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2024年11月14日に公開されたAOS Webinar「知財AI活用最前線（ Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏）」では、Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏とTokkyoAi株式会社 取締役COO 平井智之氏による対談が行われ、生成AIの知財実務における可能性と課題を包括的に議論、業界のDX推進と制度の将来像を考察する議論が行われました。 AOS Webinar「知財AI活用最前線（ Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏）」 https://www.aoswebinar.com/conference/agenda?conferenceId=340&releaseVersion=v20221214164621 Tokkyo.Ai https://www.tokkyo.ai/pvt/ appia-engine https://appia-engine.com/ Potential and Challenges of Generative AI in Intellectual Property Practice In the AOS Webinar titled "The Forefront of AI Utilization in Intellectual Property" (hosted by Ryu Yuasa, President and CEO of Smart-IP Corporation), released on November 14, 2024, a comprehensive discussion was held between Ryu Yuasa, President and CEO of Smart-IP Corporation, and Tomoyuki Hirai, COO of TokkyoAi Corporation. The webinar explored the potential and challenges of generative AI in intellectual property practice, delving into the industry's digital transformation (DX) and considering the future landscape of relevant systems.
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11月14日にリリースされたGoogleのGemini新実験モデル「Gemini-Exp-1114」がベンチマークでOpenAI o1-preview(2024年9月12日リリース)やClaude 3.5 Sonnet (2024年10月22日アップデート)を抑えて世界1位のAIモデルになったようです。AIチャットボットの実力を対戦形式で評価するプラットフォーム「Chatbot Arena」での対戦成績では、GPT-4oとの対戦で勝率50%、Claude 3.5 Sonnetとの対戦で勝率62%、o1-previewとの対戦で勝率56%を記録。総合スコアは1344点となり、前バージョンから40ポイントの向上を見せたということです。まだ、実験版で、性能は安定していないとの報告もありますが、数学、創作文章、長文クエリ処理、指示への従順性などで優れているようです。 それぞれの生成AIモデルの進化と特徴に応じた使い分けが進むのかもしれません。 Gemini Exp 1114：史上最高のLLM！o1-プレビューとClaude 3.5 Sonnetを上回る！（完全テスト済み） 2024年11月18日 https://note.com/kind_crocus236/n/n95ba48c4f038 gemini-exp-1114モデルが総合分野一位を獲得！その驚異的な能力とは？ https://www.ai-box.biz/post/chatbot-arena-gemini-exp-1114-ranking-analysis Google新AIモデル「Gemini-Exp-1114」が世界トップに！スモールビジネスの業務効率化に革新をもたらす期待の新星 2024年11月15日 https://ai-wave.jp/2024/11/15/gemini-exp-1114-google-ai-model/ Gemini-exp-1114を最速触ってみた 2024年11月15日 https://note.com/ktworks/n/nbad509e22d17 【Gemini-exp-1114】ベンチマークでGPT-4oを超えた世界最高のLLM！ 2024-11-16 https://weel.co.jp/media/tech/gemiini-exp-1114/ 【GPT-4o/o1超え】GoogleのGeminiがChatGPTを抑えて世界1位のAIモデルに!! 『Gemini-Exp-1114』を徹底解説。活用事例5選も紹介。 November 17, 2024 https://ai-database.beehiiv.com/p/gemini-1114?_bhlid=accbb25973719f993ab3ee7509f1822e9b6179ee&utm_campaign=gpt-4o-o1-google-gemini-chatgpt-1-ai&utm_medium=newsletter&utm_source=ai-database.beehiiv.com Google's New Experimental Model 'Gemini-Exp-1114' Becomes the World's Top AI Model Google's new experimental model "Gemini-Exp-1114," released on November 14, has become the world's top AI model, outperforming OpenAI's o1-preview (released on September 12, 2024) and Claude 3.5 Sonnet (updated on October 22, 2024) in benchmark tests. On the "Chatbot Arena" platform, which evaluates AI chatbot capabilities through competitive matches, Gemini-Exp-1114 achieved a 50% win rate against GPT-4o, 62% against Claude 3.5 Sonnet, and 56% against o1-preview. It achieved an overall score of 1344 points, marking a 40-point improvement from the previous version. While reports suggest that it remains an experimental model with unstable performance, it excels in areas such as mathematics, creative writing, processing long queries, and adhering to instructions. This may signal a growing trend of using different AI models based on their specific strengths and stages of development. 9月30日に発刊された、特許情報による“株式投資”の新・成功方程式「Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～」（著者：楠浦 崇央 氏、573頁）、その紹介の『2024/10/19 「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演、約1時間36分』、『（第213回）知財実務オンライン：「「知財」から企業の未来を手に入れる！～「先読み」の新規事業を読み解く特許情報分析」約1時間40分』を、京都出張の移動時間及びその前後の時間で読み、視聴しました。凄い情報量でした。 花王の事例が88頁(388頁～475頁)、コマツの事例が65頁(476頁～540頁)触れられており、YouTubeで視聴できるアーカイブ動画では、2024/10/19の「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演で花王の事例が、2024/10/24の（第213回）知財実務オンラインでコマツの事例が多く取り上げられました。 特許情報（技術情報、人の情報、権利情報）だけでなくIR情報、及び、裏の情報も併せて分析しているのが特徴で、キャッチコピーの『特許情報による“株式投資”の新・成功方程式』、副題の『「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！』によって、投資家、企業人両方に、新たな視点を提供しています。 特許情報による“株式投資”の新・成功方程式 Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～ https://www.techno-producer.com/patent-information-for-victory/ 「特許」には、企業の過去から現在までの発明やイノベーションの歴史が書かれている。 従って、技術開発や事業開発の動向、および、今後どのような事業を行おうとしているかがわかるのである。 これを読み解くことができれば、企業の「未来」を予測し、いま、株式投資をすべき企業が見極められる！ 【目次】 ■はじめに／99%の人が知らない、「特許情報」の活用法とは？ ■プロローグ／時代の最先端情報から、“100年企業”を見つけ出す ■Chapter１ “特許”はインテリジェンス。なぜ、投資に役立つのか？ ■Chapter2 特許でわかること～書いてあることから知るべきもの～ ■Chapter3 強い企業・強い技術を見抜け！～特許情報の読み方～ ■Chapter4 実践演習：「オリンパス」の可能性を探ってみる ■特別対談①／特許や知財から、企業の何がわかるのか？ ■Chapter５ 投資センスを磨く～役立つ情報の見つけ方～ ■特別対談②／投資家が、「勝ち組企業」を育てる ■Chapter６ 知財戦略のダントツ企業「花王」と「コマツ」を解剖する！ ■Chapter７ 長期で応援したい企業の、最新動向をチェックしよう ■おわりに／“イノベーション”を起こし続ける企業に着目を！ 尖った事業を企画するための特許情報分析 ～ Patent Information For Victory ～（2024/10/19 「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演） https://www.youtube.com/watch?v=qQvQZQqWwnM&t=8s 本講演の要点 1） 先進的な企業の特許を読むと「尖った仮説」を立てられる 2） 特許から分かること・IR情報との違い 3） 「他人が気づかないネタ」を見つけ出す調査の考え方 4） 食品業界に「知財革命」を起こした花王の特許戦略 5） 「尖ったところ」を育て「もうひとつの花王」をつくる新規事業戦略 6） まとめ ～特許情報を活用して尖った事業を企画しよう～ （第213回）知財実務オンライン：「「知財」から企業の未来を手に入れる！～「先読み」の新規事業を読み解く特許情報分析」（ゲスト：TechnoProducer 代表取締役CEO 楠浦 崇央／畑田 康司）2024/10/24 https://www.youtube.com/live/FWc79GDPJFw 本講演の目次 1）企業の思考回路を把握するための「特許」と「IR」情報の読み方 2）「未来を見据えている企業」をどう見つけるか？ 3）世界に先駆けて「IoT」の新規事業を育てたコマツの思考回路 4）Komtrax の成功を支えたコマツの特許ポートフォリオ 5）「モノ」から「コト」へシフトするコマツの事業戦略 6）まとめ ～ 未来を先取りする企業を育てる ～ Patent Information For Victory On September 30, the book Patent Information For Victory: Unlocking the “Future” of Companies through Intellectual Property! (Author: Takao Kusuura, 573 pages) was published, introducing a new success formula for stock investments using patent information. I took the opportunity to read the book and watch its related presentations during travel for a business trip to Kyoto and in my spare time before and after the trip. The information was truly impressive in volume and depth. The book highlights case studies on Kao Corporation over 88 pages (pages 388–475) and Komatsu Ltd. over 65 pages (pages 476–540). These case studies were extensively covered in archived videos available on YouTube: the Kao case was discussed during the 246th session of the Intellectual Property Management Research Group (Smips) on October 19, 2024, in a lecture lasting approximately 1 hour and 36 minutes, while the Komatsu case was featured in the 213th session of Intellectual Property Practice Online on October 24, 2024, in a session lasting about 1 hour and 40 minutes. What sets this work apart is its analysis not only of patent information (technical, human, and rights information) but also of IR data and less formal, behind-the-scenes information. The tagline, A New Success Formula for Stock Investment through Patent Information, and the subtitle, Unlocking the “Future” of Companies through Intellectual Property!, provide investors and corporate professionals alike with a fresh perspective. 研究者たちに生成AIツールを使わせて、生成AIが科学的発見とイノベーションに与える影響を検証した論文「Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation」は、米国の大手企業の研究開発部門で1,018人の研究者で、グラフニューラルネットワーク（GNN）と呼ばれる深層学習モデルに既存の材料の構造と特性に基づいて学習を行い、研究者が求める特定の性質を持つ新しい材料の「レシピ」を生成することができるようになった生成AIツールを使用して実験が行われました。結果、AIを導入した研究者は、44%多くの素材を発見し、それが特許出願件数の39%増加と下流の製品イノベーションの17%上昇につながったということです。 ただ、上位10％のトップクラスの研究者は成果が2倍に向上しましたが、下位3分の1の研究者はほとんど恩恵を受けなかったということです。 さらに、この研究では潜在的なマイナス面も浮き彫りになりました。科学者の82%が仕事の満足度の低下を報告しています。この問題は、研究における生成型AIツールの統合に伴う懸念として注目されています。 2024 Nov 11 “生成AI活用”の上位10％は生産性が2倍近く向上するが「下位3分の1は効果なし」の理由。研究者1000人以上でMITが検証（生成AIクローズアップ） https://www.techno-edge.net/article/2024/11/11/3817.html Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation Aidan Toner-Rodgers MIT November 6, 2024 https://aidantr.github.io/files/AI_innovation.pdf 本稿では、米国の大手企業の研究開発ラボに所属する1,018人の科学者に対して、新素材発見技術をランダムに導入し、人工知能がイノベーションに与える影響を研究した。AIを導入した研究者は、44%多くの素材を発見し、それが特許出願件数の39%増加と下流の製品イノベーションの17%上昇につながった。これらの化合物は、より斬新な化学構造を持ち、より根本的な発明をもたらしている。 しかし、このテクノロジーは生産性の分布において著しく異なる効果をもたらす。科学者の下位3分の1はほとんど恩恵を受けない一方で、トップクラスの研究者の成果はほぼ2倍になった。この結果の背後にあるメカニズムを調査したところ、AIが「アイデア生成」タスクの57%を自動化し、研究者をモデルが生成した候補材料の評価という新しいタスクに再配分することが分かった。トップクラスの科学者は、AIによる有望な提案を優先するために、自らの専門知識を活用する一方で、他の科学者は誤検出のテストに多大なリソースを浪費している。 これらの調査結果は、AIが強化した研究の潜在的可能性を示すと同時に、革新的プロセスにおけるアルゴリズムと専門知識の相互補完性を明らかにしている。しかし、調査では82%の科学者が創造性の低下やスキルの過小利用によって仕事に対する満足度が低下したと報告しており、これらの成果には代償が伴うことが明らかになった。 The Impact of Generative AI on Scientific Discovery and Innovation The paper "Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation" examines the impact of generative AI on scientific discovery and innovation by equipping 1,018 researchers from the R&D departments of major U.S. corporations with generative AI tools. These tools utilized a deep learning model known as Graph Neural Networks (GNN) to learn from the structure and properties of existing materials and generate "recipes" for new materials with specific desired properties as sought by the researchers. The results showed that researchers who adopted the AI tools discovered 44% more materials, leading to a 39% increase in patent applications and a 17% rise in downstream product innovations. However, while the top 10% of high-performing researchers achieved a twofold improvement in results, the bottom third of researchers saw little benefit. Additionally, the study highlighted a potential downside: 82% of scientists reported a decrease in job satisfaction. This issue has been brought into focus as a concern accompanying the integration of generative AI tools in research. Japio YEAR BOOK 2024で、「AIを用いた効率的な特許調査方法─生成系AI を活用した特許情報活用の新パラダイム─」（アジア特許情報研究会／元花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸 氏）は、Alを用いた効率的な特許調査方法に焦点を当て、生成系Alの特許情報活用における新たなアプローチを提案し、その利点と課題について考察しています。生成AIにできることできないことが、実例でわかりやすく示されており、上手な使い方が示されています。
目次は、次の通りです。
AIを用いた効率的な特許調査方法 ─生成系AI を活用した特許情報活用の新パラダイム─ アジア特許情報研究会／元花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸 氏 Japio YEAR BOOK 2024 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2024book/24_4_04.pdf A New Paradigm for Utilizing Generative AI in Patent Information In the Japio YEAR BOOK 2024, the article titled “Efficient Patent Search Methods Using AI: A New Paradigm for Utilizing Generative AI in Patent Information” by Mr. Toshiyuki Ando (Asia Patent Information Research Association / Former Intellectual Property Department of Kao Corporation) focuses on efficient patent search methods utilizing AI. It proposes a novel approach to leveraging generative AI in patent information usage, examining its advantages and challenges. The article provides clear examples of what generative AI can and cannot do, offering practical guidance on its effective use. The table of contents is as follows:
月刊パテント2024年9月号に掲載された「就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響」（KSIパートナーズ法律特許事務所 石本 貴幸 弁理士）は、就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響を裁判例に基づいて検討しています。
また、石本弁理士が運営する「営業秘密ラボ」では、営業秘密関連情報の発信を行っており、判例についてもわかりやすく紹介されています。 就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響 パテント Vol. 77, No. 10, P.74 (2024) https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4498 他社の営業秘密、侵害を防げ 石本貴幸氏 2024年8月27日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD2413N0U4A720C2000000/ 営業秘密ラボ https://www.xn--zdkzaz18wncfj5sshx.com/p/blog-page_11.html The Impact of Employment Rules and Non-Disclosure Agreements on the Confidentiality of Trade Secrets Published in the September 2024 issue of Monthly Patent, the article titled "The Impact of Employment Rules and Non-Disclosure Agreements on the Confidentiality of Trade Secrets," authored by Patent Attorney Takayuki Ishimoto from KSI Partners Law and Patent Office, examines how employment rules and non-disclosure agreements influence the confidentiality of trade secrets, based on case law. Additionally, on the platform "Trade Secret Lab" operated by Patent Attorney Ishimoto, information related to trade secrets is disseminated, including clear and accessible explanations of case precedents. 司法分野で人工知能（AI）を使う試みが国内外で進んでいて、人工知能研究と法学を融合させた「人工知能法学」の第一人者である情報・システム研究機構人工知能法学研究支援センター長の佐藤健氏が、人工知能法学の基本から、法学に生成AIを応用する取り組みの現状や課題、自身が開発した判決推論システム「プロレグ(PROLEG)」について、2024年11月14日に日本記者クラブで話した内容がYouTubeにアップされています。 ヨーロッパではITと法律をともに学べる大学があるそうで、日本ではITと法律と両方の知識を持つ人がいないのは将来を考えると問題、育成の場が必要とのことでした。 なるほどという内容です。 「生成AI」(4) AIが判決 を下す日 佐藤健・情報・システム研究機構人工知能法学研究支援センター長 2024.11.14 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=0epqgtT_jQc The Day AI Makes Judicial Decisions Efforts to use artificial intelligence (AI) in the judicial field are progressing both domestically and internationally. Professor Ken Sato, Director of the Artificial Intelligence and Law Research Support Center at the Research Organization of Information and Systems and a leading expert in the field of "Artificial Intelligence Law" that integrates AI research and legal studies, spoke at the Japan National Press Club on November 14, 2024. His talk, which covered the fundamentals of Artificial Intelligence Law, current efforts and challenges in applying generative AI to the legal field, and his own development of a judgment reasoning system called "PROLEG," has been uploaded to YouTube. He mentioned that, in Europe, there are universities where students can study both IT and law together. In contrast, Japan faces a problem due to the lack of people with expertise in both IT and law, which is a concern for the future. He emphasized the need for a system to nurture such talent. It was a thought-provoking discussion. 『AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」ー 権利者のための手引き ー』が11月15日公開されました。今年5月にAI時代の知的財産権検討会がまとめた「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ」（令和６年５月）のポイントを、権利者の視点から紹介し、解説をしたものです。「中間とりまとめ」以外にも、関係省庁からは以下のガイドライン等が示されていますので、便利です。
なお、「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめについて【概要】」も同日に公表されています。 AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」ー 権利者のための手引き ー https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/2411_tebiki.pdf AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめについて【概要】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/2411_gaiyou.pdf AI 時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ 2024 年５月 AI 時代の知的財産権検討会 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf Guidelines for the Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era (For Rights Holders) The "Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era: Guidelines for Rights Holders" was published on November 15. This document introduces and explains the key points of the "Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era" (May 2024), which was compiled by the Review Committee on Intellectual Property Rights in the AI Era in May this year, from the perspective of rights holders. In addition to the "Interim Report," related government agencies have also provided the following guidelines, making them a convenient resource. Furthermore, the "Overview of the Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era" was also released on the same day. 2024/11/13 にライブ配信された「一人知財業務で生成ＡＩを味方につけるヒント」（【講師】きのか特許事務所 室伏千恵子 代表弁理士）は、一人知財担当者の悩みに対して、生成AIを活用したツール「サマリア」を味方につけ業務効率化&情報共有の円滑化を図ろうという提案をしています。
一人知財業務においては業務効率化&情報共有の円滑化は重要で、サマリア等の生成AIツールを用いると、競合の出願状況をスピーディーに把握、調査においてスクリーニングを効率化&情報共有の円滑化、効率的な営業支援、社内での知財のプレゼンスを上げるなどに効果的であることをわかりやすく説明しています。 生成ＡＩを味方につけるヒント【室伏千恵子 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=iD-KvSq-TRQ Leveraging Generative AI in Solo IP Work The live-streamed session titled "Tips for Leveraging Generative AI in Solo IP Work" (hosted on November 13, 2024, by Chieko Murofushi, representative patent attorney at Kinoka Patent Office) offers suggestions for addressing the challenges faced by solo IP practitioners. The session highlights how to utilize a generative AI-powered tool, Samaria, to improve work efficiency and facilitate smoother information sharing. In solo IP work, enhancing efficiency and streamlining information sharing are crucial. The session clearly explains how tools like Samaria can be effective in swiftly grasping competitors’ filing statuses, optimizing screening processes during research, improving communication and collaboration, supporting sales activities efficiently, and enhancing the presence of IP within the company. 11月13日に行われた「NVIDIA AI Summit Japan」におけるNVIDIA の創業者/CEO のJensen Huang(ジェンスン フアン)氏の特別講演が、「Jensen Huang Special Address from NVIDIA AI Summit Japan」としてYouTubeに動画がアップされました。 AI とアクセラレーテッド コンピューティングがどのように産業を変革するかについて紹介した後、ソフトバンクグループ株式会社 代表取締役 会長兼社長執行役員 孫 正義 氏と対談しています。 生成ＡＩに要約させると、二人の想い、熱量、人間らしさがなくなっていることに気づきます。 Jensen Huang Special Address from NVIDIA AI Summit Japan 2024/11/15 https://www.youtube.com/watch?v=x8O6ChAWBxs NVIDIA CEO、ジェンスン・フアン氏が来日。ソフトバンク基地局にNVIDIA AI Aerial導入で5G AI-RAN構築へ 掲載日 2024/11/14 https://news.mynavi.jp/article/20241114-3064841/ 「NVIDIA」C EO とソフトバンクグループ ・孫正義会長が対談 Alインフラについて構想語る 2024年11月13日 https://news.ntv.co.jp/category/economy/8514ea7ff26f43838510aa132039a5b6 NVIDIA とソフトバンク、AI 産業革命の世界競争への日本の参入を推進 2024 年 11 月 13 日 https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/press-releases/2024/nvidia-and-softbank-accelerate-japans-journey-to-global-ai-powerhouse/ 米NVIDIA×ソフトバンク、日本の“AIインフラ構築”へ 孫正義氏「これは国家安全保障の問題」https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2411/13/news180.html ‘Every Industry, Every Company, Every Country Must Produce a New Industrial Revolution,’ Says NVIDIA CEO Jensen Huang at AI Summit Japan NVIDIA founder and CEO Jensen Huang and SoftBank Chairman and CEO Masayoshi Son discuss Japan’s emerging role in AI. November 12, 2024 https://blogs.nvidia.com/blog/ai-summit-japan-huang-son/ Nvidia Founder and CEO Jensen Huang on the AI revolution 2024/11/12 https://www.youtube.com/watch?v=gsPdXHtgSno NVIDIA CEO Jensen Huang’s Special Address at AI Summit India 2024年10月24 日 https://www.youtube.com/watch?v=GlKBbsVX37c&t=539s The AI Industrial Revolution Driven by NVIDIA and SoftBank A special lecture by NVIDIA’s Founder and CEO, Jensen Huang, from the “NVIDIA AI Summit Japan” held on November 13 has been posted on YouTube as “Jensen Huang Special Address from NVIDIA AI Summit Japan.” In his address, he discussed how AI and accelerated computing are transforming industries, followed by a conversation with Masayoshi Son, Chairman and CEO of SoftBank Group Corp. When summarized by generative AI, one may notice that the passion, intensity, and humanity conveyed by the two individuals fade away. 特許事務所から企業３社（特許事務所→パナソニック→カゴメ→資生堂）という経歴の宮下 洋明 弁理士の「食品業界における知的財産活動の振り返り－警鐘は、杞憂であった。－」（月刊パテント 2024年9月号に掲載）が弁理士会ホームページにアップされました。
大手酒類メーカー間のクロスライセンスの例、特許権が存在することによる大手流通会社及び食品会社の力関係の変化の例など、食品業界の知財活動が経営に貢献している事例が挙げられています。 食品業界の統合報告書における知財・無形資産の開示が他業界と比較して優れているという報告もあり、もっと食品業界の知財活動は注目されるべきかもしれません。 食品業界における知的財産活動の振り返り－警鐘は、杞憂であった。－ https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4497 知的財産部門の歩き方（特許事務所→企業３社）第１５９回知財実務オンライン https://yorozuipsc.com/blog/-3159 Intellectual Property Activities in the Food Industry A reflection on "Intellectual Property Activities in the Food Industry—Warnings Were Unfounded" by Patent Attorney Hiroaki Miyashita, whose career spans from a patent firm to three companies (Panasonic, Kagome, and Shiseido), has been uploaded on the Japan Patent Attorneys Association's website. The article, featured in the September 2024 issue of the Monthly Patent Journal, highlights examples of intellectual property activities contributing to business management within the food industry. These examples include cross-licensing agreements among major alcoholic beverage manufacturers and changes in the power dynamics between major distribution and food companies due to the existence of patent rights. There is also a perspective that the disclosure of intellectual property and intangible assets in integrated reports in the food industry is superior compared to other industries, suggesting that intellectual property activities in the food industry deserve more attention." 知財実務情報Lab. 管理人の高橋政治弁理士・技術士が、前回の「明細書中に「本発明」と書いたらダメなの？」に続き、「明細書中に「好ましい」と書いたらダメなの？」というのは、大変気になります。
確かに米国では「好ましい」という文言がクレーム範囲の限定解釈につながる危険性があるという話は聞いたことがありますが、日本では通常積極的に用いていましたし、米国出願時にも表現が微妙にかわっていた記憶があります。 『「好ましい」という文言を用いたためにクレーム範囲が限定解釈された裁判例』確かに知りたいです。 明細書中に「好ましい」と書いたらダメなの？ 2024.11.12 https://chizai-jj-lab.com/2024/11/12/1109/ Does using the term 'preferable' lead to a restrictive interpretation? Mr. Takahashi, the administrator of the Intellectual Property Practice Information Lab and a patent attorney and engineer, is deeply interested in whether using the term 'preferable' in the specification could be problematic, following his previous discussion on ‘Is it bad to write “the present invention” in the specification?’. Indeed, I’ve heard that in the United States, there is a risk that using the term 'preferable' may lead to a restrictive interpretation of the claim scope. However, in Japan, we have generally used it actively, and I recall that there were subtle differences in expression even in U.S. applications. I am certainly interested in any case precedents where the use of the term 'preferable' resulted in a restrictive interpretation of the claim scope. デクセリアルズと三菱総合研究所が、生成AIを用いた技術領域の自動可視化システムの構築を開始したということです。1.１．大量の技術資料・論文の解析
・長所／短所分析、要素技術を抽出 ２．要素技術の関係性可視化 ・技術領域や要素技術を素早く俯瞰 ３．要素技術の自動分析・整理 ・有望な要素技術がいち早くわかる というのが目指す姿のようです。 今の生成AIのレベルでどの程度できるのか疑問ではありますが、次のレベルの生成AIではかなり実現できるような気がします。 三菱総合研究所とデクセリアルズ、生成AIによる「技術開発領域可視化システム」構築を開始 2024/11/12 https://aismiley.co.jp/ai_news/mri-dexerials-generative-ai/ デクセリアルズと三菱総合研究所、生成AIによる「技術開発領域可視化システム」構築を開始 ～新規領域の製品・技術開発に有望な要素技術を迅速に探索～ デクセリアルズ株式会社 2024年11月7日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000075.000064805.html Technology Development Area Visualization System Using Generative AI Dexerials and Mitsubishi Research Institute have started building an automated visualization system for technology areas using generative AI.
知的財産戦略本部の構想委員会で、「知的財産推進計画 2025」の策定に向けた検討が進めてられていますが、11月11日から「知的財産推進計画 2025」の策定に向けた意見募集が始まりました。「知的財産推進計画 2024」について見直すべき点や、「知的財産推進計画 2025」に新たに盛り込むべき施策等についての意見募集です。
「知的財産推進計画 2025」の策定に向けた意見募集 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2025/iken_boshu2025.pdf 知的財産戦略本部におけるこれまでの検討状況等のリンク先 ア) 知的財産推進計画 2024 【概要】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou1.pdf 【本文】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou2.pdf イ) 新たなクールジャパン戦略 【概要】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou3.pdf 【本文】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou4.pdf ウ) 「構想委員会」における検討状況 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/index.html Public Call for Opinions on the Formulation of the 'Intellectual Property Promotion Plan 2025' The Intellectual Property Strategy Headquarters' Concept Committee is currently deliberating the formulation of the 'Intellectual Property Promotion Plan 2025.' As of November 11, a public call for opinions has been opened. This call seeks input on points to be revised in the 'Intellectual Property Promotion Plan 2024' as well as suggestions for new policies to be included in the 'Intellectual Property Promotion Plan 2025.' 「2025年にAGIがくる」とOpenAI CEO サム・アルトマン氏が発言したようです。
OpenAIのAI進展の5段階スケール（レベル1：チャットボット、レベル2：推論者、レベル3：エージェント、レベル4：イノベーター、レベル5：組織）で、現在はレベル2だそうですが、レベル３が2025年に実現するだろうというのが共通認識のようで、この段階がAGI（Artificial General Intelligence；人工汎用知能の略、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能）と考えているようです。 レベル2相当のOpenAI o1の知能指数が120ということですので、それほど不思議ではないように思います。 2025年、AGIが到来？OpenAI CEOが予測 2024.11.11 https://community.exawizards.com/aishinbun/news-11-11-2024/ 【緊急配信】思わず「2025年にAGIがくる」とサム・アルトマン氏が発言！これってどう受け取ったらいいのか？（2024年11月11日配信版） https://www.youtube.com/watch?v=aYy-yNbmwPE サム・アルトマンのAGIに関する発言は、あなたが思っている以上に重大だ！ https://note.com/kind_crocus236/n/n8882e960f419 How To Build The Future: Sam Altman https://www.youtube.com/watch?v=xXCBz_8hM9w AGI is Coming in 2025 And OpenAI is poised to get there first. https://analyticsindiamag.com/ai-insights-analysis/agi-is-coming-in-2025/ AGI by 2025? Altman’s Bold Prediction on AI’s Future https://medium.com/@types24digital/agi-by-2025-altmans-bold-prediction-on-ai-s-future-9f15b071762c OpenAI’s Sam Altman predicts AGI in 2025 https://readwrite.com/openais-sam-altman-predicts-agi-in-2025/ AIは自ら提案するエージェント 話題の自律型を知る8選 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC073ME0X01C24A1000000/ AGI in 2025 It seems that OpenAI CEO Sam Altman has stated, "AGI will arrive in 2025." According to OpenAI’s five-stage scale for AI progression (Level 1: Chatbot, Level 2: Reasoner, Level 3: Agent, Level 4: Innovator, Level 5: Organization), we are currently at Level 2. However, there seems to be a common understanding that Level 3 will be achieved in 2025, and it is believed that this stage represents AGI (Artificial General Intelligence—referring to artificial intelligence with general cognitive abilities like humans). Given that OpenAI’s model o1, which is considered Level 2, has an IQ equivalent to 120, it doesn’t seem all that surprising. アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、各講師の講演後、パネルディスカッションが行われました。次の2つの質問に対する各講師の話を基に議論されました。 ①生成 Alは特許等知財の創出や強化に繋がるか？ ②今、本邦に求められる生成 Alに関わる技術は何か？ 第8回特許情報シンポジウム https://aamtjapio.com/symposium.html Generative AI Contributes to IP Creation and Strengthening The '8th Patent Information Symposium,' organized by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and Japan Patent Information Organization (Japio), was held online on November 7, 2024. Following each speaker's lecture, a panel discussion took place based on the following two questions:
アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、NTT コミュニケーション科学基礎研究所 永田 昌明 氏が「JaParaPat: 大規模日英特許対訳コーパス」という講演を行いました。 『2000 年から 2021 年に日本特許庁 (JPO) と米国特許商標庁 (USPTO) から公開された特許出願から約 3億文対の日英対訳コーパスを作成した。欧州特許庁(EPO) が管理する書誌データベース DOCDB からパテントファミリーに基づいて対訳文書対を抽出し、機械翻訳に基づく文対応を用いて対訳文対を抽出した。Web から収集した約 2000 万文対の対訳データJParaCrawl に対して、特許出願から収集した約 3 億文対の対訳データを追加することにより、日英特許翻訳の精度が約 20BLEU ポイント向上した。』という内容がわかりやすく説明されています。 第8回特許情報シンポジウム https://aamtjapio.com/symposium.html 「JaParaPat: 大規模日英特許対訳コーパス」講演資料 https://aamtjapio.com/kenkyu/files/symposium2024/nagata.pdf JaParaPat: 大規模日英特許対訳コーパス 言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月） https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/P8-23.pdf Large-Scale Japanese-English Patent Parallel Corpus The '8th Patent Information Symposium,' hosted by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and the Japan Patent Information Organization (Japio), was held online on November 7, 2024. Masaki Nagata from NTT Communication Science Laboratories delivered a lecture titled 'JaParaPat: Large-Scale Japanese-English Patent Parallel Corpus.' He explained in a clear and accessible manner, 'We created a corpus of approximately 300 million Japanese-English sentence pairs from patent applications published by the Japan Patent Office (JPO) and the United States Patent and Trademark Office (USPTO) between 2000 and 2021. Using the bibliographic database DOCDB managed by the European Patent Office (EPO), we extracted parallel document pairs based on patent families, and further extracted parallel sentence pairs based on machine translation alignment. By adding approximately 300 million sentence pairs collected from patent applications to the JParaCrawl dataset, which includes around 20 million parallel sentence pairs gathered from the web, the accuracy of Japanese-English patent translation improved by roughly 20 BLEU points.' アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、大澤特許事務所 所長 大澤 豊 弁理士が「弁理士業務への生成ＡＩの活用可能性と将来像 ～一人の実務者の視点から～」という講演を行いました。ポイントは、下記の点です。 生成ＡＩを、弁理士業務のどのような部分に活用し得るか。 生成ＡＩが、将来的に弁理士業務にどのような影響を与え得るか。 第8回特許情報シンポジウム https://aamtjapio.com/symposium.html 「弁理士業務への生成ＡＩの活用可能性と将来像 ～一人の実務者の視点から～」講演資料 https://aamtjapio.com/kenkyu/files/symposium2024/oosawa.pdf Utilization of Generative AI in Patent Attorney Work On November 7, 2024, the "8th Patent Information Symposium" was held online, hosted by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and the Japan Patent Information Organization (Japio). Mr. Yutaka Osawa, the director and patent attorney at Osawa Patent Office, gave a lecture titled "Potential and Future Prospects of Utilizing Generative AI in Patent Attorney Work – From the Perspective of a Practitioner." The key points are as follows:
アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、ＩＲＤ国際特許事務所 所長・弁理士 谷川 英和氏が「生成ＡＩ等を用いた特許文書品質向上のための取り組み」という講演を行いました。現状の生成AIでできること、その限界が実例で示されていました。生成AIの改良が進むことで、特許文書の作成プロセスが大幅に効率化されることが期待され、生成AIの活用により、特許業務の効率化と質の向上が進むだけでなく、知財戦略の強化にも貢献することが期待されるとされています。 講演の目次は下記の通りです。 １．生成ＡＩによる定性特許文書評価 （１）特許文書品質向上のためのツール （２）生成ＡＩを用いた特許文書品質向上のための取り組み （３）産業日本語研究会 特許文書分科会の取り組み ２．機械学習等による定量的特許文書評価 （１）機械学習を用いた定量的特許文書評価（PatentValueAnalyst-SVM） （２）演算式による定量的特許文書評価（PatentValueAnalyst-CF） ３．特許文書の品質チェック （１）特許文書の品質チェックツール（PatentQC） （２）生成AIを用いた特許文書の品質チェック ４．まとめ 第8回特許情報シンポジウム https://aamtjapio.com/symposium.html 「生成ＡＩ等を用いた特許文書品質向上のための取り組み」講演資料 https://aamtjapio.com/kenkyu/files/symposium2024/tanigawa.pdf Improving Patent Document Quality Using Generative AI The "8th Patent Information Symposium," hosted by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and the Japan Patent Information Organization (Japio), was held online on November 7, 2024. Hidekazu Tanigawa, the director and patent attorney of IRD International Patent Office, delivered a presentation titled "Efforts to Improve Patent Document Quality Using Generative AI." In his talk, Tanigawa demonstrated what current generative AI can achieve, as well as its limitations, using real-life examples. With further improvements in generative AI, it is expected that the process of creating patent documents will become significantly more efficient. The use of generative AI is anticipated not only to improve efficiency and quality in patent work but also to contribute to strengthening intellectual property strategy. The presentation outline is as follows:
アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、愛知工業大学 経営学部 准教授 野中尋史 氏が「特許を対象とするスコアリングモデルおよび大規模言語モデルの研究」という講演を行いました。 特許を対象とするスコアリングモデルと大規模言語モデルの組み合わせにより、技術創造を促進するAIの開発について説明、特許情報を活用した技術創造AIの整備により、革新を生み出す技術的なアイデアが支援され、企業全体や社会全体にわたる価値創出の可能性が広がることを話しています。 第8回特許情報シンポジウム https://aamtjapio.com/symposium.html 「特許を対象とするスコアリングモデルおよび大規模言語モデルの研究」講演資料 https://aamtjapio.com/kenkyu/files/symposium2024/nonaka.pdf Technology Creation AI Utilizing Patent Information The 8th Patent Information Symposium, hosted by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and the Japan Patent Information Organization (Japio), was held online on November 7, 2024. Associate Professor Hirofumi Nonaka from the Faculty of Business Administration at Aichi Institute of Technology delivered a lecture titled 'Research on Scoring Models and Large Language Models Targeting Patents.' He explained the development of AI to promote technological creation through the combination of scoring models for patents and large language models. By establishing technology creation AI that leverages patent information, technical ideas that drive innovation are supported, expanding the potential for value creation across companies and society as a whole. |
著者萬秀憲 アーカイブ
December 2024
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