ソフトバンクループの孫正義氏（会長兼社長）を発明者とする特許の公開件数が急増しています。日本出願でみると、5月末までに135件が公開されており、国際公開でみると、5月末までに33件が公開されています。
G08G1「車両の交通制御システム」を筆頭に、「車両の運動制御システム」に関連するB60W30、B60W40、B60W60、及び「イメージ・ビデオの分析や認識」に関連するG06T7、G06V10といった領域への出願が目立っています。
孫氏は生成AI（ChatGPT）との「対話」を通じてこれらの発明を考案し出願したとされており、生成AIを活用することで人間だけでは思い至らないようなアイデアを創出できる可能性があること、未来を想像してその未来を先取りするアイデアを出願する戦略では生成AIが優秀なパートナーになり得ることを実証しているのかもしれません。
 
 
2024年6月3日
自動運転レベル6を独自定義　孫正義氏の特許出願分析
https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC31BF00R30C24A5000000
 
ソフトバンク孫氏発明者特許の公開件数が急増
 
 
Analysis of the Rapid Increase in Patent Applications by Masayoshi Son of SoftBank
 
The number of patents published with Masayoshi Son, Chairman and President of SoftBank Group, as the inventor is rapidly increasing. As of the end of May, 135 patent applications have been published in Japan, and 33 have been published internationally.
 
Notable areas of application include G08G1 "Traffic Control Systems for Vehicles," B60W30, B60W40, B60W60 "Vehicle Motion Control Systems," and G06T7, G06V10 "Image and Video Analysis and Recognition."
 
It is said that Son conceived these inventions through "dialogues" with generative AI (such as ChatGPT), demonstrating that generative AI can create ideas that humans alone might not think of. This also suggests that generative AI can be an excellent partner in devising ideas that anticipate the future and strategically filing patents for those ideas.

ライオン株式会社とNTTデータは、6月3日、衣料用粉末洗剤の生産技術領域における熟練技術者の暗黙知を生成AIを用いて形式知化する取り組みを開始することを発表しました。
衣料用粉末洗剤の製造プロセス開発において、文章化されていない暗黙知を抽出し「勘所集」として文書化し、生成AIを活用した検索サービス「知識伝承AIシステム」に「勘所集」を取り込むことで、新たに衣料用粉末洗剤の製造プロセス開発を行うメンバーが、熟練者の技術や知識・ノウハウを容易に検索・活用することができ、効率的に担当業務が遂行できるよう支援するということです。
形式知化された情報と暗黙知化された情報を掛け合わせ、知識伝承および活用のユースケースが確立されることが期待されます。
 
 
国内熟練技術者の技術継承に向け、生成 AI を活用した暗黙知伝承に関する取り組みを開始
https://doc.lion.co.jp/uploads/tmg_block_page_image/file/9885/20240603_02.pdf
 
ライオン株式会社とNTTデータのプレスリリースをChatGPTに要約させました。
 
ChatGPT 4o

20240603_02.pdf
PDF
要約してください。
ChatGPT
このプレスリリースは、ライオン株式会社とNTTデータが協力して、衣料用粉末洗剤の生産技術領域における熟練技術者の暗黙知を生成AIを用いて形式知化する取り組みを開始することを発表しています。以下に主要なポイントを要約します：

1. 背景と目的:
   • 少子高齢化や労働力人口の減少により、熟練技術者の技術継承が困難になっている。
   • 衣料用粉末洗剤の製造プロセス開発において、熟練者の技術やノウハウを効率的に継承するための仕組みを構築することが急務となっている。
2. 取り組みの概要:
   • 熟練技術者の暗黙知を「勘所集」として文書化し、生成AIを活用した「知識伝承AIシステム」に取り込む。
   • 新規参画者が熟練者の技術や知識を効率的に検索・活用できるようにすることで、技術継承を支援。
3. 具体的な方法:
   • 熟練者へのインタビューやワークショップを通じて暗黙知を抽出し、生成AIで文書化。
   • 生成AIは、インタビュー結果の整理や文書化を高精度かつ低コストで行う。
4. 今後の展望:
   • 既存の文書と暗黙知の抽出を組み合わせ、形式知化を推進。
   • 熟練者の暗黙知の抽出範囲を拡大し、他製品にも展開。
   • NTTデータの技術や知見を活用し、暗黙知の抽出と生成AIの適用をさらに進める。
   • 将来的には、NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」を活用し、セキュアかつ専門的な内容を取り込む生成AIを検討。

この取り組みにより、ライオンは国内外の技術力向上とグローバル競争力の強化を目指し、NTTデータは製造業界をはじめとする社会的課題解決に貢献することを目指しています。
 
 
YouTube　池田朋弘のワーク実況_リモ研サブチャンネル
熟練者の暗黙知を生成ＡＩで継承～ライオンとNTTデータ事例から、生成AIの使い方を考える
https://www.youtube.com/watch?v=MAhDhfPWj50
文字起こしからChatGPTに要約させました。
 
熟練者の暗黙知を生成ＡＩで継承～ライオンとNTTデータ事例から、生成AIの使い方を考える.docx
ドキュメント
要約してください。
ChatGPT
この文書は、NTTデータとライオンが共同で行っている「熟練者の暗黙知を生成AIで形式知化する取り組み」について述べています。具体的には、衣料用粉末洗剤の生産技術分野で、熟練者の知識を抽出して文書化し、新規参画者が効率的に技術を継承できるシステムを構築しています。
少子高齢化による労働力人口減少により技術継承が難しくなる中、両社は熟練者へのインタビューやワークショップを通じて抽出した暗黙知を文書化し、それを生成AIを活用した知識伝承システムに取り込むことで、効率的な技術継承を目指しています。
AIはインタビューや音声・動画の解析、データの整理・文書化を高精度で行い、コストとスピードの面で優れています。しかし、熟練者が自分の知見をAIに伝えることにはハードルがあるため、これを克服することが重要です。
さらに、スラックやチームズなどのチャットツールでの議論内容を低コストでデータ化し、Q&Aや要約を作成してデータベースに保存する方法も提案されています。このようにして、重要な議論を後から抽出しやすくする仕組みがニーズとして存在していると述べられています。
 
 
Lion Corporation and NTT DATA announced on June 3rd that they are launching an initiative to formalize the tacit knowledge of skilled technicians in the production technology field of powdered laundry detergent using generative AI. The goal of this project is to extract the unarticulated tacit knowledge involved in the development of the manufacturing process for powdered laundry detergent and document it as a "Kanjo-shu" (Collection of Insights).
 
The "Kanjo-shu" will be integrated into the "Knowledge Transfer AI System," a search service utilizing generative AI. This will allow new members involved in the development of powdered laundry detergent manufacturing processes to easily search for and utilize the techniques, knowledge, and know-how of skilled technicians, thereby supporting the efficient execution of their tasks.
 
By combining formalized information with tacit information, it is expected that use cases for knowledge transfer and utilization will be established. This initiative aims to pass on the valuable knowledge of skilled technicians to future generations and contribute to the improvement of manufacturing processes.

5月23日にライブ配信された、第191回知財実務オンライン：「暗黙の知財同盟：高い企業収益を得る知財の活用　第１部：高収益を獲得する７つのスキーム　第２部：携帯電話の実例」は、ゲストが元 パナソニックR&D知的財産センター所長、現 名城大学顧問　後藤吉正 氏、前 ドコモ執行役員（研究開発担当） 現 大阪大学教授　栄藤 稔 氏でした。

アーカイブ動画を文字起こしして、 ChatGPTに要約させました。
 
ChatGPT 4o

（第191回）知財実務オンライン：「暗黙の知財同盟：高い企業収益を得る知財の活用」（ゲスト：現 名城大学顧問　後藤 吉正／現 大阪大学教授　栄藤 稔）.docx
ドキュメント
ステップバイステップで要約してください。
ChatGPT
このドキュメントの内容をステップバイステップで要約します。
第1部：高収益を獲得する7つのスキーム
1. 暗黙の知財同盟

• 定義: 明示的な合意なしに、特定の企業同士が相互に特許を利用し、他社の参入を抑制する方法。
• 例: インクジェットプリンター市場では、キャノン、エプソン、ヒューレットパッカードが暗黙の同盟を組み、市場シェアの大半を占有。

2. 標準必須特許（SEPs）の活用

• 定義: 標準化された技術に必須の特許を活用し、他社にライセンスを提供することで収益を得る方法。
• 例: DVDドライブ市場では、主要企業が標準必須特許を保有し、他社の参入を困難にした。

3. 戦略的提携

• 定義: 複数の企業が提携し、特許や技術を共有することで市場を支配する方法。
• 例: 白色LED市場では、主要企業がクロスライセンス契約を結び、市場シェアを確保した。

第2部：携帯電話の実例
1. クアルコムの例

• 戦略的特許ポートフォリオ: クアルコムは3G技術の標準必須特許の多くを保有し、他社にライセンスを提供することで収益を得た。
• ライセンス交渉の強化: クアルコムは、自社のチップを採用する企業に対して特許ライセンス料を減免するなど、強力な交渉力を発揮した。

まとめ

• 知財マネジメントの重要性: 知的財産を戦略的に活用することで、企業は高い収益を得ることができる。
• 経営戦略との統合: 知財戦略は経営戦略と一体化することが重要であり、トップマネジメントの理解と関与が不可欠である。

これにより、企業は知財を活用して市場競争力を高め、持続的な収益を確保することが可能になります。

質疑応答についてできるだけ詳しくピックアップしてください。
ChatGPT
質疑応答の詳細
1. クアルコムのライセンス交渉について

• 質問: クアルコムがライセンス交渉において、チップを購入した企業にライセンス料を減免するスキームが現在も許されているのか？
• 回答: クアルコムの手法は以前から問題視されており、アメリカのFTCが提訴しましたが、最終的に最高裁判決で競争法に抵触しないと結論付けられました 。

2. IPRジェネレーターの経験について

• 質問: IPRジェネレーターの経験から、エンジニアに対するアドバイスは何か？
• 回答: 会社として何を持って褒め、報酬とするかを明確に決めることが重要。IPRジェネレーターが嫌になることを避けるために、適切な評価と報酬制度が必要 。

3. 暗黙の知財同盟のフィクサーについて

• 質問: 暗黙の同盟を組む企業同士を裏で取り持つ人（フィクサー）は存在したのか？
• 回答: 我々の研究では、そのような人物がいたかどうかは確認できなかった。インクジェットやLEDの場合、企業は競合であり、相手の様子を見ながら行動していた 。

4. スタートアップへのアドバイス

• 質問: スタートアップが暗黙の知財同盟を実践する際のアドバイスは何か？
• 回答: CEOや創業者が知財についてよく理解し、経営の一部として捉えることが重要。知財戦略はトップマネジメントが関与するべきである 。

5. 日本企業の必須特許取得の再現性について

• 質問: 必須特許の取得は運か、それとも再現性があるのか？また、技術者や予算の初期投入が多いほど取りやすくなるのか？
• 回答: 必須特許の取得は初期投入が多いほど成功しやすい。連盟金の技術開発が早いほどリターンは大きく、経営戦略と知財戦略を一体化させることが重要 。

このような質問と回答が行われ、知財戦略の重要性や実践方法についての具体的な議論が交わされました。
​
「高収益を獲得する7つのスキーム」の７つについてポイントを教えてください。
ChatGPT
高収益を獲得する7つのスキームのポイント

1. 暗黙の知財同盟
   • 概要: 明示的な合意なしに、特定の企業同士が互いの特許を利用し、市場の競争を制御する。
   • 例: インクジェットプリンター市場では、キャノン、エプソン、ヒューレットパッカードが暗黙の同盟を組み、市場シェアを確保。
2. 標準必須特許（SEPs）の活用
   • 概要: 技術標準に必須の特許を保有し、他社にライセンス提供することで収益を得る。
   • 例: DVDドライブ市場では、主要企業が標準必須特許を保有し、他社の参入を困難にした。
3. 戦略的提携
   • 概要: 複数の企業が提携し、特許や技術を共有して市場を支配する。
   • 例: 白色LED市場では、主要企業がクロスライセンス契約を結び、市場シェアを確保。
4. 自社技術のエコシステム構築
   • 概要: 自社の技術を中心にエコシステムを構築し、他社の依存度を高める。
   • 例: 特定の業界標準を自社技術で固めることで、他社が自社技術に依存せざるを得ない状況を作り出す。
5. ライセンス交渉の強化
   • 概要: 自社の強い特許ポートフォリオを活用し、ライセンス交渉を有利に進める。
   • 例: クアルコムは、自社の3G技術の標準必須特許を用いて、他社とのライセンス交渉を有利に進めた。
6. 特許戦略の一体化
   • 概要: 特許戦略を経営戦略と一体化させることで、企業全体の競争力を高める。
   • 例: 経営戦略に特許戦略を組み込み、特許を企業の競争力強化のために積極的に活用。
7. 技術開発の初期投入
   • 概要: 重要な技術分野に対して初期段階から積極的に資源を投入し、特許ポートフォリオを強化する。
   • 例: 先行して技術開発を進めることで、広範な特許を取得し、競争優位を確立する。

これらのスキームを活用することで、企業は知財を通じて市場競争力を高め、高収益を得ることが可能になります 。
 
 
【第191回】知財実務オンライン
「暗黙の知財同盟：高い企業収益を得る知財の活用　第１部：高収益を獲得する７つのスキーム　第２部：携帯電話の実例」
■ゲスト
・元 パナソニックR&D知的財産センター所長、現 名城大学顧問　後藤吉正
・前 ドコモ執行役員（研究開発担当） 現 大阪大学教授　栄藤 稔
https://www.youtube.com/watch?v=UGBIB5rD7v0&t=591s
 
暗黙の知的財産同盟によるイノベーションの専有
6/5/2024
https://yorozuipsc.com/blog/6749543
 
 
 
IP Practice Online "Implicit IP Alliances: Utilizing IP for High Corporate Earnings"
 
On May 23, the 191st IP Practice Online session was broadcast live, titled "Implicit IP Alliances: Utilizing IP for High Corporate Earnings." This session consisted of two parts: Part 1 discussed seven schemes for achieving high earnings, and Part 2 provided real-world examples from the mobile phone industry. The guests for this session were Yoshimasa Goto, Advisor at Meijo University and former Director of Panasonic R&D Intellectual Property Center, and Minoru Etoh, Professor at Osaka University and former Executive Officer (in charge of R&D) at NTT DOCOMO.
 
Seven Schemes for Achieving High Earnings

1. Implicit IP Alliances
   • Overview: Without explicit agreements, certain companies mutually use each other's patents to control market competition.
   • Example: In the inkjet printer market, Canon, Epson, and Hewlett-Packard formed an implicit alliance, dominating the market share.
2. Utilization of Standard Essential Patents (SEPs)
   • Overview: Holding patents essential to standardized technologies and licensing them to other companies to generate revenue.
   • Example: In the DVD drive market, major companies held SEPs, making it difficult for other companies to enter the market.
3. Strategic Alliances
   • Overview: Multiple companies form alliances, sharing patents and technologies to dominate the market.
   • Example: In the white LED market, major companies entered cross-licensing agreements to secure market share.
4. Building an Ecosystem Around Proprietary Technology
   • Overview: Creating an ecosystem centered on proprietary technology, increasing other companies' dependence on it.
   • Example: Establishing industry standards around proprietary technology, making it necessary for other companies to rely on it.
5. Enhancing License Negotiations
   • Overview: Leveraging a strong patent portfolio to strengthen license negotiations.
   • Example: Qualcomm used its SEPs for 3G technology to enhance its bargaining power in license negotiations with other companies.
6. Integration of Patent Strategy with Business Strategy
   • Overview: Integrating patent strategy with business strategy to enhance overall corporate competitiveness.
   • Example: Incorporating patent strategy into business strategy to actively use patents to strengthen the company's competitive edge.
7. Early Investment in Technology Development
   • Overview: Actively investing resources in important technology areas from the early stages to strengthen the patent portfolio.
   • Example: Advancing technology development early to acquire a broad range of patents and establish competitive superiority.

Q&A Highlights

1. Qualcomm's License Negotiation Strategy
   • Question: Is Qualcomm's strategy of reducing license fees for companies that purchase its chips still permissible?
   • Answer: Qualcomm's method has been under scrutiny, with the FTC filing a lawsuit. However, the Supreme Court eventually ruled that Qualcomm's practices do not violate antitrust laws.
2. Experience with IPR Generators
   • Question: What advice can be given to engineers based on the experience with IPR generators?
   • Answer: It is important for companies to clearly define what is rewarded and how, ensuring that IPR generators do not become disillusioned. Appropriate evaluation and compensation systems are necessary.
3. Existence of Fixers in Implicit IP Alliances
   • Question: Were there any fixers who secretly coordinated companies to form implicit alliances?
   • Answer: Our research did not find evidence of such individuals. In cases like inkjet printers and LEDs, companies were competitors and acted while observing each other's behavior.
4. Advice for Startups
   • Question: What advice can be given to startups trying to implement implicit IP alliances?
   • Answer: CEOs and founders should deeply understand IP and consider it an integral part of management. It is crucial for top management to be involved in IP strategy.
5. Reproducibility of Japanese Companies Obtaining Essential Patents
   • Question: Is obtaining essential patents a matter of luck, or is there reproducibility? Also, does initial investment in technology and budget increase the chances?
   • Answer: Obtaining essential patents is more successful with substantial initial investment. Early technical development is crucial, and integrating management strategy with IP strategy is important.

By employing these schemes, companies can enhance their market competitiveness through IP and secure sustainable high earnings.

対象の特許は、特殊パラメータ発明で、除くクレームを含む特許です。
原告は、特許無効審判請求を行いましたが、「本件審判の請求は成り立たない」との審決受け、審決の取消しを求める本件訴訟を提起しました。
裁判所は、原告の請求を棄却しましたが、この判決は、優先権主張、補正・訂正、新規事項追加、実施可能性など、特許法における重要な要素が複雑に絡み合う事案であり、今後の実務においても参考になると思われます。
 
 
特許第６５３９４０７号の特許請求の範囲
【請求項１】
  害虫忌避成分を含む害虫忌避組成物が充填され、前記害虫忌避組成物を噴射する噴口が形成された噴射製品（ただし、噴射剤を含む場合を除く）であり、
  前記害虫忌避組成物は、２０℃での蒸気圧が２．５ｋＰａ以下であり、かつ、噴射後の揮発を抑制するための揮発抑制成分（ただし揮発抑制成分がグリセリンである場合を除く）を、害虫忌避組成物中、１０質量％以上含み、
  前記害虫忌避成分は、３－（Ｎ－ｎ－ブチル－Ｎ－アセチル）アミノプロピオン酸エチルエステル、ｐ－メンタン－３，８－ジオール、１－メチルプロピル ２－（２－ヒドロキシエチル）－１－ピペリジンカルボキシレートからなる群から選択される少なくとも１の成分であり、
  前記噴口から１５ｃｍ離れた位置における噴射された前記害虫忌避組成物の５０％平均粒子径ｒ15と、前記噴口から３０ｃｍ離れた位置における噴射された前記害虫忌避組成物の５０％平均粒子径ｒ30との粒子径比（ｒ30／ｒ15）が、０．６以上となるよう調整され、
  前記噴口から３０ｃｍ離れた位置における噴射された前記害虫忌避組成物の５０％平均粒子径ｒ30が、５０μｍ以上となるよう調整された、噴射製品。
 
 
令和６年３月２６日判決言渡
令和５年（行ケ）第１００５７号 審決取消請求事件　判決
https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/886/092886_hanrei.pdf
 
特許法の八衢　2024-04-14
優先権主張を伴う「実施例補充型」出願について国内優先権の有効性が判断された事案 ― 知財高判令和6年3月26日（令和5年(行ケ)第10057号）
https://patent-law.hatenablog.com/entry/2024/04/14/114352
 
2024.03.26 「フマキラー v. アース製薬」 知財高裁令和5年(行ケ)10057　― 優先権主張の効果、補正・訂正要件、実施可能要件の交差点 ―
2024.05.21
https://www.tokkyoteki.com/2024/05/2024-03-26-r5-gyo-ke-10057.html
 
Case No. Reiwa 5 (Administrative Case) 10057: "Injection Products and Injection Method"
The patent in question is an invention with special parameters, including an exclusion claim. The plaintiff filed a request for a patent invalidation trial, but upon receiving the trial decision stating, "the request for this trial is not upheld," initiated this lawsuit seeking to overturn the decision.
 
The court dismissed the plaintiff's claims. This ruling involves complex issues such as the claim of priority, amendments and corrections, the addition of new matters, and feasibility—important factors in patent law—and is expected to serve as a reference in future practice.
 
 
 
ChatGPT 4o


優先権主張を伴う「実施例補充型」出願について国内優先権の有効性が判断された事案 ― 知財高判令和6年3月26日（令和5年(行ケ)第10057号） - 特許法の八衢.pdf
PDF
ステップバイステップで詳しくポイントを教えてください。
ChatGPT
優先権主張を伴う「実施例補充型」出願について国内優先権の有効性が判断された事案のステップバイステップ解説
以下は、知財高裁令和6年3月26日（令和5年(行ケ)第10057号）に関する判決のステップバイステップの解説です。
1. はじめに
この判決は、国内優先権の主張を伴う「実施例補充型」の特許出願について、国内優先権の有効性が問題となった事案です。具体的には、2つの日本出願（優先権出願1：2016年3月31日出願、および優先権出願2：2016年11月25日出願）を基礎とする国内優先権の主張が認められるかどうかが争点となりました​​。
2. 優先権出願1および本件出願

• 優先権出願1：害虫忌避成分を含む害虫忌避組成物が充填された噴射製品に関するもので、3種類の成分（EBAAP、p-メンタン-3,8-ジオール、イカリジン）を含むことが記載されていますが、イカリジンについての実施例はありませんでした​​。
• 本件出願：優先権出願1および2を基礎とするPCT出願が日本に移行され、特許権が設定されました。優先権出願2において、イカリジンを含む実施例が追加されました​​。

3. 裁判所の判断

• 技術的事項の範囲：裁判所は、後の出願の特許請求の範囲に記載された発明の要旨となる技術的事項が、先の出願の当初明細書等に記載された技術的事項の範囲を超えない場合に限り、優先権主張の効果が認められると判示しました​​。
• 実施可能性：さらに、裁判所は、技術的事項が実施可能であるかどうかを基準に判断しました。優先権出願1の記載に基づき、イカリジンを含む組成物も過度の試行錯誤なく実施可能であると認定されました​​。

4. 原告の主張に対する判断

• 技術的事項の追加：原告は、イカリジンを含む実施例が優先権出願2で追加されたことを理由に、優先権出願1を基礎とする優先権主張の効果は認められないと主張しました。しかし、裁判所は、イカリジンを含む部分も優先権出願1に記載された技術的事項の範囲内であると判断しました​​。
• 実施可能要件：原告の主張に反して、裁判所はイカリジンを含む害虫忌避組成物が優先権出願1に基づいて実施可能であり、新規事項の追加には該当しないとしました​​。

5. 結論
裁判所は、フマキラーの請求を棄却し、優先権出願1に基づく国内優先権の有効性を認めました。この判決は、優先権主張、補正・訂正、新規事項追加、実施可能性など、特許法における重要な要素が複雑に絡み合う事案であり、今後の実務においても重要な指針となるでしょう​​。
 
 
2024.03.26 「フマキラー v. アース製薬」 知財高裁令和5年(行ケ)10057　― 優先権主張の効果、補正・訂正要件、実施可能要件の交差点 ―.docx
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ステップバイステップで詳しくポイントを教えてください。
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メモリを更新しました
以下は「フマキラー v. アース製薬」知財高裁令和5年(行ケ)10057の判決内容に関する詳細なポイントの解説です。
背景

1. 事案の概要:
   • フマキラー（原告）は、アース製薬（被告）が特許権者である特許第6539407号に対して無効請求不成立審決の取消しを求めた。
   • 問題となったのは、実施例補充型の国内優先権主張の効果が認められるかどうかという点。

裁判所の判断

1. 優先権主張の効果の判断基準:
   • 裁判所は、「後の出願の特許請求の範囲に記載された発明の要旨が、先の出願の当初明細書等に記載された技術的事項を超える場合、その超えた部分については優先権主張の効果は認められない」とした。
   • さらに、「技術的事項を超えるか否かの判断は、実施可能であるかを基準にする」と判示。
2. 実施可能性の判断:
   • 具体的には、優先権出願1の明細書に記載された内容が、後の出願に追加された実施例と技術的に一致するかを判断。
   • 本件では、イカリジンを含む噴射製品も過度の試行錯誤なく実施可能であると認められたため、優先権主張の効果が認められた。

コメントと考察

1. 優先権主張の効果と補正・訂正要件の関係:
   • 優先権主張の効果は、補正されたものであると仮定して新規事項の追加となる場合には認められないという考え方が定着している。
2. 過去の判決例との比較:
   • 「人工乳首事件」や「シンジェンタ事件」などの過去の判例と比較し、優先権主張の効果の判断基準が補正・訂正の新規事項追加の考え方に近いことが指摘された。
3. 今後の課題:
   • 補正・訂正要件、実施可能要件、優先権主張の効果が交差する状況において、予測可能性を高めるためのさらなる整理と明確化が必要とされている。

結論
裁判所は、フマキラーの請求を棄却し、優先権主張の効果が認められると判断しました。この事案は、優先権主張、補正・訂正、新規事項追加、実施可能性など、特許法における重要な要素が複雑に絡み合う典型的なケースとなっています。

「クールジャパン戦略」の改定は２０１９年以来５年ぶりです。
新たなクールジャパン戦略原案のポイント
基幹産業化：アニメやゲームなどのクールジャパン関連分野を基幹産業に位置づけ。
海外展開支援：若手クリエイターやアーティストの海外展開を複数年にわたって支援。
デジタル化推進：文化や学術関連資料のデジタル化を推進し、2026年度以降の戦略を策定。
輸出先多角化：中国やロシアの輸入規制に対応するため、農林水産物の輸出先を多角化。
インバウンド依存回避：インバウンドの出国元を一部の国・地域に過度に依存することを回避。
 
「クールジャパンを再起動」政府が戦略改定へ　過去の反省生かせるか
2024年6月1日
https://digital.asahi.com/articles/ASS503FKHS50ULFA013M.html
 
クールジャパン、「再起動」へ新戦略　アニメ・ゲームを基幹産業に、海外展開２０兆円目標
2024年6月1日
https://digital.asahi.com/articles/DA3S15948269.html
 
クールジャパン機構失敗の考察…日本のアニメも漫画も、何も知らない「官」の傲慢
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/b5b31b1f350f368c82bb7ca64598cde0f9e4eae5
 
クールジャパン機構は失敗したのか!? 経産省CJ課からみる政策投資の10年
https://gamebiz.jp/news/386123
 
巨額赤字のクールジャパン機構　首相「経営改善求めること必要」
https://digital.asahi.com/articles/ASRB04J0BRB0UTFK00F.html
 
 
 
Rebooting the Cool Japan Strategy
 
The Cool Japan Strategy has been revised for the first time in five years since 2019.
Key points of the new draft of the Cool Japan Strategy
Making key industries: Positioning Cool Japan-related fields, such as animation and games, as key industries.
Support for overseas expansion: Provide multi-year support for young creators and artists to expand their business overseas.
Promotion of digitization: Promote digitization of cultural and academic materials, and formulate strategies for 2026 and beyond.
Diversification of export destinations: Diversify export destinations for agricultural, forestry, and fishery products in order to comply with import restrictions in China and Russia.
Avoiding dependence on inbound travel: Avoid excessive dependence on a few countries and regions as the source of inbound travel.

5月22日に開かれた第９回ＡＩ戦略会議で示された「AI制度に関する考え方」についての資料では、「AIはイノベーション。一方で、様々なリスクがあり、イノベーション促進のためにも、適切なガードレールが必要。日本はAI全体に対してAI事業者ガイドラインで迅速に対応。各国はソフトロー（規格・ガイドライン）とハードロー（法律・基準）の組合せを指向。日本においても制度の要否も含め検討は必要。」として、日本においてもハードロー（法律・基準）検討を始めることを提案しています。
  
AI戦略会議第9回part4：AI制度に関する考え方について
https://www.youtube.com/watch?v=2ksMMvgEDGg&t=1s
​
ＡＩ戦略会議　第９回（令和６年５月２２日）
資料2-1「AI制度に関する考え方」について
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/shiryo2-1.pdf
資料2-2「AI制度に関する考え方」について（概要）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/shiryo2-2.pdf
 
ＡＩ法規制、検討開始へ　戦略会議で決定―政府
2024年05月22日
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024052201015&g=eco
 
Japan also begins to study hard law (law and standards) for AI regulation
 
In a document on “Ideas on AI System” presented at the 9th AI Strategy Conference held on May 22, 2012, it was stated that “AI is an innovation. On the other hand, there are various risks, and appropriate guardrails are needed to promote innovation. Japan responds quickly to AI as a whole with AI business operator guidelines. Each country is oriented toward a combination of soft law (standards and guidelines) and hard law (laws and standards). Japan also needs to consider whether or not a system is necessary. The report suggests that Japan should also start considering hard law (laws and standards).
 
 
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AI戦略会議第9回part4：AI制度に関する考え方について.docx
ドキュメント
要約してください。
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AI制度に関する考え方の要約

1. AIのリスクとイノベーション:
   • AIはイノベーションを推進する一方で、リスクも存在するため、適切なガードレールが必要。
   • 各国はリスクベースアプローチを採用しており、リスクの大きさに応じた対策を実施。
2. 各国の対応:
   • EU: 人権などの観点からAI全体に対して法律を制定。
   • アメリカ: ビッグテック企業による自主的なコミットメントと既存法令の活用。
   • 日本: AI事業者向けガイドラインを迅速に対応し、柔軟な制度を目指す。
3. ハードローとソフトローの組み合わせ:
   • EU: 広範なハードローをベースにソフトローで補完。
   • アメリカ: ソフトローがベースで必要に応じてハードローを制定。
   • 日本: 主にソフトローで対応し、リスクの高いAIに対しては法的規制を検討。
4. リスクベースのアプローチ:
   • リスクの高いAI開発者や提供者には、ハードローを含めた規制を検討。
   • リスクの低い場合はソフトローで対応。
   • 政府によるAIの適切な調達や利用、リスクの調査と情報提供を行う。
5. 技術的対策と規制:
   • 誤情報や偽情報に対しては、技術的対策やプラットフォームのラベリングを推奨。
   • EU: デジタルサービス法により、プラットフォーム事業者に対策を求める。
   • 日本: 大規模プラットフォーム事業者に対して対応の迅速化と透明化を義務付ける法律が成立。
6. 知的財産権:
   • AI時代の知的財産権については、複合的な対応が必要であり、エコシステムの確立を目指す。
   • 日本では、AIの学習目的に対して著作権法の適用範囲を明確化し、柔軟な対応を行っている。

この要約は、AI制度に関する最新の議論と各国の対応状況について包括的に理解するためのものです。
shiryo2-2.pdf
PDF
資料をステップバイステップで要約してください。
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以下に「AI制度に関する考え方」についての資料をステップバイステップで要約します。
1. 概要

• AIのリスクとガードレールの必要性: AIはイノベーションを促進するが、製品・サービスの安全性、人権侵害、安全保障、財産権侵害など様々なリスクがあるため、適切なガードレールが必要。
• 各国の対応: EUは人権を重視し、米国はビッグテックの自主的なコミットメントを基本としつつ、大統領令で規制を行う。日本はAI事業者ガイドラインで迅速に対応。

2. リスクベースアプローチと規制の組み合わせ

• EU: 広範なハードロー（法律）をベースにソフトロー（ガイドライン）で補完。
• 米国: ソフトローをベースにしつつ、必要に応じてハードローを制定。
• 日本: 主にソフトローで対応し、リスクの高いAIには法的規制を検討。

3. AI事業の主体別の対応

• AI開発者（影響大・高リスク）: EUと米国はハードローも検討。日本でもソフトローを補完する法制度の要否を検討し、官民連携型の第三者機関による共同規制を検討。
• AI開発者（影響小・低リスク）: ソフトローで対応し、安全確保やプロダクト認証制度を検討。
• AI提供者・利用者（影響大・高リスク）: 業法や規制法で対応。重要インフラでは技術変化や利用状況に応じた機動的な対応が必要。
• AI提供者・利用者（影響小・低リスク）: ソフトローで対応し、第三者によるガバナンス認証制度も検討。
• 政府: AIの適切な調達・利用を行い、違法行為へのAI利用などのリスク情報を調査し、改善・排除措置を検討。

4. 偽・誤情報と知的財産権のリスク対策

• 偽・誤情報対策: デジタル空間における情報流通の健全性確保のため、技術的対策やプラットフォーム事業者への義務付け。
• 知的財産権: AI時代の知的財産権について法的整理を行い、技術、契約、法の相互補完的な関係を確認。著作権法の適用範囲を明確化し、適正な開発・利用環境の実現を目指す。

5. 具体的な考え方

• 柔軟な制度: リスクや技術進歩に応じた柔軟な制度を目指し、ソフトローを最大限活用しつつ、必要に応じてハードローを検討。
• 国際整合性: G7広島AIプロセスの国際指針を踏まえ、スタートアップや外国企業が安心して事業活動を展開できるようにする。
• リスクベースのアプローチ: 各主体に応じたリスク対応を行い、法令とガイドラインの併用も検討。

このステップバイステップの要約により、資料の全体像を理解しやすくなります。
 

Perplexity、Cohesive、GPT-4o、Claude3、Gemini 1.5 proの5つのツールの中で一番優れたブログ記事を書けるのか調査した結果、Gemini 1.5ProとChatGPT 4oが特に優れているという記事がでていました。
英語版の評価結果ですが、ウォール・ストリート・ジャーナルが「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」「Claude」「Perplexity」の5種のチャットAIに対して日常会話で発生しそうな質問を入力し、応答内容を評価するテストを実施（ChatGPTでは「GPT-4o」、Geminiでは「Gemini 1.5 Pro」）した結果、総合的な評価ではPerplexityが１位、2位ChatGPT、3位Gemini、4位Claude、5位Copilotという記事がでていました。
ChatGPT独走の時代は終わり、分野に応じて使い分ける時代になってきたようです。
 
 
2024年05月28日
「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」「Claude」「Perplexity」の性能を日常的な会話で評価した結果が公開される　　
 
 
【一番精度が高いのは？】2024年最新版のブログ生成AIを徹底比較してみた
《Perplexity、Cohesive、GPT-4o、Claude3、Gemini 1.5 pro》
Author　CHAEN MASAHIRO
June 01, 2024
https://ai-database.beehiiv.com/p/ai-blog?utm_source=ai-database.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=2024-ai
今回は、Perplexity、Cohesive、GPT-4o、Claude3、Gemini 1.5 proの5つのツールの中で一番優れたブログ記事を書けるのか調査
Gemini 1.5ProとChatGPT 4oが特に優れている
 
英語版の評価結果ですが、
2024年05月28日
「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」「Claude」「Perplexity」の性能を日常的な会話で評価した結果が公開される　　
https://gigazine.net/news/20240528-ai-chatbot-ranking/
ウォール・ストリート・ジャーナルが「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」「Claude」「Perplexity」の5種のチャットAIに対して日常会話で発生しそうな質問を入力し、応答内容を評価するテストを実施し、テスト結果を公開。ChatGPTでは「GPT-4o」、Geminiでは「Gemini 1.5 Pro」。
総合的な評価ではPerplexityが１位、2位ChatGPT、3位Gemini、4位Claude、5位Copilot。
 
質問のカテゴリ   1位        2位        3位        4位        5位
健康       ChatGPT            Gemini  Perplexity            Claude   Copilot
ファイナンス      Gemini  Claude   Perplexity            ChatGPT            Copilot
料理       ChatGPT            Gemini  Perplexity            Claude   Copilot
仕事関連の文章作成          Claude   Perplexity            Gemini  ChatGPT            Copilot
創造的な文章作成             Copilot  Claude   Perplexity            Gemini  ChatGPT
要約       Perplexity            Copilot  ChatGPT            Claude   Gemini
時事問題              Perplexity            ChatGPT            Copilot  Claude   Gemini
コーディング      Perplexity            ChatGPT            Gemini  Claude   Copilot
応答時間              ChatGPT            Gemini  Copilot  Claude   Perplexity
総合的な評価      Perplexity            ChatGPT            Gemini  Claude   Copilot
 
 
Perplexity, Cohesive, GPT-4o, Claude3, Gemini 1.5 pro comparison
 
An article on Gemini 1.5Pro and ChatGPT 4o was published as a result of a survey to determine which of the five tools (Perplexity, Cohesive, GPT-4o, Claude3, and Gemini 1.5 pro) is the best at writing blog posts.
The Wall Street Journal conducted a test in which they asked five chat AIs (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, and Perplexity) questions that might occur in daily conversations and evaluated their responses (ChatGPT The results of the test (GPT-4o for ChatGPT and Gemini 1.5 Pro for Gemini) showed that Perplexity ranked first in the overall evaluation, followed by ChatGPT in second, Gemini in third, Claude in fourth, and Copilot in fifth.
It seems that the era of ChatGPT's dominance is over, and we are now in the era of using different tools depending on the field.

特許権を持つ人の同意無しに国が第三者に利用を認める「裁定」を特許庁に請求していた、裁定請求第1号（2021-1)「網膜色素上皮細胞の製造方法」の特許使用に関する裁定請求で、特許庁で約2年半にわたり審議が行われましたが和解が成立しました。
請求人が、患者本人のiPS細胞を使った治療30例に限定して特許の利用が認められたということです。
「裁定請求という異例の事態に至ったのは、当初の特許契約に今から見れば硬直的な面があったから」だということで、今後は、特許が活用されない状況が一定期間続いた場合に協議したり、第三者にライセンス供与したりできる柔軟な契約が増えることが望まれます。
 
 
和解内容（和解契約書から抜粋）
1.請求⼈らは、本和解契約成⽴後、直ちに本件裁定請求を取り下げる。
2.被請求⼈らは、請求⼈らが関与して⾏うRPE不全症（萎縮型加齢⻩斑変性 及び滲出型加齢⻩斑変性の⼀部（RPE萎縮が⼤きく残るタイプ）を含む。）を対象とした⾃由診療（以下「本⾃由診療」という。）において、請求⼈らが本特許権を実施して⾏う⾃家iPS細胞由来RPE細胞（MastCT-02）の製造、譲渡（本⾃由診療を⾏う医療機関に対するものに限る。）、使⽤（前述の譲渡を受けた医療機関による使⽤を含む。）に対して、本和解契約の条項が遵守されることを前提条件として、以下の条件において、本特許権を権利⾏使しないことを約する。
①  権利不⾏使期間  本和解契約成⽴後本特許権の存続期間満了まで
②  実施症例数    30  例まで（ただし、請求⼈らによる治療数が上記期間終了までに同症例数に達した場合には、その旨を被請求⼈らに伝えて症例数の増加を申し⼊れる。）
3.請求⼈ら及び髙橋と被請求⼈ヘリオス及び住友ファーマとは、互いに、今後⾏う事業（請求⼈らについては本⾃由診療、被請求⼈ヘリオス及び住友ファーマについては本特許権を実施して⾏う医薬品製造販売事業）について⼲渉せず、科学的知⾒に基づく学術論⽂⼜は学会発表（当該学会発表に関する質疑を含む。）において⾔及する以外では SNS 等による発信も含めて⼀切のコメントを⾏わないことを約する。
4.請求⼈ら及び髙橋は、被請求⼈ヘリオスが被請求⼈理化学研究所及び被請求⼈⼤阪⼤学との間で本特許権についての独占的実施契約の交渉を進めることを妨害せず、被請求⼈ヘリオス及び住友ファーマが本特許権を実施して⾏う治験並びにその後の医薬品製造及び販売に向けての⼀連の⾏為について、上記実施に関わる関係者（治験実施施設、委託先及び顧客並びにその候補者を含む。）と⼀切交渉しないことを約する（ただし、代理⼈弁護⼠による正当な交渉はその限りでない。）。
5.請求⼈ら及び髙橋と被請求⼈ヘリオス及び住友ファーマとは、本特許権を実施しない眼病疾患の治療・医薬品製造販売事業の分野においても、互いの事業に⼲渉をしない。
6.被請求⼈ヘリオスは、現時点において本特許権の持分を第三者に譲渡する予定がないことを表明し、仮に譲渡する場合には、譲受⼈に対し本和解契約第２項に基づいて本特許権を権利⾏使しない義務を有している旨を必ず伝える。住友ファーマはこれを了知する。
7.本和解契約の成⽴の経緯及び和解内容については、本紙、別紙１及び別紙２を以て公表する。
 
 
和解契約書締結までの経緯（「和解契約書」の別紙1）
2021年7⽉13⽇　高橋氏ら、理研などが持つ特許の利用について経産相に裁定請求
2021年10⽉4⽇　理化学研究所は、請求⼈ら、被請求⼈⼤阪⼤学及び被請求⼈ヘリオスとの協議に前向きに応じたいと考えていると答弁
2021年10⽉5⽇　⼤阪⼤学は、現時点では、本裁定請求に対して特段の意⾒はないと答弁
2021年10⽉6⽇　ヘリオスは、本件裁定請求を却下⼜は棄却するとの裁定を求めると答弁
2021年12⽉2⽇　特許庁において、第1回⼯業所有権審議会発明実施部会が開催
・以後、本和解の成⽴までの間に、合計22回の発明実施部会が開催。
・請求⼈らは意⾒書(1)ないし(12)の12通及び⼝頭陳述要領書並びに証拠として甲第1号証ないし第136号証を提出
・被請求⼈ヘリオスは、意⾒書9通及び⼝頭陳述要領書並びに証拠として⼄第1号証ないし第143号証を提出
・発明実施部会は、上記の経緯のもと審議を重ね、⼀定の暫定的⼼証を形成するとともに、本件事案は当事者間の⾃主的な協議により解決を図るのが望ましいとの⾒解に⾄った。
・発明実施部会⻑代理である清⽔節委員（現部会⻑）が中⼼となり、上記部会での審議とは別に⾮公開義務に反しない範囲内で、請求⼈ら及び髙橋⽒並びに被請求⼈ヘリオス及び住友ファーマに対し て、上記の暫定的⼼証を踏まえて、本裁定請求の対象のうち、⾃由診療における⾃家 iPS 細胞由来網膜⾊素上⽪（RPE）細胞の製造についてのみ実施権を付与する可能性があることを前提として伝えた上で協議を⾏うことを求めた。
・上記委員による意⾒調整のもと協議を重ねた結果、今般、被請求⼈理化学研究所及び被請求⼈⼤阪⼤学を含めて、本和解の成⽴に⾄った。
2024年　和解
 
 
裁定請求2021-1の取下げについて
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/kogyo-shoyu/award2021-1.html
 
裁定請求事案の終結に関するお知らせ
https://www.sumitomo-pharma.co.jp/news/assets/pdf/ne20240530.pdf
 
iPS特許で和解、権利なき発明者の利用　実用化に期待も
2024年6月1日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOSG28B6M0Y4A520C2000000/
 
 
 

Settlement on iPS Patent: Use of Patent Granted with Restrictions
 
Regarding the arbitration claim concerning the use of the patent for "Method for Producing Retinal Pigment Epithelial Cells," deliberations have been conducted at the Patent Office for approximately two and a half years, and a settlement has now been reached.
The settlement allows the applicant to use the patent for up to 30 cases of treatment using the patient's own iPS cells. The rigid aspects of the original patent agreement were cited as the reason for the unusual compulsory license request. In the future, more flexible contracts that allow for negotiations or third-party licensing if the patent remains unused for a certain period are desirable.
Settlement Details (Excerpt from Settlement Agreement)

1. The applicants will immediately withdraw the compulsory license request upon the establishment of this settlement agreement.
2. The respondents agree not to exercise their patent rights against the applicants for the manufacture, transfer (limited to medical institutions conducting free medical treatment), and use (including use by the medical institutions that received the transfer) of autologous iPS cell-derived RPE cells (MastCT-02) for free medical treatment targeting RPE dysfunction (including atrophic age-related macular degeneration and certain types of exudative age-related macular degeneration with significant RPE atrophy), under the following conditions, provided the terms of the settlement agreement are observed:
   • Non-exercise period: From the establishment of this settlement agreement until the expiration of the patent term.
   • Number of cases: Up to 30 cases (if the number of treatments by the applicants reaches this limit before the end of the period, they will inform the respondents and request an increase in the number of cases).
3. Both parties agree not to interfere with each other's future business activities related to the patent or make any comments on SNS or elsewhere, except for scientific papers or academic presentations based on scientific knowledge.
4. The applicants and Takahashi agree not to obstruct Helios' negotiations for an exclusive implementation contract for the patent with RIKEN and Osaka University and not to negotiate with any parties involved in clinical trials or subsequent drug manufacturing and sales by Helios and Sumitomo Pharma.
5. Both parties agree not to interfere with each other's business in the treatment or pharmaceutical manufacturing and sales fields for eye diseases not covered by the patent.
6. Helios declares that it has no current plans to transfer its share of the patent to a third party and, if it does so, will inform the transferee of its obligation not to exercise the patent rights under this settlement agreement.
7. The background and details of this settlement agreement will be disclosed as specified in this document and the attached documents 1 and 2.

Background of the Settlement Agreement (from "Settlement Agreement" Appendix 1)

• July 13, 2021: Takahashi and others filed a compulsory license request with the Minister of Economy, Trade and Industry for the use of patents held by RIKEN and others.
• October 4, 2021: RIKEN responded that it was willing to discuss the matter with the applicants, Osaka University, and Helios.
• October 5, 2021: Osaka University responded that it had no specific opinion on the compulsory license request at that time.
• October 6, 2021: Helios responded by requesting the dismissal or rejection of the compulsory license request.
• December 2, 2021: The first meeting of the Industrial Property Council's Invention Implementation Subcommittee was held at the JPO.
  • A total of 22 meetings were held until the settlement.
  • The applicants submitted 12 written opinions and oral statements, along with evidence numbered from 1 to 136.
  • Helios submitted 9 written opinions and oral statements, along with evidence numbered from 1 to 143.
  • The subcommittee formed a preliminary opinion that the matter should be resolved through voluntary negotiations between the parties.
  • Shimizu Tsutomu, acting chairman of the subcommittee, requested the parties to negotiate based on the preliminary opinion that a limited implementation right might be granted for the manufacture of autologous iPS cell-derived RPE cells for free medical treatment.
  • Following negotiations under the guidance of the above member, a settlement was reached, including RIKEN and Osaka University.

2024: Settlement reached.

5月28日にライブ配信された「（特別編第24回）知財実務オンライン：すごい知財EXPO2024　今年の企画内容や新しい試み」は、すごい知財EXPO2024 企画・運営・営業担当 三島 善太氏がゲストで、今年で4回目になるオンラインイベント「すごい知財EXPO2024」の今年の企画内容や新しい試みについて話されています。
 
（特別編第24回）知財実務オンライン：すごい知財EXPO2024　今年の企画内容や新しい試み
https://www.youtube.com/watch?v=SipilfXyqA0&t=15s
 
 
 
Amazing IP EXPO 2024: This year's planning and new attempts
 
In the May 28th live-streaming of “IP Practice Online (Special Edition No. 24): What's New and Planned for this Year's Amazing IP EXPO 2024,” Zenta Mishima, in charge of planning, operation, and sales of the Amazing IP EXPO 2024, was the guest speaker, discussing this year's planning and new challenges for the fourth annual online event, the “Amazing IP EXPO 2024. The guest speaker discusses this year's planning and new challenges for the fourth annual online event, “Wow IP EXPO 2024”.
 
 
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（特別編第24回）知財実務オンライン：すごい知財EXPO2024　今年の企画内容や新しい試み.docx
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ステップ倍ステップで要約を作成してください。
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特別編第24回「知財実務オンライン：すごい知財EXPO2024」の要約をステップごとに行います。
ステップ1: イベントの概要

• イベント名: すごい知財EXPO2024
• 開催日: 2024年6月28日、29日
• 主催: 株式会社知財塾
• 企画・運営担当: 三島善太

ステップ2: イベントのテーマと目的

• テーマ: 知財人材
• 目的: 知財業界の人材不足や教育方法、採用活動に関する課題解決
  • 知財業界のお祭りとして、業界関係者との交流や情報共有を促進

ステップ3: イベントの特徴

• オンライン開催: 情報流動性を高めるため、物理的な制約を超えて多くの人が参加可能
• 交流促進: オンラインシステム「オービス」を活用してリアルタイムでの交流を実現
• オープンな運営: 企画内容をSNSで公開し、参加者からの意見を取り入れながらイベントを作成

ステップ4: 具体的な企画内容

• 講演会: 知財人材に特化した講演を実施
  • 登壇者には特許庁や内閣府の関係者が含まれる
  • 講演動画は事前収録され、後日アーカイブとして閲覧可能
• 交流ラウンジ: オンライン上で自由に移動し、他の参加者と交流できるスペース
• スタンプラリー: 特定のブースを訪れることで特典が得られる企画

ステップ5: 出展者と参加者のメリット

• 出展者: 企業や特許事務所が自社のPRやセミナーを実施
  • 採用活動や教育ツールの紹介
• 参加者: 転職や採用に関する情報収集が可能
  • 転職希望者向けの相談ブースも設置

ステップ6: 今後のスケジュールと目標

• スケジュール: タイムテーブルの公開や最終調整
• 目標: 昨年よりも多くの来場者と出展者を集め、業界全体の活性化を図る

ステップ7: 新しい試み

• 土曜日開催: 平日に参加できない人向けに土曜日も開催
• 交流ブース: 英語での交流ブースや特定のテーマに特化したスペースの設置

これらの内容が要約されたポイントです。詳細な情報や具体的なスケジュールは、公式サイトやSNSで随時公開される予定です。
質疑応答が行われたものの中からトピックスをピックアップしてください。
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以下は、「知財実務オンライン：すごい知財EXPO2024」で行われた質疑応答の中からピックアップしたトピックスです。
トピック1: オンライン交流システム「オービス」の利用

• 質問: オービスの使用方法について具体的なデモを行う予定はありますか？
• 回答: 昨年に引き続き、今年もオービスを使用したオンライン交流を予定しています。オービスを使用することで、参加者同士がリアルタイムで顔を合わせて話すことができるほか、会議室での個別交流も可能です。また、メインステージでの講演は録画放送となり、録画された講演に対するリアルタイムの質問は難しいですが、講演者が近くにいる場合は直接質問することもできます​​。

トピック2: スポンサーのロゴ掲載と打ち上げ

• 質問: 打ち上げ会場にスポンサーのロゴを掲載することはできますか？
• 回答: 打ち上げは都内の赤坂で約100人規模で行う予定です。スポンサーのロゴ掲載については特に予定していませんが、要望があれば検討可能です。また、チラシの配布やイベント内での発表機会も提供できます​​。

トピック3: スタンプラリーの実施

• 質問: 今年の新しい試みとしてスタンプラリーを行う予定はありますか？
• 回答: 今年はゴールドプランの出展者のブースを訪れるとスタンプがもらえるスタンプラリーを実施予定です。参加者がブースを訪れ、資料をダウンロードすることで特典が得られる仕組みを考えています​​。

トピック4: アーカイブ動画の公開

• 質問: 当日参加できなかった場合、アーカイブ動画は公開されますか？
• 回答: 講演動画は事前収録され、アーカイブ動画として後日公開する予定です。これにより、当日参加できなかった方も後日講演を視聴することができます​​。

トピック5: オフライン打ち上げのスポンサー

• 質問: オフライン打ち上げに参加できるスポンサーについて教えてください。
• 回答: オフライン打ち上げのスポンサーシップも募集しており、スポンサーはイベント終了後のリアルオフ会に参加できます。直接対面での交流は非常に好評であり、ビジネスの話も進むことが多いです​​。

これらの質疑応答を通じて、参加者や出展者が知りたい情報が提供され、イベントの成功に向けて具体的な取り組みが進められていることが分かります。

東京工業大学情報理工学院の岡崎直観教授が、5月28～31日に開催された「第38回人工知能学会全国大会」で、大規模言語モデル（LLM）の開発に関する現状や課題について講演されましたが、その資料を公開されています。
資料は、全85ページ、冒頭で「大規模言語モデルの概要」について紹介した後に「事前学習・継続事前学習」「指示（インストラクション）チューニング」「アライメント」「評価」をそれぞれ説明した全4部で構成されています。
 
 
2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１
大規模言語モデルの開発
東京工業大学情報理工学院の岡崎直観教授
https://speakerdeck.com/chokkan/jsai2024-tutorial-llm
 
 
Development of Large Language Models (LLM): The 38th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence
Professor Naoaki Okazaki from the School of Computing at the Tokyo Institute of Technology delivered a lecture on the current status and challenges of developing large language models (LLM) at the 38th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, held from May 28 to 31. The presentation materials have been made available to the public.
 
The materials comprise a total of 85 pages. After introducing an overview of large language models at the beginning, the presentation is divided into four sections: "Pre-training and Continued Pre-training," "Instruction Tuning," "Alignment," and "Evaluation."
 
 
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okazaki-jsai2024-tutorial.pdf
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この講演資料を要約してください。
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講演資料「大規模言語モデルの開発」の要約
講師
岡崎直観 (東京工業大学)
内容

1. 大規模言語モデルの概要 (15分)
   • 言語モデルの基本的な概念とその規模について説明。
   • パラメータ数や学習データの量、学習環境について言及。
2. 事前学習・継続事前学習 (20分)
   • 言語モデルの事前学習のプロセスを詳細に解説。
   • Transformerアーキテクチャの使用と学習データの選定。
   • ニューラルネットワークのスケーリング則とChinchilla則について。
3. 指示チューニング (15分)
   • 指示チューニングの概念とその重要性。
   • 自然言語処理タスクにおけるデータの変換方法と応用例。
   • 自動指示チューニングデータの構築手法（Self-instruct）について。
4. アライメント (15分)
   • モデルの応答の質を向上させるためのアライメント技術。
   • 人間の選好データを利用したアライメントの具体的な方法。
   • ハルシネーションの防止と正確性向上のための取り組み。
5. 評価 (20分)
   • 大規模言語モデルの評価方法とその課題。
   • 正確性、適切性、反応速度などの評価指標について。
   • 最近の研究成果と評価データセットの紹介。

主なトピック

• 大規模言語モデルの技術的背景
• モデルのトレーニングプロセスと必要なリソース
• モデルの応用と評価の実際
• 日本国内外における大規模言語モデルの開発状況と事例

この講演は、特に言語モデルの基盤アーキテクチャや利活用の研究についての理解を前提としています。時間の制約から、一部の詳細な技術説明は範囲外とされていますが、全体としては大規模言語モデルの開発プロセスとその応用に関する包括的な知識を提供しています。
「日本国内外における大規模言語モデルの開発状況と事例」について詳細に教えてください。
ChatGPT
メモリを更新しました
日本国内外における大規模言語モデルの開発状況と事例
日本国内での開発状況
1. オープンな大規模言語モデル (2022年11月以前)

• BERT (京都大学, 2019年4月)
  • 日本語版のBERTモデルを開発し、自然言語処理タスクにおける性能向上を実現。
• BERT (東北大学, 2019年11月)
  • 東北大学でも独自に日本語BERTを開発し、言語モデルの精度向上に寄与。
• BERT (NICT, 2020年3月)
  • 国立情報学研究所が開発した日本語BERTモデル。
• GPT (ABEJA, 2022年6月)
  • 日本の企業ABEJAがGPTモデルを日本語対応でリリース。
• GPT-2 (Rinna, 2021年4月)
  • Rinnaが開発した日本語対応のGPT-2モデル。
• GPTNeo (Yellowback, 2021年12月)
  • YellowbackがGPTNeoを日本語対応でリリース。

2. 2022年11月以降のオープンな大規模言語モデル

• nlp-waseda/gpt2-xl-japanese (早稲田大学, 2022年11月30日)
  • 1.5Bパラメータの日本語GPT-2モデル。
• okazaki-lab/japanese-gpt2-medium-unidic (東京工業大学, 2023年3月16日)
  • 東京工業大学岡崎研究室が開発した日本語GPT-2モデル。
• retrieva-jp/t5-small-short (Retrieva, 2023年5月12日)
  • T5モデルを日本語対応でリリース。
• cyberagent/open-calm-7b (CyberAgent, 2023年5月17日)
  • CyberAgentが開発した日本語対応の大規模言語モデル。
• rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo (Rinna, 2023年5月31日)
  • 3.6Bパラメータの日本語GPT-NeoXモデル。
• line-corporation/japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft (LINE, 2023年8月18日)
  • LINEが開発した3.6Bパラメータの日本語モデル。
• tokyotech-llm/Swallow-70b-hf (東京工業大学, 2023年12月19日)
  • 東京工業大学と産総研が開発した70Bパラメータの大規模言語モデル。

3. サポートプログラムと研究コミュニティ

• 経済産業省や産総研、Amazon Web Services (AWS) などが計算資源を提供し、LLM構築を支援するプログラムを実施しています。
• 国立情報学研究所（NII）は2024年4月にLLM研究開発センターを開設し、研究コミュニティの盛り上がりを牽引しています。

国外での開発状況
1. MetaのLlama 3

• 大規模言語モデルLlama 3のリリースにより、多くのパラメータ（8Bおよび70B）で訓練されたモデルを提供。
• 訓練データ量は15Tトークンで、Chinchilla則に基づく計算最適な言語モデルのパラメータ数、計算量、訓練データ量を維持しています。

2. GoogleのGemini

• Massive Multitask Language Understanding (MMLU)タスクにおいて、人間の専門家の正解率(89.8%)を超える性能を実現しました。
• 最新の研究成果をarXivで発表し、自然言語処理の発展に貢献しています。

3. MicrosoftのPhi-3

• 7Bおよび14Bパラメータのモデルを約4.8Tトークンで訓練し、携帯電話上で動作する高性能な言語モデルを提供しています。

4. その他の重要なプロジェクト

• Stanford Alpaca: Self-instructを参考に指示チューニングデータを構築し、LLaMA 7Bをファインチューニングしたモデル。
• WildChat: ChatGPTとの対話データを収集し、モデルの性能を評価・向上させるためのデータセット。

これらの事例からわかるように、日本国内外での大規模言語モデルの開発は非常に活発であり、それぞれのモデルが異なるアプローチで言語理解や生成能力の向上を目指しています。また、研究コミュニティや政府、企業が協力して計算資源を提供し、モデルの性能を向上させるための取り組みが行われています。

一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）は、5月31日、金融機関における生成AIの健全な活用を促進するために設立された生成AIワーキンググループ（生成AIWG）によって、「金融生成AI実務ハンドブック（第1.0版）」を公開しました。
このハンドブックは、金融機関における生成AIの実務的な利用に関するガイドラインとして、具体的な生成AIの活用事例に基づき、得られる効果、リスク、対策を整理し、金融機関の実務担当者が具体的に検討できるようにまとめられています。
 
 
「金融生成AI実務ハンドブック」公開のお知らせ
一般社団法人金融データ活用推進協会
2024年5月31日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000103937.html
目次
はじめに 2
実務ハンドブック作成の目的 2
金融生成 AI ガイドライン・実務ハンドブックの全体感 2
対象読者 3
第１章 生成 AI 活用事例 4
1.1 金融機関における生成 AI 活用の概観 4
1.2 生成 AI のリスク 8
1.3 生成 AI 活用事例 10
第２章 生成 AI の更なる活用に向けた論点 40
2.1 現状における生成 AI 活用の課題 40
2.2 生成 AI を活用するための技術 42
2.3 組織強化・人材育成とビジネスへの適用 48
2.4 生成 AI の進歩と経営への影響 56
Appendix 考慮すべき AI 法律・規制の概要 60
A.1 著作権法 60
A.2 個人情報保護法 64
A.3 金融規制法 69
A.4. 国内におけるソフトロー、ガイドライン 72
A.5 諸外国の AI 規制動向 80
 
 
Financial Generative AI Practical Handbook (Version 1.0)
 
On May 31, the Financial Data Utilization Association (FDUA) released the “Financial Generative AI Practical Handbook (Version 1.0)” by the Generative AI Working Group (Generative AIWG) established to promote the sound use of Generative AI in financial institutions.
As a guideline for the practical use of generated AI in financial institutions, this handbook is compiled based on specific examples of the use of generated AI to organize the benefits, risks, and countermeasures that can be obtained, so that those in charge of practical affairs at financial institutions can consider them in concrete terms.

5月30日にライブ配信された第192回知財実務オンライン：「これからの知財人財のスキルと育成」（ゲスト：KDDI株式会社 コーポレート統括本部 プロフェッショナル（知的財産戦略担当）川名 弘志 弁理士）をChatGPTに要約させてみました。
  
第192回知財実務オンライン：「これからの知財人財のスキルと育成」
https://www.youtube.com/watch?v=lBXCjJCNvtg&t=1s
 
（第192回）知財実務オンライン：「これからの知財人財のスキルと育成」の動画の詳しい要約を、ステップバイステップで作成してください。
ChatGPT
知財実務オンライン：「これからの知財人財のスキルと育成」の要約
1. はじめに

• ゲスト紹介：KDDI株式会社の川名弘志さんが登壇。
• 動画の趣旨：これからの知財人財に求められるスキルとその育成方法について議論する​​。

2. 現状の知財部門の課題

• スキルの変化：従来の権利取得やリスク管理だけでなく、経営戦略への貢献が求められる。
• 重要なスキル：事業貢献、新規事業支援、オープンイノベーション、技術領域の多様化、コミュニケーション能力​​。

3. 知財部門の役割の変化

• 従来型から戦略型へ：従来の権利取得・保護型から、経営戦略に立脚し、成長と競争力を高める戦略型へのシフトが必要。
• IPランドスケープ：新規事業の探索や持続的成長を支援するために、IPランドスケープの活用が求められる​​。

4. 知財戦略の重要性

• ガバナンスの役割：経営者が知財戦略を直接指揮することの重要性が強調されている。
• 社内での地位向上：知財部門が企業全体の競争優位性を高めるための戦略を推進する役割を持つことが必要​​。

5. 育成プログラムの構築

• 階層別育成：経営層、マネジメント層、実務担当者、非知財部門向けに異なるカリキュラムを設ける。
• 戦略的人材の育成：経営戦略や事業戦略に基づいた知識とスキルを持つ人材を育成するプログラムの導入が求められる​​。

6. 具体的な育成テーマ

• テーマ1：経営戦略・事業戦略の概要
• テーマ2：事業環境の分析
• テーマ3：事業戦略と知財戦略の立て方
• テーマ4：外部リソースの活用
• テーマ5・6：組織と人材のコミュニケーション、投資家とのコミュニケーション​​。

7. 結論

• 戦略型組織の必要性：従来の専門型から戦略型への転換が不可欠。
• プログラムの継続的な更新：時代に合わせて育成プログラムを継続的に更新し、磨き上げることが重要​​。

この要約は、知財実務オンライン動画「これからの知財人財のスキルと育成」の内容を基に、ステップバイステップでその要点をまとめたものです。
 
質問に対する回答を行っている部分をピックアップして、ステップバイステップでその要点をまとめてください。
ChatGPT
質問に対する回答部分の要約
1. MBAプログラムの時間の短さについて

• 質問：MBAプログラムの内容が豊富すぎて36時間では短くないか？
• 回答：内容によっては時間を延ばして1日コースを設けることも検討中。参加人数の減少を避けるため、バランスを見ながら進めていく​​。

2. PBR（Price to Book Ratio）について

• 質問：PBRをKPIとして定義することについてどう思うか？
• 回答：PBRは良い指標だが、知財の活動が直接PBRにどう影響するかを示すロジックが必要。知財の成果が企業価値向上にどれだけ寄与するかの因果関係を明確にすることが重要​​。

3. 知財部門の経営課題への関与について

• 質問：知財部門が経営課題に具体的にどう関わるべきか？
• 回答：まずは経営者の課題を理解し、それに対する提案を行うことが重要。経営戦略と事業戦略を支援するために、IPランドスケープの活用やオープンイノベーションの推進が必要​​。

4. 経営者と知財部門のコミュニケーションについて

• 質問：経営者と知財部門の間のコミュニケーションをどう改善するか？
• 回答：経営者の関心事に合わせた情報提供が重要。知財部門が企業の長期的な成長戦略を理解し、経営者に対する具体的な提案を行うことが求められる​​。

5. 人材育成におけるスキルとマインドセットについて

• 質問：知財人材育成においてスキルとマインドセットのどちらが重要か？
• 回答：両方とも重要だが、特にマインドセットが大事。挑戦し続ける意欲や諦めない精神が成功に繋がる​​。

この要約は、質問に対する具体的な回答部分をピックアップし、ステップバイステップでその要点をまとめたものです。
 
 
PBRに関する質問部分、もっと詳細に記載してください。
ChatGPT
PBRに関する質問の詳細な要約
質問内容

• 質問者：KPIとしてPBRを設定することについてどう思いますか？
• 回答者：PBRは良い指標であり、企業の業績や投資家の評価を基にした企業価値の向上に貢献できると考えています。

回答の詳細

1. PBRの意義
   • 回答者の意見：PBR（Price to Book Ratio）は良い指標です。企業の業績や社外的な評価、投資家の評価に基づいて企業価値の向上を図ることができる。
   • 重要性の強調：企業価値を高めることが重要であり、PBRはその評価に役立つ指標である。
2. 因果関係の難しさ
   • 課題の認識：PBRと知財（知的財産）の活動の因果関係を明確にするのは難しい。
   • 具体的な例：知財の特定の活動がPBRにどのように影響するかを示すためのロジックが必要。
   • 回答者の考え：知財の成果が企業価値向上にどれだけ寄与するかを示すための明確な関連性を構築できれば非常に良いこと。
3. 実績評価の問題
   • 評価の難しさ：知財部門の実績を評価する際に、具体的な貢献度をどのように測るかが問題になる。
   • 回答者の提案：経営層とのつながりを強化し、知財活動が企業の大きな目標に組み込まれることが重要であり、これ自体が大きな貢献である。
4. 知財部門の役割
   • 経営戦略への貢献：知財部門が企業の経営戦略や事業戦略にどのように貢献するかを示すことが求められる。
   • プログラムの期待：育成プログラムを通じて、知財部門の人材が経営層とのつながりを強化し、企業の戦略に貢献することが期待されている​​。

この要約は、PBRに関する質問とその回答部分の詳細をステップバイステップでまとめたものです。
 
 
 
IP Practice Online: “Skills and Training for Future IP Human Resources
 
ChatGPT summarized the 192nd IP Practice Online: “Skills and Nurturing of Future IP Human Resources” (Guest: Hiroshi Kawana, Patent Attorney, Professional (Intellectual Property Strategy), Corporate Division, KDDI Corporation), which was broadcast live on May 30, 2024
 
ChatGPT
Detailed Summary of the Video "Skills and Development of Future IP Human Resources" (192nd Online IP Practice)

1. Introduction
   • Guest Introduction: Hiroshi Kawana from KDDI Corporation is the guest speaker.
   • Video Purpose: Discuss the skills required for future IP human resources and methods for their development.
2. Current Issues in the IP Department
   • Skill Changes: Contribution to business strategy is required in addition to traditional rights acquisition and risk management.
   • Important Skills: Business contribution, new business support, open innovation, diversification of technical fields, and communication skills.
3. Role Change of the IP Department
   • From Traditional to Strategic: Shift from traditional rights acquisition and protection to a strategy that enhances growth and competitiveness based on business strategy.
   • IP Landscape: Utilizing IP landscape to support the exploration of new businesses and sustainable growth.
4. Importance of IP Strategy
   • Role of Governance: Emphasis on the importance of business executives directly leading the IP strategy.
   • Enhancing Internal Status: The IP department needs to promote strategies that enhance the overall competitive advantage of the company.
5. Development Program Construction
   • Layered Development: Establish different curriculums for executives, managers, practitioners, and non-IP departments.
   • Strategic Talent Development: Introduction of programs to develop human resources with knowledge and skills based on business and management strategies.
6. Specific Development Themes
   • Theme 1: Overview of business and management strategies.
   • Theme 2: Analysis of the business environment.
   • Theme 3: Formulation of business and IP strategies.
   • Theme 4: Utilization of external resources.
   • Themes 5 & 6: Communication within the organization and with investors.
7. Conclusion
   • Need for Strategic Organizations: Essential transition from specialized to strategic organizations.
   • Continuous Program Updates: Continuously updating and refining development programs to match the times is crucial.

This summary is based on the contents of the "Skills and Development of Future IP Human Resources" video from the Online IP Practice series, summarized step-by-step.


Summary of Responses to Questions

1. Regarding the Short Duration of the MBA Program
   • Question: Isn’t 36 hours too short for the rich content of the MBA program?
   • Response: Considering extending the time and setting up a one-day course depending on the content. Balancing to avoid a decrease in participant numbers.
2. About PBR (Price to Book Ratio)
   • Question: What do you think about defining PBR as a KPI?
   • Response: PBR is a good indicator, but a logic showing how IP activities directly affect PBR is needed. Clarifying the causal relationship between IP achievements and the improvement of corporate value is essential.
3. Involvement of the IP Department in Business Issues
   • Question: How should the IP department specifically address business issues?
   • Response: Understanding the business executives' issues and making proposals is important. Utilizing IP landscapes and promoting open innovation to support business and management strategies is necessary.
4. Communication Between Executives and the IP Department
   • Question: How can communication between executives and the IP department be improved?
   • Response: Providing information aligned with the executives’ concerns is crucial. The IP department must understand the company’s long-term growth strategy and make specific proposals to the executives.
5. Skills and Mindset in Human Resource Development
   • Question: Which is more important in developing IP human resources, skills or mindset?
   • Response: Both are important, but mindset is particularly crucial. Continuous challenge and an indomitable spirit lead to success.

This summary highlights the key points from the specific answers to the questions raised during the discussion, organized step-by-step.


Detailed Summary of the Question about PBR
Question Content

• Questioner: What do you think about setting PBR as a KPI?
• Responder: PBR is a good indicator and can contribute to improving corporate value based on the company’s performance and investor evaluation.

Detailed Response

1. Significance of PBR
   • Responder's Opinion: PBR (Price to Book Ratio) is a good indicator. It can be used to improve corporate value based on company performance, external evaluations, and investor evaluations.
   • Emphasis on Importance: Enhancing corporate value is crucial, and PBR is a useful indicator for that evaluation.
2. Difficulty of Causal Relationship
   • Recognition of Challenges: It is challenging to clarify the causal relationship between PBR and IP (Intellectual Property) activities.
   • Specific Examples: Logic is needed to show how specific IP activities impact PBR.
   • Responder's View: Establishing a clear correlation showing how IP achievements contribute to corporate value improvement would be very beneficial.
3. Issue of Performance Evaluation
   • Difficulty of Evaluation: The problem lies in how to measure the specific contribution of the IP department when evaluating performance.
   • Responder's Suggestion: Strengthening ties with the executive team and incorporating IP activities into the company’s larger goals are important and themselves represent significant contributions.
4. Role of the IP Department
   • Contribution to Business Strategy: The IP department needs to demonstrate how it contributes to the company’s business and management strategies.
   • Program Expectations: Development programs should aim to strengthen the connection between IP personnel and the executive team, helping to contribute to the company’s strategy.

This detailed summary of the question about PBR and the corresponding response is organized step-by-step.

サマリア特許の読み方ウェビナー第３回として、「特許の権利化における特許文書の読み方～出願前の明細書レビューと、中間対応時の本願明細書、引用文献の読み方～」(ライトハウス特許事務所 田村良介 所長弁理士)が5月30日にライブ配信されました。（約1時間）
アーカイブ動画もアップされています。
内容は、出願から特許が認められるまでの権利化の各場面における特許文書の読み方について、権利化を日々行っている講師の視点から、出願前の明細書のレビューの際におさえておくべきポイント、中間対応の際の有効な補正、有効な主張を見つけ出すための本願明細書と引用文献の読み方について、説明されています。
​
 特許の読み方ウェビナー第３回【田村良介 先生】【サマリアウェビナー】
https://www.youtube.com/watch?v=KbYC64YYK2k&t=204s
 

ChatGPTに動画の要約をさせました。
 
特許の読み方ウェビナー第３回【田村良介 先生】【サマリアウェビナー】の文字起こしを行ったファイルです。詳しめの要約を作成願います。
ChatGPT
詳細な要約：特許の読み方ウェビナー第３回【田村良介 先生】【サマリアウェビナー】
概要： 2024年5月30日にライブ配信されたウェビナーで、田村良介先生が特許文書の読み方に関するノウハウを講義しました。田村先生はソフトウェア特許やビジネスモデル特許を専門とする経験豊富な弁理士です。このウェビナーでは、特許出願から特許が認められるまでの権利化プロセスにおける特許文書の効果的な読み方について解説されました。
主要ポイント：

1. 発明の概要を把握する方法
   • 特許文書の構成要素として、特許請求の範囲、発明の詳細な説明、要約書などがあります。
   • 効率的な読み方として、まず背景技術と課題、解決手段に注目することが推奨されます。
   • 特許請求の範囲は抽象的で理解が難しいため、背景技術や課題の部分から発明のストーリーを把握することが重要です。
2. 具体例の紹介
   • 事例として、公開特許公報20023-734184を取り上げ、請求項1の内容を詳細に説明しました。
   • 発明の概要を把握するために、背景技術、解決すべき課題、解決手段の順に読み進める方法が示されました。
3. 明細書案のレビュー時のポイント
   • 請求項を作成する際の問題点として、実施の形態を上位概念化する際に発明特定事項が抜け落ちる可能性があることが挙げられました。
   • 請求項と実施の形態の間の整合性を確認し、必要な補正の根拠を明確にしておくことが重要です。
4. 中間対応時のポイント
   • 拒絶理由通知に対する対応方法として、引用文献の認定の誤りや進歩性を否定する論理付けの妥当性を検討することが強調されました。
   • 新規性・進歩性の主張を行うために、引用文献の技術分野、課題、作用機能の共通性を確認する方法が解説されました。
5. 実施例の重要性
   • 実施例を具体的に記載し、過度な思考錯誤なしに再現可能な形で明細書に記載することが求められます。
   • 樹脂Aを用いたコーティングの例を挙げ、特性を明確に特定することで実施可能要件を満たす方法が説明されました。

活用方法：

• 明細書のレビュー時や中間対応時における具体的な読み方や注意点が多くの事例を通じて具体的に解説されています。
• 権利化プロセスの各段階で効果的に特許文書を理解し、対応するための実践的な知識が提供されています。

このウェビナーを通じて、特許の権利化における特許文書の読み方についての深い理解が得られ、実務における具体的な対応方法が学べます。
 
 
 
明細書案のレビュー時のポイントについての詳細な要約をお願いします。
ChatGPT
メモリを更新しました
明細書案のレビュー時のポイント：詳細な要約
明細書案のレビューにおける重要ポイント

1. 請求項の作成時に発生する問題点
   • 実施の形態の上位概念化：
     • 請求項を作成する際に、実施の形態を上位概念化すると、請求項に含めるべき発明特定事項が抜け落ちる可能性があります。
     • 例：六角形の鉛筆を多角形と上位概念化することで、本質的な特徴を失う可能性がある。
   • チェック事項：
     • 請求項に記載されていない方法で同じ発明効果が得られないかを確認することが必要です。
     • 実施の形態と請求項の間の整合性を確保するため、請求項に記載されていない特定事項が含まれていないかをチェックします。
2. 具体例の分析
   • 特許庁ハンドブックの例：
     • ユーザーがスマホで廃車依頼を行い、サーバーが廃車する車を特定するシステムの例を使って、具体的な問題点とその対策を示します。
     • 請求項の記載内容と具体的な実施例が整合しているか、特定事項が適切に含まれているかを確認します。
3. 課題の記載に関する問題点
   • 具体的に書きすぎるリスク：
     • 課題を具体的に書きすぎると、請求項が課題を解決できない内容になり、サポート要件の拒絶理由になる可能性があります。
   • チェック事項：
     • 請求項に記載された発明特定事項から発生する効果よりも課題が具体的に書かれすぎていないかを確認します。
     • 課題の記載は、請求項に記載された文言をベースにすることが重要です。
4. 発明を実施するための形態の記載
   • 重要な三要素：
     • 実施可能要件：請求項にかかる発明が実施できるように記載されているか。
     • サポート要件：実施の形態を基に請求項全体に拡張・一般化できるか。
     • 補正の根拠：中間対応時に困らないように、補正の根拠を充実させること。
   • 具体例の分析：
     • 水の接触角を150°以上にするための樹脂Aの特定方法や、反応温度20°から80°で反応する条件の記載方法について解説します。
5. 補正の根拠の確保
   • 補正の具体例：
     • 商品の価格決定プロセスの例を使い、前日の売上を基に価格を決定する記載を、過去の売上を基にする形に補正する方法を示します。
   • 注意点：
     • 具体例を抽象化した概念を明細書に記載しておくことが重要です。これにより、補正の幅を広げることができます。

結論： 明細書案のレビューにおいては、請求項と実施の形態の整合性を保ちつつ、具体例を適切に抽象化することで、特許の有効性と補正の柔軟性を確保することが重要です。また、課題の記載についても、請求項に対応する範囲で具体的に書きすぎないように注意する必要があります。
 
 
 
中間対応時のポイントについて詳細にお願いします。
ChatGPT
中間対応時のポイント：詳細な要約
中間対応時における重要なポイント

1. 拒絶理由通知への対応
   • 新規性・進歩性の拒絶理由：
     • 拒絶理由通知が届いた場合、引用文献を読む必要があります。
     • 全文を読むのは時間がかかるため、拒絶理由通知の内容を把握し、目的を持って引用文献を読むことが重要です。
2. 対応方針の決定
   • フロー：
     • 拒絶理由通知の内容をまず把握し、権利化を希望する独立請求項または従属請求項で新規性・進歩性の主張が可能か検討します。
     • 必要に応じて、請求項の補正を検討します。
   • 具体的な手順：
     • 引用文献の認定の誤りがないか確認。
     • 進歩性を否定する論理付けに誤りがないか、論理付けが十分かを検討。
3. 引用文献の評価
   • 認定の誤りの確認：
     • 審査官が引用文献のどの部分を根拠にしているのかを正確に確認。
     • 引用文献の段落番号や図面番号をもとに、その部分を精査します。
   • 進歩性の否定の論理付け：
     • 審査官が進歩性を否定するための論理付けが十分かどうかを確認。
     • 具体的には、技術分野の関連性、課題の共通性、作用機能の共通性などを評価します。
4. 阻害要因の確認
   • 阻害要因の存在：
     • 引用文献において、特定の技術的手段を採用することが不都合を生じるかどうかを確認。
     • 引用文献の記載内容を検索し、阻害要因が記載されていないかを確認します。
5. 有利な効果の主張
   • 顕著な効果：
     • 引用文献に対して、本発明が有利な効果を有することを主張できるかを検討。
     • 特に予測を超えた顕著な効果がある場合、それを具体的に明細書に記載しておくことが重要です。

具体的な対応例

1. 引用文献1の認定の誤り
   • 請求項1に関して、審査官が引用文献1にA情報を取得することが記載されていると主張しているが、実際には記載されていない場合。
   • この場合、引用文献1の段落番号を確認し、誤りを指摘することが有効です。
2. 進歩性を否定する論理付け
   • 引用文献1と引用文献2の技術分野の関連性や課題の共通性を評価し、審査官の論理付けに誤りがないかを確認します。
   • 例えば、引用文献1が特定の技術的手段を採用する理由が明確でない場合、その点を指摘することができます。
3. 阻害要因の存在
   • 引用文献1において、特定の技術的手段を採用することが不都合を生じるかどうかを確認します。
   • 例えば、技術的手段が採用された場合のデメリットが記載されている場合、それを阻害要因として主張します。
4. 顕著な効果の主張
   • 本発明が引用文献に比べて有利な効果を有する場合、その具体的な効果を明細書に記載します。
   • 例えば、特定の技術的手段が従来技術に比べて性能を大幅に向上させる場合、その効果を詳細に記載します。

結論： 中間対応時には、引用文献の認定の誤りや進歩性を否定する論理付けの妥当性を精査し、必要に応じて請求項の補正や顕著な効果の主張を行うことが重要です。引用文献の詳細な評価と、それに基づく適切な反論を行うことで、特許の権利化を効果的に進めることができます。
 
 
How to Read Patent Documents in Granting a Patent
 
How to Read Samaria Patent Documents in Obtaining Patent Rights” (Ryosuke Tamura, Patent Attorney, Director, Lighthouse Patent Office) was held on May 30, 2012 as the third webinar on how to read Samaria patents. (about 1 hour).
An archived video is also available.
The content is about how to read patent documents at each stage of prosecution from filing an application to being granted a patent, from the viewpoint of an instructor who conducts prosecution on a daily basis. The lecturer explains the points to keep in mind when reviewing the specification before filing the application, how to read the specification and cited documents to find valid claims.
 
 
ChatGPT
Detailed Summary: How to Read Patents Webinar Part 3 [Lecturer: Ryosuke Tamura] [SUMMARIA Webinar]
Overview: This webinar, streamed live on May 30, 2024, featured Ryosuke Tamura, a seasoned patent attorney specializing in software and business model patents. He discussed techniques for effectively reading patent documents throughout the patenting process, from application to approval.
Key Points:

1. Understanding the Invention Overview
   • Components of a Patent Document: Includes the scope of the claims, detailed description of the invention, and summary.
   • Efficient Reading Strategy: Focus initially on the background technology, problems to be solved, and solutions provided.
   • Grasping the Story: Since the scope of claims can be abstract and difficult to understand, it’s crucial to comprehend the invention’s story through its background and problem sections.
2. Example Analysis
   • Case Study: Public Patent Application No. 20023-734184 was examined in detail.
   • Method: Demonstrated how to read through the background technology, the problem to be solved, and the solution to grasp the invention’s overview.
3. Points to Consider During Specification Draft Review
   • Issues in Claim Drafting: Highlighted the potential for missing critical invention-specific details when generalizing the embodiment.
   • Ensuring Consistency: It’s important to confirm the consistency between claims and embodiments and clarify the basis for necessary amendments.
4. Points for Intermediate Responses
   • Responding to Rejection Notices: Emphasized checking for errors in the recognition of cited documents and the logic used to deny inventiveness.
   • Establishing Novelty and Inventiveness: Explained how to confirm the commonality of technical fields, problems, and functions between cited documents.
5. Importance of Examples
   • Detailed Description: Examples should be specifically described to ensure they can be reproduced without excessive trial and error.
   • Meeting Implementation Requirements: Demonstrated how to specify properties clearly, using the example of resin A for coating.

Application:

• The webinar provides practical knowledge on specific reading methods and considerations for specification reviews and intermediate responses, illustrated with various examples.
• It offers insights into understanding and responding to different stages of the patenting process effectively.

 
 
Detailed Summary of Points for Specification Draft Review:
Key Points for Reviewing Specification Drafts:

1. Issues in Claim Drafting
   • Generalization of Embodiments: When drafting claims, generalizing embodiments can lead to missing critical details.
     • Example: Generalizing a hexagonal pencil as a polygon may lose its essential characteristics.
   • Checkpoints:
     • Ensure that the same inventive effect cannot be achieved by a method not described in the claims.
     • Verify that there are no missing critical details in the claims by ensuring consistency with the embodiments.
2. Example Analysis
   • Patent Office Handbook Example: Demonstrated using a system where a user requests a car via smartphone, and a server identifies the car to be dispatched.
     • Verification: Confirm that the claim descriptions align with the specific examples and include the necessary details.
3. Issues in Describing Problems
   • Risk of Over-Specificity: Writing problems too specifically can result in claims that cannot solve the stated problems, leading to rejection based on support requirements.
   • Checkpoints:
     • Ensure that problems are not described more specifically than the effects derived from the claim-specific details.
     • Base the problem description on the wording of the claims.
4. Describing the Embodiments for Implementing the Invention
   • Three Key Elements:
     • Implementation Requirements: Ensure that the claimed invention can be implemented as described.
     • Support Requirements: Confirm that the embodiments can generalize or extend the claims.
     • Basis for Amendments: Provide a solid basis for amendments to avoid issues during intermediate responses.
   • Example Analysis:
     • Discussed methods for specifying resin A to achieve a water contact angle of 150° or more and describing conditions for reactions at temperatures between 20° and 80°.
5. Ensuring Basis for Amendments
   • Amendment Examples:
     • Illustrated how to amend a description of a product’s price determination process from being based on the previous day’s sales to being based on past sales.
   • Considerations:
     • It is crucial to describe generalized concepts of specific examples in the specification to expand the scope of amendments.

Conclusion: In reviewing specification drafts, it is essential to maintain consistency between claims and embodiments, abstract specific examples appropriately, and ensure the validity and flexibility of the patent. Additionally, problem descriptions should be cautious not to be overly specific, staying within the scope of the claims.
 
 
Detailed Summary: Key Points for Intermediate Responses
Key Points for Intermediate Responses

1. Responding to Rejection Notices
   • Rejection Based on Novelty and Inventiveness:
     • When a rejection notice is received, it is necessary to read the cited documents.
     • Since reading the entire document can be time-consuming, it is important to understand the content of the rejection notice and read the cited documents with a clear purpose.
2. Determining the Response Strategy
   • Flow:
     • First, understand the content of the rejection notice and examine whether claims for which rights are desired can be argued for novelty and inventiveness.
     • If necessary, consider amending the claims.
   • Specific Steps:
     • Verify if there are errors in the recognition of the cited documents.
     • Check if the reasoning for denying inventiveness is flawed or insufficient.
3. Evaluation of Cited Documents
   • Checking for Recognition Errors:
     • Precisely identify which parts of the cited documents the examiner is basing their arguments on.
     • Scrutinize those parts using the paragraph numbers or figure numbers provided in the cited documents.
   • Reasoning for Denial of Inventiveness:
     • Assess whether the examiner’s reasoning for denying inventiveness is sufficient.
     • Specifically, evaluate the relevance of technical fields, commonality of problems, and commonality of functions.
4. Confirming the Presence of Hindering Factors
   • Existence of Hindering Factors:
     • Verify whether adopting certain technical means in the cited documents leads to disadvantages.
     • Search the content of the cited documents to confirm the presence or absence of hindering factors.
5. Arguing Favorable Effects
   • Remarkable Effects:
     • Evaluate whether the invention has favorable effects over the cited documents.
     • If there are remarkable effects beyond expectations, it is crucial to describe them specifically in the specification.

Specific Response Examples

1. Recognition Errors in Cited Document 1
   • For claim 1, if the examiner claims that Document 1 describes obtaining information A, but it is not actually described.
   • In this case, verifying the paragraph numbers in Document 1 and pointing out the errors is effective.
2. Reasoning for Denial of Inventiveness
   • Evaluate the relevance and commonality of problems and functions between Document 1 and Document 2.
   • For example, if the reason for adopting a specific technical means in Document 1 is unclear, point out this issue.
3. Existence of Hindering Factors
   • Check if adopting certain technical means in Document 1 results in disadvantages.
   • If disadvantages are described, argue these as hindering factors.
4. Arguing Remarkable Effects
   • If the invention has favorable effects over the cited documents, describe these effects in detail in the specification.
   • For example, if a specific technical means significantly improves performance compared to conventional technologies, detail this effect.

Conclusion: In intermediate responses, it is important to scrutinize the recognition of cited documents and the reasoning for denying inventiveness. If necessary, amend the claims or argue remarkable effects. Detailed evaluation of the cited documents and appropriate counterarguments can effectively advance the patent’s acquisition.

OpenAIがChatGPTの大幅な機能更新を発表した5月14日には、ChatGPTの最新バージョンであるGPT-4oが無料版ユーザーも使えるようになっていましたが、GPTs、ウェブブラウジング、データアナリシスの機能については、使えるようにするというアナウンスだけで実装されていませんでした。
5月30日、OpenAIはこれまでChatGPTの有料版ユーザーしか利用できなかったGPTs、ウェブブラウジング、データアナリシスの機能を、ChatGPTの無料版ユーザーに公開したということです。無料版ユーザーでも多くの機能を楽しめるようになり、普及が進むことが予想されます。

無料版「ChatGPT」機能増えまくり　GPTs、Web検索、画像入力、データ分析など可能に
5/30
https://news.yahoo.co.jp/articles/02cc40ec2f0ef173f9812c3fc690e7184750dd86


​On May 14, when OpenAI announced a major feature update to ChatGPT, the latest version of ChatGPT, GPT-4o, was available for free users, but the GPTs, web browsing, and data analysis features were only announced to be available However, the GPTs, web browsing, and data analysis functions were not implemented, only an announcement that they would be made available.
On May 30, OpenAI opened the GPTs, web browsing, and data analysis functions, which were previously available only to paid users of ChatGPT, to users of the free version of ChatGPT. It is expected that users of the free version will be able to enjoy many of the features and that the use of the free version will increase.

YouTube安高史朗の知財解説チャンネル「今月の進歩性 202404　①令和5(行ケ)10052　特許取消決定取消請求事件」の4月24日配信のアーカイブ動画では、甲１発明の認定の誤り、除くクレームが争点として、複数の弁理士による検討が行われています。
 
ChatGPT-4oに動画を要約させました。
 
ChatGPT 4o

今月の進歩性 202404　令和5(行ケ)10052　文字起こし.docx
ドキュメント
今月の進歩性 202404　①令和5(行ケ)10052　特許取消決定取消請求事件の文字起こしです。 要約してください。
ChatGPT
事件の概要

• 原告: 住友重機械工業株式会社
• 被告: 特許庁長官
• 争点: 特許取消決定の取消請求事件
• 結果: 請求は棄却

主な争点

• 甲１発明の認定の誤り

本願発明

• 技術分野: 関節の動きをアシストする装置
• 従来技術: 腰に巻いて関節部分にモーターがついている装置
• 課題: 小型化とコスト低減
• 構成: 腰に巻きつけるベルト、固定された部材にモーター、稼働する部材に連結された軸

甲１発明

• 引用されていないが、審判時に引用
• 技術分野: ロボティックス、腰に取り付けて固定するアシスト装置
• 改良型モーターユニット、減速機を使用

審判の判断

• 主軸受けである1つのベアリングは特定されていないが、周知の構成で容易に採用可能
• 原告側の主張: 甲１発明のベアリングはクロスローラー軸受であるべきとするが、根拠なし

裁判所の判断

• 甲１発明の1つのベアリングは不明、従来型モーターと同じ減速機を使用しているかも不明
• 仮にベアリングがボールベアリングであっても、進歩性は認められない

結論

• 特許庁の判断が支持され、進歩性がないとされた

弁理士間でどんな議論が行われましたか？
ChatGPT
以下は、弁理士間で行われた議論の要約です。
議論のポイント

1. 主軸受けの特定
   • 原告側は、甲１発明における主軸受けがクロスローラー軸受であると主張。しかし、被告側および裁判所はその特定が不明確であると判断し、進歩性は認められないと結論。
2. 除くクレームの有効性
   • 除くクレーム（クロスローラー軸受系を除く）の有効性について議論。甲１発明がクロスローラー軸受であることを前提としないため、除外クレームの有効性が認められないとの判断が共有された。
3. 図面の解釈
   • 甲１発明の図面における円の記載がボールベアリングを示すかクロスローラー軸受を示すかについての議論。裁判所は、明確にボールベアリングを示すとは断定できないとし、進歩性の判断に影響を与えなかった。
4. 技術常識の考慮
   • 甲１発明の技術分野における技術常識についての議論。周知技術が存在するため、甲１発明の構成が進歩性を有しないとする結論に合意が見られた。

個別の意見と議論の深掘り

• 進歩性の判断基準:
  • 弁理士の一人は、当業者技術常識を踏まえれば、ボールベアリングと認定することが妥当であり、進歩性はないとする裁判所の判断は合理的と述べた。
• 裁判所のロジック:
  • 裁判所の判断ロジックが整理され、裁判所が甲１発明の特定を避けた理由について議論。進歩性が周知技術であり、裁判所が無理に特定する必要がないという結論に合意。
• 技術的意義の強調:
  • 除くクレームの記載が技術的意義を強調するためのものであるかどうかについて議論。クロスローラー軸受系を除くこと自体が本願の技術的意義を強めるための補正であり、それが特段の技術的意義を持たないと認識されている。

結論

• 甲１発明の認定に関する議論を通じて、裁判所および特許庁の判断が支持される形となり、進歩性がないという結論に対する理解が深められた。弁理士間では、特許実務における技術常識と図面解釈の重要性についての共通認識が確認された。

 
甲１発明の認定の誤りに関するベ厭離間の議論について詳細にまとめてください。
ChatGPT
甲1発明の認定の誤りに関する弁理士間の議論
弁理士間では、甲1発明の認定の誤りについて以下の詳細な議論が行われました。
1. 甲１発明のベアリングの特定について

• 原告の主張: 甲１発明のベアリングはクロスローラー軸受であるべきだと主張した。これは、甲１発明で使用される減速機がＳＨＧ－１７－５０シリーズであり、このシリーズはクロスローラー軸受のみを使用しているとされているためである。
• 被告の反論: 甲１発明の図面や明細書には、ベアリングの具体的な種類が特定されていない。クロスローラー軸受であるとは明記されておらず、一般的な玉軸受（ボールベアリング）と解釈するのが妥当である。

2. 図面の解釈と技術常識

• 原告の主張: 甲１発明の図面における円の記載は、クロスローラー軸受を示すものであると主張。技術常識として、ＳＨＧ－１７－５０シリーズがクロスローラー軸受を使用していることからも、クロスローラー軸受であると解釈すべきであるとした。
• 被告の反論: 図面に記載された円は、一般的に玉軸受（ボールベアリング）を示すものであり、クロスローラー軸受を示すものでない。クロスローラー軸受は、通常、円柱形のローラーを示す記号で表示されるため、円の記載はクロスローラー軸受ではない。

3. 技術分野における周知技術

• 原告の主張: ＳＨＧ－１７－５０シリーズのカタログや技術分野の常識として、クロスローラー軸受が一般的に使用されていると主張。これに基づき、甲１発明においてもクロスローラー軸受が使用されているとするべきだとした。
• 被告の反論: 周知技術として玉軸受（ボールベアリング）も一般的に使用されている。特に、甲１発明のようなアシスト装置においては、軽量化やコストの観点からも玉軸受が適用されるのは容易である。

4. 除くクレームの有効性

• 議論のポイント: 除くクレームが有効であるためには、甲１発明がクロスローラー軸受を必須の構成要素としている必要がある。しかし、これが示されていないため、除くクレームが有効でないとされた。
• 原告の立場: 甲１発明の構成にクロスローラー軸受が含まれていることを前提に、これを除くことによって進歩性を主張した。
• 被告の立場: クロスローラー軸受が甲１発明における必須の構成要素でないため、これを除くことによる進歩性の主張は無効である。

5. 裁判所の判断

• 裁判所の結論: 甲１発明におけるベアリングの種類が不明確であるため、進歩性の有無に関する判断には影響しない。さらに、周知技術として玉軸受（ボールベアリング）が認められているため、仮に甲１発明が玉軸受であったとしても進歩性は認められない。

結論

• 弁理士間では、甲1発明の認定に関する誤りとして、甲１発明のベアリングの特定の不明確さが指摘された。原告の主張するクロスローラー軸受の使用に関しては、図面や技術常識から明確に認められないことが確認され、進歩性の主張が否定された。裁判所および特許庁の判断が支持され、進歩性の有無に対する結論に一致した。

 
除くクレームに関する弁理士間の議論について詳細にまとめてください。
ChatGPT
除くクレームに関する弁理士間の議論
弁理士間では、除くクレームに関して以下の詳細な議論が行われました。
1. 除くクレームの基本的な有効性

• 基本原則: 除くクレームは、特許請求の範囲から特定の技術的構成を除外することで、先行技術との差別化を図り、進歩性を主張するための手段である。
• 有効性の条件: 除くクレームが有効であるためには、除外された構成が先行技術において必須の構成であるか、または特段の技術的意義を持つものである必要がある。

2. 本件における除くクレームの具体的な状況

• 原告の主張: 甲１発明がクロスローラー軸受を使用していることを前提に、これを除外することで進歩性を主張した。原告は、甲１発明のベアリングがクロスローラー軸受であると認定すべきだと主張し、これを除外するクレームが有効であるとした。
• 被告の反論: 甲１発明のベアリングがクロスローラー軸受であることが明確でないため、除くクレームの有効性が認められないと主張。被告は、甲１発明の図面や記載内容からクロスローラー軸受を特定することはできないとした。

3. クロスローラー軸受の技術的意義

• 原告の視点: クロスローラー軸受が甲１発明において重要な技術的構成であるとし、これを除外することで進歩性を確保できると主張。
• 被告の視点: 甲１発明の技術的構成において、クロスローラー軸受が必須の要素であるとの明確な証拠がない。したがって、除外することが進歩性に寄与しない。

4. 裁判所の判断とその解釈

• 裁判所の結論: 甲１発明におけるベアリングの種類が不明確であるため、除くクレームの有効性についての議論は意味をなさない。仮にクロスローラー軸受であったとしても、そのこと自体が進歩性に寄与するとは認められない。
• 補足: 除くクレームの解釈が、先行技術に対する進歩性を確保するための補正である場合、当該技術的構成が先行技術において必須であるかどうかが重要である。

5. 実務的な視点からの議論

• 技術的意義の強調: 弁理士の一部は、除くクレームが本願発明の技術的意義を強調するための手段として有効である場合、その有効性が認められるべきだと主張。
• 実務上の難しさ: 甲１発明の技術的構成が曖昧な場合、除くクレームの有効性を主張することは難しい。特に、先行技術の構成が必須であることを証明するための証拠が不足している場合、除くクレームの有効性が否定される可能性が高い。

結論

• 除くクレームの有効性に関する基本的な条件が再確認された。特に、先行技術における技術的構成が必須であるか、特段の技術的意義を持つものである場合に有効であることが強調された。
• 本件における除くクレームの有効性については、甲１発明がクロスローラー軸受を使用していることが明確でないため、進歩性の主張に寄与しないとの結論が共有された。
• 実務上の示唆として、除くクレームの有効性を主張する際には、先行技術の技術的構成について明確な証拠を用意する必要があることが認識された。

 
 
今月の進歩性 202404　①令和5(行ケ)10052　特許取消決定取消請求事件
安高史朗の知財解説チャンネル
2024/04/24
【書誌】
令和5(行ケ)10052　特許取消決定取消請求事件 　特許権 　行政訴訟
令和6年3月11日 　知的財産高等裁判所
原告：住友重機械工業株式会社
被告：特許庁長官
【事件概要】
特許庁が異議２０２１－７００９７２号事件についてした決定（特許の請求項１～５に係る特許を取り消す）の取消訴訟
請求棄却（決定：進歩性なし　→　判決：進歩性なし）
【主な争点】
甲１発明の認定の誤り、除くクレーム
https://www.youtube.com/watch?v=H4gotDyTCBc&t=829s
 
令和６年３月１１日判決言渡 令和５年（行ケ）第１００５２号 特許取消決定取消請求事件判決
https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/825/092825_hanrei.pdf
 
 
 
 
Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Patent Cancellation Decision Appeal Case
 
In the YouTube video archive titled "This Month's Inventiveness 202404 (1) Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Patent Cancellation Decision Appeal Case" released on April 24, multiple patent attorneys discuss the points of contention, focusing on the misidentification of the Kō 1 invention and the validity of the excluding claims.
 
ChatGPT-4o summarized the video.
ChatGPT 4o
This Month's Inventiveness 202404 Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Transcription.docx
This is the transcription of the April episode of "This Month's Inventiveness 202404 (1) Reiwa 5 (Gyo-ke) 10052 Patent Cancellation Decision Appeal Case." Please summarize it.
ChatGPT
Case Overview

• Plaintiff: Sumitomo Heavy Industries, Ltd.
• Defendant: Commissioner of the Japan Patent Office
• Issue: Appeal against the decision to cancel the patent
• Outcome: The appeal was dismissed

Key Issues

• Misidentification of Kō 1 invention

The Invention in Question

• Technical Field: Device to assist joint movements
• Prior Art: A device with a motor attached to a joint, worn around the waist
• Challenges: Miniaturization and cost reduction
• Structure: Belt worn around the waist, motor fixed to a stationary part, axis connected to a movable part

Kō 1 Invention

• Not cited originally, but referenced during the appeal
• Technical Field: Robotics, assistive device attached to the waist
• Improvements: Uses an improved motor unit and a reducer

Tribunal's Decision

• One main bearing is unspecified but easily adoptable as a known structure
• Plaintiff's Claim: The bearing in the Kō 1 invention should be a cross-roller bearing, but there is no basis for this claim

Court's Decision

• One bearing in the Kō 1 invention is unspecified, and it's unclear if the same reducer as the conventional motor is used
• Even if the bearing were a ball bearing, inventiveness is not recognized

Conclusion

• The Japan Patent Office's decision was upheld, and the invention was deemed to lack inventiveness

Discussions Among Patent Attorneys
The following summarizes the detailed discussions among the patent attorneys regarding the misidentification of the Kō 1 invention.
Misidentification of Kō 1 Invention

1. Identification of the Main Bearing
   • Plaintiff's Claim: The main bearing in the Kō 1 invention should be a cross-roller bearing, as the SHG-17-50 series reducer, which only uses cross-roller bearings, is employed.
   • Defendant's Counterargument: The drawings and specifications of the Kō 1 invention do not specify the bearing type. It's reasonable to interpret it as a common ball bearing.
2. Interpretation of Drawings and Technical Common Sense
   • Plaintiff's Claim: The circle in the Kō 1 invention's drawings indicates a cross-roller bearing. Considering the technical common sense that the SHG-17-50 series uses cross-roller bearings, it should be interpreted as such.
   • Defendant's Counterargument: The circle in the drawings generally indicates a ball bearing, not a cross-roller bearing. Cross-roller bearings are typically represented by cylindrical rollers, so the circle does not indicate a cross-roller bearing.
3. Consideration of Common Techniques in the Technical Field
   • Plaintiff's Claim: Based on catalogues and technical common sense in the field, cross-roller bearings are generally used, hence they should be considered used in the Kō 1 invention.
   • Defendant's Counterargument: Ball bearings are also commonly used, especially in assistive devices like the Kō 1 invention, due to their lightweight and cost-effectiveness.
4. Validity of Excluding Claims
   • Discussion Points: For excluding claims to be valid, the Kō 1 invention must necessarily include cross-roller bearings. However, this is not demonstrated, so the excluding claim is invalid.
   • Plaintiff's Position: Assuming the Kō 1 invention includes cross-roller bearings, excluding them ensures inventiveness.
   • Defendant's Position: Cross-roller bearings are not necessarily part of the Kō 1 invention, making the excluding claim invalid.
5. Court's Decision
   • Conclusion: The type of bearing in the Kō 1 invention is unclear, so the discussion on the validity of excluding claims is irrelevant. Even if it were a ball bearing, it does not confer inventiveness.
   • Supplement: Excluding claims are valid when the technical structure in prior art is essential or holds specific technical significance.

Conclusion

• Discussions reaffirmed the basic conditions for the validity of excluding claims.
• The Kō 1 invention's bearing type being unclear means it does not contribute to inventiveness.
• From a practical perspective, clear evidence of the technical structure in prior art is necessary for the validity of excluding claims.

 
 
Detailed Summary of Discussions Among Patent Attorneys on Excluding Claims
1. Basic Validity of Excluding Claims

• Basic Principle: Excluding claims are a means to differentiate the claimed invention from prior art by excluding certain technical features, thereby asserting inventiveness.
• Conditions for Validity: For an excluding claim to be valid, the excluded feature must be an essential part of the prior art or hold specific technical significance.

2. Specific Situations in This Case

• Plaintiff's Argument: The plaintiff argued that the Kō 1 invention uses cross-roller bearings and thus excluding these bearings ensures inventiveness. The plaintiff asserted that the bearings in the Kō 1 invention should be recognized as cross-roller bearings.
• Defendant's Counterargument: The defendant countered that it is not clear whether the bearings in the Kō 1 invention are cross-roller bearings, thus questioning the validity of the excluding claim. The defendant stated that the drawings and descriptions of the Kō 1 invention do not specify cross-roller bearings.

3. Technical Significance of Cross-Roller Bearings

• Plaintiff's View: The plaintiff considered cross-roller bearings to be an important technical feature of the Kō 1 invention, claiming that excluding these bearings ensures inventiveness.
• Defendant's View: The defendant argued that there is no clear evidence to suggest that cross-roller bearings are an essential element of the Kō 1 invention. Therefore, excluding these bearings does not contribute to inventiveness.

4. Court's Decision and Interpretation

• Court's Conclusion: The court concluded that the type of bearings used in the Kō 1 invention is unclear, making discussions on the validity of excluding claims irrelevant. Even if cross-roller bearings were used, it does not automatically confer inventiveness.
• Supplementary Note: If the excluding claim is an amendment to ensure inventiveness against prior art, it is crucial to determine whether the technical feature is essential in the prior art.

5. Practical Considerations

• Emphasis on Technical Significance: Some patent attorneys argued that if an excluding claim is used to emphasize the technical significance of the claimed invention, its validity should be recognized.
• Practical Challenges: If the technical structure of the Kō 1 invention is ambiguous, it is challenging to assert the validity of the excluding claim. Especially when there is insufficient evidence to prove that the feature is essential in prior art, the excluding claim's validity is likely to be denied.

Conclusion

• Reaffirmation of Basic Conditions: The discussions reaffirmed the basic conditions for the validity of excluding claims, emphasizing that the excluded feature must be essential or have specific technical significance in the prior art.
• Case-Specific Conclusion: In this case, the excluding claim was found not to contribute to inventiveness because it was unclear whether the Kō 1 invention used cross-roller bearings.
• Practical Implications: It was recognized that to assert the validity of an excluding claim, clear evidence regarding the technical structure in the prior art is necessary.

 

AI家庭教師は、アメリカの子供たちの学習方法を静かに変えつつあるという記事がでています。日本でもAIを活用した教育サービスが進展しています。特にベネッセが主導する取り組みが注目されています。
 
 
池田朋弘のワーク実況_リモ研サブチャンネル
AI家庭教師が米国の子供たちの勉強法を静かに変えつつある（約6分）
https://www.youtube.com/watch?v=3FfB44SJS8s
 
ベネッセ、夏休みの宿題に生成AIを活用する子供たちを支援
https://japannews.yomiuri.co.jp/society/general-news/20230713-122582/
 
 
AI tutors are quietly changing how kids in the US study
 
There are articles reporting that AI tutors are quietly changing how children in the United States study. In Japan, educational services using AI are also advancing. Among these, initiatives led by Benesse are particularly noteworthy.
 
 
 
ChatGPT 4o
User
AI家庭教師が子供たちの学習を変えつ.docx
要約を作成してください。
ChatGPT
要約
この記事は、AI家庭教師が子供たちの学習をどのように変えているかについて述べています。以下はその要点です：
 
AI家庭教師の利用:
高校生のエヴァは数学の問題に行き詰まり、AIアプリ「アンサーAI」を使用して問題を解決しました。このアプリは写真を撮るだけでステップバイステップの解法を提供します。
このようなAI家庭教師の登場により、従来の家庭教師サービスは脅威にさらされています。
教育アプリの普及:
アメリカのAppストアのトップ20教育アプリのうち5つは、AIエージェントによる学習支援を提供しています。
AI教師は個別化された授業を可能にし、生徒の学習習慣を記録し、質問に答え続けることができます。
AI教師の効果と課題:
AIを使って学習した生徒の成績向上の事例が紹介されていますが、AI教師がまだ発展途上であり、間違った答えを提供することがある点も指摘されています。
教育関係者の中には、AIの使用に対して慎重な姿勢を取る者もおり、AIを禁止する学校もあります。
中国の影響:
人気のあるAI教育アプリの多くは中国資本であり、これらのアプリがアメリカ市場で提供されています。中国企業は国内の規制を避けるために海外市場にシフトしているという背景もあります。
今後の展望:
AI教育アプリは、個別化機能の強化やパーソナライズされた学習体験の提供を通じて差別化を図る必要があります。
AI家庭教師の利用が今後さらに広がる可能性が高く、子供たちの学習方法に大きな影響を与えることが期待されています。
 
 
AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China
https://techcrunch.com/2024/05/25/ai-tutors-are-quietly-changing-how-kids-in-the-us-study-and-the-leading-apps-are-from-china/
 
AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China _ TechCrunch.pdf
PDF
要約してください。
ChatGPT
要約
AI家庭教師は、アメリカの子供たちの学習方法を静かに変えつつあります。この変化は、AIを活用したアプリが提供する個別化された教育により、従来の高額な個人家庭教師の代替手段として広がりつつあることに起因しています。特に、中国資本の「Question AI」と「Gauth」などがアメリカ市場で急成長しており、いずれも大手中国企業の子会社が運営しています。
 
主要なポイント:
 
教育の平等性向上: AI家庭教師は、裕福な家庭がアクセスできる高額な家庭教師に代わり、手頃な価格で高品質な教育サポートを提供します。
 
個別化された学習: AIは、生徒一人ひとりの学習習慣を記憶し、質問に対しても根気強く答えるため、クラス全体での指導よりも個別に対応した学習が可能です。
 
学習成果: 例えば、ヒューストン在住の高校生Myhanhは、AIを使い始めてから数学の成績が大幅に向上しました。
 
技術的な課題: ただし、AI家庭教師はまだ「幻覚」を起こすことがあり、間違った答えを生成することがあります。これを改善するために、特定の知識分野でAIを微調整する試みがなされています。
 
教育現場の対応: 公立学校の一部ではChatGPTの使用を禁止していますが、完全に禁止することは難しく、AIの不完全さを理解させる教育が求められています。
 
中国企業の台頭: Question AIとGauthは、ともにシンガポール法人を通じてアメリカ市場に進出し、中国本土での教育規制強化に伴い、海外市場へのシフトを図っています。
 
これらのAI家庭教師アプリは、今後さらに音声対応や感情的な応答を取り入れることで、生徒の学習スタイルに応じたより柔軟な指導が可能になると期待されています。
 
【参考文献】AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China - TechCrunch .
 

5月29日に配信された知財実務情報Lab.オンラインセミナー「アセアン主要６か国の知財制度およびアセアン知財情報収集法」（石川 勇介 弁理士、元ジェトロ・バンコク事務所）は、6月5日まで1週間無料公開されています。
録画視聴方法についてのFAQがこちらのページにまとめられています。
https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/

１．東南アジアの知財概況・統計情報
２．東南アジアの知財情報を効率良く収集する
2-1. ジェトロ・バンコクでやっていること
2-2. 企業のアセアン知財担当になったら
３．日本の知財制度にはない制度、異なる制度
３－１．医薬用途発明の取扱い
３－２．特許の誤訳訂正
４．各国の知財トピック(2023)について
4-1. タイ：まもなく 特許法の大幅改正が予定される
⇒審査期間の短縮が期待される。
4-2. ベトナム：2023年1月に施行された知財法の大幅改正
⇒アセアン内で経済好調。日系企業の海外進出が多い。
4-3. ミャンマー：2023年4月より商標法の施行開始
⇒商標の冒認出願に注意。
2023年10月より意匠法も施行開始。
５．アセアン知財のまとめ
​ 1. アセアンにおいて海外からの投資が高まっている。
アセアンで知財保護と言えば、引き続き、「模倣品対策」が中心になる。現地で「商標権」を取得することは必須。

• ミャンマーでは、初めて商標法が施行され、商標が早い者勝ちな状態。)

デッドコピー商品の取締まりに対して、今後「意匠権」の取得も必要に。
２．ジェトロ、の・セミナーが充実している。ジェトロの「相談業務」や「現地での活動支援」を利用すべき。
現地代理人・ジェトロ知財所員とは顔見知りになっておきたい。日本企業同士のコネクションも重要（成功事例の共有）。
３．日本の知財制度にはない制度、異なる制度には気を付ける。
（第国出願義務、医薬用途発明・コンピュータ発明の取り扱いなど）
４．知財制度の改正・更新のスピードが速い。最新情報を得られる環境を作っておきたい。 現地代理人選びも重要（知財経験など）。
 
題名：アセアン主要６か国の知財制度およびアセアン知財情報収集法
開催日時：2024年5月29日　13:00～14:30
公開期間：2024年6月5日　正午まで
講師：石川 勇介 先生（弁理士、元ジェトロ・バンコク事務所）
 
2023/08/24 にライブ配信された第157回知財実務オンライン「東南アジアの知財制度・知財実務～アセアン駐在の経験を踏まえて～」で、石川勇介 弁理士が話をされています。
https://www.youtube.com/watch?v=WwlHIRkD-Xo
 
 
IP Practice Information Lab.: ASEAN IP Systems and Methods of Gathering IP Information
 
The online seminar “IP Systems of Six Major ASEAN Countries and How to Collect Information on IP in ASEAN” (presented by Yusuke Ishikawa, Patent Attorney, former JETRO Bangkok Office) is now available free of charge for one week until June 5.
1. general situation and statistics of IP in Southeast Asia
2. Efficient Collection of IP Information in Southeast Asia
2-1. what JETRO Bangkok is doing
2-2. When you are in charge of ASEAN IP in your company
3. Systems that do not exist or are different from the Japanese IP system
3-1. Handling of Pharmaceutical Use Inventions
3-2. Correction of Patent Errors
4. IP Topics in Each Country (2023)
4-1. Thailand: Major revision of patent law is scheduled soon.
⇒Examination period is expected to be shortened.
4-2. Vietnam: Major revision of IP law enforced in January 2023.
⇒ Strong economy within ASEAN. Many Japanese companies are expanding overseas.
4-3. Myanmar: Trademark Law to be enforced from April 2023.
⇒ Beware of trademark blasphemy applications.
Design Law will also be enforced from October 2023.
5. Summary of ASEAN IP
1) Foreign investment is increasing in ASEAN.
When it comes to IP protection in ASEAN, the focus will continue to be on “anti-counterfeiting. Obtaining “trademark rights” locally is essential.
(In Myanmar, a trademark law has been enforced for the first time, and the first to obtain a trademark wins.)
(In Myanmar, a trademark law was enacted for the first time, and the first to obtain a trademark is the first to obtain a design right.
2) JETRO and WIPO's websites and seminars are well developed. We should make use of JETRO's “consultation services” and “support for local activities.
It is important to get acquainted with local representatives and JETRO IP staff. Connections among Japanese companies are also important (sharing best practices).
3) Be aware of systems that do not exist or are different from the Japanese IP system.
(Obligation to file an application in the first country, handling of inventions for pharmaceutical use and computer inventions, etc.) 4.
4) The IP system is being revised and updated at a rapid pace. It is important to create an environment in which you can obtain the latest information. It is also important to select a local agent (IP experience, etc.).

安高史朗の知財解説チャンネル「今月の進歩性 202404は」で、令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件の判決について、主な争点（パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係）について、複数の弁理士が議論していました。全体として、パラメータ発明は審査では潰れにくいのですが、トイレットペーパー業界におけるパラメータ発明について、元審査官の弁理士が語っている部分、興味深く聞かせてもらいました。
 
 
 
令和６年３月１８日判決言渡
令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件　判決
https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/832/092832_hanrei.pdf
 
今月の進歩性 202404　②令和4(行ケ)10110　審決取消請求事件
安高史朗の知財解説チャンネル
令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件
原告（無効審判請求人） 日本製鉄 株式会 社
被告（同被請求人） ＪＦＥスチール株式会社
【主な争点】
パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係
https://www.youtube.com/watch?v=lUZXvg_5wU8
 
Case No. 2022(Gyoke) 10110, Request for rescission of trial decision: Parameter invention
　
In “Inventive Step 202404 of the Month,” a number of patent attorneys discussed the main issues (parameter invention, technical significance of formula limitation and determination of inventive step, and relationship between formula and inventive step of an invention of a thing) regarding the decision on the case No. 10110 (2022) requesting rescission of a trial decision. As a whole, parameter inventions are difficult to be crushed in the examination, but I listened with interest to the part where a patent attorney, a former examiner, talked about parameter inventions in the toilet paper industry.
 
 
 
安高史朗の知財解説チャンネルで、令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件の判決について、複数の弁理士が議論している動画です。
【主な争点】は、パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係です。
議論の内容を要約してください。
ChatGPT 4o

今月の進歩性 202404　②令和4(行ケ)10110　審決取消請求事件.docx
ドキュメント
安高史朗の知財解説チャンネルで、令和４年（行ケ）第１０１１０号 審決取消請求事件の判決について、複数の弁理士が議論している動画です。 【主な争点】は、パラメータ発明、数式限定の技術的意義と進歩性判断、数式と物の発明の進歩性の関係です。 議論の内容を要約してください。
ChatGPT
動画内での議論内容を要約します。
主な争点

1. パラメータ発明の技術的意義と進歩性判断
   • パラメータ発明において、特定の数式が設定され、その数式の技術的意義が争点となっています。
   • 数式自体の技術的意義と、その数式が進歩性を持つかどうかの判断が問題です。
2. 数式と物の発明の進歩性の関係
   • 特許された数式が実際に物理的な構造物の設計にどう影響を与えるか、その数式の設定が進歩性を持つかが議論されています。
   • 特定の数式を使わずに、同様の技術効果が得られるかどうかが焦点です。

判決の背景と経緯

• 原告（日本製鉄株式会社）と被告（JFEスチール株式会社）の争い
  • 日本製鉄が無効審判を請求し、JFEスチールが特許を維持。
  • 訂正請求が認められたが、無効審判は認められず、進歩性があると判断された。

発明の内容

• 交感焼式軽戦岸およびその施工方法
  • 軽戦岸は船舶を停泊させるための構造物で、交感焼は鋼材を使用しており、その設計と施工方法が特許の対象。
  • 特定のパラメータ（例：高度の指標）が設定され、その数値範囲が特許の要点。

議論のポイント

1. パラメータ発明の進歩性
   • 特定の数式（例えばローの値）が技術的意義を持ち、その設定が進歩性を持つかが議論されています。
   • 判決では、数式の技術的意義が認められる一方、進歩性の判断においては、従来技術からの導出が困難であるとされています。
2. 合理的な設計かどうか
   • 原告は、従来技術でも合理的に設計できると主張。
   • 裁判所は、特定の数式なしに合理的に設計されるとは認められないと判断。
3. 技術常識との関係
   • 技術常識に基づく設計変更が進歩性に与える影響についても議論。
   • 判決では、技術常識を考慮しても、特定の数式を用いる設計が進歩性を持つと判断。

結論

• 数式の特許性と進歩性の関係
  • 特定の数式を用いることの技術的意義が認められる一方で、その数式が進歩性を持つかの判断は従来技術との関係で行われる。
  • 特許された数式を用いない設計が合理的に行えるかどうかが重要な争点であり、裁判所は特許された数式の進歩性を認めた。

この議論から、特許における数式の技術的意義と進歩性の判断が如何に重要で複雑であるかがわかります。特定の数式やパラメータが技術的な進歩性を持つかどうかは、従来技術との比較や技術常識との関係を踏まえた慎重な判断が必要とされます。
トイレットペーパー業界の話が出ていました。ピックアップして、まとめてください。
ChatGPT
トイレットペーパー業界におけるパラメーター発明
1. 特殊パラメーターの利用

• トイレットペーパー業界では、発明における特殊パラメーターの利用が多く見られます。
• 柔らかさ、湿り具合など、自社独自の装置やパラメーターを用いて製品の特定を行う手法が一般的です。

2. 審査の基準

• 特殊パラメーターを用いた発明の審査においては、解決しようとする課題が周知のものであるかどうかが重要なポイントとなります。
• 課題自体が周知である場合、その課題を解決するためのパラメーターの変更は設計変更として扱われることが多いです。
• 設計変更に基づくパラメーターの調整は、設計事項として拒絶理由通知の対象となります。

3. 課題設定の重要性

• パラメーター発明において、課題の設定が非常に重要な役割を果たします。
• 特許出願時には、課題を明確にし、その課題を解決するためのパラメーターを具体的に説明する必要があります。

4. 新規性と進歩性の評価

• 審査においては、同じ課題を解決する文献を探し、その文献がパラメーターのみ異なる場合には、設計変更として拒絶される可能性があります。
• 特殊なパラメーターを用いることで、従来技術との差異を明確にし、新規性と進歩性を主張することが求められます。

5. 具体例

• トイレットペーパーの柔らかさや湿り具合を示すパラメーターを用いた発明では、特定の製品特性を明確にするために、独自の測定方法や数値範囲が設定されます。
• これにより、他社製品との差別化を図り、特許権を取得することができます。

まとめ
トイレットペーパー業界では、特殊なパラメーターを用いた発明が多く見られます。これにより、特定の課題を解決するための技術的進歩を主張し、特許を取得することが可能です。しかし、その審査においては、課題の設定や技術常識との関係を慎重に評価する必要があります。特殊パラメーターを用いることで、新規性と進歩性を効果的に主張することが求められます。
パラメーター発明に対する各々の弁理士の見解をピックアップしてください。
ChatGPT
各弁理士の見解
1. 特殊パラメーターの意義と課題設定

• ある弁理士は、特殊パラメーター発明の審査においては、解決しようとする課題の設定が非常に重要であると述べています。課題が周知である場合、その課題を解決するためのパラメーターの変更は設計変更と見なされることが多いです​​。

2. 合理的設計の難しさ

• 別の弁理士は、特殊パラメーターを用いた設計が合理的かどうかの判断が難しいと指摘しています。新しいパラメーターを作成する際には、その設計が合理的に行われるかどうかを証明するのが困難であるとしています 。

3. トイレットペーパー業界の事例

• トイレットペーパー業界では、特殊パラメーターを用いた発明が一般的であり、その審査基準や特許の取り方についての具体例が紹介されています。例えば、柔らかさや湿り具合などのパラメーターを自社独自の方法で測定し、それを特許として出願するケースが多いです 。

4. 数式限定発明の進歩性判断

• 一部の弁理士は、数式限定の発明について、既存の技術や理論からその数式が導出可能かどうかを重視しています。既存の理論を少し分解して言い換えるだけで特許を取得することができる場合、その進歩性が認められるかどうかが問題となります 。

5. 侵害の認定と実証

• 特殊パラメーターを用いた発明の侵害認定が難しいとする見解もあります。特定のパラメーターを使用しているかどうかを測定することが困難であるため、実際に侵害が起こっているかどうかを証明するのが難しいとされています 。

まとめ
各弁理士の見解では、特殊パラメーター発明の審査や特許取得には多くの課題があることが示されています。特に課題設定の重要性、合理的な設計の難しさ、数式限定発明の進歩性の判断、そして侵害の認定と実証に関する問題が指摘されています。トイレットペーパー業界の具体例は、このような特殊パラメーター発明の審査基準や特許取得の実際を理解する上で参考になります。

5月28日、生成AIと知的財産保護のあり方を議論してきた「AI時代の知的財産権検討会」が中間とりまとめを公表しました。6月に公表される政府の「知的財産推進計画2024」に反映されます。
 
AI、知財の学習なら原則規制せず　創作物は「人の発明」
2024年5月28日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA27BKY0X20C24A5000000/
 
2024年5月28日
「AI時代の知的財産検討会」中間とりまとめ案で、AI議論を追いかける
弁護士　 出井甫 （骨董通り法律事務所 for the Arts）
https://www.kottolaw.com/column/240528.html
 
AI 時代の知的財産権検討会中間とりまとめ
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/chitekizaisan2024/0528_ai.pdf
 
 
 
Interim Summary of the Study Group on Intellectual Property Rights in the AI Era
 
On May 28, the “Study Group on Intellectual Property Rights in the AI Era,” which has been discussing the generation of AI and intellectual property protection, released an interim report, which will be reflected in the government's “Intellectual Property Promotion Plan 2024” to be released in June.

シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの研究グループが、「LLMの財務諸表分析能力」を検証するという研究を行い、GPT-4が、プロのアナリストに匹敵する精度の財務諸表分析を行えることを実証しました。
研究では、企業の財務諸表のみをLLMに入力し、将来の収益を予測させています。テストにおいて、「匿名化された貸借対照表」と「コンテキストが一切ない損益計算書」のみが提供された場合であっても、GPT-4は人間のアナリストを上回る予測精度を実現しています。
 
 
2024年05月27日
GPT-4は財務諸表から将来の収益の伸びを予測する点で人間のアナリストよりも優れていることが研究により明らかに
https://plus-msg.auone.jp/detail/1/3/7/48_7_r_20240527_1716811202683582
 
GPT-4が金融分析を革新：研究結果が示す未来
2024年5月28日
https://note.com/genaird/n/n3aa75574f09f
 
Financial Statement Analysis with Large Language Models
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311
https://deliverypdf.ssrn.com/delivery.php?ID=402119071098091010118112106012124117066000022029012082094011082075107075077031104123077093108025122003101065077053022035074092005116024017082077000072068092082114089006103086028110085123070101000117&EXT=pdf&INDEX=TRUE
 
 

SSRN-id4835311.docx
ドキュメント
要約してください。日本語に。
ChatGPT
以下は、ファイル「Financial Statement Analysis with Large Language Models」の要約です。


本研究では、大規模言語モデル（LLM）がプロのアナリストと同様に財務諸表分析を行い、将来の利益の方向性を予測できるかを検証しています。標準化された匿名の財務諸表をGPT-4に提供し、将来の利益の変動方向を分析させました。ナラティブや業界固有の情報がなくても、LLMは利益の変動予測において金融アナリストを上回る性能を示しました。特に、アナリストが苦手とする状況でLLMは相対的に優れたパフォーマンスを発揮しました。また、LLMの予測精度は、専門的に訓練された最先端の機械学習モデルと同等です。
LLMの予測は、そのトレーニングメモリに依存するのではなく、企業の将来のパフォーマンスに関する有用なナラティブインサイトを生成することにより達成されます。最終的に、GPTの予測に基づくトレーディング戦略は、他のモデルに基づく戦略よりも高いシャープレシオとアルファを生み出します。これらの結果を総合すると、LLMが意思決定の中心的な役割を担う可能性が示唆されます。


この要約でさらに知りたい部分があればお知らせください。
「ナラティブや業界固有の情報がなくても、LLMは利益の変動予測において金融アナリストを上回る性能を示しました。特に、アナリストが苦手とする状況でLLMは相対的に優れたパフォーマンスを発揮しました。また、LLMの予測精度は、専門的に訓練された最先端の機械学習モデルと同等です。」のところを詳しく教えてください。
ChatGPT
以下は、該当部分の詳細な説明です。


ナラティブや業界固有の情報がなくても、LLMは利益の変動予測において金融アナリストを上回る性能を示しました
LLM（大規模言語モデル）は、特定の業界に関するナラティブ情報や文脈を与えられずとも、財務諸表に基づいて企業の将来の利益の変動を正確に予測する能力を持っています。本研究では、企業の財務諸表から会社名や日付などの識別情報を削除し、標準化された形式でLLMに提供しました。その結果、LLMは次のような方法で利益の変動を予測しました。

1. 財務比率の計算:
   • LLMは、プロのアナリストが通常行うように、財務比率（例：運転効率、流動性、レバレッジ比率など）を計算し、分析しました。
2. トレンド分析:
   • 財務諸表の特定の項目の変化やトレンドを特定しました。
3. 経済的解釈の提供:
   • 計算された比率に基づいて経済的な解釈を提供し、将来の利益が増加するか減少するかを予測しました。

特に、アナリストが苦手とする状況でLLMは相対的に優れたパフォーマンスを発揮しました
研究では、LLMが金融アナリストと比較して特に優れたパフォーマンスを示した状況を特定しました。具体的には、アナリストが予測に苦戦する以下のような状況でLLMは優れた結果を出しました：

1. 小規模な企業:
   • 小規模な企業の予測において、LLMはアナリストよりも高い精度を発揮しました。小規模企業は一般的に会計の質が低く、予測が難しいため、アナリストはここで苦戦しがちです。
2. 損失を計上している企業:
   • 損失を計上している企業の予測においても、LLMはアナリストを上回りました。損失を計上している企業は予測が困難であり、アナリストはここでも誤りやすいです。
3. 利益のボラティリティが高い企業:
   • 利益のボラティリティが高い企業の予測においても、LLMは優れた性能を示しました。利益の変動が大きい企業の予測は複雑で、アナリストはここでも誤差が大きくなります。

また、LLMの予測精度は、専門的に訓練された最先端の機械学習モデルと同等です
研究では、LLMの予測精度を他の最先端の機械学習モデル（例えば、人工ニューラルネットワーク（ANN）やロジスティック回帰モデル）と比較しました。その結果、LLMは以下のように高い予測精度を示しました：

1. チェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプト:
   • 人間のアナリストの思考過程を模倣するように指示されたCoTプロンプトを使用することで、LLMは60%の精度で将来の利益変動を予測しました。この結果は、人間のアナリストの予測精度を上回り、最先端の機械学習モデルと同等でした。
2. F1スコア:
   • LLMのF1スコア（予測の精度と再現率の調和平均）は、他の機械学習モデルを上回る結果を示しました。具体的には、LLMのF1スコアは63.45%であり、ANNモデルの61.62%を上回りました。
3. 相補性:
   • ANNとLLMの予測は相補的であり、両方を組み合わせることで予測精度が向上しました。特に、ANNが苦手とする状況でLLMはより少ない誤りを示しました。

このように、LLMはナラティブや業界固有の情報がなくても高い予測精度を発揮し、特にアナリストが苦戦する状況で優れたパフォーマンスを示しています。また、最先端の機械学習モデルと同等、またはそれ以上の予測精度を持つことが確認されました。
この研究に問題点や課題があるとすれば、どんな点ですか？
ChatGPT
この研究にはいくつかの潜在的な問題点や課題が考えられます。以下に主な点を挙げます。
1. データの匿名性
研究では財務諸表から会社名や日付などの識別情報を削除していますが、このアプローチが完全に有効かどうかは疑問が残ります。LLMが間接的にでも企業を特定できる情報を利用している可能性があります。この点についてはさらなる検証が必要です。
2. テキスト生成の信頼性
LLMが生成するナラティブインサイトがどれほど信頼できるかは不明です。生成されたテキストの正確性や一貫性、さらにそれが実際の意思決定にどのように役立つかを評価する必要があります。
3. 実際の適用性
研究結果が実際のビジネス環境でどれほど有効かは不明です。特に、LLMが提案する予測やインサイトが実際の投資や経営判断にどのように反映されるかを検証する必要があります。
4. モデルのバイアス
LLMはトレーニングデータに依存しており、トレーニングデータに含まれるバイアスがモデルにも影響を与える可能性があります。特に、過去のデータに基づく予測が未来の不確実性にどれほど対応できるかは不明です。
5. トレーニングデータの範囲
LLMの性能はトレーニングデータの範囲や質に依存します。特に、過去のデータに特有のパターンやトレンドが未来にも適用されるかどうかは保証されていません。したがって、トレーニングデータがどれほど幅広いシナリオをカバーしているかが重要です。
6. 計算資源とコスト
LLMを活用するためには大量の計算資源とコストがかかります。特に、リアルタイムでの予測や大規模データの処理には高いコストが伴います。
7. アナリストとの補完関係
研究ではLLMとアナリストの予測が補完的であるとしていますが、実際の運用においてこれらをどのように統合するかが課題です。人間のアナリストとLLMの予測をどのように組み合わせ、最適な意思決定を行うかについてのさらなる研究が必要です。
これらの問題点や課題に対処するためには、さらなる実証研究やフィールドテストが必要です。また、LLMの予測精度や信頼性を向上させるためのアルゴリズムの改良や、異なるビジネスシナリオでの適用可能性の検証も重要です。
この研究に近い研究がありますか？
ChatGPT
この研究に関連する、または類似する研究は複数存在します。以下にいくつかの主要な研究を挙げます：
1. 自然言語処理と財務分析

• Lopez-Lira, A., & Tang, K. (2021). "Machine Learning and Financial Forecasting: Evidence from Earnings Predictions":
  • この研究では、機械学習を用いて企業の利益予測を行い、その結果を人間のアナリストの予測と比較しています。特に、新聞記事やプレスリリースから得られる情報を用いて予測精度を高める手法を検討しています。

2. チェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプト

• Wei, J., et al. (2022). "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models":
  • この研究は、チェーン・オブ・ソートプロンプトを用いることで、LLMがより人間らしい推論を行い、複雑な問題を解決する能力を向上させることを示しています。財務分析におけるLLMの応用においても、この手法が効果的であることが示唆されています。

3. 財務データの機械学習モデル

• Chen, J., et al. (2022). "Earnings Prediction Using Tree-Based Machine Learning Models":
  • 企業のXBRLタグを用いて機械学習モデル（特に木構造モデル）を訓練し、将来の利益を予測する手法を提案しています。この研究では、12,000を超える変数を使用して予測モデルの精度を向上させています。

4. アナリストとAIの比較

• Bradshaw, M. T., et al. (2012). "Analyst Forecasts: What Do We Know After Decades of Work?":
  • アナリストの予測精度と、それに影響を与える要因について総括的なレビューを行っています。AIとの比較において、人間のアナリストが持つバイアスや予測エラーの原因についても議論しています。

5. 財務データとLLMの応用

• Kim, A. G., et al. (2023). "Financial Analysis Using Large Language Models: An Application to Financial Statements":
  • LLMを用いて財務諸表を分析し、将来のパフォーマンスを予測する手法を検討しています。本研究と同様に、LLMがアナリストに比べてどのように優れているかを検証しています。

これらの研究は、LLMや機械学習を財務分析に応用する上での基礎を築いており、特に本研究と類似した手法やアプローチを採用しています。これらの研究を参考にすることで、LLMの予測精度をさらに向上させ、実際のビジネス環境での応用可能性を高めるための新たな知見を得ることができます。
この研究は今後どう展開すると予測しますか？
ChatGPT
この研究は、以下のような方向で今後展開していく可能性があります：
1. 実世界での適用と検証
実務での適用:

• 企業や投資機関がLLMを用いて実際の財務諸表分析を行い、その効果を検証することが期待されます。特に、リアルタイムでの予測や意思決定支援ツールとしてのLLMの導入が進む可能性があります。

フィールドテスト:

• LLMの予測モデルを実際の投資戦略に組み込み、どの程度のリターンを実現できるかを検証するフィールドテストが行われるでしょう。これにより、LLMの実用性と有効性がさらに明らかになるでしょう。

2. モデルの改良と高度化
モデルの改良:

• LLMの予測精度をさらに向上させるために、トレーニングデータの質や量を増やし、モデルのアルゴリズムを改良する取り組みが続けられるでしょう。また、特定の業界や企業に特化したLLMの開発も進むと考えられます。

マルチモーダルデータの統合:

• 財務諸表以外にも、ニュース記事、ソーシャルメディアの投稿、経済指標などのマルチモーダルデータを統合することで、LLMの予測精度を向上させる試みが増えるでしょう。

3. 経済学やファイナンスの理論との統合
経済モデルとの統合:

• 経済学やファイナンスの理論とLLMの予測モデルを統合し、より一層理論に基づいた予測を行うための研究が進むでしょう。これにより、LLMの予測がより信頼性の高いものとなり、実務での活用が広がるでしょう。

4. 規制と倫理の検討
規制の整備:

• LLMの金融市場への影響が増大するにつれて、規制当局による監視や規制の整備が進む可能性があります。特に、予測モデルの透明性や説明責任に関する規制が強化されるでしょう。

倫理的な考慮:

• LLMの活用に伴う倫理的な問題（例えば、バイアスや公平性の問題）に対する議論が深まり、これに対する対策が求められるでしょう。倫理的なガイドラインの策定が進む可能性があります。

5. 教育と普及
教育プログラム:

• LLMを活用した財務分析の手法が普及することで、大学やビジネススクールでの教育プログラムにLLM関連のカリキュラムが組み込まれるでしょう。これにより、次世代のアナリストがLLMを活用できるスキルを習得する機会が増えるでしょう。

普及活動:

• 研究結果の普及活動が進み、業界全体でLLMの活用が広がることが予想されます。特に、セミナーやワークショップを通じて、実務家や研究者がLLMの最新技術や応用事例を学ぶ機会が増えるでしょう。

これらの展開により、LLMは財務分析や投資意思決定の重要なツールとしての地位を確立し、金融業界全体に大きな変革をもたらす可能性があります。
企業経営にどんな影響をもたらすと考えられますか？
ChatGPT
LLM（大規模言語モデル）が企業経営に及ぼす影響は多岐にわたります。以下に主な影響を挙げます。
1. 意思決定の質と速度の向上
迅速かつ精度の高い分析:

• LLMは膨大なデータを短時間で分析し、将来の予測や洞察を提供できます。これにより、経営者は迅速かつ精度の高い意思決定が可能になります。

データ駆動型の意思決定:

• LLMの導入により、企業はより多くのデータに基づいた意思決定を行うことができ、感覚や経験に頼らないデータ駆動型の経営が実現します。

2. コスト削減と効率化
人件費の削減:

• 財務分析や予測業務を自動化することで、アナリストの労働コストを削減できます。これにより、企業はリソースを他の重要な業務に振り向けることができます。

業務プロセスの効率化:

• LLMは複雑なデータ処理や分析を迅速に行うため、業務プロセス全体の効率化が図れます。特に、定例業務やルーチン作業の自動化が期待されます。

3. 戦略的計画と予測の強化
将来予測の精度向上:

• LLMは高精度な予測を行う能力を持つため、企業の戦略的計画において重要な役割を果たします。特に、市場の動向や競合他社の動きを予測することで、長期的な戦略をより効果的に立案できます。

リスク管理の強化:

• LLMは潜在的なリスクを早期に検出し、適切な対応策を提案することができます。これにより、企業はリスク管理を強化し、不確実性に対する耐性を高めることができます。

4. 顧客満足度とサービスの向上
パーソナライズされたサービス:

• LLMを活用することで、顧客のニーズや行動を分析し、よりパーソナライズされたサービスを提供できます。これにより、顧客満足度の向上が期待されます。

迅速な対応とサポート:

• 顧客からの問い合わせやサポート要求に対して、LLMを用いることで迅速かつ正確な対応が可能になります。これにより、顧客対応の質が向上します。

5. イノベーションの促進
新たなビジネスモデルの創出:

• LLMを活用することで、新たなビジネスモデルやサービスの創出が促進されます。特に、データ分析に基づく新しい商品やサービスの開発が期待されます。

研究開発の効率化:

• 研究開発プロセスにおいても、LLMがデータ分析や予測を行うことで、効率的なイノベーションが可能になります。これにより、製品開発のサイクルが短縮されます。

6. 組織文化とスキルの変革
デジタルトランスフォーメーション:

• LLMの導入に伴い、企業全体でのデジタルトランスフォーメーションが加速します。これにより、従業員のスキルや業務プロセスが変革され、デジタル技術に精通した組織文化が醸成されます。

スキルアップと教育:

• 従業員は新しい技術に適応するためのスキルアップが求められます。企業は従業員の教育やトレーニングプログラムを強化し、LLMを活用できる人材を育成する必要があります。

これらの影響により、LLMは企業経営のさまざまな側面において重要な役割を果たし、競争力の強化や持続可能な成長を促進することが期待されます。
 
 
 
GPT-4 Analyzes Financial Statements with Accuracy Comparable to Professional Analysts
 
A research group at the University of Chicago Booth School of Business conducted a study to test “LLM's ability to analyze financial statements” and demonstrated that GPT-4 can analyze financial statements with an accuracy comparable to that of professional analysts.
In the study, only the financial statements of companies were input into LLM and asked to predict future earnings. In tests, even when only “anonymized balance sheets” and “income statements without any context” were provided, GPT-4 achieved forecasting accuracy that exceeded that of human analysts.