2026年6月10日に公表されたPwC Japanグループの最新調査（2026年春版、日本調査は2026年2月12日から2月19日にかけて実施、回答者数は932名。）によれば、日本企業の生成AI活用・推進率は 87%で、前回調査から11ポイントも上昇しています。しかし、その実態を解剖すると、そこから得られた成果を具体的な「収益」や「コスト削減」といった財務的数字に変換できている度合いにおいて、日本は主要6カ国（日・米・英・中・独・韓）の中で 最下位だったということです。
生成AIにこの調査結果を深掘りさせ、処方箋を提案させましたので、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。
 
AI変革は選択肢から生存条件へ 変わりゆく世界に日本企業は追いつけるのか
生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2026.html
 
 
87% of Japanese Companies Use AI, Yet Outcomes Rank Last Among Six Countries
According to the latest survey released by the PwC Japan Group on June 10, 2026 (Spring 2026 edition; the Japan survey was conducted from February 12 to February 19, 2026, with 932 respondents), the rate of generative AI adoption and promotion among Japanese companies reached 87%, representing an increase of 11 percentage points from the previous survey.
However, a closer examination of the findings reveals a more sobering reality. While Japanese companies are actively adopting generative AI, Japan ranked last among the six major countries surveyed (Japan, the United States, the United Kingdom, China, Germany, and South Korea) in converting AI-driven initiatives into measurable financial outcomes such as revenue growth and cost reductions.
I asked generative AI to conduct a deeper analysis of these survey results and propose practical prescriptions for improvement. The analysis is presented below for your reference.
Please note that the investigation and analysis were generated by AI based solely on publicly available information. As such, they do not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Readers are therefore encouraged to use the information with appropriate caution and independent judgment.

2026年6月12日、「知的財産戦略本部会合」が開催され、『知的財産推進計画2026』が決定されました。
この夏にとりまとめる『日本成長戦略』を強力に推進するための重要な要素である知財戦略について、３つの柱を掲げています。
第一に、戦略１７分野における日本の競争優位性の確保のため､「ＩＰランドスケープ」の活用により、技術開発競争の勝ち筋を特定した上で、集中的に知財投資を進める。
あわせて、｢国際標準戦略を成長戦略と一体的に推進｣することで､「新技術立国」の実現を加速化する。
また、競争力の源泉である知財・無形資産の潜在的価値を可視化することにより、短期利益の追求ではなく、中長期の成長投資に資金がまわるよう、｢知財･無形資産ガバナンスガイドライン｣を改訂する｡
さらに、これらの取組が投資家に適切に評価される環境を整備するため、「有価証券報告書等における開示の在り方」を検討し、本年度中に、方針を示す。
第二に、ＡＩ時代における知財の保護と透明性に関する「プリンシプル・コード」を策定する。
ＡＩが何を学習してどう生成したのか、生成したコンテンツが他人の権利を侵害していないか､といった不安を解決することで、権利者や利用者が安全・安心に生成ＡＩを活用できる環境を確保する。
さらに、知的財産権侵害が生じた際の損害の回復と侵害者の利益の剥奪を確実にする民事救済措置の導入や、集団的な権利行使を可能とする仕組みの構築の検討を、スピード感を持って進める。
第三に､成長戦略１７分野の一つである「コンテンツ」について､人材、製作、流通、各段階のボトルネックを大胆な政策パッケージによって解消し、成長投資を、大規模･長期･戦略的に後押する。
あわせて、効果的な政策実行に向けて、縦割を解消し、官民の叡智を結集する、「一気通貫の新たな支援体制」を構築する。
高市総理は、「知財」の力で日本の成長を加速できるよう、小野田大臣に、関係閣僚と連携してこの『推進計画』を速やかに実行するよう指示しました。
この『知的財産推進計画2026』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。
 
総理の一日　知的財産戦略本部　令和8年6月12日
https://www.kantei.go.jp/jp/105/actions/202606/12chizai.html
 
「知的財産推進計画2026」（概要）
https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/260612/keikaku_gaiyo_all.pdf
「知的財産推進計画2026」（本文）
https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/260612/keikaku_all.pdf
 
 
“Intellectual Property Strategic Program 2026” Approved
On June 12, 2026, the Intellectual Property Strategy Headquarters convened and approved the “Intellectual Property Strategic Program 2026.”
The program identifies intellectual property strategy as a critical component for strongly advancing the “Japan Growth Strategy,” which will be finalized later this summer. It is built around three major pillars.
First, to secure Japan’s competitive advantage across 17 strategic sectors, the government will leverage IP Landscape (IPL) analysis to identify winning pathways in technological competition and then make concentrated investments in intellectual property. In parallel, it will promote international standardization strategies in an integrated manner with growth strategies, thereby accelerating the realization of Japan as a “nation built on advanced technologies.”
In addition, the government will revise the “Guidelines for Intellectual Property and Intangible Asset Governance” to visualize the latent value of intellectual property and intangible assets—the true sources of corporate competitiveness. This is intended to encourage capital allocation toward medium- and long-term growth investments rather than the pursuit of short-term profits.
Furthermore, to create an environment in which investors can properly evaluate these efforts, the government will examine appropriate disclosure practices in securities reports and related filings and present policy directions within the current fiscal year.
Second, the government will establish a “Principles Code” concerning intellectual property protection and transparency in the AI era.
By addressing concerns such as what data AI systems have learned from, how they generate outputs, and whether AI-generated content infringes the rights of others, the government aims to ensure a safe and trustworthy environment in which both rights holders and users can utilize generative AI with confidence.
In addition, discussions will proceed with urgency regarding the introduction of civil remedies that ensure effective compensation for damages caused by intellectual property infringement and the disgorgement of profits obtained by infringers. Consideration will also be given to establishing mechanisms that enable collective enforcement of rights.
Third, with respect to “content,” one of the 17 strategic growth sectors, the government will implement a bold policy package to eliminate bottlenecks in talent development, content production, and distribution. Through these measures, it aims to support growth-oriented investment on a large-scale, long-term, and strategic basis.
At the same time, to ensure effective policy implementation, the government will establish a new end-to-end support framework that breaks down bureaucratic silos and brings together the expertise of both the public and private sectors.
Prime Minister Sanae Takaichi instructed Minister Onoda to work closely with relevant cabinet ministers and swiftly implement the Strategic Program so that the power of intellectual property can accelerate Japan’s economic growth.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the “Intellectual Property Strategic Program 2026.” Please note that the findings and analyses generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, and should therefore be reviewed with appropriate caution.

リコーは、中国のアリババクラウドが開発・提供する大規模言語モデルファミリーの「Qwen3.6-27B」をベースに、日本語でのリーズニング性能を大幅に向上させたマルチモーダル大規模言語モデル（LMM）「Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522」を開発しました。
独自ベンチマークによる評価の結果、本モデルは「Gemini 3 Pro Preview」などの大型商用モデルに近い性能水準に到達したということで、2026年6月下旬頃から、「RICOH オンプレLLMスターターキット」に搭載し提供予定です。
これらのモデルは、図表を含む多様なドキュメントを高精度に読み取り、推論することが可能で、オンプレミス環境で導入可能なLMMとなっています。
このリコーのLLMについて、生成AIに深堀させました。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。
 
 
リコー、マルチモーダル大規模言語モデル「Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522」および「Qwen3.5-Ricoh-9B-20260522」を開発
軽量・オンプレミス環境での運用に対応、商用クラウドAIに迫る日本語リーズニング性能
2026年6月5日
株式会社リコー
https://jp.ricoh.com/release/2026/0605_1
 
 
Ricoh Develops an LLM for Lightweight, On-Premises Deployment
Ricoh has developed the multimodal large language model (LMM) “Qwen3.6-Ricoh-27B-20260522,” based on “Qwen3.6-27B,” a large language model family developed and provided by Alibaba Cloud of China. The new model significantly enhances reasoning performance in Japanese.
According to evaluations conducted using Ricoh’s proprietary benchmarks, the model has achieved a performance level approaching that of large commercial models such as Gemini 3 Pro Preview. Ricoh plans to incorporate the model into its “RICOH On-Premise LLM Starter Kit,” with availability expected around late June 2026.
These models are capable of accurately reading and reasoning over a wide variety of documents, including those containing charts, graphs, and tables, while being deployable in secure on-premises environments.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of this Ricoh LLM. Please note that the findings and analyses generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, and should therefore be reviewed with appropriate caution.

2026年6月3日、Googleは、ノートPC上で動作する軽量マルチモーダルAI「Gemma 4 12B」を公開しました。このモデルはローカル環境での動作に最適化されており、未公開の発明情報などの機密保持と利便性を両立できる点が最大の特長です。256Kトークンの長文読解や画像・音声の統合処理、高度な論理推論機能により、明細書のドラフト作成や拒絶理由通知への対応、発明発掘といった多岐にわたる業務の効率化が期待されています。
このGoogleのAIモデルGemma 4 12Bが日本の知的財産業務に与える革新的な影響と、実務上の留意点を生成AIにまとめさせ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。
 
「Gemma 4 12B」登場　メモリ16GBのノートPCでも動作するマルチモーダルモデル
2026年06月04日
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2606/04/2000000055/
 
 
Gemma 4 12B: An AI That Runs on a Laptop PC
On June 3, 2026, Google released Gemma 4 12B, a lightweight multimodal AI model capable of running directly on a laptop computer. The model is optimized for local deployment, and its most significant advantage is the ability to combine convenience with strong confidentiality protection for sensitive information, such as unpublished inventions and proprietary technical data.
With support for long-context processing of up to 256K tokens, integrated image and audio understanding, and advanced reasoning capabilities, Gemma 4 12B is expected to improve the efficiency of a wide range of intellectual property tasks. These include drafting patent specifications, responding to office actions, identifying and refining inventions, conducting prior-art analysis, and supporting strategic IP decision-making.
I asked a generative AI system to analyze the transformative impact that Google's Gemma 4 12B could have on intellectual property practice in Japan, as well as the practical considerations that organizations should keep in mind when adopting the technology. Please refer to the following analysis for details.
 
Please note that the research and analysis presented by the generative AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies or errors. Readers are therefore encouraged to review the information with appropriate caution and critical judgment.

ソフトバンク株式会社は、ソフトバンク子会社のSB Intuitionsが開発した国産大規模言語モデル「Sarashina」を活用した生成AIサービスを2026年6月から順次提供しています。この国産大規模言語モデル「Sarashina」は、「デジタル主権」の確立を掲げ、国内データセンターでの運用による高い機密保持能力と、日本語特有の表現に対する深い理解を強みとしています。
「Sarashina」の最新動向と知財業務への適用性を、生成AIに詳細に分析させましたので、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。
 
Latest Developments in SoftBank’s LLM “Sarashina” and Its Applicability to Intellectual Property Operations
SoftBank Corp. has been gradually rolling out generative AI services since June 2026 that leverage the domestically developed large language model (LLM) “Sarashina,” created by SB Intuitions, a SoftBank subsidiary. This Japanese LLM is built around the concept of establishing “digital sovereignty” and offers key advantages including strong confidentiality protection through operation within domestic data centers and a deep understanding of expressions unique to the Japanese language.
I asked a generative AI system to conduct a detailed analysis of the latest developments surrounding Sarashina and its applicability to intellectual property (IP) operations. I hope you will find the analysis informative.
Please note, however, that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies or errors. Therefore, I recommend reviewing the content with these limitations in mind.

NECが独自開発した国産AI「cotomi」は日本語処理能力の高さに加え、自律型エージェント技術である「cotomi Act」や、オンプレミス環境による強固なセキュリティを強みとしています。
このNECの LLM「cotomi」の最新動向と知財業務への適用性を、生成AIに詳細に分析させましたので、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。
 
Latest Developments in NEC’s LLM “cotomi” and Its Applicability to Intellectual Property Operations
NEC’s domestically developed AI model, cotomi, is distinguished by its strong Japanese language processing capabilities, autonomous agent technology known as “cotomi Act,” and robust security enabled through on-premises deployment environments.
I asked a generative AI system to conduct a detailed analysis of the latest developments surrounding NEC’s LLM cotomi and its potential applications in intellectual property (IP) operations. Please refer to the analysis below.
 
Please note that the research and analysis presented were generated by AI based solely on publicly available information. As such, they may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies or erroneous information. We encourage readers to keep these limitations in mind when reviewing the content.

Anthropicは、2026年6月9日に最新のAIモデルであるFable 5とMythos 5を発表しました。これらは同一の基盤を持ちながら、一般向けのFable 5には厳重な安全装置が備わっている一方、審査を通過した組織向けのMythos 5はサイバーセキュリティに特化した強力な性能を維持しています。特にコーディングや自律的なタスク遂行能力において、競合他社を圧倒するベンチマーク結果を記録しており、数日間にわたる継続的な業務遂行も可能となりました。発表直後に東京で開発者会議が開催されるなど、日本市場への迅速な展開も強調されています。
生成AIに、Fable 5が知財業務に与える影響を深掘りさせました。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。
 
アンソロピック、ミュトス級の新AI一般提供　サイバー攻撃指示を拒否
2026/6/10
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN09C3S0Z00C26A6000000/?n_cid=NMAIL006_20260610_A
 
Claude Fable 5がもたらす長時間自律エージェントの時代──Anthropic「Code with Claude」基調講演
https://codezine.jp/article/detail/24513
 
 
The Impact of Claude Fable 5 on Intellectual Property Work
On June 9, 2026, Anthropic announced its latest AI models, Fable 5 and Mythos 5. Although they share the same underlying foundation, Fable 5, which is intended for general users, is equipped with stringent safety mechanisms, while Mythos 5, designed for organizations that have passed a screening process, retains powerful capabilities specialized for cybersecurity. In particular, the models have recorded benchmark results that overwhelmingly outperform competitors in coding and autonomous task execution, and they are now capable of carrying out continuous work over several days. Anthropic’s rapid expansion into the Japanese market has also been emphasized, as demonstrated by a developer conference held in Tokyo immediately after the announcement.
I asked generative AI to take a deeper look into the impact that Fable 5 may have on intellectual property work. Please note that the research and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain incorrect information, so please keep this in mind when referring to them.

Anthropicは2026年6月9日、従来の最上位クラスであるOpusのさらに上位に位置づけられる「Mythos（ミュトス）クラス」のモデルとして、一般ユーザー向けの「Claude Fable 5」と、承認された組織のみに提供される「Claude Mythos 5」を同時に発表しました。両モデルは同一の基盤モデルを共有しており、相違点は安全対策の有無だけです。
この件を生成AIに詳細に分析させましたので、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。
 
“Mythos Class” Model “Claude Fable 5”
On June 9, 2026, Anthropic simultaneously announced two models in its new “Mythos Class,” positioned above its previous top-tier Opus class: Claude Fable 5, intended for general users, and Claude Mythos 5, available only to approved organizations. Both models share the same foundation model; the only difference between them is whether safety measures are applied.
I had a generative AI conduct a detailed analysis of this matter, so please refer to it for your information. Please note, however, that the generative AI’s research and analysis are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation; they may also contain incorrect information.

2026年6月4日、米連邦最高裁判所は Hikma Pharmaceuticals USA Inc. v. Amarin Pharma, Inc.（No. 24-889）において全員一致（9対0）で連邦巡回控訴裁判所（CAFC）の判断を破棄し、Hikma社の後発薬はAmarin社の心血管リスク低減用途特許を侵害していないと判断しました。この判決は、後発薬メーカーが特許で保護された特定の効能をラベルから除外している場合、単なる一般的な宣伝活動だけでは「特許侵害の積極的誘発」には当たらないという法的基準を確立したものです。
この判決について、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。
 
米最高裁、後発薬「スキニーラベル」で特許侵害なしの判断
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https://news.yahoo.co.jp/articles/1724a4c7973a5eada2440df0063643169603666a
 
 
U.S. Supreme Court Decision in Hikma v. Amarin
On June 4, 2026, the U.S. Supreme Court issued a unanimous 9–0 decision in Hikma Pharmaceuticals USA Inc. v. Amarin Pharma, Inc. (No. 24-889), overturning the judgment of the U.S. Court of Appeals for the Federal Circuit (CAFC) and holding that Hikma’s generic product did not infringe Amarin’s patented method for reducing cardiovascular risk.
The ruling establishes an important legal standard: when a generic drug manufacturer has properly carved out a patented indication from its product labeling, general promotional activities alone are insufficient to constitute “active inducement of patent infringement.” In other words, merely marketing a generic product for its approved non-patented uses does not automatically expose the manufacturer to liability for inducing infringement of a patented use that has been excluded from the label.
I asked generative AI to conduct a deeper analysis of this decision. Please note that the following research and analysis are based solely on publicly available information generated by AI. As such, they may not fully reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies or errors. Readers are encouraged to review the information with appropriate caution.

富士通とCohereが共同開発した大規模言語モデルTakaneは、企業の高度な業務、特に知的財産分野での活用に特化して設計されています。このモデルは高い日本語処理能力を備えつつ、1ビット量子化技術などによる軽量化を実現しており、機密情報を保護するためのセキュアなプライベート環境やエッジでの稼働を可能にしています。主な機能として、ハルシネーションを抑制する生成AI監査技術や、独自の専門知識を組み込むナレッジグラフ拡張RAGが挙げられ、信頼性の高い出力を提供します。
この富士通LLM Takane の最新動向と、その知的財産業務への適用性を、生成AIに詳細に分析させましたので、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。
 
Latest Developments in Fujitsu’s LLM Takane and Its Applicability to Intellectual Property Operations
Takane, a large language model jointly developed by Fujitsu and Cohere, is designed specifically for use in advanced enterprise operations, particularly in the field of intellectual property. While offering strong Japanese-language processing capabilities, the model has been made lightweight through technologies such as 1-bit quantization, enabling it to operate in secure private environments and at the edge in order to protect confidential information.
Its main features include generative AI auditing technology that suppresses hallucinations, as well as knowledge graph–enhanced RAG that incorporates proprietary expert knowledge, thereby providing highly reliable outputs.
I have had generative AI conduct a detailed analysis of the latest developments concerning Fujitsu’s LLM Takane and its applicability to intellectual property operations. Please refer to the analysis for further details. Please note, however, that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccurate information, so please keep this in mind when reviewing them.

一般社団法人「知財・無形資産ガバナンス協会」(IPIAGA)の設立1周年記念式典が2026年6月9日、開かれました。菊地修理事長は「日本が知財戦略で逆襲を始める年にしよう」と開会のあいさつで述べました。2026 年度 IPIAGA活動ビジョンは、「知財・無形資産ガバナンス：第2ステージへ躍進 ─ 新たな挑戦と実践」であり、知財・無形資産ガバナンスの深耕・実践（2026年改訂コーポレートガバナンスコード(CGC)の新4-1に基づくガバナンスの深耕・実践など）、生成AI活用による知財業務の革新（最新AI技術による知財業務の高度化・効率化による企業の成長戦略への貢献など）、IP-Compass 等による日本の知財戦略執行への貢献（政府・自民党の取り組みに協力、高市政権17戦略分野でIPLを実行など）が柱になります。
企業の成長戦略の中心にIPランドスケープと知財戦略が必要なように、日本の成長戦略の中心にもIPランドスケープと知財戦略が必要です。2026年を日本が知財戦略で逆襲する年にしましょう。
 
「知財・無形資産ガバナンス協会」設立1周年記念式典　理事長「知財戦略で逆襲する年に」
https://www.sankei.com/article/20260609-ULJXJRV55JIYVNDQHJXSUZR4PA/
 
 
Making 2026 the Year Japan Strikes Back Through Intellectual Property Strategy
The first-anniversary commemorative ceremony of the Intellectual Property and Intangible Asset Governance Association (IPIAGA) was held on June 9, 2026. In his opening remarks, Chairman Osamu Kikuchi declared, “Let us make this the year Japan begins its comeback through intellectual property strategy.”
IPIAGA’s vision for FY2026 is “Intellectual Property and Intangible Asset Governance: Advancing to the Second Stage — New Challenges and Practical Implementation.” The association’s activities will focus on three major pillars:

1. Deepening and implementing intellectual property and intangible asset governance, including practical governance initiatives based on the new Article 4-1 of the revised 2026 Corporate Governance Code (CGC).
2. Transforming intellectual property operations through generative AI, leveraging cutting-edge AI technologies to enhance the sophistication and efficiency of IP activities and contribute directly to corporate growth strategies.
3. Contributing to the execution of Japan’s national IP strategy through initiatives such as IP-Compass, including cooperation with government and Liberal Democratic Party programs and the implementation of IP Landscape (IPL) activities across the 17 strategic sectors promoted by the Takaichi administration.

Just as IP Landscape and intellectual property strategy must be at the core of corporate growth strategies, they must also be placed at the center of Japan’s national growth strategy.
Let us make 2026 the year Japan launches its comeback through intellectual property strategy.

NTTが開発した純国産LLMであるtsuzumi 2は1GPUで動作する軽量性と高い日本語処理能力を両立しており、特に2026年のアップデートで強化された図表入りビジネス文書の読解機能（Vision機能）や世界初のトークン共通化技術が注目されています。
機密情報の保護を重視するオンプレミス運用に適した設計思想は、知財実務において親和性が高くなっています。
このNTT tsuzumi 2の最新動向と、その知的財産（知財）業務への適用性を、生成AIに詳細に分析させましたので、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。
 
Latest Developments of NTT’s Domestic LLM “tsuzumi 2” and Its Applicability to Intellectual Property Operations
tsuzumi 2, the fully domestic large language model (LLM) developed by NTT, combines the ability to run on a single GPU with strong Japanese-language processing capabilities. Of particular interest are the enhanced Vision capabilities introduced in the 2026 updates, which enable the model to understand business documents containing charts, tables, and figures, as well as its world-first token unification technology.
Its design philosophy, which emphasizes suitability for on-premises deployment and the protection of confidential information, makes it highly compatible with intellectual property (IP) operations where security and confidentiality are critical.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the latest developments surrounding NTT’s tsuzumi 2 and its potential applicability to intellectual property (IP) practices. Please refer to the analysis below. Please note that the findings are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. As with any AI-generated research and analysis, the results may contain inaccuracies or errors and should therefore be reviewed with appropriate caution.

Anthropicは2026年6月4日、AIがAI自身の開発を担う「Recursive Self-Improvement」（RSI:再帰的自己改良）に関する考察と社内データをまとめたブログ記事「When AI builds itself」を公開しました。同社は、開発工程のコードの8割以上をAIが記述し、サイバーセキュリティ上の重大な脆弱性を瞬時に発見する現状を、人類の制御を離れる前兆として警告しています。
この件について、生成AIに深掘りさせましたので、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。
 
When AI builds itself
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
 
 
“Recursive Self-Improvement” (RSI), in which AI autonomously improves itself
On June 4, 2026, Anthropic published a blog post titled “When AI builds itself,” presenting its views and internal data on Recursive Self-Improvement — RSI — in which AI takes on the development of AI itself. The company warns that the current situation, in which AI writes more than 80% of the code in the development process and can instantly identify serious cybersecurity vulnerabilities, may be a warning sign that AI is beginning to move beyond human control.
I asked generative AI to examine this matter in greater depth, so please refer to the results. Please note, however, that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain incorrect information, so please keep this in mind when reviewing them.

6月23日に行われる一般社団法人香川県発明協会の知的財産セミナーに登壇します。
本セミナーでは、
・生成ＡＩと知財業務の関係（どのような場面で生成ＡＩが活用されているか、今後活用されていくのか）のような全般的な話や、生成ＡＩの活用に当たっての留意点など
・特許調査／分析業務における生成ＡＩ活用法
・特許出願権利化業務における生成ＡＩ活用法
について分かりやすく解説をします。
発明協会の会員以外の方も、参加費無料で受講いただけますので、是非ご参加ください。
【開催日時】令和８年６月23日（火）　14：30～16：30
【会　　場】香川産業頭脳化センタービル２階　一般研修室　（高松市林町2217-15）　
【定　　員】50名　
【講　　師】　よろず知財戦略コンサルティング　　代表　萬　秀憲　　
 
知的財産セミナー「生成ＡＩを活用した知財業務」を開催します
https://kagawa-hatsumei.com/%e7%9f%a5%e7%9a%84%e8%b2%a1%e7%94%a3%e3%82%bb%e3%83%9f%e3%83%8a%e3%83%bc%e3%80%8c%e7%94%9f%e6%88%90%ef%bd%81%ef%bd%89%e3%82%92%e6%b4%bb%e7%94%a8%e3%81%97%e3%81%9f%e7%9f%a5%e8%b2%a1%e6%a5%ad%e5%8b%99/
 
一般社団法人香川県発明協会知的財産セミナー「生成ＡＩを活用した知財業務」
https://kagawa-hatsumei.com/wp-content/uploads/2026/05/c76fbf0c8d3e777aa0033f01c1c2fb00.pdf
 
 
Speaking at the Kagawa Invention Association Intellectual Property Seminar (June 23)
I will be speaking at the Intellectual Property Seminar organized by the Kagawa Invention Association on June 23.
In this seminar, I will provide an easy-to-understand explanation of:

• The relationship between generative AI and intellectual property practice, including how generative AI is currently being utilized, how its use is expected to expand in the future, and important considerations when adopting generative AI.
• Practical applications of generative AI in patent searching and patent analysis.
• Practical applications of generative AI in patent filing and patent prosecution.

The seminar is open not only to members of the Invention Association but also to non-members, and participation is free of charge. I would be delighted if you could join us.
Date and Time: Tuesday, June 23, 2026, 2:30 PM – 4:30 PM
Venue: General Training Room, 2nd Floor, Kagawa Intelligent Park Center Building, 2217-15 Hayashi-cho, Takamatsu
Capacity: 50 participants
Speaker: Hidenori Yorozu, Representative, Yorozu Intellectual Property Strategy Consulting

日立とコロンビア大学気候大学院の持続可能な投資センター（CCSI）は、2026年6月4日に共同報告書『AIと持続可能性トランジション：新たな機会、リスク、ガバナンス』（英文）を発表しました。AIが持続可能な社会への移行にどのような影響を与えるのかを、「地球環境」「エネルギーシステム」「産業・労働」「金融」「民主主義と社会的レジリエンス」の5つの分野から整理し、機会とリスクの観点で分析した上で、AIの利点を生かしながらリスクを抑えるためのガバナンスの枠組みと、その実現のためのロードマップを提言しています。
この共同報告書の知財業務への影響について、生成AIに深掘りさせましたので、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。
 
日立とコロンビア大学、AIが持続可能な社会への移行に与える機会とリスクを示した共同報告書を発表
2026-06-04
https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17843022
 
 
The Impact of AI on the Transition to a Sustainable Society
On June 4, 2026, Hitachi and the Center on Sustainable Investment (CCSI) at Columbia Climate School jointly released the report “AI and the Sustainability Transition: Opportunities, Risks, and Governance.”
The report examines how AI may influence the transition toward a sustainable society across five key domains: the global environment, energy systems, industry and labor, finance, and democracy and social resilience. It analyzes both the opportunities and risks associated with AI in each of these areas and proposes a governance framework, along with an implementation roadmap, to maximize AI’s benefits while mitigating its potential risks.
I asked generative AI to take a deeper look at the implications of this joint report for intellectual property (IP) operations and management. Please refer to the analysis below.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Readers are advised to review the information with these limitations in mind.

サマリア（Summaria）は、2026年上半期において「特許調査→分析→明細書作成→権利化→監視」という知財業務の全フェーズを一気通貫でカバーする方向へ急速に進化しました。
生成AIに、サマリアの2026年の進化を深掘りさせましたので、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。
 
サマリア半年振り返り ― 生成AI中心設計の特許情報サービスとして
https://note.com/ose_yosshy/n/nba9972e7c9b7
 
The Evolution of Summaria
Summaria has evolved rapidly during the first half of 2026 toward a platform that seamlessly covers the entire intellectual property workflow—from patent searching and analysis to patent specification drafting, prosecution, and monitoring.
I asked a generative AI system to take a deeper look at Summaria’s evolution in 2026, and I would like to share the results with you. Please note, however, that the investigation and analysis were conducted solely on the basis of publicly available information. As such, the findings may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing the content.

５月３１日　知財業務において若手を伸ばすためのAIを活用した教育法
５月３１日　荏原製作所の知財ROIC
５月３０日　平成22年(ネ)第10031号　「流し台のシンク事件」
５月３０日　材料選択型発明における「予測できない顕著な効果」
５月２９日　令和７年(行ケ)第10023号　予測することができなかった効果
５月２８日　令和７年(行ケ)第10043号　予測できない顕著な効果
５月２７日　Gemini for Scienceと自律型研究の未来
５月２７日　高市政権の知財戦略
５月２６日　ダイキン全社、知財部門における生成AIの活用
５月２５日　知的財産を企業の「稼ぐ力」に
５月２５日　TSMC機密情報不正取得、日本企業への教訓
５月２４日　「Gemini 3.5 Flash」が知財業務に与える影響
５月２４日　Google I/O 2026 AI発表の評価
５月２３日　コードの90%はAIが生成、人間は監督役
５月２２日　AIを使いこなせない弁護士は淘汰される？
５月２１日　関西知財セミナー (6/11) に登壇します。
５月２１日　Google が最新鋭モデル「Gemini 3.5」を発表
５月２０日　生成AIを活用した発明の無効化リスク回避方法
５月２０日　人間とロボットが10時間対決　Figure AIの「Figure 03」
５月１９日　日本ライセンス協会 奈良年次大会 パネルディスカッション
５月１９日　村田製作所の発明報奨制度
５月１９日　AI時代の日英特許翻訳のチェックポイント
５月１８日　生成AI,AIエージェント時代の特許事務所・弁理士の役割
５月１８日　生成AIを活用した自律型契約交渉（AI-to-AI Negotiation）
５月１８日　住友商事統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１８日　Geminiは遅れているのか
５月１７日　東京エレクトロン統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１６日　デンソー統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１６日　「万能の戦略」は存在しない
５月１５日　三井金属統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１４日　味の素統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１４日　EU AI法（AI Act）の修正案「AI Omnibus」
５月１3日　⽇清オイリオ統合報告書にみる知財・無形資産記述の変化
５月１3日　「野良AIエージェント」リスクとその対策
５月１3日　「Nano Banana 2」と「ChatGPT Images 2.0」
５月１2日　MicrosoftのAI for Science
５月１１日　企業知財の生成AI化で特許事務所弁理士の業務はどう変わるか
５月１１日　xAIがリリースした「Grok 4.3」
５月１０日　「AIロボティクス戦略」における知財戦略
５月１０日　「AIロボティクス戦略」
５月　９日　人型ロボット（ヒューマノイド）産業の現状と展望、特許動向
５月　８日　Anthropicが「金融業務向けAIエージェント」発表
５月　８日　日本の知財AIが世界展開を目指すための戦略と可能性
５月　８日　２０２５年１月１日～２０２５年６月３０日　ブログ記事一覧
５月　８日　２０２５年７月１日～２０２５年１２月３１日　ブログ記事一覧
５月　７日　知財部がない会社のための"企業知財部出身弁理士"の使い方
５月　７日　主要4業界（建設、SI、銀行、製薬）で生成AIが実務の標準基盤へ
５月　７日　「次世代エッジAI半導体」開発国家プロジェクト
５月　７日　一般家庭へ参入ヒューマノイドロボット「X Square Robot」
５月　６日　生成AIを活用した企業の知的財産教育
５月　６日　日本のドローン開発企業「テラドローン」の迎撃ドローン
５月　６日　Manus : AIが実務の実行者へと進化した象徴的サービス
５月　６日　SynapXの自己進化型フィジカルAI
５月　６日　「エッジAI」に強い面壁智能（ModelBest）
５月　５日　「GPT-5.5」のサイバーセキュリティ能力
５月　５日　DeepSeek V4は最先端技術に比べ約8ヶ月遅れ
５月　５日　２０２６年４月１日～２０２６年４月３０日　ブログ記事一覧
５月　５日　２０２６年１月１日～２０２６年３月３１日　ブログ記事一覧
５月　４日　生成AIが東大・京大入試で首席合格水準
５月　４日　日本が「AI後進国」から脱却し始めた
５月　３日　2026年CGC改訂で知的財産は「成長投資・・・」の中核要素へ
５月　３日　従来のプロンプトを最新モデルで使ってはいけない
５月　２日　「時給雇いロボ」として「ロボットが部下」の時代
５月　２日　地上ロボットとドローンのみで敵の陣地を初めて制圧
５月　１日　研究開発分野で加速するAI活用の実態
　２０２６年４月１日～２０２６年４月３０日　ブログ記事一覧
　２０２６年１月１日～２０２６年３月３１日　ブログ記事一覧
　２０２５年７月１日～２０２５年１２月３１日　ブログ記事一覧
　２０２５年１月１日～２０２５年６月３０日　ブログ記事一覧
 

先日、PatSnapの佐藤氏による「手戻りなき最速の開発サイクルへ」と題したセミナーを聴講しました。テーマは脱レアアースモーター開発でしたが、本質はAIエージェントによる研究開発・知財業務の変革にありました。
講演では、脱レアアースというゴールに対して複数の技術ルートが存在し、どのルートを選ぶかによって開発期間やコスト、成功確率が大きく変わることが説明されました。多くの開発プロジェクトでは、初期調査が不十分なまま設計や試作に進み、後になって特許障害や技術的課題が見つかり、大きな手戻りが発生します。
PatSnapはこれを「攻め」と「守り」の二段構えで解決します。攻めを担うEureka R&Dは、特許・論文を横断的に分析して技術課題に対する多様な解決策を提案します。一方、守りを担うEureka IPは、新規性調査やFTO調査を自律的に実施し、知財リスクを早期に発見します。
特に印象的だったのは、AIが単に回答を生成するのではなく、人間のサーチャーが行う検索式作成、反復検索、引用文献評価といった調査プロセスそのものを自律的に実行する点です。これは従来の生成AIによる支援を超えた「AIエージェント型調査」の姿といえます。
特許調査業務は、①人が検索し人が読む従来型、②生成AIが一次処理し人が確認する支援型、③AIが調査プロセスを自律実行し人が監査・最終判断するエージェント型へ進化しつつあります。PatSnapのデモは、その未来像を具体的に示すものであり、「AIに質問する時代」から「AIに調査を任せる時代」への移行を強く感じさせる内容でした。
 
【6月5日開催】Patsnap R&D Insight Webinar
https://www.patsnap.jp/event/0605rdwebinar
 
 
PatSnap’s Vision of AI-Agent-Based Patent Search and Technology Discovery
Recently, I attended a seminar presented by Mr. Sato of PatSnap titled “Toward the Fastest Development Cycle with No Rework.” While the theme focused on rare-earth-free motor development, the essence of the presentation was the transformation of R&D and intellectual property activities through AI agents.
The presentation explained that multiple technological pathways exist for achieving the goal of rare-earth-free motors, and that the choice of pathway can significantly affect development time, cost, and probability of success. In many development projects, teams move into design and prototyping before conducting sufficient prior-art and technology investigations. As a result, patent barriers or technical challenges are often discovered later, causing substantial rework and delays.
PatSnap addresses this challenge through a two-pronged approach of “offense” and “defense.” On the offensive side, Eureka R&D analyzes patents and scientific literature across domains to propose a wide range of solutions to technical problems. On the defensive side, Eureka IP autonomously conducts novelty searches and freedom-to-operate (FTO) analyses, enabling the early identification of intellectual property risks.
What I found particularly impressive was that the AI does not merely generate answers. Instead, it autonomously executes the research process itself—including search query generation, iterative searching, and citation evaluation—the same activities traditionally performed by skilled human searchers. This represents a form of “AI-agent-based investigation” that goes well beyond conventional generative AI assistance.
Patent search and analysis work is evolving through three stages: (1) the traditional model, where humans search and humans read; (2) the AI-assisted model, where generative AI performs preliminary processing and humans review the results; and (3) the agent-based model, where AI autonomously executes the investigation process while humans serve as auditors and final decision-makers.
The PatSnap demonstration provided a concrete glimpse of this future. More importantly, it highlighted the transition from an era in which we “ask AI questions” to an era in which we “delegate investigations to AI.”

現在、企業の目的に応じて多様な特許特化型の生成AIツールが展開されていますが、技術の進化に伴い、そのシステムアーキテクチャはユーザーの指示を待つ「アシスタント（支援型）」から、目標に向けて自ら行動する「エージェント（自律遂行型）」へと明確なパラダイムシフトがおきています。
特許特化型の生成AIツールは、PtsnapやTokkyo.Aiに代表される「AIエージェント型（自律遂行・目標指向型）」と、島津製作所(Genzo AI)、Summaria、AI Samurai、Patentfieldなどに代表される「従来型生成AI活用ツール（タスク特化・支援型）」の2つのカテゴリに大別でき、実務上は、企業の規模や目的に応じてこれらのツールを使い分けるのが良いと考えています。
生成AIに、これらの特許特化型生成AIツールの進化について深堀させましたので、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 Patent-Specialized Generative AI Tools
Today, a wide variety of patent-specialized generative AI tools are available to meet different corporate needs. As AI technology continues to advance, however, their underlying system architecture is undergoing a clear paradigm shift—from “assistants” (support-oriented systems) that wait for user instructions to “agents” (autonomous, goal-oriented systems) that proactively take actions to achieve specified objectives.
Patent-specialized generative AI tools can broadly be divided into two categories:

1. AI Agent-Based Tools (Autonomous Execution / Goal-Oriented), represented by tools such as PatSnap and Tokkyo.AI; and
2. Conventional Generative AI-Powered Tools (Task-Specific / Support-Oriented), represented by tools such as Shimadzu Corporation (Genzo AI), Summaria, AI Samurai, and Patentfield.

From a practical standpoint, it is advisable for companies to select and utilize these tools according to their size, objectives, and intellectual property strategy.
I asked a generative AI system to conduct a deeper analysis of the evolution of these patent-specialized generative AI tools. Please refer to the results below.
Please note that the investigation and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies or errors, and should therefore be reviewed with appropriate caution.
 

特許調査業務の進化を、①従来調査：人が検索し、人が読む。②島津製作所型の生成AI調査：人の判断ロジックをプロンプト化し、AIが一次処理し、人が確認する。③AIエージェント型調査：AIが調査プロセスを自律的に回し、人が監査・最終判断する。という3段階で整理して、新規性調査、無効資料調査、FTOの場合のやり方について分かりやすく比較して説明した文書を作成するよう生成に指示し結果を得ましたので、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 Patent Search Work Toward AI-Agent-Based Investigation
I instructed a generative AI system to prepare a document that explains, in an easy-to-understand manner, how patent search work is evolving through three stages:

1. Conventional Search: Humans perform the searches and humans read and analyze the results.
2. Shimadzu-Style Generative AI Search: Human decision-making logic is converted into prompts, AI performs the initial processing, and humans review and validate the results.
3. AI-Agent-Based Search: AI autonomously executes the search process, while humans perform auditing and make the final judgments.

The document compares these three approaches in the context of novelty searches, invalidity searches, and freedom-to-operate (FTO) searches, and explains their respective workflows, advantages, and limitations.
Please refer to the generated document for details.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information. Accordingly, the results may not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies or erroneous information. Please keep this in mind when reviewing the material.