2025年7月24日、特許権侵害の可視化とデータ計算を行う知財ファイナンスプラットフォームを提供するIPDefine株式会社は、これまでバランスシートに現れてこなかった特許資産を定量的に評価する手法を確立し、企業が保有する無形資産の一部として特許権の価値可視化に成功したことを発表しました。
IPDefineの特許評価方法は、定量的かつ再現可能なアプローチを採用し、2つの主要な次元に基づいています： 
1. 侵害可能性（Infringement Likelihood）: 技術分析を通じて特許が侵害される可能性を評価。 
2. 市場影響（Market Impact）: 商業分析を通じて、侵害が市場に与える影響を定量化。 
この評価は、構造化データと透明な数学的関数を使用して行われ、過去5年間の取引データで校正されていて、特許のキャッシュフロー源泉を可視化し、財務的視点からオンバランスの検討を可能にするということです。
いろいろな議論があるようなので、生成AIに調査させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
[IPDEFINE Ratings]バランスシートに現れない特許資産の定量評価に成功
潜在的資産価値の可視化から金融データ化を目指す
IPDefine株式会社
2025年7月24日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000102624.html
 
 
Quantitative Evaluation of Patent Assets Not Reflected on the Balance Sheet
On July 24, 2025, IPDefine Inc., a company that provides an intellectual property finance platform for visualizing patent infringement and computing related data, announced that it had established a method for quantitatively evaluating patent assets that have traditionally been absent from balance sheets. This breakthrough enables companies to visualize the value of patents as part of their intangible assets.
IPDefine’s patent evaluation methodology adopts a quantitative and reproducible approach based on two key dimensions:

1. Infringement Likelihood – assessing the probability of patent infringement through technical analysis.
2. Market Impact – quantifying the effect of such infringement on the market through commercial analysis.

This evaluation is conducted using structured data and transparent mathematical functions, calibrated with transaction data from the past five years. As a result, it enables visualization of the cash flow potential of patents and facilitates consideration for balance sheet inclusion from a financial perspective.
As this topic has generated significant discussion, I asked generative AI systems to investigate further. Please refer to the attached research results conducted using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analyses performed by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect real-world circumstances. There is a possibility that some information may be inaccurate, so please consult the results with due discretion.

2025年7月23日、トランプ大統領が署名したAI分野の大統領令は、アメリカのAI政策を根本的に転換し、中国との技術競争で「必ず勝利する」という明確な意思を示しました。この政策は規制撤廃によるイノベーション加速、大規模インフラ投資、そして友好国との技術同盟構築という3つの柱で構成され、バイデン政権の「安全重視」路線を完全に覆しています。
これらの発表について、Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能に調査させた結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Executive Order on Artificial Intelligence Signed by President Trump
On July 23, 2025, President Trump signed an executive order on artificial intelligence, marking a fundamental shift in U.S. AI policy and expressing a clear determination to “secure victory” in the technological competition with China. This policy is built on three key pillars: accelerating innovation through deregulation, large-scale infrastructure investment, and the formation of technological alliances with friendly nations. It represents a complete departure from the Biden administration’s “safety-first” approach.
Please refer to the attached findings from Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark regarding these announcements.
Please note that the analysis and results generated by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so I ask for your understanding in reviewing them.

法務業務における慢性的な人手不足と業務量の増加に対する解決策として、AI技術を活用した業務効率化の取り組みが多くの企業で本格化しており、企業の法務部門におけるAIエージェントの活用は、2025年急速な普及期を迎えています。
企業の法務部門におけるAIエージェントの活用について、Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能に調査させた結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。


Utilization of AI Agents in Corporate Legal Departments
As a solution to the chronic shortage of personnel and the increasing workload in legal operations, many companies have begun full-scale initiatives to improve operational efficiency using AI technology. In this context, the adoption of AI agents in corporate legal departments is entering a phase of rapid expansion in 2025.
I have attached the results of a deep research investigation into the use of AI agents in corporate legal departments, conducted using the advanced capabilities of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark. Please refer to these findings.
Please note that the research and analysis by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. There may also be inaccuracies included, so I ask for your understanding in advance when reviewing the results.

2025年7月23日に行われた『AI Market Conference 〜「AIエージェント」の現在地と未来が学べる1日〜』の基調講演『AIエージェントが「考える」から「感じて動く」に変わる時代へ』（川原 圭博 氏、東京大学 大学院工学系研究科 教授 東京大学 インクルーシブ工学連携研究機構（RIISE）機構長 内閣府 AI戦略会議 構成員）を聴講しました。
本講演では、急速に進化を続ける生成AIの現在地と、その先にある未来像が鮮やかに描き出されました。多くの人が「チャットで質問に答えたり、文章を要約したりする便利なツール」という認識を持つ生成AIですが、その実態は私たちの想像を遥かに超えるスピードで変貌を遂げていること衝撃的な影響まで、専門的かつ分かりやすく解説されていました。
AIはなぜ、ここまで「賢く」なれたのか？
この数年でAIは「1年経てば別物」と言えるほどの飛躍的な進化を遂げました。 その進化は、単なるテキスト処理（言語モデル）から、画像や音声を扱う「マルチモーダル化」、そして自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」、さらには物理世界で活動する「フィジカルAI」へと向かっています。
では、なぜこのような進化が可能になったのでしょうか。講演では、その背景にある複数の技術的ブレークスルーが丁寧に解き明かされます。

1. 意味のベクトル化（埋め込み技術）: 「意味」という抽象的な概念を、コンピューターが計算可能な数値（ベクトル）に変換する技術です。 これにより、「王様」というベクトルから「男性」の成分を引き、「女性」の成分を足すと「女王様」のベクトルになる、といった意味の演算が可能になりました。
2. 自己教師あり学習: インターネット上に存在する膨大な文章を、AIにとっての「教科書」と見なす手法です。 文章の一部を「穴埋め問題」にしてAIに解かせることを繰り返すことで、AIは文法や文脈、単語間の関係性を自律的に学習していきました。
3. スケーリング則の発見: 「計算資源（コンピュータの性能）」「学習データの量」「モデルのパラメータ数（AIの規模）」という3つの要素を増やせば増やすほど、AIの性能が向上するという法則が発見されました。 これが巨大な投資競争を促し、AIの能力を爆発的に高める原動力となりました。
4. 人間からのフィードバックによる強化学習 (RLHF): AIが生成した複数の回答に対し、人間が「どちらがより好ましいか」を順位付けして教え込む手法です。 これにより、AIは単に正しいだけでなく、より自然で「気の利いた」対話能力を獲得しました。

これらの革新の結果、AIは医師国家試験や司法試験に軽々と合格し、世界のトッププログラマーや数学オリンピック入賞者に匹敵するほどの能力を持つに至ったということです。
未来のトレンド：「AIエージェント」と「フィジカルAI」
講演は、AIの未来を形作る2つの大きなトレンド、「AIエージェント」と「フィジカルAI」に焦点を当てます。

• AIエージェント: ユーザーの曖昧な指示に基づき、AIが自律的に計画を立て、ウェブ検索やツールの操作を駆使してタスクを実行するものです。 例えば「競合他社の最新動向を調査してレポートを作成して」と指示するだけで、AIが数十分かけて詳細なレポートを完成させます。 これは、従来コンサルタントや専門家チームが1週間かけて行っていた作業に匹敵します。
• フィジカルAI: AIがロボットと融合し、物理空間で活動する技術です。 カメラで状況を認識し、「あそこのリンゴを取ってきて」といった指示を理解し、ロボットアームを操作して実行します。 これは製造業や物流における人手不足の解消に大きく貢献すると期待されており、日本政府も競争力強化の重点分野として挙げています。

仕事は「なくす」のではなく「凝縮」される
最後に、講演は「AIによって仕事はなくなるのか？」という根源的な問いに答えます。演者の見解は「仕事はなくなるのではなく、凝縮される」というものです。
定型的な業務や、これまで専門知識が必要とされた判例調査や画像診断などはAIに代替されていく。意欲のある個人がAIを駆使し、従来は複数部署で行っていたマーケティング、開発、営業、サポートといった業務を一人でこなせるようになる未来が訪れる。組織はよりフラット化し、個人の生産性は劇的に向上する。
ただし、AIは過去のデータに基づく「正論」は言えても、責任を取ることや、過去の延長線上にないビジョンを描くことはできない。
AIとの理想的な関係は、あくまで人間の能力を拡張する「自転車」のようなもの。 ハンドルを握り、進むべき方向を決めるのは、私たち人間自身である。
 
後日、アーカイブ動画が視聴できるようです。
 
 
AI Market Conference 〜「AIエージェント」の現在地と未来が学べる1日〜
https://ai-market.jp/aiagent-conference-202507/
 
 
Generative AI: From a Mere Chat Tool to a Partner That Transforms Society
On July 23, 2025, I attended the keynote speech titled "From Thinking to Feeling and Acting: The Evolution of AI Agents" by Professor Yoshihiro Kawahara (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo; Director of RIISE; Member of the Cabinet Office AI Strategy Council) at the AI Market Conference – A Full Day to Understand the Present and Future of “AI Agents.”
This keynote offered a vivid depiction of the current status and future outlook of generative AI, which continues to evolve rapidly. While many still view generative AI as a "convenient tool for answering questions and summarizing text via chat," the lecture clearly and compellingly revealed that AI is transforming at a pace far beyond our imagination—and with potentially transformative impact.
Why Has AI Become So “Smart”?
In just a few years, AI has advanced to the point where “a year makes it a different species.” Its evolution has extended from simple text processing (language models) to handling images and audio (multimodality), then to autonomously performing tasks (AI agents), and now toward operating in the physical world (physical AI).
The lecture carefully unpacked the technical breakthroughs behind this rapid progress:

1. Semantic Vectorization (Embedding Technology): This technique transforms abstract concepts like “meaning” into machine-computable values (vectors). For example, by subtracting the vector for “man” from “king” and adding the vector for “woman,” one obtains the vector for “queen.” This enables meaningful computation.
2. Self-Supervised Learning: A method that treats the vast textual content on the internet as AI's "textbook." By solving countless fill-in-the-blank problems within texts, AI learns grammar, context, and inter-word relationships autonomously.
3. Scaling Law Discovery: It was found that increasing three factors—computational power, data volume, and model parameters—consistently improves AI performance. This sparked massive investment competition and led to explosive gains in AI capabilities.
4. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Humans rank multiple AI-generated outputs based on preference, allowing the AI to refine its responses. This goes beyond factual accuracy, enabling more natural and nuanced dialogue.

As a result of these innovations, AI can now easily pass national medical and bar exams and possesses abilities on par with top global programmers and medalists in math Olympiads.


Future Trends: “AI Agents” and “Physical AI”
The lecture spotlighted two major trends shaping the future of AI:

• AI Agents: These autonomously plan and execute tasks based on ambiguous user instructions by leveraging web searches and tool operations. For example, if you ask it to “analyze recent trends of competitors and prepare a report,” the AI will complete a detailed report within minutes—a task that once took a team of consultants a full week.
• Physical AI: This refers to AI systems integrated with robotics that can act in the physical world. A camera recognizes a situation, understands a command like “fetch that apple,” and manipulates a robotic arm to perform the task. This is expected to play a major role in solving labor shortages in manufacturing and logistics—areas the Japanese government prioritizes for strengthening national competitiveness.

Jobs Won’t Disappear—They’ll Be Condensed
The keynote concluded by addressing a fundamental question: Will AI eliminate jobs? The speaker’s perspective was clear: jobs won’t vanish—they’ll be condensed.
Routine tasks and even formerly specialist areas like legal case research or medical image diagnosis will be taken over by AI. Ambitious individuals using AI will be able to handle tasks across marketing, development, sales, and support that once required entire departments. Organizations will flatten, and individual productivity will soar.
However, AI—though able to state logical conclusions based on past data—cannot bear responsibility or envision futures that lie beyond past precedent.
The ideal relationship with AI is akin to a bicycle that enhances human ability. Ultimately, it is up to us—the humans—to steer and decide the direction we wish to go.


An archive video of the lecture is expected to be available for later viewing.
 

2025年6月、北カリフォルニア地区連邦地方裁判所は、人工知能に関する2件の判決を下しました。Bartz v. Anthropic判決と、Kadrey v. Meta判決で、両判決とも、著作物を用いたAI学習はフェアユースとして保護されるべきであるとの判断を下しました。
いろいろな議論があるようなので、生成AIに調査させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Should AI Training Using Copyrighted Works Be Protected as Fair Use?
In June 2025, the U.S. District Court for the Northern District of California issued two rulings concerning artificial intelligence. In both the Bartz v. Anthropic and Kadrey v. Meta cases, the court determined that AI training using copyrighted works should be protected under the doctrine of fair use.
As there appears to be considerable debate on this topic, I had generative AI conduct a thorough investigation.
Please refer to the attached results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analyses and findings by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect the actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review with that understanding.

RAG（Retrieval-Augmented Generation；検索拡張生成）は、外部のデータベースから必要な情報を検索・取得し、LLMが事前学習していない情報も回答できるようにする手法で、社内にある技術情報などを参照することにより、生成AIの回答精度を高めることができるため、特に技術開発においては他社との競争力の源泉となることが期待されています。
しかし、RAG導入が思い通りに進んでいない会社が多いようなので、生成AIに調査させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
RAG Implementation Not Progressing as Expected
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that enables Large Language Models (LLMs) to search and retrieve necessary information from external databases, allowing them to answer questions even about topics they were not pre-trained on. By referencing internal technical data, RAG can significantly improve the accuracy of generative AI outputs and is expected to become a key source of competitive advantage, especially in the field of technology development.
However, many companies appear to be struggling to implement RAG as intended. To investigate this issue, I asked generative AI systems to conduct research.
Please refer to the attached results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation. The results may also contain inaccuracies, so please use them with caution.

日本のマーケティングAI Agent市場は「AIエージェント元年」である2025年を迎え、データドリブンからエージェントドリブンへの根本的変革が進行しています。
特にSalesforceの「Marketing AIがマーケティングを変える」やKIZUKEY AIの「マーケティングを まるっとAIにお任せ」といった具体的ソリューションの登場により、従来の自動化ツールを大幅に超越した自律的な意思決定と学習能力を持つAI Agentが実用化段階に入りました。これらの技術は単純なタスク実行から複雑な戦略立案まで、マーケティングプロセス全体の革新をもたらしています。
このマーケティングAI Agentの進化について生成AIに調査させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
The Evolution of Marketing AI Agents
In 2025, hailed as the "first year of AI agents" in Japan, the marketing AI agent market is undergoing a fundamental transformation from data-driven to agent-driven approaches.
Particularly with the emergence of concrete solutions such as Salesforce’s “Marketing AI is Changing Marketing” and KIZUKEY AI’s “Leave All Your Marketing to AI”, AI agents with autonomous decision-making and learning capabilities—far surpassing conventional automation tools—are now entering the practical implementation stage. These technologies are revolutionizing the entire marketing process, from executing simple tasks to devising complex strategies.
I tasked generative AI to investigate this evolution of marketing AI agents. Please find attached the results of deep research conducted by Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the findings of these generative AI tools are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. I appreciate your understanding as you review the report.

2025年7月17日に発表されたOpenAIの「ChatGPT Agent」は、自律的にタスクを実行する能力を持ち、企業の知的財産部門における特許権活用業務に革命をもたらす潜在力を秘めています。この先進的なAIエージェントが特許ライセンス、資産評価、売買、事業共創といった権利活用業務において、具体的に何を実現可能にするのかを、生成AIに多角的に分析させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Utilization of ChatGPT Agent in Patent Monetization Operations
On July 17, 2025, OpenAI announced “ChatGPT Agent,” a tool with autonomous task execution capabilities that holds the potential to revolutionize patent monetization operations within corporate intellectual property departments. I conducted a multifaceted analysis using generative AI to explore the concrete possibilities this advanced AI agent can bring to rights utilization tasks such as patent licensing, asset valuation, patent sales, and collaborative business development.
Please refer to the attached research results conducted using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the findings of this AI-generated analysis are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. Some inaccuracies may be included, so I ask for your understanding when reviewing the results.

2025年7月17日にリリースされたChatGPT Agentは、AIが複雑なタスクを自動的に実行できる新機能として注目されています。初期の評価はまだ進行中で、多くのユーザーがその可能性に興奮していますが、問題も報告されています。
私も使ってみました。間違いが多く、スピードも遅く、まだまだ初期段階という感じですが、実用に耐えるレベルになるのもそう遠くないと感じます。
ChatGPT Agentを企業知財部門におけるIPランドスケープ業務に活用した場合、どのようなことが可能になるのかについて、生成AIにまとめさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Utilizing ChatGPT Agent in IP Landscape Operations
Released on July 17, 2025, ChatGPT Agent has garnered attention as a new feature that enables AI to autonomously execute complex tasks. While initial evaluations are still ongoing and many users are excited about its potential, some issues have also been reported.
I tried it myself. Although it currently makes many mistakes and operates slowly—giving the impression that it is still in its early stages—I feel that it won’t be long before it reaches a practically usable level.
I asked generative AI to summarize what could be made possible by leveraging ChatGPT Agent for IP landscape operations within corporate intellectual property departments.
Please refer to the attached research results generated using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Note that the analyses and findings by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect actual conditions. They may also include incorrect information, so please review them with caution.
 

2025年7月17日にリリースされたChatGPT Agentは、AIが複雑なタスクを自動的に実行できる新機能として注目されています。初期の評価はまだ進行中で、多くのユーザーがその可能性に興奮していますが、問題も報告されています。
私も使ってみました。間違いが多く、スピードも遅く、まだまだ初期段階という感じですが、実用に耐えるレベルになるのもそう遠くないと感じます。
ChatGPT Agentを企業知財部門における特許調査業務に活用した場合、どのようなことが可能になるのかについて、生成AIにまとめさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Utilization of ChatGPT Agent in Patent Search Operations
Released on July 17, 2025, the ChatGPT Agent has attracted attention as a new feature that enables AI to autonomously execute complex tasks. While initial evaluations are still ongoing and many users are excited about its potential, some issues have also been reported.
I have tried using it myself. Although it currently makes many mistakes and operates slowly, giving the impression that it's still in its early stages, I believe it won’t be long before it reaches a practical level of usability.
To explore the potential applications of ChatGPT Agent in patent search operations within corporate intellectual property departments, I asked generative AI to compile an analysis.
Please refer to the attached research findings conducted using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analysis and findings by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. They may also include inaccuracies.
 

『USPTO、特許審査におけるAI活用を義務化
米国特許商標庁は7月21日より、審査官に対し、すべての出願においてAIを活用した先行技術検索ツールの使用を義務付けました。このツールは、検索の質、精度、そして審査官の効率性を向上させることを目的として、最も関連性の高い10件の先行技術文献を特定し、出願人に送付します。』という記事を読みました。
この記事を生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
The government wants AI to fight wars and review your taxes
The Trump administration is pushing federal agencies to rapidly adopt artificial intelligence tools. Are the efficiency gains worth the risks?
July 15, 2025
https://www.washingtonpost.com/business/2025/07/14/trump-ai-government-war-taxes-jobs/?utm_source=chatgpt.com
ワシントン・ポスト紙が入手した電子メールによると、7月21日から、審査官は特許出願の類似性確認にAIベースの検索ツールを使用することが「義務化」される。特許出願人に電子メールを送信するパイロットプログラムで使用されている技術と同じものなのかという質問に対し、審査庁は回答しなかった。
 
米国特許商標庁（USPTO）における特許審査支援のためAIツール導入の検討、及びジョン・スクワイアズ氏のUSPTO長官就任に向けた上院承認手続における声明について
https://www.itohpat.co.jp/ip/2641/
 
 
 
USPTO Mandates Use of AI in Patent Examination
 
"I read an article titled:
‘USPTO Mandates Use of AI in Patent Examination’
Starting July 21, the United States Patent and Trademark Office (USPTO) has mandated that examiners use an AI-powered prior art search tool for all applications. This tool is designed to improve the quality, accuracy, and efficiency of searches by identifying the ten most relevant prior art documents and sending them to the applicant.
I had generative AI conduct a deep dive into this article.
Please refer to the results from the Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the findings and analysis generated by AI are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual situation. Some inaccuracies may also be present, so please review with caution."

2025年7月17日、OpenAIは自律的にタスクを思考し実行する新機能「ChatGPT Agent」を発表しました。ユーザーの指示に基づき、独自の仮想コンピュータジング、データ分析、スライドやスプレッドシートの作成といった複雑なタスクを遂行し、各種ベンチマークでは、既存のAIモデルや人間のパフォーマンスを上回る最高水準のスコアを記録し、特にデータ分析やスプレッドシート操作においてその能力の高さが示されています。
このChatGPT Agentの評判を生成AIにまとめさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Reputation of ChatGPT Agent
On July 17, 2025, OpenAI announced a new feature called “ChatGPT Agent,” which autonomously thinks and executes tasks. Based on user instructions, it can perform complex tasks such as web browsing, data analysis, and creating slides or spreadsheets on a dedicated virtual computer. In various benchmark tests, it achieved top-tier scores, surpassing existing AI models and human performance, especially demonstrating exceptional capabilities in data analysis and spreadsheet operations.
I used generative AI to compile evaluations and reviews of ChatGPT Agent.
Please refer to the attached research results generated using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analyses and findings generated by these AIs are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly take these points into consideration when reviewing the content.

生成AIを活用した知財業務の高付加価値化について生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Enhancing the Added Value of Intellectual Property Operations Using Generative AI
I conducted an in-depth analysis using generative AI on how to enhance the added value of intellectual property (IP) operations through the use of generative AI.
Please refer to the attached research results generated using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analyses and insights generated by the AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also include inaccuracies, so I recommend reviewing them with discretion.
 

『「BAC戦略」で手付かずのマーケット開拓…勝木敦志社長が語る、アサヒGHDが独自の価値と組織変革で向かう先』という記事を基に、アサヒGHDのBAC戦略と知財戦略について生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
「BAC戦略」で手付かずのマーケット開拓…勝木敦志社長が語る、アサヒGHDが独自の価値と組織変革で向かう先
2025.7.17
https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/89394
 
 
Asahi GHD's BAC Strategy and Intellectual Property Strategy
Based on the article “Pioneering Untapped Markets through the 'BAC Strategy'—President Atsushi Katsuki Discusses Asahi GHD’s Path Forward through Unique Value and Organizational Transformation”, we conducted an in-depth analysis of Asahi GHD's BAC strategy and intellectual property (IP) strategy using generative AI.
The attached report contains research findings derived from the Deep Research capabilities of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analysis and insights generated by these AIs are based solely on publicly available information. They may not fully reflect the actual situation and could include inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the findings.

『「BAC戦略」で手付かずのマーケット開拓…勝木敦志社長が語る、アサヒGHDが独自の価値と組織変革で向かう先』という記事を生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
「BAC戦略」で手付かずのマーケット開拓…勝木敦志社長が語る、アサヒGHDが独自の価値と組織変革で向かう先
2025.7.17
https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/89394
 
 
Asahi GHD's BAC Strategy
I conducted an in-depth analysis of the article titled “Pioneering Untapped Markets with the BAC Strategy—President Atsushi Katsuki Discusses the Future Direction of Asahi GHD through Unique Value and Organizational Transformation” using generative AI.
The investigation results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark are attached for your reference.
Please note that the analysis and insights generated by these AIs are based solely on publicly available information. They may not fully reflect the actual situation and could include inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the findings.

ロート製薬の瀬木英俊社長は7月18日、再生医療事業をはじめとするメディカル事業について、2030年以降の再生医療等製品や医療用点眼薬の承認取得に向けた積極的な投資を継続する考えを示したという記事が出ていました。
このメディカル事業への積極投資に伴う知財戦略の変化について生成AIに深掘りさせました。Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
メディカル事業に積極投資　　ロート製薬・瀬木社長
2025/7/18
https://nk.jiho.jp/article/200611
 
 
Changes in Intellectual Property Strategy Accompanying Rohto Pharmaceutical’s Aggressive Investment in the Medical Business
An article reported that on July 18, Rohto Pharmaceutical President Hidetoshi Segi expressed the company’s intention to continue making aggressive investments in its medical business, including regenerative medicine, with the goal of obtaining approvals for regenerative medicine products and prescription eye drops beyond 2030.
I used generative AI to conduct an in-depth analysis of the changes in Rohto’s intellectual property (IP) strategy that may accompany this aggressive investment in the medical sector. Please refer to the attached research results conducted using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analysis results generated by these AI tools are based solely on publicly available information and may not accurately reflect the actual situation. They may also include inaccuracies, so please refer to them with due consideration.

ロート製薬の瀬木英俊社長は7月18日、再生医療事業をはじめとするメディカル事業について、2030年以降の再生医療等製品や医療用点眼薬の承認取得に向けた積極的な投資を継続する考えを示したという記事が出ていました。
この記事を基に生成AIに深掘りさせました。Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
メディカル事業に積極投資　　ロート製薬・瀬木社長
2025/7/18
https://nk.jiho.jp/article/200611
 
 
ROHTO Pharmaceutical Makes Aggressive Investment in Medical Business
An article reported that on July 18, Hidetoshi Segi, President of ROHTO Pharmaceutical Co., Ltd., expressed his intention to continue actively investing in the company’s medical business, including regenerative medicine. These investments aim to obtain approval for regenerative medical products and prescription eye drops beyond 2030.
Based on this article, we conducted a deep analysis using generative AI. Attached are the investigation results derived from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the results from generative AI are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual situation. They may also include inaccuracies, so I kindly ask that you review them with discretion.

『「米が足りない」を終わらせる ― 年6回収穫も可能な水耕稲作『みずのゆめ稲』が実証成功
～無農薬・多段式・短期栽培を実現する『みずのゆめ稲』が切り拓く、新しい稲作のかたち～』という記事を読みました。
この記事に関してGemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しました。生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
「米が足りない」を終わらせる ― 年6回収穫も可能な水耕稲作『みずのゆめ稲』が実証成功
～無農薬・多段式・短期栽培を実現する『みずのゆめ稲』が切り拓く、新しい稲作のかたち～
株式会社あゆち
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000163559.html
株式会社あゆち
https://www.ayuchi-mizunoyume.com/
 
 
Hydroponic Rice Cultivation Enabling Up to Six Harvests Per Year
I read an article titled:
"Ending the Rice Shortage — Successful Demonstration of ‘Mizunoyume Rice’, a Hydroponic Rice Cultivation System Capable of Up to Six Harvests Per Year
— Pioneering a New Form of Rice Farming with Pesticide-Free, Multi-Tiered, Short-Term Cultivation."
Attached are the research results obtained using the Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark regarding this article.
Please note that the analysis conducted by generative AI is based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect actual conditions. It may also contain inaccuracies. Kindly refer to it with this understanding in mind.

日本ガイシは、2025年７月、スタートアップなど社外の企業との交流を図り新しい製品や新規事業の創出につなげることを目的とした新たな施設を公開しました。
日本ガイシの新規事業創出について、生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しています。生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
日本ガイシが新施設公開　新規事業の創出につなげる目的
https://news.ntv.co.jp/n/ctv/category/society/ctc8874143908544b7aba1d03f22f6adbc
 
 
New Business Creation at NGK Insulators
 
In July 2025, NGK Insulators unveiled a new facility aimed at fostering interaction with external companies such as startups, with the goal of generating new products and launching new businesses. This initiative reflects NGK’s commitment to driving innovation through open collaboration.
I conducted a deep-dive analysis into NGK’s efforts for new business creation using generative AI.
The results of the investigation were compiled using Deep Research capabilities of generative AI platforms such as Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark. Please note that the analysis and findings are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual internal situation. They may also include inaccuracies. Kindly take these factors into account when reviewing the report.
 

7月16日に行われた「SoftBank World 2025」の特別講演で「AIエージェントが自律的に行動する社会が到来する」と、ソフトバンクグループ会長の孫正義氏が語っています。
ソフトバンクは、OpenAIとともに企業向けのAI「クリスタル・インテリジェンス（Cristal Intelligence）」提供提供に向けて事業を進めており、10億のAIエージェントを年内に実現し、最終的には、社員1人につき、1000のエージェントを部下のように業務に活用するということです。
この記事に関するGemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しています。生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
孫正義氏「10億AIエージェント、年内に実現したい」、SoftBank Worldで講演
7/16(水)
https://news.yahoo.co.jp/articles/50101507c7867cd7ecb935bfb2c3a8118913cf80
 
 
Masayoshi Son: "1 Billion AI Agents to Be Deployed Within This Year"
During a special keynote at SoftBank World 2025 held on July 16, Masayoshi Son, Chairman of SoftBank Group, stated that "a society where AI agents act autonomously is approaching."
SoftBank, in collaboration with OpenAI, is advancing a business initiative to offer an enterprise AI solution called Cristal Intelligence. The company aims to deploy one billion AI agents by the end of this year. Ultimately, the vision is for each employee to utilize around 1,000 AI agents, effectively treating them like subordinates to handle tasks.
Attached are the research results on this topic generated using Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark. Please note that these results are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies.