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「サマリア」は、ChatGPTを活用した「特許文書(公開公報，特許公報)の効率的な読解を支援するＡＩアシスタントサービス」ですが、7月5日のアップデートで、特許公報の独自要約などをまとめて作成することができるようになりました。
特に、英語、中国語の特許公報に記載されている「要約」は読みにくいものであることが多いため、独自要約により、海外文献の読解作業が大幅に効率化できるのではないかと思います。 今のところ、「サマリア」は無料で使えますので、一度触ってみることをお勧めします。 サマリア機能アップデート2023/07/05 https://www.youtube.com/watch?v=aZHIQe-jQaw 2023/07/05 サマリア機能アップデート 1. 複数の特許文書に対して一括でＡＩアシスタントへ質問する一括処理機能 複数の特許文書に対して「わかりやすく説明して」などの質問をまとめて適用する「一括処理」機能が実装されました。 これにより、クライアントや研究開発部署へ特許公報リストを提供する際に、特許公報の独自要約などをまとめて作成することができます。 【主な利用シーン】 ・知財担当者がSDIにより発見した特許公報(国内外)をサマリを添付して研究開発部署へ送付する際 ・クリアランス調査、無効資料調査等においてサーチャーがクライアントへ納品する際のサマリ添付する際 特に、英語、中国語の特許文書に対しても日本語で回答させることが可能なため、海外文献の読解作業を大幅に効率化することができます。 特許公報に記載されている「要約」は一般的に読みにくいものであるため、一括処理機能により特許公報の読解負担を軽減することができます。 2. 簡単質問に、「請求項１の説明」「課題・解決手段の説明を追加 簡単質問の質問文に、以下の２つが追加されました。 ・ 請求項１をわかりやすく説明して ・ 課題・解決手段をわかりやすく説明して(日本語のみ) ・ 「請求項１をわかりやすく説明して」 明細書の特許請求の範囲の「請求項１」の内容を解説してもらいたい場合に使用します。 「請求項１」の内容を、明細書の内容を考慮してＡＩアシスタントがわかりやすく解説します。 ・ 「課題・解決手段をわかりやすく説明して(日本語のみ)」 日本語の明細書の「解決しようとする課題」「課題を解決するための手段」の箇所を、ＡＩアシスタントがわかりやすく解説します。 明細書の記載事項に基づき、明細書の概要を短時間で把握したい場合に便利な機能です。 これらの簡単質問は「一括処理」機能においても使用することができます。 特許文書読解アシスタント「サマリア」 https://patent-i.com/summaria/
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国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）が、7月4日に発表した、日本語に特化した400億パラメーターの生成AI（LLM：大規模言語モデル）は、まだ試作品で、さらに大規模な1790億パラメーターのLLMを開発中ということです。
「日本語のWebデータのみで学習」というところに引っかかるところはありますが、「国産」生成AIの開発がもっと進むことを期待しています。 日本語に特化した大規模言語モデル（生成AI）を試作～日本語のWebデータのみで学習した400億パラメータの生成系大規模言語モデルを開発～ 2023年7月4日 国立研究開発法人情報通信研究機構 https://www.nict.go.jp/press/2023/07/04-1.html 情報通信研究機構、日本語対応の生成AI 企業と連携へ 2023年7月4日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC039XT0T00C23A7000000/ 400億パラメータで日本語特化 NICT、独自の生成AIを試作 「GPT-3」と同規模のモデルも開発中 2023年07月04日 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2307/04/news174.html 日本語で学習した小規模な生成ＡＩ、情報通信研究機構が開発…著作権侵害防ぐ機能も 2023/07/04 https://www.yomiuri.co.jp/science/20230704-OYT1T50168/ 情報通信研究機構、日本語に特化した生成AIを試作 製品化も視野 毎日新聞 2023/7/4 https://mainichi.jp/articles/20230704/k00/00m/300/209000c 2023.07.04 「国産」生成AIの開発競争過熱 NICT、日本語特化モデル試作 https://dempa-digital.com/article/450583 日本語の生成ＡＩ開発 国の研究機関、性能アップ着手 2023年07月04日 https://www.jiji.com/jc/article?k=2023070400985&g=eco 日本語ＡＩ開発、国立法人も 「チャットＧＰＴにかなわないが意外とつくれる」 情報通信研究機構 2023年7月5日 https://digital.asahi.com/articles/DA3S15679084.html 7月4日に行われた、東大×生成ＡＩシンポジウム「生成ＡＩが切り拓く未来と日本の展望」では、岸田総理が祝辞を述べ、西村経済産業大臣、ソフトバンクグループ（SBG）の孫正義会長兼社長などが参加され、4つのテーマのパネルディスカッションが行われました。
特に、第１部の孫正義会長兼社長の話、OpenAI ChatGPT開発チーム幹部 シェイン・グウ（Shane Gu）氏の話が印象的でした。 動画がアップされていますので、ぜひ視聴していただきたいと思います。 第１部 生成AIが切り拓く未来（約55分） 第２部 行政機関（政府・自治体）における生成 AIの利用と課題（約46分） 第３部 広島AIプロセスについて（約58分） 第４部 生成AIと研究・教育（約56分） 東京大学でAIシンポジウム（2023年7月4日） https://www.youtube.com/watch?v=I-FtyWkQFZc 「チャットGPT」などの対話型AI＝人工知能が急速に拡大していくなか、日本社会の展望について、政府や経済界、識者らが議論するシンポジウムが東京大学で開かれました。 岸田総理大臣「生成AI、本当に世界に大きな衝撃を与えています。この分野の技術の進歩は目まぐるしいわけであります」 シンポジウムで挨拶した岸田総理大臣は、「世界と比較して現時点で日本のAIに関する開発力が高くない」としたうえで、「研究者や企業が技術を向上できるよう、政府として支援していく」と述べました。一方、ソフトバンクグループの孫正義会長兼社長は、「AIは平均的な人間の100万倍、1兆倍と圧倒的に賢くなる」と述べ、「日本は今こそAIに、真正面から最大限に取り組むべきだ」と訴えました。 日テレNEWS 孫正義氏 生成AI・日本の取り組みに苦言「ガラケーになっちゃいけない」 https://news.ntv.co.jp/category/economy/b6d34b48fc0a4925805d9771fe02d691 ソフトパンクグループの孫正義会長は4日、世界中で研究開発が進む生成AIについて、日本の取り組み方に苦言を呈しました。 これは4日、ソフトバンクグループの孫正義会長が生成AIをテーマにした東京大学でのシンポジウムの中で「脇道にそれたような研究開発とか解決策というのは所詮、枝葉に過ぎない」などの発言をしたものです。 孫会長はさらに「小さな電気代を節約するとか、ちまちましたようなことを言っていると、あっという間に日本は取り残されてしまう」 「ガラケーになっちゃいけない」と、生成AIの本筋の研究開発に取り組むことの重要性を強調しました。 これに対して出席していた西村経産大臣は「効率的な、最先端のGPU（画像処理装置）、チップを日本は作る。これでやりたいと思ってます」と述べました。 岸田首相 AI開発で研究者やスタートアップ企業支援へ 2023年7月4日 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230704/k10014118411000.html 生成AIシンポ 孫正義社長らが日本の開発投資の重要性を強調 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230704/k10014118231000.html ソフトバンクG孫氏「日本はAIに最大限取り組むべき」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB038QK0T00C23A7000000/ 孫正義氏「人のあり方議論する時」 生成AIシンポ、岸田首相も登場 https://mainichi.jp/articles/20230704/k00/00m/300/237000c G7原則、有志国とも共有 首相、東大AIシンポで https://www.tokyo-np.co.jp/article/260946 日本語の生成ＡＩ開発 国の研究機関、性能アップ着手 2023年07月04日 https://www.jiji.com/jc/article?k=2023070400985&g=eco 東大×生成ＡＩシンポジウム 令和5年7月4日 総理の一日 https://www.kantei.go.jp/jp/101_kishida/actions/202307/04seisei_ai.html 東大×生成ＡＩシンポジウム「生成ＡＩが切り拓く未来と日本の展望」 日時｜2023年7月4日（火）12時30分～17時 場所｜東京大学安田講堂 共催｜東京大学大学院工学系研究科、TMI総合法律事務所 https://www.t.u-tokyo.ac.jp/ev2023-07-04 開会挨拶東京大学 藤井 輝夫 総長（約7分） 岸田総理 祝辞 令和5年7月4日（約23分） https://www.kantei.go.jp/jp/101_kishida/actions/202307/04seisei_ai.html 首相から生成AIに関連するさまざまな期待や課題、展望について包括的なお話があった。我が国が今後、この新しい技術をどのように利用し関わりあうべきか、競争力の増強やリスク低減のための政府のさまざまな取組も含め、ビジョンが示された。博士課程、修士課程に所属する大学院生２名の質問を受け、国や産業界、学術界の果たすべき役割などについて、丁寧にお答えいただいた。 パネルディスカッション
宮川 美津子 総合法律事務所パートナー弁護士 パネリスト 西村 康稔 経済産業大臣 孫 正義 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 シェイン・グウ（） 開発チーム幹部 松尾 豊 東京大学大学院 工学系研究科 教授（AI戦略会議座長） ChatGPTに代表される生成AIが、ビジネスや教育の現場に急速に浸透しつつある。爆発的な産業の発展も期待される一方、人間の代名詞である高度な知的活動がAIに取って代わられるのではないかという危惧が呈されている。生成AIの技術的な現状や今後の開発の方向性について議論された後で、AI開発における世界での動きや日本の位置づけ、日本政府による強力な支援策も含め、今後の生成AIの発展に日本の産業がどう関わっていくべきか、経済界・政界・アカデミアの立場でのビジョンが示された。
境田 正樹 総合法律事務所パートナー弁護士 パネリスト 村井 英樹 内閣総理大臣補佐官 郷治 友孝 株式会社東京大学エッジキャピタルパートナーズ（） 代表取締役社長・マネージングパートナー 川原 圭博 東京大学大学院工学系研究科 教授（AI戦略会議構成員） 須賀 千鶴 経済産業省商務情報政策局情報経済課長／デジタル庁参事官 行政機関（政府・自治体）において、どのようなルールで生成AIを利活用するか、また、生成AIの利活用により行政をどのように効率化し、また、行政からイノベーションをどのように創出するか。行政機関で急速に議論が進んでいる現在の状況について紹介された。また、近未来的に急いで実施すべき施策から、より長期的な展望も含めた戦略まで、行政、民間、アカデミアにおける役割分担や連携も含めた広範な議論が行われた。パネリストからは、それぞれの立場や経験に基づく、力強いメッセージが学生へ送られた。
大井哲也 総合法律事務所 パートナー弁護士 パネリスト 松本 剛明 総務大臣 須藤 修 中央大学 国際情報学部 教授 平野 未来 シナモン代表取締役 宍戸 常寿 東京大学大学院 法学政治学研究科 教授 生成AIについては、広島サミット首脳宣言において、「生成人工知能（AI）に係る議論を年内に行うため、「広島AIプロセス」を立ち上げるよう関係閣僚に指示する。」とされ、G7各国による議論が日本主導で行われることとなった。広島AIプロセスを通じて合意される生成AIのガバナンス等の在り方はどのようなものであるべきか、その国内実装のあるべき姿はなにかなどについて議論した。
坂田 一郎 東京大学総長特別参与・教授 パネリスト 西條 正明 文部科学省大臣官房審議官（高等教育局及び科学技術政策連携担当） 太田 邦史 東京大学 理事・副学長 柴野 相雄 総合法律事務所 パートナー弁護士 宮尾 祐介 東京大学大学院情報理工学系研究科教授 下田 倫大 グーグル・クラウド・ジャパン合同会社事業開発部長 AI分野は成長分野であり、これを牽引する大学等の役割は多岐にわたるが、日本のAI産業を発展させるためには先端的かつ専門的な研究・教育が不可欠である。研究・教育の在り方とともに研究・教育の成果をどのように産業に結びつけるか、研究・教育の成果をどのように守っていくか、という点などについて、研究室における実例の紹介や、これまでのAI技術発展の経緯などの紹介も含め、議論があった。 閉会挨拶 加藤 泰浩 東京大学大学院工学系研究科 研究科長（約3分半） 参加者への感謝とともに、今回のシンポジウムが生成AIに対する理解を深め、より良い未来社会へと我々が歩みを進めるための議論のきっかけになれば幸いである、という結びの挨拶があった 知財管理誌の６月号（Vol.73 No.6 2023）に掲載の論文「レーザ加工装置事件 令和３年（行ケ）第１０１１１号」が著者の高橋政治弁理士の厚意で、下記からダウンロードできます。
https://chizai-jj-lab.com/2023/07/04/0704/ さらに、この論文では論文の分量（紙面量）の制約上いれられなかった３番目の論点「③ 加工対象物を限定すると装置発明は限定されるのか」についても掲載されています。 大変示唆に富むものでした。 レーザ加工装置事件──①除くクレームと新規事項追加，特許請求の範囲の減縮，進歩性 ②図面の記載に基づく補正・訂正── https://chizai-jj-lab.com/cjj/wp-content/uploads/2023/06/2023_06_chizaikanri.pdf 抄 録 本事件は，引用発明のみを除く「除くクレーム」とする補正を行うことで進歩性が認められた事案である。本事件および関連する裁判例から検討すると，引用発明における課題を解決するための必須構成要件を除くクレームとすることで，本発明の進歩性が認められる可能性があると考えられる。また，本事件は，図面に基づく補正が認められた事案である。図面に基づく補正や訂正が新規事項に該当するか否かを判断するにあたっては明細書等の記載が総合的に判断されるため，出願時明細書に本発明の基本的な技術思想，各構成の作用効果等を明記すべきであると考えられる。また，図面のみに基づく補正が新規事項追加ではないと認められる可能性は高いとは言えないものの，一方で，除くクレームは新規事項追加ではないと判断される可能性が高いため，図面に基づく補正であっても，可能であれば本事件のように，除くクレームであると主張したうえで，図面にも基づいていると主張するべきと考えられる。 令和３年（行ケ）第１０１１１号 審決取消請求事件 判 決 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/261/091261_hanrei.pdf 【特許★★】明細書中の図面から溝の不存在を看取し、除くクレームの訂正が認められた。引用発明は溝が必須であるから、阻害事由があるとして進歩性〇。 2022年10月26日 https://www.nakapat.gr.jp/ja/legal_updates_jp/%e3%80%90%e7%89%b9%e8%a8%b1%e2%98%85%e2%98%85%e3%80%91%e6%98%8e%e7%b4%b0%e6%9b%b8%e4%b8%ad%e3%81%ae%e5%9b%b3%e9%9d%a2%e3%81%8b%e3%82%89%e6%ba%9d%e3%81%ae%e4%b8%8d%e5%ad%98%e5%9c%a8%e3%82%92%e7%9c%8b/ 令和４年（行ケ）第１００３０号「積層体」事件 「除くクレーム」と訂正要件 https://yorozuipsc.com/blog/410030 数値等の重複を避けるだけの「除くクレーム」での対応を試みる価値はある 29/3/2023 https://yorozuipsc.com/blog/6614236 除くクレーム 14/3/2022 https://yorozuipsc.com/blog/4130957 除くクレームの活用（補正/訂正要件、進歩性） 29/7/2021 https://yorozuipsc.com/blog/9352162 人工知能（AI）による特許情報検索システムであるAmplifiedは、従来の単語のマッチや統計的な類似性評価ではなく、Amplifiedは人間の判断を再現するように特許の全文の意味を学習したことで、類似性評価精度を向上させています。
今回、この独自の文献類似評価モデルに、新たに文書生成モデルを組み合わせることで、特許文献からの様々な推論や提案を行う機能を提供することを発表しました。 今回のリリースでは、既存のシステムに生成AIの得意な「キーワード提案機能」と、「特許文献要約機能」が既存システムに付け加わるという事で、有料ユーザー全員が新機能を利用できるという。また、秘匿性の高い情報を扱う業務での生成モデルの使用に不安を感じる利用者も安心して活用できるように、利用者が入力する情報を一切学習や生成に使わないころで、「発明活動という秘匿性の高い分野でも生成AIを抵抗なく使ってもらいたい」としています。 期待できそうです。 （この新機能の搭載で、２０２３年内に５００社という契約目標の達成を目指しているということです。） 特許情報に基づく生成AIで技術者の特許情報利用を支援 生成AIによるキーワード提案や要約文書生成により特許情報活用と発明創出を加速 Amplified 2023年7月3日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000033344.html 米アンプリファイド、生成AIで発明支援 特許もとに 2023年7月3日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC266Z20W3A620C2000000/ 7月3日の朝日新聞朝刊の1面に、「特許の収益、税優遇検討 企業に研究開発促す 経産省」という記事が三段抜きの見出しで掲載されていました。
「経済産業省が、特許や著作権などが生み出した企業の所得に優遇税率を適用する「イノベーションボックス税制」の創設を検討していることが分かった。知的財産から生じるライセンス料などの所得を優遇することで、国内での研究開発投資を促す狙いがある。年末の税制改正での実現をめざす。」とのことですが、 『政府内には「優遇策を使えない業界との公平感も考える必要がある」と慎重論も根強い。どの分野が対象になるのか、今後議論になりそうだ。』と結んでいます。 経団連が2013年から要望してきたにもかかわらず、経産省はこれまで採用していませんでしたが、風向きがかわったようですので、この機会にぜひ実現していただきたいものです。 特許の収益、税優遇検討 企業に研究開発促す 経産省 2023年7月3日 https://digital.asahi.com/articles/DA3S15676905.html?ref=pcviewer 国内発の特許・著作権から得た企業収益に税優遇 経産省が制度検討 2023年7月3日 https://digital.asahi.com/articles/ASR6Z6D4CR6XUTFK00G.html 知財収入に税優遇案 医薬やソフトウエア対象 経産省、研究開発投資促す 2023年6月19日 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO72000630Y3A610C2NN1000/ 特許やソフトウエアの知財から得る所得に軽減税率を適用する税制 20/6/2023 https://yorozuipsc.com/blog/8257068 今年の北大サマーセミナーは、8月26日（土）～8月29日（火）に、会場での受講とオンライン（Zoom）ライブ配信とのハイブリッドで行われるとのことで、６月３０日から申込みが開始されました。
毎年行われている本セミナーでは、知的財産訴訟の最新の問題点とその対策を、一流の講師陣が、実務家向けにわかりやすく解説しています。今年度は、特許に関する課題が取り上げられています。 講師 髙部 眞規子（西村あさひ法律事務所弁護士）：知的財産判例の形成と発展 韓 相郁（韓国 金・張法律事務所弁護士）：メタバース、AI時代における知財紛争解決方法の望ましいモデル～紛争解決機関及び手続き等を中心に 田村 善之（東京大学大学院法学政治学研究科教授、北海道大学名誉教授）：特許適格性要件の機能と意義、明細書記載要件：サポート要件と実施可能要件との関係～食品官能試験・バイオテクノロジーを素材として～ 中山 一郎（北海道大学大学院法学研究科教授）：公衆衛生と特許権 駒田 泰土（上智大学法学部教授）：ビジネス環境の国際化の進展と特許権の属地性 𠮷田 広志（北海道大学大学院法学研究科教授）：特許法におけるパブリック・ドメインの保護 野中 啓孝（弁理士法人レクシード・テック弁護士・弁理士）：数値限定発明に特有の留意点 金子 敏哉（明治大学法学部教授）：特許権侵害による損害額の算定―近時の議論の焦点を中心に 2023年度 北海道大学サマーセミナー 最新の知的財産訴訟における実務的課題――特許法をめぐって―― https://www.juris.hokudai.ac.jp/riilp/event/summer-seminar2023.html 各講義の概要（2023年度講義概要） https://www.juris.hokudai.ac.jp/riilp/wp-content/uploads/2023/06/b1cfe7ba2ebc0e0513348b351bb47531.pdf 2023年4月～6月に発行された有価証券報告書（4694社）の記載をEDINETの書類全文検索画面から全文検索しました。 ブランド戦略85社、知財戦略78社、特許戦略10社で、ブランドへの関心が高いことがわかります。昨年の同時期の開示と大雑把に比較するといずれも増えており、とくに、知財戦略、ＩＰランドスケープで大幅に増加していました。 ＩＰランドスケープについて記載されていた会社（10社）を下記に記載しました。 知財に関しては、統合報告書への記載が増えていますが、今後、有価証券報告書への記載も増えるものと思われます。 7月6日に追加記載 ご要望に応え、2023年1月～3月に発行された有価証券報告書の記載をEDINETの書類全文検索画面から全文検索しました。 昨年の同時期の開示と大雑把に比較するとやや増えている、ほとんど変わらない、というところでしょうか。 ChatGPTなどの生成AIに対する著作権侵害の懸念が指摘されていますが、6月30日、文化審議会著作権分科会が開かれました。
今後、政策小委員会、法制度小委員会という２つの分科会で、生成AIと著作権に関する論点整理を行うことが決まったようです。 文化審議会著作権分科会（第68回）（第23期第1回） https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/bunkakai/68/index.html 1開会 2議事 （1）文化審議会著作権分科会長の選出等について【非公開】 （2）第23期文化審議会著作権分科会における主な検討課題について （3）小委員会の設置について （4）その他 3閉会 配布資料 資料1第23期文化審議会著作権分科会委員名簿 資料2文化審議会著作権分科会の議事の公開について（案） 資料3知的財産推進計画2023等の政府方針（著作権関係箇所抜粋） 資料4第23期文化審議会著作権分科会における主な検討課題について（案） 資料5小委員会の設置について（案） 参考資料1文化審議会関連法令等） 参考資料2著作権分科会における審議状況と今後の対応（令和5年3月31日文化審議会総会資料2） 参考資料3著作権法の一部を改正する法律（概要） 参考資料4AＩと著作権の関係等について 参考資料5インターネット上の海賊版による著作権侵害対策情報ポータルサイトについて 生成AIと著作権の論点整理へ 文化審議会著作権分科会の議論始まる 2023年6月30日 https://digital.asahi.com/articles/ASR6Z637BR6ZUCVL00R.html 6月２８日開催されたセミナー「日本との比較から考える、アセアン主要６か国での知財権利化および権利行使時の注意点」（石川勇介弁理士、元ジェトロ・バンコク事務所）の録画が公開されました。
アセアン主要６か国の知財制度、日本との比較、日本の知財制度にはない制度（第１国出願義務など）、日本の知財制度とは異なる規定（職務発明規定、特許の共有の取扱い、医薬用途発明の取り扱い等）についてわかりやすい説明でした。 ７月６日（木）の正午までの限定無料公開ということです。 「ぜひ、友人、知人、同僚、部下等にもご紹介ください。★★録画視聴方法についてのFAQをこちらのページにまとめましたので、必要に応じてご利用ください。 https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/ 」 とのことです。 （無料セミナー）日本との比較から考える、アセアン主要６か国での知財権利化および権利行使時の注意点（6/28開催） https://chizai-jj-lab.com/2023/05/12/0628-2/ 出願後の技術水準の上昇と進歩性のレベル
「そーとく日記」2023年06月06日「時間的要件および評価的要件としての進歩性二要件：出願後の技術水準の上昇に埋もれゆく発明に求められる進歩性と均等論の適用について」Sotoku, 通号 11 号, 1-27 (2023)は、特許権の存続期間が出願から20年というのが妥当か？という視点から、その分野の知識を持つ技術者が独立に発明するとすれば、どれくらいの時間で発明できるか、という観念を「代表的独立創作時間」“RTC”（Representative Time of independent Creation）として、進歩性の水準を議論し、「今日の日本のように、発明の課題や効果を過剰に重視し、RTC が短い発明に特許権を付与するのなら、均等論が出る幕は限られる」とする議論をしています、難しい議論です。 時間的要件および評価的要件としての進歩性二要件 出願後の技術水準の上昇に埋もれゆく発明に求められる進歩性と均等論の適用について Sotoku, 通号 11 号, 1-27 (2023) https://thinkpat.up.seesaa.net/doc/Sotoku11-20230606.pdf atGPT導入の先頭を走るパナソニック コネクトでは直近3カ月の利用数は約26万回で、1日あたり5800回の利用と、想定の5倍以上となったということで、大規模言語モデルを活用した生成系AIは、定業務だけでなく非定型業務でも広範囲に活用可能だと想定、自社データを読ませた「自社特化AI」を展開するようです。
パナソニックコネクト、自社ChatGPTを「自社特化AI」として新開発へ。背景に「3カ月で26万回使われた」AI活用 6/29 https://news.yahoo.co.jp/articles/fadcd20d53ed5802cc3e2ad034e3808eabdd1647 パナソニックコネクト、社外秘情報にも対応する「自社特化AI」展開へ https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1512298.html リコーと理化学研究所数理創造プログラム（iTHEMS）は、特許や論文などの技術文書に記載されているキーワードから技術トレンドの変化点を把握する技術を開発したということです。
「データを使った技術トレンドの把握方法として、特許や論文などの技術文書に記載されているキーワードの分析が挙げられますが、時系列の変化パターンまでは考慮できておらず、新たな技術の兆し・変化点を定量的に捉えることは困難でした。 時系列データ中に出現するキーワードの増減パターンを数値で判別できるアルゴリズムとその可視化方法を開発し、特許や論文などの技術文書に記載されているキーワードから、技術開発における新たな兆し・変化点を抽出することができるようになりました。」 「本技術は、3つのステップから構成されます。 1. 折れ線グラフの面積計算ランドスケープによる急増度の判定 2. 2乗関数の面積（2nd moment）によるパターン分け 3. プロットによる可視化」 ということで、IPランドスケープなどにも使えそうです。 本技術は特許出願済みということですが、どんなふうに提供されるのでしょうか。 リコーと理研、特許・論文からトレンド テーマ探索に 2023年6月26日 https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC200OG0Q3A620C2000000 リコーと理研、文献データから技術トレンドの変化点を可視化する独自のアルゴリズムを開発 2023年6月14日 https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP657248_U3A610C2000000/ リコーと理化学研究所、文献データから技術トレンドの変化点を可視化する独自のアルゴリズムを開発 ～新たな技術の兆しの定量的な把握に成功～ https://jp.ricoh.com/release/2023/0614_1 当初明細書等に明示的に記載された事項の上位概念や中位概念に当たる技術的事項であって、当初明細書等には明示的に記載されていない技術的事項については、それを特許請求の範囲に導入する補正が新規事項を追加する補正に該当するか否かについて、特許庁と知財高裁の判断が分かれた事例であり、知財高裁の判断は、下記のように、「発明の意義及び技術常識」を重視した判断となっています。
『当初明細書等には、「強さ」の実施形態として、文言上は「攻撃力及び防御力の合計値」としか記載されていないとしても、発明の意義及び技術常識に鑑みると、第２次補正により、「強さ」を「攻撃力及び防御力の合計値」に限定せずに、「数値が高い程前記対戦ゲームを有利に進めることが可能な所定のパラメータ」と補正したことによって、さらに技術的事項が追加されたものとは認められず、第２次補正は、新たな技術的事項を導入するものとは認められない。』 令和４年（行ケ）第１００９２号 審決取消請求事件 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/983/091983_hanrei.pdf 特許 令和4年（行ケ）第10092号「プログラム、対戦ゲームサーバ及びその制御方法」（知的財産高等裁判所 令和5年3月27日） 6月21日(水)配信 https://ipforce.jp/articles/soei-patent/hanketsu/2023-06-21-5998 対戦ゲーム発明に係る補正について新規事項の追加の有無が争われた事例 知財高裁（3部）令和5年3月27日判決（令和4年（行ケ）第10092号）〔対戦ゲーム事件〕 https://www.ohebashi.com/jp/newsletter/IPNewsletter202305.pdf 令和４年（行ケ）第１００９２号 審決取消請求事件 判 決 要 旨 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/983/091983_point.pdf 判 決 要 旨 １ 本件は，発明の名称を「プログラム、対戦ゲームサーバ及びその制御方法」とする本 願発明についての拒絶査定不服審判の請求不成立審決に対する取消訴訟である。 本願発明の出願人である原告は、拒絶査定を受けたため、拒絶査定不服審判を請求 し、令和３年１１月５日付けで特許請求の範囲の一部を変更する手続補正（第１次補 正）をし、更に令和４年５月１８日付けで、明細書の発明の詳細な説明と特許請求の範 囲の一部を変更する手続補正（第２次補正）をした。第２次補正は、第１次補正後の特 許請求の範囲の請求項１、７及び８の、ゲームにおける「強さ」を、「数値が高い程前 記対戦ゲームを有利に進めることが可能な所定のパラメータである強さ」と限定するこ とを含むものであった。 ２ 審決は、第２次補正における前記１の「強さ」に対する限定について、（ア）当初明 細書等に記載された本願発明の課題は、「攻撃力及び防御力の合計値が乖離してしま う」ことに起因して、ゲームに対するユーザの興味を著しく低下させてしまうことであ り、このような課題からすれば、「強さ」とは、「攻撃力及び防御力の合計値」のみで あると認められる、（イ）当初明細書等には、「強さ」が、「攻撃力及び防御力の合計 値」であることは記載されているものの、体力、俊敏さ、所持アイテム数等が「強さ」 であることまでは記載されておらず、「数値が高い程前記対戦ゲームを有利に進めるこ とが可能な所定のパラメータである」ことについては記載されていない、（ウ）「ゲー ム」分野において、「ユーザ」の「強さ」に攻撃力及び防御力以外に、体力、俊敏さ、 所持アイテム数等が含まれるのは技術常識といえるが、当初明細書等において、体力、 俊敏さ、所持アイテム数等が、本願発明が解決しようとする課題を解決することは記載 されていないし、出願時の技術常識を勘案しても、それは自明といえないなどの理由に より、請求項１、７及び８に記載の「数値が高い程前記対戦ゲームを有利に進めること が可能な所定のパラメータである強さ」とは、当初明細書等のすべての記載を総合する ことにより導かれる技術的事項との関係において新たな技術的事項を導入するものであ って、そのようにする補正は、当初明細書等に記載した事項の範囲内でなされたもので はないとして、第２次補正は特許法１７条の２第３項の規定に違反するものであり、同 法１５９条１項で読み替えて準用する同法５３条１項の規定により却下されるべきもの であると判断した。 ３ 本判決は、次のように述べ、審決が、特許法１７条の２第３項の規定に違反するとし て第２次補正を却下したのは誤りであると判断し、審決を取り消した。 当初明細書等及び第２次補正後の明細書等に記載の発明の技術的意義は、ユーザの強 さの段階を基準として所定範囲内の強さの段階にある対戦相手を抽出することにより、 従来のように対戦相手をランダムに抽出する場合に比べて、対戦相手間の強さに大差が 出て勝敗がすぐについてしまう戦いの数を低減することができ、また、対戦相手の強さ に一定のばらつきを含ませて対戦ゲームの難度を変化させ、ユーザのゲームに対する興 味を増大させることにある。 そして、「ゲーム」分野における技術常識に関して、「ユーザ」の「強さ」に、攻撃 力及び防御力以外に、体力、俊敏さ、所持アイテム数等が含まれることが本願の出願時 の技術常識であったことは、当事者間に争いがない。 上記のような、対戦ゲームにおいて、強さに大差のある相手ではなく、ユーザに適し た対戦相手を選択するという発明の技術的意義に鑑みれば、当初明細書等記載の「強さ」 とは、ゲームにおけるユーザの強さを表す指標であって、ゲームの勝敗に影響を与える パラメータであれば足りると解するのが相当であり、「強さ」を「攻撃力と防御力の合 計値」とすることは、発明の一実施形態としてあり得るとしても、技術常識上「強さ」 に含まれる要素の中から、あえて体力、俊敏さ、所持アイテム数等を除外し、「強さ」 を「攻撃力と防御力の合計値」に限定しなければならない理由は見出すことができない。 言い換えれば、「強さ」を「攻撃力及び防御力の合計値」に限定するか否かは、発明の 技術的意義に照らして、そのようにしてもよいし、しなくてもよいという、任意の付加 的な事項にすぎないと認められる。 そうすると、当初明細書等には、「強さ」の実施形態として、文言上は「攻撃力及び 防御力の合計値」としか記載されていないとしても、発明の意義及び技術常識に鑑みる と、第２次補正により、「強さ」を「攻撃力及び防御力の合計値」に限定せずに、「数 値が高い程前記対戦ゲームを有利に進めることが可能な所定のパラメータ」と補正した ことによって、さらに技術的事項が追加されたものとは認められず、第２次補正は、新 たな技術的事項を導入するものとは認められない。そうすると、第２次補正は、当初明 細書等に記載した事項の範囲内においてされたものであると認められ、特許法１７条の ２第３項の規定に違反するものではないというべきである。 したがって、本件審決が、第１次補正後の発明の「強さ」について、第２次補正によ り「数値が高い程前記対戦ゲームを有利に進めることが可能な所定のパラメータである 強さ」と補正したことは新たな技術的事項を導入するものであるとして、第２次補正は 特許法１７条の２第３項の規定に違反すると判断して第２次補正を却下した（本件審決 第２）のは誤りであると認められ、本件審決には、原告主張の取消事由が認められる。 以 上 ファーウェイ（華為技術、Huawei）が、日本の通信関連の中小企業約30社に特許使用料の要求を始めたということで、メーカーが、顧客企業に特許料を求める流れが続いているようです。
『背景には「通信関連特許の膨張」「同分野における日本の劣勢」「米中対立で知財の利用価値が増大」という3つの潮流がある』と分析した記事が日経に載っていました。わかりやすくまとまっています。 ファーウェイ特許攻勢 日本企業に迫る3重の試練 2023年6月26日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGH22C270S3A620C2000000/ Huawei（華為）、安定収入を確保すべく日本のスタートアップらからもライセンス料徴収で交渉中 2023.06.20 https://thebridge.jp/2023/06/huawei-seeks-licensing-fees-from-japanese-companies-to-ensure-stable-income ファーウェイ、日本の中小に特許料要求 米中対立の余波 2023年6月17日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGH187220Y3A510C2000000/ ファーウェイ・ジャパンCorporate Profile 2023 https://www-file.huawei.com/-/media/corporate/local-site/jp/pdf/huawei_corporate_profile_2023_230424.pdf?la=ja 直近10年の研究開発費合計18.5兆円超 • 年間の研究開発費が売上に占める割合は10%超、2022年は25.1%に • 2022年EU産業研究開発投資スコアボードでTOP4にランクイン • 2022年末までに世界で12万件を超える有効特許を保有しました • 800以上の標準団体に参加し、450以上の重要ポストに就いています ChatGPTやBardは、それぞれ独自のLLM（大規模言語モデル）を利用していますが、大量のデータを事前学習したAI、いわゆる基盤モデルの開発には二つの流れがあるということです。
一つ目は、既存のLLMを最大限に活用する試みで、これにはAIの誤答防止策や再学習の手法、プロンプトと呼ばれる入力操作の工夫などが含まれます。LLMの可能性がまだ十分に活かされていないと、生成AIのフル活用に向けた取り組みを続けています。 二つ目は、基盤モデルの能力を改良し高める試みで、その目標はテキストだけでなく画像、音声、動画なども扱えるマルチモーダル型の基盤モデルの開発です。これは「汎用AI」、つまり人間以上の能力で各種課題を解決できるAIへの道筋とされています。 今のLLMは大量のデータからルールを発見する帰納的なアプローチを得意とする半面、演繹（えんえき）的な推論や、科学研究などで用いられる仮説推論（アブダクション）は苦手とされています。仮説推論（アブダクション）ができるAIがいつ登場するか次の飛躍の鍵かもしれません。 また、ChatGPTやBardは、英語情報を大量に事前に学習したモデルであり、日本人にとっては情報が十分とは言えません。日の丸LLMを目指して、富士通・NTT・サイバーなどが研究開発を加速させていますが、これらの成果も楽しみです。 生成AI、研究開発にメリハリを 基盤モデルの高度化焦点 2023年6月25日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD191HJ0Z10C23A6000000/ 日の丸LLMへの号砲、富士通・NTT・サイバーなどが加速する研究開発競争の勝者は 2023.06.26 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02504/062200001/?n_cid=nbpnxt_mled_itmh ＩＰジャーナル最新号第25号【Column 知財の国際舞台から】Vol.37 「信頼できるAIとは?」（WIPO 夏目 健一郎 事務局長補）を読みました。
ＩＰジャーナル最新号第25号 http://fdn-ip.or.jp/ipjournal/latest.php 【Column 知財の国際舞台から】Vol.37 「信頼できるAIとは?」 WIPO 事務局長補 夏目 健一郎 http://fdn-ip.or.jp/files/ipjournal/vol25/IPJ25_kokusai.pdf 1．ChatGPT登場 2．生成AI 3．知的財産の観点は （1）発明者、創作者 （2）AIからのアウトプット （3）AIの学習データ （4）権利侵害 4．どこまで信頼できるか 触発され、「信頼できるAIとは? 」「ChatGPTは、信頼できるAIですか？」をChatGPTに聞いてみました。 人間社会はもう少し違った点も心配していますが、信頼できるという点では妥当なところでしょうか。 Model: Web Browsing User 信頼できるAIとは? ChatGPT 信頼できるAIは、以下の特性を持つAIシステムを指すことが一般的です。 正確性: AIは、高い精度で予測や分析を行う必要があります。正確性が低いと、ユーザーはその結果を信頼することが難しくなります。 透明性: AIの意思決定プロセスが理解しやすく、AIがどのようにして結論に至ったのかが明確である必要があります。これにより、ユーザーがAIの判断に納得しやすくなります。 倫理的: AIは、社会的な価値観や倫理基準に従って行動する必要があります。これには、プライバシーの尊重や差別の排除などが含まれます。 信頼性: AIは、一貫して安定したパフォーマンスを発揮し、予測可能な結果を提供する必要があります。これにより、ユーザーがAIに依存してタスクを実行することができます。 セキュリティ: AIシステムは、データ漏洩や不正アクセスに対して十分なセキュリティ対策を講じている必要があります。 アカウンタビリティ: AIの行動や判断に問題があった場合、その責任を追及できる仕組みが存在する必要があります。これには、AIの判断を人間が監視し、必要に応じて是正措置を講じることが含まれます。 ユーザーセンタリック: AIは、ユーザーのニーズや期待に応えるために設計される必要があります。これには、ユーザビリティやアクセシビリティの向上が含まれます。 これらの要素は、AIシステムが人々にとって有益で信頼性が高いものであることを確保するために重要です。しかし、これらの要素をすべて満たすAIを開発するのは容易ではなく、多くの場合はトレードオフが存在します。たとえば、AIの透明性を高めることで、その性能が低下することがあります。信頼できるAIを設計するには、これらの要素を適切にバランスさせる必要があります。 User ChatGPTは、信頼できるAIですか？ ChatGPT ChatGPTは、多くの側面で信頼できる特性を持っている一方で、限定的な側面もあります。以下は、ChatGPTの信頼性に関するいくつかの観点です。 正確性: ChatGPTは一般的なトピックについて広範な情報を提供することができますが、情報は最終的な知識更新日（私の場合は2021年9月）までのものであり、最新の情報が必ずしも反映されているわけではありません。また、専門的なトピックについては専門家の意見を代替するものではありません。 透明性: ChatGPTの内部モデルは非常に複雑であり、個々の回答がどのように生成されるかを具体的に追跡することは難しいです。しかし、私はユーザーが要求する情報を提供するよう設計されており、ユーザーとの対話を通じて説明を提供します。 倫理的: 私は、差別的な言葉や不適切なコンテンツを生成しないよう設計されていますが、完全ではありません。ユーザーが指摘した場合や不適切なコンテンツを生成した場合は、そのフィードバックを学習に活かします。 信頼性: ChatGPTは一般的に安定したパフォーマンスを示しますが、時折誤解や誤情報を生成する可能性があります。ユーザーは、重要な決定を下す前に、他の情報源と照らし合わせることが推奨されます。 セキュリティ: 私の開発と運用は、セキュリティを重視して行われていますが、インターネット上のサービスには常にセキュリティリスクが伴います。 アカウンタビリティ: 私はプログラムとして動作しており、私自身には意識や責任がありません。私の開発者や運営者が、私の行動に対して責任を持つ必要があります。 ユーザーセンタリック: 私は、ユーザーが求める情報やサポートを提供することを目的として設計されています。しかし、私の回答は自動生成されるため、人間の専門家と同じレベルの洞察を提供することはできません。 これらの要因を考慮すると、ChatGPTは一定の信頼性を持っていますが、ユーザーは注意深く使用する必要があります。特に重要な決定や専門的な知識が必要な場合は、他の情報源や専門家と照らし合わせることが重要です。また、私が提供する情報が正確であるか確認するために、批判的思考を持ち続けることが重要です。私は多くのトピックについて情報を提供することができますが、最終的な判断はユーザー自身が行う必要があることを理解してください。 首相「信頼できるAIへ必要な方策」 政府、知財計画決定 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA08B6S0Y3A600C2000000/ 生成AIを巡る米欧中の規制動向最前線 生成AIのリスク 2023-06-21 https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cyber-security/generative-ai-regulation01.html AI に関する暫定的な論点整理 （ＡＩ戦略会議 令和５年５月２６日） https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/2kai/ronten_yoshi.pdf 〇懸念されるリスクの具体例と対応 機密情報の漏洩や個人情報の不適正な利用のリスク 犯罪の巧妙化・容易化につながるリスク 偽情報などが社会を不安定化・混乱させるリスク サイバー攻撃が巧妙化するリスク 教育現場における生成 AI の扱い 著作権侵害のリスク AI によって失業者が増えるリスク ライオンは、第37回人工知能学会全国大会（2023年6月6日～9日）で、製品の組成開発での活用を目的にマテリアルズインフォマティクス（MI）を用い、同社研究員の知見を取り入れたデータ駆動型の実験計画手法を新たに確立し、運用を開始、ハミガキの組成開発に応用したところ、実験回数を大幅に削減し、想定の約半分の期間で開発できたという発表を行っています。
様々な製品の組成開発にも本手法を応用していく予定とのことで、なかなか思うような成果がでていないという雰囲気の中で、かなりの成果に見えます。今後の進展を期待しています。 ライオン、組成開発へのMI導入でデータ駆動型の実験計画手法を確立 ハミガキの組成開発期間が約半分に https://bizzine.jp/article/detail/9363 ハミガキの組成開発期間を約半分に短縮 データサイエンスと研究員の知見を融合した新たな実験手法を確立 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000039983.html [4Xin1-41] ベイズ最適化手法を用いた歯磨剤開発の高速化 https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2023/subject/4Xin1-41/tables?cryptoId= 〇稲垣 英輔1、キム リュンヒ1、藤原 優一1 (1.ライオン株式会社 研究開発本部) キーワード：マテリアルズインフォマティクス、ベイズ最適化、歯磨剤開発 近年の消費者ニーズの多様化・高度化に伴い、研究開発領域では、個々の研究員による価値創出の生産性を高めることが重要な課題である。当社においても、過去10年間で取り扱う製品数は約2割増加しており、グローバルな市場成長も見据えた、質の高い製品開発の高速化が求められている。歯磨剤は、一般的に清掃剤、湿潤剤、発泡剤、粘度調整剤、薬用成分など、複数の成分で構成され、各種成分を秤量し、混合・分散を経て作製される。それゆえ、消費者ニーズに寄り添った高品質な歯磨剤の開発には、研究員の経験や知識に加えて、膨大な回数の実験・評価を必要とする系も珍しくなく、検討確度の向上や開発期間の短縮が急務な状況であった。本稿では、歯磨剤開発の高速化に向け、逐次的に条件探索を行う能動学習手法、ベイズ最適化を応用した。研究員のドメイン知識を組み込む手順を効果的に取り入れ、最適化計算された組成の実験を繰り返した結果、想定の半分の検討期間で目標となる物性値を満たす歯磨剤組成を確保した。 マテリアルズインフォマティクス（MI）とは？求められる背景と企業の取り組み事例 https://aismiley.co.jp/ai_news/mi/ ■マテリアルズインフォマティクス（MI）の取り組み事例8選 ●旭化成 ●ENEOS ●横浜ゴム ●トーヨータイヤ ●三井化学×日立製作所 ●住友化学 ●東レ ■キシダ化学 令和５年（2023年）５月１０日に判決が言渡された「ニプロ v. エーザイ」 知財高裁令和4年(ネ)10093 特許権侵害差止請求権等の不存在確認請求控訴事件（エリブリンメシル酸塩事件）で、知財高裁は、ニプロの後発品が承認されるかどうかは、ニプロと厚労省との間の「公法上の紛争」だと判断、「承認申請に対して不作為の違法確認の訴えの提起や、厚労相などに対する不服申し立てなどの法的手段によって救済を求めるべき」と結論付けました。
後発医薬品を巡る特許紛争において、「二課長通知」（いわゆる日本版「パテントリンケージ」制度の根拠となっているもの）が裁判所で判断されたもので、各方面に波紋がおきているようです。 「後発医薬品メーカーと先発医薬品メーカーが連携し、法的な枠組みや規制の見直しを進めることで、真に健全な医薬品市場を実現することが期待されます。」に同感です。 エーザイとの訴訟で厚労省への「怨嗟」をニプロが吐露、行政訴訟なら業界挙げて応援？ 2023.6.22 https://diamond.jp/articles/-/324774 ハラヴェン®後発品の訴えの利益と「ニプロ v. エーザイ」判決の影響力 2023年6月22日 https://real-world-evidence.org/%E3%83%8F%E3%83%A9%E3%83%B4%E3%82%A7%E3%83%B3%E5%BE%8C%E7%99%BA%E5%93%81%E3%81%AE%E8%A8%B4%E3%81%88%E3%81%AE%E5%88%A9%E7%9B%8A%E3%81%A8%E3%80%8C%E3%83%8B%E3%83%97%E3%83%AD-v-%E3%82%A8%E3%83%BC/ 2023.05.10 「ニプロ v. エーザイ」 知財高裁令和4年(ネ)10093 特許権侵害差止請求権等の不存在確認請求控訴事件（エリブリンメシル酸塩事件） － 法治主義に反する状況？ 問われる日本版パテントリンケージ制度 － https://www.tokkyoteki.com/2023/05/2023-05-10-r4-ne-10093.html 令和５年５月１０日判決言渡 令和４年（ネ）第１００９３号 特許権侵害差止請求権及び損害賠償請求権不存在 確認請求控訴事件 （原審・東京地方裁判所令和３年（ワ）第１３９０５号） 判 決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/072/092072_hanrei.pdf 医薬品のパテントリンケージ制度の概要 2022.08.10 https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2022/13792.html#:~:text=%E5%BE%8C%E7%99%BA%E5%8C%BB%E8%96%AC%E5%93%81%E3%81%AE%E8%B2%A9%E5%A3%B2%E5%BE%8C%E3%81%AB,%E3%81%A8%E9%80%A3%E6%90%BA%E3%81%95%E3%81%9B%E3%82%8B%E5%88%B6%E5%BA%A6%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82 日本のパテントリンケージの運用実態について https://web.sapmed.ac.jp/ipm/papers/jpaapatent201810_054-065.pdf ６月１９日に行われた『令和5年度著作権セミナー「AIと著作権」』の講演映像及び講演資料が公開されました。
令和5年度著作権セミナー「AIと著作権」の講演映像及び講演資料を公開しました。 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/93903601.html 講演資料 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf 講演映像（約５７分） https://www.youtube.com/watch?v=eYkwTKfxyGY |
著者萬秀憲 アーカイブ
April 2026
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