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OpenAIがChatGPTの大幅な機能更新を発表した5月14日には、ChatGPTの最新バージョンであるGPT-4oが無料版ユーザーも使えるようになっていましたが、GPTs、ウェブブラウジング、データアナリシスの機能については、使えるようにするというアナウンスだけで実装されていませんでした。
5月30日、OpenAIはこれまでChatGPTの有料版ユーザーしか利用できなかったGPTs、ウェブブラウジング、データアナリシスの機能を、ChatGPTの無料版ユーザーに公開したということです。無料版ユーザーでも多くの機能を楽しめるようになり、普及が進むことが予想されます。 無料版「ChatGPT」機能増えまくり GPTs、Web検索、画像入力、データ分析など可能に 5/30 https://news.yahoo.co.jp/articles/02cc40ec2f0ef173f9812c3fc690e7184750dd86 On May 14, when OpenAI announced a major feature update to ChatGPT, the latest version of ChatGPT, GPT-4o, was available for free users, but the GPTs, web browsing, and data analysis features were only announced to be available However, the GPTs, web browsing, and data analysis functions were not implemented, only an announcement that they would be made available. On May 30, OpenAI opened the GPTs, web browsing, and data analysis functions, which were previously available only to paid users of ChatGPT, to users of the free version of ChatGPT. It is expected that users of the free version will be able to enjoy many of the features and that the use of the free version will increase.
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YouTube安高史朗の知財解説チャンネル「今月の進歩性 202404 ①令和5(行ケ)10052 特許取消決定取消請求事件」の4月24日配信のアーカイブ動画では、甲１発明の認定の誤り、除くクレームが争点として、複数の弁理士による検討が行われています。
ChatGPT-4oに動画を要約させました。 ChatGPT 4o 今月の進歩性 202404 令和5(行ケ)10052 文字起こし.docx ドキュメント 今月の進歩性 202404 ①令和5(行ケ)10052 特許取消決定取消請求事件の文字起こしです。 要約してください。 ChatGPT 事件の概要
ChatGPT 以下は、弁理士間で行われた議論の要約です。 議論のポイント
甲１発明の認定の誤りに関するベ厭離間の議論について詳細にまとめてください。 ChatGPT 甲1発明の認定の誤りに関する弁理士間の議論 弁理士間では、甲1発明の認定の誤りについて以下の詳細な議論が行われました。 1. 甲１発明のベアリングの特定について
除くクレームに関する弁理士間の議論について詳細にまとめてください。 ChatGPT 除くクレームに関する弁理士間の議論 弁理士間では、除くクレームに関して以下の詳細な議論が行われました。 1. 除くクレームの基本的な有効性
今月の進歩性 202404 ①令和5(行ケ)10052 特許取消決定取消請求事件 安高史朗の知財解説チャンネル 2024/04/24 【書誌】 令和5(行ケ)10052 特許取消決定取消請求事件 特許権 行政訴訟 令和6年3月11日 知的財産高等裁判所 原告：住友重機械工業株式会社 被告：特許庁長官 【事件概要】 特許庁が異議２０２１－７００９７２号事件についてした決定（特許の請求項１～５に係る特許を取り消す）の取消訴訟 請求棄却（決定：進歩性なし → 判決：進歩性なし） 【主な争点】 甲１発明の認定の誤り、除くクレーム https://www.youtube.com/watch?v=H4gotDyTCBc&t=829s 令和６年３月１１日判決言渡 令和５年（行ケ）第１００５２号 特許取消決定取消請求事件判決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/825/092825_hanrei.pdf Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Patent Cancellation Decision Appeal Case In the YouTube video archive titled "This Month's Inventiveness 202404 (1) Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Patent Cancellation Decision Appeal Case" released on April 24, multiple patent attorneys discuss the points of contention, focusing on the misidentification of the Kō 1 invention and the validity of the excluding claims. ChatGPT-4o summarized the video. ChatGPT 4o This Month's Inventiveness 202404 Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Transcription.docx This is the transcription of the April episode of "This Month's Inventiveness 202404 (1) Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Patent Cancellation Decision Appeal Case." Please summarize it. ChatGPT Case Overview
The following summarizes the detailed discussions among the patent attorneys regarding the misidentification of the Kō 1 invention. Misidentification of Kō 1 Invention
Detailed Summary of Discussions Among Patent Attorneys on Excluding Claims 1. Basic Validity of Excluding Claims
AI家庭教師は、アメリカの子供たちの学習方法を静かに変えつつあるという記事がでています。日本でもAIを活用した教育サービスが進展しています。特にベネッセが主導する取り組みが注目されています。
池田朋弘のワーク実況_リモ研サブチャンネル AI家庭教師が米国の子供たちの勉強法を静かに変えつつある（約6分） https://www.youtube.com/watch?v=3FfB44SJS8s ベネッセ、夏休みの宿題に生成AIを活用する子供たちを支援 https://japannews.yomiuri.co.jp/society/general-news/20230713-122582/ AI tutors are quietly changing how kids in the US study There are articles reporting that AI tutors are quietly changing how children in the United States study. In Japan, educational services using AI are also advancing. Among these, initiatives led by Benesse are particularly noteworthy. ChatGPT 4o User AI家庭教師が子供たちの学習を変えつ.docx 要約を作成してください。 ChatGPT 要約 この記事は、AI家庭教師が子供たちの学習をどのように変えているかについて述べています。以下はその要点です： AI家庭教師の利用: 高校生のエヴァは数学の問題に行き詰まり、AIアプリ「アンサーAI」を使用して問題を解決しました。このアプリは写真を撮るだけでステップバイステップの解法を提供します。 このようなAI家庭教師の登場により、従来の家庭教師サービスは脅威にさらされています。 教育アプリの普及: アメリカのAppストアのトップ20教育アプリのうち5つは、AIエージェントによる学習支援を提供しています。 AI教師は個別化された授業を可能にし、生徒の学習習慣を記録し、質問に答え続けることができます。 AI教師の効果と課題: AIを使って学習した生徒の成績向上の事例が紹介されていますが、AI教師がまだ発展途上であり、間違った答えを提供することがある点も指摘されています。 教育関係者の中には、AIの使用に対して慎重な姿勢を取る者もおり、AIを禁止する学校もあります。 中国の影響: 人気のあるAI教育アプリの多くは中国資本であり、これらのアプリがアメリカ市場で提供されています。中国企業は国内の規制を避けるために海外市場にシフトしているという背景もあります。 今後の展望: AI教育アプリは、個別化機能の強化やパーソナライズされた学習体験の提供を通じて差別化を図る必要があります。 AI家庭教師の利用が今後さらに広がる可能性が高く、子供たちの学習方法に大きな影響を与えることが期待されています。 AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China https://techcrunch.com/2024/05/25/ai-tutors-are-quietly-changing-how-kids-in-the-us-study-and-the-leading-apps-are-from-china/ AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China _ TechCrunch.pdf 要約してください。 ChatGPT 要約 AI家庭教師は、アメリカの子供たちの学習方法を静かに変えつつあります。この変化は、AIを活用したアプリが提供する個別化された教育により、従来の高額な個人家庭教師の代替手段として広がりつつあることに起因しています。特に、中国資本の「Question AI」と「Gauth」などがアメリカ市場で急成長しており、いずれも大手中国企業の子会社が運営しています。 主要なポイント: 教育の平等性向上: AI家庭教師は、裕福な家庭がアクセスできる高額な家庭教師に代わり、手頃な価格で高品質な教育サポートを提供します。 個別化された学習: AIは、生徒一人ひとりの学習習慣を記憶し、質問に対しても根気強く答えるため、クラス全体での指導よりも個別に対応した学習が可能です。 学習成果: 例えば、ヒューストン在住の高校生Myhanhは、AIを使い始めてから数学の成績が大幅に向上しました。 技術的な課題: ただし、AI家庭教師はまだ「幻覚」を起こすことがあり、間違った答えを生成することがあります。これを改善するために、特定の知識分野でAIを微調整する試みがなされています。 教育現場の対応: 公立学校の一部ではChatGPTの使用を禁止していますが、完全に禁止することは難しく、AIの不完全さを理解させる教育が求められています。 中国企業の台頭: Question AIとGauthは、ともにシンガポール法人を通じてアメリカ市場に進出し、中国本土での教育規制強化に伴い、海外市場へのシフトを図っています。 これらのAI家庭教師アプリは、今後さらに音声対応や感情的な応答を取り入れることで、生徒の学習スタイルに応じたより柔軟な指導が可能になると期待されています。 【参考文献】AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China - TechCrunch . 5月29日に配信された知財実務情報Lab.オンラインセミナー「アセアン主要６か国の知財制度およびアセアン知財情報収集法」（石川 勇介 弁理士、元ジェトロ・バンコク事務所）は、6月5日まで1週間無料公開されています。
録画視聴方法についてのFAQがこちらのページにまとめられています。 https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/ １．東南アジアの知財概況・統計情報 ２．東南アジアの知財情報を効率良く収集する 2-1. ジェトロ・バンコクでやっていること 2-2. 企業のアセアン知財担当になったら ３．日本の知財制度にはない制度、異なる制度 ３－１．医薬用途発明の取扱い ３－２．特許の誤訳訂正 ４．各国の知財トピック(2023)について 4-1. タイ：まもなく 特許法の大幅改正が予定される ⇒審査期間の短縮が期待される。 4-2. ベトナム：2023年1月に施行された知財法の大幅改正 ⇒アセアン内で経済好調。日系企業の海外進出が多い。 4-3. ミャンマー：2023年4月より商標法の施行開始 ⇒商標の冒認出願に注意。 2023年10月より意匠法も施行開始。 ５．アセアン知財のまとめ 1. アセアンにおいて海外からの投資が高まっている。 アセアンで知財保護と言えば、引き続き、「模倣品対策」が中心になる。現地で「商標権」を取得することは必須。
２．ジェトロ、の・セミナーが充実している。ジェトロの「相談業務」や「現地での活動支援」を利用すべき。 現地代理人・ジェトロ知財所員とは顔見知りになっておきたい。日本企業同士のコネクションも重要（成功事例の共有）。 ３．日本の知財制度にはない制度、異なる制度には気を付ける。 （第国出願義務、医薬用途発明・コンピュータ発明の取り扱いなど） ４．知財制度の改正・更新のスピードが速い。最新情報を得られる環境を作っておきたい。 現地代理人選びも重要（知財経験など）。 題名：アセアン主要６か国の知財制度およびアセアン知財情報収集法 開催日時：2024年5月29日 13:00～14:30 公開期間：2024年6月5日 正午まで 講師：石川 勇介 先生（弁理士、元ジェトロ・バンコク事務所） 2023/08/24 にライブ配信された第157回知財実務オンライン「東南アジアの知財制度・知財実務～アセアン駐在の経験を踏まえて～」で、石川勇介 弁理士が話をされています。 https://www.youtube.com/watch?v=WwlHIRkD-Xo IP Practice Information Lab.: ASEAN IP Systems and Methods of Gathering IP Information The online seminar “IP Systems of Six Major ASEAN Countries and How to Collect Information on IP in ASEAN” (presented by Yusuke Ishikawa, Patent Attorney, former JETRO Bangkok Office) is now available free of charge for one week until June 5. 1. general situation and statistics of IP in Southeast Asia 2. Efficient Collection of IP Information in Southeast Asia 2-1. what JETRO Bangkok is doing 2-2. When you are in charge of ASEAN IP in your company 3. Systems that do not exist or are different from the Japanese IP system 3-1. Handling of Pharmaceutical Use Inventions 3-2. Correction of Patent Errors 4. IP Topics in Each Country (2023) 4-1. Thailand: Major revision of patent law is scheduled soon. ⇒Examination period is expected to be shortened. 4-2. Vietnam: Major revision of IP law enforced in January 2023. ⇒ Strong economy within ASEAN. Many Japanese companies are expanding overseas. 4-3. Myanmar: Trademark Law to be enforced from April 2023. ⇒ Beware of trademark blasphemy applications. Design Law will also be enforced from October 2023. 5. Summary of ASEAN IP 1) Foreign investment is increasing in ASEAN. When it comes to IP protection in ASEAN, the focus will continue to be on “anti-counterfeiting. Obtaining “trademark rights” locally is essential. (In Myanmar, a trademark law has been enforced for the first time, and the first to obtain a trademark wins.) (In Myanmar, a trademark law was enacted for the first time, and the first to obtain a trademark is the first to obtain a design right. 2) JETRO and WIPO's websites and seminars are well developed. We should make use of JETRO's “consultation services” and “support for local activities. It is important to get acquainted with local representatives and JETRO IP staff. Connections among Japanese companies are also important (sharing best practices). 3) Be aware of systems that do not exist or are different from the Japanese IP system. (Obligation to file an application in the first country, handling of inventions for pharmaceutical use and computer inventions, etc.) 4. 4) The IP system is being revised and updated at a rapid pace. It is important to create an environment in which you can obtain the latest information. It is also important to select a local agent (IP experience, etc.). 安高史朗の知財解説チャンネル「今月の進歩性 202404は」で、令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件の判決について、主な争点（パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係）について、複数の弁理士が議論していました。全体として、パラメータ発明は審査では潰れにくいのですが、トイレットペーパー業界におけるパラメータ発明について、元審査官の弁理士が語っている部分、興味深く聞かせてもらいました。
令和６年３月１８日判決言渡 令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件 判決 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/832/092832_hanrei.pdf 今月の進歩性 202404 ②令和4(行ケ)10110 審決取消請求事件 安高史朗の知財解説チャンネル 令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件 原告（無効審判請求人） 日本製鉄 株式会 社 被告（同被請求人） ＪＦＥスチール株式会社 【主な争点】 パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係 https://www.youtube.com/watch?v=lUZXvg_5wU8 Case No. 2022(Gyoke) 10110, Request for rescission of trial decision: Parameter invention In “Inventive Step 202404 of the Month,” a number of patent attorneys discussed the main issues (parameter invention, technical significance of formula limitation and determination of inventive step, and relationship between formula and inventive step of an invention of a thing) regarding the decision on the case No. 10110 (2022) requesting rescission of a trial decision. As a whole, parameter inventions are difficult to be crushed in the examination, but I listened with interest to the part where a patent attorney, a former examiner, talked about parameter inventions in the toilet paper industry. 安高史朗の知財解説チャンネルで、令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件の判決について、複数の弁理士が議論している動画です。 【主な争点】は、パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係です。 議論の内容を要約してください。 ChatGPT 4o 今月の進歩性 202404 ②令和4(行ケ)10110 審決取消請求事件.docx ドキュメント 安高史朗の知財解説チャンネルで、令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件の判決について、複数の弁理士が議論している動画です。 【主な争点】は、パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係です。 議論の内容を要約してください。 ChatGPT 動画内での議論内容を要約します。 主な争点
トイレットペーパー業界の話が出ていました。ピックアップして、まとめてください。 ChatGPT トイレットペーパー業界におけるパラメーター発明 1. 特殊パラメーターの利用
トイレットペーパー業界では、特殊なパラメーターを用いた発明が多く見られます。これにより、特定の課題を解決するための技術的進歩を主張し、特許を取得することが可能です。しかし、その審査においては、課題の設定や技術常識との関係を慎重に評価する必要があります。特殊パラメーターを用いることで、新規性と進歩性を効果的に主張することが求められます。 パラメーター発明に対する各々の弁理士の見解をピックアップしてください。 ChatGPT 各弁理士の見解 1. 特殊パラメーターの意義と課題設定
各弁理士の見解では、特殊パラメーター発明の審査や特許取得には多くの課題があることが示されています。特に課題設定の重要性、合理的な設計の難しさ、数式限定発明の進歩性の判断、そして侵害の認定と実証に関する問題が指摘されています。トイレットペーパー業界の具体例は、このような特殊パラメーター発明の審査基準や特許取得の実際を理解する上で参考になります。 5月28日、生成AIと知的財産保護のあり方を議論してきた「AI時代の知的財産権検討会」が中間とりまとめを公表しました。6月に公表される政府の「知的財産推進計画2024」に反映されます。
AI、知財の学習なら原則規制せず 創作物は「人の発明」 2024年5月28日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA27BKY0X20C24A5000000/ 2024年5月28日 「AI時代の知的財産検討会」中間とりまとめ案で、AI議論を追いかける 弁護士 出井甫 （骨董通り法律事務所 for the Arts） https://www.kottolaw.com/column/240528.html AI 時代の知的財産権検討会中間とりまとめ https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf Interim Summary of the Study Group on Intellectual Property Rights in the AI Era On May 28, the “Study Group on Intellectual Property Rights in the AI Era,” which has been discussing the generation of AI and intellectual property protection, released an interim report, which will be reflected in the government's “Intellectual Property Promotion Plan 2024” to be released in June. シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの研究グループが、「LLMの財務諸表分析能力」を検証するという研究を行い、GPT-4が、プロのアナリストに匹敵する精度の財務諸表分析を行えることを実証しました。
研究では、企業の財務諸表のみをLLMに入力し、将来の収益を予測させています。テストにおいて、「匿名化された貸借対照表」と「コンテキストが一切ない損益計算書」のみが提供された場合であっても、GPT-4は人間のアナリストを上回る予測精度を実現しています。 2024年05月27日 GPT-4は財務諸表から将来の収益の伸びを予測する点で人間のアナリストよりも優れていることが研究により明らかに https://plus-msg.auone.jp/detail/1/3/7/48_7_r_20240527_1716811202683582 GPT-4が金融分析を革新：研究結果が示す未来 2024年5月28日 https://note.com/genaird/n/n3aa75574f09f Financial Statement Analysis with Large Language Models https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311 https://deliverypdf.ssrn.com/delivery.php?ID=402119071098091010118112106012124117066000022029012082094011082075107075077031104123077093108025122003101065077053022035074092005116024017082077000072068092082114089006103086028110085123070101000117&EXT=pdf&INDEX=TRUE SSRN-id4835311.docx ドキュメント 要約してください。日本語に。 ChatGPT 以下は、ファイル「Financial Statement Analysis with Large Language Models」の要約です。 本研究では、大規模言語モデル（LLM）がプロのアナリストと同様に財務諸表分析を行い、将来の利益の方向性を予測できるかを検証しています。標準化された匿名の財務諸表をGPT-4に提供し、将来の利益の変動方向を分析させました。ナラティブや業界固有の情報がなくても、LLMは利益の変動予測において金融アナリストを上回る性能を示しました。特に、アナリストが苦手とする状況でLLMは相対的に優れたパフォーマンスを発揮しました。また、LLMの予測精度は、専門的に訓練された最先端の機械学習モデルと同等です。 LLMの予測は、そのトレーニングメモリに依存するのではなく、企業の将来のパフォーマンスに関する有用なナラティブインサイトを生成することにより達成されます。最終的に、GPTの予測に基づくトレーディング戦略は、他のモデルに基づく戦略よりも高いシャープレシオとアルファを生み出します。これらの結果を総合すると、LLMが意思決定の中心的な役割を担う可能性が示唆されます。 この要約でさらに知りたい部分があればお知らせください。 「ナラティブや業界固有の情報がなくても、LLMは利益の変動予測において金融アナリストを上回る性能を示しました。特に、アナリストが苦手とする状況でLLMは相対的に優れたパフォーマンスを発揮しました。また、LLMの予測精度は、専門的に訓練された最先端の機械学習モデルと同等です。」のところを詳しく教えてください。 ChatGPT 以下は、該当部分の詳細な説明です。 ナラティブや業界固有の情報がなくても、LLMは利益の変動予測において金融アナリストを上回る性能を示しました LLM（大規模言語モデル）は、特定の業界に関するナラティブ情報や文脈を与えられずとも、財務諸表に基づいて企業の将来の利益の変動を正確に予測する能力を持っています。本研究では、企業の財務諸表から会社名や日付などの識別情報を削除し、標準化された形式でLLMに提供しました。その結果、LLMは次のような方法で利益の変動を予測しました。
研究では、LLMが金融アナリストと比較して特に優れたパフォーマンスを示した状況を特定しました。具体的には、アナリストが予測に苦戦する以下のような状況でLLMは優れた結果を出しました：
研究では、LLMの予測精度を他の最先端の機械学習モデル（例えば、人工ニューラルネットワーク（ANN）やロジスティック回帰モデル）と比較しました。その結果、LLMは以下のように高い予測精度を示しました：
このように、LLMはナラティブや業界固有の情報がなくても高い予測精度を発揮し、特にアナリストが苦戦する状況で優れたパフォーマンスを示しています。また、最先端の機械学習モデルと同等、またはそれ以上の予測精度を持つことが確認されました。 この研究に問題点や課題があるとすれば、どんな点ですか？ ChatGPT この研究にはいくつかの潜在的な問題点や課題が考えられます。以下に主な点を挙げます。 1. データの匿名性 研究では財務諸表から会社名や日付などの識別情報を削除していますが、このアプローチが完全に有効かどうかは疑問が残ります。LLMが間接的にでも企業を特定できる情報を利用している可能性があります。この点についてはさらなる検証が必要です。 2. テキスト生成の信頼性 LLMが生成するナラティブインサイトがどれほど信頼できるかは不明です。生成されたテキストの正確性や一貫性、さらにそれが実際の意思決定にどのように役立つかを評価する必要があります。 3. 実際の適用性 研究結果が実際のビジネス環境でどれほど有効かは不明です。特に、LLMが提案する予測やインサイトが実際の投資や経営判断にどのように反映されるかを検証する必要があります。 4. モデルのバイアス LLMはトレーニングデータに依存しており、トレーニングデータに含まれるバイアスがモデルにも影響を与える可能性があります。特に、過去のデータに基づく予測が未来の不確実性にどれほど対応できるかは不明です。 5. トレーニングデータの範囲 LLMの性能はトレーニングデータの範囲や質に依存します。特に、過去のデータに特有のパターンやトレンドが未来にも適用されるかどうかは保証されていません。したがって、トレーニングデータがどれほど幅広いシナリオをカバーしているかが重要です。 6. 計算資源とコスト LLMを活用するためには大量の計算資源とコストがかかります。特に、リアルタイムでの予測や大規模データの処理には高いコストが伴います。 7. アナリストとの補完関係 研究ではLLMとアナリストの予測が補完的であるとしていますが、実際の運用においてこれらをどのように統合するかが課題です。人間のアナリストとLLMの予測をどのように組み合わせ、最適な意思決定を行うかについてのさらなる研究が必要です。 これらの問題点や課題に対処するためには、さらなる実証研究やフィールドテストが必要です。また、LLMの予測精度や信頼性を向上させるためのアルゴリズムの改良や、異なるビジネスシナリオでの適用可能性の検証も重要です。 この研究に近い研究がありますか？ ChatGPT この研究に関連する、または類似する研究は複数存在します。以下にいくつかの主要な研究を挙げます： 1. 自然言語処理と財務分析
この研究は今後どう展開すると予測しますか？ ChatGPT この研究は、以下のような方向で今後展開していく可能性があります： 1. 実世界での適用と検証 実務での適用:
モデルの改良:
経済モデルとの統合:
規制の整備:
教育プログラム:
これらの展開により、LLMは財務分析や投資意思決定の重要なツールとしての地位を確立し、金融業界全体に大きな変革をもたらす可能性があります。 企業経営にどんな影響をもたらすと考えられますか？ ChatGPT LLM（大規模言語モデル）が企業経営に及ぼす影響は多岐にわたります。以下に主な影響を挙げます。 1. 意思決定の質と速度の向上 迅速かつ精度の高い分析:
人件費の削減:
将来予測の精度向上:
パーソナライズされたサービス:
新たなビジネスモデルの創出:
デジタルトランスフォーメーション:
これらの影響により、LLMは企業経営のさまざまな側面において重要な役割を果たし、競争力の強化や持続可能な成長を促進することが期待されます。 GPT-4 Analyzes Financial Statements with Accuracy Comparable to Professional Analysts A research group at the University of Chicago Booth School of Business conducted a study to test “LLM's ability to analyze financial statements” and demonstrated that GPT-4 can analyze financial statements with an accuracy comparable to that of professional analysts. In the study, only the financial statements of companies were input into LLM and asked to predict future earnings. In tests, even when only “anonymized balance sheets” and “income statements without any context” were provided, GPT-4 achieved forecasting accuracy that exceeded that of human analysts. 書籍「戦略コンサルが知らない 最強の知財経営」は、知財戦略の現場と経営戦略の現場の両者で実務に携わってきた知財コンサルタント 林 力一 氏と、知財と経営の関わりについて長年追いかけてきたジャーナリスト 渋谷 高弘 氏の共著です。
本書で紹介されている「最強の知財戦略」は「攻めのオープンな知財戦略」です。 従来の「守りのクローズな知財戦略」とは逆に、知財をオープンにすることで競争を促進させて事業効率化を図る手法で、他社との提携によって「攻めのオープンな知財戦略」と成長戦略とを融合させることを狙い、うまくいけば、極めて短期間にライバルから収益性と市場シェアを奪うことが可能となる戦略と言えます。ただ、この「攻めのオープンな知財戦略」が通用する分野ばかりではないことにも留意すべきでしょう。 また、本書で語られているように、経営戦略としての知財活用を考え実践することが重要だろうと思います。 戦略コンサルが知らない 最強の知財経営 価格 3,080円（税込） ISBN 9784296118267 発行日 2024年05月29日 著者名 林 力一 著、渋谷 高弘 著 発行元 日本経済新聞出版 ページ数 312ページ 判型 A5判 https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/24/04/15/01349/ 目次 【第１部 間違っている！あなたの会社の「知財戦略」】 第１章 特許で勝利した30年、知財敗北で転落した30年 -知財は、ビジネスに生かしてこそ意味がある -知財のルールを変えた欧米企業、日本の技術を奪ったアジア企業 -２０２４年現在、日本は知財戦略で世界に「負けている」 ほか 第２章 世界最先端の知財戦略から後れる日本 -知財戦略に欠かせないＩＰランドスケープ -日本企業が「攻めのオープンな知財戦略」を取り込めない理由 -知財戦略を経営に取り込む「ビジネス・アーキテクト」がいない ほか 【第２部 これが本命「攻めのオープンな知財戦略」】 第１章「攻めのオープンな知財戦略」とは何か -プラットフォーム戦略（二面市場戦略）と攻めのオープンな知財戦略 -克服すべきイノベーションのジレンマ -各経営戦略・ビジネスモデルとの関係 ほか 第２章「攻めのオープンな知財戦略」策定のアプローチ -前提ステップ 全社で取り組む大テーマの体系化・優先順位付け -本ステップ０ まずは各事業部門の戦略担当者のヒアリング -本ステップ１ ＩＰランドスケープなどを駆使した外部・内部環境分析 -本ステップ２ 戦略の設計 -本ステップ３ アクションプランへの落とし込み ほか 第３章「攻めのオープンな知財戦略」のケーススタディ -独バスラー社 -ダイキン工業 -米インテル 第４章「攻めのオープンな知財戦略」に必要な組織、人材、育成方法 -重要なビジネス・アーキテクト -組織改革の方向性と具体的なアプローチ 【第３部 「新冷戦」は、日本復活に向けた大チャンス】 第１章 日本が知財で勝利するには？ -新冷戦は「日本の逆襲・復活」への大チャンス -ＩＰランドスケープを実践した日本企業の劇的な変化とは ほか 第２章 知財ガバナンス、そして知財安全保障 -裾野は広がったが経営陣の関心は今ひとつ -コードに「知財ガバナンス」を盛り込む -「企業と投資家にはズレがある」 ほか Aggressive Open Intellectual Property Strategy The book "The Ultimate IP Management Unknown to Strategy Consultants" is co-authored by IP consultant Rikiichi Hayashi, who has worked in both IP strategy and management strategy, and journalist Takahiro Shibuya, who has long covered the relationship between IP and management. This book introduces "The Ultimate IP Strategy," which is an "aggressive open IP strategy." Unlike the traditional "defensive closed IP strategy," this method aims to promote competition and improve business efficiency by making IP open. It aims to integrate the "aggressive open IP strategy" with growth strategies through partnerships with other companies, potentially allowing one to swiftly capture profitability and market share from rivals in a very short period. However, it should be noted that this "aggressive open IP strategy" is not applicable in all fields. Additionally, as the book discusses, it is important to think about and practice the use of IP as a management strategy. The Ultimate IP Management Unknown to Strategy Consultants
Table of Contents Part 1: Wrong! Your Company's "IP Strategy"
2024年5月22日（水）～ 24日（金）に行われた「第8回AI・人工知能EXPO春」の特別講演AI-6「生成AIの進化と今後の展望」（講演者：株式会社Preferred Networks 岡野原大輔 代表取締役最高研究責任者）は、生成AIがどのような原理や手法で構築されているのか、今後どのような発展があるのか、生成AIの社会実装における可能性や課題、活用例にについて解説しました。
2024/5/24 AI 人工知能EXPO 2024春 特別講演AI-6 生成AIの進化と今後の展望 講演者：岡野原大輔 株式会社Preferred Networks 代表取締役最高研究責任者 株式会社Preferred Elements 代表取締役社長 https://hillbig.github.io/AIEXPO2024spring_okanohara.pdf Evolution of Generative AI and Future Prospects Special Lecture AI-6 "Evolution of Generative AI and Future Prospects" (Speaker: Daisuke Okanohara, President and Chief Research Officer, Preferred Networks, Inc. He also explained the opportunities, challenges, and examples of applications of generative AI in social implementation. AIEXPO2024spring_okanohara.pdf 各ページを要約してください。最後に全体を通じたまとめをつけてください。 ChatGPT メモリを更新しました 各ページの要約 ページ 1-2: 自己紹介 岡野原大輔氏のプロフィールと著書の紹介。彼はPreferred Networks、Preferred Computational Chemistry、Preferred Elementsの代表取締役社長であり、AI事業者ガイドライン検討会委員など多くの役職を持つ。 ページ 3: PFNの事業概要 Preferred Networks(PFN)はAI技術のバリューチェーンを垂直統合し、産業応用を進めている。生成AIや基盤モデル、AIチップなどの計算基盤を提供。 ページ 4-5: 生成AIの進化と産業へのインパクト 生成AIが膨大な情報を瞬時に処理し、多くの人と同時に対話できる点を強調。2030年までに15.7兆ドルの経済効果を予測。知的労働の制約が小さくなり、AIが多くの産業に影響を与えることが説明される。 ページ 6: AIと人間の協調 AIは既存の情報や知識を扱うのが得意であり、人は新しい世界を開拓するのに強い。AIと人間が協調して働くことの重要性が述べられている。 ページ 7-8: 大規模言語モデルの仕組み 大規模言語モデルがテキスト、画像、動画などの生成能力を持ち、普遍的な事実や法則を学習する方法について説明。生成モデルの進化速度が強調される。 ページ 9-10: 自己教師あり学習 自己教師あり学習の概要とその利点。大規模言語モデルがどのようにして大量のデータから学習し、予測性能を向上させるかが示されている。 ページ 11-13: PFNの取り組み PFNが開発した大規模言語モデル（PLaMo-13B）の性能とその応用例。今後の開発計画やビジネス展開についても言及。 ページ 14-15: 生成AIの商用利用 生成AIを活用した製品・サービス群の紹介。具体的なユースケースや顧客の課題解決に向けた取り組みが示されている。 ページ 16: LLMの利用事例 材料探索のデモンストレーション。生成AIがどのようにして化学反応経路の活性化エネルギーを計算するかを具体的に示す。 ページ 17-18: LLM開発の今後 最新のLLM開発に必要な計算資源の増加とその影響。スパコンの性能や計算資源のボトルネックについて説明される。 ページ 19-20: 近年のLLM開発の流れ GPT-4レベルのモデルがスマホで動くようになる可能性と、オープンなモデルとクローズドなモデルの比較。学習データ改善の重要性とその影響が強調される。 ページ 21: 知識の索引としてのLLM LLMが知識の索引として機能する方法と、その効率を高めるための学習プロセスについて説明。 ページ 22: プライベートデータの取り込み 個人や企業のプライベートデータをLLMに取り込む方法。ファインチューニングやRAGなどの技術について言及。 ページ 23: まとめ LLMの進化は続き、開発競争が激化する中で、日本企業も勝機を見出すことができる。PFNはLLMモデル（PLaMo）とそれを使ったアプリケーション・サービスを提供し、生成AIの社会普及に貢献していく。 全体のまとめ このプレゼンテーションでは、PFNの岡野原大輔氏がAI技術、特に生成AIと大規模言語モデル（LLM）の進化とその産業への影響について詳述しています。PFNはAI技術のバリューチェーンを垂直統合し、生成AIの高度な応用を推進しています。生成AIは膨大な情報処理能力を持ち、多くの産業に大きな影響を与えると予測されています。また、LLMの進化とその応用例が紹介され、PFNが開発したモデルの性能や商用利用の取り組みが強調されています。今後、LLMの計算資源の増加やデータ改善の重要性が強調され、日本企業も競争に勝つ可能性が示唆されています。PFNはLLMモデルとそれを利用したサービスを提供し、生成AIの社会普及に貢献することを目指しています。 上記の英語訳を作成してください。 ChatGPT Summary of Each Page Pages 1-2: Introduction Introduction of Daisuke Okanohara, who holds multiple roles including President of Preferred Networks, Preferred Computational Chemistry, and Preferred Elements. He is also a member of various AI guideline committees. Page 3: Overview of PFN's Business Preferred Networks (PFN) vertically integrates the AI technology value chain, promoting industrial applications through AI chips, computational infrastructure, and generative AI foundation models. Pages 4-5: Evolution and Impact of Generative AI Generative AI's ability to process vast amounts of information instantly and interact with millions simultaneously is emphasized. It is predicted to generate an economic impact of $15.7 trillion by 2030, significantly affecting many industries and reducing constraints on intellectual labor. Page 6: Collaboration Between AI and Humans AI excels in handling existing information and knowledge, while humans are better at exploring new frontiers. The importance of leveraging both strengths through collaboration is discussed. Pages 7-8: Mechanism of Large Language Models Explains how large language models (LLMs) generate text, images, videos, etc., and learn universal facts and laws from large datasets. The rapid evolution of generative models is highlighted. Pages 9-10: Self-Supervised Learning Overview of self-supervised learning and its benefits. Describes how LLMs improve prediction performance by learning from massive data and acquiring various capabilities. Pages 11-13: PFN's Initiatives Performance and applications of PFN's large language model (PLaMo-13B) and future development plans. Discusses the launch of a multi-modal model and business expansion strategies. Pages 14-15: Commercial Use of Generative AI Introduction of products and services utilizing generative AI. Detailed use cases and efforts to address customer challenges are presented. Page 16: Example of LLM Use Demonstration of material exploration, showing how generative AI calculates activation energy for chemical reaction pathways. Pages 17-18: Future of LLM Development Increase in computational resources needed for the latest LLM development and its impact. Discusses the limitations of current supercomputers and future prospects. Pages 19-20: Recent Trends in LLM Development Potential for GPT-4 level models to run on smartphones and comparison of open and closed models. Emphasizes the importance of improving training data. Page 21: LLM as a Knowledge Index Describes how LLMs function as indexes of knowledge, requiring extensive and varied training to achieve high memory efficiency. Page 22: Incorporating Private Data Methods for incorporating private data into LLMs, including fine-tuning and Retrieval-Augmented Generation (RAG). Discusses promising new techniques and challenges. Page 23: Conclusion LLM evolution continues, with Japanese companies also having opportunities in the competitive landscape. PFN aims to contribute to the social adoption of generative AI by providing LLM models (PLaMo) and related applications and services. Overall Summary This presentation by Daisuke Okanohara of PFN details the evolution of AI technology, particularly generative AI and large language models (LLMs), and their impact on industries. PFN promotes the industrial application of AI through vertical integration of the AI technology value chain. Generative AI's ability to process vast amounts of information and its potential economic impact are highlighted. The presentation emphasizes the collaboration between AI and humans, leveraging the strengths of both. It also discusses the rapid evolution of LLMs, PFN's initiatives in developing advanced models, and the commercial use of generative AI. Future prospects and challenges in LLM development, as well as methods for incorporating private data, are explored. PFN aims to contribute to the social adoption of generative AI by providing advanced LLM models and related applications and services. ５月22日に行われた『すごい知財EXPO 2024 事前参加者登録限定セミナー 「知財人材の今とこれから」』の企画１『知財の現場から「IPランドスケープをアップデートする」』を視聴しました。DIC、ダイセル、レゾナックのIPランドスケープの話、イーバテント・アクティスのIPランドスケープの話が聞けて参考になりました。
「すごい知財EXPO2024」は、2024.6.28-6.29に行われます。 すごい知財EXPO2024 https://super-ip-expo.com/2024 すごい知財EXPO2024早期参加登録者限定特典のお知らせ https://note.com/super_ip_expo/n/ne079bbfa5e44 すごい知財EXPO 2024 事前参加者登録限定セミナー 「知財人材の今とこれから」 企画１： 知財の現場から「IPランドスケープをアップデートする」 スケジュール 13:40~13:45イントロテーマ内容 13:45~14:05各社企業での活動の紹介 ファシリテーター：上村侑太郎(DIC株式会社知的財産センター） ①若槻智美様 （株式会社ダイセル知的財産センター知的財産ソリューショングループ主席部員（兼）研究開発本部事業創出センター主席部員） ②塩谷綱正様（株式会社イーバテント・アクティス 代表取締役） ③増嶌稔様（株式会社レゾナック 知的財産部 インテリジェンスリーダー） 14:05-14:35ディスカッション テーマ①：IPランドスケープ実践の変化点は？ テーマ②：変化点を生むために一番苦労したことは？ テーマ③：対部門外とのスキルで必妻なものは？どのような指導・教育をしている？ テーマ④：今回の課題から何ができるかお互いにアドパイス 14:35-14:40 まとめ エンディング "Updating the IP Landscape" Amazing IP EXPO 2024 On May 22nd, I watched "Seminar for Pre-Registered Participants of Amazing IP EXPO 2024: 'The Present and Future of IP Human Resources'" Session 1: "From the Field of Intellectual Property: Updating the IP Landscape." The talks on the IP landscape from DIC, Daicel, and Resonac, as well as the IP landscape from ePatent Actis, were informative. The "Amazing IP EXPO 2024" will be held from June 28th to June 29th, 2024. ChatGPTにアーカイブ動画の文字起こしをアップし内容を要約してもらいました。 レゾナックの増嶌稔氏の発言を要約してください。 ChatGPT 増嶌稔氏（レゾナック）の発言要約 増嶌氏は、レゾナックのIPランドスケープ（IPL）活動について紹介しました。以下はその主なポイントです： 1. 会社の紹介： • レゾナックは2023年に旧昭和電工と旧日立化成の統合によって設立されました。新会社として、半導体電子材料、モビリティ、イノベーション材料、ケミカルの4つのセグメントに注力しています。 2. IPL活動の取り組み： • 組織全体での参加と発言を奨励し、情報と人をつなぐ役割を重視しています。 • IPL教育プログラムを研究者向けに実施し、好評を得ています。これにより、研究者が知財アナリストとしてのスキルを磨いています。 3. 課題と解決策： • IPL活動を事業判断に役立てるために、仮説検証の前提を明確にすることが重要とされています。 • 初期段階では知財部が主導してIPLの重要性をアピールしていましたが、徐々に他部門が自主的にIPLを活用するようになったと述べています。 4. コミュニケーションとネットワーク： • IPLの成功には組織内のコミュニケーションが重要であり、特にベテランのネットワークを活用することが鍵とされています。 このように、増嶌氏はIPLの重要性と実践方法を具体例を交えて説明し、組織全体での協力と理解がIPL活動の成功に不可欠であると強調しました。 DIC株式会社知的財産センターの上村侑太郎氏の発言を要約してください。 ChatGPT 上村侑太郎氏（DIC株式会社知的財産センター）の発言要約 上村氏は、DIC株式会社のIPランドスケープ（IPL）活動とその進化について説明しました。主なポイントは以下の通りです： 1. 会社概要と戦略： • DIC株式会社は旧大日本インク化学工業として設立され、現在はIICビジョン2030に基づき5つの重点領域で価値提供を目指しています。 2. IPL活動の取り組み： • DICはIPLをテクノロジーインテリジェンスとして再定義し、特許情報だけでなく、技術情報、ニュース、市場情報を統合して事業判断をサポートする情報提供を行っています。 • 開発部門や新規事業部門など、複数の部門と連携してIPL活動を展開し、全社的な取り組みとして推進しています。 3. 課題と解決策： • 課題として、IPL活動を事業判断に役立てることが挙げられました。特に、仮説検証の前提を明確にすることが重要とされています。 • 成功体験と失敗体験を積み重ねることが、スキルの向上とIPL活動の推進に繋がるとしています。また、IPL教育プログラムを実施し、研究者に対する教育を行っています。 4. 組織文化の醸成： • 組織全体での参加と発言を奨励し、情報と人をつなぐ役割を重視しています。特に、コミュニケーションの量を増やすことで、組織内の理解と協力を深めています。 上村氏は、IPLの効果的な運用には組織全体の協力と理解が不可欠であることを強調し、DICにおけるIPL活動の実践と成果について具体的に述べました。 株式会社ダイセルの若槻智美氏の発言を要約してください ChatGPT 若槻智美氏（株式会社ダイセル）の発言要約 若槻氏は、ダイセルにおけるIPランドスケープ（IPL）活動について以下のように述べました： 1. 小集団活動の重要性： • ダイセルでは34のテーマについて、小集団活動を実施しており、パトコーディネーター、研究側の責任者、知財担当者が人事発令で関わっています。 2. 組織全体でのIPL推進： • IPLを使った事業創出加速を中期計画に取り入れており、社長もIPL活動を会議で強調することで、社内の理解と参加を促進しています。 3. 活動結果の蓄積と共有： • 活動結果を残すことの重要性を強調し、アウトプットを見やすいフォーマットでまとめています。これにより、後々のテーマの再評価や報告が容易になります。 4. コミュニケーションの量： • 研究開発部門や他部門との継続的なコミュニケーションが、IPL活動を円滑に進めるために不可欠であると述べました。 5. 成果の共有： • IPL活動の成功と失敗の両方の体験を共有し、スキルアップに繋げることが重要であると強調しました。また、研究者に対するIPL教育プログラムの実施も行っています。 若槻氏は、IPL活動を推進するためには、組織全体での協力と理解が不可欠であり、活動の結果を明確に示すことが重要であると結論づけました。 株式会社イーバテント・アクティスの塩谷綱正氏の発言を要約してください。 ChatGPT 塩谷綱正氏（株式会社イーバテント・アクティス）の発言要約 塩谷氏は、イーバテント・アクティスにおけるIPランドスケープ（IPL）の実践とその進化について説明しました。主なポイントは以下の通りです： 1. 技術者の自主的な取り組み： • 技術者が部門で自主的にIPLを始めた際に部長が心配していましたが、成果を出すことで部門の成果として認識されるようになった。 2. IPLの活用と成果： • 技術者が自主的にIPLを活用することで、他部門からもIPLの依頼が増えるようになりました。具体的には、技術者がビジネスシミュレーションツールを使って遊びながら調査していたことが評価され、上層部からの依頼が来るようになった。 3. 組織内外とのコミュニケーション： • IPLを効果的に運用するためには、技術者同士の交流やコミュニケーションが重要であると述べました。特に、ビジネス側と技術側のギャップを埋めるための取り組みが重要です。 4. 課題と解決策： • 初期の段階で技術者が自主的にIPLを活用することに対する部門の理解を得るのが難しかったが、具体的な成果を示すことで信頼を得た。 塩谷氏は、IPLの実践には技術者の自主的な取り組みと組織内のコミュニケーションが重要であり、具体的な成果を示すことでIPLの価値が認識されると強調しました。 ディスカッションのポイントそれぞれについて、要約を作成してください。 ChatGPT ディスカッションのポイント要約 1. IPランドスケープ実践の変化点 • 若槻智美氏（ダイセル）：IPLの専門組織の新設と小集団活動の強化により、社内のIPLに対する理解と参加が進んだ。活動結果をレポートにまとめることで、後の評価や報告が容易になった 。 • 塩谷綱正氏（イーバテント・アクティス）：技術者が自主的にIPLを活用し始めたことで、上層部からの依頼が増えた。具体的な成果を示すことで、技術者の活動が部門の成果として認識されるようになった 。 • 増嶌稔氏（レゾナック）：統合による新しい技術領域での議論のきっかけとしてIPLが活用され、コロナ禍での情報不足を補うために特許情報の重要性が高まった 。 2. 変化点を生むために一番苦労したこと • 若槻智美氏：初期段階での分析の不足や適切な結論を導くための議論が多く、具体的な成果を出すまでの過程が困難だったが、試行錯誤を通じて成功体験を積むことで自信がついた 。 • 塩谷綱正氏：技術者が自主的に始めたIPL活動に対する部門内の理解を得るのが難しかったが、具体的な成果を示すことで信頼を得た 。 • 増嶌稔氏：組織統合による新しいチームとの連携を円滑に進めるためのコミュニケーションが課題であったが、IPLを通じて議論の基盤を提供することで解決した 。 3. 対部門外とのスキルで必須なものは？どのような指導・教育をしている？ • 若槻智美氏：部門間の継続的なコミュニケーションが重要であり、研究開発部門との連携を強化するための教育プログラムを実施 。 • 塩谷綱正氏：技術者同士の交流やコミュニケーションが重要であり、特許情報の活用方法を共有することで部門間の理解を深める 。 • 増嶌稔氏：ベテランのネットワークを活用し、組織内のコミュニケーションを円滑にするスキルが重要であると強調 。 4. 今回の課題から何ができるかお互いにアドバイス • 若槻智美氏：成功体験と失敗体験を共有し、組織全体での理解を深めることが重要であると提案 。 • 塩谷綱正氏：IPL活動を通じて、他部門からの信頼を得るための具体的な成果を示すことが必要であるとアドバイス 。 • 増嶌稔氏：組織全体の協力と理解を得るために、情報を効果的に活用することが鍵であると述べた 。 このディスカッションを通じて、参加者はそれぞれの経験と具体的な事例を共有し、今後の知財活動における課題解決の糸口を見出しました。 人工知能開発で先行する世界の１６企業は、５月２１日、英韓共催の第２回ＡＩサミットに合わせ、リスクを管理し、安全に開発を進めると約束したということです。
AIサミット、「安全な開発」公約 韓国サムスンなど16社 2024年5月26日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM231OL0T20C24A5000000/ AIサミットで安全、革新、包容の3大原則盛り込んだソウル宣言採択 2024年05月23日 https://www.jetro.go.jp/biznews/2024/05/d777552ebe33fbec.html ＡＩサミット、世界16企業が安全な開発を約束 英韓共催で開幕 2024年5月22日 https://jp.reuters.com/business/technology/XIL6EB7W3FJZXBEKPIOTRY3BT4-2024-05-22/ 岸田総理大臣のAIソウル・サミット首脳セッションへの参加（ビデオメッセージ） 令和6年5月21日 https://www.mofa.go.jp/mofaj/ecm/ec/pageit_000001_00656.html AI summit secures safety commitments from 16 companies May 21, 2024 https://dcsazfdpoc.deloitte.com/ai-summit-secures-safety-commitments-from-16-companies/ 16 Global Companies Pledge Safe Development at AI Summit On May 21, sixteen leading companies in artificial intelligence development promised to manage risks and advance safely during the second AI Summit, co-hosted by the UK and South Korea. These companies include:
日経クロステックの記事「生成AIの売り方に悩む欧州産業機器メーカー、シーメンスが無料提供で先制」によれば、SiemensやBeckhoff Automation、Schneider Electricなどの大手産業機器メーカーが、生成AIを搭載した新たなシステムやサービスを相次いで発表していて、2024年後半には生成AIの産業利用が本格的に始まりそうだということです。
特に、Siemensは、2024年4月22日、Siemens Industrial Copilotを「最初は無料で提供する」と発表し、無料提供によりユーザー開拓を優先するようです。 ベテラン社員が減り続ける日本では生成AIが特に必要になる見通しで、日本メーカーでも急速に利用が進むようです。 生成AIの売り方に悩む欧州産業機器メーカー、シーメンスが無料提供で先制 2024.05.24 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02818/052200011/ Industrial use of generative AI will begin in earnest in late 2024 According to the Nikkei Crosstech article, "European Industrial Equipment Manufacturers Struggling to Sell Generative AI, Siemens Preempts with Free Offerings," major industrial equipment manufacturers such as Siemens, Beckhoff Automation, and Schneider Electric have announced new systems and services that incorporate generative AI. According to the report, major industrial equipment manufacturers such as Siemens, Beckhoff Automation, and Schneider Electric have announced a series of new systems and services equipped with generative AI, and industrial use of generative AI is expected to begin in earnest in the second half of 2024. In particular, Siemens announced on April 22, 2024 that it will provide Siemens Industrial Copilot "initially for free," and it appears that the company will prioritize user development by offering it for free. Generative AI is expected to become especially necessary in Japan, where the number of veteran employees continues to decline, and its use is likely to increase rapidly among Japanese manufacturers. 日経ビジネス5月27日号には、『「グローバルニッチトップ」を掲げ、商品構成を変えながら成長してきた日東電工。世界トップクラスの顧客のニーズを先読み。知財戦略も見直して競争力を磨いてきた。新規事業への投資を加速し、さらなる構造転換を推し進める。』日東電工・髙﨑社長のインタビューが掲載されています。
知的財産をどう生かすかが全ての事業の根幹にあるようです。 ・昔はとにかく「特許を出せ」の一点張りだったのを、製品を業界でニッチトップにしたり、長く高収益をキープしたりするにはどんな特許の出し方をすればいいか、より戦略的な出し方に代わり、競合も参入しにくくなった。 ・ニッチトップ戦略は完成形に近づいていると思います。知財もそうですが、他社が入ってこられない領域で顧客にとって「なくてはならない」存在になっているからこそ、利益もキープできる。顧客からすれば2～3社を競争させて安く調達したいところですが、「日東電工でないとだめだ」というポジションを、スマートフォンやハードディスク、医薬でもつくり上げてきている。 日東電工・髙﨑社長「ニッチトップ戦略は完成形に近づいている」 2024.5.24 https://business.nikkei.com/atcl/NBD/19/00119/00255/?n_cid=nbpnb_mled_pre 2024/03/06 Nittoが「クラリベイト Top 100 グローバル・イノベーター2024」を受賞 ～知財分野に関する功績が評価され、世界のトップ100社に選出～ https://www.nitto.com/jp/ja/press/2024/0306.jsp 日東電工「経営戦略は知財戦略」 脱・無形資産貧国への道 2023.7.21 https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00567/071100006/ PATENTSIGHT SUMMIT 2023：日東電工 26/8/2023 https://yorozuipsc.com/blog/patentsight-summit-2023 日東電工の知的財産活動 18/7/2022 https://yorozuipsc.com/blog/2331245 Approaching Perfection: Nitto Denko's Niche Top Strategy The May 27th issue of Nikkei Business features an interview with Nitto Denko President Takasaki, highlighting the company's strategy of aiming for "global niche top" status and evolving its product lineup to achieve growth. Nitto Denko has anticipated the needs of world-class customers and refined its intellectual property strategy to enhance its competitiveness. The company is accelerating investment in new businesses to further promote structural transformation. It seems that leveraging intellectual property is at the core of all their businesses. ・In the past, the focus was solely on "filing patents," but now the approach has shifted to filing patents strategically to make products the niche top in the industry and maintain high profitability over the long term, making it difficult for competitors to enter. ・I believe the niche top strategy is nearing completion. This is true not only for intellectual property but also because we have become indispensable to our customers in areas where other companies cannot enter, allowing us to maintain profits. Ideally, customers would like to source cheaply by making 2-3 companies compete, but we have established a position where "it has to be Nitto Denko" in smartphones, hard disks, and pharmaceuticals. デロイト トーマツが発行した「Tech Trends 2024 日本版」では、ビジネスに関わるテクノロジー領域の最新動向や分析から6つのテクノロジートレンドに注目しています。
トレンド1 新しい場所のインターフェース〜空間コンピューティングと産業メタバース トレンド2 現れたランプの魔人〜成長のカタリストとしての生成AI トレンド3 より柔軟で、よりスマートに〜力任せのコンピューティングを超えて トレンド4 DevOpsからDevExへ〜エンジニアリングエクスペリエンスの強化 トレンド5 現実を守る：合成メディアの時代における真実 トレンド6 コアを鍛える〜技術負債から技術ウェルネスへ 特に、「トレンド２ 現れたランプの魔人：成長のカタリストとしての生成 AI」は、興味深く読みました。 「Tech Trends 2024 日本版」が取り上げる6テーマと日本の動向 デロイト トーマツが注目するビジネスシーンにおける6つのテクノロジートレンド 2024.04.29 https://dime.jp/genre/1777973/ Deloitte Insights Tech Trends 2024 日本版 https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/technology/articles/tsa/tech-trends.html Generative AI as a Catalyst for Growth In the "Tech Trends 2024 Japan Edition" published by Deloitte Tohmatsu, six technology trends are highlighted based on the latest developments and analyses in the business technology domain. Trend 1: New Interfaces for New Places - Spatial Computing and the Industrial Metaverse Trend 2: The Emerging Genie from the Lamp - Generative AI as a Catalyst for Growth Trend 3: Smarter and More Flexible - Beyond Brute Force Computing Trend 4: From DevOps to DevEx - Enhancing the Engineering Experience Trend 5: Protecting Reality - Truth in the Age of Synthetic Media Trend 6: Strengthening the Core - From Technical Debt to Technical Wellness I found "Trend 2: The Emerging Genie from the Lamp - Generative AI as a Catalyst for Growth" particularly interesting. ROIC経営が企業を変える第3回「PBRをいかに高めるか レゾナック、NECの好例から探る」では、高PBR実現に向けた実務上の課題と処方箋を、レゾナック、NECの具体的な事例を交えながら深掘りしています。
高PBR実現に向けたアプローチは大きく4つ、稼ぐ力（ROIC）向上２つ、成長期待（PER）向上２つで、課題と処方箋が述べられています。 ROIC経営が企業を変える 第３回 PBRをいかに高めるか レゾナック、NECの好例から探る https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2405/24/news004.html ROIC経営が企業を変える 第２回 「PBR優良企業」の4つの共通点とは 財務・非財務の経営管理手法 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2404/24/news002.html ROIC経営が企業を変える 第１回 古くて新しい「ROIC経営」 再注目の背景に、日本企業への“外圧” https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2403/14/news020.html How to Increase PBR Explored from Good Examples of Resonac and NEC In the third issue of "How to Raise PBR: Exploring Good Examples from Resonac and NEC," we take an in-depth look at the practical challenges and prescriptions for achieving high PBR, using specific examples from Resonac and NEC. The challenges and prescriptions are described for four major approaches to achieving high PBR: two for improving earning power (ROIC) and two for improving growth expectations (PER). 「ChatGPTの無料ユーザーも含め、すべてのユーザーに対して利用可能になりました。全人類が史上最高のAIを使えるようになった、時代の転換点です。」という『生成AIで世界はこう変わる』の著者で、元東大 松尾研究室の今井翔太氏がGPT-4oは何が凄いのか、過去のモデルと何が違うのか、わかりやすく解説しています。
GPT-4oをわかりやすく解説、専門家が「時代の転換点」と評価するヤバすぎる能力とは 2024/05/22 https://www.sbbit.jp/article/cont1/140613?ref=rss ＜目次＞
A Turning Point in History: All of Humanity Can Now Use the Best AI Ever "GPT-4o is now available to all users, including free users of ChatGPT. This marks a turning point in history where all of humanity can use the best AI ever," explains Shota Imai, former member of the Matsuo Laboratory at the University of Tokyo and author of "How Generative AI Will Change the World." He provides a clear explanation of what makes GPT-4o so remarkable and how it differs from past models. メタのAI部門のトップが5月22日に公開されたフィナンシャル・タイムズによるインタビューの中で、ChatGPTやGemini、Llamaのような生成AIツールの基盤となる大規模言語モデル（LLM）は、「人間のレベルのプランニングや推論に到達することはできない」と語ったようです。
人間と同じレベルのAIは、「ワールド・モデリング」と呼ばれるアプローチに基づく次世代のAIシステムで実現可能と考えているようです。 メタのAI部門トップ、大規模言語モデルが「人間レベルの知恵」を持つことはないと発言 5/23 https://news.yahoo.co.jp/articles/a6d6cba775cae4fffec8b1f13f8e5cee4d0e0045 Large-scale language models will never have "human-level wisdom" In an interview by the Financial Times published on May 22, the head of Meta's AI department said that the large-scale language models (LLMs) underlying generative AI tools like ChatGPT, Gemini, and Llama "will never reach human levels of planning and reasoning" He seems to have said. They believe that the same level of AI as humans can be achieved with next-generation AI systems based on an approach called "world modeling". 2024年4月14日ライブ配信された野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心-「知財強国へ駆け上がる中国の今」（三代川英嗣 氏： TMI総合法律事務所 北京オフィス 代表弁護士）のアーカイブ動画を視聴しました。
中国・北京に駐在して約1年、現場感覚が伝わってきます。「第4 生成AIと著作権訴訟における中国の今」も興味深い話でした。 第１ 知財強国へ駆け上がろうとする中国の今（総論）
知財強国へ駆け上がる中国の今－ 三代川英嗣 氏（ TMI総合法律事務所 北京オフィス 代表弁護士） 野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心- https://www.youtube.com/watch?v=kfCD4fJwXjY&t=5s （以下は、ChatGPTによる要約です。） 動画概要 2024年4月14日のライブ配信内容を編集したもので、イーパテントチャンネルのトークセッションです。ゲストはTMI総合法律事務所の弁護士で現在北京オフィスに勤務している三代川さんです。 中国の知財現状
【中国】【著作権】AIが生成した画像の著作物性と著作権侵害が初めて認められた中国の裁判例 2023.12.12 https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2023/15234.html 【中国】【著作権】 AIが生成するウルトラマン画像の著作権侵害について生成AIサービス提供事業者の責任を認めた中国の裁判例 2024.03.04 https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2024/15548.html 【中国】【商標】「大谷翔平」商標の中国での出願における実体審査のポイント 2024.04.02 https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2024/15639.html The Current State of China Rising as an Intellectual Property Powerhouse I watched the archived video of Atsushi Nozaki's ePatent Channel, which focuses on research and analysis, titled "The Current State of China Rising as an Intellectual Property Powerhouse" (Hidetsugu Miyokawa: Representative Lawyer of TMI General Law Office Beijing Office), which was live-streamed on April 14, 2024. Having been stationed in Beijing for about a year, the on-the-ground perspective was very insightful. The discussion on "Chapter 4: The Current State of China in Generative AI and Copyright Litigation" was also fascinating. Chapter 1: The Current State of China Rising as an Intellectual Property Powerhouse (General Overview) China Aiming to Become an Intellectual Property Powerhouse China’s Intellectual Property Policies China’s Intellectual Property System Intellectual Property Data in China The Importance of Intellectual Property Strategies in China Chapter 2: The Current State of China Utilizing and Expanding Intellectual Property Intellectual Property Information Intellectual Property Transactions Intellectual Property Finance Chapter 3: The Current State of China in Tackling Malicious Trademark Squatting and Counterfeit Products Malicious Trademark Squatting Counterfeit Product Countermeasures Chapter 4: The Current State of China in Generative AI and Copyright Litigation Legal Issues in Generative AI and Copyright Judicial Precedents on the Copyrightability of AI-Generated Works Copyright Infringement Liability of Generative AI Service Providers The Importance of Mutual Learning between Japanese and Chinese Laws 5月14日にOpenAIの発表会、5月15日にGoogleの発表会がありました。
【前編】でOpenAIのChat-GPT4oの発表、【中編】でGoogleのGemini含めたAI新商品について、それぞれ、注目すべきポイント、【後編】は、それらまとめる形で、両社の戦略の違いや、生成AIがこの先どうなっていくのか、が考察されています。 ChatGPTに、記事を読ませ、それぞれ要約させました。 【前編】OpenAIのChat-GPT4o発表の注目ポイント OpenAIは、新しいバージョンのChat-GPT4oを発表しました。この「o」は「omni」の意味であり、文字、音声、画像、動画のマルチモーダルに対応しています。主要なアップデート内容は以下の通りです：
Googleの発表では、多岐にわたる新商品やアップデートが紹介されました。主なポイントは以下の通りです：
両社の戦略の違いや生成AIの進化について考察しています。
OpenAIとGoogle発表から読み取るべき両社の戦略の違い【前編】 https://note.com/naka_68/n/n2726cb0545b2 Google IOでの発表を考察する -OpenAIとGoogle発表から読み取るべき両社の戦略の違い【中編】 https://note.com/naka_68/n/na411a58694b5 OpenAIとGoogle発表から読み取るべき両社の戦略の違い【後編】 https://note.com/naka_68/n/n336f1939fe2b Part 1: Key Points from OpenAI's Chat-GPT4o Announcement OpenAI unveiled a new version of Chat-GPT, named GPT-4o, which stands for "omni," signifying comprehensive multi-modal capabilities in text, voice, image, and video. The key updates are as follows:
Google introduced numerous new products and updates, with the main points being:
The analysis explores the strategic differences between the two companies and the future of generative AI.
5月24日「構想委員会（第４回）」が開かれ、「知的財産推進計画2024」（案）、「新たなクールジャパン戦略」（案）などが議論されました。
構想委員会は、知的財産戦略本部令の規定に基づき、「知的財産戦略ビジョン」に掲げた「価値デザイン社会」の実現のために必要な中長期の方向性及び具体的な施策を構想するとともに、各種施策の実施状況の検証・評価を行い、その実効を確保するために必要な措置を検討するための有識者会議で、現在は、渡部俊也 東京大学 未来ビジョン研究センター教授が座長です。 知的財産推進計画２０２４策定に向けて、委員から活発な意見が出されていました。「知的財産推進計画2024」の策定に向けた意見募集の結果、提出された3,106件の意見のうち、約9割が「AI」に関するものであったということで、ＡＩ戦略会議での議論などもしっかり反映されたものであってほしいと思います。 なお、下記の配付資料のうち、資料３～６については、委員のみの配布でした。 構想委員会（第４回）議事次第 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2024/dai4/gijisidai.html 資料１ 国際標準戦略部会の設置について https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2024/dai4/siryou1.pdf 資料２ 研究者転退職時の知的財産の扱いについて https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2024/dai4/siryou2.pdf 資料３ 「インターネット上の海賊版に対する総合的な対策メニュー」の再更新について 資料４ 「知的財産推進計画2024」（案） 資料５ 「新たなクールジャパン戦略」（概要）（案） 資料６ 「新たなクールジャパン戦略」（案） ＡＩを利用した創作物、発明者は「人間」…政府が知的財産計画で見解明記へ 2024/05/24 https://www.yomiuri.co.jp/politics/20240523-OYT1T50193/ ＡＩ創作物も「発明者」は人 政府知財戦略本部が見解、役割は補助的と判断 2024/5/24 https://www.sankei.com/article/20240524-IVAMJFKBOZKPTBJJBYAWY66H4Y/ 日本に有利な「国際規格」拡大へ 24年度にも新国家戦略 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA281DJ0Y4A320C2000000/ "Planning Committee (4th Meeting)" for the Formulation of the Intellectual Property Promotion Plan 2024 On May 24, the "Planning Committee (4th Meeting)" was held, during which the "Intellectual Property Promotion Plan 2024 (Draft)" and the "New Cool Japan Strategy (Draft)" were discussed. The Planning Committee is an expert meeting established under the provisions of the Intellectual Property Strategy Headquarters Ordinance. Its purpose is to conceptualize the medium- to long-term direction and specific measures necessary to realize the "Value Design Society" outlined in the "Intellectual Property Strategy Vision," and to verify and evaluate the implementation status of various measures, considering the necessary actions to ensure their effectiveness. Currently, Professor Toshiya Watanabe from the University of Tokyo's Future Vision Research Center is serving as the chairperson. In preparation for the formulation of the Intellectual Property Promotion Plan 2024, the committee members actively exchanged opinions. As a result of soliciting opinions for the formulation of the "Intellectual Property Promotion Plan 2024," approximately 90% of the 3,106 opinions submitted were related to "AI," indicating a strong desire for the discussions in the AI Strategy Conference to be thoroughly reflected. Please note that among the distributed materials listed below, Materials 3 to 6 were only distributed to the committee members. |
著者萬秀憲 アーカイブ
December 2024
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