サマリアは特許文書の読解支援ＡＩアシスタントですが、できる範囲が広がってきています。8月26日には、拒絶理由通知書の認定内容整理、本願と引用文献の対比検討、減縮ポイント提案、対応用語抽出、本願発明と引例のサマリ作成など、拒絶理由通知への応答業務を支援する「拒絶対応支援ワークフロー」で、ＰＤＦファイルの形式の拒絶理由通知書の読み込みができるようになり、便利になりました。拒絶対応で同様のことはChatGPT-4oでもでき、ほぼ同程度の精度なのですが、やはり専用ツールの方が使いやすい。
また、サマリアのベネフィットは基本的には読解支援で、特に海外特許読み込み時間の削減で著しく、80%削減した例もあるようです。時間は測ったことがないのですが、体感的には、そんな感じかなあと思います。
 
 
ＰＤＦの拒絶理由通知書対応、参照段落出力の改良
https://patent-i.com/summaria/manual/R_20240826
 
サマリアが変える特許文書読解の未来
～調査報告書作成時間が半分程度に短縮、海外文献では工数を80%削減～
https://patent-i.com/summaria/customer/I_20240809
 
 
Support for Rejection Response by Samaria
 
Samaria is an AI assistant that supports the comprehension of patent documents, and its capabilities have been expanding. As of August 26th, it has become more convenient with the ability to load PDF-format Office Actions in the "Rejection Response Support Workflow," which assists in responding to Office Actions by organizing the recognized content, comparing the application with cited documents, suggesting reduction points, extracting relevant terms, and creating summaries of the application’s invention and cited references. While similar tasks can be accomplished with ChatGPT-4o with almost the same accuracy, the dedicated tool is still easier to use.
Additionally, the main benefit of Samaria is its support for reading comprehension, particularly in significantly reducing the time required to read foreign patents, with cases reporting an 80% reduction. Although I have never measured the time myself, it feels about right based on my experience.

「日本は機械学習パラダイスであるが、生成AIによる作品が既存作品の著作権侵害となりうる」ということで、「類似性」と「依拠性」が問題になります。だいぶ交通整理が進んできましたが、まだまだ議論が続いています。
この辺りの事情が、早稲田大学法学学術院 上野 達弘 教授のインタビュー記事にわかりやすく整理されています。
 
 
「機械学習パラダイス」の日本、AIと著作権をめぐる議論の現在地。上野達弘さんインタビュー前編
2024.08.23 Fri
https://www.cinra.net/article/2408-aicopyright1_hrtkzm
 
生成AIの発展と、クリエイターの権利保護は両立する？ 上野達弘さんインタビュー後編
2024.08.26 Mon
https://www.cinra.net/article/2408-aicopyright2_hrtkzm
 
 
"Japan as a 'Machine Learning Paradise': Generative AI and the Protection of Creators' Rights
"Japan is a 'paradise for machine learning,' but there is a concern that works generated by generative AI could infringe upon the copyrights of existing works," raising issues of "similarity" and "reliance." Although significant progress has been made in clarifying these matters, discussions are still ongoing. These issues are clearly organized and explained in an interview article with Professor Tatsuhiro Ueno from Waseda University's Faculty of Law."

KIT虎ノ門大学院 イノベーションマネジメント研究科 杉光 一成 教授が2024年7月30日出版した「マーケティングの最強ツールは知財である」は、企業の知財・知財情報が、マーケティング活動のどの場面で、どのように活用できるかを、米国の経済学者フィリップ・コトラー博士のテキストに記載されているマーケティング理論や定番のフレームワークに基づいて分りやすく解説しています。
 
目次
第1章　よくある「誤解」
1　マーケティングに詳しい人の知財に対する誤解
2　知財に詳しい人のマーケティングに対する誤解
 
第2章　マーケティングとは何か
1　マーケティングの目的
2　マーケティングの定義
3　コトラーの「マーケティング・コンセプト」とその変遷
4　マーケティングの「顧客志向」とイノベーションの関係
5　「両利きの経営」とマーケティング
6　コトラーのマーケティング・コンセプトと知財の関係
7　マーケティングの「定義」と知財の機能
 
第3章　マーケティングと不可分の経営戦略
1　経営戦略
2　環境分析
3　全社戦略
4　事業戦略
5　事業戦略とビジネスモデルの価値
 
第4章　マーケティング・マネジメントのプロセスと知財
1　マーケティング・マネジメントのプロセス
2　リサーチ
3　STP
4　MM（マーケティング・ミックス）
 
第5章　IPランドスケープ
1　IPランドスケープは「知財戦略」なのか
2　IPランドスケープの概要と実践事例
3　IPランドスケープの基礎的な利用方法
4　IPランドスケープの応用的な利用方法
 
第6章　製品戦略と知財
1　製品戦略
2　マーケターの死角と知財
3　新製品開発と知財
4　ブルー・オーシャン戦略と知財
5　製品ライフサイクルと知財
6　サステナビリティ，SDGs，ESG投資
 
第7章　ブランドと知財
1　ブランドとは何か
2　ブランド戦略と知財
3　技術ブランド戦略と知財
 
第8章　デザインと知財
1　デザインは売上に貢献するか
2　デザインとイノベーション
3　潜在ニーズをどうやって発見するのか
 
第9章　価格戦略とチャネル戦略
1　価格戦略（Price）
2　チャネル戦略（Place）
 
第10章　プロモーション戦略と知財
1　プロモーション戦略とは
2　プロモーション戦略と知財の関係
 
第11章　マーケティングの周辺領域と知財
1　オープン・イノベーション
2　標準化戦略
3　コーポレートガバナンス・コード
 
第12章　日本企業の実例とまとめ
1　マーケティングに知財を最大限に活用している日本企業
2　マーケティング・ツールとしての知財活用の全体像
 
 
マーケティングの最強ツールは知財である
https://www.biz-book.jp/isbn/978-4-502-50491-4
 
 
Intellectual property is the most powerful tool in marketing
 
KIT Toranomon Graduate School of Innovation Management Professor Kazunari Sugimitsu's book “Intellectual Property is the Most Powerful Tool for Marketing”, published on July 30th 2024, explains in an easy-to-understand way how and in what situations companies can utilize their intellectual property and intellectual property information in their marketing activities, based on marketing theory and standard frameworks described in the texts of American economist Dr. Philip Kotler.
 
Table of Contents
Chapter 1: Common Misunderstandings
1. Misunderstandings about intellectual property held by people familiar with marketing
2. Misunderstandings about marketing held by people familiar with intellectual property
 
Chapter 2: What is Marketing?
1. The Purpose of Marketing
2. The Definition of Marketing
3. Kotler's “Marketing Concept” and its Evolution
4. The Relationship between Marketing's “Customer Orientation” and Innovation
5. “Ambidextrous Management” and Marketing
6. Kotler's Marketing Concept and its Relationship to Intellectual Property
7. The “Definition” of Marketing and the Functions of Intellectual Property
 
Chapter 3: Management Strategies that are Indivisible from Marketing
1. Management Strategies
2. Environmental Analysis
3. Company-wide Strategies
4. Business Strategies
5. Business Strategies and the Value of Business Models
 
Chapter 4: The Process of Marketing Management and Intellectual Property
1. The Process of Marketing Management
2. Research
3. STP
 
Chapter 5: IP Landscape
1. Is IP landscape “intellectual property strategy”?
2. Overview of IP landscape and practical examples
3. Basic methods of using IP landscape
4. Advanced methods of using IP landscape
 
Chapter 6: Product Strategy and Intellectual Property
1. Product Strategy
2. The Blind Spot of Marketers and Intellectual Property
3. New Product Development and Intellectual Property
4. Blue Ocean Strategy and Intellectual Property
5. Product Life Cycle and Intellectual Property
6. Sustainability, SDGs, and ESG Investment
 
Chapter 7: Brands and Intellectual Property
1. What is a brand?
2. Brand strategy and intellectual property
3. Technology brand strategy and intellectual property
 
Chapter 8: Design and Intellectual Property
1. Does design contribute to sales?
2. Design and innovation
3. How do you discover latent needs?
 
Chapter 9: Pricing Strategy and Channel Strategy
1. Pricing Strategy (Price)
2. Channel Strategy (Place)
 
Chapter 10: Promotion Strategy and Intellectual Property
1. What is a Promotion Strategy?
2. The Relationship between Promotion Strategy and Intellectual Property
 
Chapter 11: Peripheral Areas of Marketing and Intellectual Property
1. Open Innovation
2. Standardization Strategy
3. Corporate Governance Code
 
Chapter 12: Examples of Japanese Companies and Summary
1. Japanese Companies Making the Most of Intellectual Property in Marketing
2. Overall Picture of the Use of Intellectual Property as a Marketing Tool

2024年8月8日に発刊された単行本「製造業向け人工知能講義」（速水 悟 著)は、人工知能を製造業の業務で活用するために押さえておくべき本質が講義形式でまとめられています。想定している読者層は、主に製造業の技術者です。最新の人工知能の概要を把握したい、製造業での活用について知りたい、既に取り組みを始めていて自分の理解をアップデートしたいと考えている人たちですが、数学やプログラミングなどの予備知識は前提としていませんので、経営層や中間管理職の方々にも参考になります。
 
【目次】
はじめに
第1講義　人工知能を活用するために
第2講義　大規模言語モデル：製造業向けの活用法
第3講義　データサイエンスの実践的教育
第 4 講義　産業分野における AI 活用：異常検知と IoT
第5講義　製造業の AI 活用の変化：活用を拡大させるための課題
第6講義　人工知能の規制を理解する：管理の仕組みを整える
第7講義　継続的な学びに向けて
おわりに
 
はじめに：『製造業向け人工知能講義』
2024.8.8
https://bookplus.nikkei.com/atcl/column/032900009/073000655/
 
There Are Significant Opportunities for Utilizing AI in Manufacturing
The book "Lectures on Artificial Intelligence for Manufacturing" (authored by Satoru Hayami), published on August 8, 2024, provides a lecture-style summary of the essential points for leveraging artificial intelligence in manufacturing operations. The primary target audience is engineers in the manufacturing industry. It is aimed at those who want to grasp the latest overview of AI, learn about its applications in manufacturing, or update their current understanding if they have already begun implementing AI. Since the book does not assume prior knowledge of mathematics or programming, it is also useful for executives and middle managers.
Contents:

• Introduction
• Lecture 1: Leveraging Artificial Intelligence
• Lecture 2: Large Language Models: Applications in Manufacturing
• Lecture 3: Practical Education in Data Science
• Lecture 4: AI Applications in Industry: Anomaly Detection and IoT
• Lecture 5: The Changing Use of AI in Manufacturing: Challenges to Expand Utilization
• Lecture 6: Understanding AI Regulations: Establishing Management Frameworks
• Lecture 7: Towards Continuous Learning
• Conclusion

 

アドビ株式会社は2024年8月7日、国内外の「マーケター/消費者の生成AI活用実態調査」の結果を発表しました。本調査は、国内外のマーケターの生成AIの活用状況と消費者の期待を明らかにすることを目的として、日本、米国、英国、フランス、ドイツ、インド、オーストラリア 7か国のマーケター2,834人と消費者8,163人を対象に実施したものです。
日本のマーケターの54%が生成AIを活用（日常的に活用中29%、実験的に活用中25%）しており、日本のマーケターは生成AIを主に会議の文字起こしや議事録作成、データ分析などに活用しており、生成AIをビジュアルアイデアや画像の生成に活用している企業は27%と他の国の41~61%と比較して少ないことがわかったということです。
一方、株式会社SEデザインが2024年8月20日に公表した調査レポート「IT業界のマーケティング調査報告書」によれば、生成AIをマーケティング業務に「活用している」と回答した割合は31.1％、活用意向がある層まで広げると全体の7割以上が生成AIの活用意欲を示しており、生成AIの活用用途については、「データ分析」と「戦略立案・企画作成・アイデア出し」という回答が最も多く同率で67.3%、次いで「コンテンツ制作・発信」が54.5％ということでした。
海外での活用に比べると活用は遅れているようですが、着実に浸透しているようです。
 
 
マーケターの生成AI活用：日本は54％、他国は75%と大きな差。コンテンツ制作もAIで？【アドビ調べ】企業のマーケティング活動における生成AIの活用状況を調査。
8/16
https://webtan.impress.co.jp/n/2024/08/16/47547
 
アドビ、国内外のマーケター/消費者の生成AI活用実態調査の結果を発表
https://www.adobe.com/jp/news-room/news/202408/20240807_consumer-marketer-survey.html
 
IT業界のマーケティング調査報告書
https://www.sedesign.co.jp/download/ms/it-marketing-survey/
 
 
 
Utilization of Generative AI by Marketers
 
On August 7, 2024, Adobe Inc. announced the results of a survey on the "Current Utilization of Generative AI by Marketers and Consumers" in both domestic and international markets. The survey aimed to shed light on the use of generative AI by marketers and the expectations of consumers across Japan, the United States, the United Kingdom, France, Germany, India, and Australia, involving 2,834 marketers and 8,163 consumers.
According to the survey, 54% of Japanese marketers are utilizing generative AI (29% regularly, 25% experimentally). Japanese marketers primarily use generative AI for tasks such as transcription of meetings, minute-taking, and data analysis. However, only 27% of Japanese companies use generative AI for generating visual ideas or images, a lower percentage compared to 41-61% in other countries.
Meanwhile, a report published by SE Design Inc. on August 20, 2024, titled "Marketing Survey Report in the IT Industry," revealed that 31.1% of respondents stated they were "using" generative AI in marketing activities. When including those who intend to use it, more than 70% expressed a willingness to utilize generative AI. The most commonly cited uses of generative AI were "data analysis" and "strategic planning, project creation, and brainstorming," both at 67.3%, followed by "content creation and dissemination" at 54.5%.
Although Japan seems to be lagging behind in adoption compared to other countries, the use of generative AI is steadily gaining traction.

サマリアウェビナー「基礎事項だけでも押さえたい意外と取れるソフトウェア特許」【奥村光平 先生】が８月２１日にライブ配信され、アーカイブ動画がアップされています。
ソフトウェア特許になじみがないけれども、競合企業からそういう出願が増えているし出したいと考えている人にお勧めです。（約１時間１５分）
 
 
パテント・インテグレーション 特許検索・特許分析サービスのYouTube動画
基礎事項だけでも押さえたい意外と取れるソフトウェア特許【奥村光平 先生】【サマリアウェビナー】
https://www.youtube.com/watch?v=_GnyHKkZCiQ&t=2486s
【日時】　2024/8/21(水) 15:00-16:00 (1時間の予定)
【講師】　奥村　光平　先生 (弁理士法人IPX／代表弁理士COO/CTO)
ソフトウェア、サービス分野における特許出願・権利化など権利形成の第一人者である、弁理士法人IPX、代表弁理士COO/CTOの奥村光平先生をお招きして、ソフトウェア特許を取得する際のポイント、ノウハウをご講義いただきます。
【標題】　基礎事項だけでも押さえたい　意外と取れるソフトウェア特許
【内容】　近年生成AIの台頭等もあってか、いわゆる電機メーカー以外からの出願人からも、多くのIT・ソフトウェア系の特許出願がなされはじめている。一方で、例えば化学メーカーやそもそも知財部を有しないスタートアップ企業等は、ソフトウェア特許の何に着目すれば分からず、苦労していることと思う。このセミナーでは、ソフトウェアの特許を取得するうえで、何を意識すべきか？　明細書をチェックするときは、何を意識して見ればよいか？等を解説する。普段からIT・ソフトウェア系の特許に精通している知財部の皆様からすると、平易な内容も含まれているが、ご留意いただきたい。
 
 
 
Key Points and Tips for Obtaining Software Patents
 
The Samaria Webinar titled "Surprisingly Obtainable Software Patents: Essential Points Even for Beginners" by Professor Kohei Okumura was live-streamed on August 21, and the archived video is now available. This webinar is recommended for those who may not be familiar with software patents but are considering filing one due to an increase in such applications by competitors. (Approximately 1 hour and 15 minutes)

「天秤AI」を使うと、同じプロンプトで最大６つの異なる生成AIの回答を比較することが無料でできます。何人かの専門家に質問して比較する感覚ですね。
今回は、「知財戦略策定の勘どころをわかりやすく説明してください。」というプロンプトをChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、Perplexityに与え、回答を求めました。
別添ファイルを見ていただきたいのですが、それぞれの特性が出ているように思えます。
 
自分の用途に合った生成AIを選ぶ
16/8/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ai7848900
 
天秤AIで複数の生成AIを無料で比較
16/7/2024
https://yorozuipsc.com/blog/aiai8451238
 
 
Comparing Generative AI Responses with "Tenbin AI"
 
With "Tenbin AI," you can compare responses from up to six different generative AIs for the same prompt, all for free. It's like asking several experts the same question and comparing their answers.
This time, I used the prompt "Please explain the key points for formulating an intellectual property strategy in an easy-to-understand manner." The prompt was given to ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, and Perplexity, and I requested their responses.
Please take a look at the attached file. It seems that each AI has displayed its own characteristics.

8月21日、文化庁が８月9日に実施した令和6年度著作権セミナー「AIと著作権Ⅱ」のアーカイブ配信を開始しました。（約１時間１４分）セミナーでは、2024年3月15日に取りまとめられた「AIと著作権に関する考え方について」を解説されています。
第1部「著作権制度の基礎」「生成AIと著作権」
第2部「考え方」を踏まえた著作権の実務対応
【権利者の方向け】権利の保護と権利行使
【AI開発者の方向け】AI開発に伴うリスクの低減策
【AI提供者の方向け】AIサービス提供に伴うリスクの低減策
【AI利用者の方向け】AI利用に伴うリスクの低減策
 
令和6年度著作権セミナー「AIと著作権Ⅱ」のアーカイブ配信を開始しました
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/94101501.html
令和６年度著作権セミナー「AIと著作権Ⅱ」　講演映像
https://www.youtube.com/watch?v=bD0Kp5PiP8o
令和６年度 著作権セミナーA I と著作権 Ⅱ
―解説・「AIと著作権に関する考え方について」―　講義資料
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/94097701_02.pdf
 
AI と著作権に関する考え方について
令和６年３月 15 日
文化審議会著作権分科会法制度小委員会
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
 
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
令和５年度著作権セミナー「AIと著作権」　講演映像
https://www.youtube.com/watch?v=eYkwTKfxyGY
令和５年度著作権セミナー「AIと著作権」　講義資料
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf
 
 
 
The Agency for Cultural Affairs Releases Video on "AI and Copyright"
 
On August 21, the Agency for Cultural Affairs began an archived broadcast of the copyright seminar "AI and Copyright II," which was held on August 9, 2024 (approximately 1 hour and 14 minutes). The seminar explains the "Approach to AI and Copyright" compiled on March 15, 2024.
Part 1: "Basics of the Copyright System" and "Generative AI and Copyright" Part 2: Copyright Practices Based on the "Approach"

• [For Rights Holders] Protection and Exercise of Rights
• [For AI Developers] Risk Mitigation Strategies Accompanying AI Development
• [For AI Providers] Risk Mitigation Strategies Accompanying AI Service Provision
• [For AI Users] Risk Mitigation Strategies Accompanying AI Use

 

AI検索がいろいろ出てきていますが、現段階では、既存のGoogle検索が一番だと思っています。
検索目的だと、ChatGPTやGemini、Claudeより、Perplexityが断然良いと思いますが、表面的な薄っぺらい検索しかでてこない感じです。
既存のGoogle検索で、いろいろ工夫してすぐには出てこない情報を引っ張り出すことができるのが良いと思っています。それも、いつかはAI検索の方がよくなってしまうのかもしれませんが。
 
AI検索でグーグルとOpenAIに挑むPerplexity AI--根底に「ソース重視」の考え方
Lisa Lacy （CNET News）2024年08月22日
https://japan.cnet.com/article/35222908/
 
2024-08-18
Perplexity AIとは？機能概要や使い方、料金体系を徹底解説！
https://www.ai-souken.com/article/perplexity-ai-explanation
 
GoogleのAI検索「AI Overviews」
19/8/2024
https://yorozuipsc.com/blog/googleaiai-overviews
 
OpenAIが検索AIのSearchGPTを発表
27/7/2024
https://yorozuipsc.com/blog/openaiaisearchgpt
 
ソフトバンク、生成AI検索「Perplexity Pro」1年無料
18/6/2024
https://yorozuipsc.com/blog/aiperplexity-pro1
 
 
 
AI Search
 
Various AI search tools have emerged, but at the current stage, I still think that the existing Google search is the best. For search purposes, I believe Perplexity is far better than ChatGPT, Gemini, or Claude, but it only seems to provide shallow, superficial search results. I appreciate that the existing Google search allows me to dig up information that doesn’t immediately come up by using various techniques. That said, AI search might eventually surpass it in the future.

早稲田大学知的財産法制研究所 上野 達弘 所長の講演録「研究者から見た裁判実務――知財司法がリードする未来」コピライト758号2頁（2024年）が公開されています。
目　次
はじめに
Ⅰ. 司法のオープンデータ化
1. 判例データベースの発展
2. 裁判データのオープン化
Ⅱ. 課題
1. 判決の公開問題
2. 判決別紙の省略問題
3.「引用判決」問題
4. 判決・訴訟記録の保存問題
おわりに
 
以下は、ChatGPT-4oによる要約です。
この文書は、2024年3月15日に上野達弘氏が月例著作権研究会で行った講演の記録です。講演の主題は、知的財産法に関する司法実務の現状とその未来についてです。

1. はじめに:
   • 上野氏は2007年以来、定期的にこの研究会で講演を行っており、今回で6回目となります。これまでの講演テーマには、日本版フェアユース、クリエイタ指向アプローチ、制度論メニューなどが含まれ、いずれも自身の研究における重要なテーマです。
2. 司法のオープンデータ化:
   • 上野氏は、判例データベースの発展と司法データのオープン化の重要性について語っています。特に知的財産関連の判例は、早期からウェブで公開されるなど、知財分野がオープンデータ化の先駆者であることが強調されています。
3. 課題:
   • 判決の公開問題に関して、東京や大阪以外の判決が十分に公開されていない点や、公開されている判決の数が少ない点が課題として挙げられています。また、プライバシーや営業秘密に配慮しながらも、より多くの裁判データを公開する必要があると指摘されています。
4. 近時の動向:
   • 近年、民事司法制度改革の一環として、民事判決情報のデータベース化やオープンデータ化が進められています。AI技術の発展に伴い、これらのデータが将来的に法的サービスの高度化や新たな産業の創出に寄与する可能性があるとされています。
5. おわりに:
   • 上野氏は、判決情報の全面的な公開が司法の透明性向上や社会全体の利益につながると結論づけ、民事判決情報のデータベース化とその活用を推進すべきと提言しています。

この講演は、知財法における司法の役割や判例データの重要性を再確認するとともに、将来的なオープンデータ戦略の必要性を強調しています。
 
講演録「研究者から見た裁判実務――知財司法がリードする未来」
https://uenot.w.waseda.jp/copyright2024.pdf
 
 
Lecture Record: "Researcher’s Perspective on Judicial Practice"
 
The lecture record by Professor Tatsuhiro Ueno, Director of the Waseda University Institute of Intellectual Property Law, titled "Researcher’s Perspective on Judicial Practice—The Future Led by Intellectual Property Justice," has been published in Copyright No. 758, page 2 (2024).
Table of Contents
Introduction
I. Judicial Open Data

1. Development of Case Law Databases
2. Opening Up of Judicial Data

II. Challenges

1. Issues with Judgment Disclosure
2. Omission of Annexes in Judgments
3. The "Cited Judgment" Issue
4. Issues with the Preservation of Judgments and Litigation Records

Conclusion
 
Below is a summary by ChatGPT-4o: This document is a record of a lecture given by Mr. Tatsuhiro Ueno on March 15, 2024, at the Monthly Copyright Research Meeting. The main topic of the lecture is the current state and future of judicial practice related to intellectual property law.

1. Introduction:
   • Mr. Ueno has been giving regular lectures at this research meeting since 2007, and this is his sixth time. Past lecture themes have included the Japanese version of fair use, the creator-oriented approach, and system theory menu, all of which are key themes in his research.
2. Judicial Open Data:
   • Mr. Ueno discusses the importance of the development of case law databases and the opening up of judicial data. He emphasizes that intellectual property-related case law, in particular, has been a pioneer in open data, with early publication on the web.
3. Challenges:
   • Regarding the issue of judgment disclosure, Mr. Ueno points out that judgments outside of Tokyo and Osaka are not sufficiently disclosed, and that the number of disclosed judgments is still low. He also notes the need to disclose more judicial data while taking privacy and trade secrets into account.
4. Recent Trends:
   • Recently, as part of civil judicial system reform, the database and open data of civil judgment information have been progressing. With the development of AI technology, it is expected that this data will contribute to the advancement of legal services and the creation of new industries in the future.
5. Conclusion:
   • Mr. Ueno concludes that full disclosure of judgment information will lead to greater judicial transparency and benefit society as a whole. He advocates for the promotion of the database and utilization of civil judgment information.

This lecture reaffirms the role of the judiciary in intellectual property law and the importance of case law data, while emphasizing the need for future open data strategies.

ユアサハラ法律特許事務所 深井 俊至 弁護士の「数値限定発明」（特許ニュース No.16191：2024年7月30日）は、数値限定発明に関して、基本から解説しており、数値限定発明に関して５つの判例の解説も行っています。（審査基準の説明で臨界的意義に偏った説明になっているところが気にはなりますが。）
 
数値限定発明
https://www.yuasa-hara.co.jp/wp-content/uploads/2024/08/01d01efff259630e52be37e0f0ede6d9.pdf
 
 
Numerical Limitation Inventions
 
In the article 'Numerical Limitation Inventions' by attorney Toshiyuki Fukai from Yuasa and Hara Law & Patent Office (Patent News No.16191: July 30, 2024), the basics of numerical limitation inventions are explained, and five relevant case precedents are discussed. (Although, I am concerned that the explanation in the examination standards is somewhat biased towards critical significance.)"

Googleは、情報をすばやく検索して、ウェブ上のあらゆる情報を探索できるよう、Google 検索の「AI Overviews」 を 5 月に米国で公開しました。そして、8月 16日、日本をはじめとした世界中のより多くの人々が、より簡単な方法で必要な情報を探して、ウェブ上のあらゆるものを発見できるようになりますと、日本を含む英国、インド、インドネシア、メキシコ、ブラジルの 6 か国へと拡大し、各国の言語への対応も開始することを公表しました。
生成AIによる検索では、Perplexity AIが先頭を走り、OpenAIのSearchGPTが追いかけていましたが、GoogleがAI検索を行うことで、生成AIによる検索の競争も激しくなりそうです。
個人的には、現段階では、既存のGoogle検索が一番で、Perplexityは物足りませんが。
 
 
 
Google、AI検索機能を日本でも開始　結果を要約
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN1604P0W4A810C2000000/
 
検索結果をＡＩが要約！グーグルが新機能「ＡＩオーバービュー」　誤りや著作権侵害の懸念も
https://www.47news.jp/11352406.html
 
New ways to connect to the web with AI Overviews
https://blog.google/products/search/new-ways-to-connect-to-the-web-with-ai-overviews/
 
 
 
Google’s AI Search “AI Overviews”
 
In May, Google launched the “AI Overviews” feature for Google Search in the United States, allowing users to quickly search for information and explore all kinds of content on the web. On August 16, Google announced that this feature would be expanded to six countries, including Japan, the UK, India, Indonesia, Mexico, and Brazil, enabling more people around the world to find the information they need more easily and discover everything on the web, with support for the languages of these countries.
In the realm of AI-powered search, Perplexity AI has been leading the way, followed by OpenAI’s SearchGPT. However, with Google entering the AI search arena, competition in generative AI-driven search is likely to intensify. Personally, I feel that, at this stage, the existing Google Search is still the best, while Perplexity feels somewhat lacking.

8月14日にライブ配信されたYouTube『野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心-：「知財業界での教育」について語る （ #弁理士の日 記念ブログ企画2024）－内田 浩輔 氏・ドクガク（ 東京セントラル特許事務所 弁理士）』のアーカイブ動画（約1時間52分）を視聴しました。
毎年弁理士の日に合わせて、「弁理士の日記念ブログ企画」を行っているのが本日のゲストである内田さん（ドクガクさん）で、今年のテーマは「知財業界での教育」ということです。
 
YouTubeによる文字起こしを文書化し、ChatGPTに要約させました。
 
「 #知財業界 での #教育 」について語る （ #弁理士の日 記念ブログ企画2024）－内田 浩輔 氏・ドクガク（ 東京セントラル特許事務所 弁理士）
https://www.youtube.com/watch?v=o78QmI8C8-U
 
Education in the Intellectual Property Industry
 
I watched the archived video (approximately 1 hour and 52 minutes) of the live stream on August 14th titled "Atsushi Nozaki's e-Patent Channel - Focused on Research and Analysis: Discussing 'Education in the Intellectual Property Industry' (Commemorative Blog Project for Patent Attorney Day 2024) - Featuring Mr. Uchida, also known as Dokugaku (Patent Attorney at Tokyo Central Patent Office)."
Every year on Patent Attorney Day, today's guest, Mr. Uchida (Dokugaku), conducts the "Commemorative Blog Project for Patent Attorney Day," and this year's theme is "Education in the Intellectual Property Industry."
I transcribed the video using YouTube’s transcription feature and had ChatGPT summarize it.

第203回知財実務オンラインは、「欧州単一特許／統一特許裁判所（UP/UPC）制度の概況と、グローバルな特許紛争への影響」（ゲスト：TMI総合法律事務所  山下 耕一郎 弁理士）でした。
アーカイブ動画（約1時間35分）を視聴しました。
内容は、下記の通りで、わかりにくい欧州単一特許／統一特許裁判所（UP/UPC）制度の概況が整理され分かりやすく説明されていました。
グローバルな特許紛争への影響では、事例による説明がありました。いろいろ検討しなければいけない事項があり、大変だなあと感じました。
 
欧州単一特許／統一特許裁判所(UP/UPC)制度の概要
UP/UPC概況
・統計編
・事例編
UPCを利用した特許訴訟の事例～グローバルな特許紛争への影響～
　・10X Genomics, Inc. v. Nanostring Technologies, Inc.
考察
 
 
（第203回）知財実務オンライン：「欧州単一特許／統一特許裁判所（UP/UPC）制度の概況と、グローバルな特許紛争への影響」（ゲスト：TMI総合法律事務所 弁理士　山下 耕一郎）
https://www.youtube.com/watch?v=rwMI3cM25mU
 
 
Intellectual Property Practice Online: "European Unitary Patent / Unified Patent Court (UP/UPC) System"
 
The 203rd session of Intellectual Property Practice Online covered "The Overview of the European Unitary Patent / Unified Patent Court (UP/UPC) System and its Impact on Global Patent Disputes" (Guest: Koichiro Yamashita, Patent Attorney at TMI Associates).
I watched the archived video (approximately 1 hour and 35 minutes).
The content, as outlined below, provided a clear and organized explanation of the complex European Unitary Patent / Unified Patent Court (UP/UPC) System.
Regarding the impact on global patent disputes, explanations were provided through case studies. I realized there are many factors that need to be considered, making it seem quite challenging.

• Overview of the European Unitary Patent / Unified Patent Court (UP/UPC) System
• General Overview of UP/UPC
  • Statistical Section
  • Case Studies Section
• Case Study on Patent Litigation Using the UPC and Its Impact on Global Patent Disputes
  • 10X Genomics, Inc. v. Nanostring Technologies, Inc.
• Considerations

 

ChatGPT独り勝ちの時代から、熾烈な競争で生成AI急速に進化しています。結果として、自分の用途に合った生成AIを選ぶことが出来る時代になってきました。
「【徹底比較】5大生成AIサービス、結局どれを使えばいい？」では、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemeni、Copilot という主要な生成AIサービスを比較検討しています。
「天秤AI byGMO」を使えば、無料で、同じプロンプトで、最大６つの生成AIを比較検討することができます。
 
 
【徹底比較】5大生成AIサービス、結局どれを使えばいい？
2024年8月15日
https://newspicks.com/topics/ikigai-meets-ai/posts/109?fromNews=true
 
最大6つの生成AIモデルを使い無料で同時検索！
比較検索「天秤AI byGMO」としてリニューアルオープン
https://www.gmo.jp/news/article/9020/
 
比較検索なら 天秤AI byGMO
https://tenbin.ai/
 
 
 
Choosing the Right Generative AI for Your Needs
 
The era of ChatGPT’s dominance has passed, and generative AI is rapidly evolving due to fierce competition. As a result, we are now in a time where you can choose a generative AI that best suits your specific needs.
In the article "[In-Depth Comparison] Which of the 5 Major Generative AI Services Should You Actually Use?", the major generative AI services—ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, and Copilot—are compared and evaluated.
With "Tenbin AI by GMO," you can compare up to six generative AI services with the same prompt for free.

NTT人間情報研究所では、GPTの課題である、言語モデルサイズ、情報の信頼性、モデルの成長性、言語以外のモーダルへの適用性、大規模学習に伴う消費電力の問題を解決する独自の高効率なLLMである「tsuzumi」を2023年11月に発表しました。「tsuzumi」の差異化ポイントは①言語モデルの小型化（コスト削減）、②日本語処理性能の優位性、③カスタマイズ性の向上、④マルチモーダル対応です。
GLOCOM六本木会議オンライン#82「 NTT版LLM tsuzumiについて」（2024/08/06公開、約57分）では、生成AIの基礎からNTTが開発したLLM「tsuzumi」まで詳細に説明されています。
 
 
GLOCOM六本木会議オンライン#82 NTT版LLM tsuzumiについて　2024/08/06
https://www.youtube.com/watch?v=kvdebJVLXgs
 
 
NTT Version LLM "tsuzumi"
 
In November 2023, NTT Human Informatics Laboratories announced "tsuzumi," a highly efficient LLM (Large Language Model) that addresses the challenges of GPT, including model size, information reliability, model scalability, applicability to non-linguistic modalities, and the power consumption associated with large-scale training. The distinguishing features of "tsuzumi" include: ① miniaturization of the language model (cost reduction), ② superiority in Japanese language processing, ③ improved customizability, and ④ support for multimodal applications.
In GLOCOM Roppongi Online Conference #82 "About NTT's LLM tsuzumi" (released on August 6, 2024), a detailed explanation is provided from the basics of generative AI to NTT's development of the LLM "tsuzumi."

Sakana AIは、「AIサイエンティスト」(The AI Scientist)と命名された「LLMを使って、研究開発プロセスそのものの自動化する」という革新的な技術を公開しました。
オックスフォード大学とブリティッシュ・コロンビア大学との共同研究により、「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」という論文にまとめられています。
AIサイエンティストは、アイデア創出、実験の実行と結果の要約、論文の執筆及びピアレビューといった科学研究のサイクルを自動的に遂行する新たなAIシステムということです。
AI Scientistが本当に革新的なアイデアを生み出せるかどうかは、まだ未知数のようです。
 
 
「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ　August 13, 2024
https://sakana.ai/ai-scientist-jp/
 
AIによる科学研究の自動化：「AI Scientist」が切り開く新時代
https://note.com/it_navi/n/n3b57b7c2f537
ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く
https://note.com/shi3zblog/n/nc8ef423e2461
 
「AIサイエンティスト」が科学論文を自動生成？驚きの15ドルで新たな研究成果（2024-08）【論文解説シリーズ】
https://www.youtube.com/watch?v=9Oa1ZY833jc
 
15米ドルで論文を自動執筆、Sakana AIが開発した「AI Scientist」とは
https://thebridge.jp/2024/08/sakana-ai-scientist-conducts-research-autonomously-challenging-scientific-norms
 
 
Towards an Era Where AI Conducts Research on Its Own: The Launch of "AI Scientist"
 
Sakana AI has unveiled an innovative technology called the "AI Scientist," which aims to automate the research and development process itself using LLM (Large Language Models). This breakthrough is the result of a joint study with the University of Oxford and the University of British Columbia, and the findings have been compiled in a paper titled "The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery." The AI Scientist is a new AI system capable of autonomously carrying out the entire scientific research cycle, including idea generation, experiment execution and result summarization, as well as paper writing and peer review. Whether the AI Scientist can truly generate groundbreaking ideas remains uncertain.
 
 
 

パテント誌6月号の『進歩性判断のダブルスタンダード －「本件（本願）発明の技術的意義（発明の課題解決）」が “（特にパラメータ発明の）容易想到性” 判断に与える影響－』（高石 秀樹 弁護士）は、『裁判所における進歩性判断において、主引用発明と副引用発明とを組み合わせる論理付けによるときは、主引用発明と副引用発明とで課題が異なる場合に組み合わせ難いことに加えて、本件発明と主引用発明とで課題が異なる場合も、主引用発明から出発して本件発明の課題を解決して本件発明に至ることは容易でないとして進歩性が認められる傾向にある。』ことを前提として、下記のように考察しています。
『「設計事項」には、主副引用発明の組み合わせと同じく、《α》本件発明と主引用発明との課題の同一性というアプローチと、《β》本件発明の技術的意義によるアプローチがあるところ、特に《β》のアプローチにおいては、審査基準でも『主副引用発明の組み合わせ』と明確に区別されている『設計事項』の類型（上記③）が、本件発明と主引用発明との相違点が本件発明の技術的意義に関わる場合（発明の課題解決と相関している場合）は設計事項として片付けられにくいというダブルスタンダードが存在する』
 
 
進歩性判断のダブルスタンダード－「本件（本願）発明の技術的意義（発明の課題解決）」が“（特にパラメータ発明の）容易想到性” 判断に与える影響－
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4449
 
 
Double Standards in the Assessment of Inventive Step
 
In the June issue of the Patent Journal, the article titled "Double Standards in the Assessment of Inventive Step - The Impact of the 'Technical Significance of the Invention (Problem Solved by the Invention)' on the 'Obviousness' Judgment (Especially for Parameter Inventions)" by attorney Hideki Takaishi discusses the following premise: "In court decisions on inventive step, when combining the primary and secondary cited inventions, if the problems addressed by these inventions differ, it is challenging to combine them. Additionally, if the problems addressed by the primary cited invention and the present invention differ, it is generally difficult to solve the problem of the present invention starting from the primary cited invention, and hence, the inventive step tends to be recognized."
Based on this premise, the article analyzes the following points: "Just like the combination of the primary and secondary cited inventions, there are two approaches to 'design matters': 《α》 the approach of the identity of the problems between the present invention and the primary cited invention, and 《β》 the approach based on the technical significance of the present invention. Particularly in the case of approach 《β》, there exists a double standard wherein the type of 'design matters,' which is clearly distinguished from the 'combination of primary and secondary cited inventions' in the examination standards, is less likely to be dismissed as a mere design matter when the difference between the present invention and the primary cited invention pertains to the technical significance of the present invention (i.e., when it correlates with the problem solved by the invention)."

8月8日に行われた第202回知財実務オンライン：「関西から知財実務を発信！～KTKのええとこ教えます～」をアーカイブ動画で視聴しました。
KTK（関西特許研究会）は、関西の弁理士・弁護士を中心に運営されている知的財産全般の研究会で、会員数650名、活動内容の詳細な紹介がありました。
ずいぶん昔になりますが、「夏季セミナー」に参加させてもらったことがあります。今年の夏季セミナーは、9月7日(土)･8日(日)琵琶湖畔のホテルで行われ、セミナー前半の部では、講演テーマ「最近の知財高裁の動き」（講演者　本多 知成 知的財産高等裁判所長）、セミナー後半の部では、「激動する時代にビジネスの未来を支える知財専門家の役割と可能性」（講演者　加島 広基 日本橋知的財産総合事務所 代表弁理士、知財実務オンラインのナビゲーター）という豪華な布陣です。
 
 
（第202回）知財実務オンライン：「関西から知財実務を発信！～KTKのええとこ教えます～」（ゲスト：KTK代表幹事　大池聞平／坂田泰弘／青木覚史／佐々木健一）
https://www.youtube.com/watch?v=qwso8AvZK1s
 
KTK　関西特許研究会
https://ktk-ip.com/
 
 
 
Intellectual Property Practice Online: Broadcasting IP Practice from Kansai! KTK
Intellectual Property Practice Online: Broadcasting IP Practice from Kansai! KTK
 
I watched the archived video of the 202nd Intellectual Property Practice Online, held on August 8th, titled "Broadcasting IP Practice from Kansai! We'll Show You the Best of KTK."
KTK (Kansai Patent Research Society) is a research group focused on intellectual property, mainly operated by patent attorneys and lawyers in the Kansai region, with a membership of 650 people. The event included a detailed introduction of its activities.
It was quite some time ago, but I once had the opportunity to participate in their "Summer Seminar." This year's Summer Seminar will be held on September 7th (Saturday) and 8th (Sunday) at a lakeside hotel by Lake Biwa. The first part of the seminar features a lecture titled "Recent Developments at the IP High Court" by Mr. Tomonari Honda, Chief Judge of the Intellectual Property High Court. The second part of the seminar includes another lecture titled "The Role and Potential of IP Professionals in Supporting the Future of Business in a Turbulent Era," by Mr. Hiromoto Kashima, Representative Patent Attorney of Nihonbashi Intellectual Property Office and the navigator of IP Practice Online. This is a very impressive lineup.

パテント誌6月号の「生成 AI を活用した特許データの処理、視覚化、分析、及び、解釈について」が、パテント誌のホームページで無料公開されています。
「この論文の投稿日は2023.9.27なのですが、生成AIの進歩が速すぎて、あっという間に陳腐化してしまいます。」、「今年の知財学会では、特許データから生成した分類を使用した分析法で発表する予定」ということで、期待しています。
 
 
「生成 AI を活用した特許データの処理、視覚化、 分析、及び、解釈について」、が公開されました。
https://note.com/ip_design/n/ncf431ecf22c1
 
生成 AI を活用した特許データの処理、視覚化、分析、及び、解釈について
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4453
 
 
 
Processing of Patent Data Using Generative AI
 
The article "Processing, Visualization, Analysis, and Interpretation of Patent Data Using Generative AI" from the June issue of the Patent Journal is now available for free on the Patent Journal homepage. "The submission date for this article was September 27, 2023, but the rapid advancement of generative AI quickly made it obsolete," he said. "At this year's Intellectual Property Society conference, I plan to present an analysis method using classifications generated from patent data, so I'm looking forward to that."