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次世代AI特許調査プラットフォーム「Amplified」は、従来のキーワード検索に依存した特許調査手法からのパラダイムシフトを提示するツールとして注目を集めています。 その中核を成すのは、1億4000万件を超える世界の特許文献を学習した深層学習モデルで、発明提案書や技術明細書といった自然言語の文章を意味的・文脈的に理解し、関連性の高い文献をデータベース全体から瞬時にランク付けする能力を持っています。これにより、調査時間を最大85%削減し、人間が見落としがちな非自明な先行技術の発見を可能にするという強力な価値提案を実現しています。 生成AIに、「Amplified」と知財・情報フェア出展の内容、評価・評判について分析させました。 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。 Amplified https://www.amplified.ai/ja/ The next-generation AI patent search platform “Amplified” The next-generation AI patent search platform “Amplified” has been drawing attention as a tool that presents a paradigm shift from conventional keyword-based patent search methods. At its core is a deep learning model trained on more than 140 million global patent documents, which semantically and contextually understands natural language texts such as invention proposals and technical specifications. It has the ability to instantly rank highly relevant documents from the entire database. This enables up to an 85% reduction in search time and provides a powerful value proposition by discovering non-obvious prior art that humans might overlook. Generative AI was tasked with analyzing “Amplified,” its exhibit at the Intellectual Property & Information Fair, as well as related evaluations and reputations. Please note that the results of this investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please keep this in mind when reviewing.
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AI特許ロケットは、東京大学松尾研発スタートアップである株式会社エムニが開発した生成AI搭載の知財調査・分析プラットフォームです。 従来の特許調査にかかっていた膨大な時間・費用・専門スキルの制約を打破し、経営戦略に直結する知財活用を可能にするということで、「短時間で高品質」「戦略立案に有効」と高評価を獲得し、知財部門のみならず、経営企画・研究開発部門など幅広い活用が進んでいるということです。 生成AIに、「AI特許ロケット」と知財・情報フェア出展の内容、評価・評判について分析させました。 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。 AI特許ロケット https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent Next-Generation Tool “AI Patent Rocket” for Achieving IP that Serves Management AI Patent Rocket is an intellectual property (IP) research and analysis platform equipped with generative AI, developed by Emuni Inc., a startup spun out of the Matsuo Laboratory at the University of Tokyo. It breaks through the traditional constraints of patent research—massive time requirements, high costs, and specialized skills—enabling the utilization of IP directly linked to business strategy. It has received high praise for being “high-quality in a short time” and “effective for strategic planning,” and its use is spreading not only within IP departments but also across corporate planning and R&D divisions. I had generative AI analyze AI Patent Rocket, its exhibition at the Intellectual Property & Information Fair, and its evaluations and reputation. Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and may contain inaccuracies. Kindly review them with this in mind. AI Samuraiは、2024年後半から2025年にかけて生成AIを活用した複数の新機能をリリースし、発明の創出から特許出願・権利化までを一気通貫で支援できる国内でも数少ない存在となっています。 知財・情報フェアでは、新機能4点（拒絶理由通知対応、IdeaBox、提案書からの明細書作成、クリアランス調査）を含む最新のAIソリューションがデモンストレーションされていました。トヨタグループ傘下となったことで、次々と新しい提案がでてくることが期待されます。 生成AIに、AI Samuraiの新機能と知財・情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。 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。 AI Samurai https://aisamurai.co.jp/ AI Samurai: End-to-End Support from Invention Creation to Patent Filing and Granting AI Samurai has released multiple new features utilizing generative AI from late 2024 into 2025, becoming one of the few domestic solutions capable of providing end-to-end support—from invention creation to patent filing and granting. At the Intellectual Property & Information Fair, the latest AI solutions were demonstrated, including four new functions: response to office actions (rejection notices), IdeaBox, specification drafting from proposals, and clearance searches. With its integration into the Toyota Group, expectations are high for a continuous stream of new proposals. We had generative AI analyze AI Samurai’s new features, as well as the content and evaluations of its exhibition at the Intellectual Property & Information Fair. Please note that the results of this AI-based research and analysis are drawn solely from publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and could include inaccuracies. イノベーションを加速させる「R&D知財グループウェア®」の中核をなす「THE調査力AI」に、待望の新機能が追加されました。今回のアップデートでは、特に「攻め」と「守り」の知財戦略を強力に支援する2つの画期的な機能が登場しました。 「製品情報リサーチ」機能を用いて、自社の特許に対する他社製品の侵害に関する調査を行うことが可能、「特許パラメータ比較」機能は、先行技術文献が特定の特許の無効資料として使えるかどうかを判断する際に、補助的なツールとして活用が可能になるということです。 生成AIに、「THE調査力AI」の新機能とアイ・ピー・ファイン株式会社の知財情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。 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。 2025 知財・情報フェア＆コンファレンスに出展します https://ipfine.jp/other/2025-%e7%9f%a5%e8%b2%a1%e3%83%bb%e6%83%85%e5%a0%b1%e3%83%95%e3%82%a7%e3%82%a2%ef%bc%86%e3%82%b3%e3%83%b3%e3%83%95%e3%82%a1%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%81%ab%e5%87%ba%e5%b1%95%e3%81%97%e3%81%be/ “THE Research Power AI” Dramatically Streamlines Infringement and Invalidity Research with AI “The Research Power AI,” the core of the “R&D Intellectual Property Groupware®” that accelerates innovation, has received a long-awaited new feature update. This update introduces two groundbreaking functions designed to strongly support both “offensive” and “defensive” intellectual property strategies. With the “Product Information Research” function, users can now investigate whether other companies’ products infringe on their own patents. The “Patent Parameter Comparison” function can serve as a supplemental tool when determining whether prior art documents can be used as invalidity references against a specific patent. I had generative AI analyze the new features of “THE Research Power AI” as well as the content and reception of IP Fine Co., Ltd.’s exhibition at the Intellectual Property Information Fair. Please note: the investigation and analysis results provided by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and could include inaccuracies. 今回、AI特許検索・分析プラットフォーム「Patentfield」が標準機能として搭載した「AIサマリー」は、収録済みの特許・実用新案公報を、生成AIが自動的に処理し、構造化されたデータとして提供するもので、発明の要点を4つの観点、すなわち「用途（何に使えるのか）」「課題（何を解決するのか）」「効果（どんな良いことがあるのか）」「特徴（技術的なポイントは何か）」に整理・要約しています。 これまで、母集団を変えるごとに毎回、全文情報から生成AIに構造化された要約を作成し、用途・課題マトリックスや、課題・解決マトリックスを作成していたのが、毎回作成しなくてもデータベースに構造化された要約が付いているという状態でデータが提供されるということで、費用的にも手間的にも大変ありがたいと感じています。 オプションサービスである「Patentfield AIR」は、複数のLLMから試用するLLMを選択できるというシステムで、競合他社の特許ポートフォリオを分析して研究開発戦略を洞察する、新規発明提案を先行技術と対比評価する、技術トレンドを特定する、そして新たなイノベーションの機会となる「ホワイトスペース」を発見するなどのことができ、特許データベースを研究開発計画やM&Aのターゲット選定のための戦略的なシミュレーション空間として活用できます。 出展社セミナーでは、Patentfieldは、調査目的を伝えるだけで自動特許調査の実現を目指していることを説明、実験的な自動特許調査AIエージェントの動作例のデモが行われました。この自動特許調査AIエージェントを見据えた生成AI機能として、「AIサマリー」、「Patentfield AIR 生成AI調査・分析支援」が開発されたということで、それぞれの活用シーンも、ライトユーザー向け、プロユーザー向けと丁寧にユースケースが説明されていました。 Patentfieldプラットフォームを、技術ランドスケープに関する視覚的でデータに基づいた議論のための共通基盤として用いることで、企業は知財戦略を経営戦略や研究開発戦略とより緊密に連携させ、よりインパクトの大きなイノベーション創出の促進を期待したい。 生成AIに、Patentfieldの新機能と知財情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。 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。 ［Patentfield］生成AIで8000万件の特許を「見える化」。AIサマリー機能をリリース！グローバル特許にも対応したAIサマリーグローバルを10/1にリリースします。 https://www.excite.co.jp/news/article/Prtimes_2025-09-12-25380-59/#goog_rewarded Patentfieldが生成AIを活用し企業をサポート、特許情報を「見える化」する新機能を発表 https://voix.jp/business-cards/patentfield-ai-summary-launch/ Patentfield「2025知財・情報フェア＆コンファレンス」出展のお知らせ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000057.000025380.html Patentfield Aiming to Achieve Automated Patent Searches by Simply Stating the Research Purpose This time, the AI patent search and analysis platform Patentfield has introduced as a standard feature its “AI Summary,” which automatically processes published patent and utility model gazettes using generative AI and provides them as structured data. It organizes and summarizes the essence of inventions into four perspectives: Application (what it can be used for), Problem (what it solves), Effect (what benefits it provides), and Feature (what the technical points are). Until now, each time the dataset was changed, users had to create structured summaries from the full text using generative AI and then manually prepare application–problem matrices or problem–solution matrices. Now, since the data is provided with structured summaries already attached to the database, users find it highly valuable in terms of both cost and effort. The optional service Patentfield AIR offers a system where users can select which LLM to use from among multiple candidates. It enables activities such as analyzing competitors’ patent portfolios to gain insights into R&D strategies, evaluating new invention proposals against prior art, identifying technology trends, and discovering “white spaces” as opportunities for innovation. In this way, the patent database can be leveraged as a strategic simulation space for R&D planning and M&A target selection. At the exhibitor seminar, Patentfield explained its goal of realizing automated patent searches simply by communicating the research purpose, and demonstrated examples of an experimental automatic patent search AI agent in operation. The generative AI functions “AI Summary” and Patentfield AIR – Generative AI Search & Analysis Support were developed with this automatic patent search AI agent in mind. Use cases for both light users and professional users were carefully explained. By using the Patentfield platform as a common foundation for visual, data-driven discussions on technology landscapes, companies can more closely align their IP strategies with their business and R&D strategies, thereby fostering the creation of more impactful innovations. I had generative AI analyze the new features of Patentfield as well as its exhibition at the Intellectual Property Information Fair, including related evaluations and reputations. Please note that the results of this investigation and analysis were generated by generative AI based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect actual circumstances. Some inaccuracies may also be included, so please keep this in mind when reviewing. 特許読解支援AIアシスタント「サマリア」は、特許文書の読解と分析業務を支援するために開発されたAIアシスタントで、主な機能は、読解・要約支援機能、スクリーニング支援機能、分類支援（タグ付け）機能、発明評価支援機能で、従来は専門家が多くの時間を費やしていた定型業務を自動化・効率化し、作業時間を最大80%削減できるとされています。 さらに、2024年5月には「拒絶対応支援ワークフロー」が、2025年9月には「生成AIによる分類機能」とその中核をなす「対話型レポート機能」がリリースされ、サマリアが単なる「読解支援ツール」から「生成AI時代の新たな標準業務フロー」を構築するというビジョンへ向かい確実に進化していることがわかります。 個人的には、「構造化抄録」、「拒絶対応支援ワークフロー」、独自の分類付与結果をクロス集計した「課題×解決手段マトリクス」を重宝しています。 生成AIに、「サマリア」の新機能と知財情報フェア出展の内容と評価・評判について分析させました。 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。 サマリア（SUMMARIA） https://patent-i.com/summaria/ 「レポート機能」リリースのご案内 サマリアウェビナー・知財情報フェア出展のご案内 https://patent-i.com/summaria/manual/R_20250909 「知財部員はプロンプトを一生管理するのか？」― 外部ツール活用とプロンプトエンジニアリングの視点から https://note.com/yu_py/n/nb7d0f83fae77 “SUMMARIA” Aiming to Establish a New Standard Workflow in the Generative AI Era The patent-reading support AI assistant “SUMMARIA” was developed to assist in the reading and analysis of patent documents. Its main functions include reading and summarization support, screening support, classification support (tagging), and invention evaluation support. By automating and streamlining routine tasks that previously required experts to spend a significant amount of time, SUMMARIA is said to reduce working hours by up to 80%. Furthermore, in May 2024, a “Rejection Response Support Workflow” was released, and in September 2025, the “Generative AI-powered Classification Function” along with its core “Interactive Report Function” was launched. These developments demonstrate that SUMMARIA is steadily evolving from being a mere “reading support tool” into realizing its vision of building a “new standard workflow for the generative AI era.” Personally, I find the “structured abstract,” the Rejection Response Support Workflow, and the “Issue × Solution Matrix,” which cross-tabulates unique classification results, particularly useful. I had generative AI analyze the new features of SUMMARIA as well as its exhibition at the Intellectual Property Information Fair, including related evaluations and reputations. Please note that the results of this investigation and analysis were generated by generative AI based solely on publicly available information, and may not necessarily reflect actual circumstances. Some inaccuracies may also be included, so please keep this in mind when reviewing. AIの進化段階で言うと、現在は自立型 AI（レベル３） から発明型AI（レベル４）への移行期にあるとされています。 発明型AIは新しい知識や発見を自立的に生み出すレベルで、コーネル大学のAleksはその戦的な事例の 1つ、発明型 AI への進化を示す研究という位置付けのようです。 このAleksについて、生成AIに調査させました。 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。 Aleks: AI powered Multi Agent System for Autonomous Scientific Discovery via Data-Driven Approaches in Plant Science https://arxiv.org/pdf/2508.19383 松田語録：Aleks〜植物科学完全自動化のためのマルチエージェントシステム https://www.youtube.com/watch?v=8yZr5rKcAdA (303) AIが完全自律で科学研究を実行？植物病気予測で実証されたマルチエージェントの実力（2508.19383）【論文解説シリーズ】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=x_cq02TdB5w Cornell University’s Aleks Demonstrates the Evolution Toward Inventive AI In terms of stages of AI evolution, it is said that we are currently in a transitional phase from autonomous AI (Level 3) to inventive AI (Level 4). Inventive AI refers to the level at which new knowledge and discoveries are autonomously generated. Cornell University’s Aleks is regarded as one of the pioneering cases, positioned as research that demonstrates the evolution toward inventive AI. I had generative AI investigate this Aleks. Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. The analysis may also contain inaccuracies, so please take this into account when referring to the results. 「AIが発見した新薬候補の成功率が80%超え」——そんな驚きのニュースが、製薬・化学業界で話題になっています。人工知能（AI）は、これまで長い年月と莫大な費用がかかっていた創薬のプロセスを劇的に変える力を持っており、2025年までに新薬の30%はAIによって発見されるという予測も出ています。 しかし、この技術革新の裏側で、企業は新たな課題に直面しています。それは「AIが生み出した発明の特許をどうやって確保するか？」という問題です。 「Navigating the Future: Ensuring Patentability for AI-Assisted Innovations in the Pharmaceutical and Chemical Space」には、AI創薬時代を勝ち抜くための特許戦略のポイントが分かりやすくご紹介されています。 AI創薬時代を勝ち抜くための特許戦略のポイントを、生成AIに分かりやすく整理して説明するよう指示して報告させました。 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。 Navigating the Future: Ensuring Patentability for AI-Assisted Innovations in the Pharmaceutical and Chemical Space July/August 2025 https://www.finnegan.com/en/insights/articles/navigating-the-future-ensuring-patentability-for-ai-assisted-innovations-in-the-pharmaceutical-and-chemical-space.html?utm_source=chatgpt.com 変革期を迎える製薬業界― AIと医療ビッグデータ― https://www.mitsui.com/mgssi/ja/report/detail/__icsFiles/afieldfile/2025/01/08/2411kinoshita0108_1.pdf AI-Discovered Drug Candidates Exceed 80% Success Rate “AI-discovered drug candidates have achieved a success rate of over 80%”—this astonishing news is creating a buzz in the pharmaceutical and chemical industries. Artificial intelligence (AI) has the power to dramatically transform the drug discovery process, which until now required many years and enormous costs. Some forecasts even predict that by 2025, 30% of new drugs will be discovered through AI. However, behind this technological breakthrough, companies are facing a new challenge: How can they secure patents for inventions generated by AI? The paper “Navigating the Future: Ensuring Patentability for AI-Assisted Innovations in the Pharmaceutical and Chemical Space” provides a clear overview of key patent strategies necessary to thrive in the era of AI-driven drug discovery. I instructed a generative AI to clearly organize and explain the key points of patent strategies for surviving in the era of AI-driven drug discovery, and had it generate a report. Please note that the research and analysis results produced by the generative AI are based solely on publicly available information, and they do not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the report. 第34回 2025知財・情報フェア＆コンファレンスは、過去最大規模の158社が出展し、総来場者数15,207名を記録しました。AI関連技術の展示が目立ち、AIを活用した特許調査・分析ツールも多く、こうしたAIを活用したツールの普及によって知財業務の未来が大きく変わるであろうことを強く感じました。 生成AIに、2025知財・情報フェア＆コンファレンスについて分析させました。 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 IP & Information Fair & Conference Demonstrated How AI is Transforming IP Operations The 34th IP & Information Fair & Conference 2025 hosted a record 158 exhibitors and attracted a total of 15,207 visitors. AI-related technologies were particularly prominent, with numerous AI-powered patent search and analysis tools on display. The widespread adoption of such AI-based tools gave a strong impression that the future of intellectual property operations will undergo a major transformation. I asked generative AI to analyze the 2025 IP & Information Fair & Conference. Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please keep this in mind when reviewing them. 2025年９月１日に『ＡＩ（人工知能）法』が全面施行されました。この法律の下で、９月１２日、第１回人工知能戦略本部が開催されました。 政府一丸となって『世界で最もＡＩを開発・活用しやすい国』を目指し、国家戦略として、省庁横断的に、ＡＩによるイノベーションを本格的に推進していくため、４つの基本的な方針で、『人工知能基本計画』の策定を開始。 第一の柱は、『ＡＩを使う』 第二の柱は、『ＡＩを創る』 第三の柱は、『ＡＩの信頼性を高める』 最後の柱は、『ＡＩと協働する』 日本は、『ＡＩを使う』ところで、出遅れており、市場形成ができず、『ＡＩを創る』ところでも、圧倒的に出遅れています。この状況を変えることができるような基本計画の策定を期待したいですね。 国産AI開発支援、年内に基本計画策定へ 政府本部が初会合開催 2025年9月12日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA117O90R10C25A9000000/ 人工知能戦略本部（第1回） 日時 令和７年９⽉１２⽇（⾦）１０︓１５〜１０︓３５ https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_hq/1kai/1kai.html The Headquarters for Artificial Intelligence Strategy Aiming to Become “the World’s Most AI-Friendly Country” On September 1, 2025, the AI (Artificial Intelligence) Act came fully into force. Under this new law, the first meeting of the Headquarters for Artificial Intelligence Strategy was held on September 12. With the entire government united, Japan has begun formulating the Basic Plan on Artificial Intelligence as a national strategy to comprehensively promote innovation through AI across ministries and agencies, guided by four fundamental pillars:
最近の知財高裁判決により、医薬用途発明の用途が新しい場合に進歩性を否定することの高いハードルが改めて認識されてきています。 それに比べて、食品用途発明では、そのハードルは低いと感じています。 医薬品と食品の用途発明の共通点と相違点を、生成AIに、分かりやすく整理して説明するよう指示して報告させました。 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。 Pharmaceutical Use Inventions and Food Use Inventions Recent rulings by the Intellectual Property High Court have once again highlighted the high hurdle in denying inventive step when the claimed use of a pharmaceutical invention is new. In comparison, I feel that this hurdle is lower in the case of food-use inventions. I instructed generative AI to clearly organize and explain the similarities and differences between pharmaceutical use inventions and food use inventions, and had it report the findings. Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing them. 9月9日付けで知財実務情報Lab. 専門家チームの高石秀樹弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）がアップした「引用発明が（医薬）用途発明と認められるためには、予備的な試験で参考程度のデータで有望な結果が得られているといったレベルでは足りないとした事例」は、知財高判令和５年（行ケ）第１００９３号、第１００９４号【運動障害治療剤事件】＜宮坂裁判長＞についての解説で、医薬用途発明の用途が新しい場合に進歩性を否定することの高いハードルが改めて認識されたことが、関連裁判例の紹介も含めてわかりやすく示されています。 この判決について、生成AIに調査させました。 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。 引用発明が（医薬）用途発明と認められるためには、予備的な試験で参考程度のデータで有望な結果が得られているといったレベルでは足りないとした事例 2025.09.09 https://chizai-jj-lab.com/2025/09/09/0906-3/?hm_ct=0c1982f207277f6e47ffeb671f192e39&hm_cv=eec46f6a70652f34fd4998144fa02039&hm_cs=4753948456670b47f9c3b35.87810436&hm_mid=m1466&hm_id=m1466&hm_h=a24.hm-f.jp Case Nos. 10093 and 10094 (Gyo-Ke), 2023 – Use Inventions On September 9, attorney-at-law and patent attorney Hideki Takaishi (Nakamura & Partners) from the IP Practice Information Lab. Expert Team posted an article titled: “A case holding that for a cited invention to be recognized as a (pharmaceutical) use invention, it is insufficient that only preliminary tests provide merely reference-level data showing promising results.” This article is a commentary on the Intellectual Property High Court’s decision in Case Nos. 10093 and 10094 (Gyo-Ke), 2023, known as the Movement Disorder Therapeutic Agent Case (presided over by Judge Miyasaka). The commentary clearly illustrates—along with references to related precedents—that when the claimed use of a pharmaceutical use invention is novel, the hurdle for denying inventive step is quite high. I had generative AI investigate this judgment. Please note that the results of the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual circumstances, and may include errors. Kindly keep this in mind when referring to them. 日本のエンターテイメント・メディア市場は、2024年の1151.6億ドルから2035年には3001.7億ドルへと成長が見込まれる巨大市場で、日本のエンターテイメント業界では、生成AIの活用が急速に拡大しています。 エンタメ業界におけるIP創造への生成AIの活用状況を、生成AIに調査分析させました。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 Generative AI for IP Creation in the Entertainment Industry Japan’s entertainment and media market is a massive one, projected to grow from USD 115.16 billion in 2024 to USD 300.17 billion by 2035. Within Japan’s entertainment industry, the use of generative AI is rapidly expanding. I asked generative AI to investigate and analyze the current state of its utilization for IP creation in the entertainment industry. Please note that the findings are based solely on publicly available information, and they do not necessarily reflect actual circumstances; inaccuracies may also be included. Kindly keep this in mind when reviewing. 生成AIは、日本企業の研究開発（R&D）領域で「知の探索・設計・検証・実装」を一気通貫で加速しています。自動車では分散学習とエッジ実装、材料ではMI（マテリアルズ・インフォマティクス）と基盤モデルの統合、医療・製薬では非構造化データの構造化と治験プロセス最適化が目に見える成果を生み始めています。 こうした日本企業の研究開発（R&D）領域における生成AIの活用について、生成AIに深掘りさせました。 Utilization of Generative AI in the R&D Domain of Japanese Companies Generative AI is accelerating the seamless cycle of “knowledge exploration, design, verification, and implementation” in the research and development (R&D) domains of Japanese companies. In the automotive sector, it is driving advances in distributed learning and edge implementation; in materials, it is enabling integration of MI (Materials Informatics) with foundation models; and in healthcare and pharmaceuticals, it is producing tangible results by structuring unstructured data and optimizing clinical trial processes. On this topic of generative AI utilization in the R&D domains of Japanese companies, I had generative AI conduct a deep dive. 研究開発において、膨大な先行文献を収集し、徹底的に読み込み、理詰めで考え続けると、既存の発想から抜け出しにくくなることがあります。そのため、かつて「先行文献は読むな。自分の頭で徹底的に考えろ」と言われたこともありました。 しかし私自身は、先行文献をできる限り集めて読み込んだうえで、一度頭の中で“忘れ”、そこから自分の思考を突き詰めていく方法が良いと考えています。 とりわけ、従来とはまったく異なる発想が求められる場面では、生成AIのハルシネーションが非常に役立ちます。私は生成AIを、正確性よりも“異なる発想の刺激”を得るために活用しています。そのため、ハルシネーションを抑制しすぎた生成AIに対しては、正直なところ失望に近い感情を抱くことすらあります。 先日読んだ「間違いは創造の燃料～ハルシネーションがAIをイノベーティブにする」という文章には深く共鳴しました。最先端の「タンパク質デザインモデル開発競争」で実際に起きていることを知り、なるほどと納得した次第です。 間違いは創造の燃料～ハルシネーションがAIをイノベーティブにする https://note.com/kusuura/n/n8af3722c8fd6 タンパク質デザインモデル開発競争（８月２７日 Nature オンライン掲載論文） https://aasj.jp/news/watch/27405 AlphaFold2系は、進化で生じた配列の情報を利用できる利点がある反面、新しい配列を設計する際に既存のタンパク質から離れにくいという制約があった。そこで開発されたのが、hallucinationと呼ばれる手法である。これは、自然界に存在しないランダムな配列を入力し、不正確な構造をあえて生成させることで、全く新しい配列を探索・最適化する方法だ。この戦略をAlphaFold2 multimerと組み合わせることで、拡散モデルに頼らずとも効率よくタンパク質を設計できる可能性が開かれている。 One-shot design of functional protein binders with BindCraft https://www.nature.com/articles/s41586-025-09429-6 Hallucination Methods as the Key to Winning the Development Race In research and development, when one collects a massive amount of prior literature, reads it thoroughly, and continues reasoning logically, it can sometimes become difficult to break away from existing ideas. For that reason, I was once told, “Don’t read prior literature. Think thoroughly with your own head.” However, my own approach is to gather and study as much prior literature as possible, then deliberately “forget” it in my mind, and from there push my own thinking to the limit. In particular, in situations where ideas completely different from the conventional are required, the hallucinations of generative AI are extremely useful. I use generative AI not so much for accuracy, but rather as a source of stimuli for different ideas. Because of this, I must admit that I sometimes feel almost disappointed with generative AI that suppresses hallucinations too much. I recently read an article titled “Mistakes Are the Fuel of Creation – How Hallucinations Make AI Innovative,” and I resonated deeply with it. Learning what is actually happening in the cutting-edge “protein design model development race,” I found myself nodding in agreement. 9月4日付けの「エンベダ・バイオサイエンス社は、アトピー性皮膚炎や喘息などの治療薬を製造するために、昨年3億ドルを調達した。」という記事に触発され、エンベダ・バイオサイエンス社、及び、AI創薬主要企業の知財戦略について、生成AIに調査させました。 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。 A drug discovery startup banks $150M for immune and obesity drugs Enveda Biosciences has raised $300 million over the last year to make drugs to treat atopic dermatitis, asthma and more. Published Sept. 4, 2025 https://www.biopharmadive.com/news/enveda-series-d-immune-obesity-dolsten-board/759080/ 創薬スタートアップ企業が免疫薬と肥満薬のために1億5000万ドルを調達 エンベダ・バイオサイエンス社は、アトピー性皮膚炎や喘息などの治療薬を製造するために、昨年3億ドルを調達した。 IP Strategies of AI Drug Discovery Companies Inspired by the September 4 article stating that “Emveda Biosciences raised $300 million last year to develop treatments for atopic dermatitis and asthma,” I asked generative AI to investigate the intellectual property strategies of Emveda Biosciences and other major AI drug discovery companies. Please note that the results of the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Kindly take this into account when reviewing the findings. 2025年8月22日に、三井物産戦略研究所が公表したレポート「特許分析で見る半導体の技術競争～揺らぐ国際協調と求められる知財戦略」のポイントは下記の通りです。 １．半導体は国家戦略の中核を担う「戦略資源」としての重要性を増しており、米中対立が技術連携や供網の維持に向けた国際的な協力に深刻な影響を及ぼしている。 ２．特許分析からは、米国企業が国際技術を積極的に参照するオープンイノベーション型、中国企業が内製化と国内市場重視の戦略を強めている構図が明らかとなった。 ３．各企業は、国際連携やライセンス活用を通じて技術力を高める必要があり、特許情報は提携先選定やリスク管理に不可欠な戦略ツールとなる。 この分析の妥当性を生成AIに検討させました。 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。 特許分析で見る半導体の技術競争～揺らぐ国際協調と求められる知財戦略 掲載日:2025-08-22(金) 発表元:三井物産戦略研究所 https://www.mitsui.com/mgssi/ja/report/detail/__icsFiles/afieldfile/2025/08/21/2508_ishiguro.pdf Semiconductor Technology Competition Through Patent Analysis: Shaken International Cooperation and the Need for IP Strategies On August 22, 2025, Mitsui & Co. Global Strategic Studies Institute released a report titled “Semiconductor Technology Competition Through Patent Analysis: Shaken International Cooperation and the Need for IP Strategies.” The main points are as follows:
Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual circumstances and may contain incorrect information. Therefore, please refer to them with this in mind. 令和６年（行ケ）第１００５３号特許取消決定取消請求事件（「木質ボード」事件）は、本件発明１が、甲１発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるとして、本件発明１についての特許を取り消した特許異議の決定が維持された事例で、争点は、 進歩性の判断の誤りです。 「木質ボード」事件判決は、従来の裁判例と比較して、進歩性の基準を明確に厳格に適用しているように感じたため、生成AIにDeep Researchさせてみました。 Gemini Deep Researcは、『「木質ボード」事件判決は、従来の裁判例と比較して、進歩性の基準を明確に厳格に適用していると結論付けられる。』としており、ChatGPT Deep Researchは『木質ボード事件の判断は全般に厳格ながらも現行の裁判所実務の延長線上にある』としていますので、ご参照ください。 令和７年２月２０日判決言渡 令和６年（行ケ）第１００５３号 特許取消決定取消請求事件 判 決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/878/093878_hanrei.pdf 特許 令和6年（行ケ）第10053号「木質ボード」 （知的財産高等裁判所 令和7年2月20日） 8月20日(水)配信 https://ipforce.jp/articles/soei-patent/hanketsu/2025-08-20-8258 Case No. Reiwa 6 (Gyo-Ke) 10053 – Determination of Inventive Step In the case Reiwa 6 (Gyo-Ke) No. 10053, a lawsuit seeking to revoke a decision to cancel a patent (the "Wood-Based Board" case), the issue was whether the decision regarding inventive step was incorrect. The court upheld the decision from the patent opposition proceedings that canceled the patent for Invention 1, on the grounds that a person skilled in the art could have easily arrived at the invention based on Prior Art Document 1. This "Wood-Based Board" judgment appeared to apply the standards for inventive step more clearly and strictly compared to past court rulings. To explore this further, I had it analyzed using generative AI with Deep Research functions. Gemini Deep Research concluded that "The 'Wood-Based Board' judgment applies the standards for inventive step more clearly and strictly compared to past court rulings." Meanwhile, ChatGPT Deep Research stated that "Although the judgment in the 'Wood-Based Board' case is strict overall, it remains within the framework of current court practices." Please refer to both for your consideration. 「もがくブラザー、自社株買いでも株価上がらず 投資家は効果見極め」という９月４日付けの日経新聞記事は、自社株買いを行うと大幅な株高となるという状況が一律には成り立たなくなっており、投資家は成長投資により注目してきていることを示しているようです。 ブラザーの自社株買いについて、生成AIに深掘りさせました。 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。 もがくブラザー、自社株買いでも株価上がらず 投資家は効果見極め 2025年9月4日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB215YG0R20C25A8000000/ Brother’s Stock Price and Share Buybacks An article in the Nikkei dated September 4, titled “Struggling Brother: Share Buybacks Fail to Lift Stock Price as Investors Weigh Their Effectiveness,” suggests that share buybacks no longer consistently lead to significant stock price increases. Instead, investors are increasingly focusing on growth-oriented investments. I used generative AI to further analyze Brother’s share buyback program. Please note that the AI's research and analysis are based solely on publicly available information. They may not accurately reflect the actual situation and could include incorrect information. Please keep this in mind when reviewing the findings. 「とっきょ特別号 2025年9月3日発行号」で、「鹿島建設の社外連携に見る未来を見据えた建設業の知財のあり方」が取りあげられています。また、鹿島建設は、令和7年度「知財功労賞」において「大阪・関西万博特別賞」を受賞しています。 この鹿島建設の知財戦略について、生成AIにDeep Researchさせました。 とっきょ 特別号 2025年9月3日発行号 Interview01 鹿島建設株式会社 鹿島建設の社外連携に見る 未来を見据えた建設業の知財のあり方 https://www.jpo.go.jp/news/koho/kohoshi/special/01_page1.html 令和7年度「知財功労賞」において「大阪・関西万博特別賞」を受賞 https://www.kajima.co.jp/news/info/20250423.html Kajima Corporation's Intellectual Property Strategy The September 3, 2025 special issue of "Tokkyo" features an article titled "The Future of Intellectual Property in the Construction Industry: Insights from Kajima Corporation’s External Collaborations." Kajima Corporation has also received the "Osaka-Kansai Expo Special Award" in the FY2025 "Intellectual Property Achievement Awards." I conducted deep research using generative AI on Kajima’s intellectual property strategy. |
著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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