserting that the defendant's products fell within the technical scope of Claims 1 and 6 of the patent. However, in this appellate trial, the Intellectual Property High Court again dismissed the appellant’s claims, upholding the decision of the original trial (the judgment of the Osaka District Court). An analysis comparing the Osaka District Court's decision (Case No. Reiwa 4 (Wa) 9521) and the Intellectual Property High Court's judgment (Case No. Reiwa 6 (Ne) 10026) was conducted using generative AI (ChatGPT o3-mini-high), identifying differences, changes, and reasons behind their respective judgments. Please review the quality of this analysis for yourself. Patent Invalidity Trial Decision (Invalidity 2023-800048) In relation to this judgment, a decision dated February 10, 2025, concerning a patent invalidation trial (Invalidity 2023-800048) has been published. In this trial, Kaneka Corporation (the petitioner) requested invalidation of Patent No. 4974971, owned by Nippon Shokubai Co., Ltd. (the respondent), entitled "Thermoplastic Resin Composition, Resin Molded Article Using the Same, Polarizer Protective Film, and Method for Producing Resin Molded Article." The trial's conclusion was that "the request for invalidation is unfounded." The petitioner asserted that the patent lacked inventive step based on the following reasons: The inventions claimed in Claims 1 and 6 (a resin composition maintaining a high glass transition temperature by combining thermoplastic acrylic resin with a specific UV absorber) were argued to be easily conceivable to those skilled in the art based on publicly known documents before the priority date of the patent in question. Specifically, Document 1 (regarding polarizer protective film technology) and Document 2 (general usage of triazine-based UV absorbers) were cited. Thus, the petitioner claimed the invention lacked an inventive step and violated Article 29, Paragraph 2 of the Patent Act. However, the Trial Board of the Japan Patent Office rejected the petitioner's arguments and recognized that the patent possesses an inventive step, based on the following reasoning: (1) Differences from Prior Art The inventions according to Claims 1 and 6 are characterized by a thermoplastic acrylic resin having a specific lactone ring structure in its main chain, combined with a specific UV absorber having a "hydroxyphenyl triazine skeleton" and a molecular weight of 700 or more. The inventions achieve a high glass transition temperature (Tg) of 110°C or higher, thus simultaneously realizing high-level UV absorption performance, heat resistance, and optical transparency. On the other hand, Document 1 cited by the petitioner discloses a polarizer protective film containing UV absorbers but does not suggest specific methods to suppress the decrease in resin glass transition temperature when adding UV absorbers. Moreover, Document 2 generally describes triazine-based UV absorbers but specifically focuses on their application in adhesives, offering no technical suggestion related to their use in thermoplastic resin compositions intended for polarizer protective films or techniques for suppressing Tg decrease. (2) Recognition of Inventive Step Considering these differences, the Trial Board concluded that the features of the patented resin composition (utilizing specific-structured triazine-based UV absorbers to maintain high UV absorption performance while suppressing deterioration in heat resistance and transparency) could not be readily conceived from prior art documents. Furthermore, the patent specification clearly demonstrated the technological effects (achieving a balance among UV absorption, heat resistance, and transparency) through concrete examples, thereby supporting recognition of an inventive step and affirming patentability. 日刊工業新聞の記事「産業TREND／羅針盤 野村総合研究所（127）【知財戦略】国際競争力を維持・強化」では、野村総合研究所 プリンシパルコンサルティングの 林力一氏（元日立製作所、元トヨタ自動車、元三菱重工業、元ＬＩＸＩＬ知財部長、元デロイト）が、「知財を守るための資産から攻めの武器へと捉え直し、その活用を全社的に推進する体制を整え、攻めのオープンな知財戦略を取り入れることが、今後のビジネスの成否を分ける重要なポイントの一つである」と解説しています。
詳しくは、「戦略コンサルが知らない 最強の知財経営」という本（3,080円）を参照されると良い。 産業TREND／羅針盤 野村総合研究所（127）【知財戦略】国際競争力を維持・強化 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00743000 攻めのオープンな知財戦略 28/5/2024 https://yorozuipsc.com/blog/6833752 [IP Strategy] Maintaining and Strengthening International Competitiveness In the article "Industry Trend/Compass – Nomura Research Institute (No.127) [IP Strategy] Maintaining and Strengthening International Competitiveness" published by Nikkan Kogyo Shimbun, Mr. Rikiichi Hayashi, Principal Consultant at Nomura Research Institute (formerly with Hitachi, Toyota Motor, Mitsubishi Heavy Industries, LIXIL as head of IP, and Deloitte), states: "Redefining intellectual property from a defensive asset into an offensive weapon, establishing an organizational framework for its company-wide utilization, and adopting a proactive, open IP strategy are crucial factors that will significantly determine business success moving forward." For more details, refer to the book titled "最強の知財経営 戦略コンサルが知らない" ("The Most Powerful IP Management Unknown to Strategy Consultants," priced at ¥3,080). 3月14日に「【第86回】大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム」が行われました。各分野の専門家が現状の課題を提示し、それに対する具体的な技術的・政策的な取り組みを共有した内容となっています。早稲田大学におけるAIを用いた英会話学習システム「Tutorial English AI」、凄いなあと思いました。
シンポジウム動画につきましては、以下のYouTubeから【3月17日（月）朝9時】までの間、視聴できます。 ■YouTube LIVE： https://youtube.com/live/zjcvPaObp14?feature=share プログラム等 https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/#edx86 1. はじめに 情報・システム研究機構の喜連川優氏による開会挨拶。 2. 文部科学省：「高等学校DX加速化推進事業（DXハイスクール）について」（三井俊祐氏） 政府のDX推進政策の一環として、「DXハイスクール」事業を開始。 日本のデジタル競争力が低迷（2023年時点で世界32位）している背景から、高校段階でのデジタル人材育成が急務である。 ICTや情報・数学教育を重視したカリキュラムの整備を、全国約1,000校で進める。 DXハイスクールでは、高性能PCなどの整備を行い、大学や企業と連携して学習環境を充実。 取り組みの成果として、大学理系学部への進学率の向上を目指す。 3. 産学連携PBL：「メタバースラボを活用した産学連携課題解決型PBL」（小田まり子氏） 久留米工業大学でのAI応用研究所による地域課題解決型PBL教育を紹介。 教員・学生・企業が連携し、実践的課題解決に取り組んでいる。 メタバースを活用し、遠隔地にいても共同学習が可能となる仕組みを導入。 メタバース空間内での学生同士や企業とのインタラクティブなコミュニケーション環境を整備し、教育効果を高めている。 導入後の評価では、学生の社会人基礎力が向上し、自己肯定感も高まっている。 4. 生成AI：「生成AIとRAGを用いた研究支援システムの可能性と課題」（永崎研宣氏） 生成AIとRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を使った研究支援の可能性を探る。 論文検索から生成AIへの入力情報を効率的に抽出する仕組みを構築。 特に人文系研究（仏教学分野）で効果が見られ、効率的な文献調査を支援。 一方、マイナーなテーマに対する対応の難しさや、回答が一定しない課題もある。 5. AIによる英語教育：「人と共に進化するAIによるオンライン語学学習」（松山洋一氏） 早稲田大学におけるAIを用いた英会話学習システム「Tutorial English AI」を紹介。 対話型の英語テスト（CEFR基準）をAIで自動化し、クラス分けや能力評価を行う。 AIがリアルタイムで難易度を調整し、生徒のレベルを動的に判定。 学生の英語力向上にも有効で、中高生を対象に導入した事例では明確な成果が出ている。 6. MOOCとSPOC：「国内外におけるMOOCとSPOCの最新動向」（重田勝介氏） 大規模公開オンライン講座（MOOC）と少人数制のオンライン講座（SPOC）の最新状況を説明。 コロナ禍以降、世界的にMOOCの利用が拡大し、日本でもユーザーが増加。 MOOCは無料から有料モデルへ移行し、サブスクリプション型も増えている。 国内ではJMOOCが中心的に普及を進め、学習コンテンツは多様化している。 7. ディスカッション・まとめ（質疑応答など） 発表後には質疑応答を通じて課題が掘り下げられた。 日本のデジタル教育遅れに関して根本的な問題点を分析・解決すべきという意見が出る。 メタバース活用や生成AIの実用化について、技術的な課題や普及の難しさに関する議論が交わされる。 AIによる英語学習については、技術的な成果を評価する一方で、さらなる学習支援の重要性が強調される。 Online language learning powered by AI, research support systems using generative AI and RAG, and more On March 14, the "86th Cyber Symposium on Online Education and Digital Transformation in Universities and Other Institutions" was held. Experts from various fields presented current challenges and shared concrete technical and policy-oriented initiatives addressing these issues. The AI-powered English conversation learning system "Tutorial English AI" introduced by Waseda University particularly impressed me. The symposium video will be available for viewing via the following YouTube link until 9:00 AM on Monday, March 17. 3月13日Google「Gemini Deep Research」のAI モデルがGemini 1.5 Pro with Deep ResearchからGemini 2.0 Flash Thinking Experimentalへアップグレードされ、計画 / 検索 / 推論 / 分析とすべての調査段階で機能が強化され、より詳細で洞察力に富んだ高品質なレポート作成ができるようになったとのことです。しかも、課金しなくとも無料で「Gemini Deep Research」を月に数回ですが試せるようになりました。
Gemini Deep Research Save hours of work with Deep Research as your personal research assistant Now powered by Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental) https://gemini.google/overview/deep-research/ Gemini Deep Research upgraded to Gemini 2.0 On March 13, Google's AI model "Gemini Deep Research" was upgraded from Gemini 1.5 Pro with Deep Research to Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. The upgrade strengthens its capabilities across all research stages—including planning, searching, reasoning, and analysis—enabling it to generate more detailed, insightful, and higher-quality reports. Additionally, users can now try "Gemini Deep Research" for free a few times per month, even without a subscription. AGCは、自社向け生成AI活用環境「ChatAGC」の導入により、2024年１月～12月の期間で、業務時間11万時間以上の創出に相当する効果があったことを、自社の調査で確認し公表しました。 従業員にChatAGCが利用された主な業務は、「アイデア創出」「文書要約」「インサイト抽出」「文章チェック」「文書分類」「文章生成」「機械翻訳」「コード生成」「情報検索」「その他」となっています。 また、社内データを活用した事例として、「お客様や市場のニーズの情報から、新しい事業のアイデアを創出」が挙げられています。 2025年03月12日 生成AI活用環境「ChatAGC」の導入により、2024年に11万時間以上を創出 https://www.agc.com/news/detail/1208653_2148.html AGC Creates Over 110,000 Hours of Productivity in 2024 Using Generative AI AGC announced the results of an internal study confirming that the implementation of their generative AI platform, "ChatAGC," contributed to productivity gains equivalent to over 110,000 working hours from January to December 2024. Employees primarily used ChatAGC for tasks such as idea generation, document summarization, insight extraction, text proofreading, document classification, content creation, machine translation, code generation, information retrieval, among other purposes. Additionally, as an example of leveraging internal data, the company highlighted "generating ideas for new business ventures based on customer and market needs." 知財ガバナンス研究会における調査・研究をベースに、高野誠司特許事務所の高野誠司所長弁理士（元NRIサイバーパテント株式会社代表取締役社長、元サイバーパテント株式会社 取締役会長）がまとめた「統合報告書に記載された知財KPIの事例と傾向」では、56社で90指標の「知財KPI」が紹介されています。
これらの知財KPIは、「KPI」と明示のあるもの、あるいは将来の目標指数として掲げている指標を厳選していて、単なる過去の実績（エビデンスの類）を示した指標や、「KPI」と明示されていても、指標ではなく抽象的な状態を記載しているものは除外していますので、これを見て全体像をつかんだうえで、それぞれの会社の統合報告書を見て参考にすることをお勧めします。 最新の知財KPI ～統合報告書に記載された知財KPIの事例と傾向～ https://takano-pat.com/news/column-20250228/ Examples and Trends of IP KPIs Listed in Integrated Reports In the report titled "Examples and Trends of Intellectual Property KPIs Listed in Integrated Reports," compiled by Seiji Takano, Patent Attorney and Director of Takano Seiji Patent Firm (former President of NRI Cyber Patent, Inc. and former Chairman of Cyber Patent, Inc.), based on surveys and research by the Intellectual Property Governance Study Group, 90 intellectual property KPIs from 56 companies are introduced. These intellectual property KPIs have been carefully selected to include only those explicitly labeled as "KPIs," or those presented as future target indices. Indicators that merely reflect past performance (evidence-based measures) or those labeled as "KPI" but describing abstract conditions rather than measurable indicators were deliberately excluded. Thus, it is recommended to first gain an overall understanding from this report and then refer to the integrated reports of individual companies for more detailed reference. 『世界初、“100％”AI生成の論文が査読通過 Sakana AIの「The AI Scientist」が達成』、という記事、『今後のAIは人間代替から人間超越へ、Sakana AIが見据える「レベル3」』という記事。
AIの進化は凄いという驚きとどう活用すれば良いのか、考えるだけでなく行動すべき時です。 世界初、“100％”AI生成の論文が査読通過 Sakana AIの「The AI Scientist」が達成 2025年03月12日 https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/12/news168.html 今後のAIは人間代替から人間超越へ、Sakana AIが見据える「レベル3」 Sakana AI 共同創業者 最高執行責任者（COO） 伊藤錬氏 2025.03.13 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03121/030700002/ A paper "100%" generated by AI passes peer review: Sakana AI Articles titled “World’s First '100%' AI-generated Paper Passes Peer Review: Sakana AI’s ‘The AI Scientist’ Achieves Milestone” and “The Future of AI: Sakana AI Sets Its Sights on 'Level 3,' Moving from Human Replacement to Human Transcendence.” Now is the time not only to marvel at the astonishing evolution of AI and ponder how to utilize it, but also to take action. 松田卓也神戸大学名誉教授が主宰の「シンギュラリティサロン(https://singularity.jp/)」で、Manusを緊急ニュースとして取り上げていますが、その第二弾がオープンになりました。
「緊急ニュース２」の内容は、複数の「Deep Research AI」(高度な情報収集・分析を行うAI)を比較・検討したものです。主に以下の5種類が取り上げられています。 OpenAI Perplexity Glock (XAI) Manus それぞれのAIが「どんな強みや弱みを持つか」「処理速度や情報源の信頼性はどうか」「どんな用途に向いているか」などを比較し、まとめています。以下のポイントを押さえると内容がわかりやすいです。 1. OpenAI 強み 精度が非常に高い。 詳しい引用(参考文献)を提示し、信頼性を確保しやすい。 高度な分析が可能。 弱み 処理に数分以上かかることが多く、やや遅い。 月に使える回数や高額プランなど、利用コストの面で制限がある。 2. Google 強み Google検索エンジンと連携して、情報収集が速い。 Googleのサービスと統合されているため、検索結果をそのまま使いやすい。 弱み 分析が浅くなる場合がある。 使用している言語モデルが比較的古いことから、精度が低いベンチマーク結果もある。 3. Perplexity 強み 通常1～3分程度で結果が出るなど、高速処理が得意。 情報源(引用元)をしっかり表示してくれるため、信頼性を確認しやすい。 無料プランでも使える(※ただし使える回数に制限がある場合がある)。 弱み OpenAIほどの詳細な結果を出すかは状況により異なる。 場合によっては無料プランでも制限があるため、有料ユーザーのほうが使い勝手は良い。 4. Glock (XAI) 強み X(Twitter)などリアルタイムのSNSデータを得意とし、最新トレンドや話題を素早く分析できる。 数理的・技術的な解析に長けている。 応答が高速。 弱み 幅広いジャンルの深いリサーチや、引用付きの情報提供にはあまり向かない。 AIの総合的な精度(ヒューマン評価ベンチマークなど)が他システムより低い。 5. Manus 強み マルチエージェント型で、Web検索やAPI呼び出し、コード実行まで一括処理を自動で行う。 高い問題解決能力がある。 複雑なタスクを短時間(数分～10分程度)で完了する能力がある。 弱み まだベータ版で一般利用者が少ない。 ディープリサーチ専門というより、総合的に「なんでもやれる」設計のため、細かい性能評価は今後の検証次第。 全体のまとめ OpenAI: 精度と詳細な分析に強いが、処理に時間がかかり使用回数や費用に制約がある。 Google: 連携が強力で速いが、分析の深さでやや劣る。 Perplexity: 引用情報をしっかり出し、高速に結果を返す。無料プランがある。 Glock: SNS(とくにX/Twitter)のリアルタイム動向を調べたいなら有用。総合リサーチは苦手。 Manus: マルチエージェント型の新興システム。まだユーザーが少ないが、コード実行やWeb検索などを自動で組み合わせられ、問題解決力が高い。 それぞれに得意分野があり、「専門性を重視したいならOpenAI」「迅速に調べたいならPerplexity」「Googleサービスとの一体運用ならGoogle」「SNSトレンド分析はGlock」「幅広いタスクを自動化したいならManus」、といったように使い分けると良いという内容です。 また、すべてのAIツールは日々アップデートされており、1～2週間で状況が変わるほど競争が激しい分野だという点も強調されています。 シンギュラリティサロン 緊急ニュース２：Manusの続き〜Deep Research AIの各社比較 https://www.youtube.com/watch?v=y4ehHenPijs Comparison of Deep Research AI Providers Including Manus Professor Emeritus Takuya Matsuda of Kobe University, who leads the Singularity Salon (https://singularity.jp/), has recently highlighted Manus as breaking news, with the second installment now available. The second emergency news segment compares several "Deep Research AI" tools (advanced AI for information gathering and analysis). The primary focus is on the following five providers: 1. OpenAI 2. Google 3. Perplexity 4. Glock (XAI) 5. Manus 元裁判官で東京大学大学院法学政治学研究科教授の大渕哲也先生の最終講義が3月7日に行われました。知的財産法に関して多く学ばせていただきました。 最終講義も、大渕先生らしさが表れたものでした。 複雑な知財法領域を「法律からスタートし、民事・行政・刑事の各観点を意識して論理を組み立てる」大切さを力説されていました。特に、当事者間の利害調整や実務上の慣行だけで済ませず、「法律としての知的財産法」を踏まえることの重要性を繰り返し強調されていたのが印象的です。 大渕哲也教授の知的財産法における貢献について、Deep Researchで調査しました。ご参照ください。 大渕哲也教授 最終講義 https://www.j.u-tokyo.ac.jp/news/1504/ Intellectual Property Law as Law The final lecture of Professor Tetsuya Obuchi, a former judge and professor at the Graduate Schools for Law and Politics, The University of Tokyo, was held on March 7. It provided significant insights into intellectual property law. Professor Obuchi’s characteristic approach was evident throughout the lecture. He emphasized the importance of starting from the law itself and constructing logical arguments by consciously considering civil, administrative, and criminal perspectives within the complex field of intellectual property law. Particularly impressive was his repeated emphasis on the necessity of grounding intellectual property law discussions firmly in the law itself, rather than solely relying on balancing interests between parties or practical conventions. Professor Tetsuya Obuchi’s contributions to intellectual property law have been researched and summarized by Deep Research. Please refer to their findings. 3月5日にリリースされた中国発AIエージェント「Manus」が、OpenAI「deep research」よりも高性能ということらしいということで。話題沸騰中です。 中国企業がChatGTに追いつくのに、第一段階では1年以上かかり、第二段階の推論モデルでは４カ月かかりました。今、第三段階（ＡＩエージェント）に入り始めたところですが、もう中国企業がOpenAIを追い越した状態になっているのかもしれません。 The AI Agent from China, "Manus" The China-developed AI agent "Manus," released on March 5th, is currently creating significant buzz due to reports suggesting it surpasses OpenAI's "deep research" capabilities. It took Chinese companies over a year to catch up with ChatGPT in the initial phase, and another four months in the second phase involving inference models. Now, as we enter the third phase (AI agents), it seems possible that Chinese companies may already be overtaking OpenAI. 新機能をいち早く取り入れて進化している、特許文書の読解支援ＡＩアシスタント「サマリア」ですが、3月10日に、「分類構築ツールの強化」および「一括指示ツールのサンプリング機能（2）」がリリースされるとともに、今後の開発ロードマップが示されました。
【トピック】・分類構築ツールの強化・一括指示ツールのサンプリング機能（2）・今後の開発ロードマップ https://patent-i.com/summaria/manual/R_20250310 今後の開発ロードマップでは、エージェント系ＡＩを搭載して、今年の前半には、分類、対比系の機能を大幅に強化していく予定。「特に、特許情報解析（ＩＰランドスケープ）や、侵害予防調査に取り組まれている方にとっては革新的な機能を提供していく予定です。」ということで、期待したい。 Future Development Roadmap for “Summaria” Summaria, the AI assistant that supports reading patent documents, is rapidly evolving by quickly incorporating new features. On March 10, along with the release of the “Enhanced Classification Construction Tool” and “Batch Instruction Tool Sampling Function (2)”, the future development roadmap was unveiled. Topics:
金融庁から、3月4日、AIディスカッションペーパー「金融機関等におけるAIの活用実態と健全な利活用の促進に向けた初期的な論点整理」が公表されました。 「本ディスカッションペーパーでは、金融機関におけるAI活用の現状および課題を整理するとともに、多岐にわたる論点を網羅的に検討しました。一方で、本ディスカッションペーパーの分析は初期段階にすぎず、提示した論点も、技術革新やビジネス環境の変化に伴って大きく変わり得るものと考えております。金融庁としては、今回提示した視点を起点に、今後もステークホルダーとの対話を強化しながら、具体的な施策について柔軟に検討を深めていきたいと考えています。御意見や御提案がありましたら、・・・・・までメールでお寄せください。」ということです。 銀行における生成AIの活用についてDeep Researchしてみました。 AIディスカッションペーパーの公表について https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp.html AI ディスカッションペーパー（第 1.0 版）（本文） - 金融分野における AI の健全な利活用の促進に向けた初期的な論点整理 – 2025 年３月 https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp.pdf AIディスカッションペーパー（概要資料） https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp_summary.pdf 千葉銀行に激震 「100人の会社」を買って「1万人のAI専門人材」を獲得した──いったい何が起きている？ 2025年03月10日 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2503/10/news111.html FSA Publishes AI Discussion Paper On March 4, the Financial Services Agency (FSA) published an AI discussion paper titled, "Preliminary Analysis of AI Utilization in Financial Institutions and the Promotion of Its Sound and Effective Use." "This discussion paper summarizes the current status and challenges related to AI utilization among financial institutions, and comprehensively examines a wide range of related issues. However, we acknowledge that the analysis presented in this paper is still at an early stage, and the outlined issues may significantly evolve due to technological innovation and changes in the business environment. Moving forward, the FSA intends to deepen discussions on specific measures flexibly, starting from the perspectives presented here, while continuing active dialogue with stakeholders. We welcome any comments or suggestions via email to ........." I conducted deep research on the utilization of generative AI in banks. Deep Researchは広く深く集めたものを読みながら方針を立ててさらに検索を進めるAIエージェントで、いろんな用途に使えます。論文検索の分野でも独自の進化が進んでいます。 こうしたAIエージェントが今後さらに急速に進化するようです。 ChatGPT「大学院生並み」リポート10分 知識労働代替も2025年3月10日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN0464G0U5A300C2000000/ OpenAI「ディープリサーチ」次の進化は 開発者に聞く2025年3月10日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN090FC0Z00C25A3000000/ 中華AIの衝撃、再び──中国発AIエージェント「Manus」が話題 OpenAI「deep research」よりも高性能とうたう 2025年03月10日 https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/10/news164.html 論文検索AIの使い方を現役研究者が解説【SciSpace, Elicit, Consensus, Connected papers】 https://www.academianote.site/literature-search/ Deep Research, AI for Paper Search, AI Agents Deep Research is an AI agent that reads through broadly and deeply collected information, formulates strategies, and then continues to refine its searches accordingly. It can be utilized across various applications. In the field of paper search, it is experiencing its own unique evolution. Such AI agents are expected to advance even more rapidly in the future. サッポロホールディングスが、全社員約6000人を対象に2025年2月3日から生成AIの利用を始めたという記事が掲載されていました。社内データ連携機能を整備して、特定部門領域に特化した有効なユースケースを発掘し業務プロセス変革につなげる狙いで、検索拡張生成（RAG）により社内文書を検索する仕組みも構築済みで、マニュアルなどを参照して回答を出力する機能を実装しているということです。2月17日時点では33パーセントが利用しているということで、月に1度以上利用する社員の割合が60パーセントに達することを目標にしているということです。 このサッポロHDの取り組みを深堀し、大手飲料メーカーの生成AI活用比較をDeep Researchしてみました。 サッポロHDの独自生成AI 目標指標は｢全社員の6割利用｣ 2025年3月11日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC218JC0R20C25A2000000/ Comparison of Generative AI Utilization Among Major Beverage Manufacturers An article reported that Sapporo Holdings began implementing generative AI for approximately 6,000 employees company-wide on February 3, 2025. The objective is to identify effective use cases specialized for specific departmental areas, facilitating business process transformation through enhanced internal data integration capabilities. They have already built a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for searching internal documents and implemented a function that outputs answers by referencing materials such as manuals. As of February 17, the utilization rate was reported at 33%, with the company aiming to reach a target of 60% of employees using the system at least once a month. Building on this initiative by Sapporo Holdings, we conducted deep research comparing generative AI utilization among major beverage manufacturers. 「東北大学 知的財産シンポジウム 2025～新たなイノベーションエコシステムの構築に向けたイノベーション投資としての知的財産を考える～」（3月7日WEB開催）を視聴しました。この視点のシンポジウム、良いですね。
「イノベーションとは単なる技術革新ではなく、社会への新たな価値の提供である」 「コア技術への研究開発投資や特許出願等の知的財産権への投資だけでなく、産業として独り立ちさせるために、周辺技術も含めて社会実装を見据えた投資が必要」 それぞれ素晴らしい講演でしたが、「シリコンバレーから見たスタートアップのマインドセットと知財の役割」（佐藤 玲奈 氏｜新エネルギー・産業技術総合研究開発機構（NEDO） シリコンバレー事務所次長）の講演が特に印象的でした。 添田氏の講演要旨：イノベーション投資は特許取得にとどまらず、事業戦略や研究戦略との三位一体で考えるべきと強調。AIや再生医療など長期・高リスク分野でも、知財を核とした緻密なオープンクローズ戦略が鍵になる。 今村氏の講演要旨：日本の研究開発力が国際的に低下しており、大学やスタートアップの基盤強化が急務であると警鐘を鳴らす。公的支援や大企業との連携を通じて、科学立国の再興とイノベーション創出を図るべきと提言。 早川氏は、「オープンイノベーションを本質的に成功させるには“指揮者”としてのビジネスシナリオ構築と知財を核としたパートナー戦略が必要」と強調。 山本氏は、「スタートアップは急成長やピボットに対応できる柔軟な特許出願戦略、資金調達時に効く差別化策としての知財活用が重要」と解説。 佐藤氏は、シリコンバレーの事例を挙げながら、「リスクを取る文化と高速な仮説検証がスタートアップの成長エンジン」であり、「投資家や大企業の期待を満たすためには知財を含む独自優位性をどう構築するかがカギ」と紹介。 【Web開催】東北大学 知的財産シンポジウム 2025 ～新たなイノベーションエコシステムの構築に向けた イノベーション投資としての知的財産を考える～ https://peatix.com/event/4304612?lang=ja-jp 14:00 開会挨拶 遠山 毅｜東北大学 理事 産学連携機構長 14:05 基調講演１ 「イノベーション投資と知的財産」 添田 雅人 氏｜株式会社日立製作所 グローバル知的財産統括本部 弁護士 一般社団法人日本知的財産協会 ライセンス第２委員会 委員長 14:25 基調講演２ 「日本のイノベーションはどこへ向かうのか」 今村 亘 氏｜経済産業省イノベーション・環境局担当 審議官 14:45 Break 14:55 講演１ 「オープンイノベーションの誤解と知財戦略の本質」 早川 典重 氏｜事業構想大学院大学 特任教授/はがみのもりデザイン CEO 15:10 講演２ 「スタートアップの知財戦略」 山本 飛翔 氏｜弁護士法人法律事務所 amaneku 代表弁護士 15:25 講演３ 「シリコンバレーから見たスタートアップのマインドセットと知財の役割」 佐藤 玲奈 氏｜新エネルギー・産業技術総合研究開発機構（NEDO） シリコンバレー事務所次長 15:40 Break 15:50 パネル・ディスカッション 「イノベーションを支える知財への投資 ～知の創出・蓄積と人の育成～ 」 戸次 一夫｜東北大学産学連携機構・法学研究科 特任教授(研究) パネラー 各講演者 16:50 閉 会 ＊司会進行 飯野 由里江 | 東北大学産学連携機構 特任教授 Intellectual Property as an Investment for Innovation I attended the online event, "Tohoku University Intellectual Property Symposium 2025 – Exploring Intellectual Property as an Innovation Investment for Building a New Innovation Ecosystem" (held on March 7). I found the symposium's perspective quite insightful. “Innovation is not merely technological advancement but the provision of new value to society.” “Investments should not be limited to R&D in core technologies and filing patent applications; they must also include investments in peripheral technologies, taking into account practical implementation, to establish sustainable industries.” All the lectures were excellent, but the presentation titled "The Startup Mindset and the Role of Intellectual Property from a Silicon Valley Perspective" by Reina Sato (Deputy Director of the Silicon Valley Office, New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO)) stood out as particularly impressive. |
著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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