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知財・発明チャンネル発明塾の「塾長の部屋」【対談編】第5回『特許で選ぶ「投資先」～特許・知財から企業の何が分かるか？』のアーカイブ動画を視聴しました。
概略、下記の内容です。 （投資アナリストAさんに塾長が聞いてみたいこと） ・投資アイデア出しに使える ・まず、特許情報で技術や製品を知る～権利の評価は難しい ・解決している課題を知る～どう役立つのか、なぜ儲かるのか ・企業比較～特許分類を並べてみるとわかる ・実際に特許を読んで企業分析やヒアリングしてみてどうか ・特許を読んでみて、難しいと感じたところ ・今後、どういう風に生かしていきたいか、チャレンジしたいか 殺虫剤業界では、アース製薬、フマキラー、大日本除虫菊の3社が殺虫剤メーカーで競合しているが、CPC分類で特許をみると、アース製薬、フマキラーはトップ5が、殺生物剤、動物の捕獲、噴霧装置のカテゴリーなどほとんど一緒、大日本除虫菊はこの2社にはない殺微生物剤というカテゴリーがトップ5に入っていて前の2社と違っている・・・・ということが分かってきた例、・・・ 特許情報、心理的なハードルが高かったのが、触れてみるといろいろなヒントが得られるという、現場の投資アナリストの話として参考になりました。 知財・発明チャンネル 発明塾 「塾長の部屋」【対談編】第5回 2023/09/29公開 約46分 特許で選ぶ「投資先」～特許・知財から企業の何が分かるか？（ゲスト：投資アナリスト A 様） https://www.youtube.com/watch?v=mgqFmq2czUo
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日本マーケティング学会 ワーキングペーパーVol.9 No.19「生成AIの特許データ分析への活用について」（株式会社知財デザイン代表 川上成年氏）を読みました。（下記から無料でダウンロードできます。）
著者は、「Excelでできる特許データ分析入門 Kindle版」で、Excelでの特許データ分析を推奨していますが、課題-解決手段マトリクスを作成するために、Excel を活用して人手でかなり大変な作業を行い特許データベースを作成して、その後、その結果を用いて課題-解決手段マトリクスを作成しています。今回の論文では、このかなり大変な人手の作業の一部にChatGPT を使用しています。 結果、「ChatGPT を活用することにより、従来人手で行われていた、各特許の課題とそれに対応する解決手段を対応づける作業、つまり課題-解決手段マップ作成の労力を低減することができた。」としています。 Excel を活用して人手でかなり大変な作業を行っていた方々には、朗報です。 日本マーケティング学会 ワーキングペーパーVol.9 No.19 生成AIの特許データ分析への活用について 川上 成年 株式会社知財デザイン 代表 発行：2023年09月13日 https://www.j-mac.or.jp/wp/dtl.php?wp_id=146 要約 ： 特許データ等の自然言語の処理については、従来の機械学習手法を用いても難易度が高く、有効な処理を行うことは難しいものがあった。ところが、2022年11月末に登場したChatGPTは、深層学習に基づいた自然言語処理技術の進歩により、文脈（コンテクスト）を理解し、人間のような文書生成を可能にする画期的な機能を実現している。このようなことから、ChatGPTの特許データ処理への適用可能性について、期待も高まる状況となっている。本稿では、適用事例として、従来、人手で特許データの要約・分類作業していた処理に、ChatGPTを使用した例を説明する。具体的には、作業上の難易度から普及していない、Excelによる特許データベースの作成に、ChatGPTを活用した方法を説明する。ChatGPTにより、特許データの自動要約・分類を可能にし、大幅に作業効率を改善することが期待できる。 Excelでできる特許データ分析入門 Kindle版 川上成年 https://www.amazon.co.jp/dp/B09VH3GKYM?ascsubtag=p_Op1nVSqk6x1b5fXjw0Spd2&linkCode=ogi&psc=1&tag=amebablog_st1-22&th=1 9月27日に開催された知財実務情報Lab.セミナー「ChatGPTを搭載した特許書類作成の戦略的な活用方法」のセミナーですが、215名の方が参加とのことです。その録画が専用サイトで公開されました。当該サイトから資料もダウンロードできます。公開期間は約１週間となっています。
専用サイトについては、 下記のページから無料登録して入ることができます。 https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/ 知財実務情報Lab.では「ぜひ、友人、知人、同僚、部下等にご紹介下さい。」とのことです。 講師がAI Samuraiの白坂弁理士ですので、多くがAI Samuraiの話になります。 ChatGPTを搭載したAI Samurai では、対話型AI特許⽂書作成と記述型AI特許⽂書作成の二つが準備されていました。 それらの考え方も含め、AIによる特許⽂書作成の活⽤について詳しく話されました。 デモを見た感じ、これまでのものより、かなり進化しているような感じを受けました。 セミナー「ChatGPTを搭載した特許書類作成の戦略的な活用方法」 https://chizai-jj-lab.com/2023/06/10/0719-2/ 1.会社概要 2.対話型AI特許⽂書作成 3.AI Samuraiの説明 4.新製品AI Samurai ONEの説明 5.記述型AI特許⽂書作成 6.AIによる特許⽂書作成の活⽤ 連携セミナー「ChatGPTを活用した知財業務の革新：AI技術を用いた最新の実例紹介と実践的スキル習得」 2023年5月25日収録（約1時間） https://www.youtube.com/watch?v=8Mo3lftU4IY 1．ChatGPTと知財業務の革新: 概要と最新動向 2．OpenAIの論文: ChatGPTと仕事への影響 3．グレーゾーン解消制度: 弁護士と弁理士の役割 4．ChatGPTのプロンプトの書き方: 効果的な指示の仕方と注意点 5．ChatGPTを活用した特許調査の実例紹介 6．ChatGPTによる明細書作成の実例紹介 7．白坂弁理士との対談: 現場でのChatGPTの活用方法と課題 8．総括: ChatGPTを活用した知財業務の革新と今後の展望 9．熊巳氏と白坂氏による対談 【講師】 熊巳 創 氏（オムロン株式会社 技術・知財本部 知財専門職、知財サイエンス代表） 白坂 一 氏（弁理士法人白坂 SHIRASAKA Patent Attorney Corporation） 連携セミナー「ChatGPTの活用を見据えたAIによる特許書類作成の戦略的な活用方法」 2023年4月26日収録（約1時間10分） https://www.youtube.com/watch?v=zQybCFT5Alc 1．リーガルテックと知財戦略 2. IP Landscapeと特許AI評価 3．AIによる特許作成 4. グレーゾーン解消制度 5．攻めの特許戦略 特許は質よりも量！？ 6. 守りの特許戦略 AIを用いた知財保険 7. Chat GPT時代のAIによる特許作成の進化 講師 白坂 一（しらさか はじめ） 氏 CHATGPTを活用した対話型の特許書類作成システム『AI SAMURAI ZERO』 18/9/2023 https://yorozuipsc.com/blog/chatgptai-samurai-zero AI SAMURAIによる「AI特許作成」システムは「適法」 3/3/2022 https://yorozuipsc.com/blog/ai-samuraiai1536959 AI SAMURAI新機能「AI特許作成」 4/2/2022 https://yorozuipsc.com/blog/ai-samuraiai 9月27日に行われた山口大学高林客員教授（早稲田大学名誉教授、創英国際特許法律事務所弁護士 高林 龍 氏）企画の知財実務連続講演会第1回「『用途・機能で発明を特定したクレームの権利成立と権利行使の場面での問題点』を視聴しました。
目次は、下記の通りで、米国と日本の機能的クレームの扱いの差、Amgen特許に関する知財高裁の2つの判決の解説、用途限定クレームの問題点などわかりやすい説明でした。 •機能的クレーム ・機能的クレームとは？ ・サポート要件（36条6項1号）・明確性要件（同2号）と実施可能要件（36条4項1号） ・権利成立の場面での問題点 ・権利行使の場面での問題点 •用途限定クレーム ・用途限定クレームとは ・新規性（29条1項） ・権利成立の場面での問題点 ・権利行使の場面での問題点 高林客員教授企画の知財実務連続講演会は、2023年度あと3回（全4回）開催されるということです。 https://www.tlo.sangaku.yamaguchi-u.ac.jp/seminar_20230927/ 高林客員教授企画の知財実務連続講演会（第1回） 山口大学国際総合科学部・知的財産センター共催 【日時】2023年9月27日(水)16:10～17:40 【開催方法】オンライン開催(webex) ※申込み後ご招待 【プログラム】 講師 創英国際特許法律事務所 弁護士 高林 龍 氏 テーマ 「用途・機能で発明を特定したクレームの権利成立と権利行使の場面での問題点」 概要 特許請求の範囲を具体的な構成でなく構成が果たす機能で記載した機能的クレームは、従来は機械的発明について用いられることが多かったのですが、近時は抗体等の医薬発明についても用いられることがあり、その権利成立の際のサポート要件や実施可能要件について、あるいは権利成立後の技術的範囲の解釈においても検討すべき点が多いです。また、医薬の用量・用法限定発明や機能性食品の発明などについても権利成立場面や権利行使場面での検討事項が多いです。本講演でこれらの問題をできるだけわかりやすく説明します。 高林客員教授企画の知財実務連続講演会 https://www.tlo.sangaku.yamaguchi-u.ac.jp/wp-content/uploads/2023/09/20230927_seminar.pdf 第2回 日 時：2023年11月9日（木）16：10～17：40講 師：柳田国際法律事務所 宮下 敬聖 氏 テーマ：『意匠法改正と保護対象の変遷』 第3回 日 時：2023年12月6日（水）16：10～17：40講 師：中村合同特許法律事務所 飯田 圭 氏 テーマ：『属地主義と知財権の越境侵害～知財高特判令和5年5月26日〔コメント配信システム事件〕等を題材に～』 第4回 日 時：2024年2月14日（水）16：10～17：40講 師：三村小松法律事務所 三村 量一 氏、中内 康裕 氏 テーマ：『2023年商標法改正〜コンセント制度の導入と氏名商標の要件緩和について〜仮）』 高石 秀樹弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）の「パラメータ発明の進歩性」に関する解説です。
「審査基準と異なり、裁判所は、パラメータ及びその範囲を発明特定事項と見做して、その容易想到性が論証されない限り進歩性を認める傾向にあります。 詳しくは後述するとおり、新規のパラメータが発明の課題解決と関連していると、容易想到性が否定（進歩性が肯定）されやすいと言えます。 別の観点から言うと、発明の課題・効果・技術的意義が明細書中に記載されていない場合、パラメータと無関係である場合は、設計事項と判断されやすいので、その意味では、パラメータと発明の課題・効果・技術的意義との関係が中核論点となります。」 ということで、Youtube動画（約30分）と資料として「パラメータ発明の進歩性判断」という論文も掲載されています。 １．発明の課題とパラメータとの相関関係と進歩性（一般論） ２．パラメータ発明が進歩性を満たす条件 ３．複数のパラメータが発明の課題解決と相関している場合 知財実務情報Lab.では、「パラメータ発明の進歩性が認められやすい理由」という記事が今年６月に掲載されていますので、そちらも参考になります。 Youtube動画 https://www.youtube.com/watch?v=MnJC0emQ7Ho 論文 https://www.takaishihideki.com/_files/ugd/324a18_ed5f0d7975c342ecb2530c6041d32cc5.pdf パラメータ発明の進歩性 2023.09.26 https://chizai-jj-lab.com/2023/09/26/0926/ パラメータ発明の進歩性が認められやすい理由 2023.06.10 https://chizai-jj-lab.com/2023/06/06/0606-2/ パラメータ発明は活用したい https://www.weeblycloud.com/editor/main.php#/ 「パラメータ発明」の進歩性について https://yorozuipsc.com/blog/2527968 IPジャーナル26号（2023年9月15日発行）の「IPランドスケープ分析におけるChatGPTの活用」（オムロン株式会社技術・知財本部知財専門職、知財サイエンス代表熊巳創)の抄録には、下記のような記載があります。
『AIの進化により、データ駆動型のIPランドスケープ分析が推進されており、その先駆けとしてChatGPTが活用されている。ChatGPTはパターンの抽出に長け、人間の経験や直感にはない新たな視点を提供する。特に、ChatGPTは大量の知的財産情報を迅速に解析できる能力を持っており、IPランドスケープ分析の精度向上が期待される。ただし、ChatGPTは科学的な論理展開や批判的な思考を再現することは難しく、人間の洞察力や判断力も不可欠である。したがって、ChatGPTと人間が協力し、お互いの長所を最大限に生かすことで、より高品質な知財情報分析が可能となる。』 特許データベースからダウンロードしたデータを基に、ChatGPTとNoteableプラグインを活用した特許データの分析などが行われており、市販の商用特許解析ツールとほぼ同じような解析が行えることを示しています。市販の商用特許解析ツールは比較的高額なため、比較的安価に行える特許データベース、ChatGPTとプラグインを用いた解析で置き換えられるかもしれません。 IPランドスケープという視点で言えば、ChatGPTなどの生成AIに学習させるデータについて、公開された情報に加え、非公開の情報を社内だけで学習させて利用するシステムの構築が必須で、このシステムの構築ができた企業のIPランドスケープ分析が期待されます。 なお、現状のChatGPTなどの生成AIの洞察力はまだ十分とは言えず、さらなるレベルアップが必要でしょう。 ＩＰジャーナル最新号第26号 http://fdn-ip.or.jp/ipjournal/latest.php CHATGPTを活用した知財業務の革新 2/6/2023 https://yorozuipsc.com/blog/chatgpt7142606 データ分析による重要特許候補の特定 熊巳 創／鮫島 裕 知財管理73巻(2023年) 9号1035頁 http://www.jipa.or.jp/kikansi/chizaikanri/syoroku/73/9_1035.html 抄録 本研究の目的は、学術論文から重要特許候補を見出すことである。一般に、重要特許は被引用数の多さを用いる手法で探索されることがあるが、確実に重要特許と判別するには、実際に読み込む必要があり、労力がかかるとともに具体的な判断基準も確立されていない。本研究では、学術分野の有識者との議論を通じて、重要特許候補を見出すことを目的とする。仮説として、研究価値の高い学術論文から派生した論文は重要特許になる可能性が高いと考え、検証することとした。さらに、自然言語処理を用いたアプローチにより、重要特許の特定の精度を高めることが出来るという知見が得られたので、この結果を報告することとする。 2023年9月20日から21日にかけて開催された、WIPO（世界知的所有権機関）の会議「8th WIPO Conversation on Generative AI and Intellectual Property」では、生成AI（Generative AI）が知的財産（IP）に及ぼす影響について議論されました。
会議では、生成AIの最新動向や大規模言語モデルを用いたAIによる創造性、機械学習モデルの訓練方法、AIで生成された作品の所有権や著作権などについて、様々な観点から議論が行われました。また、各国の知的財産庁や企業、AIクリエイター、民間セクターなどの代表者も参加し、現状や課題について意見交換が行われました。 この会議は、生成AIがイノベーションを促進する一方で、知的財産権を保護する必要性も示し、AIの時代における創造性を支援しながら知的財産権を守るための責任ある規制の必要性も強調されました。 日本からも3名（JCO文化庁著作権課 Ms. Miho Kobayashi, JPO特許庁 Mr. Atsushi Kukuu, JIPA日本知的財産協会 Mr. Ryuhei Murakami）が発言していました。WIPO ASSISTANT DIRECTOR GENERAL Mr. Kenichiro Natsumeが閉会の挨拶をされていました。 2日間の様子は動画で視聴することができます。精度はもうひとつですが、発言が英文で流れますので、翻訳すると日本語が流れている状態で英語を聴くことができ、理解を助けてくれます。 8th WIPO Conversation Wraps Up, Igniting Discussions on Generative AI's Impact on Intellectual Property September 22, 2023 https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/news/2023/news_0002.html WIPO CONVERSATION ON INTELLECTUAL PROPERTY (IP) AND FRONTIER TECHNOLOGIES EIGHTH SESSION - WIPO IP CONV GE 2 23 DAY 1 MORNING 20 Sep 2023 17:07:56 GMT+9 https://webcast.wipo.int/video/OTHER_WIPO_CONVERSATION_1_2023-09-20_AM_120494 TIMELINE 00:01:28 Opening 00:46:31 Panel 1: Regulation of Generative AI 生成型 AI の規制 01:56:32 Panel 1: Moderated Q&A モデレーターによる Q&A 02:06:26 Panel 2: Generative AI – A Jack of Many Trades? 生成 AI – 何でも屋? WIPO CONVERSATION ON INTELLECTUAL PROPERTY (IP) AND FRONTIER TECHNOLOGIES EIGHTH SESSION - WIPO IP CONV GE 2 23 DAY 1 AFTERNOON 20 Sep 2023 22:07:03 GMT+9 https://webcast.wipo.int/video/OTHER_WIPO_CONVERSATION_1_2023-09-20_PM_120501 TIMELINE 00:00:06 CHAIR 00:00:23 Panel 3: A Mosaic of IP Issues IP 問題のモザイク 01:07:27 Panel 3: Moderated Q&A and Discussion 01:11:06 Panel 4: Access to training data トレーニング データへのアクセス 02:04:29 Panel 4: Moderated Q&A WIPO CONVERSATION ON INTELLECTUAL PROPERTY (IP) AND FRONTIER TECHNOLOGIES EIGHTH SESSION - WIPO IP CONV GE 2 23 DAY 2 AFTERNOON 21 Sep 2023 21:55:24 GMT+9 https://webcast.wipo.int/video/OTHER_WIPO_CONVERSATION_1_2023-09-21_PM_120521 TIMELINE 00:00:09 Presentation: Generative AI for IP Administration プレゼンテーション: 知的財産管理のための生成 AI 00:15:42 Sharing session 01:26:28 Open floor interventions 02:24:36 Closing remarks 02:35:02 Close of Day 2 尾鍋史彦東京大学名誉教授が専門の製紙化学に関連した質問を生成AIにぶつけて、「生成AIのタスク遂行メカニズムから考えた〈Bing〉のポテンシャル」を考察されていました。
「日常的でそれほど専門に深入りしない検索的なプロンプトに対しては精度の高い回答の生成が行われることが確認できた。しかし、専門に深入りしたタスクヘの返答は不完全かつ無回答の発生が見られたが，これは大規模言語モデルに専門分野のタスクに関する情報が学習されていないからという，ごく当たり前の推測ができる。」としています。 やはり、専門分野に関するニーズをみたすためには、大規模言語モデルのいずれかの学習の段階において「専門分野のタスクに関する情報」を学習させることが必要で、皆さんここのところを様々に工夫されていますので、今後に期待したいと思っています。 生成AIのタスク遂行メカニズムから考えた〈Bing〉のポテンシャル 一製紙におけるゼータ電位と企業価値を題材として一 紙パルプ技術タイムス 2023＜8月号＞ 特別企画／紙・不織布・フィルム 加工ガイド2024─市場と技術 尾鍋史彦（東京大学名誉教授） http://www.st-times.co.jp/publication_c/pp_c/2023%E5%B9%B4-%EF%BC%9C8%E6%9C%88%E5%8F%B7%EF%BC%9E%E3%80%80%E7%89%B9%E5%88%A5%E4%BC%81%E7%94%BB%EF%BC%8F%E7%B4%99%E3%83%BB%E4%B8%8D%E7%B9%94%E5%B8%83%E3%83%BB%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%AB%E3%83%A0/
IPL 推進協議会の活動に関しては、様々な発表が行われていますが、JAPIO YEAR BOOK 2023に掲載された『IPランドスケープで「つなげる」「つながる」─ＩＰランドスケープ推進協議会の仮想IPLの取り組み─』は、IPL 推進協議会の 2 年目の活動がしっかりとまとめられています。
9月15日2023特許・情報フェア＆コンファレンスの特別フォーラム「活動第3期目に入ったIPランドスケープ推進協議会 経営とIPLの課題 ～活動の実践とその成果～」のプレゼン資料も公開されました。今後の活動の成果も期待されます。 IPランドスケープで「つなげる」「つながる」 ─ＩＰランドスケープ推進協議会の仮想IPLの取り組み─ 旭化成株式会社 知財インテリジェンス室 シニアフェロー／ IPランドスケープ推進協議会代表幹事 中村 栄 氏 株式会社ブリヂストン 知的財産部門 部門長／ IPランドスケープ推進協議会代表幹事 荒木 充 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_3_04.pdf 2023特許・情報フェア＆コンファレンス 特別フォーラム３ F3 9月15日（金）13：10～14：40 活動第3期目に入ったIPランドスケープ推進協議会 経営とIPLの課題 ～活動の実践とその成果～ 荒木 充 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_001.pdf 「取締役の知財に関する法的責任」 杉光 一成 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_002.pdf 「ニデックの知財活動 ～IPL活動を中心に～」 石井 友也 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_003.pdf 「“家庭用ロボットの展開・浸透のための方向性・戦略”への提案」 吉田 伸 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_004.pdf 2022特許・情報フェア＆コンファレンス IPランドスケープ推進協議会 活動第2フェーズにかける期待 ～９つの仮想IPLから見えてくるもの～ 2022年11月10日 https://pifc.jp/2022/wp-content/uploads/2022/11/pifc2022lec02_v2.pdf 2023年9月10日、特許出願や特許権のリーガルステータスを、J-PlatPat で表示、検索、及び CSV 出力する機能がリリースされました。CSV 出力の3,000件への拡張とあわせて、うれしい機能改善です。
J-PlatPat リーガルステータス機能について https://www.inpit.go.jp/content/100878298.pdf 第１弾リリースが 2023 年 9 月で、 ・リーガルステータス表示機能 ※2023 年 9 月リリース日以降に情報更新があった特許出願と特許権のみ。 ・リーガルステータス CSV 出力機能 ※2023 年 9 月リリース日以降に情報更新があった特許出願と特許権のみ。 第２弾リリースが 2023 年 12 月。 ・リーガルステータス絞り込み検索機能 ・リーガルステータス表示機能 ※出願日が 1998 年 1 月 1 日以降のすべての情報が表示対象。 ・リーガルステータス csv 出力機能 ※出願日が 1998 年 1 月 1 日以降のすべての情報が表示対象。 J-PlatPatの機能改善 ─特許情報の活用層の拡大を目指して─ 独立行政法人工業所有権情報・研修館（INPIT）知財情報部長 福村 拓 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_1_08.pdf 「2023特許・情報フェア＆コンファレンス」で、9月14日に行われた特別フォーラム１ 「知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～」のプレゼン資料が開示されていました。
澤井智毅・WIPO日本事務所長による基調講演「“AIと知財”をめぐる国際情勢」は、世界知的所有権機関（WIPO）が、「知的財産と先端技術に関するWIPO対話」を開催するなど、AIを始めとする先端技術が知財政策に与える影響について、世界へ様々な情報発信をしていて、基本的な論点がしっかり提示されており、世界中で進んでいるAIと知財の議論の状況が解説されました。 日本マイクロソフト(株)の田丸 健三郎 氏は、マイクロソフトの立場からの話、及び、個人的な見解も述べられ、生成AIを巡る議論の難しさを感じ取ることができました。 3Dデジタルコンテンツを提供しているbestat(株)Founder＆代表取締役松田 尚子 氏の話、弁理士の立場からの大沼 加寿子 氏（大澤特許事務所 弁理士、日本弁理士会 副会長）の話、R&D知財グループウェア「THE調査力AI」など特許情報サービスを提供している平尾 啓 氏（アイ・ピー・ファイン(株)取締役副社長）の話からも、生成AIによる影響が広範に及ぶことを感じさせるものでした。 知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～ ChatGPTの登場で国民のAIへの注目度は再上昇しています。基調講演ではAIを活用した各種ツールの提供をしている世界知的所有権機関（WIPO）日本事務所長の澤井智毅氏が登壇します。パネルディスカッションでは企業の知財部門、知財ツール提供会社、あるいは特許庁などの動向から本格活用へ向けての課題について挙げ、近未来の知財組織、知財業務、知財人材、知財戦略等について考えます。 進行役 渡部 俊也 氏 東京大学未来ビジョン 研究センター 教授 https://pifc.jp/2023/visit/#exhibit_semispe 「“AIと知財”をめぐる国際情勢」 澤井 智毅 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_001.pdf 「大規模汎用言語モデルで激変するソリューション開発」 田丸 健三郎 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_002.pdf 「知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～」 平尾 啓 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_005.pdf 「生成AIが特許事務所に与えたインパクト～生成AIにより業務は変化するか～」 大沼 加寿子 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_004.pdf 「事業紹介」 松田 尚子 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_003.pdf 9月21日に配信された第１６１回知財実務オンライン：「大学知財担当のシゴト」（ゲスト：横浜市立大学付属病院次世代臨床研究センター戦略相談室 特任講師 玉腰 紀子）の動画をアーカイブ視聴しました。（約1時間36分）
「大学知財担当のシゴト」ということで、 1 知的財産の特定と保護 2 産学連携の推進 3知財啓発 4その他（研究者に対する助言、支援；秘密保持、研究成果の公開、利益相反に関する助言、企業との交渉支援） という内容でした。 知財実務オンラインでは、講義内容も参考になりますが、質問と回答が参考になります。 慶応大学の国内出願やPCT出願の件数のうち、企業との共同出願がかなり多いのか、大学単独がそれなりに多いのか、どんな感じなのでしょうか？ 東大TLOは、単独出願の特許権に基づくライセンス収入が大半を占めるようですが、慶應義塾大学は同じ傾向に無いようですが、その理解で正しいですか？ 正しいとすると、その理由は何だとお考えですか？ 大学の研究者にとって、特許出願の多寡は関心事なのでしょうか？ 換言すれば、大学は研究者に対する評価指標に特許等の知財を組み込んでいるのでしょうか？ 慶應は私立なので、最大5年雇用との事ですが、横浜市立の場合、事務を取り扱う職員は横浜市の職員でしょうか？市の職員だと、2年毎の移動がありませんか？ 大学の先生や大学病院の先生は、他大学に移られたり、人事異動で転籍したりする場合に、大学帰属となっている知財を、その先生が移転先の大学や病院でも研究したい場合があるのではと想像します。 （続）先生が退職する際に誓約書にサインさせるのだと思いますが、移籍する先生にそのまま研究活動を許容するのか、ノウハウ含めて大学の知財は好き勝手にさせないスタンスで秘密保持義務を課すなど厳しく対応するのか、アカデミアは人材の流動性が当たり前で、とはいえ先生もご自分の専門研究分野をお持ちのはずなので、実際、人材の流動性と知財処理について悩みはないのか気になりました。 企業へのライセンス料（不実施補償料を含む）はどの様に決定することが多いのでしょうか？ 大学側からの提示と企業側からの提示とどちらが決定に影響力を持っていますか？ 傾向があれば教えてください。 産学連携に関する大学知財担当者の活動として、企業（産業界）のニーズを大学の研究者にフィードバックする様なことは、積極的に行われているのでしょうか？ つまり、大学シーズがスタートではなく、企業のニーズが研究のきっかけになることはあるのでしょうか？ 著作権にまつわる相談が意外と多いとのことですが、差し支えなければ、どのような内容が多いのか教えていただけるとうれしいです。 製品の売り上げ額に料率（３～５％など）を掛けて実施料を決定する場合、企業との交渉の中で、製品における特許発明の貢献度（寄与率?）の割合を上記にさらに掛けて実施料を低くしようとする動きはありますか? 臨床研究センター戦略相談室ということで、「臨床研究」という特有な分野で特に悩ましい知財問題としてどんなことがあるのか、もしこれは！という問題がありましたら知りたいです🥰 理事長、学長、部局長、事務局長等に対する知財啓発も行っていますか？ 先ほど医工連携のお話がありましたが、医学部のある大学では医工連携は主流なのでしょうか? 企業の知財ではIPランドスケープというキーワードを未だによく耳にしますが、大学の知財ではどうなのでしょうか? （第１６１回）知財実務オンライン：「大学知財担当のシゴト」（ゲスト：横浜市立大学付属病院次世代臨床研究センター戦略相談室 特任講師 玉腰 紀子） https://www.youtube.com/watch?v=avAFv3kshZE ちなみに、知財実務オンラインのチャンネル登録者数 4000人を超えたという事です。 さすがです。 日立製作所は2023年5月、生成AIの利活用を推進するCoE（Center of Excellence）組織「Generative AI センター」を設立していますが、『技術ありきで生成AIは導入しない、日立が見据える「DX2周目」の堅実な戦い方』は、その通りと思います。
『過去のDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みで見られたような、新技術を社内に導入したが本格的な実用化に至らない、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」への懸念』は、各企業に根強くあるようですが、ChatGPTはAIやデータ分析の専門知識がないユーザーでも利用できる点が特徴なのでその点はかなり違います。 しかし、目的なしに、とにかく使ってみるというというやり方では良い成果は出てきにくいのは確かです。 技術ありきで生成AIは導入しない、日立が見据える「DX2周目」の堅実な戦い方 9/22(金) https://news.yahoo.co.jp/articles/761b5c2b668c28bd28d509840cb726e1ce745cb0?page=1 特許庁は、2021年1月に、AI担当官と管理職員等から構成され、AI関連発明に関する審査環境の整備を担うAI審査支援チームを発足させ活動していましたが、
9月21日に、10月1日付けで、AI担当官を10名程度から40名程度に増員し、全ての審査室にAI担当官を1名ずつ配置することで、AI審査支援チームの体制強化を行うと発表しました。 ChatGPT等の万人が容易に利用可能な AIの出現によって、今後、これまで以上に幅広い分野で創作過程にAIが利活用されることが見込まれるため、これまでAI技術の活用が見られなかった分野等も含め、AI関連発明の審査をサポートできるような審査体制を整備する必要があるという認識です。 生成AIの成果は、①営業・マーケティング、②ソフトウェア開発、③顧客対応、④研究開発の順に出ると言われており、営業・マーケティング、ソフトウェア開発、顧客対応に関しては、成果が出たという発表が多くなっており、研究開発での成果も出始めていますので、かなりの数の特許が今後も出願されていくものと思われます。 体制の強化により、AI関連発明の効率的かつ高品質な審査で、AIを利活用した特許が産業の発展を阻害するのではなく、促進する方向に進むことを期待しています。 AI関連発明の効率的かつ高品質な審査を実現するため、AI審査支援チームの体制を強化します 2023年9月21日 https://www.meti.go.jp/press/2023/09/20230921001/20230921001.html AI審査支援チームの体制強化について（令和5年9月21日更新） https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_seibi.html 特許庁、ＡＩ発明の審査強化 担当官３倍に増員 2023年09月21日 https://www.jiji.com/jc/article?k=2023092100983&g=eco AI特許、審査体制4倍 自動運転や製薬、出願増 2023年9月21日 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO74610520R20C23A9PD0000/ 特許庁、AI審査の専門官を4倍に ロボット・バイオ対応 2023年9月20日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA15BTL0V10C23A9000000/ AI関連発明に係る五庁の審査実務に関する資料収集プロジェクト AI 関連発明に関する審査実務 2023 年 6 月 https://www.jpo.go.jp/news/kokusai/ip5/document/gochou_ai/hikaku.pdf 結果概要 ✓ AI 関連発明の発明該当性については、五庁全てが事例を有しています。（Q7 参照） ✓ AI 関連発明の記載要件については、EPO、JPO、KIPO が事例を有しています。（Q13 参照） ✓ AI 関連発明の新規性については、EPO が事例を有しています。（Q16 参照） ✓ AI 関連発明の進歩性については、EPO、JPO、KIPO、CNIPA が事例を有しています。(Q19 参照） ✓ AI 技術の取扱いについては、いくつかのアプローチがあります。EPO、JPO、CNIPA は、審査基準等に AI 関連発明に特化した項目や事 例を記載しています。KIPO は、AI 技術分野に特化した審査基準を有しています。USPTO は、AI に関する特許の情報をまとめたウェブページを公開しています。(Q2 参照） AI 関連発明の審査実務 付属書 各庁回答 2023 年 6 月 https://www.jpo.go.jp/news/kokusai/ip5/document/gochou_ai/reply_ja.pdf 2023特許・情報フェア＆コンファレンスでの特別講演（T1）「知財経営のトレンド」（講師：独立行政法人工業所有権情報・研修館 久保浩三 理事長）の資料がアップされました。
・事業の保険から利益の源泉へ ・三位一体の経営戦略 ・IPランドスケープ ／経営と知財の一体化 ・知財で稼ぐ ・ビッグビジネスとスモールビジネスの知財経営戦略 ・知財の総合支援機関「INPIT」 という項目建てでした。 当日の特別講演では、「知財で稼ぐ」という中身が、「従来は、特許取得、ライセンスによる収入」だったのが、 今は、「全ての段階で客観的強みを抽出、その強みを儲けに繋げる、儲けを続けるように仕組みを作る」になっている。すなわち、「加速的支援＞経営支援＋知財支援、をINPITは行っている」という事をわかりやすく話されていたのが印象的でした。 2023特許・情報フェア＆コンファレンスでの講演について https://www.inpit.go.jp/about/topic/info_20230920.html 日時：2023年9月13日（水）10:30 ～11:20 会場：東京ビッグサイト 東6ホール内 特設会場 内容：知財経営のトレンド 講師：独立行政法人工業所有権情報・研修館 理事長 久保 浩三 特別講演（T1） 近年、知財と経営との一体化が進み、知財は模倣品を排除しビジネスを守るだけでなく、オープンクローズ戦略のように稼ぐためのツールとして活用されるようになりました。 今後、経営と知財をさらに一体化させ、知財を稼ぐ力に結びつけるためにどうすればよいのか、最新のIPランドスケープ状況や知財経営のトレンドについてお話しました。 知財経営のトレンド 資料 https://www.inpit.go.jp/content/100878479.pdf
連載「生成AI 動き始めた企業たち」は、9月20日で第10回迄来ました。 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/20/news034.html ビジネスへの影響、自社の強み、競争優位性、リスクと対処法、ルール整備について、10社の一覧（比較表）が掲載されています。短く要約されていて参考になります。 日本IBM サイバーエージェント 日立製作所 富士通 NEC パナソニック コネクト NTTデータ 情報通信研究機構（NICT） 三菱電機 村田製作所 生成AI 動き始めた企業たち 連載一覧 10生成AIを「利用しない」リスクとは 村田製作所が全社導入した理由 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/20/news034.html 9「交通事故予防」「インフラ点検効率化」 生成AI活用を進める三菱電機、次なる一手は？ https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/13/news033.html 8生成AIが互いに議論？ 国立法人NICTが目指す「フェイクを見破る術」とは https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/06/news021.html 7NTTデータの生成AI活用 他社といかに差別化を図るのか https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2308/09/news018.html 6分析作業、9時間→6分に パナソニック流、生成AIの活用法 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2308/07/news016.html 5日本語性能「世界トップ級」 NECの生成AI開発の強みとは https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/18/news022.html 4生成AI開発、富士通の強みは？ スパコン「富岳」をどう生かすのか https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/13/news033.html 3日立が描く「熟練技術も伝承できる生成AI」の未来図 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/12/news028.html 2サイバーエージェントが目指す、日本独自の生成AI https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/05/news022.html 1IBMが描く「ビジネス×生成AI」の未来像 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/05/news019.html Japio YEAR BOOK 2023が掲載されていました。
特集は、「リアルとバーチャルの融合化社会に向けた知財戦略」、寄稿集として「特別寄稿ChatGPT革命」、「1. 特許情報関連施策、2. 知的財産の創造、3. 特許情報の高度な活用、4. 特許情報の高度な情報処理技術、4-1機械翻訳技術、4-2. 産業日本語関連」が掲載されています。 Japio YEAR BOOK 2023 https://www.japio.or.jp/00yearbook/yearbook2023.html ChatGPT・生成AI関連をピックアップすると４つありました。 ・ChatGPT革命 ・特許情報から見た生成AIの技術動向と今後の展望と課題─生成AI は、すでに身近で使われていることに気づいていますか─ ・生成AI時代の「気づき」と「直感」─俯瞰解析の結果を生成AIで料理する─ ・機械学習を用いた効率的な特許調査方法─ 大規模言語モデルによる特許調査の効率化─ いずれも深い洞察が印象的です。 ChatGPT革命 国立研究開発法人産業技術総合研究所 フェロー 辻井 潤一 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_0_01.pdf 特許情報から見た生成AIの技術動向と今後の展望と課題 ─生成AI は、すでに身近で使われていることに気づいていますか─ 国立大学法人東京工業大学 副学長（産学官連携担当） オープンイノベーション機構 教授 大嶋 洋一 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_3_02.pdf 生成AI時代の「気づき」と「直感」 ─俯瞰解析の結果を生成AIで料理する─ VALUENEX株式会社 代表取締役社長CEO 中村 達生 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_3_06.pdf 機械学習を用いた効率的な特許調査方法 ─ 大規模言語モデルによる特許調査の効率化─ 花王株式会社 研究開発部門 知的財産部／アジア特許情報研究会 安藤 俊幸 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_4_02.pdf 生成AIの成果は、①営業・マーケティング、②ソフトウェア開発、③顧客対応、④研究開発の順に出ると言われており、営業・マーケティング、ソフトウェア開発、顧客対応に関しては、成果が出たという発表が目白押しになっています。
研究開発での成果は、今のところ、あまり目にしませんでしたが、「三井化学と日本IBM、生成AI/GPTとIBM Watsonの融合で製品の新規用途探索における高精度化と高速化を実現」という記事が飛び込んできました。 今年4月12日に「三井化学と日本アイ・ビー・エムは、生成AIの「GPT」と、IBMが開発したAI「IBM Watson」を融合することで、三井化学製品の新規用途検索を高度化・高速化する実用検証を開始したと発表」したとき、「本当にそうなるのか、疑問もないわけではありませんが、・・・事業とR&Dといった異なるステークホルダー間の情報を融合することにより、市場開発から製品開発までのスピードが加速されることが期待されます。」と、疑問と期待を書きました。 「GPT/生成AIをIBM Watsonと組み合わせることで、この4か月間の実証実験を通じ、新規用途探索イニシアティブにおける自社固有辞書ボリュームを10倍に増量、新規用途の抽出精度を3倍に向上、そして新規用途発見数を倍増させるという成果を実現」という今回の成果は、素晴らしいと思います。 ① 従来は分析者が技術資料や論文、Web等の情報を集めて行っていた辞書案の作成を、GPTとの対話を通じて作成したこと ② 英訳辞書の作成にGPTを用いて、文脈を考慮した高度な翻訳を短時間でできるようになったこと ③ ①と②で辞書案数を増加させたことで、辞書作成数が、従前に比べて約10倍に増加 ④ 新規用途探索の用途抽出プロセスにおいて、GPTの抽出機能を活用することによって、明確に「用途」としての記載があるデータのうち、約70％を自動で抽出することが可能となったことで、新規用途の抽出作業効率が3倍に向上 ⑤ ③と④の効果で、新規用途発見数が倍増という成果 なるほど、GPTの生成/応答/抽出/要約機能はすごいとあらためて感じさせてくれます。 生成AI/GPT活用により、新規用途の発見数が倍増 ー生成AI/GPTとIBM Watsonの融合によるDXイニシアティブー 2023.09.13 三井化学株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 https://jp.mitsuichemicals.com/jp/release/2023/2023_0913/index.htm 三井化学と日本IBM、生成AI/GPTとIBM Watsonの融合で製品の新規用途探索における高精度化と高速化を実現 2023年9月13日 12:31 https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP661981_T10C23A9000000/ 三井化学、生成AIとIBM Watsonの融合による新規用途探索の高精度化と高速化の実用検証スタートービッグデータとDXを活用してトップラインを向上ー 2023.04.12 三井化学株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 https://jp.mitsuichemicals.com/jp/release/2023/2023_0412/index.htm 生成AIがもたらす潜在的な経済効果 2023年6月 https://www.mckinsey.com/jp/~/media/mckinsey/locations/asia/japan/our%20insights/the_economic_potential_of_generative_ai_the_next_productivity_frontier_colormama_4k.pdf 三井化学の生成AIとIBM WATSON融合による新規用途探索 25/4/2023 https://yorozuipsc.com/blog/aiibm-watson ９月１４日に行われた公開シンポジウム「生成AIの課題と今後」（主催：日本学術会議情報学委員会ITの生む課題検討分科会、共催：国立情報学研究所、後援：情報・システム研究機構、情報通信研究機構、一般社団法人情報処理学会、一般社団法人電子情報通信学会）の動画がYouTubeにアップされています。
約７時間の長いシンポジウムですが、それぞれの講演は約20分とコンパクトです。 プログラム 司会：大場みち子（日本学術会第三部会員、京都橘大学工学部教授） 東野 輝夫（日本学術会議連携会員、京都橘大学 副学長／工学部 教授） 10：00 開会挨拶 喜連川 優（日本学術会議連携会員、情報・システム研究機構 機構長／東京大学 特別教授） 10：10 大規模言語モデルを研究する基盤：LLM-jp 黒橋 禎夫（日本学術会議連携会員、国立情報学研究所 所長／京都大学 特定教授） 10：30 NICTのLLMとその周辺 鳥澤 健太郎（日本学術会議連携会員、情報通信研究機構 フェロー） 10：50 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻 善久（LINE株式会社 データサイエンスセンター AI Dev室長） 11：10 言語生成AIの弱点：なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一（日本学術会議連携会員、京都大学大学院情報学研究科 教授） 11：30 画像系AIの利活用 相澤 清晴（日本学術会議第三部会員、東京大学大学院情報理工学系研究科 教授） 11：50 生成AIとマンガ制作 小沢 高広（うめ）（漫画家） 12：10 画像生成AIをもちいたブランドの創出 黒越 誠治（デジサーチアンドアドバタイジング 代表取締役） 12：30 休憩 13：40 生成AIと日本古典籍 Tarin Clanuwat（Google DeepMind、Research Scientist） 14：00 言語LLMの法的課題 宍戸 常寿（日本学術会議特任連携会員、東京大学大学院法学政治学研究科 教授） 14：20 生成AIと著作権 奥邨 弘司（慶應義塾大学大学院法務研究科 教授） 14：40 法的推論への適応限界 佐藤 健（国立情報学研究所情報学 教授） 15：10 総合討論 司会：喜連川 優（日本学術会議連携会員、情報・システム研究機構 機構長／東京大学 特別教授） パネリスト： ・黒橋 禎夫（日本学術会議連携会員、国立情報学研究所 所長／京都大学 特定教授） ・鳥澤 健太郎（日本学術会議連携会員、情報通信研究機構 フェロー） ・井尻 善久（LINE株式会社 データサイエンスセンター AI Dev室長） ・湊 真一（日本学術会議連携会員、京都大学大学院情報学研究科 教授） ・相澤 清晴（日本学術会議第三部会員、東京大学大学院情報理工学系研究科 教授） ・小沢 高広（うめ）（漫画家） ・黒越 誠治（デジサーチアンドアドバタイジング 代表取締役） ・宍戸 常寿（日本学術会議特任連携会員、東京大学大学院法学政治学研究科 教授） ・奥邨 弘司（慶應義塾大学大学院法務研究科 教授） ・佐藤 健（国立情報学研究所情報学 教授） ・橋本 隆子（日本学術会議連携会員、千葉商科大学副学長／商経学部 教授） 16：40 閉会挨拶 土井 美和子（日本学術会議連携会員、情報通信研究機構監事／東北大学理事/奈良先端科学技術大学院大学理事） 備考 主催：日本学術会議情報学委員会ITの生む課題検討分科会 共催：国立情報学研究所 後援：情報・システム研究機構、情報通信研究機構、一般社団法人情報処理学会、一般社団法人電子情報通信学会 公開シンポジウム「生成AIの課題と今後」 https://www.youtube.com/watch?v=uw8_DEm3exg 【目次】*敬称略 4:45 開会挨拶 喜連川 優 12:25 大規模言語モデルを研究する基盤:LLM-jp 黑橋 禎夫 35:46 NICTのLLMとその周辺 鳥澤 健太郎 57:00 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻 善久 1:18:31 言語生成AIの弱点:なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一 1:43:10 画像系生成AIの利活用 相澤 清晴 2:07:40 生成AIとマンガ制作 小沢 高広(うめ) 2:27:02 画像生成AIをもちいたブランドの創出 黑越 誠治 3:44:40 生成AIと日本古典籍 Tarin Clanuwat 4:06:03 言語LLMの法的課題 宍戶 常寿 4:28:40 生成AIと著作権 奥邨 弘司 4:49:39 法的推論への適応限界 佐藤 健 5:23:00 総合討論 トヨタテクニカルディベロップメントは、FRONTEOと日本で初めてAIを活用した特許調査AIシステム「Patent Explorer」を2015年より提供し、発明の新規性・進歩性を否定する根拠となる可能性がある特許文献を迅速に発見・抽出することによって、特許調査の効率化を図る特許調査・分析システムとして、特許調査・分析業務の効率化を実現してきました。また、AI Samuraiの販売代理も行っています。 2023 特許・情報フェア＆コンファレンスでは、まだサービスとして上市されていませんが、「知財業務への GPT 活用事例紹介」を行っていました。 特許調査、明細書作成、特許要約解説、特許自動分類、出願人名寄せ、翻訳、課題抽出、成長分野探索、中間対応、発明提案書作成支援、技術質問回答に、ChatGPT（GPT-4）が活用できるというデモを見せてもらえました。 まだ完成度が低い部分もありましたが、なかなかの優れものでした。 早期の完成・上市を期待しています。 |
著者萬秀憲 アーカイブ
December 2024
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