企業のリーダー人材向けオンラインカンファレンス「VALUE DESIGN SUMMIT 2024　生成Alと企業価値創造」（株式会社NEWh、2024年11月29日開催）で、株式会社NEWh 取締役兼Design Strategist 小池祐介氏が「AI時代を勝ち抜く！次世代の事業開発メソッド最前線」という講演を行いました。
複雑化・加速する事業環境に対応可能な新しい方法論として、生成AIを活用した事業開発のプロセスを効率化・革新する方法について解説しています。
アイデア創造に特化し、設計や決定は人間が担う役割分担を推奨、生成AIへの指示としては、ドキュメント型・対話型・パワープロンプトの3つのプロンプトタイプを活用することを推奨しています。
具体的な活用例として、外部環境分析、内部分析: 経営資源や強みの特定、言語化、事業アイディア発想と評価、仮想インタビューが挙げられています。
生成AIの活用法のヒントになります。
 
申込者限定で2025年1月31日（金）までの約2ヶ月間無料視聴できます。
 
「VALUE DESIGN SUMMIT 2024」のアーカイブ動画を無料公開
「生成AIと企業価値創造」をメインテーマにした、企業経営層らが登壇する12セッションを2025/1/31まで無料視聴可能
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000078441.html
 
 
 
Streamlining and Innovating the Business Development Process with Generative AI
 
At the online conference "VALUE DESIGN SUMMIT 2024: Generative AI and Corporate Value Creation" for business leaders (hosted by NEWh Inc. on November 29, 2024), Yusuke Koike, Director and Design Strategist at NEWh Inc. gave a presentation titled "Surviving in the AI Era! The Cutting Edge of Next-Generation Business Development Methods".
As a new methodology that can respond to the increasingly complex and accelerated business environment, he explains how to streamline and innovate the business development process using generative AI.
He recommends a division of labor in which humans are responsible for design and decision making, and recommends using three types of prompts for generative AI: document type, dialog type, and power prompt.
Specific examples of use include: external environment analysis, internal analysis: identifying management resources and strengths, verbalization, business idea generation and evaluation, and virtual interviews.
This will give you some ideas on how to use generative AI.

月刊パテント 2024年10月号『特許法・意匠法・商標法が目指す「産業の発達」の統一的解釈』（特許庁　審査第三部　加藤　幹　上席総括審査官）は、立法担当者が想定していた特許法・意匠法・商標法の目的を、技術の進歩・需要の増加・商品流通秩序の維持の先に産業の発達があるとしたうえで、特許法・意匠法・商標法における「産業の発達」の統一的解釈を展開し、知的財産基本法との関係も議論しています。
特許法では、立法担当者が想定していた技術の進歩の先に産業の発達があるという考え方は、「技術の進歩」という概念が特許を受けることができる発明かどうかの判断基準としては機能しているとはいえないとしています。
意匠法・商標法についても同様の議論がされています。
AIが創作する時代に突入した中で、重要な議論だと思います。
 
 
特許法・意匠法・商標法が目指す「産業の発達」の統一的解釈
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4511
 
 
 
The "Development of Industry" that the Patent Act, Design Act and Trademark Act Aim to Achieve
 
Monthly Patent, October 2024 issue "A Unified Interpretation of the 'Development of Industry' That the Patent Act, Design Act and Trademark Act Aim to Achieve" (by Motoki Kato, Senior Examiner, Examination Department 3, Japan Patent Office) discusses the purpose of the Patent Act, Design Act and Trademark Act as intended by the legislator, and how the development of industry lies beyond technological progress, increased demand and maintaining product distribution order.
In the Patent Law, the idea that industrial development is beyond the technological progress contemplated by the legislator is said to be incapable of functioning as a criterion for determining whether an invention is patentable or not.
The same argument is made in design and trademark law.
I think this is an important discussion in the age of AI.

サイバーエージェントは、AI技術の研究開発組織「AI Lab」において、AI技術の事業活用と知財戦略を推進する専門組織「AI Strategy & Planning」を設立しました。
あえて研究開発組織内に設置することで、研究開発の初期段階から事業戦略と知財戦略の観点を組み込み、技術の特性を最大限に活かした事業展開が可能になるという考え方で、今後も、AI技術の研究開発から事業活用、さらに知財としての権利化を一気通貫で推進する新しい研究組織の在り方を確立し、研究成果の社会的価値を最大化していくとのことです。
「研究開発の初期段階から事業戦略と知財戦略の観点を組み込み、技術の特性を最大限に活かした事業展開」を目指すのはその通りだと思いますが、組織的に研究開発組織の中の方が良いのか外の方が良いのかは、ケースバイケースだと思っています。
 
AI Lab、AI技術の事業活用と知財戦略を推進する専門組織「AI Strategy & Planning」を設立
―事業・知財・技術戦略を融合させ、研究成果の社会実装を強化―
2024年12月 3日
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=31097?fbclid=IwY2xjawG7x5pleHRuA2FlbQIxMQABHa7O0ZNufWLyLba2MCwh-bVOwud3TcXmDvi8UQiRrSbbCdF3BrIoR2_xVw_aem_I0sLMU5ZM3lbTCj1DuZBcQ
 
 
 
A Specialized Organization for Promoting the Business Use of AI Technology and Intellectual Property Strategies
 
CyberAgent has established "AI Strategy & Planning" as a specialized organization for promoting the business use of AI technology and intellectual property strategies within its AI technology research and development organization "AI Lab".
By establishing it within the R&D organization, the Company hopes to incorporate business and intellectual property strategies from the early stages of R&D and develop businesses that make the most of the characteristics of the technology. In the future, the company hopes to establish a new research organization that will promote the seamless integration of AI technology R&D, business application, and intellectual property acquisition, and maximize the social value of research results.
I think the goal of "integrating business and intellectual property strategies from the early stages of R&D, and developing businesses that make the most of the characteristics of the technology" is right, but I think it is a case-by-case decision whether it is better to have the R&D organization inside or outside the company.

企業のリーダー人材向けオンラインカンファレンス「VALUE DESIGN SUMMIT 2024　生成Alと企業価値創造」（株式会社NEWh、2024年11月29日開催）で、株式会社東芝　上席常務執行役員最高デジタル責任者　岡田俊輔氏が「多様な事業へ生成Alの導入を加速する東芝の取り組み」という講演を行いました。
「90日かけていた自由記述コメントの分類を1日に短縮。生成AIの活用により劇的な効率化が実現しました。」、「翻訳作業やソースコードのレビュー・仕様書化でも高い効果が確認されています。」という業務効率化だけでなく、「次年度は、社内の効率化にとどまらず、お客様とともに新たな価値を創出することを目指します。そのためには、生成AIの業務効率化だけでなく、サービス開発や質の向上に活用できるかが鍵になります。」と、東芝は組織全体の進化と顧客価値の創造に繋げる長期的なビジョンを持っていることがわかります。
 
申込者限定で2025年1月31日（金）までの約2ヶ月間無料視聴できます。
 
「VALUE DESIGN SUMMIT 2024」のアーカイブ動画を無料公開
「生成AIと企業価値創造」をメインテーマにした、企業経営層らが登壇する12セッションを2025/1/31まで無料視聴可能
2024年12月2日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000078441.html
 
 
 
Toshiba accelerates adoption of Generative Al across a wide range of businesses
 
At the online conference "VALUE DESIGN SUMMIT 2024: Generative AI and Corporate Value Creation" for corporate leaders (hosted by NEWh, Inc. on November 29, 2024), Shunsuke Okada, senior executive officer and chief digital officer of Toshiba Corporation, gave a presentation titled "Toshiba's Efforts to Accelerate the Introduction of Generative AI into a Diverse Range of Businesses."
"We have reduced the time it takes to classify free-form comments from 90 days to one day. We have achieved dramatic efficiency improvements through the use of generative AI." We have also confirmed high levels of effectiveness in translation work, source code review and specification creation. In addition to improving operational efficiency, Toshiba also has a long-term vision for creating customer value and evolving the organization as a whole. To achieve this, the key will be whether we can use the generated AI not only to improve operational efficiency, but also to develop services and improve quality. This shows that Toshiba has a long-term vision that will lead to the evolution of the entire organization and the creation of customer value.

企業のリーダー人材向けオンラインカンファレンス「VALUE DESIGN SUMMIT 2024　生成Alと企業価値創造」（株式会社NEWh、2024年11月29日開催）で、株式会社レゾナックホールディングス執行役員最高技術責任者　福島雅人氏が「共創型研究開発により価値を創造―生成AIを活用し、共創型で課題解決」という講演を行いました。
１．「世界トップクラスの機能性化学メーカー」への変革
２．半導体材料開発を通じてAI半導体の進化に貢献
３．生成AIを活用し、共創型で社内の課題解決
という目次でした。
レゾナックは、2023年に昭和電工と日立化成の合併により、24,000人のスタートアップで新たに「機能性化学メーカー」を創業しているのであり、価値の源泉は共創（すり合わせ）、「共創型化学会社」を目指しており、「化学の力で社会を変える」ことが存在意義である。
異なる文化の2つの大会社が合併して共創する状況において、生成AIが果たす役割はかなり大きいようです。
申込者限定で2025年1月31日（金）までの約2ヶ月間無料視聴できます。
 
「VALUE DESIGN SUMMIT 2024」のアーカイブ動画を無料公開
「生成AIと企業価値創造」をメインテーマにした、企業経営層らが登壇する12セッションを2025/1/31まで無料視聴可能
2024年12月2日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000078441.html
 
 
Co-creative R&D with Resonac's generative AI
 
At the online conference "VALUE DESIGN SUMMIT 2024: Generative AI and Corporate Value Creation" (hosted by NEWh, Inc. on November 29, 2024), Masato Fukushima, Chief Technology Officer and Executive Officer of Resonac Holdings, Inc. gave a presentation entitled "Creating Value through Collaborative R&D: Using Generative AI to Solve Problems through Collaborative Creation".
The contents were as follows,
1. Transforming into a "World Class Functional Chemicals Manufacturer".
2. Contributing to the development of AI semiconductors through semiconductor material development
3. Use generative AI to solve internal company problems through co-creation
 
Resonac is a new "functional chemical manufacturer" founded in 2023 as a startup with 24,000 employees through the merger of Showa Denko and Hitachi Chemical, and its source of value is co-creation (matching), it aims to be a "co-creation-type chemical company", and its raison d'etre is "to transform society with the power of chemistry".
In a situation where two large companies from different cultures are merging and co-creating, it seems that the role of generative AI is quite significant.
 
You can watch it for free for about two months until January 31, 2025 (Fri.) for applicants only.

株式会社NEWhが2024年11月29日開催した、企業のリーダー人材向けオンラインカンファレンス「VALUE DESIGN SUMMIT 2024　生成Alと企業価値創造」のアーカイブ動画が公開されました。
VALUE DESIGN SUMMIT 2024の12のセッションでは、企業におけるAI活用の事例や、その活用戦略をトップリーダーがどう考え行動して実現したのかといった実例をはじめ、DX、オープンイノベーション、デザインといったテーマもあります。
申込者限定で2025年1月31日（金）までの約2ヶ月間無料視聴できます。
 
12のセッション
AI による DX 第二章とその先 - 求められる企業と人材
多様な事業へ生成AIの導入を加速する東芝の取り組み
AI時代を勝ち抜く！次世代の事業開発メソッド最前線
共創型研究開発により価値を創造――生成AIを活用し、共創型で課題解決
AIエージェントが変えるビジネスのあり方
銀行とデザインの今
個人のPASSIONを組織のMISSIONにつなぎ、社会にIMPACTを創る！
AIとロボティクスが拓く未来
3Dデータのクラウドサービス3D. Coreが実現するデータの民主化とは
プライベートLLMを中核としたDXの加速。リコーの取り組み
AIはCEOの夢を見るか
AI経営戦略：全社最適に向けた推進体制と共創モデル実現
 
 
「VALUE DESIGN SUMMIT 2024」のアーカイブ動画を無料公開
「生成AIと企業価値創造」をメインテーマにした、企業経営層らが登壇する12セッションを2025/1/31まで無料視聴可能
2024年12月2日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000078441.html
 
 
 
Generative Al and Corporate Value Creation
 
The archived video of the online conference "VALUE DESIGN SUMMIT 2024: Generative Al and Corporate Value Creation," hosted by NEWh Inc. on November 29, 2024.
The 12 sessions of the VALUE DESIGN SUMMIT 2024 covered topics such as case studies of AI use in enterprises, examples of how top executives thought about and acted on their use strategies to achieve them, as well as topics such as DX, open innovation, and design.
The videos will be available for free viewing to registered attendees for approximately two months, until Friday, January 31, 2025.

『NECや日立はかつて｢エヌビディア的存在｣だった…世界一を誇った日本の半導体産業を潰した"犯人"　莫大な特許使用料をふんだくられ､凋落していった』という記事は、確かに、と思います。今後は自動車産業が標的のようです。
 
 
NECや日立はかつて｢エヌビディア的存在｣だった…世界一を誇った日本の半導体産業を潰した"犯人"
莫大な特許使用料をふんだくられ､凋落していった
https://president.jp/articles/-/88592
なぜ日本の半導体産業は世界で戦えなくなったのか。慶應義塾大学の大西広名誉教授は「かつてNECや日立、東芝は現在のNVIDIAのように勢いがあり、驚異の目で見られていた。しかし、アメリカから仕掛けられた『通商戦争』によって壊滅せざるを得なかった」という――。
※本稿は、大西広『反米の選択 トランプ再来で増大する“従属”のコスト』（ワニブックス【PLUS】新書）の一部を再編集したものです。
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/484706710X/presidentjp-22
 
 
 
NEC and Hitachi were once “NVIDIA-like”
 
I think that the article ‘NEC and Hitachi were once ’NVIDIA-like”... The “culprits” who destroyed Japan's semiconductor industry, which boasted of being the best in the world, were forced to pay huge patent royalties and fell into decline” is certainly true. It seems that the automobile industry will be the next target.

Chatbot Arenaは、最新のLLM（大規模言語モデル）の性能を多角的に評価する競技プラットフォームで、最新のランキングや性能を確認することが出来ます。
最新のランキングを見ると、アップデートされたChatGPT-4o（2024-11-20）とGoogleの「Geminiのexp-1121」が両方1位になっています。
Arena Scoreでは、Googleの「gemini-exp-1121」は、OpenAIの「GPT-4o-2024-11-20」を上回り僅差でトップとなっていますが、Average Win Rateでは「GPT-4o-2024-11-20」が「gemini-exp-1121」をわずかに上回っています。
熾烈な性能アップ競争が続いています。
 
 
GPT-4oの最新アップデートがもたらす変化とは？Google Geminiとの競争！
2024年11月29日
https://qiita.com/CodingDane/items/98dab8aa03423e48dd51
 
【AI競争激化】GoogleのGeminiがわずか1日で再び1位に返り咲く！
https://www.ai-box.biz/post/gemini-exp-1121-ai-ranking
 
 
 
The fierce performance race between Google and OpenAI
 
Chatbot Arena is a competition platform that evaluates the performance of the latest LLM (Large Language Model) from multiple perspectives, and you can check the latest rankings and performance.
Looking at the latest rankings, the updated ChatGPT-4o (2024-11-20) and Google's "Gemini exp-1121" are both ranked first.
In Arena Score, Google's "gemini-exp-1121" is slightly ahead of OpenAI's "GPT-4o-2024-11-20", but in Average Win Rate, "GPT-4o-2024-11-20" is slightly ahead of "gemini-exp-1121".
The fierce competition to improve performance continues.

中外製薬は、2020年からデジタルトランスフォーメーション（DX）の強化を図り、2030年に向けた「CHUGAI DIGITAL VISION 2030」を策定していますが、生成AIの導入と活用はその中核を成す技術として位置づけられています。
2024年11月21日に行われた『生成AI活用基盤「Amazon Bedrock」を活用した事例発表会』では、中外製薬による生成AI活用の基盤構築、環境整備の取り組みについて紹介されたとのことです。
中外製薬は、全社員が生成AIを使いこなせる環境を整備することを目指し「Chugai AI Assistant」という生成AIアプリを内製で開発し、プロトコール作成補助（臨床試験の実施計画書のドラフト作成を生成AIに依頼し、効率化）、プログラミング支援（データサイエンティストや非データサイエンティストが生成AIを利用して、PythonやRのコード作成やエラー修正を実施）、データ分析（アンケート結果の集計や分析に生成AIを活用し、生産性を向上）などに、7000名以上の社員が日常的に利用しているとのことです。
今後は、R＆D領域における論文の探索や利活用の効率化、標的分子探索への活用、臨床プロセスでの非構造化データの構造化や、長期に及ぶ臨床計画のデザイン、試験の関連文書やQ＆A、各種申請書の作成アシストなどでの活用が想定されています。
AIを活用することによる創薬期間の短縮や開発費用の低下、成功確率の向上などの成果が期待されます。
 
 
AIを活用した新薬創出
https://www.chugai-pharm.co.jp/profile/digital/ai_technology.html
 
【技術ブログ】生成AI活用Chatアプリをアジャイル内製開発！中外製薬のDXを支えるtech工房の取り組み
https://note.chugai-pharm.co.jp/n/n36583815e96d
 
R＆Dや治験にも生成AIを　中外製薬が進める生成AI開発／活用環境の構築
2024/11/29
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2411/29/news116.html
 
中外製薬における創薬開発の期間短縮をコスト削減に向けた生成AI活用とは
2024/11/26
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20241126-3071879/
 
もはやDX企業の中外製薬　生成AIのアイディアをボトムアップで集めて束ね、“新薬創出短縮”を目指す
11/25(月)
https://news.yahoo.co.jp/articles/f9df5d8eff49dfcd969b9b35a8f32c711cf721e4
 
多分野にまたがる中外製薬の生成AI活用、その成果とは
2024/10/04
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20241004-3031422/
 
中外製薬｜生成AIアプリChugai AI Assistantのユーザー体験を向上し「革新的な新薬の創出」を加速
https://newrelic.com/jp/customers/chugai-seiyaku
 
 
 
Chugai AI Assistant: Generative AI for R&D and Clinical Trials
 
Chugai Pharmaceutical has been strengthening its digital transformation (DX) initiatives since 2020 and has established the "CHUGAI DIGITAL VISION 2030" as a roadmap toward 2030. Within this framework, the adoption and utilization of generative AI are positioned as core technologies.
At the "Use Case Presentation for Generative AI Platform 'Amazon Bedrock'" held on November 21, 2024, Chugai Pharmaceutical shared its efforts in building a foundational platform and creating an environment for generative AI utilization.
To enable all employees to proficiently use generative AI, Chugai Pharmaceutical internally developed a generative AI application called "Chugai AI Assistant." Over 7,000 employees use this tool daily for various purposes, including:

• Protocol Drafting Assistance: Utilizing generative AI to draft clinical trial implementation plans, improving efficiency.
• Programming Support: Helping data scientists and non-data scientists create Python and R code or fix errors using generative AI.
• Data Analysis: Enhancing productivity by leveraging generative AI for aggregating and analyzing survey results.

Looking ahead, generative AI is expected to be utilized in the following R&D areas:

• Streamlining the search and utilization of academic papers.
• Assisting in the exploration of target molecules.
• Structuring unstructured data in clinical processes.
• Designing long-term clinical plans.
• Supporting the creation of related documents, Q&A materials, and various application forms.

The company anticipates outcomes such as shortening drug development timelines, reducing development costs, and increasing the success rate of drug development through the use of AI.

11月28日に公開されたYouTube「pivot公式チャンネル【松尾豊教授に聞く、生成AIの「次の10年」】」（約35分）では、東京大学工学系研究科　松尾 豊 教授が、LLMの今後の発展、ロボティクスへの応用、これから起きる変化について語っています。
文字起こしを単に要約させると、きれいにまとまっていますので内容の把握には良いのですが、平板で熱意とか感情が伝わりません。「話し手の熱意とか感情が伝わるような要約を作成してください。」とすると、改善されますが、やはり生の方が良いですね。
 
 
【松尾豊教授に聞く、生成AIの「次の10年」】
https://www.youtube.com/watch?v=ker41VCT3j4
 
 
 
Professor Yutaka Matsuo talks about the next 10 years of generative AI, "From Despair to Challenge
 
In the YouTube video "Pivot official channel [Interview with Professor Yutaka Matsuo about the 'next 10 years' of generative AI]" (approx. 35 min.) released on November 28, Professor Yutaka Matsuo of the Graduate School of Engineering at the University of Tokyo talks about the future development of LLM, its application to robotics, and the changes that will occur in the future.
If you simply summarize the transcription, it comes out well and is good for understanding the content, but it's flat and doesn't convey enthusiasm or emotion. If you ask the transcriber to "create a summary that conveys the speaker's enthusiasm and emotion," it will improve, but the raw version is still better.

株式会社博報堂ＤＹホールディングスのHuman-Centered AI Instituteが、2023年11月に実施した第1回「AIと暮らす未来の生活調査」に続き、2024年10月に全国の15～69歳の生活者を対象に２回目となる「AIと暮らす未来の生活調査」を実施し、調査結果を公表しました。
ました。
以下、調査結果の要点です。
・生活者の5割以上が、生成AI関連サービスを認知。月１以上の利用者も2倍以上に増加。
・生成AI利用層の８割が「AIは手助けしてくれる存在」とポジティブに捉えている。
・プライベートより、仕事や学業で生成AIを利用するという人が昨年度調査より大幅に増加。
・10代の6割以上がAIを使いこなしている「AIネイティブ世代」。
・生成AIの利用用途上位は「文書作成・文書処理」「業務効率化」「翻訳作業」「アイディア出し」。
・生成AIへの将来期待意識は高く「インターネットよりも大きな影響を与える」と7割が回答。
生成AI関連サービスが急速に浸透していることがわかります。
 
 
博報堂ＤＹホールディングス　Human-Centered AI Institute
「AIと暮らす未来の生活調査2024」を実施
公開日：2024/11/25
https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/news/corporate/2024/11/5110.html
 
生成AIの衝撃はインターネット以上？ “AIに任せる仕事”と“人がやるべき仕事”の境界線【博報堂ＤＹホールディングス調べ】（Web担当者Forum）
https://news.yahoo.co.jp/articles/b6d814cb74d6386c30d39f95294502875179bead
 
 
 
Generative AI-related services rapidly gaining popularity
 
Following the first "Survey of Future Living with AI" conducted by the Human-Centered AI Institute of Hakuhodo DY Holdings, Inc. in November 2023, the second "Survey of Future Living with AI" was conducted in October 2024 among consumers aged 15 to 69 across Japan, and the results of the survey were released.
The main points of the survey results are as follows.
More than 50% of consumers are aware of generative AI-related services. The number of users who use these services at least once a month has more than doubled.
・80% of generative AI users have a positive view of AI, seeing it as a helpful presence.
The number of people using generative AI for work or study, rather than for personal use, has increased significantly since last year's survey.
More than 60% of teens are "AI natives" who are comfortable using AI.
・The top uses of generative AI are "document creation and processing," "improving work efficiency," "translation work," and "idea generation."
There is a high awareness of the future potential of generative AI, with 70% of respondents saying it will have a greater impact than the Internet.
This shows that services related to generative AI are rapidly becoming more widespread.

パナソニック、PHP研究所、松尾研究所（東京大学 大学院 教授の松尾豊氏が技術顧問）は、松下幸之助氏を再現したAIを開発したと発表しました。
任意の質問に対し、松下幸之助氏らしい内容と口調で答えを返すということで、「怖いくらい似ている」ようです。
パナソニック 歴史文化コミュニケーション室で保存している膨大な資料の中から、「松下幸之助発言集」などから3400万字のテキストデータを使用、音声データは年代を絞って48時間分を採用しているとのこと。
音声認識、返答生成、音声合成、動画生成の4つのAI技術を統合し、ユーザーからの質問に対し、リアルタイムで応答・音声・映像を生成することで実現できたとのことで、今後の発展もいろいろ考えられます。
 
 
 
松尾研究所、パナソニック ホールディングスと生成AI技術を活用した「松下幸之助」再現AIを共同開発
2024年11月29日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000113160.html
 
「怖いくらい似ている」…パナソニックHDが開発した“AI松下幸之助”の回答
2024年11月29日
https://newswitch.jp/p/43797
 
パナソニックが開発した「AI松下幸之助」、その開発の狙いとは
2024/11/28
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20241128-3073187/
 
2024年11月27日
パナソニックHDとPHP研究所が生成AI技術を活用した「松下幸之助」再現AIを開発
－東京大学大学院 松尾 豊教授が技術顧問を務める株式会社松尾研究所と共同で実施－
https://news.panasonic.com/jp/press/jn241127-1?_gl=1*sn818*_ga*ODY2MTkxODEyLjE3MzI4MzgyMzQ.*_ga_K78QDTE73S*MTczMjgzODIzMy4xLjEuMTczMjgzODI0OS40NC4wLjA.&_ga=2.76761557.1541391861.1732838234-866191812.1732838234
 
 
The "Konosuke Matsushita AI" using generative AI technology
 
Panasonic, PHP Research Institute, and Matsuo Laboratory (with Professor Yutaka Matsuo of the University of Tokyo Graduate School as technical advisor) have announced that they have developed an AI that recreates Konosuke Matsushita.
It seems to be "eerily similar" in that it answers questions in a manner and tone characteristic of Konosuke Matsushita.
From the huge amount of data stored at the Panasonic History and Culture Communication Office, they used 34 million characters of text data from the "Matsushita Konosuke Speech Collection" and other sources, as well as 48 hours of audio data from a specific time period.
It is said that this was achieved by integrating four AI technologies - speech recognition, response generation, speech synthesis, and video generation - and generating responses, audio, and video in real time in response to users' questions, and there are various possibilities for future development.

知財実務情報Lab.で 11月27日に開催されたセミナー「登録例に学ぶ関連意匠・部分意匠・組物・画像の戦略的活用法2024 」（レクシア特許法律事務所　代表パートナー　松井 宏記 弁理士、約1時間15分）の録画が専用サイトの「期間限定」のページで公開されました。
意匠法の大改正で、昔の知識では対応できなくなってきています。
画像の意匠、機能的部分の保護、全体意匠と部分意匠の関連、関連意匠の重要性、動的意匠、組物など、改正後の最近の状況がよくわかりました。
 
公開予定：2024年12月4日　正午まで
録画視聴方法については、下記のページにまとめられています。
https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/
 
（無料）登録例に学ぶ関連意匠・部分意匠・組物・画像の戦略的活用法2024 【11/27開催セミナー】
https://chizai-jj-lab.com/2024/10/05/1127/
 
 
Strategic Utilization of Designs (Related Designs, Partial Designs, Sets of Articles, and Images)
 
The recording of the seminar titled "Strategic Utilization of Related Designs, Partial Designs, Sets of Articles, and Images: Learning from Registered Examples 2024" (approximately 1 hour and 15 minutes), held on November 27 at the Intellectual Property Practice Information Lab, is now available on the "Limited Time" page of a dedicated website. The seminar was presented by Hiroki Matsui, a patent attorney and managing partner at the Lexia Patent and Law Office.
With the major revisions to the Design Act, traditional knowledge is no longer sufficient to address current needs. The seminar provided valuable insights into the recent developments following the revisions, including design protection for images, protection of functional parts, the relationship between overall designs and partial designs, the importance of related designs, dynamic designs, and sets of articles.

パテント・インテグレーションが、2024年10月25日に提起した訴訟に引き続き、11月27日に別の特許権に基づきPatentfieldに対し侵害行為の差止及び損害賠償を求める特許権侵害訴訟を東京地方裁判所に提起したというプレスリリースを行っています。
一方、Patentfieldは、11月26日に、特許権侵害に関する訴状を受領したこと、現在弁護士を通じて対応を進めており今後の裁判手続において当社の見解を主張し適切に対応していくこと、追加の訴訟が提起された場合にも本件と同様に適切に対応していくこと等をホームページにアップしています。
知財分野での生成AI活用が実用化段階に入っており、そのサービスの先頭に立っている両社の争いが、生成AI活用の阻害になることは避けていただきたいと思います。
 
 
パテント・インテグレーション株式会社
生成ＡＩに関する特許権侵害訴訟の追訴提起について（２）
2024-11-28
https://patent-i.com/ja/news/85/
生成ＡＩに関する特許権侵害訴訟の提起について
2024-10-28
https://patent-i.com/ja/news/84/
 
Patentfield株式会社
2024.11.26
当社に対する特許権侵害訴訟の提起に関するお知らせ
https://patentfield.com/news/269#/
2024.11.01
当社に対する特許権侵害訴訟の提起に関するお知らせ
https://patentfield.com/news/266#/
 
AI関連発明の留意点
AI関連発明の権利行使時の留意点（1）
https://www.independents.jp/pdfjs/web/viewer.html?file=https://www.independents.jp/storage/pdf/2024%E5%B9%B411%E6%9C%88%E5%8F%B7PDF.pdf
https://www.independents.jp/article/2586
 
今週の知財ニュース_20241101
https://www.youtube.com/watch?v=kRZ2u9qcgiY
 
生成AI技術に関連する特許権侵害訴訟　Patentfieldのコメント
5/11/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ai-patentfield
 
知財分野での生成AI活用で訴訟勃発
31/10/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ai8763858
 
 
 
Filing of Additional Lawsuit Regarding Generative AI Patent Infringement　
 
Patent Integration issued a press release stating that following the lawsuit filed on October 25, 2024, it filed another patent infringement lawsuit against Patentfield on November 27, seeking an injunction against infringing acts and damages based on a different patent. The lawsuit was filed with the Tokyo District Court.
Meanwhile, Patentfield announced on its website on November 26 that it had received a complaint regarding patent infringement. The company stated that it is currently addressing the matter through legal counsel, will assert its views appropriately during future court proceedings, and will handle any additional lawsuits in the same manner as this case.
As generative AI becomes practical in the field of intellectual property, I hope that the dispute between these leading companies in generative AI services does not hinder the further utilization of this technology.

キリンホールディングスは、11月25日、生成AIを業務に積極的に導入し、特にマーケティング領域での効率化と生産性向上を目指す「KIRIN BuddyAI Project」を開始したと発表しました。昨年12月の「生成AIをマーケティングに実装する検証を開始」から約1年で本格運用に至ったようです。
「KIRIN BuddyAI Project」は、特にマーケティング業務に特化した特化型生成AIを活用することで、従業員の業務効率を向上させ、クリエイティブな価値創造に向けた時間を確保することを目的としていて、年間で約29,000時間の時間創出が見込まれています。
また、マーケティング業務に特化した約15種類のプロンプトテンプレートが用意されており、これにより従業員は業務に最適なテンプレートを選択し、生成AIを活用して迅速かつ質の高いアウトプットを得ることができるということで、テンプレートは「エグゼキューション開発」「調査・分析」「汎用業務」の3つのカテゴリーに分類されています。
初期段階としてマーケティング部門（マーケティング業務従事者約400名）に導入された後、営業や研究開発（R&D）などの他の領域にも順次展開される予定で、2025年末までには国内全従業員への展開を目指しています。
知財部門にも水平展開されることが明記されていますので、期待が膨らみます。
 
2024-11-26
キリン、生成AIをマーケティング領域で導入し順次国内従業員約1万5,000人へと展開
https://iotnews.jp/ai/258650/
 
年間「2万9000時間」を創出　キリン、業務特化型の生成AIプロジェクト始動
全従業員1万5000人へ展開
2024年11月26日
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2411/26/news085.html
 
ビジネス現場での生成AI活用を目的とした「KIRIN BuddyAI Project」を始動
～マーケティング領域で導入を開始し、順次国内従業員約1万5,000人へと展開拡大～
2024年11月25日
https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2024/1125_02.html
 
生成AIをキリンビールのマーケティングに実装する検証を開始
「キリン 氷結®」ブランドの商品開発でAIペルソナを活用し、お客様理解の質の向上を目指す
2023年12月19日
https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2023/1219_02.html
 
 
 
Kirin Holdings Introduces Generative AI in Marketing Division
 
On November 25, Kirin Holdings announced the launch of the "KIRIN BuddyAI Project," a program aimed at actively integrating generative AI into operations, with a particular focus on improving efficiency and productivity in the marketing domain. This marks the culmination of about a year of efforts since the company began testing the implementation of generative AI in marketing in December last year.
The "KIRIN BuddyAI Project" leverages specialized generative AI tailored to marketing tasks, with the goal of enhancing employee efficiency and securing time for creative value generation. The initiative is expected to create approximately 29,000 hours of additional time annually. The project includes around 15 prompt templates specifically designed for marketing activities, allowing employees to select the most suitable template for their tasks and use generative AI to produce high-quality outputs quickly and effectively. These templates are categorized into three groups: "Execution Development," "Research & Analysis," and "General Operations."
Initially introduced in the marketing division, encompassing approximately 400 employees engaged in marketing tasks, the system will gradually be expanded to other areas such as sales and research and development (R&D). The company aims to extend its use to all employees in Japan by the end of 2025.
It is also stated that it will be rolled out horizontally to the Intellectual Property department, so expectations are high.

『失われた30年とは「知財戦略で敗れた30年」　IBM、エヌビディアが実践する“攻めのオープンな知財戦略”とは』（野村総合研究所・林力一氏に聞く）は、「技術の特性を理解し、それを顧客価値に変換できる能力」を身に付け、「製品を提供するだけでなく、顧客が抱える課題を理解し、それに応える新たな価値を提案することで、顧客との関係を深め、持続的な取引を確立していくこと」が「攻めのオープンな知財戦略」の柱であるということです。
「多くの産業がソリューションビジネスに転換しつつある今、知財・無形資産をどのように取得し、事業に組み込むかは、会社の将来像、ビジネスを考える上での「前工程」となった。だから、経営者は知財戦略の監督に取り組み、株主らに展望を説明すべきなのだ。」
これが理解できていないと、今までの延長線上に終わってしまいます。
 
 
失われた30年とは「知財戦略で敗れた30年」　IBM、エヌビディアが実践する“攻めのオープンな知財戦略”とは
野村総合研究所・林力一氏に聞く、日本企業が目指すべき知財経営
林 力一
[聞き手・文] 若槻 基文 　– 2024.11.26
https://jbpress.ismedia.jp/articles/jir-print/84563
 
知財・無形資産を生かすには
「アーキテクト」育成不可欠 編集委員 渋谷高弘
2024年10月14日
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO84095670T11C24A0TB1000/
 
知財・無形資産を活かすビジネスアーキテクト
〜ビジネスアーキテクトが実装している最強の知財経営〜
https://www.ssk21.co.jp/S0000103.php?gpage=25058
 
戦略コンサルが知らない　最強の知財経営 単行本（ソフトカバー） – 2024/5/25
https://www.amazon.co.jp/%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%AB%E3%81%8C%E7%9F%A5%E3%82%89%E3%81%AA%E3%81%84-%E6%9C%80%E5%BC%B7%E3%81%AE%E7%9F%A5%E8%B2%A1%E7%B5%8C%E5%96%B6-%E6%9E%97%E5%8A%9B%E4%B8%80/dp/4296118269
 
 
 
The Lost 30 Years: “30 Years of Defeat in Intellectual Property Strategy"
 
The Lost 30 Years: ‘30 Years of Defeat in Intellectual Property Strategy: IBM and Nvidia's Aggressive Open Intellectual Property Strategy’ (Interview with Rikikazu Hayashi of Nomura Research Institute) is about ”understanding the characteristics of technology and acquiring the ability to convert this into customer value translate them into customer value” and ‘to deepen relationships with customers and establish sustainable business by not only providing products but also understanding the issues customers face and proposing new value that addresses these issues’ are the cornerstones of an ‘aggressive open intellectual property strategy’.
“As many industries are shifting towards solution-based businesses, how to acquire intellectual property and intangible assets and incorporate them into business has become a 'front-end' process in considering the future of the company and its business. That is why managers should work on overseeing intellectual property strategies and explain their vision to shareholders.”
Failing to grasp this concept will result in nothing more than continuing along the same trajectory as before.

知財実務情報Ｌａｂ．専門家チームの角渕 由英 弁理士・博士（理学）が連載している特許文書の読み方、初心者にわかりやすく教えています。
11月26日に、「特許文書の読み方（4）特許文書の読み方（後編）」がアップされました。この連載4回目ですが、下記の項目についての説明がありました。共感できる読み方です。
①特許文書を読むこと
（１）特許文書とは？
（２）特許情報について
（３）特許文書を“読む”とは
​②特許文書の読み方
（１）調査の目的を意識して“読む”
（２）文書の構造を意識して先を見通して“読む”
（３）“読む”順番の一例
（４）５W２Hを意識して“読む”
（５）先行技術調査における公報の読み方
（６）侵害予防調査における公報の読み方
（７）特許文書の読み方の工夫
 
 
特許文書の読み方（4）特許文書の読み方（後編）
2024.11.26
https://chizai-jj-lab.com/2024/11/26/20241121/
 
特許文書の読み方（３）特許文書の読み方（中編）
2024.09.212024.09.10
https://chizai-jj-lab.com/2024/09/10/0907-2/
 
特許文書の読み方（２）特許文書の読み方（前編）
2024.07.272024.07.16
https://chizai-jj-lab.com/2024/07/16/20240716/
 
特許文書の読み方 （1） 特許文書を読む
2024.11.222024.06.04
https://chizai-jj-lab.com/2024/06/04/20240528/
 
 
How to Read Patent Documents by the Intellectual Property Practice Information Lab
 
The Intellectual Property Practice Information Lab, led by a team of experts including Yoshihide Tsunobuchi, a patent attorney and Doctor of Science, is publishing a series on how to read patent documents, explained in an easy-to-understand manner for beginners.
On November 26, the fourth installment, titled "How to Read Patent Documents (4): How to Read Patent Documents (Part 2)," was released. This fourth article in the series covers the following topics, providing relatable insights on reading patent documents:

1. Reading Patent Documents
   (1) What are patent documents?
   (2) About patent information
   (3) What does it mean to "read" patent documents?
2. How to Read Patent Documents
   (1) Read with the purpose of the investigation in mind
   (2) Read with an understanding of the document structure to foresee the content
   (3) An example order for "reading"
   (4) Read with awareness of the "5W2H" framework
   (5) How to read official gazettes for prior art searches
   (6) How to read official gazettes for infringement prevention investigations
   (7) Tips for reading patent documents

This series offers practical advice for effectively understanding and analyzing patent documents.

11月25日、特許庁が「特許庁デジタル戦略202X～デジタルの活用で世界の知財をリードする～」を公表しました。
これまでの発想を転換し、システムを大胆に変革し、デジタルの活用で世界の知財をリードすることを目指して、「特許庁デジタル戦略 2 0 2 X」を策定したということです。
「１．目指すべき将来像、２．特許庁の変革、３．アクションプラン」という内容で、高い目標とそれを実現するために特許庁は変わるという宣言です。
期待しています。
 
「特許庁デジタル戦略202X～デジタルの活用で世界の知財をリードする～」
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/gyomu/jpo_digital_202x.html
 
 
 
Japan Patent Office Digital Strategy 202X
 
On November 25, the Japan Patent Office (JPO) announced the “JPO Digital Strategy 202X: Leading Global IP through Digital Utilization.”
The strategy aims to shift conventional thinking, boldly transform systems, and lead global intellectual property through the use of digital technologies. The “JPO Digital Strategy 202X” was developed with these objectives in mind.
The strategy consists of three key components: “1. The envisioned future, 2. Transformation of the JPO, and 3. The action plan.” It is a declaration of the JPO’s commitment to achieving ambitious goals and transforming itself to make them a reality.
I have high expectations for this initiative.

特許庁 審査第四部 審査調査室から公表された「AI 関連発明の出願状況調査 報告書（2024 年 10 月）」では、「AIコア発明（FI: G06N）」と「AIを各技術分野に適用したAI適用発明）」に分けて報告されています。（両者を合わせてAI関連発明）
AI コア発明：ニューラルネットワーク、深層学習、サポートベクタマシン、強化学習等を含む各種機械学習技術のほか、知識ベースモデルやファジィ論理など、AI の基礎となる数学的又は統計的な情報処理技術に特徴を有する発明（本調査では、付与される FIとして主に G06Nを想定）
AI 適用発明：画像処理、音声処理、自然言語処理、機器制御・ロボティクス、診断・検知・予測・最適化システム等の各種技術に、AI の基礎となる数学的又は統計的な情報処理技術を適用したことに特徴を有する発明（付与が想定される FI は多数）
AI関連発明の出願件数は2014年以降急激に増加しており、2022年の出願件数は約10,300件で、AI関連発明のうちFIとしてG06N（AIコア技術）が付与されている特許出願の2022年の出願件数は約3,000件であり、伸びはやや鈍化したが依然として増加傾向。
CNNに言及するAI関連発明の出願件数は2014年以降増加を続けており、トランスフォーマに言及するAI関連発明の出願件数は2020年に深層強化学習の特許出願を上回るなど増加傾向。
日欧中韓においてG06N（AIコア技術）が付与されている出願件数が増加傾向にあり、中国が突出、日本が最も少ない。
 
AI関連発明の出願状況調査
https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html
 
 
 
Japan Has Fewest AI-Related Invention Applications Among Japan, U.S., Europe, China, and South Korea
 
In the "Survey Report on the Status of AI-related Invention Applications (October 2024)" published by the Examination and Investigation Office of the Fourth Examination Department of the Japan Patent Office, there is a separate report for "AI core inventions (FI: G06N)" and "AI applied inventions (AI applied to each technical field)". (Both are AI-related inventions)
AI core inventions: Inventions involving mathematical or statistical information processing technologies that form the basis of AI, such as neural networks, deep learning, support vector machines, reinforcement learning, etc., as well as knowledge-based models and fuzzy logic (in this survey, the assigned main FI is assumed to be G06N).
AI Applied Inventions: Inventions characterized by the application of mathematical or statistical information processing technology, which forms the basis of AI, to various technologies such as image processing, speech processing, natural language processing, device control/robotics, and diagnostic/detection/predictive/optimization systems (there are many possible FIs to be assigned).
The number of applications for AI-related inventions has increased rapidly since 2014 and is expected to reach approximately 10,300 by 2022. Of these AI-related inventions, the number of patent applications for which G06N (AI core technology) is assigned as an FI is expected to reach approximately 3,000 in 2022, and while the rate of increase has slowed somewhat, the number is still increasing.
The number of patent applications for AI-related inventions mentioning CNN has been increasing since 2014, and the number of patent applications for AI-related inventions mentioning transformers has been increasing, with the number of patent applications for deep reinforcement learning exceeding the number of patent applications for transformers in 2020.
The number of patent applications for inventions that mention G06N (AI core technology) is increasing in Japan, Europe, China, and South Korea, with China standing out and Japan having the lowest number.

『AIとキーワード探しと「前処理」の話』（酒井美里氏ブログ）を読んで、生成AIなどのAIが特許調査の品質向上に貢献することについては多くの専門家が同意していますが、AIの活用が作業時間の短縮や効率化に必ずしも直結するわけではないという課題も浮き彫りになっていることがわかります。
現状、AI技術は特許調査の完全自動化を達成するには至っておらず、適切な前処理と後処理が必要不可欠で、AIが生成した結果の精度を高めるためのデータ準備や、AI出力の精査・修正といった人間の介入が求められます。特に、前処理と後処理に要する時間がAI活用による効率化を上回る場合、期待された効果が逆転し、結果的に全体の作業効率が低下する可能性もあります。
AIを既存のワークフローに単に導入するのではなく、大量のデータのパターンを分析し、関連性の高いデータを抽出するといったAIの強みを最大限に活かすことを目的として、既存のワークフローを見直すことが重要だと考えています。つまり、AIを単に特許調査を効率化するツールとして捉えるのではなく、AIの強みを最大限に活かすことを目的として、特許調査プロセス全体を見直すことが重要です。
 
 
AIとキーワード探しと「前処理」の話
https://note.com/sakaimisato/n/na3c35ec4eac5
 
【題名】　特許調査における生成ＡＩ、サマリアの活用方法【角渕由英 先生】
【講師】　角渕 由英（弁理士法人レクシードテック　パートナー）
https://youtube.com/live/nI0iicsXLFg
 
【題名】　一人知財業務で生成ＡＩを味方にするヒント【室伏千恵子 先生】
【講師】　室伏 千恵子（きのか特許事務所 代表弁理士）
https://youtube.com/live/iD-KvSq-TRQ
 
【題名】　サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】
【講師】　上村 侑太郎（LeXi/Vent）
https://youtube.com/live/5O79uGK1BKk
 
生成AIで特許をもっと身近に | Patentfield AIR
複雑な特許文書をAIがシンプルに。特許文書の査読時間を65％短縮！
https://evort.jp/patentfield/platform/air
 
AIチャットを活用した特許調査機能「ChatTokkyo」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000240.000042056.html
 
AIを活用して特許調査の負担軽減！仕組み・解決できる課題とは？
最終更新日:2024/04/04
https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-a-patent-search-mechanism-using-ai/
 
 
 
Using AI does not directly reduce the time needed to search for patents
 
Reading "AI, Keyword Searching and 'Pre-processing'" (Misato Sakai's blog), we can see that many experts agree that AI, such as generative AI, can contribute to improving the quality of patent searches, but that the issue of how the use of AI does not necessarily lead directly to a reduction in work time or an increase in efficiency has also come to light.
At present, AI technology has not yet achieved full automation of patent searches, and appropriate pre- and post-processing is essential, requiring human intervention in tasks such as preparing data to improve the accuracy of AI-generated results and reviewing and revising AI output. In particular, if the time required for pre- and post-processing exceeds the efficiency gains achieved through the use of AI, the expected benefits may be reversed and overall work efficiency may actually decrease.
Rather than simply introducing AI into existing workflows, I think it's important to rethink existing workflows with the goal of making the most of AI's strengths in areas such as analyzing large data patterns and extracting highly relevant data, so that humans can focus on the parts that require creativity and judgment. In other words, rather than viewing AI simply as a tool to streamline patent searches, it is important to rethink the entire patent search process with the goal of making the most of AI.