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特許文書読解アシスタント「サマリア(SUMMARIA)」の分類支援機能の実例が動画で紹介されています。 YouTube「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」で、11月20日にライブ配信された「サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】」は、特許情報分析の基本的な考え方を説明したうえで、サマリア分類支援機能を技術動向分析に活用した事例を報告しています。（約53分） AR,VR技術の技術体系、機能、そして効果がわからない素人が、サマリアに「発明の用途,技術課題,解決手段,発明の機能,発明の効果」を読み取ってもらい、自社分類の軸となるものを捉えていくという設定で、簡単にフォーマルな報告書ができるという内容です。 サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=5O79uGK1BKk 講演資料 https://drive.google.com/file/d/13FsAkMUFn3Rh6HAfGOdnlSMVQlJhQ16m/view 【参考リンク】 特許検索・特許分析に関するGPTs https://note.com/anozaki/n/n238e25e25436 【関連セミナー】 【題名】 特許調査における生成ＡＩ、サマリアの活用方法【角渕由英 先生】 【講師】 角渕 由英（弁理士法人レクシードテック パートナー） 【日時】 2024年11月07日(木) 14:00-15:00 (1時間の予定) 【開催場所】 https://youtube.com/live/nI0iicsXLFg 【題名】 一人知財業務で生成ＡＩを味方にするヒント【室伏千恵子 先生】 【講師】 室伏 千恵子（きのか特許事務所 代表弁理士） 【日時】 2024年11月13日(水) 15:00-16:00 (1時間の予定) https://youtube.com/live/iD-KvSq-TRQ Utilizing SUMMARIA’s Classification Support Function for Patent Information Analysis A video showcasing practical examples of the classification support function of the patent document reading assistant "SUMMARIA" is now available. The live stream titled "Utilizing SUMMARIA's Classification Support Function for Patent Information Analysis: A Case Study with Patent Attorney Yutaro Uemura [SUMMARIA Webinar]", broadcast on November 20th via YouTube on the channel "Patent Integration: Patent Search and Analysis Service", explains the fundamental concepts of patent information analysis. It also reports a case study demonstrating the use of SUMMARIA's classification support function in analyzing technological trends. (Approximately 53 minutes) The content presents a scenario where a novice, unfamiliar with the technological systems, functions, and effects of AR and VR technologies, utilizes SUMMARIA to extract key elements such as "application of the invention, technical challenges, solutions, functions of the invention, and effects of the invention." This allows them to identify the key axes for their company's classification system and easily create a formal report.
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令和４年（行ケ）第１０１１８号審決取消請求事件は、発明の名称を「プログラム」とする特許出願に係る拒絶査定の不服審判請求事件において、副引用発明の上位概念化が認められた結果、「除くクレーム」の進歩性が否定された事例です。 知財実務情報Lab. 専門家チームの中村合同特許法律事務所 高石 秀樹弁護士・弁理士の解説、弁理士X氏の解説、安高史朗弁理士の知財解説チャンネルのYouTube動画、いずれもこの論点で解説されていて、とても参考になります。 令和５年８月１０日判決言渡 令和４年（行ケ）第１０１１８号 審決取消請求事件 判決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/310/092310_hanrei.pdf 副引用発明の『上位概念化』が認められ、「除くクレーム」の進歩性が否定された事例 2024.11.19 https://chizai-jj-lab.com/2024/11/19/1116-3/?hm_ct=0c1982f207277f6e47ffeb671f192e39&hm_cv=eec46f6a70652f34fd4998144fa02039&hm_cs=4753948456670b47f9c3b35.87810436&hm_mid=mgfe&hm_id=mgfe&hm_h=a24.hm-f.jp 令和４年（行ケ）第１０１１８号 取消決定の取消請求事件（原告X vs 特許庁） 「明記型の除くクレーム」の進歩性を認めなかった事例 令和５年８月１０日（2023/8/10）判決言渡 https://ipnosusume.com/r4gk10118/ 今月の進歩性 202308 ①令和4(行ケ)10118 審決取消請求事件 https://www.youtube.com/watch?v=3PeMyPoV4d0 【裁判例】令和4年（行ケ）第10118号 プログラム事件 2023.11.29 https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2023/15186.html Case No. (Administrative Case) 10118 of Reiwa 4: Generalization of Sub-Cited Invention The case "Reiwa 4 (Administrative Case) No. 10118 - Request for Revocation of Decision" involves an appeal against a decision of rejection for a patent application titled "Program." In this case, the generalization of a sub-cited invention was recognized, resulting in the denial of the inventive step for an "excluding claim." The analysis provided by Attorney-at-Law and Patent Attorney Hideki Takaishi of Nakamura & Partners, Patent Attorney X, and the "Intellectual Property Commentary Channel" on YouTube by Patent Attorney Shiro Ataka all offer valuable insights into this topic and are highly recommended for reference. NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24)で、11 月 18 日に行われた特別講演では、NVIDIA 創設者兼 CEO のジェンスン フアン氏、NVIDIA のハイパースケールおよび HPC 担当副社長兼ゼネラルマネージャーのイアン バック氏、アルゴンヌ国立研究所の計算科学リーダーのアルヴィンド ラマナサン氏、キング アブドラ科学技術大学の応用数学および計算科学教授のデビッド キーズ氏が、科学計算の最新のイノベーションについて話しました。 ChatGPT-4oに要約させましたが、すべてジェンスン フアン氏の話になってしまいましたが、それぞれ話していますので、YouTube動画でご確認ください。 NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24) Special Address - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=eKzNKxWUeCE NVIDIAの科学計算やAI、量子コンピューティングの最前線での同社の取り組み 1.NVIDIAのスーパーコンピューティングの進化 2.CUDAXライブラリと新たな市場開拓 3.AIの発展と科学への影響 4.次世代AIコンピュータ「Blackwell」 5.新技術と産業革命 6.科学実験とシミュレーションの加速 7.新しいライブラリの発表 8.量子コンピューティングへの取り組み 9.未来への展望 NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24) Special Lecture At the special lecture held on November 18 during NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24), NVIDIA founder and CEO Jensen Huang, NVIDIA’s Vice President and General Manager of Hyperscale and HPC Ian Buck, Computational Science Leader Arvind Ramanathan from Argonne National Laboratory, and Professor of Applied Mathematics and Computational Science David Keyes from King Abdullah University of Science and Technology discussed the latest innovations in scientific computing. While ChatGPT-4 summarized the content as if it solely focused on Jensen Huang's talk, please note that each speaker contributed. For accurate details, kindly refer to the YouTube video. 2024年9月12日、OpenAIの最高経営責任者（CEO）であるサム・アルトマンが、ミシガン大学の学生、教員、職員を対象としたファイヤーサイドチャットに参加し、AIの未来と教育への影響、そして急速な技術進歩がもたらす課題と機会について語りました。また、OpenAIの新しい推論モデルであるStrawberry(OpenAI o1)についても見解を述べ、Strawberry(OpenAI o1)を複雑な推論と問題解決が可能なモデルであると説明しています。 主な話題は下記の通り。 1. 新モデル「Strawberry」について 2. 教育分野へのAIの影響 3. AIの安全性と規制 4. プログラミングや仕事の未来 5. リスク管理と運営 6. その他の議論 •AGI（汎用人工知能） •データ収集 OpenAI CEO Sam Altman discusses the future of generative AI - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=unKXfaxVRCk OpenAI CEO Sam Altman Discusses the Future of Generative AI On September 12, 2024, OpenAI CEO Sam Altman participated in a fireside chat at the University of Michigan, addressing students, faculty, and staff. He discussed the future of AI, its impact on education, and the challenges and opportunities arising from rapid technological advancements. Altman also shared insights on OpenAI's new reasoning model, Strawberry (OpenAI o1), describing it as a model capable of handling complex reasoning and problem-solving. The main topics of discussion included:
2024年11月14日に公開されたAOS Webinar「知財AI活用最前線（ Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏）」では、Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏とTokkyoAi株式会社 取締役COO 平井智之氏による対談が行われ、生成AIの知財実務における可能性と課題を包括的に議論、業界のDX推進と制度の将来像を考察する議論が行われました。 AOS Webinar「知財AI活用最前線（ Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏）」 https://www.aoswebinar.com/conference/agenda?conferenceId=340&releaseVersion=v20221214164621 Tokkyo.Ai https://www.tokkyo.ai/pvt/ appia-engine https://appia-engine.com/ Potential and Challenges of Generative AI in Intellectual Property Practice In the AOS Webinar titled "The Forefront of AI Utilization in Intellectual Property" (hosted by Ryu Yuasa, President and CEO of Smart-IP Corporation), released on November 14, 2024, a comprehensive discussion was held between Ryu Yuasa, President and CEO of Smart-IP Corporation, and Tomoyuki Hirai, COO of TokkyoAi Corporation. The webinar explored the potential and challenges of generative AI in intellectual property practice, delving into the industry's digital transformation (DX) and considering the future landscape of relevant systems. 11月14日にリリースされたGoogleのGemini新実験モデル「Gemini-Exp-1114」がベンチマークでOpenAI o1-preview(2024年9月12日リリース)やClaude 3.5 Sonnet (2024年10月22日アップデート)を抑えて世界1位のAIモデルになったようです。AIチャットボットの実力を対戦形式で評価するプラットフォーム「Chatbot Arena」での対戦成績では、GPT-4oとの対戦で勝率50%、Claude 3.5 Sonnetとの対戦で勝率62%、o1-previewとの対戦で勝率56%を記録。総合スコアは1344点となり、前バージョンから40ポイントの向上を見せたということです。まだ、実験版で、性能は安定していないとの報告もありますが、数学、創作文章、長文クエリ処理、指示への従順性などで優れているようです。 それぞれの生成AIモデルの進化と特徴に応じた使い分けが進むのかもしれません。 Gemini Exp 1114：史上最高のLLM！o1-プレビューとClaude 3.5 Sonnetを上回る！（完全テスト済み） 2024年11月18日 https://note.com/kind_crocus236/n/n95ba48c4f038 gemini-exp-1114モデルが総合分野一位を獲得！その驚異的な能力とは？ https://www.ai-box.biz/post/chatbot-arena-gemini-exp-1114-ranking-analysis Google新AIモデル「Gemini-Exp-1114」が世界トップに！スモールビジネスの業務効率化に革新をもたらす期待の新星 2024年11月15日 https://ai-wave.jp/2024/11/15/gemini-exp-1114-google-ai-model/ Gemini-exp-1114を最速触ってみた 2024年11月15日 https://note.com/ktworks/n/nbad509e22d17 【Gemini-exp-1114】ベンチマークでGPT-4oを超えた世界最高のLLM！ 2024-11-16 https://weel.co.jp/media/tech/gemiini-exp-1114/ 【GPT-4o/o1超え】GoogleのGeminiがChatGPTを抑えて世界1位のAIモデルに!! 『Gemini-Exp-1114』を徹底解説。活用事例5選も紹介。 November 17, 2024 https://ai-database.beehiiv.com/p/gemini-1114?_bhlid=accbb25973719f993ab3ee7509f1822e9b6179ee&utm_campaign=gpt-4o-o1-google-gemini-chatgpt-1-ai&utm_medium=newsletter&utm_source=ai-database.beehiiv.com Google's New Experimental Model 'Gemini-Exp-1114' Becomes the World's Top AI Model Google's new experimental model "Gemini-Exp-1114," released on November 14, has become the world's top AI model, outperforming OpenAI's o1-preview (released on September 12, 2024) and Claude 3.5 Sonnet (updated on October 22, 2024) in benchmark tests. On the "Chatbot Arena" platform, which evaluates AI chatbot capabilities through competitive matches, Gemini-Exp-1114 achieved a 50% win rate against GPT-4o, 62% against Claude 3.5 Sonnet, and 56% against o1-preview. It achieved an overall score of 1344 points, marking a 40-point improvement from the previous version. While reports suggest that it remains an experimental model with unstable performance, it excels in areas such as mathematics, creative writing, processing long queries, and adhering to instructions. This may signal a growing trend of using different AI models based on their specific strengths and stages of development. 9月30日に発刊された、特許情報による“株式投資”の新・成功方程式「Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～」（著者：楠浦 崇央 氏、573頁）、その紹介の『2024/10/19 「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演、約1時間36分』、『（第213回）知財実務オンライン：「「知財」から企業の未来を手に入れる！～「先読み」の新規事業を読み解く特許情報分析」約1時間40分』を、京都出張の移動時間及びその前後の時間で読み、視聴しました。凄い情報量でした。 花王の事例が88頁(388頁～475頁)、コマツの事例が65頁(476頁～540頁)触れられており、YouTubeで視聴できるアーカイブ動画では、2024/10/19の「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演で花王の事例が、2024/10/24の（第213回）知財実務オンラインでコマツの事例が多く取り上げられました。 特許情報（技術情報、人の情報、権利情報）だけでなくIR情報、及び、裏の情報も併せて分析しているのが特徴で、キャッチコピーの『特許情報による“株式投資”の新・成功方程式』、副題の『「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！』によって、投資家、企業人両方に、新たな視点を提供しています。 特許情報による“株式投資”の新・成功方程式 Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～ https://www.techno-producer.com/patent-information-for-victory/ 「特許」には、企業の過去から現在までの発明やイノベーションの歴史が書かれている。 従って、技術開発や事業開発の動向、および、今後どのような事業を行おうとしているかがわかるのである。 これを読み解くことができれば、企業の「未来」を予測し、いま、株式投資をすべき企業が見極められる！ 【目次】 ■はじめに／99%の人が知らない、「特許情報」の活用法とは？ ■プロローグ／時代の最先端情報から、“100年企業”を見つけ出す ■Chapter１ “特許”はインテリジェンス。なぜ、投資に役立つのか？ ■Chapter2 特許でわかること～書いてあることから知るべきもの～ ■Chapter3 強い企業・強い技術を見抜け！～特許情報の読み方～ ■Chapter4 実践演習：「オリンパス」の可能性を探ってみる ■特別対談①／特許や知財から、企業の何がわかるのか？ ■Chapter５ 投資センスを磨く～役立つ情報の見つけ方～ ■特別対談②／投資家が、「勝ち組企業」を育てる ■Chapter６ 知財戦略のダントツ企業「花王」と「コマツ」を解剖する！ ■Chapter７ 長期で応援したい企業の、最新動向をチェックしよう ■おわりに／“イノベーション”を起こし続ける企業に着目を！ 尖った事業を企画するための特許情報分析 ～ Patent Information For Victory ～（2024/10/19 「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演） https://www.youtube.com/watch?v=qQvQZQqWwnM&t=8s 本講演の要点 1） 先進的な企業の特許を読むと「尖った仮説」を立てられる 2） 特許から分かること・IR情報との違い 3） 「他人が気づかないネタ」を見つけ出す調査の考え方 4） 食品業界に「知財革命」を起こした花王の特許戦略 5） 「尖ったところ」を育て「もうひとつの花王」をつくる新規事業戦略 6） まとめ ～特許情報を活用して尖った事業を企画しよう～ （第213回）知財実務オンライン：「「知財」から企業の未来を手に入れる！～「先読み」の新規事業を読み解く特許情報分析」（ゲスト：TechnoProducer 代表取締役CEO 楠浦 崇央／畑田 康司）2024/10/24 https://www.youtube.com/live/FWc79GDPJFw 本講演の目次 1）企業の思考回路を把握するための「特許」と「IR」情報の読み方 2）「未来を見据えている企業」をどう見つけるか？ 3）世界に先駆けて「IoT」の新規事業を育てたコマツの思考回路 4）Komtrax の成功を支えたコマツの特許ポートフォリオ 5）「モノ」から「コト」へシフトするコマツの事業戦略 6）まとめ ～ 未来を先取りする企業を育てる ～ Patent Information For Victory On September 30, the book Patent Information For Victory: Unlocking the “Future” of Companies through Intellectual Property! (Author: Takao Kusuura, 573 pages) was published, introducing a new success formula for stock investments using patent information. I took the opportunity to read the book and watch its related presentations during travel for a business trip to Kyoto and in my spare time before and after the trip. The information was truly impressive in volume and depth. The book highlights case studies on Kao Corporation over 88 pages (pages 388–475) and Komatsu Ltd. over 65 pages (pages 476–540). These case studies were extensively covered in archived videos available on YouTube: the Kao case was discussed during the 246th session of the Intellectual Property Management Research Group (Smips) on October 19, 2024, in a lecture lasting approximately 1 hour and 36 minutes, while the Komatsu case was featured in the 213th session of Intellectual Property Practice Online on October 24, 2024, in a session lasting about 1 hour and 40 minutes. What sets this work apart is its analysis not only of patent information (technical, human, and rights information) but also of IR data and less formal, behind-the-scenes information. The tagline, A New Success Formula for Stock Investment through Patent Information, and the subtitle, Unlocking the “Future” of Companies through Intellectual Property!, provide investors and corporate professionals alike with a fresh perspective. 研究者たちに生成AIツールを使わせて、生成AIが科学的発見とイノベーションに与える影響を検証した論文「Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation」は、米国の大手企業の研究開発部門で1,018人の研究者で、グラフニューラルネットワーク（GNN）と呼ばれる深層学習モデルに既存の材料の構造と特性に基づいて学習を行い、研究者が求める特定の性質を持つ新しい材料の「レシピ」を生成することができるようになった生成AIツールを使用して実験が行われました。結果、AIを導入した研究者は、44%多くの素材を発見し、それが特許出願件数の39%増加と下流の製品イノベーションの17%上昇につながったということです。 ただ、上位10％のトップクラスの研究者は成果が2倍に向上しましたが、下位3分の1の研究者はほとんど恩恵を受けなかったということです。 さらに、この研究では潜在的なマイナス面も浮き彫りになりました。科学者の82%が仕事の満足度の低下を報告しています。この問題は、研究における生成型AIツールの統合に伴う懸念として注目されています。 2024 Nov 11 “生成AI活用”の上位10％は生産性が2倍近く向上するが「下位3分の1は効果なし」の理由。研究者1000人以上でMITが検証（生成AIクローズアップ） https://www.techno-edge.net/article/2024/11/11/3817.html Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation Aidan Toner-Rodgers MIT November 6, 2024 https://aidantr.github.io/files/AI_innovation.pdf 本稿では、米国の大手企業の研究開発ラボに所属する1,018人の科学者に対して、新素材発見技術をランダムに導入し、人工知能がイノベーションに与える影響を研究した。AIを導入した研究者は、44%多くの素材を発見し、それが特許出願件数の39%増加と下流の製品イノベーションの17%上昇につながった。これらの化合物は、より斬新な化学構造を持ち、より根本的な発明をもたらしている。 しかし、このテクノロジーは生産性の分布において著しく異なる効果をもたらす。科学者の下位3分の1はほとんど恩恵を受けない一方で、トップクラスの研究者の成果はほぼ2倍になった。この結果の背後にあるメカニズムを調査したところ、AIが「アイデア生成」タスクの57%を自動化し、研究者をモデルが生成した候補材料の評価という新しいタスクに再配分することが分かった。トップクラスの科学者は、AIによる有望な提案を優先するために、自らの専門知識を活用する一方で、他の科学者は誤検出のテストに多大なリソースを浪費している。 これらの調査結果は、AIが強化した研究の潜在的可能性を示すと同時に、革新的プロセスにおけるアルゴリズムと専門知識の相互補完性を明らかにしている。しかし、調査では82%の科学者が創造性の低下やスキルの過小利用によって仕事に対する満足度が低下したと報告しており、これらの成果には代償が伴うことが明らかになった。 The Impact of Generative AI on Scientific Discovery and Innovation The paper "Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation" examines the impact of generative AI on scientific discovery and innovation by equipping 1,018 researchers from the R&D departments of major U.S. corporations with generative AI tools. These tools utilized a deep learning model known as Graph Neural Networks (GNN) to learn from the structure and properties of existing materials and generate "recipes" for new materials with specific desired properties as sought by the researchers. The results showed that researchers who adopted the AI tools discovered 44% more materials, leading to a 39% increase in patent applications and a 17% rise in downstream product innovations. However, while the top 10% of high-performing researchers achieved a twofold improvement in results, the bottom third of researchers saw little benefit. Additionally, the study highlighted a potential downside: 82% of scientists reported a decrease in job satisfaction. This issue has been brought into focus as a concern accompanying the integration of generative AI tools in research. Japio YEAR BOOK 2024で、「AIを用いた効率的な特許調査方法─生成系AI を活用した特許情報活用の新パラダイム─」（アジア特許情報研究会／元花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸 氏）は、Alを用いた効率的な特許調査方法に焦点を当て、生成系Alの特許情報活用における新たなアプローチを提案し、その利点と課題について考察しています。生成AIにできることできないことが、実例でわかりやすく示されており、上手な使い方が示されています。
目次は、次の通りです。
AIを用いた効率的な特許調査方法 ─生成系AI を活用した特許情報活用の新パラダイム─ アジア特許情報研究会／元花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸 氏 Japio YEAR BOOK 2024 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2024book/24_4_04.pdf A New Paradigm for Utilizing Generative AI in Patent Information In the Japio YEAR BOOK 2024, the article titled “Efficient Patent Search Methods Using AI: A New Paradigm for Utilizing Generative AI in Patent Information” by Mr. Toshiyuki Ando (Asia Patent Information Research Association / Former Intellectual Property Department of Kao Corporation) focuses on efficient patent search methods utilizing AI. It proposes a novel approach to leveraging generative AI in patent information usage, examining its advantages and challenges. The article provides clear examples of what generative AI can and cannot do, offering practical guidance on its effective use. The table of contents is as follows:
月刊パテント2024年9月号に掲載された「就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響」（KSIパートナーズ法律特許事務所 石本 貴幸 弁理士）は、就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響を裁判例に基づいて検討しています。
また、石本弁理士が運営する「営業秘密ラボ」では、営業秘密関連情報の発信を行っており、判例についてもわかりやすく紹介されています。 就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響 パテント Vol. 77, No. 10, P.74 (2024) https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4498 他社の営業秘密、侵害を防げ 石本貴幸氏 2024年8月27日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD2413N0U4A720C2000000/ 営業秘密ラボ https://www.xn--zdkzaz18wncfj5sshx.com/p/blog-page_11.html The Impact of Employment Rules and Non-Disclosure Agreements on the Confidentiality of Trade Secrets Published in the September 2024 issue of Monthly Patent, the article titled "The Impact of Employment Rules and Non-Disclosure Agreements on the Confidentiality of Trade Secrets," authored by Patent Attorney Takayuki Ishimoto from KSI Partners Law and Patent Office, examines how employment rules and non-disclosure agreements influence the confidentiality of trade secrets, based on case law. Additionally, on the platform "Trade Secret Lab" operated by Patent Attorney Ishimoto, information related to trade secrets is disseminated, including clear and accessible explanations of case precedents. 司法分野で人工知能（AI）を使う試みが国内外で進んでいて、人工知能研究と法学を融合させた「人工知能法学」の第一人者である情報・システム研究機構人工知能法学研究支援センター長の佐藤健氏が、人工知能法学の基本から、法学に生成AIを応用する取り組みの現状や課題、自身が開発した判決推論システム「プロレグ(PROLEG)」について、2024年11月14日に日本記者クラブで話した内容がYouTubeにアップされています。 ヨーロッパではITと法律をともに学べる大学があるそうで、日本ではITと法律と両方の知識を持つ人がいないのは将来を考えると問題、育成の場が必要とのことでした。 なるほどという内容です。 「生成AI」(4) AIが判決 を下す日 佐藤健・情報・システム研究機構人工知能法学研究支援センター長 2024.11.14 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=0epqgtT_jQc The Day AI Makes Judicial Decisions Efforts to use artificial intelligence (AI) in the judicial field are progressing both domestically and internationally. Professor Ken Sato, Director of the Artificial Intelligence and Law Research Support Center at the Research Organization of Information and Systems and a leading expert in the field of "Artificial Intelligence Law" that integrates AI research and legal studies, spoke at the Japan National Press Club on November 14, 2024. His talk, which covered the fundamentals of Artificial Intelligence Law, current efforts and challenges in applying generative AI to the legal field, and his own development of a judgment reasoning system called "PROLEG," has been uploaded to YouTube. He mentioned that, in Europe, there are universities where students can study both IT and law together. In contrast, Japan faces a problem due to the lack of people with expertise in both IT and law, which is a concern for the future. He emphasized the need for a system to nurture such talent. It was a thought-provoking discussion. 『AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」ー 権利者のための手引き ー』が11月15日公開されました。今年5月にAI時代の知的財産権検討会がまとめた「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ」（令和６年５月）のポイントを、権利者の視点から紹介し、解説をしたものです。「中間とりまとめ」以外にも、関係省庁からは以下のガイドライン等が示されていますので、便利です。
なお、「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめについて【概要】」も同日に公表されています。 AI時代の知的財産権検討会「中間とりまとめ」ー 権利者のための手引き ー https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/2411_tebiki.pdf AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめについて【概要】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/2411_gaiyou.pdf AI 時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ 2024 年５月 AI 時代の知的財産権検討会 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf Guidelines for the Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era (For Rights Holders) The "Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era: Guidelines for Rights Holders" was published on November 15. This document introduces and explains the key points of the "Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era" (May 2024), which was compiled by the Review Committee on Intellectual Property Rights in the AI Era in May this year, from the perspective of rights holders. In addition to the "Interim Report," related government agencies have also provided the following guidelines, making them a convenient resource. Furthermore, the "Overview of the Interim Report on Intellectual Property Rights in the AI Era" was also released on the same day. 2024/11/13 にライブ配信された「一人知財業務で生成ＡＩを味方につけるヒント」（【講師】きのか特許事務所 室伏千恵子 代表弁理士）は、一人知財担当者の悩みに対して、生成AIを活用したツール「サマリア」を味方につけ業務効率化&情報共有の円滑化を図ろうという提案をしています。
一人知財業務においては業務効率化&情報共有の円滑化は重要で、サマリア等の生成AIツールを用いると、競合の出願状況をスピーディーに把握、調査においてスクリーニングを効率化&情報共有の円滑化、効率的な営業支援、社内での知財のプレゼンスを上げるなどに効果的であることをわかりやすく説明しています。 生成ＡＩを味方につけるヒント【室伏千恵子 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=iD-KvSq-TRQ Leveraging Generative AI in Solo IP Work The live-streamed session titled "Tips for Leveraging Generative AI in Solo IP Work" (hosted on November 13, 2024, by Chieko Murofushi, representative patent attorney at Kinoka Patent Office) offers suggestions for addressing the challenges faced by solo IP practitioners. The session highlights how to utilize a generative AI-powered tool, Samaria, to improve work efficiency and facilitate smoother information sharing. In solo IP work, enhancing efficiency and streamlining information sharing are crucial. The session clearly explains how tools like Samaria can be effective in swiftly grasping competitors’ filing statuses, optimizing screening processes during research, improving communication and collaboration, supporting sales activities efficiently, and enhancing the presence of IP within the company. 11月13日に行われた「NVIDIA AI Summit Japan」におけるNVIDIA の創業者/CEO のJensen Huang(ジェンスン フアン)氏の特別講演が、「Jensen Huang Special Address from NVIDIA AI Summit Japan」としてYouTubeに動画がアップされました。 AI とアクセラレーテッド コンピューティングがどのように産業を変革するかについて紹介した後、ソフトバンクグループ株式会社 代表取締役 会長兼社長執行役員 孫 正義 氏と対談しています。 生成ＡＩに要約させると、二人の想い、熱量、人間らしさがなくなっていることに気づきます。 Jensen Huang Special Address from NVIDIA AI Summit Japan 2024/11/15 https://www.youtube.com/watch?v=x8O6ChAWBxs NVIDIA CEO、ジェンスン・フアン氏が来日。ソフトバンク基地局にNVIDIA AI Aerial導入で5G AI-RAN構築へ 掲載日 2024/11/14 https://news.mynavi.jp/article/20241114-3064841/ 「NVIDIA」C EO とソフトバンクグループ ・孫正義会長が対談 Alインフラについて構想語る 2024年11月13日 https://news.ntv.co.jp/category/economy/8514ea7ff26f43838510aa132039a5b6 NVIDIA とソフトバンク、AI 産業革命の世界競争への日本の参入を推進 2024 年 11 月 13 日 https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/press-releases/2024/nvidia-and-softbank-accelerate-japans-journey-to-global-ai-powerhouse/ 米NVIDIA×ソフトバンク、日本の“AIインフラ構築”へ 孫正義氏「これは国家安全保障の問題」https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2411/13/news180.html ‘Every Industry, Every Company, Every Country Must Produce a New Industrial Revolution,’ Says NVIDIA CEO Jensen Huang at AI Summit Japan NVIDIA founder and CEO Jensen Huang and SoftBank Chairman and CEO Masayoshi Son discuss Japan’s emerging role in AI. November 12, 2024 https://blogs.nvidia.com/blog/ai-summit-japan-huang-son/ Nvidia Founder and CEO Jensen Huang on the AI revolution 2024/11/12 https://www.youtube.com/watch?v=gsPdXHtgSno NVIDIA CEO Jensen Huang’s Special Address at AI Summit India 2024年10月24 日 https://www.youtube.com/watch?v=GlKBbsVX37c&t=539s The AI Industrial Revolution Driven by NVIDIA and SoftBank A special lecture by NVIDIA’s Founder and CEO, Jensen Huang, from the “NVIDIA AI Summit Japan” held on November 13 has been posted on YouTube as “Jensen Huang Special Address from NVIDIA AI Summit Japan.” In his address, he discussed how AI and accelerated computing are transforming industries, followed by a conversation with Masayoshi Son, Chairman and CEO of SoftBank Group Corp. When summarized by generative AI, one may notice that the passion, intensity, and humanity conveyed by the two individuals fade away. 特許事務所から企業３社（特許事務所→パナソニック→カゴメ→資生堂）という経歴の宮下 洋明 弁理士の「食品業界における知的財産活動の振り返り－警鐘は、杞憂であった。－」（月刊パテント 2024年9月号に掲載）が弁理士会ホームページにアップされました。
大手酒類メーカー間のクロスライセンスの例、特許権が存在することによる大手流通会社及び食品会社の力関係の変化の例など、食品業界の知財活動が経営に貢献している事例が挙げられています。 食品業界の統合報告書における知財・無形資産の開示が他業界と比較して優れているという報告もあり、もっと食品業界の知財活動は注目されるべきかもしれません。 食品業界における知的財産活動の振り返り－警鐘は、杞憂であった。－ https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4497 知的財産部門の歩き方（特許事務所→企業３社）第１５９回知財実務オンライン https://yorozuipsc.com/blog/-3159 Intellectual Property Activities in the Food Industry A reflection on "Intellectual Property Activities in the Food Industry—Warnings Were Unfounded" by Patent Attorney Hiroaki Miyashita, whose career spans from a patent firm to three companies (Panasonic, Kagome, and Shiseido), has been uploaded on the Japan Patent Attorneys Association's website. The article, featured in the September 2024 issue of the Monthly Patent Journal, highlights examples of intellectual property activities contributing to business management within the food industry. These examples include cross-licensing agreements among major alcoholic beverage manufacturers and changes in the power dynamics between major distribution and food companies due to the existence of patent rights. There is also a perspective that the disclosure of intellectual property and intangible assets in integrated reports in the food industry is superior compared to other industries, suggesting that intellectual property activities in the food industry deserve more attention." 知財実務情報Lab. 管理人の高橋政治弁理士・技術士が、前回の「明細書中に「本発明」と書いたらダメなの？」に続き、「明細書中に「好ましい」と書いたらダメなの？」というのは、大変気になります。
確かに米国では「好ましい」という文言がクレーム範囲の限定解釈につながる危険性があるという話は聞いたことがありますが、日本では通常積極的に用いていましたし、米国出願時にも表現が微妙にかわっていた記憶があります。 『「好ましい」という文言を用いたためにクレーム範囲が限定解釈された裁判例』確かに知りたいです。 明細書中に「好ましい」と書いたらダメなの？ 2024.11.12 https://chizai-jj-lab.com/2024/11/12/1109/ Does using the term 'preferable' lead to a restrictive interpretation? Mr. Takahashi, the administrator of the Intellectual Property Practice Information Lab and a patent attorney and engineer, is deeply interested in whether using the term 'preferable' in the specification could be problematic, following his previous discussion on ‘Is it bad to write “the present invention” in the specification?’. Indeed, I’ve heard that in the United States, there is a risk that using the term 'preferable' may lead to a restrictive interpretation of the claim scope. However, in Japan, we have generally used it actively, and I recall that there were subtle differences in expression even in U.S. applications. I am certainly interested in any case precedents where the use of the term 'preferable' resulted in a restrictive interpretation of the claim scope. デクセリアルズと三菱総合研究所が、生成AIを用いた技術領域の自動可視化システムの構築を開始したということです。1.１．大量の技術資料・論文の解析
・長所／短所分析、要素技術を抽出 ２．要素技術の関係性可視化 ・技術領域や要素技術を素早く俯瞰 ３．要素技術の自動分析・整理 ・有望な要素技術がいち早くわかる というのが目指す姿のようです。 今の生成AIのレベルでどの程度できるのか疑問ではありますが、次のレベルの生成AIではかなり実現できるような気がします。 三菱総合研究所とデクセリアルズ、生成AIによる「技術開発領域可視化システム」構築を開始 2024/11/12 https://aismiley.co.jp/ai_news/mri-dexerials-generative-ai/ デクセリアルズと三菱総合研究所、生成AIによる「技術開発領域可視化システム」構築を開始 ～新規領域の製品・技術開発に有望な要素技術を迅速に探索～ デクセリアルズ株式会社 2024年11月7日 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000075.000064805.html Technology Development Area Visualization System Using Generative AI Dexerials and Mitsubishi Research Institute have started building an automated visualization system for technology areas using generative AI.
知的財産戦略本部の構想委員会で、「知的財産推進計画 2025」の策定に向けた検討が進めてられていますが、11月11日から「知的財産推進計画 2025」の策定に向けた意見募集が始まりました。「知的財産推進計画 2024」について見直すべき点や、「知的財産推進計画 2025」に新たに盛り込むべき施策等についての意見募集です。
「知的財産推進計画 2025」の策定に向けた意見募集 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2025/iken_boshu2025.pdf 知的財産戦略本部におけるこれまでの検討状況等のリンク先 ア) 知的財産推進計画 2024 【概要】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou1.pdf 【本文】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou2.pdf イ) 新たなクールジャパン戦略 【概要】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou3.pdf 【本文】 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/pdf/siryou4.pdf ウ) 「構想委員会」における検討状況 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/index.html Public Call for Opinions on the Formulation of the 'Intellectual Property Promotion Plan 2025' The Intellectual Property Strategy Headquarters' Concept Committee is currently deliberating the formulation of the 'Intellectual Property Promotion Plan 2025.' As of November 11, a public call for opinions has been opened. This call seeks input on points to be revised in the 'Intellectual Property Promotion Plan 2024' as well as suggestions for new policies to be included in the 'Intellectual Property Promotion Plan 2025.' 「2025年にAGIがくる」とOpenAI CEO サム・アルトマン氏が発言したようです。
OpenAIのAI進展の5段階スケール（レベル1：チャットボット、レベル2：推論者、レベル3：エージェント、レベル4：イノベーター、レベル5：組織）で、現在はレベル2だそうですが、レベル３が2025年に実現するだろうというのが共通認識のようで、この段階がAGI（Artificial General Intelligence；人工汎用知能の略、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能）と考えているようです。 レベル2相当のOpenAI o1の知能指数が120ということですので、それほど不思議ではないように思います。 2025年、AGIが到来？OpenAI CEOが予測 2024.11.11 https://community.exawizards.com/aishinbun/news-11-11-2024/ 【緊急配信】思わず「2025年にAGIがくる」とサム・アルトマン氏が発言！これってどう受け取ったらいいのか？（2024年11月11日配信版） https://www.youtube.com/watch?v=aYy-yNbmwPE サム・アルトマンのAGIに関する発言は、あなたが思っている以上に重大だ！ https://note.com/kind_crocus236/n/n8882e960f419 How To Build The Future: Sam Altman https://www.youtube.com/watch?v=xXCBz_8hM9w AGI is Coming in 2025 And OpenAI is poised to get there first. https://analyticsindiamag.com/ai-insights-analysis/agi-is-coming-in-2025/ AGI by 2025? Altman’s Bold Prediction on AI’s Future https://medium.com/@types24digital/agi-by-2025-altmans-bold-prediction-on-ai-s-future-9f15b071762c OpenAI’s Sam Altman predicts AGI in 2025 https://readwrite.com/openais-sam-altman-predicts-agi-in-2025/ AIは自ら提案するエージェント 話題の自律型を知る8選 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC073ME0X01C24A1000000/ AGI in 2025 It seems that OpenAI CEO Sam Altman has stated, "AGI will arrive in 2025." According to OpenAI’s five-stage scale for AI progression (Level 1: Chatbot, Level 2: Reasoner, Level 3: Agent, Level 4: Innovator, Level 5: Organization), we are currently at Level 2. However, there seems to be a common understanding that Level 3 will be achieved in 2025, and it is believed that this stage represents AGI (Artificial General Intelligence—referring to artificial intelligence with general cognitive abilities like humans). Given that OpenAI’s model o1, which is considered Level 2, has an IQ equivalent to 120, it doesn’t seem all that surprising. アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）、日本特許情報機構（Japio）が主催の「第8回特許情報シンポジウム」が2024年11月7日にオンライン開催され、各講師の講演後、パネルディスカッションが行われました。次の2つの質問に対する各講師の話を基に議論されました。 ①生成 Alは特許等知財の創出や強化に繋がるか？ ②今、本邦に求められる生成 Alに関わる技術は何か？ 第8回特許情報シンポジウム https://aamtjapio.com/symposium.html Generative AI Contributes to IP Creation and Strengthening The '8th Patent Information Symposium,' organized by the Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT) and Japan Patent Information Organization (Japio), was held online on November 7, 2024. Following each speaker's lecture, a panel discussion took place based on the following two questions:
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著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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