弁理士法人IPXのYouTube『IPXチャンネル』で、初学者向けに明細書の作成メソッドをレクチャーする「明細書の書き方講座」が始まりました。
弁理士法人IPXは、ソフトウェア分野に強い特許事務所で、ソフトウェア分野の特許明細書の書き方が、弁理士初心者向けにわかりやすく説明されています。
化学系の特許明細書の書き方とはずいぶん違いますが、企業の研究開発、技術開発の方、知財部の方にも参考になると思います。
 
 
【明細書の書き方講座始動!!】(12) 初学者向けに明細書の作成メソッドをレクチャー
https://www.youtube.com/watch?v=64uDg2-etw4
 
【明細書の書き方講座③】(15) 図面作成
https://www.youtube.com/watch?v=PpZbc8hRx3Y&t=3s
 
 
How to Write Patent Specifications for the Software Field
 
The patent firm IPX has launched a new series on their YouTube channel, IPX Channel, offering beginner-friendly lectures on patent specification writing methods.
IPX is a patent firm specializing in the software field, and these lectures clearly explain how to write patent specifications specifically for software, making it accessible for new patent attorneys.
While the approach differs significantly from writing specifications in the chemical field, the content is also useful for corporate research and development teams, technology developers, and intellectual property department members.

McKinseyの“How AI enables new possibilities in chemicals　November 20, 2024”を読むと、、ChatGPT等の生成AIが登場して以来AIの導入は飛躍的に進化、AIはもはや単なる効率化ツールではなく、新たな価値創出のエンジンとなっていること、特に化学業界では、材料発見、分子設計、調合の最適化といった分野で生成AIの活用が期待されており、従来のR&Dプロセスを劇的に変革する可能性を秘めていることがわかります。
McKinseyの調査によると、化学業界における生成AIの導入は最大1,400億ドルの価値を生み出すと試算されていますので、相当なインパクトです。
 
 
How AI enables new possibilities in chemicals
https://www.mckinsey.com/industries/chemicals/our-insights/how-ai-enables-new-possibilities-in-chemicals#/
 
 
The New Possibilities AI Brings to the Chemical Industry
 
Reading McKinsey's “How AI Enables New Possibilities in Chemicals” (November 20, 2024), it becomes clear that since the advent of generative AI, such as ChatGPT, the adoption of AI has evolved dramatically. AI is no longer just a tool for improving efficiency; it has become an engine for creating new value. In the chemical industry in particular, the use of generative AI is expected to transform areas such as material discovery, molecular design, and formulation optimization. This holds the potential to radically change traditional R&D processes.
According to McKinsey's research, the implementation of generative AI in the chemical industry could generate up to $140 billion in value, signifying a substantial impact.

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、株式会社リコー Alインテグレーションセンター 所長 梅津良昭氏が「プライベートLLMを中核としたDXの加速。取り組み」という講演を行いました。
「生成AIの基盤となっているLLM（大規模言語モデル）は、OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなどがあるが、オープンソースLLM（例: Llamaシリーズ）を活用してプライベートLLMを開発する企業が増えてきている。
リコーのプライベートLLMは、:MetaのLlamaシリーズをベースに独自の日本語LLM（13Bおよび70Bモデル）を開発、GPT-3.5ターボ相当、GPT-4相当のLLMを発表し、ビジネス活用を推進している。今後は、オンプレミス前提のプライベートLLMの活用がすすむ。」という内容でした。
軽量LLMによるオンプレミス前提のプライベートLLMは確実に増えそうです。
 
 
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
 
 
 
Acceleration of DX Centered on Ricoh's Private LLM
 
At the online conference "VALUE DESIGN SUMMIT 2024: Generative AI and Corporate Value Creation" (hosted by NEWh Inc. on November 29, 2024), Yoshiaki Umetsu, Director of the AI Integration Center at Ricoh Co., Ltd., gave a presentation titled "Acceleration of DX Centered on Private LLM: Initiatives."
He explained:
"LLMs (Large Language Models), which serve as the foundation for generative AI, include models such as OpenAI's ChatGPT, Google's Gemini, Anthropic's Claude, and Meta's Llama. An increasing number of companies are developing private LLMs using open-source LLMs like the Llama series. Ricoh’s private LLM is based on Meta's Llama series, and the company has developed proprietary Japanese-language LLMs (13B and 70B models). Ricoh has announced LLMs equivalent to GPT-3.5 Turbo and GPT-4 and is promoting their business applications. Moving forward, the use of private LLMs designed for on-premises deployment will continue to expand."
The adoption of lightweight, on-premises private LLMs is expected to steadily increase.

12月3日に行われたVALUENEXのオンラインセミナー「技術開発向けの調査を根底から変える！Radar QFDの概要と応用例の紹介　特許情報を研究開発の現場で使える粒度へまとめ上げることに苦戦している方にお勧めです。」を視聴しました。
VALUENEX Radar は特許だけでなく多種多様な文書情報を読み込み、独自のアルゴリズムにより各文書内容の類似度を解析した結果を1枚の図に可視化するツールで、「俯瞰図」を作成し分析することができます。得られた知見を起点として新しいアイデアやコンセプトを生み出すことができるので非常に有用なのですが、俯瞰した情報を技術開発テーマに落とし込むのに苦労していました。
この問題を解決する目的でVALUENEXが開発したのが「Radar QFD」で、生成AIを用いて、大量の特許情報から課題、技術、品質表などを自動生成するソリューションです。
生成AIを活用して、活用顧客ニーズ（要求品質）と技術的要件（品質特性）を特許情報から抽出、構造化し、関連性をスコア化することで、技術開発における重要ポイントを可視化します。
最近のアップデートで、海外特許文献にも対応、技術の用途分野の可視化ができるようになり、幅が広がり、また、これまでは受託サービスだけだったのが、来年早々アプリケーションとして提供されるようになるとのこと、多大な工数を必要とする様々な分野での活用による効率化が期待されます。
 
 
技術開発向けの調査を根底から変える！Radar QFDの概要と応用例の紹介
特許情報を研究開発の現場で使える粒度へまとめ上げることに苦戦している方にお勧めです。
VALUENEX株式会社
2024年11月21日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000030.000028558.html
 
VALUENEX Radar QFD
https://www.valuenex.com/radar-qfd
 
 
 
Consolidating Patent Information to a Granularity Usable in R&D
 
I attended VALUENEX's online seminar held on December 3rd, titled, “Transforming Research for Technology Development at the Core! An Overview and Applications of Radar QFD – Recommended for Those Struggling to Consolidate Patent Information to a Granularity Usable in R&D.”
The VALUENEX Radar tool not only processes patent information but also various types of document data, visualizing the similarity analysis results of each document using a unique algorithm in a single diagram. This visualization, referred to as an "overview map," supports the creation and analysis of new ideas and concepts, making it highly useful. However, we faced challenges when trying to translate this comprehensive information into specific technology development themes.
To address this issue, VALUENEX developed “Radar QFD,” a solution that uses generative AI to automatically generate challenges, technologies, and quality tables from large volumes of patent information. By leveraging generative AI, this tool extracts and structures customer needs (quality requirements) and technical requirements (quality characteristics) from patent information and scores their relevance, making critical points in technology development visible.
With recent updates, Radar QFD now supports international patent documents and can visualize the application fields of various technologies, broadening its capabilities. Moreover, while it has previously been available only as a service, it will be released as an application early next year. This is expected to enhance efficiency across a variety of fields that traditionally require significant labor and effort.

月刊パテント2024年10月号に掲載されている、杉村萬国特許法律事務所　藤本　一弁理士の論考「意匠法における創作者の認定」からは、生成 AI を利用したデザインが多量に創作されている中、生成 AI を利用したデザインを創作している創作者（デザイナーなど）が、デザインの過程の記録を残しておくことの重要性を感じます。
 
要約
まず、従前の裁判例を検討し、真の創作者を主張する者にとって、供述のみでその主張が認められることは通常困難で、相応の物的証拠の提出が求められること、したがって、意匠を創作したと考える者が、その創作に関する記録を残しておくことの重要性を確認する。次に、私見として、創作者の認定に当たっては、❶係争対象意匠の「創作的特徴」を要部認定と同様の手法で把握し、❷創作者と主張する者が「創作的特徴」の創作的な作出を行ったといえるか、を検討すべきであることを提示し、裁判例も、おおむね妥当であることを示す。最後に、それら検討との関連で、生成 AI を利用したデザインについて、問題提起を行う。そして、今後、デザインの過程の記録を残しておくことの重要性がさらに増すであろうことを指摘する。
 
目次
1.はじめに
2.裁判例
　2.1　検討対象一覧
　2.2　事案の類型
　2.3　提出された証拠による分類
　2.4　判決で述べられた一般論
3.若干の検討
　3.1　基本的な考え方
　3.2　裁判例の評価
4.まとめに代えて：生成 AI と意匠の創作
　4.1　生成 AI を利用したデザイン
　4.2　いわゆる僭称問題への対応
　4.3　主張立証責任
 
 
意匠法における創作者の認定
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4513
 
 
 
Recognition of the Creator under the Design Law
 
From the article "Recognition of the Creator under the Design Law" by Tsuyoshi Fujimoto, a patent attorney at Sugimura & Partners, published in the October 2024 issue of the monthly magazine Patent, we can see that it is important for creators (designers, etc.) who create designs using generative AI to keep a record of the design process, as a large number of designs are created using generative AI.

産業構造審議会知的財産分科会 第16回意匠制度小委員会（令和6年12月6日）で配布された資料「意匠制度に関する検討課題について」が公開されています。
DX時代にふさわしい産業財産権制度構築の必要性を背景に、特に仮想空間におけるデザインと生成AI技術の発達という2つの観点から、意匠制度の在り方について検討すべき課題がまとめられています。
生成AI技術の発達を踏まえた意匠制度上の適切な対応の項では、生成AI技術の発達により、テキストや画像を入力することで短時間で大量のデザインを生成・公開することが可能となったことから、第三者が生成AIを利用して既存デザインに基づいたデザインを大量に生成・公開することで、既存デザインの創作者の新デザインの意匠登録出願において新規性喪失の問題が生じる可能性がある問題について、特許庁政策推進懇談会では、新規性喪失の例外制度及び関連意匠制度の見直し等が検討され、令和6年度には、特許庁において生成AIと意匠法に関する調査研究が実施されています。
生成AIと意匠法に関しては、意匠該当性、創作者、引例適格性、新規性喪失の例外、創作非容易性等の論点について、意匠制度見直しの必要性や制度的措置の方向性について具体的な議論を進めていく予定であることが示されています。
 
 
第16回意匠制度小委員会議事次第・配布資料一覧
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/isho_shoi/16-shiryou.html
 
意匠制度に関する検討課題について
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/isho_shoi/document/16-shiryou/03.pdf
 
 
Design System in Light of the Development of Generative AI Technology
 
The document “Issues for Consideration Regarding the Design System” distributed at the 16th Design System Subcommittee of the Industrial Structure Council Intellectual Property Subcommittee (December 6, 2024) has been made public.
Against the backdrop of the necessity to construct an industrial property rights system appropriate for the DX era, the issues that should be examined regarding the future of the design system are summarized from two perspectives: designs in virtual space and the development of generative AI technology.
In the section on appropriate responses in the design system in light of the development of generative AI technology, it is noted that the development of generative AI technology has made it possible to generate and publish a large number of designs in a short time by inputting text and images, and that there is a possibility that a third party could use generative AI to generate and publish a large number of designs based on existing designs, thereby causing the creator of the existing design to lose the novelty of their new design when applying for design registration. With regard to the issue of the possibility of a loss of novelty arising in the design registration application for new designs by the creator of an existing design, the Patent Office Policy Promotion Council has been reviewing the exception to loss of novelty system and the related design system, and in 2024 the Patent Office conducted a study on generative AI and the Design Act.
With regard to generative AI and the design law, it has been indicated that specific discussions will be held on the necessity for reviewing the design system and the direction of systemic measures, with regard to issues such as design applicability, creator, eligibility of prior examples, exceptions to loss of novelty, and non-obviousness of creation.

RCLIP(早稲田大学知的財産法制研究所)のコラム欄に、阿部・井窪・片山法律事務所 パートナーの加藤 志麻子 弁理士が「統計で見る特許審査、審判の動向～今、何が起こっているのか～」と寄稿されています。「肌感覚では多くの実務者が感じていること」が裏付けられているデータです。
加藤弁理士も指摘しているように、「その原因の一つは、特許庁の審査、特に、拒絶理由の中でも主要な、新規性、進歩性の判断が緩くなっているから」でしょう。
私は、2010年以降に特許査定率が上昇に転じているのは裁判所主導による変化＝進歩性のハードルの変化等が原因のプロパテント化であり、拒絶査定不服審判における請求成立率の上昇は審査より審判の方が進歩性等のハードルが低くなっているためであり、無効審判における無効割合の低下も同様の理由によるもの、と理解しています。
また、査定系審判（拒絶査定不服審判等）の出訴件数のほうが当事者系審判（無効審判）の出訴件数より少ない傾向が続いているのは、権利者が審判迄の段階で満足できる権利化ができるようになっており、当事者にとっては「なぜこのような発明が特許になるのかと疑問を抱くもの」が権利化されることが多くなってきているのが理由と理解しています。
この変化を上手に捉えた巧みな出願・権利化戦略が確立してきたことも、この状況に拍車をかけているという指摘は否定できません。
一部の学者はこの状況を問題視して問題提起していますが、知財の有識者、裁判所、特許庁にこうした問題意識は希薄な状態というのが現状のようです。
加藤弁理士のこのコラムを契機に、このままで良いのか、議論が一層盛り上がってほしいと感じています。
 
 
コラムDec 6
統計で見る特許審査、審判の動向～今、何が起こっているのか～（加藤志麻子）
https://www.rclip.jp/jp/publications/patent-statistics
 
 
 
What Is Happening Now in Patent Examination and Trials
 
In the column section of RCLIP (Waseda University Institute of Intellectual Property Law), Ms. Shimako Kato, a patent attorney and partner at Abe, Ikubo & Katayama Law Firm, has contributed an article titled "Trends in Patent Examination and Trials Seen Through Statistics—What Is Happening Now?". The data presented supports what many practitioners have been intuitively feeling.
As Patent Attorney Kato also points out, one of the reasons is that the examinations by the Patent Office—particularly the judgments on novelty and inventive step, which are major grounds for rejection—have become more lenient.
I understand that the upward trend in the patent grant rate since 2010 is due to pro-patent changes driven by the courts, such as alterations in the threshold for inventive step. The increase in the success rate of appeals against decisions of rejection is because the hurdles for inventive step and other criteria are lower in trials than in examinations. Similarly, the decrease in the invalidation rate in invalidation trials is due to the same reasons.
Furthermore, the continuing trend where the number of lawsuits filed from examination-based trials (such as appeals against decisions of rejection) is less than those from inter partes trials (such as invalidation trials) is, I believe, because rights holders are able to obtain satisfactory patent rights by the trial stage. From the parties' perspective, there are increasing instances where inventions that make one wonder, "Why does such an invention get patented?" are being granted patents.
It cannot be denied that the establishment of clever application and patenting strategies, which have skillfully captured this change, has further accelerated this situation.
While some scholars view this situation as problematic and are raising concerns, it seems that currently, such awareness is weak among intellectual property experts, the courts, and the Patent Office.
Using Patent Attorney Kato's column as a catalyst, I feel that the discussion on whether this status quo is acceptable should gain even more momentum.

2024年12月4日に行われた知財実務情報Lab.セミナー「ＡＩ関連発明の基礎と、ＡＩ関連発明を適切に保護するための考え方」（田村 良介 弁理士、ライトハウス国際特許事務所　所長）の録画が専用サイトの「田村良介先生のセミナー」のページで公開されています。
（公開は、2024年12月11日正午までの予定。）
ＡＩ関連発明の基礎と、ＡＩ関連発明を適切に保護するための考え方がわかりやすく説明されています。

• ＡＩ関連発明について
• 事例紹介
• どのようなＡＩ関連発明が特許になるか？
• ＡＩ関連の事業を、特許で適切にカバーするためには？

 
 
録画視聴方法についてのFAQ
https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/
 
 
 
Approaches to Adequate Protection of AI-Related Inventions
 
A recording of the December 4, 2024 IP Practice Information Lab. seminar "Fundamentals of AI-Related Inventions and Approaches to Appropriately Protecting AI-Related Inventions" (Ryosuke Tamura, patent attorney, director of Lighthouse International Patent Office) is now available on the "Ryosuke Tamura Seminar" page of the dedicated website.
(The video will be available until noon on December 11, 2024).
 The basics of AI-related inventions and the approach to properly protect AI-related inventions are explained in an easy-to-understand manner.
1. About AI-related inventions
2. Case studies
3. What types of AI-related inventions are patentable?
4. How can AI-related businesses be properly covered by patents?

Paragraph. 編集するにはここをクリック.​12月7日　
 
『「食品知財の黒船」花王はいかにして他社を寄せ付けない“鉄壁の特許網”を築いていったのか？』は、「特許から読み解く イノベーションを起こし続ける企業の知財戦略」の連載の第一回のようです。
『本連載の前半では、ヘルスケア商品における知財戦略のパイオニア「花王」の事例を紹介。第1回は、効果的に他社の参入障壁を構築する花王の「パラメータ特許」について取り上げる。』ということで、『Patent Information For Victory　～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～』（楠浦崇央著／プレジデント社）から内容の一部を抜粋・再編集したもの。
 
 
「食品知財の黒船」花王はいかにして他社を寄せ付けない“鉄壁の特許網”を築いていったのか？
特許から読み解く イノベーションを起こし続ける企業の知財戦略①
楠浦 崇央– 2024.12.6
https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/85141
 
 
 
The Black Ship of Food Intellectual Property
 
"The Black Ship of Food Intellectual Property: How Kao Built an 'Impregnable Patent Network' That Keeps Competitors at Bay" appears to be the first installment in the series "Decoding Innovation Through Patents: The Intellectual Property Strategies of Companies That Keep Innovating."
The first half of this series introduces the case of Kao, a pioneer in intellectual property strategies for healthcare products. The first installment focuses on Kao's "parameter patents," which effectively create barriers to market entry for competitors.
The content is partially excerpted and re-edited from Patent Information For Victory: Securing the Future of Companies Through Intellectual Property! by Takahisa Kusuura (published by President Inc.).
 

TechnoProducer株式会社 代表取締役CEO 発明塾 塾長 楠浦 崇央（くすうら・たかひさ）氏が2024年12月4日に行った講演『長期投資に役立つ特許情報の読み方』は、「Patent Information For Victory」出版記念講演』として行われました。
セミナー内容詳細は、下記の通りです。
0、自己紹介＆弊社の紹介　
1、長期投資になぜ特許情報が役立つのか 　　　　
1-1　なぜ花王は30年以上、3Mは60年以上増配を続けられるのか
1-2　特許から企業の何がわかるのか
1-3 「後発参入でも成長しそうかわかる」の事例  〜SONOS〜
2、特許から見る成長企業の読み方　
2-1　強い企業、強い技術を持つ企業の事例 〜レオン自動機〜
2-2　特許情報で知財活動を評価する４つのポイント
3、投資に役立つ視点・情報の取り方　　　　　　　
3-1  紙業界は停滞市場なのか？
3-2   VRの未来を探索する　
3-3  ドローン業界で成長しそうな企業は？
4、まとめ＆書籍紹介　
 
「100年続く企業には理由があります。そしてそれは、特許情報を読み込めば分かります。」何度聞いても、まさにその通り、と思います。
 
長期投資に役立つ特許情報の読み方 「Patent Information For Victory」楠浦崇央様 出版記念講演
https://www.youtube.com/watch?v=5Pyg7p1mwCI
 
 
 
How to read patent information useful for long-term investment
 
Mr. Takahisa Kusuura, CEO of TechnoProducer Co., Ltd. and head of the Invention School, gave a lecture on "How to Read Patent Information That is Useful for Long-term Investment" on December 4, 2024, as a commemorative lecture for the publication of "Patent Information for Victory".
The details of the seminar are as follows.
0, Introduction & Introduction of our company　
1. Why is patent information useful for long-term investment?
1-1. Why have Kao and 3M been able to increase their dividends for over 30 and 60 years, respectively?
1-2. What can we learn about a company from its patents?
1-3. An example of how to tell if a late entrant is likely to grow: SONOS
2. How to read growth companies from their patents
2-1. Examples of strong companies and companies with strong technology: Leon Automatic Machinery
2-2 Four Key Points for Evaluating Intellectual Property Activities Using Patent Information
3, How to Gain Useful Perspectives and Information for Investment
3-1 Is the paper industry a stagnant market?
3-2 Exploring the future of VR
3-3 Which companies are likely to grow in the drone industry?
4, Summary & Book Introduction　
 
"There are reasons why some companies last 100 years. And you can find out what they are by reading patent information." No matter how many times I hear this, I think it's absolutely true.

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.