2024年4月18日に日経ホールで開催されたJAPAN X-Tech展2024の講演【AI知財テック】「生成AIで日常化される知財―特許AIツールが強化するソフトパワー」（Tokkyo.Ai株式会社 取締役COO 平井 智之 氏）の動画がYouTubeでアップされましたので、ChatGPTに要約を作成させ、5月23日のブログに載せました。
 
生成AIの特許分野における活用　23/5/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ai5909108
 
Gemini無料版に、【知財テック】「生成AIで日常化される知財～特許AIツールで強化するソフトパワー」を要約させるべく、下記のように指示したところ、しっかり要約してくれました。文字起こしは必要ありませんでした。確かに、マルチモーダル化はChatGPTよりGeminiの方が進んでいるようです。
 
以下は、Geminiへの指示と回答です。
 
指示
https://www.youtube.com/watch?v=xngXNz8tC-o
summarize it step-by-step, translate it into Japanese
 
回答
This video is about a lecture on how AI-generated inventions are becoming routine in the field of intellectual property and how AI patent tools can strengthen soft power.
The speaker, Mr. Hirai, who is the COO of a patent AI company, argues that soft power, which uses a country's attractiveness to influence the world, is becoming increasingly important. He says that Japan needs to utilize its intellectual property to create soft power.
AI-generated inventions are already being used in the field of intellectual property, and Mr. Hirai's company provides AI tools that can be used to do this. For example, their tool can be used to quickly generate patent drafts from descriptions of inventions and business ideas. It can also be used to search for similar patents and summarize foreign documents in Japanese.
The lecture also covers how AI can be used to come up with new ideas based on existing patents. For example, the speaker showed how their AI tool can be used to take a summarized patent and use it to generate a new patent idea. This is a new way of working that is made possible by AI.
The speaker also addressed concerns that AI will take people's jobs. He argued that AI will not take jobs, but rather that those who can use AI effectively will be the ones who succeed.
Overall, the lecture is about how AI is changing the field of intellectual property and how it can be used to create new inventions and strengthen soft power.
Here are the timestamps for the key points in the video:

• 1:05 - Introduction of the speaker and the topic of the lecture
• 2:07 - The importance of soft power and how intellectual property can be used to create it
• 3:11 - How AI-generated inventions are becoming routine in the field of intellectual property
• 5:22 - Demonstration of the AI patent tool
• 12:13 - How AI can be used to come up with new ideas based on existing patents
• 14:50 - Addressing concerns that AI will take people's jobs
• 17:37 - The benefits of using AI patent tools
• 19:22 - Examples of how AI-generated inventions are being used in the real world
• 21:22 - Conclusion

I hope this summary is helpful!
 
(Japanese translation)
このビデオは、AI生成の発明が知的財産分野で日常化しつつあることと、AI特許ツールがソフトパワーを強化できることについての講義です。
講演者のヒライ氏は、特許AI企業のCOOを務めており、ソフトパワーとは、国の魅力を使って世界に影響を与える力であり、ますます重要になってきていると主張しています。日本は知的財産を活用してソフトパワーを創出していく必要があるとしています。
AI生成の発明はすでに知的財産分野で利用されており、ヒライ氏の会社はAIを活用した特許ツールを提供しています。例えば、このツールは、発明やビジネスアイデアの説明から迅速に特許明細書を作成したり、類似の特許を検索したり、外国のドキュメントを日本語に要約したりすることができます。
また、この講義では、AIを使って既存の特許から新しいアイデアを生み出す方法についても取り上げています。例えば、講演者は、AIツールを使って要約された特許を取得し、そこから新しい特許アイデアを生み出すことができることを示しました。これは、AIによって可能になった新しい働き方です。
講演者はまた、AIが人々の仕事を奪ってしまうのではないかという懸念にも答えていました。AIは仕事を奪うのではなく、むしろAIを効果的に活用できる人々が成功するだろうと主張していました。
全体として、この講義は、AIが知的財産分野を変革しつつあること、そしてAIを使って新しい発明を生み出し、ソフトパワーを強化することができるということについてでした。
ビデオの要点のタイムスタンプは以下の通りです。

• 1:05 - 講演者と講演内容の紹介
• 2:07 - ソフトパワーの重要性と、知的財産を活用してソフトパワーを創出する方法
• 3:11 - AI生成の発明が知的財産分野で日常化しつつあること
• 5:22 - AI特許ツールのデモンストレーション
• 12:13 - AIを使って既存の特許から新しいアイデアを生み出す方法
• 14:50 - AIが人々の仕事を奪ってしまうのではないかという懸念への回答
• 17:37 - AI特許ツールを使用するメリット
• 19:22 - AI生成の発明が実世界でどのように使われているかの例
• 21:22 - まとめ

この要約が役に立てば幸いです。
 
 
 
Intellectual Property Routinized by Generative AI - Soft Power Enhanced by Patent AI Tools
 
A video of Mr. Tomoyuki Hirai, COO, Tokkyo.Ai Corporation, speaking at JAPAN X-Tech Exhibition 2024 held at Nikkei Hall on April 18, 2024, titled "Generating AI for Routine Intellectual Property: Soft Power Enhanced by Patent AI Tools" was uploaded on YouTube. Ai, Inc.) was uploaded on YouTube, and ChatGPT prepared a summary of the video and posted it on our blog on May 23.
 
Application of Generative AI in the Patent Field 23/5/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ai5909108
 
I instructed Gemini Free Edition to summarize [IP Tech] "IP Routinized by Generative AI - Soft Power Enhanced by Patent AI Tools" as follows, and it did a good job summarizing. No transcription was necessary. Indeed, multimodalization seems to be more advanced in Gemini than in ChatGPT.

2024年5月5日 にライブ配信された「AI 時代における特許翻訳 － 平山 氏／藪内 達也 氏／nasa 氏」（YouTube「野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心」）では、特許翻訳の専門家である平山氏、藪内達也氏、nasa氏の三人が、AI技術の進展が特許翻訳の分野にどのような影響を与えているかについて議論しています。-
文字起こししたファイルをアップし、ChatGPT（GPT-4o）に
『ファイルは、「AI 時代における特許翻訳 － 平山 氏／藪内 達也 氏／nasa 氏 YouTube「野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心」- 2024/05/05 にライブ配信 ゴールデンウイークもそろそろ終わりますが、本日のイーパテントYouTubeトークセッションは、ChatGPTなどAIが注目されていますが、そのAI時代における特許翻訳をテーマに3名のゲストをお迎えしてディスカッションしていきます。 ゲストは 平山 氏　フリーランス特許翻訳　@Kitchoman 藪内 達也 氏　ストランズ・インターナショナル株式会社　代表取締役　@TYashf7 nasa 氏　振り出しに戻った技術者　兼 特許翻訳者(休止中) の3名です。 実際に特許翻訳の仕事でAIを使っているのか？ AIでどこまで特許翻訳は効率化できるのか？ AIでは難しく人がやるべき特許翻訳は？ といったテーマで伺っていこうと思います。 特許翻訳に従事されている方だけではなく、知財業務にAIをどのように適用できるのかご興味ある方はぜひご覧いただければと思います。」というYouTubeの動画の書き起こしです。この動画の長めの要約を作成してください。』
と指示して要約させました。現在、これらのツールは特定のタスクで有用である一方、全ての翻訳作業に適用するにはまだ課題が残っています、ということで、大筋OKです。が、当然のことですが、動画の中で細かな話がされているところにヒントがあり、そのあたりは要約では出てきません。動画を見るべきですね。
 
このYouTubeトークセッションでは、特許翻訳の専門家である平山氏、藪内達也氏、nasa氏の三人が、AI技術の進展が特許翻訳の分野にどのような影響を与えているかについて議論しています。
主な議論内容:

1. AIの現状と特許翻訳への影響:
   • AI技術、特にChatGPTや他のニューラルネットワークベースの翻訳ツールが特許翻訳の効率をどの程度向上させることができるかについての議論が行われました。現在、これらのツールは特定のタスクで有用である一方、全ての翻訳作業に適用するにはまだ課題が残っています。
2. AIを使う場面と使わない場面:
   • AIを使用した翻訳結果をさらに編集する形で使うケースと、従来の手作業で行うケースの違いについて話されました。AIが得意とする翻訳分野と、人間の翻訳者が介入する必要がある分野の境界線が明確化されています。
3. 具体的なAIツールの活用例:
   • 特許翻訳者の中には、AIツールを使って翻訳の精度を向上させる試みを行っている方もいますが、実際の仕事でAIをメインで使用している訳者はまだ少数派です。一部の翻訳会社では、特定の翻訳支援ツール（CATツール）を指定して使用することもありますが、それは翻訳会社の方針やコストの問題によるものです。
4. AIと人間翻訳者の役割分担:
   • 特許翻訳の分野では、AIが生成した翻訳をチェックする役割と、ゼロベースで翻訳を行う役割が存在することが述べられています。AIツールの精度が向上しても、特定の専門的な内容や微妙なニュアンスを理解して翻訳するのは依然として人間の役割です。
5. 今後の展望:
   • AI技術の進歩に伴い、翻訳者の作業も変化していく可能性が高いとされています。将来的には、より個別化されたAI翻訳エージェントが登場し、翻訳者のスタイルや過去の翻訳データを学習したAIが、より自然で正確な翻訳を提供することが期待されています。

このセッションは、AI技術が特許翻訳の効率化に貢献する一方で、人間の翻訳者の専門知識と判断力が依然として重要であることを再確認する場となりました。また、特許翻訳に従事する方々にとって、AI技術の進展をどのように取り入れるべきかについての洞察を提供する有益なディスカッションとなりました。
 
 
 
Patent Translation in the AI Era
In a live broadcast on May 5, 2024, titled "Patent Translation in the AI Era - Featuring Mr. Hirayama, Mr. Tatsuya Yabuuchi, and Mr. Nasa" on the YouTube channel "Atsushi Nozaki's e-Patent Channel - Focused on Research and Analysis," three patent translation experts, Mr. Hirayama, Mr. Tatsuya Yabuuchi, and Mr. Nasa, discuss the impact of AI technology advancements on the field of patent translation.
The transcription file was uploaded and ChatGPT (GPT-4) was instructed to summarize it. Here is the summary:
Main Discussion Points:

1. Current State of AI and Its Impact on Patent Translation:
   • The discussion revolved around the extent to which AI technologies, particularly ChatGPT and other neural network-based translation tools, can enhance the efficiency of patent translation. While these tools are useful for specific tasks, there are still challenges in applying them to all translation work.
2. When to Use AI and When Not To:
   • The conversation highlighted the differences between using AI-generated translations and traditional manual translations. The boundaries between translation areas where AI excels and areas where human translators need to intervene were clarified.
3. Examples of AI Tool Utilization:
   • Some patent translators are trying to improve translation accuracy using AI tools, but the majority of translators do not primarily use AI in their work. Some translation companies specify the use of certain computer-assisted translation (CAT) tools, driven by company policy and cost considerations.
4. Role Distribution Between AI and Human Translators:
   • In the patent translation field, roles such as checking AI-generated translations and performing translations from scratch were discussed. Despite improvements in AI tool accuracy, human expertise is still essential for understanding and translating specific technical content and subtle nuances.
5. Future Outlook:
   • With the advancement of AI technology, the nature of translators' work is expected to change. Future AI translation agents may offer more personalized translations by learning from a translator's style and past data, resulting in more natural and accurate translations.

This session reaffirmed the importance of human translators' expertise and judgment in patent translation, even as AI technology contributes to efficiency. It provided valuable insights for those engaged in patent translation on how to integrate AI advancements into their work.
 
 
 


This YouTube talk session featured discussions on how advancements in AI technology impact the field of patent translation, with contributions from experts Hirayama, Tatsuya Yabuuchi, and Nasa. The session covered several key points:

1. Current State of AI and Impact on Patent Translation:
   • Discussed the extent to which AI technologies, such as ChatGPT and other neural network-based translation tools, can enhance the efficiency of patent translation. These tools are useful for specific tasks but face challenges in being applied to all translation work.
2. When to Use AI and When Not To:
   • Highlighted the differences between using AI-generated translations and traditional manual translations. Clarified the boundaries between areas where AI excels and areas where human translators need to intervene.
3. Examples of AI Tool Utilization:
   • Mentioned that some patent translators are trying to improve translation accuracy using AI tools, but most translators do not primarily use AI in their work. Some translation companies specify the use of certain CAT tools based on company policy and cost considerations.
4. Role Distribution Between AI and Human Translators:
   • Discussed roles such as checking AI-generated translations and performing translations from scratch. Despite improvements in AI tool accuracy, human expertise is still crucial for understanding and translating specific technical content and subtle nuances.
5. Future Outlook:
   • Anticipated changes in the nature of translators' work with AI technology advancements. Future AI translation agents may offer more personalized translations by learning from a translator's style and past data, resulting in more natural and accurate translations.

The session reaffirmed the importance of human translators' expertise and judgment in patent translation, even as AI technology contributes to efficiency. It provided valuable insights for those engaged in patent translation on how to integrate AI advancements into their work.

5月22日に行われた「AI戦略会議第9回」についてのマスコミの取り上げ方は、「AI法規制、検討開始へ」など、欧米で法規制の動きが広がる中、４月に策定した事業者向け指針を補完する法整備の必要性を議論する点しか取り上げていないのは残念です。
今回は、松尾豊座長自らまとめた「生成Aの産業における可能性」（資料1－4）が重要です。
5月23日NexTech Week2024の特別講演「AI活用の展望と日本のとるべき戦略」で、「AI戦略会議第9回」で報告された「生成Aの産業における可能性」（資料1－4）の話を聞く機会を得ました。
「我が国のAIを巡る状況は厳しい状態からスタートしているが、ここ１年、日本は最善手を指し続けている」（将棋に例えると1年前は20:80だったのが30:70くらいまできている）と評価しています。そして、東南アジア市場への展開が重要と、東南アジアLLM計画への参画を通じて、日本企業のビジネスチャンスを拡大する戦略が提案されています。さらに、医療分野、リーガル分野、製造業、行政分野、防衛分野、金融分野、コンテンツ分野、メディア分野、電力分野、半導体分野など、分野別に戦略が提案されています。
政府の戦略に、こうしたAI戦略の方向性をしっかりと盛り込んでほしいと思います。
 
ＡＩ戦略会議　第９回
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/9kai.html
 
資料1-4松尾座長資料（生成AIの産業における可能性）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/shiryo1-4.pdf
 
 
ChatGPTに、「生成Aの産業における可能性」（資料1－4）を要約させました。
 
この資料は、日本の生成AI技術の発展とそれに基づく産業応用の可能性を示しています。
まず、生成AIの登場により、国内外で広範な利用が進んでいます。事務作業の効率化や顧客向けの投資アドバイスなど、具体的な利用例が紹介され、日本のAI政策が急速に進展していることが強調されています。政府の予算増額や計算資源の整備、AIセーフティーインスティチュートの設立、グローバルな議論へのリーダーシップが示されており、日本はAI戦略を積極的に推進しています。
さらに、デジタル領域における日本の出発点として、厳しい競争の中でのスタートが述べられ、ここ1年での具体的な動きや成果が強調されています。特に、東南アジア市場への展開が重要視されており、東南アジアLLM計画への参画を通じて、日本企業のビジネスチャンスを拡大する戦略が紹介されています。
医療分野においては、生成AIを活用して電子カルテのフォーマット変換やデータベースの標準化を進め、医療データの効率的な管理を目指しています。また、ロボット分野では、GoogleのRT-Xプロジェクトを通じて、複数の研究機関がデータを共有し、ロボットの性能向上を図る取り組みが進行中です。
リーガル分野では、生成AIを活用して他国の法制度をベンチマークし、立法時の制度設計を高度化することが期待されています。製造業では、サプライチェーンのデータ統合を通じて効率化・自動化を進め、高付加価値の創出を目指しています。
行政分野では、生成AIの導入が進んでおり、先行事例を共有し、組織内ルールやリスクヘッジの方法を整備することが重要とされています。防衛分野でも生成AIの利用が進み、SNSからの情報整理や避難所チャットボットの活用など、AIの活用範囲が広がっています。
金融分野では、生成AIを活用して企業活動をハイサイクル化し、融資先のDXをサポートすることで、企業の成長を促進しています。コンテンツ分野では、生成AIを前提とした二次創作・三次創作が可能なプラットフォームの構築が求められています。
メディア分野では、共通知識の醸成を目的とし、取材の価値を維持しながらAIを活用して効率化を図る新しいビジネスモデルが提案されています。電力分野では、再生可能エネルギーの余剰電力を生成AIの学習に活用する提案がなされ、半導体分野では、生成AIの応用を前提にした設計が重要視されています。
最後に、デジタル・AIリテラシの向上が全国民的な課題として挙げられ、リスキリングのための学びのパスを整備することが重要とされています。また、日本のAIスタートアップがグローバルサウスに進出し、地域企業のDXを支援することで、グローバル展開を目指すシナリオが有望とされています。
この資料は、生成AI技術が日本の産業をエンパワーし、人材の能力を引き出し、人々の生活を豊かにするための具体的な戦略と可能性を示しています。
 
各ページの要約を示します。
1. 生成AIの産業における可能性
生成AIは国内外で幅広く活用されており、効率化・自動化を進める一方で、新たな価値の創造にも寄与しています。例えば、事務手続きの照会、メールの文案作成、リポートの要約、ナレッジワーカーのサポートなどが挙げられます。また、顧客向けには投資ニーズに応じた最適な投資対象の選定が可能です​​。
2. これまでの日本のAI政策
日本はAI政策を急速に進めており、政府予算の増額や計算資源の整備が行われています。リスク対応としてはAIセーフティーインスティチュートの設立やAI事業者ガイドラインの策定が進められています。また、グローバルな議論のリーダーシップもとり、国内のLLM開発やGENIACプロジェクトも進行中です​​。
3. 日本のAI政策の出発点
デジタル領域におけるグローバルな競争の中で、日本のAI政策は厳しい状況からスタートしています。政府は計算資源の増強やリスク対応、グローバルな議論のリーダーシップをとることで、AI戦略を推進しています​​。
4. ここ１年の動き
日本はこの1年でAI関連予算を大幅に増額し、計算資源の整備やAIセーフティーインスティチュートの設立など、多くの施策を講じてきました。また、広島AIプロセスやGPAI東京センターなど、グローバルな議論にも積極的に参加しています​​。
5. グローバルな立ち位置としての日本
日本はAI推進において存在感を増しており、OpenAIがアジア初のオフィスを日本に設置するなど、海外のAI事業者も日本での活動を進めています。政府や企業間の連携が進み、日本のAI環境が整備されています​​。
6. 日本が注目される理由
日本はAIに対してポジティブな反応を示しており、高齢化社会においてAI活用が不可欠となっています。また、人件費の安さや大企業のDX余地の大きさもあり、AIの導入が進みやすい環境です​​。
7. 日本のAI活用の可能性：伸びしろが大きい
日本のDX未実施企業の割合は高く、DX余地が大きいことが示されています。GDP比では16%ですが、DX余地の面積比では37%となっており、今後の成長可能性が大きいです​​。
8. （参考）日本とシンガポールのAI戦略比較(1/2)
シンガポールのAI戦略NAIS2.0と日本政府のAI戦略を比較すると、産業ごとのAI活用やスタートアップ支援、行政サービスの生産性向上など、多くの点で共通しています​​。
9. （参考）日本とシンガポールのAI戦略比較(2/2)
シンガポールと日本のAI戦略を比較した際、日本は計算資源の整備やデータ関連サービスの進展、AI関連規制の整備において多くの取り組みを行っています。また、AIセキュリティ耐性の向上や国際的な地位の確立も目指しています
10. グローバルへの展開
日本は特にアジア市場への展開に注力しており、東南アジアLLM計画への参画を通じて、東南アジア諸国と協力し、日本企業のビジネスチャンスを拡大することを目指しています 。
11. 東南アジアLLM計画への参画
シンガポール政府と連携し、日本が東南アジアLLM開発に参画することで、日本語と諸言語との対応性能を向上させ、多言語間でのコンテキスト・価値観の変換基盤を開発しています 。
12. 医療LLM
医療分野での生成AI活用は大きな可能性を秘めており、電子カルテのフォーマット変換やデータベースの標準化が進められています。LLMは異なるフォーマットのデータを統一する能力を持ち、医療データの効率的な管理が可能です 。
13. ロボット×生成AI(1/2)
ロボットのための大規模モデル開発が進んでおり、GoogleのRT-Xプロジェクトを通じて、複数の研究機関がデータを共有し、ロボットの性能向上を図っています。日本からも複数の研究室が参加しています 。
14. ロボット×生成AI(2/2)
ロボットの外界とのインタラクションデータを共有するプラットフォームの構築が提案されています。これにより、高精度、安全性、信頼性の高いモデルを学習し、開発者の増加とデータの増加の好循環を生み出すことが期待されています 。
15. リーガルLLM
リーガル分野での生成AIの活用により、他国の法制度をベンチマークし、立法時の制度設計を高度化します。企業の法務チェック基盤としても活用が期待されています 。
16. 製造LLM（マルチモーダル）
サプライチェーンのデータを統合し、戦略的分析を行うことで、効率化・自動化によるコスト削減や高付加価値の創出が可能です。データ統合により、販売と商品開発・設計の距離が縮まることが期待されています​​。
17. 行政での生成AI活用
行政機関や自治体での生成AIの導入が進んでおり、先行事例を共有し、組織内ルールやリスクヘッジの方法を整備することが重要です。良い前例を作り、前例やガイドラインを参照しながらプロジェクトを進める仕組みが求められています​​。
18. 防衛×生成AI
防衛分野における生成AIの利用は、他国でも試行されており、日本もスタートアップとの連携が必要です。SNSからの情報整理や、避難所チャットボットの活用、防衛作戦の提案、画像AIによる空撮画からの住所抽出など、AIの活用範囲は広がっています。防衛省とスタートアップを仲介する企業の設立により、協業を加速することが求められます​​。
19. 金融×生成AI(1/2)
生成AIの活用は金融分野でも進んでおり、Bloombergは金融特化型のBloombergGPTを開発、Morgan Stanleyは世界中の企業や資本市場を分析し、フィナンシャルアドバイザーをサポートしています。JP Morgan Chaseも顧客の投資ニーズに応じた最適な投資対象を分析する実験を行っています​​。
20. 金融×生成AI(2/2)
企業活動をハイサイクル化し、複利効果を最大化することが競争の主流となっています。金融機関が融資先のDXをサポートし、データで把握し、ハイサイクル化を加速させることが重要です。例えば、Amazon Lendingや三菱UFJ銀行のMars Growth Capitalの事例があります​​。
21. コンテンツ×生成AI
生成AIの利用を前提とした二次創作・三次創作が可能なプラットフォームの構築が求められます。クリエイターの権利を尊重し、新たな創作機会を生む仕組みを日本がリードすることが重要です。コンテンツ生成プラットフォームは、AIの学習を通じて新しいコンテンツを生み出す可能性を秘めています​​。
22. メディア×生成AI
メディアの役割は、共通知識の醸成です。取材の深い価値、AIを活用した編集の効率化、信頼性のスタンプ付与など、生成AIを活用することで、新しいビジネスモデルを構築できます。メディアの社会的価値を再認識し、生成AI時代に適した新しい仕組みを作ることが求められます​​。
23. 電力×生成AI
生成AI時代には、計算資源と同時に電力の確保が重要です。データセンターにおけるLLMの学習は、再生可能エネルギーの余剰電力を活用し、地産地消を促進することが可能です。生成AIの学習は、いつでも停止可能な計算であり、需要調整に活用できます​​。
24. 半導体×生成AI
生成AIの応用を前提にした半導体設計が重要です。エッジ側と学習側の開発があり、最適な設計を行うためには、生成AIのアルゴリズムや応用事例を理解することが必要です。NVIDIAの成功事例に学び、国内でも同様の取り組みを進めるべきです​​。
25. デジタル・AIのリテラシの向上
デジタル・AIリテラシの向上は全国民的な課題です。リスキリングのための学びのパスを整備し、誰もが何を勉強すれば良いかを明確にすることが重要です。情報処理技術者試験や未踏プログラムなど、既存の取り組みを拡大し、全国規模でのリスキリングを進める必要があります​​。
26. AIスタートアップのグローバルサウスへの展開
日本のAIスタートアップが東南アジアなどのグローバルサウスに進出し、DXニーズの高い地域で事業を展開することが重要です。成功事例を共有し、技術交流を促進することで、日本の技術力を活かしてグローバルに展開することが求められます​​。
27. ローカルからグローバルへ： “街の電気屋さん”構想
地域のDXをサポートするAIスタートアップの取り組みを全国で展開し、地域企業と共にグローバルに進出するシナリオが有望です。地域のニーズを満たしつつ、地域企業のDXを支援することで、自然と世界に進出することが可能です​​。
28. まとめ
この1年、生成AIに関する国の取り組みは急速に進んでおり、各産業での活用を進める適切な手を打つことが必要です。中長期的な見通しを持ち、生成AI技術が日本の産業をエンパワーし、人材の能力を引き出し、人々の生活を豊かにすることを目指しています​​。
 
ＡＩ法規制、検討開始へ　戦略会議で決定―政府
2024年05月22日
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024052201015&g=eco
 
AI戦略会議、法規制の検討着手　人権侵害や犯罪のリスクに対応へ
2024年5月22日
https://digital.asahi.com/articles/ASS5Q21TCS5QULFA015M.html
 
政府 生成AIの新たな法規制の導入するかどうか 夏以降に検討へ
2024年5月22日
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240522/k10014457521000.html
 
AI普及へリスク規制　開発者に報告義務
安全性評価など、法整備検討　大規模事業者が対象
2024年5月23日
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO80867350T20C24A5EA2000/
 
 
 
Potential of Generative AI in Industry (9th AI Strategy Meeting)
 
The media coverage of the "9th AI Strategy Meeting" held on May 22 primarily focused on topics like "Initiating AI Regulatory Review," highlighting the need for legal frameworks to supplement the guidelines for businesses established in April, especially in the context of expanding regulatory movements in Europe and the United States. It is unfortunate that this was the only aspect emphasized.
What is truly significant is the report titled "Potential of Generative AI in Industry" (Document 1-4) compiled by Chair Yutaka Matsuo himself. On May 23, at a special lecture during NexTech Week 2024 titled "Prospects for AI Utilization and Japan's Strategic Direction," I had the opportunity to hear about the "Potential of Generative AI in Industry" (Document 1-4) presented at the "9th AI Strategy Meeting."
Japan's situation concerning AI has started from a challenging position, but over the past year, the country has been making the best possible moves (in Shogi terms, moving from a 20:80 to a 30:70 position). The strategy emphasizes the importance of expanding into the Southeast Asian market, proposing that Japan should participate in the Southeast Asia LLM (Large Language Model) development plan to increase business opportunities for Japanese companies.
Additionally, the strategy outlines specific approaches for various sectors, including the medical, legal, manufacturing, administrative, defense, financial, content, media, energy, and semiconductor fields.
I hope the government will incorporate these strategic directions for AI comprehensively into its overall strategy.
 
 
This document highlights the development of generative AI technology in Japan and its potential industrial applications.
First, it discusses the widespread use of generative AI both domestically and internationally, emphasizing its role in streamlining administrative tasks and providing investment advice to customers. It underscores the rapid progress of Japan's AI policy, with increased government budgets, the establishment of computational resources, the creation of the AI Safety Institute, and leadership in global discussions. Japan's proactive approach to advancing its AI strategy is evident.
The document then addresses Japan's starting point in the digital domain, noting the tough competitive landscape and the significant progress made in the past year. The focus on expanding into Southeast Asian markets is highlighted, particularly through participation in the Southeast Asia LLM (Large Language Model) development plan, which aims to enhance business opportunities for Japanese companies.
In the medical field, generative AI is being leveraged to standardize electronic medical records and databases, making medical data management more efficient. In the robotics sector, Google's RT-X project is showcased, where multiple research institutions, including those from Japan, share data to improve robotic performance.
In the legal sector, generative AI helps benchmark foreign legal systems and refine legislative design. The manufacturing sector benefits from integrating supply chain data to streamline operations and create high value-added products.
The administrative sector is also rapidly adopting generative AI, with the importance of sharing best practices and establishing organizational rules and risk mitigation methods emphasized. In defense, the application of generative AI extends to real-time data analysis from social media, disaster response chatbots, and strategic planning.
In finance, generative AI accelerates corporate activities by supporting the digital transformation (DX) of loan recipients, thereby promoting corporate growth. In the content industry, the creation of platforms that facilitate secondary and tertiary creations using generative AI is proposed.
The media sector is advised to leverage AI for efficient content editing while maintaining the value of in-depth reporting, aiming to create shared knowledge within communities. In the energy sector, utilizing surplus renewable energy for AI training is suggested, while in the semiconductor sector, designing semiconductors based on AI application requirements is deemed crucial.
Finally, the document emphasizes the national challenge of improving digital and AI literacy, advocating for structured reskilling pathways. It also highlights the potential for Japanese AI startups to expand into the Global South, supporting local businesses' DX and aiming for global market penetration.
This document outlines strategic measures and the potential of generative AI technology to empower Japanese industries, enhance human capabilities, and enrich people's lives.
 
Here are the summaries of each page translated into English:
1. Potential of Generative AI in Industry
Generative AI is widely utilized both domestically and internationally, contributing to efficiency and automation while also creating new value. Examples include handling administrative inquiries, drafting emails, summarizing reports, and supporting knowledge workers. Additionally, it helps in selecting the best investment targets based on customer needs.
2. Japan's AI Policy to Date
Japan has been rapidly advancing its AI policy, with increased government budgets and the development of computational resources. Risk management initiatives include the establishment of the AI Safety Institute and the formulation of AI operator guidelines. Additionally, Japan leads global discussions and is advancing domestic LLM development and the GENIAC project.
3. Starting Point of Japan's AI Policy
Amid global competition in the digital domain, Japan's AI policy started from a challenging position. The government promotes AI strategy by enhancing computational resources, managing risks, and leading global discussions.
4. Developments Over the Past Year
In the past year, Japan significantly increased its AI-related budget, established computational resources, and set up the AI Safety Institute. Japan has also actively participated in global discussions, such as the Hiroshima AI Process and the GPAI Tokyo Center.
5. Japan's Global Position
Japan is increasing its presence in AI promotion, with OpenAI establishing its first Asian office in Japan. Overseas AI companies are also expanding their activities in Japan. Collaboration between the government and businesses is progressing, creating a well-established AI environment in Japan.
6. Reasons for Japan's Recognition
Japan has shown a positive response to AI, essential in an aging society. Additionally, the low labor costs and significant potential for DX in large companies make Japan an attractive environment for AI adoption.
7. Potential for AI Utilization in Japan: Large Room for Growth
The high proportion of companies in Japan that have not yet implemented DX indicates significant potential for growth. While the GDP ratio is 16%, the area ratio for DX potential is 37%, indicating a substantial opportunity for future growth.
8. Comparison of AI Strategies Between Japan and Singapore (1/2)
Comparing Singapore's NAIS2.0 AI strategy with Japan's government AI strategy reveals many similarities, such as cross-industry AI utilization, startup support, and improving the productivity of government services.
9. Comparison of AI Strategies Between Japan and Singapore (2/2)
In comparison with Singapore, Japan has undertaken many initiatives in areas such as the development of computational resources, data-related services, and AI-related regulations. Japan also aims to improve AI security resilience and establish an international standing.
10. Global Expansion
Japan focuses on expanding into the Asian market, aiming to enhance business opportunities for Japanese companies by collaborating with Southeast Asian countries through the Southeast Asia LLM development plan.
11. Participation in the Southeast Asia LLM Plan
By collaborating with the Singaporean government, Japan aims to enhance the performance of handling Japanese and other languages, developing a foundation for cross-cultural and contextual conversion among multiple languages.
12. Medical LLM
Generative AI in the medical field holds great potential, including the conversion of electronic medical records formats and the standardization of databases. LLMs can unify various data formats, enabling efficient management of medical data.
13. Robotics × Generative AI (1/2)
Large-scale model development for robots is progressing, with Google’s RT-X project involving multiple research institutions sharing data to improve robot performance. Several Japanese research labs are also participating.
14. Robotics × Generative AI (2/2)
A platform for sharing interaction data between robots and their environment is proposed in Japan. This would enable the development of high-precision, safe, and reliable models, creating a virtuous cycle of increasing developers and data.
15. Legal LLM
Generative AI in the legal field can benchmark foreign legal systems, enhancing legislative design during lawmaking. It also shows promise as a foundation for legal checks in corporate settings.
16. Manufacturing LLM (Multimodal)
Integrating supply chain data allows for strategic analysis, leading to cost reductions through efficiency and automation, and creating high value-added products. Data integration bridges the gap between sales and product development/design.
17. Generative AI Utilization in Administration
The adoption of generative AI in administrative agencies and local governments is advancing. It is crucial to share precedents, establish organizational rules, and develop risk mitigation methods. Creating good precedents and using guidelines to move projects forward smoothly is essential.
18. Defense × Generative AI
The utilization of generative AI in defense is being tested in other countries, and Japan needs to collaborate with startups. The applications range from real-time data analysis from social media, disaster response chatbots, and strategic planning to extracting addresses from aerial images using AI. Establishing intermediary organizations between the Ministry of Defense and startups is necessary to accelerate collaboration.
19. Finance × Generative AI (1/2)
Generative AI is advancing in the finance sector, with Bloomberg developing BloombergGPT tailored for finance, and Morgan Stanley using AI to analyze global companies and capital markets. JP Morgan Chase is also experimenting with analyzing investment targets based on customer needs.
20. Finance × Generative AI (2/2)
Accelerating corporate activities through DX support from financial institutions maximizes the compounding effect of growth. Institutions like Amazon Lending and Mitsubishi UFJ Bank’s Mars Growth Capital provide examples of supporting DX in loan recipients through data-driven credit assessments.
21. Content × Generative AI
There is a need to build platforms enabling secondary and tertiary creations using generative AI. Respecting creators' rights while creating opportunities for new creations is crucial. Content generation platforms have the potential to produce new content through AI learning.
22. Media × Generative AI
The role of media is to cultivate shared knowledge. Utilizing AI for efficient editing while maintaining the value of in-depth reporting can create new business models. The importance of media in society should be re-emphasized, creating new mechanisms suited to the AI era.
23. Energy × Generative AI
Securing both computational resources and electricity is crucial in the generative AI era. Utilizing surplus renewable energy for AI training and promoting local production for local consumption by placing data centers near power sources is proposed.
24. Semiconductors × Generative AI
Designing semiconductors based on AI application requirements is essential. Understanding AI algorithms and application examples is necessary for optimal design. Learning from NVIDIA’s success, similar initiatives should be advanced domestically.
25. Improving Digital and AI Literacy
Improving digital and AI literacy is a national challenge. Establishing clear reskilling pathways and expanding existing programs like the Information Technology Engineers Examination and the Unexplored Project are crucial. Nationwide reskilling efforts are necessary.
26. Expansion of AI Startups to the Global South
Supporting the expansion of Japanese AI startups into the Global South, where DX needs are high, is essential. Sharing success stories and promoting technical exchanges can leverage Japan's technological strengths for global deployment.
27. From Local to Global: The “Neighborhood Electrician” Concept
Expanding AI startups' initiatives to support regional DX nationwide and collaborating with local companies to venture globally is promising. Meeting local needs while supporting local companies' DX can naturally lead to global expansion.
28. Summary
In the past year, national initiatives in generative AI have rapidly advanced, requiring appropriate measures to promote utilization in various industries. A long-term outlook is essential to ensure generative AI technology empowers Japanese industries, enhances human capabilities, and enriches people’s lives.
 

2024年5月22日に配信された安高史朗の知財解説チャンネル「知財戦略についてとことん議論しよう」では、安高史朗弁理士がゲストの鮫島正洋氏、小嶋輝人氏、宮下洋明氏と共に知財戦略についてとことん議論しています。
 
文字起こししたファイルをアップし、ChatGPT（GPT-4o）に
『添付ファイルは、2024年5月22日配信「知財戦略についてとことん議論しよう」（YouTube　安高史朗の知財解説チャンネル）を文字起こししたものです。安高史朗弁理士が、下記の出演者と議論しました。各論点の要約も含めて、全体の要約を作成してください。内容がよくわかるよう、やや多めの分量で作成してください。
ゲスト：
鮫島 正洋
弁護士法人内田・鮫島法律事務所 パートナー弁護士・弁理士
小嶋 輝人
知財戦略ラボラトリー 代表　元セイコーエプソン株式会社 知的財産本部 特許技術部長
宮下洋明
株式会社資生堂 技術知財部 知財企画グループ グループマネージャー　1級知的財産管理技能士/付記弁理士
論点（案）：
・知財戦略ってなに？
・知財戦略の歴史と変化
・知財戦略の作り方、注意点
・良い知財戦略と悪い知財戦略
・お勧めの書籍、論文など
・技術分野、事業分野などによる知財戦略の違い
・他部門の巻き込み方』
と指示して要約させました。鮫島弁護士の書籍を皆さんが推奨していたのに言葉で言われていないので出てこないなど、物足りなさもありますが、大筋OKですね。
 
全体の要約
2024年5月22日に配信された「知財戦略についてとことん議論しよう」では、安高史朗弁理士がゲストの鮫島正洋氏、小嶋輝人氏、宮下洋明氏と共に知財戦略について深く議論しました。この議論は以下の主要な論点に沿って展開されました。
1. 知財戦略とは何か？
知財戦略は企業の競争力を高め、持続的な成長を実現するための知的財産の活用方法です。具体的には、企業が保有する技術やアイデアをどのように特許化し、これをビジネスに活用していくかを計画します。鮫島氏は、知財戦略は企業価値を高めるための手段であり、経営目標を達成するための重要な要素であると述べました。小嶋氏は、知財ポートフォリオ戦略を中心に設計し、事業目標達成に向けて知財活動を進めることが重要であると強調しました。彼は、知財戦略が多岐にわたる要素を含むため、企業全体の戦略と整合させることが重要であると述べました。
2. 知財戦略の歴史と変化
知財戦略の歴史は、日本の製造業が世界的に競争力を持っていた時期から始まります。2000年以前、丸島モデルは、特許を多く取得し、これを活用して競争力を高める戦略として知られていました。これは、良い製品を安価に大量生産する日本の強みを活かすための戦略でした。しかし、2000年代以降、日本企業の競争力が低下し、新たな知財戦略が求められるようになりました。オープンクローズ戦略やIPランドスケープなどが導入され、知財戦略はより複雑で高度なものとなりました。これにより、知財戦略は単なる特許取得から、経営戦略と深く結びついたものへと進化しました。
3. 知財戦略の作り方と注意点
知財戦略を作成する際には、まず経営者のビジョンと事業目標を理解することが重要です。これに基づき、知財活動の方針を定め、具体的なアクションプランを策定します。鮫島氏は、スタートアップ企業においては、経営者の競争力強化の意図をヒアリングし、それを知財的に実現するための方策を立てることが重要だと述べました。また、契約交渉も重要な要素であり、知財戦略と契約交渉を組み合わせたアプローチが必要です。小嶋氏は、情報収集と分析を通じて競合とのコンフリクトを予測し、それを解消するための具体的な方策を立てることが重要であると述べました。
4. 良い知財戦略と悪い知財戦略
良い知財戦略は、事業目標に直結し、実際に競争力を高めるものであるべきです。具体的には、企業が競争力を維持・強化するために必要な特許や知的財産を的確に取得し、これを活用して市場での優位性を確保します。小嶋氏は、特許ポートフォリオを中心に据えた戦略が重要であり、これにより事業目標を達成するための知財活動が行われると述べました。一方で、単なる啓発活動や手続きの効率化に終始する知財戦略は、目的から遠ざかり、効果が薄いと指摘されました。例えば、特許の数を増やすことだけを目的とした戦略は、実際の競争力強化には寄与しないことが多いです。
5. 推奨書籍と論文
議論の中では具体的な書籍や論文の紹介はありませんでしたが、参加者たちが言及した理論や実践例から、多くの参考になる文献が存在することが示唆されました。例えば、小川紘一著「オープンクローズ戦略」は、日本企業における知財戦略の新たな方向性を示した重要な文献として言及されました。また、丸島儀一 著「知的財産戦略」も、知財戦略の基本を理解するために重要な書籍として参考になります。
6. 技術分野や事業分野による知財戦略の違い
知財戦略は、業種や技術分野によって大きく異なります。例えば、電気メーカーでは特許が非常に重要視されますが、食品メーカーや化粧品メーカーではブランドや商標がより重要な役割を果たします。宮下氏は、食品業界や化粧品業界では、特許だけでなく商標やデザイン保護も重要であり、これらを総合的に活用することが求められると述べました。鮫島氏も、スタートアップ企業では、特許以外の知財を含めた包括的な戦略が必要であると強調しました。
7. 他部門の巻き込み方
知財戦略を効果的に実行するためには、他部門との連携が不可欠です。経営層や技術部門と密接に協力し、知財戦略を事業戦略の一部として統合することが求められます。小嶋氏は、知財部門が単独で活動するのではなく、他部門と協力して情報収集と分析を行い、共通の目標に向かって活動することが重要であると述べました。宮下氏も、知財戦略が事業目標と一致し、全社的な取り組みとして推進されることが成功の鍵であると強調しました。
 
このように、「知財戦略についてとことん議論しよう」では、知財戦略の重要性と具体的な実践方法について、多角的な視点から深く掘り下げられました。企業の競争力を高めるための知財戦略の設計と実行に関する有益な知見が提供され、視聴者にとっても大変参考になる内容となりました。
 
 
知財戦略についてとことん議論しよう
https://www.youtube.com/watch?v=r7zv0BveC2s
 
 
 
 
Let's Thoroughly Discuss IP Strategies
 
In the May 22, 2024 edition of Shiro Ataka's IP Commentary Channel "Let's Thoroughly Discuss IP Strategy," patent attorney Shiro Ataka discusses IP strategy with guests Masahiro Samejima, Teruhito Kojima, and Hiroaki Miyashita.
 
Upload the transcribed file to ChatGPT (GPT-4o)
The attached file is a transcription of the May 22, 2024 "Let's Thoroughly Discuss IP Strategies" (YouTube: Shiro Ataka's IP Commentary Channel). Patent Attorney Shiro Ataka discussed with the following performers. Please prepare a summary of the entire discussion, including a summary of each point. Please prepare a slightly larger amount of text so that the content can be clearly understood.
Guest:
Masahiro Samejima
Partner, Uchida & Samejima Law Office; Patent Attorney
Teruhito Kojima
Representative, Intellectual Property Strategy Laboratory Former General Manager, Patent Engineering Department, Intellectual Property Division, Seiko Epson Corporation
Hiroaki Miyashita
Group Manager, Intellectual Property Planning Group, Technology & Intellectual Property Department, Shiseido Company, Limited First Class Certified Intellectual Property Management Technician/Attached Patent Attorney
Discussion Points (Draft):
What is IP strategy?
History and changes of IP strategy
How to create an IP strategy and what to keep in mind
Good IP strategy and bad IP strategy
Recommended books, papers, etc.
Differences in IP strategies by technology field, business field, etc.
How to involve other departments
The difference of IP strategy by technology field, business field, etc., and how to involve other divisions. There are some things that are missing, such as the books recommended by Attorney Samejima that everyone recommended but did not appear because they were not said in words, but the general outline is OK.
 
Overall summary
In "Let's Discuss IP Strategy in Depth," delivered on May 22, 2024, patent attorney Shiro Yasutaka discussed IP strategy in depth with guests Masahiro Samejima, Teruhito Kojima, and Hiroaki Miyashita. The discussion revolved around the following main points
1. what is IP strategy?
An IP strategy is a way of utilizing intellectual property to increase a company's competitiveness and achieve sustainable growth. Specifically, it is a plan for how to patent technologies and ideas owned by a company and how to utilize these technologies and ideas for business. Mr. Samejima stated that IP strategy is a means to increase corporate value and an important element in achieving business goals. Mr. Kojima emphasized the importance of designing an IP portfolio strategy around the IP activities to achieve business goals. He stated that since IP strategy involves a wide variety of elements, it is important to align it with the overall corporate strategy.
History and Changes of IP Strategies
The history of IP strategy begins with the period when Japanese manufacturing was globally competitive: prior to 2000, the Marushima Model was known as a strategy to obtain and leverage a large number of patents to increase competitiveness. This was a strategy to take advantage of Japan's strength in mass-producing good products at low cost. However, since the 2000s, the competitiveness of Japanese companies has declined, and new IP strategies have been sought. With the introduction of open-close strategies and IP landscapes, IP strategies have become more complex and sophisticated. As a result, IP strategy has evolved from mere patent acquisition to one that is deeply linked to business strategy.
3. how to create an IP strategy and points to note
When creating an IP strategy, it is important to first understand management's vision and business goals. Based on this, a policy for IP activities is established and a specific action plan is formulated. Mr. Samejima stated that for a start-up company, it is important to interview the management about their intention to strengthen competitiveness and formulate a strategy to realize this intention in terms of intellectual property. Contract negotiation is also an important element, and a combined approach of IP strategy and contract negotiation is necessary. Mr. Kojima stated that it is important to predict conflicts with competitors through information gathering and analysis, and to develop concrete measures to resolve them. 4.
4. good and bad IP strategies
A good IP strategy should be directly related to business goals and actually increase competitiveness. Specifically, companies should acquire the right patents and intellectual property necessary to maintain and strengthen their competitiveness, and leverage these patents and intellectual property to secure an advantage in the marketplace. Mr. Kojima stated that it is important to have a strategy that focuses on the patent portfolio, and this will ensure that IP activities are carried out to achieve business goals. On the other hand, he pointed out that an IP strategy that merely focuses on awareness-raising activities or streamlining procedures is far from the goal and is not effective. For example, strategies that only aim to increase the number of patents often do not contribute to actual enhancement of competitiveness.
5. recommended books and papers
Although no specific books or papers were mentioned in the discussion, the theories and practical examples mentioned by the participants suggested that there are many references available. For example, "Open-Close Strategies" by Koichi Ogawa was mentioned as an important reference that shows a new direction of IP strategies in Japanese companies. Also, "Intellectual Property Strategy" by Giichi Marushima is an important book for understanding the basics of IP strategy.
6. differences in intellectual property strategy by technological field and business field
IP strategies differ greatly depending on the type of industry and technological field. For example, patents are very important for electrical manufacturers, while brands and trademarks play a more important role for food manufacturers and cosmetics manufacturers. Mr. Miyashita noted that in the food and cosmetics industries, not only patents but also trademarks and design protection are important, and these must be used in a comprehensive manner. Mr. Samejima also emphasized that start-up companies need a comprehensive strategy that includes IP other than patents.
7. how to involve other departments
Collaboration with other departments is essential to effectively implement an IP strategy. Close cooperation with management and technical divisions is required to integrate the IP strategy as part of the business strategy. Mr. Kojima stated that it is important for the IP division not to work alone, but to cooperate with other divisions to collect and analyze information and work toward a common goal. Mr. Miyashita also stressed that the key to success is for the IP strategy to be consistent with business goals and to be promoted as a company-wide effort.
 
Thus, the "Let's Thoroughly Discuss IP Strategy" session delved deeply into the importance of IP strategy and specific practices from various perspectives. It provided useful insights into the design and implementation of IP strategies to enhance a company's competitiveness, and was very informative for the audience.

文化庁は、生成AIと著作権の関係についてまとめた「AI と著作権に関する考え方について」（概要版）の英訳を公表しました。「諸外国で関心が高い話なので作成した」とのこと。
 
AIと著作権、文化庁が「考え方」英訳を公表　「諸外国で関心高い」
https://digital.asahi.com/articles/ASS5Q2VWNS5QUCVL01NM.html
 
文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AI と著作権に関する考え方について【概要】」の英訳版（General Understanding on AI and Copyright in Japan -Overview-）を公表しました
https://www.bunka.go.jp/english/policy/copyright/pdf/94055801_01.pdf
 
文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」【概要】
令和6年４月　文化庁著作権課
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_02.pdf
 
 
English Translation of "General Understanding on AI and Copyright in Japan -Overview"
 
The Agency for Cultural Affairs has released an English translation of the "Concepts" (summary version) summarizing the relationship between generated AI and copyright. A person in charge at the Agency for Cultural Affairs said, "We prepared this document because it is a topic of high interest in other countries.”

2024年4月18日に日経ホールで開催されたJAPAN X-Tech展2024の講演【AI知財テック】「生成AIで日常化される知財―特許AIツールが強化するソフトパワー」（Tokkyo.Ai株式会社 取締役COO 平井 智之 氏）の動画がYouTubeでアップされました。（約23分）
 
ChatGPTに要約を作成させました。
 
JAPAN X-Tech展2024の講演「生成AIで日常化される知財―特許AIツールが強化するソフトパワー」の要約
1. 知財の重要性と国際競争力の強化

• 知財の活用:
  • 日本の国際競争力を強化するために、知財を活かすことが重要。
  • 知財を使って日本の良いものを発信し、海外市場に進出し、その価値を守る必要がある。

2. ソフトパワーの重要性

• ソフトパワー:
  • 軍事力や経済力（ハードパワー）ではなく、国の魅力を広めるソフトパワーが重要。
  • ソフトパワーを使って産業の振興や海外市場の拡大を目指す。

3. 生成AIの利用例とその効果

• 生成AIの例:
  • チャットGPTなどの生成AIを日常的に活用。
  • 生成AIを使ってわずか10秒でハードパワーとソフトパワーをイメージしたイラストを作成。

4. 生成AIの特許分野での利用

• 特許AIツール:
  • 特許文案の作成や類似特許の調査を簡単に行うAIツールを提供。
  • 特許分野における生成AIの実装が進んでいる。

5. 特許の重要性と文書の難解さ

• 特許の重要性:
  • 発明を保護し、特許を取得することで企業の競争優位性を確立。
  • 世界的に特許出願数が増加しており、知財の重要性が広がっている。
• 文書の難解さ:
  • 特許文書は専門的で理解しづらい。
  • 手続きが煩雑で、ステータスの把握が難しい。

6. 特許AIツールの機能と利便性

• 要約機能:
  • 長い特許文書を簡単に要約し、理解しやすくする。
  • 特許文書を数行にまとめ、わずか10秒で要約を作成。
• 類似特許の調査機能:
  • 既存の類似特許を簡単に調査し、特許出願の参考にする。

7. 特許業務の効率化

• 業務フローの効率化:
  • 発明の発掘から特許調査、特許文案作成、権利取得までをAIツールで効率化。
  • 特許文書を自動生成し、要約機能で特許を理解しやすくする。

8. 実際の活用事例

• 導入企業の事例:
  • 食品、電気機械、教育、自動車、物流関係などの分野で導入が進んでいる。
  • 特許の出願数が多い業界で業務効率化が図られている。
• 利用可能な産業のリストアップ:
  • 自分たちの発明がどの産業で実装可能かをリストアップする機能も提供。

9. AIツールのデモンストレーション

• 特許検索と要約:
  • テーマに沿った特許検索を行い、特許の中身をAIで要約。
  • 新たなアイデアを特許文に変換し、類似特許の調査を行う。
• 具体的なデモ:
  • 農業分野の特許を例に、検索結果の分析、要約、特許文案作成のプロセスを紹介。

10. AIツールの利点

• 業務効率とコスト削減:
  • 業務効率が向上し、特許業務のスピードが速くなる。
  • コスト効果も高く、AIツールを使うことで競争力が向上。
• AIを活用する企業としない企業の差:
  • AIを導入しない企業は、AIを活用する企業に追いつくために多くのリソースを必要とする。
  • AIツールを使いこなすことが競争力の鍵。

この講演では、生成AIが特許分野にどのように活用され、業務効率を大幅に向上させるかが詳しく紹介されました。特許AIツールの利便性とその実装例を通じて、知財分野での生成AIの重要性が強調されました。
 
「生成AIで日常化される知財 -特許AIツールが強化するソフトパワー」
https://www.youtube.com/watch?v=xngXNz8tC-o
 
Use of Generative AI in the Patent Field
 
Summary of the JAPAN X-Tech Exhibition 2024 Lecture on "AI Intellectual Property Tech: How Generative AI is Normalizing IP - Strengthening Soft Power with Patent AI Tools" (Given by Tomoyuki Hirai, COO of Tokkyo.Ai Inc.)
1. Importance of Intellectual Property (IP) and Enhancing International Competitiveness

• Utilization of IP:
  • Leveraging IP is crucial to enhance Japan's international competitiveness.
  • It is essential to use IP to promote Japan's excellent products, enter overseas markets, and protect their value.

2. Importance of Soft Power

• Soft Power:
  • Soft power, which spreads a nation's appeal, is more important than hard power like military or economic strength.
  • Utilizing soft power aims to promote industries and expand overseas markets.

3. Examples and Effects of Using Generative AI

• Examples of Generative AI:
  • Generative AI tools such as ChatGPT are used daily.
  • Generative AI can create illustrations that conceptualize hard and soft power in just 10 seconds.

4. Use of Generative AI in the Patent Field

• Patent AI Tools:
  • AI tools are provided to easily create patent drafts and conduct searches for similar patents.
  • Implementation of generative AI in the patent field is advancing.

5. Importance of Patents and Complexity of Documents

• Importance of Patents:
  • Protecting inventions and obtaining patents establishes a company's competitive advantage.
  • Globally, the number of patent applications is increasing, indicating the growing importance of IP.
• Complexity of Documents:
  • Patent documents are specialized and difficult to understand.
  • The processes are complex, and the status of applications can be hard to track.

6. Functions and Convenience of Patent AI Tools

• Summarization Function:
  • Long patent documents can be easily summarized and made easier to understand.
  • Summarizes patent documents into a few lines, creating summaries in just 10 seconds.
• Similar Patent Search Function:
  • Easily searches for existing similar patents to use as references for patent applications.

7. Efficiency in Patent Operations

• Streamlining Workflow:
  • AI tools streamline the entire patent process, from invention discovery to patent investigation, drafting, and obtaining rights.
  • Automatically generates patent documents and uses the summarization function to make patents easier to understand.

8. Actual Use Cases

• Examples of Implementing Companies:
  • Implementation is progressing in fields such as food, electrical machinery, education, automotive, and logistics technology.
  • Industries with many patent applications have seen significant efficiency improvements.
• Listing Usable Industries:
  • Provides a function to list which industries an invention can be implemented in.

9. Demonstration of AI Tools

• Patent Search and Summarization:
  • Conducts patent searches based on themes and summarizes the content of patents using AI.
  • Transforms new ideas into patent documents and investigates similar patents.
• Specific Demonstration:
  • Demonstrates the process of analyzing search results, summarizing, and drafting patent documents using an example from the agricultural field.

10. Benefits of AI Tools

• Improving Efficiency and Reducing Costs:
  • Improves work efficiency and speeds up patent operations.
  • Cost-effective and enhances competitiveness by using AI tools.
• Difference Between Companies Using and Not Using AI:
  • Companies not using AI will need more resources to catch up with those using AI.
  • Mastering AI tools is key to maintaining competitiveness.

This lecture detailed how generative AI is utilized in the patent field, significantly improving work efficiency. The convenience of patent AI tools and their implementation examples highlighted the importance of generative AI in the intellectual property field.

知財実務情報Lab.５月22日「何としても特許を取りたいときの思考術～機械分野の発明掘り下げテクニック～」（ソナーレ特許事務所 右田俊介 代表弁理士）は、「従来技術との違いを見出せない、それでも特許を取得しないといけない。困った・・・。そんなときに（そんなときでなくても）使える思考術を伝授します」というものでした。
まとめは、「まずは虫の目で、その発明品を隅々まで観察します。ただ目で見るのではなく、作用効果を自問自答しながら観察しましょう。特徴点さえ見つかれば、あとは明細書でのストーリー構築の問題。ニッチな課題を創作して進歩性を強化しましょう。どうしても見つからなければ未来を先取りします。二次的課題を探求、または新たな価値を付加してみましょう。」というものでした。
多くのプロが同じようなことをやっています。
 
このセミナー録画が専用サイトの「期間限定セミナー」のページで公開されており、資料もダウンロードできます。約１週間の公開となっています。
録画視聴は、下記のページに説明されています。
https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/
 
（無料）何としても特許を取りたいときの思考術（5/22開催セミナー）
https://chizai-jj-lab.com/2024/04/06/0522/
 
 
 
Techniques for Getting a Patent at Any Cost
​
The Intellectual Property Practice Information Lab's May 22nd session, "Techniques for Getting a Patent at Any Cost: In-Depth Techniques for Inventions in the Mechanical Field" (Sonare Patent Office, represented by Shunsuke Migita, Patent Attorney), was about teaching thought techniques that can be used when "you cannot find the difference from existing technologies, but you still need to obtain a patent. What should you do in such a situation (or even in normal circumstances)?"
 
The summary was: "First, observe the invention thoroughly with a meticulous eye. Don't just look at it; observe it while constantly questioning its effects and functions. Once you identify the distinguishing features, the rest is about constructing a compelling narrative in the specification. Create niche issues to strengthen the inventive step. If you still can't find any distinguishing features, anticipate future developments. Explore secondary issues or try adding new value."
 
Many professionals are doing similar things.
 

博報堂が、AIとユーザーとの会話を通じて潜在的ニーズを発掘し、興味関心を喚起しながら、自然な流れで商品やサービスをレコメンドするコミュニケーション技術を開発し、特許（特許 7445108号）を取得したということです。
本技術を用いることで、AIがセールスパーソンのような役割を担い、会話のやり取りのなかでニーズを汲み取って、違和感のない形での商品紹介を実現できるということです。
今後、こうした特許が増えることが予想されます。
 
博報堂、AIとユーザーの会話から潜在的ニーズ発掘と自然なレコメンドを実現する技術で特許を取得
2024/05/22
https://eczine.jp/news/detail/14783
 
株式会社博報堂（東京都港区、代表取締役社長：水島正幸、以下博報堂）は、AIとユーザーとの会話を通じて潜在的ニーズを発掘し、興味関心を喚起しながら、自然な流れで商品やサービスをレコメンドするコミュニケーション技術を開発し、特許を取得いたしました。（特許 7445108号）
https://www.hakuhodo.co.jp/news/newsrelease/110221/
 
特許7445108号
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7445108/15/ja
 
 
 
Hakuhodo Patents Technology for Recommending Products Through Conversations with AI and Users
Hakuhodo has developed a communication technology that identifies potential needs and arouses interest through conversations between AI and users, and then recommends products and services in a natural flow. The company has obtained a patent for this technology (Patent No. 7445108).
 
By using this technology, AI can assume a role similar to that of a salesperson, capturing needs during the conversation and introducing products seamlessly.
 
It is expected that the number of such patents will increase in the future.

世界初のAI規制法が2024年5月21日にEU加盟国により承認され成立しました。
この法律は、AIのリスクを分類し、特定の利用を禁止、または厳しいリスク管理を求めており、違反した企業には最大で3500万ユーロ（約60億円）か年間売上高の7%のどちらか高い方が制裁金として科されます。
この世界初の包括的なAI規制法は、2026年に本格的に適用される見通しで、4〜5億の人口を抱えるEUの新たなルールが今後「世界標準」になる可能性があります。
 
 
EU AI法案が加盟国に承認され成立 規制は2026年に適用の見通し　2024年5月21日
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240521/k10014456551000.html
 
EU、世界初のAI規制法が成立　偽情報拡散防止、2026年にも適用
2024/5/21
https://mainichi.jp/articles/20240521/k00/00m/030/302000c
 
EU、世界初のAI包括規制法が成立　「世界基準」化の可能性
5/21(火)
https://news.yahoo.co.jp/articles/8237b55ca7e89ecf684713857e4645cc5fe9fd72
 
リスク重視で進んだ「事前規制」　生成AI登場で一変、各国に溝も
2024年5月21日
https://digital.asahi.com/articles/ASS5P3DQSS5PUHBI03WM.html
 
ＥＵ、ＡＩ包括規制法が成立　世界の基準に
2024年5月21日
https://jp.reuters.com/economy/industry/F7WD6NJM75ILLPOHOOGZ7HSCH4-2024-05-21/
 
 
The World's First AI Regulation Law Enacted in the EU: Will It Become a Global Standard?
 
The world's first AI regulation law was approved and enacted by EU member states on May 21, 2024. This law classifies AI risks, prohibits certain uses, and requires strict risk management for others. Companies that violate this law face fines of up to 35 million euros (approximately 6 billion yen) or 7% of their annual turnover, whichever is higher.
 
This comprehensive AI regulation law is expected to be fully enforced in 2026. With the new rules set by the EU, which has a population of 400 to 500 million people, there is a possibility that these regulations could become the "global standard" in the future.

知財管理2024年5月号「新規上場企業の有価証券報告書に見る 知財のガバナンスの概観」では、2022年の新規上場企業の有価証券報告書を対象に、知財キーワードを使用した企業の割合や，その使用態様を分析しています。コーポレートガバナンス・コードの改訂や知財・無形資産の投資・活用戦略の開示及びガバナンスに関するガイドラインの浸透レベルを把握する一つの指標かもしれません。
 
新規上場企業の有価証券報告書に見る 知財のガバナンスの概観
https://www.jipa.or.jp/kikansi/chizaikanri/search/detail.php?chizai_id=4a8d78f1928258435950eb4a72672c84
「知財管理」誌74巻(2024年) / 5号 / 625頁
新規上場企業の有価証券報告書に見る 知財のガバナンスの概観
橋本英司
抄録       　近年「コーポレートガバナンス・コード」の改訂や「知財・無形資産の投資・活用戦略の開示及びガバナンスに関するガイドライン」の策定・公開など、知財に関する適切な情報開示を求める動きが活発になってきている。これらへの対応動向を把握するため、本稿では、2022年の新規上場企業の有価証券報告書を対象に、本稿で定義した知財キーワードを使用した企業の割合や、その使用態様を分析した。新規上場企業91社の約9割が、1つ以上の知財キーワード用いて報告書を作成しており、キーワード別では、「知的財産」が76％、「商標」が52％、「特許」が43％であった。対象期間を2分割すると、後半に大きな使用率の上昇が見られた。また使用態様としては、「第2「事業の状況」」の中の「2．事業等のリスク」において、知財に関するリスクを挙げる記載が多数確認された。その他、上述のガバナンス・コードやガイドラインに適合しうると考えられる特徴的な使用態様も確認できた。
 
 
Overview of Intellectual Property Governance in Securities Reports of Newly Listed Companies
In the May 2024 issue of "Intellectual Property Management," the article "Overview of Intellectual Property Governance in Securities Reports of Newly Listed Companies" analyzes the securities reports of companies newly listed in 2022. It examines the proportion of companies that use intellectual property-related keywords and how these keywords are used. This analysis could serve as an indicator to understand the penetration level of the revised Corporate Governance Code, as well as the disclosure and governance of investment and utilization strategies for intellectual property and intangible assets.

Paragraph. 編集するにはここをクリック.​5月２0日　
生成AIにより、これまでのAIでは到底利用できなかった非構造化データを扱えるようになったとはいえ、ビジネスで生成AIを生かすには、文書管理や権限管理、版管理などをしっかりと行うなどして、非構造化データを有効活用できるようにしていくことが大前提になっています。
非構造化データを生成AIで活用するにはどうすれば良いですか？とChatGPTに聞くと、
非構造化データを生成AIで活用するには、以下のステップを踏むことが重要です。
1. データ収集
まず、非構造化データ（テキスト、画像、音声、ビデオなど）を収集します。データソースとしては、ソーシャルメディア、顧客フィードバック、センサーデータ、ウェブサイトのコンテンツなどがあります。
2. データ前処理
非構造化データは、そのままでは解析が難しいため、前処理を行います。以下のような処理が含まれます。

• テキストデータ: テキストのクリーニング、トークン化、正規化、ストップワードの除去、ステミング/レンマタイゼーションなど。
• 画像データ: 画像のリサイズ、ノイズ除去、正規化など。
• 音声データ: ノイズ除去、サンプリングレートの変更、音声認識技術を用いたテキスト化など。

3. データのアノテーション
生成AIの学習に必要なラベル付きデータを用意します。例えば、テキストデータの場合、カテゴリラベルやエンティティのアノテーションを行います。画像データの場合、オブジェクトのラベル付けを行います。
4. モデルの選定と学習
適切な生成AIモデル（例えば、GPT-4、DALL-Eなど）を選び、前処理したデータを用いてモデルを学習させます。学習には以下の手順が含まれます。

• トレーニングデータの準備: トレーニング用データセットを用意します。
• ハイパーパラメータの調整: モデルのパラメータを調整し、最適な設定を見つけます。
• モデルの訓練: トレーニングデータを用いてモデルを訓練します。

5. モデルの評価とチューニング
学習したモデルを評価し、精度や再現率を確認します。必要に応じて、モデルのチューニングを行い、性能を向上させます。
6. デプロイと応用
生成AIモデルを実際の環境にデプロイし、非構造化データの解析や生成に活用します。例えば、以下のような応用があります。

• テキスト生成: 自然な言語でのレポート作成や記事の自動生成。
• 画像生成: クリエイティブなデザインや広告素材の作成。
• 音声生成: テキストから音声への変換や、カスタマーサポートの自動応答システム。

7. 継続的な学習と改善
モデルのパフォーマンスをモニタリングし、新しいデータを用いて定期的にモデルを更新・改善します。
これらのステップを通じて、非構造化データを効果的に生成AIで活用することが可能になります。具体的な技術やツールの選定は、データの種類や目的によって異なりますので、プロジェクトの要件に合わせて最適な方法を選ぶことが重要です。
 
と回答が帰ってきました。特に、データの前処理が大事なようです。
 
 
AI時代のデータ活用に不可欠な高度なデータガバナンスの実現3つのポイント　2024年5月9日
https://www.ey.com/ja_jp/ai/three-key-points-to-achieve-advanced-data-governance-essential-for-data-utilization-in-the-ai-era
 
 
生成AI「導入するだけ」ではダメ？ 業務DXに非構造化データの統合管理が必要なワケ
https://www.sbbit.jp/article/sp/134156?ref=24051520btsw#continue_reading
 
生成AIの「3つのリスク」を克服するには？ 「非構造化データ管理」がカギを握るワケ
https://www.sbbit.jp/article/sp/134166
 
 
 
Leveraging Unstructured Data with Generative AI
Even though generative AI has made it possible to handle unstructured data that could never be used with conventional AI, a prerequisite for making the most of generative AI in business is to ensure that unstructured data can be effectively utilized through good document management, authority management, version management, and other measures.
How can we make use of unstructured data in generative AI? I ask ChatGPT,
To utilize unstructured data with generative AI, it is important to take the following steps
1. data collection
First, collect unstructured data (text, images, audio, video, etc.). Data sources include social media, customer feedback, sensor data, and website content.
2. data preprocessing
Unstructured data is difficult to analyze as is, so pre-processing is performed. This includes the following types of processing
- Text data: text cleaning, tokenization, normalization, stopword removal, stemming/renmatization, etc.
- Image data: image resizing, denoising, normalization, etc.
- Audio data: Noise reduction, sampling rate modification, text conversion using speech recognition techniques, etc. 3.
3. data annotation
Prepare labeled data for training of the generative AI. For example, for text data, annotate category labels and entities. For image data, label objects.
4. model selection and training
Select an appropriate generative AI model (e.g., GPT-4, DALL-E, etc.) and train the model using preprocessed data. Training involves the following steps
- Preparation of training data: Prepare a dataset for training.
- Tuning hyperparameters: Tuning the model parameters to find the optimal settings.
- Train the model: Train the model using the training data. 5.
5. model evaluation and tuning
Evaluate the trained model to check accuracy and reproducibility. If necessary, tune the model to improve performance. 6.
6. deployment and application
Generated AI models are deployed to the actual environment and used for unstructured data analysis and generation. For example, applications include
- Text generation: automatic generation of reports and articles in natural language.
- Image generation: Creative design and advertising materials.
- Speech generation: text-to-speech conversion and automated customer support response systems. 7.
7. continuous learning and improvement
Monitor model performance and regularly update and improve models with new data.
Through these steps, unstructured data can be effectively used in generative AI. The selection of specific techniques and tools depends on the type of data and the purpose of the project, so it is important to choose the best method for the project's requirements.
 
The answer came back. In particular, data preprocessing seems to be important.

ソフトバンクループの孫正義氏（会長兼社長）を発明者とする特許の公開件数が急増しています。日本出願でみると、4月に24件、5月1日～17日に96件（計120件）が公開されており、国際公開でみると、4月に18件、5月1日～17日に13件（計31件）が公開されています。「生成AI関連の特許をソフトバンクグループで1万件以上出願している、私個人も特許の出願件数は1000件を超える」ということですので、楽しみです。
 
ソフトバンクグループの孫正義会長兼社長は2023年10月4日、グループの年次イベント「SoftBank World 2023」の講演に登壇し、同社グループ全体で生成AI関連の特許をここ数カ月で1万件以上出願していること、「私個人も昨年の10月から発明に凝っていて、今月中に特許の出願件数は1000件を超える見込み」であることを明らかにしました。
特許出願してもそれが公開されるのは1年半後であるため、「AI技術特許出願１万件宣言は本当か？」という話などが出ていましたが、2023年の特許出願件数が2022年と比較すると1万件以上増加しており、この国内出願件数の増加はソフトバンクによる生成AI関連技術の大量出願が原因と推測されていました。
 
 
 
ソフトバンクG、数カ月で生成AI関連の特許を1万件出願‐孫氏「私個人で1000件」
2023/10/05
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20231005-2785038/?gpt=newspicks&utm_source=newspicks&utm_medium=rss
 
2024年3月21日
ソフトバンク、AI技術特許出願１万件宣言は本当か？
https://www.patentyouridea.tokyo/post/%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%83%90%E3%83%B3%E3%82%AF%E3%80%81ai%EF%BC%91%E4%B8%87%E4%BB%B6%E3%81%AE%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%87%BA%E9%A1%98
 
2023年の特許出願は30万件超、これは良い兆候かもしれない
2024-04-17
https://ameblo.jp/123search/entry-12848713553.html
 
2024-03-11
現場の課題が独自の発明につながる。ソフトバンクが目指す攻めの知財
https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20240311_01
 
 
 
The Number of Patent Publications by SoftBank's Masayoshi Son Increases Rapidly
 
The number of patents published with Masayoshi Son (Chairman and CEO of the SoftBank Group) listed as the inventor has been increasing rapidly. In terms of Japanese applications, 24 patents were published in April, and 96 patents from May 1st to 17th (a total of 120). In terms of international publications, 18 patents were published in April and 13 from May 1st to 17th (a total of 31). He has stated, "We have filed over 10,000 patents related to generative AI within the SoftBank Group, and I personally have filed over 1,000 patents," which is exciting news.
 
On October 4, 2023, Masayoshi Son, Chairman and CEO of the SoftBank Group, spoke at the group's annual event "SoftBank World 2023" and revealed that the group had filed over 10,000 patents related to generative AI in recent months. He also mentioned, "I have been passionate about inventing since last October, and the number of patents I have filed is expected to exceed 1,000 by the end of this month." Since patents are published 18 months after filing, there had been skepticism about the claim of "filing 10,000 AI technology patents," but compared to 2022, the number of patents filed in 2023 increased by more than 10,000, which is believed to be due to SoftBank's mass filing of generative AI-related technology patents.

以下は、松尾豊・東京大学大学院教授が2024年3月15日に日本記者クラブで行ったAI研究の最新動向やAIが社会に与えるインパクトについて述べた講演の動画をChatGPTに要約させたものです。抽象化されていて具体的な表現が抜けてしまっていますが、要約としてはよくできているかなとは思います。
講演の概要
AI研究の進展と生成AIの現状

1. AIの歴史と進化:
   • AI研究は1956年に始まり、第1次、第2次、第3次AIブームを経て現在に至る。
   • 現在のAIブームはディープラーニング技術に依存しており、特に生成AIが注目されている。
2. 生成AIの技術と応用:
   • 生成AIには主に画像生成と言語生成があり、それぞれ異なる技術が使われている。
   • 言語生成にはトランスフォーマーモデルが、画像生成にはディフュージョンモデルが用いられている。
3. 生成AIの学習技術:
   • トランスフォーマーと自己教師あり学習（self-supervised learning）が重要な技術。
   • 自己教師あり学習は次の単語を予測することで文法や文脈を学習する。

大規模言語モデル（LLM）の発展とスケール効果

1. LLMの性能向上:
   • モデルのパラメータ数を増やすと性能が向上する「スケール則」が発見された。
   • GPT-3やGPT-4などの大規模モデルは数十億から数兆のパラメータを持つ。
2. モデルの開発競争:
   • 各企業が競ってより大規模なモデルを開発している。
   • NVIDIAのGPUがAIモデルの学習に広く使われ、同社の株価が急上昇している。

生成AIの社会的影響と課題

1. 労働市場への影響:
   • AIの進化により、多くの職業が影響を受ける可能性がある。
   • 労働者の仕事量を減らし、生産性を向上させる一方で、労働者間の不平等の減少も期待されている。
2. 法的および倫理的課題:
   • 著作権やプライバシーの問題が生成AIの普及に伴って浮上している。
   • 各国でAIの安全性や倫理的利用に関する法整備が進められている。

日本の動向と国際競争力

1. 日本のAI戦略:
   • 日本は生成AIに対して迅速に反応し、国際的な動きとシンクロしている。
   • AI戦略会議が設立され、リスク対応、AIの利用促進、AI開発力の強化が議論されている。
2. 国内外の政策動向:
   • 日本は広島AIプロセスを通じて国際的な議論をリードしようとしている。
   • 岸田総理がAIセーフティインスティテュートの設立を発表し、迅速に実現されている。

企業や組織のAI活用

1. 企業の取り組み:
   • 多くの企業がChatGPTを活用して業務効率化を図っている。
   • ラグ（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）を導入し、社内文書を検索しながら応答する技術が増えている。
2. 今後の展望:
   • LLMの多段適用や組み合わせ、知識編集、領域特化などの技術が進展している。
   • 行動するLLMの研究が進み、言葉を入力して具体的な行動を出力する技術が期待されている。

総括
松尾教授の講演は、AI研究の最新動向や生成AIの技術的詳細、社会への影響、そして日本および国際的な政策動向について広範にわたるものでした。特に、生成AIの技術的進化とそれによる労働市場や法的課題への影響について深く掘り下げられています。日本がAI技術導入において国際的な競争力を持つための具体的な施策や、各企業がAIをどのように活用していくべきかについても詳述されています。
 
質問に答える形で将棋に例えた説明をした部分もChatGPTに要約させました。やはり、抽象化されていて具体的な表現が抜けてしまっていますが、要約としてはよくできているかなとは思います。
 
将棋に例えた説明

1. 評価値と現在の状況:
   • 将棋の例え: 将棋の評価値は、現在の局面がどちらに有利かを示します。例えば、99対1であれば、ほぼ勝敗が決まっていると判断されます。
   • 具体的状況: 日本のAI技術の現状は、松尾教授の感覚では、16%対84%で負けている状態に近いと感じており、非常に厳しい状況にあることを示しています。
2. 最善手を打ち続ける:
   • 将棋の例え: 負けている時には、最善手を打ち続け、相手のミスを待つことが重要です。
   • 具体的施策: 日本のAIは、昨年1年間を通じてほぼ最善手を打ち続けている状況にあり、相手のミスやチャンスを待って逆転することができると考えています。
3. 逆転のシナリオ:
   • 将棋の例え: 相手がミスをした時にチャンスが生まれ、その時に逆転することが可能です。
   • 具体的施策: 日本のAI技術がさらに成長し、チャンスが訪れた時に逆転できるよう、最善手を打ち続けることが重要です。

 
日本記者クラブで行った記者会見レポート
「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授
https://www.jnpc.or.jp/archive/conferences/36714/report
 
YouTube動画　「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授　2024.3.15
https://www.youtube.com/watch?v=U9vhGvFxKu0
 
 
 
Latest Trends in AI Research (Professor Yutaka Matsuo's Lecture on March 15, 2024)
The following is a summary of a lecture given by Professor Yutaka Matsuo of the University of Tokyo's Graduate School at the Japan National Press Club on March 15, 2024, about the latest trends in AI research and its impact on society. The video was summarized by ChatGPT, and while it may lack some specific expressions due to its abstract nature, the summary is well-done overall.
 
Lecture Overview
Advancements in AI Research and the Current State of Generative AI

1. History and Evolution of AI:
   • AI research began in 1956 and has gone through the first, second, and third AI booms to reach the present.
   • The current AI boom relies on deep learning technology, with a particular focus on generative AI.
2. Generative AI Technology and Applications:
   • Generative AI mainly includes image generation and language generation, each utilizing different technologies.
   • Transformer models are used for language generation, while diffusion models are used for image generation.
3. Learning Techniques for Generative AI:
   • Transformers and self-supervised learning are crucial technologies.
   • Self-supervised learning learns grammar and context by predicting the next word.

Development of Large Language Models (LLM) and the Scale Effect

1. Improvement in LLM Performance:
   • The "scale rule" has been discovered, showing that increasing the number of model parameters improves performance.
   • Large-scale models like GPT-3 and GPT-4 have billions to trillions of parameters.
2. Competition in Model Development:
   • Companies are competing to develop larger models.
   • NVIDIA's GPUs are widely used for training AI models, causing the company's stock price to soar.

Social Impact and Challenges of Generative AI

1. Impact on the Labor Market:
   • The evolution of AI may affect many professions.
   • It is expected to reduce workers' workload and increase productivity while also reducing inequalities among workers.
2. Legal and Ethical Issues:
   • Copyright and privacy issues are emerging with the spread of generative AI.
   • Various countries are progressing with legislation on AI safety and ethical use.

Japan's Trends and International Competitiveness

1. Japan's AI Strategy:
   • Japan is responding quickly to generative AI and is in sync with international movements.
   • An AI strategy meeting has been established, discussing risk response, promoting AI use, and strengthening AI development capabilities.
2. Domestic and International Policy Trends:
   • Japan aims to lead international discussions through the Hiroshima AI Process.
   • Prime Minister Kishida announced the establishment of the AI Safety Institute, which has been promptly realized.

AI Utilization by Companies and Organizations

1. Corporate Efforts:
   • Many companies are utilizing ChatGPT to improve operational efficiency.
   • Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology, which allows searching internal documents while responding, is increasing.
2. Future Prospects:
   • Technologies such as multi-stage application and combination of LLM, knowledge editing, and domain-specific customization are advancing.
   • Research on action-oriented LLM is progressing, aiming to output specific actions from input words.

Summary Professor Matsuo's lecture covered a wide range of topics including the latest trends in AI research, technical details of generative AI, its impact on society, and policy trends in Japan and internationally. It delved deeply into the technological evolution of generative AI and its implications for the labor market and legal issues. Specific measures for Japan to maintain international competitiveness in AI technology and how companies should leverage AI were also detailed.
 
Explanation Using Shogi as an Example

1. Evaluation Value and Current Situation:
   • Shogi analogy: The evaluation value in shogi indicates which side is favorable in the current position. For example, a score of 99 to 1 suggests the game is nearly decided.
   • Specific Situation: According to Professor Matsuo, Japan's current state in AI technology feels like being at 16% to 84% in a losing position, indicating a very tough situation.
2. Continuing to Make the Best Moves:
   • Shogi analogy: When losing, it's crucial to continue making the best moves and wait for the opponent's mistake.
   • Specific Measures: Japan's AI has been making nearly the best moves throughout the past year, and it is believed that continuing this approach can lead to a turnaround if opportunities arise.
3. Reversal Scenario:
   • Shogi analogy: A chance arises when the opponent makes a mistake, making a comeback possible.
   • Specific Measures: It's important for Japan's AI technology to continue making the best moves so that it can capitalize on opportunities and achieve a reversal when they occur.

 

みそ製造会社の井上醸造が、研究用に提供した乳酸菌株を不法に使われたとして、信州大学などに損害賠償を求める訴えを起こしました。「十分な説明がなくやむを得ず提訴した。大学には真摯な対応を望みます」ということで、訴えられた信州大学は、「係争中なのでコメントは控えたい。訴状の内容を精査して、裁判で見解を示したい」としているようです。
「大学への不正に関する通報も門前払いされた」と感じているようで、残念です。
 
 
「研究用に提供した乳酸菌株を不法に使用」老舗みそ蔵が信州大学と准教授を相手取り1000万円の損害賠償求め提訴「十分な説明がなくやむを得ず提訴」　2024年5月15日
https://newsdig.tbs.co.jp/articles/-/1171708?display=1
 
老舗味噌蔵が信大など提訴 「乳酸菌株を不法使用」
https://www.abn-tv.co.jp/news-abn/?detail=00037857
 
★長野県・老舗味噌蔵、信州大学と准教授を提訴‥「乳酸菌株を不法使用」特許巡り
https://ameblo.jp/sapporo-mmm/entry-12852220661.html
 
井上醸造
http://www.inouejyozo.jp/
一部メディアで報じられているとおり、この度、弊社は信州大学を相手に民事訴訟を提起いたしました。訴訟を提起した経緯及び目的は詳細をご覧ください。
＜詳細＞
http://www.inouejyozo.jp/sosyousyousai.html
 
老舗醸造蔵に宿る蔵付微生物バンクを基盤とするスーパー乳酸菌の発見
https://www.shinshu-u.ac.jp/tradefair/2021/research-seeds/classification/food/post-17.html
 
 
Illegal Use of Lactic Acid Bacteria Strains Provided for Research? Long-established miso brewery files lawsuit
 
Inoue Brewery, a long-established miso producer, has filed a lawsuit against Shinshu University and others, claiming that the lactic acid bacteria strain it provided for research was used illegally. Inoue Brewery said, "We filed the lawsuit out of necessity because there was no sufficient explanation. We hope that the university will take sincere action.”
Shinshu University, which was sued, said, "Since the case is still pending, we would like to refrain from commenting. We will closely examine the contents of the lawsuit and present our position at the trial.”
It is unfortunate that they feel that "reports to the university about the irregularities were also turned away at the door.”

ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使うことができるようになったのが、今回（2024年5月）OpenAI発表の目玉のひとつでした。ただ、使い方がちょっとわかりづらいようです。ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法についてアップされていましたので、ご参考まで。
 
ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法（ちょっとわかりづらいので解説）
2024年05月16日
https://ascii.jp/elem/000/004/198/4198881/
 
ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法
https://note.com/chat_gpt777/n/ncf082d9e1a85
 
2024-05-18
ChatGPT-4o(GPT-4o)とは？使い方、料金など詳細を徹底解説！
https://www.ai-souken.com/article/summary-of-chatgpt-updates
 
 
How ChatGPT Free Users Can Use the Latest Model "GPT-4o
 
 
One of the main features of the OpenAI announcement this time (May 2024) was that ChatGPT free users can now use the latest "GPT-4o" model. However, it seems to be a bit confusing how to use the newest "GPT-4o" for ChatGPT free users, so please refer to the following article on how to use the newest "GPT-4o".

OpenAI発表、Google発表と２日連続で続き、専門家も「生成AIの大幅な進化が一気に出てきた２日間だったというくらい衝撃的、予想以上だった。」ということです。
わかりやすかったのがAlgomatic大野CEOの話でした。
 
１．OpenAI発表のポイント

• 「GPT-4o」：これまでのテキスト入出力中心からマルチモーダル（テキスト・音声・画像・動画）の組合せ入出力応答へ、音声応答がより高速に自然に、APIのスピードとコスト大幅改善、英語以外のテキストでの性能大幅向上
• 新モデルの無料解放

２．Google発表のポイント

• Gemini 1.5 Pro の進化、新小型「Flash」のリリース

　　　　Gemini 1.5 Pro の進化：コンテキスト長の大幅な拡張・コスト改善（200万トークン）
　　　　　　　　　　　　　　　マルチモーダル、品質向上
　　　　Gemini 1.5 Flash：軽量・高速版モデル

• 横断的なアプリケーション・デバイスと密に連携した生活や仕事に溶け込むサービスのリリース：大量のアプリケーション・ユースケースが発表された（エンドユーザーに真に便利なものを作りこむ姿勢）
• 動画生成・画像生成・音声生成のモデル・サービスのリリース：OpenAIのSoraが1分なのに、それより長い動画が作成できる
• その他

３．両者の比較と、今後の競争
　　ビジネスとしてはが盤石・最強のポジションを持つ強者対 持たざるスタートアップ、という構図（は、マイクロソフト、アップルと連携）

• Google : 既存のGoogleアプリケーションへの組み込みでビジネス的に勝てるポジショニング
• OpenAI：究極的に「AGIを作る」というミッションに真っ直ぐ
• OpenAIの方が技術的に凄そうに見える
• Googleは、モデル単体の勝負からＵＸ／アプリケーションの作りこみの勝負へシフト
• OpenAI、基盤モデルの作りこみへのフォーカス（マイクロソフト、アップルと連携）

４．生成AI業界・ビジネス全体・社会へのインパクト　　
　　基盤モデルの競争熾烈：先週まではClaude 3 Opusがかなり良かった、今週は時代遅れになった
　　急激な進化がいつまで続くか？AGIまで続く。
　　アプリレイヤーの進化も速い
　　生成AIは、もう使うしかない、便利な世界になっていきそう。
 
【OpenAI対Google。生成AIの勝者は？】OpenAI発表のポイント／Google発表のポイント／英語以外のパフォーマンス向上／ビジネス面ではGoogle盤石【Algomatic大野CEO】（約５２分）
https://www.youtube.com/watch?v=qWq6UmLx5A8
 
OpenAI Spring Update v.s. Google I/O 2024　大野峻典 | Algomatic CEO
2024年5月16日
https://note.com/ono_shunsuke/n/n89e6a8673f71
 
大野峻典｜Algomatic CEO
2017年東京大学工学部卒。卒業後は4年時から所属していた松尾研究室でリサーチエンジニアとしてプロジェクトに従事。その後、Indeedでソフトウェア開発に携わり、2018年Algoage創業。2020年DMMグループへM&Aによりジョイン。2023年Algomatic創業
 
 
 
The AI Generation War: OpenAI vs. Google
​
With consecutive announcements from OpenAI and Google, experts have expressed astonishment, stating, "It was a shocking two days with significant advancements in generative AI emerging all at once, far exceeding expectations." Algomatic CEO Ono's explanation was particularly clear.

1. Key Points of OpenAI's Announcement

1. "GPT-4o": Transitioning from text-centric input/output to multimodal input/output (text, speech, images, videos). Speech responses are now faster and more natural, with significant improvements in API speed and cost, as well as enhanced performance in languages other than English.
2. Free Release of the New Model

2. Key Points of Google's Announcement

1. Advancements in Gemini 1.5 Pro and the Release of the New Compact "Flash"

• Gemini 1.5 Pro: Significant expansion of context length and cost improvement (2 million tokens), multimodal capabilities, and quality enhancement.
• Gemini 1.5 Flash: A lightweight and faster version of the model.

1. Release of Services Integrated with Various Applications and Devices: A multitude of applications and use cases were announced, demonstrating a commitment to creating truly convenient solutions for end users.
2. Release of Models and Services for Video, Image, and Audio Generation: Unlike OpenAI's Sora, which creates videos up to one minute, Google's model can create longer videos.
3. Other Announcements

3. Comparison and Future Competition

• Business Perspective: Google holds a solid and strongest position, being a giant against the startup OpenAI, which collaborates with Microsoft and Apple.

• Google: Strategically positioned to win by integrating into existing Google applications.
• OpenAI: Focused on the mission of ultimately creating AGI (Artificial General Intelligence).

• Technological Edge: OpenAI appears to have superior technology.
• Shift in Strategy: Google is moving from competing on the model alone to focusing on UX/application development, while OpenAI focuses on developing foundational models in collaboration with Microsoft and Apple.

4. Impact on the Generative AI Industry, Business, and Society

• Fierce Competition in Foundational Models: Last week, Claude 3 Opus was considered quite good, but it is now outdated.
• Rapid Evolution: How long will this rapid advancement continue? It will persist until AGI is achieved.
• Fast-paced Application Layer Development
• Generative AI is becoming indispensable, promising a convenient future.

令和5年（行ウ）第5001号「出願却下処分取消請求事件」は、特許庁長官がAI「ダバス」を発明者として記載した特許出願を却下した処分を取り消すよう求めた訴訟で、東京地方裁判所は、「発明者の氏名は自然人を指す。AIは権利の帰属主体にはならない。」とし、「本件出願の却下処分は適法であり、AI発明を発明者とする出願は現行法上認められない」としました。
そのうえで、なお書きで「立法論としてＡＩ発明に関する検討を行って可及的速やかにその結論を得ることが、ＡＩ発明に関する産業政策上の重要性に鑑み、特に期待されているものであることを、最後に改めて付言する。」としています。
 
この訴訟の原告代理人は、末吉亙弁護士をはじめとするＫＴＳ法律事務所の先生方です。
ＫＴＳ法律事務所は、下記のような目標、想いを持っている法律事務所です。
「目まぐるしく変わるビジネス上の課題を解明し、依頼者の皆様と共に、常に創造的に挑戦することが、私たちの目標です。　深く幅広い実務経験を持つ弁護士が、少人数で、機敏に、異なる経験や価値観をもって、徹底した密な合議を重ねること。それを通じて、皆様方に「そうか、その視点があったのか」と得心いただくこと。ＫＴＳの「Ｓ（＝サステナブル）」にはそのような想いを込めています。　私たちは、皆様方と一緒に、次代をも見据えた最適解を、繊細にして大胆に探求して参ります。」
 
本裁判における原告の主張が、判決のなお書きを導き出したのかもしれないと思えます。
「なお、・・・・・・・・・・原告の主張内容及び弁論の全趣旨に鑑みると、まずは我が国で立法論としてＡＩ発明に関する検討を行って可及的速やかにその結論を得ることが、ＡＩ発明に関する産業政策上の重要性に鑑み、特に期待されているものであることを、最後に改めて付言する。」
 
 
Legislative Review of Practical Concerns Regarding AI Inventions Should Be Conducted
 
Case No. Reiwa 5 (Gyō-U) No. 5001 'Request for Cancellation of Rejection of Patent Application' was a lawsuit seeking the cancellation of the rejection by the Commissioner of the Japan Patent Office of a patent application that listed the AI 'DABUS' as the inventor. The Tokyo District Court ruled that 'the name of the inventor refers to a natural person. AI cannot be the subject of rights.' Furthermore, it stated, 'The rejection of this application is lawful, and applications listing AI as the inventor are not recognized under current law.'
 
Additionally, it was noted that 'in light of the industrial policy importance of AI inventions, it is particularly expected that the examination of AI inventions from a legislative perspective should be conducted as soon as possible.'
 
The plaintiff's counsel in this lawsuit includes Mr. Wataru Sueyoshi and other attorneys from KTS Law Office. KTS Law Office has the following goals and philosophy:
'Our goal is to resolve rapidly changing business challenges and to always creatively challenge them together with our clients. Our lawyers, with deep and broad practical experience, work in small teams, agilely, with different experiences and perspectives, engaging in thorough and dense discussions. Through this, we aim to provide our clients with new insights. The 'S' in KTS stands for 'Sustainable,' embodying this philosophy. Together with our clients, we delicately and boldly seek the best solutions, looking to the next generation.'
 
It seems to me that the plaintiff's arguments in this trial court may have led to the following further statement of the judgment.
'Furthermore, ・・・・
In light of the content of the plaintiff's allegations and the merits of the arguments, we would like to reiterate that it is particularly expected, in view of the importance of AI inventions in terms of industrial policy, that Japan should first examine AI inventions as a legislative theory and reach a conclusion on the subject as soon as possible.’

「2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証」結果の報告が、5月13日付けでデジタル庁から公表されています。
デジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べた報告書のエッセンスがテキスト生成AIの業務活用への10の学びの一覧としてまとめられています。

1. 時間の削減だけでなく品質向上も狙える
2. 業務を工程に分解し、生成AIを使うべきでない箇所を意識する
3. 「書く」だけでなく「読む」も得意
4. 活用用途をチャットインターフェースに限定しない
5. 「業務改善」だけでなく「システム改善」のためにもテキスト生成AIの検証環境は重要
6. 初心者向けにコピペで使える状態が重要
7. 作文に不慣れな人や、一般的な業務知識に乏しい人はテキスト生成AIの恩恵を受けやすい
8. 繰り返し発生し、工程が切り出しやすい業務はテキスト生成AIの恩恵を受けやすい
9. ソースコードの作成業務はテキスト生成AIの恩恵を受けやすい
10. 情報検索機能は個別具体のニーズに応じた特化開発の余地がある

 
 
2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました　公開日:2024年5月13日
https://www.digital.go.jp/news/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715
 
デジタル庁R5年度 検証結果共有
行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証の環境整備（325頁）
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/e03a8092/20240510_resources_ai_r5mainresults.pdf
 
投稿プロンプト一覧
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/900a2e3b/20240510_resources_ai_prompts.csv
 
デジタル庁Techブログ
デジタル庁2023年度事業　行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び（1／3）
https://digital-gov.note.jp/n/n606cde8cc73e
 
デジタル庁2023年度事業　行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び（2／3）
https://digital-gov.note.jp/n/n7a073da38649
 
デジタル庁2023年度事業　行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び（3／3）
https://digital-gov.note.jp/n/nbabf667519fc
 
 
 
 
10 Lessons Learned for Business Use of Generation AI
 
A report on the results of the "FY2023 Technical Verification for Appropriate Use of Generated AI in Digital Agency and Public Administration" has been published by the Digital Agency as of May 13, 2024.
The report, aimed at administrative staff mainly from digital agencies, created an environment that can actually handle multiple types of text generation AI + a support system that includes original development for each use case, and investigated (1) which administrative tasks can be improved, (2) how text generation AI can be used, and (3) how much improvement effect it is likely to have. The essence of the report is summarized as a list of 10 lessons learned for using text generation AI in business operations.
1. Not only save time, but also improve quality
2. Break down work into processes and be aware of the parts that should not use text generation AI.
3. be good at "reading" as well as "writing
4. do not limit its use to chat interfaces
5. verification environment of text generation AI is important not only for "business improvement", but also for "system improvement
6. it is important for beginners to be able to use it by copy and paste
7. people unfamiliar with composition and those with limited general business knowledge can easily benefit from text generation AI
8. tasks that are repetitive and easy to carve out processes are likely to benefit from text generation AI
9. tasks that generate source code are likely to benefit from text generation AI
10. there is room for specialized development of information retrieval capabilities according to individual needs

INPITが、大学で実施されている研究者向け知財セミナー・研修教材等の情報収集及び研究者を対象とした知財意識・実践的スキルに関するニーズ調査から得た知見を基に、整備した教材が公開されました。
研究の段階からスタートアップ設立や社会実装まで、大学研究者が知財を考慮した活動ができるような研修カリキュラムです。
「研修カリキュラムマップ」、「シラバス」、「研修教材」及び「特許情報プラットフォームJ-PlatPat（ジェイプラットパット）教材」を総称して「これだけは知っておきたい知財基礎～大学の研究者のために～」としています。
大学等での講義や研修等での利用が想定されていますが、企業の知財関係者、R&D担当者にとっても参考になる内容です。
 
これだけは知っておきたい知財基礎～大学の研究者のために～
令和6年5月15日
https://www.inpit.go.jp/jinzai/daigaku-kenkyusha/index.html
 
研修カリキュラムマップ
https://www.inpit.go.jp/content/100881762.pdf
 
シラバス
https://www.inpit.go.jp/content/100881763.pdf
 
「研修教材」及び「特許情報プラットフォームJ-PlatPat（ジェイプラットパット）教材」は、研修教材及びJ-PlatPat教材利用登録フォームで登録すると、ダウンロードできます。
https://www.inpit.go.jp/form/0277.html
 
 
 
IP Training Materials for University Researchers to Maximize the Value of Research Results
 
Based on the knowledge gained from the collection of information on IP seminars and training materials for researchers conducted at universities and the needs survey on IP awareness and practical skills for researchers, INPIT has developed and released a set of training materials.
The training curriculum is designed to enable university researchers to engage in activities that take IP into account, from the research stage to the establishment of startups and social implementation.
The "Training Curriculum Map," "Syllabus," "Training Materials," and "Patent Information Platform J-PlatPat Materials" are collectively referred to as "The Basics of Intellectual Property That You Should Know - For University Researchers.
Although the materials are intended for use in lectures and training at universities and other institutions, they are also useful for IP professionals and R&D personnel at companies.

2021年6月にCGC（コーポレートガバナンス・コード）が改訂され、知的財産に関する情報開示等の項目が補充原則に追記され、CGCを補足する「知財・無形資産の投資・活用戦略の開示及びガバナンスに関するガイドライン」が公表され、企業の知財情報の開示が進んでいます。
知財ガバナンス研究会 コンサル等分科会で実施された知財情報開示に関する調査結果※に基づき、情報開示の度合いと株価の推移の関係について分析し結果を「知財情報開示と株価の関係」として、高野誠司弁理士がまとめて公表しています。
興味深い中身になっています。
 
知財情報開示と株価の関係　高野誠司特許事務所
https://takano-pat.com/news/20240418/
 
知財情報開示と株価の関係～情報開示の度合いと株価の推移の関係について分析～
https://takano-pat.com/struct/wp-content/uploads/IP_disclosure_and_stock_price_V1.2.pdf
 
 
 
Relationship between IP Disclosure and Stock Prices
 
　The Corporate Governance Code (CGC) was revised in June 2021, and items such as disclosure of information on intellectual property were added to the Supplemental Principles and the "Guidelines for Disclosure and Governance of Strategies for Investment and Use of Intellectual Property and Intangible Assets" was published to supplement the CGC, and corporate IP information disclosure is progressing.
Based on the results of a survey on IP information disclosure conducted by the IP Governance Study Group's consulting and other subcommittees, patent attorney Seiji Takano analyzed the relationship between the degree of information disclosure and changes in stock prices, and published the results in a report titled "Relationship between IP Information Disclosure and Stock Prices.
The results are interesting.