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IPL 推進協議会の活動に関しては、様々な発表が行われていますが、JAPIO YEAR BOOK 2023に掲載された『IPランドスケープで「つなげる」「つながる」─ＩＰランドスケープ推進協議会の仮想IPLの取り組み─』は、IPL 推進協議会の 2 年目の活動がしっかりとまとめられています。
9月15日2023特許・情報フェア＆コンファレンスの特別フォーラム「活動第3期目に入ったIPランドスケープ推進協議会 経営とIPLの課題 ～活動の実践とその成果～」のプレゼン資料も公開されました。今後の活動の成果も期待されます。 IPランドスケープで「つなげる」「つながる」 ─ＩＰランドスケープ推進協議会の仮想IPLの取り組み─ 旭化成株式会社 知財インテリジェンス室 シニアフェロー／ IPランドスケープ推進協議会代表幹事 中村 栄 氏 株式会社ブリヂストン 知的財産部門 部門長／ IPランドスケープ推進協議会代表幹事 荒木 充 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_3_04.pdf 2023特許・情報フェア＆コンファレンス 特別フォーラム３ F3 9月15日（金）13：10～14：40 活動第3期目に入ったIPランドスケープ推進協議会 経営とIPLの課題 ～活動の実践とその成果～ 荒木 充 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_001.pdf 「取締役の知財に関する法的責任」 杉光 一成 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_002.pdf 「ニデックの知財活動 ～IPL活動を中心に～」 石井 友也 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_003.pdf 「“家庭用ロボットの展開・浸透のための方向性・戦略”への提案」 吉田 伸 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum3_004.pdf 2022特許・情報フェア＆コンファレンス IPランドスケープ推進協議会 活動第2フェーズにかける期待 ～９つの仮想IPLから見えてくるもの～ 2022年11月10日 https://pifc.jp/2022/wp-content/uploads/2022/11/pifc2022lec02_v2.pdf
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2023年9月10日、特許出願や特許権のリーガルステータスを、J-PlatPat で表示、検索、及び CSV 出力する機能がリリースされました。CSV 出力の3,000件への拡張とあわせて、うれしい機能改善です。
J-PlatPat リーガルステータス機能について https://www.inpit.go.jp/content/100878298.pdf 第１弾リリースが 2023 年 9 月で、 ・リーガルステータス表示機能 ※2023 年 9 月リリース日以降に情報更新があった特許出願と特許権のみ。 ・リーガルステータス CSV 出力機能 ※2023 年 9 月リリース日以降に情報更新があった特許出願と特許権のみ。 第２弾リリースが 2023 年 12 月。 ・リーガルステータス絞り込み検索機能 ・リーガルステータス表示機能 ※出願日が 1998 年 1 月 1 日以降のすべての情報が表示対象。 ・リーガルステータス csv 出力機能 ※出願日が 1998 年 1 月 1 日以降のすべての情報が表示対象。 J-PlatPatの機能改善 ─特許情報の活用層の拡大を目指して─ 独立行政法人工業所有権情報・研修館（INPIT）知財情報部長 福村 拓 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_1_08.pdf 「2023特許・情報フェア＆コンファレンス」で、9月14日に行われた特別フォーラム１ 「知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～」のプレゼン資料が開示されていました。
澤井智毅・WIPO日本事務所長による基調講演「“AIと知財”をめぐる国際情勢」は、世界知的所有権機関（WIPO）が、「知的財産と先端技術に関するWIPO対話」を開催するなど、AIを始めとする先端技術が知財政策に与える影響について、世界へ様々な情報発信をしていて、基本的な論点がしっかり提示されており、世界中で進んでいるAIと知財の議論の状況が解説されました。 日本マイクロソフト(株)の田丸 健三郎 氏は、マイクロソフトの立場からの話、及び、個人的な見解も述べられ、生成AIを巡る議論の難しさを感じ取ることができました。 3Dデジタルコンテンツを提供しているbestat(株)Founder＆代表取締役松田 尚子 氏の話、弁理士の立場からの大沼 加寿子 氏（大澤特許事務所 弁理士、日本弁理士会 副会長）の話、R&D知財グループウェア「THE調査力AI」など特許情報サービスを提供している平尾 啓 氏（アイ・ピー・ファイン(株)取締役副社長）の話からも、生成AIによる影響が広範に及ぶことを感じさせるものでした。 知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～ ChatGPTの登場で国民のAIへの注目度は再上昇しています。基調講演ではAIを活用した各種ツールの提供をしている世界知的所有権機関（WIPO）日本事務所長の澤井智毅氏が登壇します。パネルディスカッションでは企業の知財部門、知財ツール提供会社、あるいは特許庁などの動向から本格活用へ向けての課題について挙げ、近未来の知財組織、知財業務、知財人材、知財戦略等について考えます。 進行役 渡部 俊也 氏 東京大学未来ビジョン 研究センター 教授 https://pifc.jp/2023/visit/#exhibit_semispe 「“AIと知財”をめぐる国際情勢」 澤井 智毅 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_001.pdf 「大規模汎用言語モデルで激変するソリューション開発」 田丸 健三郎 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_002.pdf 「知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～」 平尾 啓 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_005.pdf 「生成AIが特許事務所に与えたインパクト～生成AIにより業務は変化するか～」 大沼 加寿子 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_004.pdf 「事業紹介」 松田 尚子 氏 https://pifc.jp/2023/wp-content/uploads/2023/09/pifc_forum1_003.pdf 9月21日に配信された第１６１回知財実務オンライン：「大学知財担当のシゴト」（ゲスト：横浜市立大学付属病院次世代臨床研究センター戦略相談室 特任講師 玉腰 紀子）の動画をアーカイブ視聴しました。（約1時間36分）
「大学知財担当のシゴト」ということで、 1 知的財産の特定と保護 2 産学連携の推進 3知財啓発 4その他（研究者に対する助言、支援；秘密保持、研究成果の公開、利益相反に関する助言、企業との交渉支援） という内容でした。 知財実務オンラインでは、講義内容も参考になりますが、質問と回答が参考になります。 慶応大学の国内出願やPCT出願の件数のうち、企業との共同出願がかなり多いのか、大学単独がそれなりに多いのか、どんな感じなのでしょうか？ 東大TLOは、単独出願の特許権に基づくライセンス収入が大半を占めるようですが、慶應義塾大学は同じ傾向に無いようですが、その理解で正しいですか？ 正しいとすると、その理由は何だとお考えですか？ 大学の研究者にとって、特許出願の多寡は関心事なのでしょうか？ 換言すれば、大学は研究者に対する評価指標に特許等の知財を組み込んでいるのでしょうか？ 慶應は私立なので、最大5年雇用との事ですが、横浜市立の場合、事務を取り扱う職員は横浜市の職員でしょうか？市の職員だと、2年毎の移動がありませんか？ 大学の先生や大学病院の先生は、他大学に移られたり、人事異動で転籍したりする場合に、大学帰属となっている知財を、その先生が移転先の大学や病院でも研究したい場合があるのではと想像します。 （続）先生が退職する際に誓約書にサインさせるのだと思いますが、移籍する先生にそのまま研究活動を許容するのか、ノウハウ含めて大学の知財は好き勝手にさせないスタンスで秘密保持義務を課すなど厳しく対応するのか、アカデミアは人材の流動性が当たり前で、とはいえ先生もご自分の専門研究分野をお持ちのはずなので、実際、人材の流動性と知財処理について悩みはないのか気になりました。 企業へのライセンス料（不実施補償料を含む）はどの様に決定することが多いのでしょうか？ 大学側からの提示と企業側からの提示とどちらが決定に影響力を持っていますか？ 傾向があれば教えてください。 産学連携に関する大学知財担当者の活動として、企業（産業界）のニーズを大学の研究者にフィードバックする様なことは、積極的に行われているのでしょうか？ つまり、大学シーズがスタートではなく、企業のニーズが研究のきっかけになることはあるのでしょうか？ 著作権にまつわる相談が意外と多いとのことですが、差し支えなければ、どのような内容が多いのか教えていただけるとうれしいです。 製品の売り上げ額に料率（３～５％など）を掛けて実施料を決定する場合、企業との交渉の中で、製品における特許発明の貢献度（寄与率?）の割合を上記にさらに掛けて実施料を低くしようとする動きはありますか? 臨床研究センター戦略相談室ということで、「臨床研究」という特有な分野で特に悩ましい知財問題としてどんなことがあるのか、もしこれは！という問題がありましたら知りたいです🥰 理事長、学長、部局長、事務局長等に対する知財啓発も行っていますか？ 先ほど医工連携のお話がありましたが、医学部のある大学では医工連携は主流なのでしょうか? 企業の知財ではIPランドスケープというキーワードを未だによく耳にしますが、大学の知財ではどうなのでしょうか? （第１６１回）知財実務オンライン：「大学知財担当のシゴト」（ゲスト：横浜市立大学付属病院次世代臨床研究センター戦略相談室 特任講師 玉腰 紀子） https://www.youtube.com/watch?v=avAFv3kshZE ちなみに、知財実務オンラインのチャンネル登録者数 4000人を超えたという事です。 さすがです。 日立製作所は2023年5月、生成AIの利活用を推進するCoE（Center of Excellence）組織「Generative AI センター」を設立していますが、『技術ありきで生成AIは導入しない、日立が見据える「DX2周目」の堅実な戦い方』は、その通りと思います。
『過去のDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みで見られたような、新技術を社内に導入したが本格的な実用化に至らない、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」への懸念』は、各企業に根強くあるようですが、ChatGPTはAIやデータ分析の専門知識がないユーザーでも利用できる点が特徴なのでその点はかなり違います。 しかし、目的なしに、とにかく使ってみるというというやり方では良い成果は出てきにくいのは確かです。 技術ありきで生成AIは導入しない、日立が見据える「DX2周目」の堅実な戦い方 9/22(金) https://news.yahoo.co.jp/articles/761b5c2b668c28bd28d509840cb726e1ce745cb0?page=1 特許庁は、2021年1月に、AI担当官と管理職員等から構成され、AI関連発明に関する審査環境の整備を担うAI審査支援チームを発足させ活動していましたが、
9月21日に、10月1日付けで、AI担当官を10名程度から40名程度に増員し、全ての審査室にAI担当官を1名ずつ配置することで、AI審査支援チームの体制強化を行うと発表しました。 ChatGPT等の万人が容易に利用可能な AIの出現によって、今後、これまで以上に幅広い分野で創作過程にAIが利活用されることが見込まれるため、これまでAI技術の活用が見られなかった分野等も含め、AI関連発明の審査をサポートできるような審査体制を整備する必要があるという認識です。 生成AIの成果は、①営業・マーケティング、②ソフトウェア開発、③顧客対応、④研究開発の順に出ると言われており、営業・マーケティング、ソフトウェア開発、顧客対応に関しては、成果が出たという発表が多くなっており、研究開発での成果も出始めていますので、かなりの数の特許が今後も出願されていくものと思われます。 体制の強化により、AI関連発明の効率的かつ高品質な審査で、AIを利活用した特許が産業の発展を阻害するのではなく、促進する方向に進むことを期待しています。 AI関連発明の効率的かつ高品質な審査を実現するため、AI審査支援チームの体制を強化します 2023年9月21日 https://www.meti.go.jp/press/2023/09/20230921001/20230921001.html AI審査支援チームの体制強化について（令和5年9月21日更新） https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_seibi.html 特許庁、ＡＩ発明の審査強化 担当官３倍に増員 2023年09月21日 https://www.jiji.com/jc/article?k=2023092100983&g=eco AI特許、審査体制4倍 自動運転や製薬、出願増 2023年9月21日 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO74610520R20C23A9PD0000/ 特許庁、AI審査の専門官を4倍に ロボット・バイオ対応 2023年9月20日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA15BTL0V10C23A9000000/ AI関連発明に係る五庁の審査実務に関する資料収集プロジェクト AI 関連発明に関する審査実務 2023 年 6 月 https://www.jpo.go.jp/news/kokusai/ip5/document/gochou_ai/hikaku.pdf 結果概要 ✓ AI 関連発明の発明該当性については、五庁全てが事例を有しています。（Q7 参照） ✓ AI 関連発明の記載要件については、EPO、JPO、KIPO が事例を有しています。（Q13 参照） ✓ AI 関連発明の新規性については、EPO が事例を有しています。（Q16 参照） ✓ AI 関連発明の進歩性については、EPO、JPO、KIPO、CNIPA が事例を有しています。(Q19 参照） ✓ AI 技術の取扱いについては、いくつかのアプローチがあります。EPO、JPO、CNIPA は、審査基準等に AI 関連発明に特化した項目や事 例を記載しています。KIPO は、AI 技術分野に特化した審査基準を有しています。USPTO は、AI に関する特許の情報をまとめたウェブページを公開しています。(Q2 参照） AI 関連発明の審査実務 付属書 各庁回答 2023 年 6 月 https://www.jpo.go.jp/news/kokusai/ip5/document/gochou_ai/reply_ja.pdf 2023特許・情報フェア＆コンファレンスでの特別講演（T1）「知財経営のトレンド」（講師：独立行政法人工業所有権情報・研修館 久保浩三 理事長）の資料がアップされました。
・事業の保険から利益の源泉へ ・三位一体の経営戦略 ・IPランドスケープ ／経営と知財の一体化 ・知財で稼ぐ ・ビッグビジネスとスモールビジネスの知財経営戦略 ・知財の総合支援機関「INPIT」 という項目建てでした。 当日の特別講演では、「知財で稼ぐ」という中身が、「従来は、特許取得、ライセンスによる収入」だったのが、 今は、「全ての段階で客観的強みを抽出、その強みを儲けに繋げる、儲けを続けるように仕組みを作る」になっている。すなわち、「加速的支援＞経営支援＋知財支援、をINPITは行っている」という事をわかりやすく話されていたのが印象的でした。 2023特許・情報フェア＆コンファレンスでの講演について https://www.inpit.go.jp/about/topic/info_20230920.html 日時：2023年9月13日（水）10:30 ～11:20 会場：東京ビッグサイト 東6ホール内 特設会場 内容：知財経営のトレンド 講師：独立行政法人工業所有権情報・研修館 理事長 久保 浩三 特別講演（T1） 近年、知財と経営との一体化が進み、知財は模倣品を排除しビジネスを守るだけでなく、オープンクローズ戦略のように稼ぐためのツールとして活用されるようになりました。 今後、経営と知財をさらに一体化させ、知財を稼ぐ力に結びつけるためにどうすればよいのか、最新のIPランドスケープ状況や知財経営のトレンドについてお話しました。 知財経営のトレンド 資料 https://www.inpit.go.jp/content/100878479.pdf
連載「生成AI 動き始めた企業たち」は、9月20日で第10回迄来ました。 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/20/news034.html ビジネスへの影響、自社の強み、競争優位性、リスクと対処法、ルール整備について、10社の一覧（比較表）が掲載されています。短く要約されていて参考になります。 日本IBM サイバーエージェント 日立製作所 富士通 NEC パナソニック コネクト NTTデータ 情報通信研究機構（NICT） 三菱電機 村田製作所 生成AI 動き始めた企業たち 連載一覧 10生成AIを「利用しない」リスクとは 村田製作所が全社導入した理由 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/20/news034.html 9「交通事故予防」「インフラ点検効率化」 生成AI活用を進める三菱電機、次なる一手は？ https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/13/news033.html 8生成AIが互いに議論？ 国立法人NICTが目指す「フェイクを見破る術」とは https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2309/06/news021.html 7NTTデータの生成AI活用 他社といかに差別化を図るのか https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2308/09/news018.html 6分析作業、9時間→6分に パナソニック流、生成AIの活用法 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2308/07/news016.html 5日本語性能「世界トップ級」 NECの生成AI開発の強みとは https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/18/news022.html 4生成AI開発、富士通の強みは？ スパコン「富岳」をどう生かすのか https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/13/news033.html 3日立が描く「熟練技術も伝承できる生成AI」の未来図 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/12/news028.html 2サイバーエージェントが目指す、日本独自の生成AI https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/05/news022.html 1IBMが描く「ビジネス×生成AI」の未来像 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2307/05/news019.html Japio YEAR BOOK 2023が掲載されていました。
特集は、「リアルとバーチャルの融合化社会に向けた知財戦略」、寄稿集として「特別寄稿ChatGPT革命」、「1. 特許情報関連施策、2. 知的財産の創造、3. 特許情報の高度な活用、4. 特許情報の高度な情報処理技術、4-1機械翻訳技術、4-2. 産業日本語関連」が掲載されています。 Japio YEAR BOOK 2023 https://www.japio.or.jp/00yearbook/yearbook2023.html ChatGPT・生成AI関連をピックアップすると４つありました。 ・ChatGPT革命 ・特許情報から見た生成AIの技術動向と今後の展望と課題─生成AI は、すでに身近で使われていることに気づいていますか─ ・生成AI時代の「気づき」と「直感」─俯瞰解析の結果を生成AIで料理する─ ・機械学習を用いた効率的な特許調査方法─ 大規模言語モデルによる特許調査の効率化─ いずれも深い洞察が印象的です。 ChatGPT革命 国立研究開発法人産業技術総合研究所 フェロー 辻井 潤一 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_0_01.pdf 特許情報から見た生成AIの技術動向と今後の展望と課題 ─生成AI は、すでに身近で使われていることに気づいていますか─ 国立大学法人東京工業大学 副学長（産学官連携担当） オープンイノベーション機構 教授 大嶋 洋一 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_3_02.pdf 生成AI時代の「気づき」と「直感」 ─俯瞰解析の結果を生成AIで料理する─ VALUENEX株式会社 代表取締役社長CEO 中村 達生 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_3_06.pdf 機械学習を用いた効率的な特許調査方法 ─ 大規模言語モデルによる特許調査の効率化─ 花王株式会社 研究開発部門 知的財産部／アジア特許情報研究会 安藤 俊幸 氏 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2023book/23_4_02.pdf 生成AIの成果は、①営業・マーケティング、②ソフトウェア開発、③顧客対応、④研究開発の順に出ると言われており、営業・マーケティング、ソフトウェア開発、顧客対応に関しては、成果が出たという発表が目白押しになっています。
研究開発での成果は、今のところ、あまり目にしませんでしたが、「三井化学と日本IBM、生成AI/GPTとIBM Watsonの融合で製品の新規用途探索における高精度化と高速化を実現」という記事が飛び込んできました。 今年4月12日に「三井化学と日本アイ・ビー・エムは、生成AIの「GPT」と、IBMが開発したAI「IBM Watson」を融合することで、三井化学製品の新規用途検索を高度化・高速化する実用検証を開始したと発表」したとき、「本当にそうなるのか、疑問もないわけではありませんが、・・・事業とR&Dといった異なるステークホルダー間の情報を融合することにより、市場開発から製品開発までのスピードが加速されることが期待されます。」と、疑問と期待を書きました。 「GPT/生成AIをIBM Watsonと組み合わせることで、この4か月間の実証実験を通じ、新規用途探索イニシアティブにおける自社固有辞書ボリュームを10倍に増量、新規用途の抽出精度を3倍に向上、そして新規用途発見数を倍増させるという成果を実現」という今回の成果は、素晴らしいと思います。 ① 従来は分析者が技術資料や論文、Web等の情報を集めて行っていた辞書案の作成を、GPTとの対話を通じて作成したこと ② 英訳辞書の作成にGPTを用いて、文脈を考慮した高度な翻訳を短時間でできるようになったこと ③ ①と②で辞書案数を増加させたことで、辞書作成数が、従前に比べて約10倍に増加 ④ 新規用途探索の用途抽出プロセスにおいて、GPTの抽出機能を活用することによって、明確に「用途」としての記載があるデータのうち、約70％を自動で抽出することが可能となったことで、新規用途の抽出作業効率が3倍に向上 ⑤ ③と④の効果で、新規用途発見数が倍増という成果 なるほど、GPTの生成/応答/抽出/要約機能はすごいとあらためて感じさせてくれます。 生成AI/GPT活用により、新規用途の発見数が倍増 ー生成AI/GPTとIBM Watsonの融合によるDXイニシアティブー 2023.09.13 三井化学株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 https://jp.mitsuichemicals.com/jp/release/2023/2023_0913/index.htm 三井化学と日本IBM、生成AI/GPTとIBM Watsonの融合で製品の新規用途探索における高精度化と高速化を実現 2023年9月13日 12:31 https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP661981_T10C23A9000000/ 三井化学、生成AIとIBM Watsonの融合による新規用途探索の高精度化と高速化の実用検証スタートービッグデータとDXを活用してトップラインを向上ー 2023.04.12 三井化学株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 https://jp.mitsuichemicals.com/jp/release/2023/2023_0412/index.htm 生成AIがもたらす潜在的な経済効果 2023年6月 https://www.mckinsey.com/jp/~/media/mckinsey/locations/asia/japan/our%20insights/the_economic_potential_of_generative_ai_the_next_productivity_frontier_colormama_4k.pdf 三井化学の生成AIとIBM WATSON融合による新規用途探索 25/4/2023 https://yorozuipsc.com/blog/aiibm-watson ９月１４日に行われた公開シンポジウム「生成AIの課題と今後」（主催：日本学術会議情報学委員会ITの生む課題検討分科会、共催：国立情報学研究所、後援：情報・システム研究機構、情報通信研究機構、一般社団法人情報処理学会、一般社団法人電子情報通信学会）の動画がYouTubeにアップされています。
約７時間の長いシンポジウムですが、それぞれの講演は約20分とコンパクトです。 プログラム 司会：大場みち子（日本学術会第三部会員、京都橘大学工学部教授） 東野 輝夫（日本学術会議連携会員、京都橘大学 副学長／工学部 教授） 10：00 開会挨拶 喜連川 優（日本学術会議連携会員、情報・システム研究機構 機構長／東京大学 特別教授） 10：10 大規模言語モデルを研究する基盤：LLM-jp 黒橋 禎夫（日本学術会議連携会員、国立情報学研究所 所長／京都大学 特定教授） 10：30 NICTのLLMとその周辺 鳥澤 健太郎（日本学術会議連携会員、情報通信研究機構 フェロー） 10：50 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻 善久（LINE株式会社 データサイエンスセンター AI Dev室長） 11：10 言語生成AIの弱点：なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一（日本学術会議連携会員、京都大学大学院情報学研究科 教授） 11：30 画像系AIの利活用 相澤 清晴（日本学術会議第三部会員、東京大学大学院情報理工学系研究科 教授） 11：50 生成AIとマンガ制作 小沢 高広（うめ）（漫画家） 12：10 画像生成AIをもちいたブランドの創出 黒越 誠治（デジサーチアンドアドバタイジング 代表取締役） 12：30 休憩 13：40 生成AIと日本古典籍 Tarin Clanuwat（Google DeepMind、Research Scientist） 14：00 言語LLMの法的課題 宍戸 常寿（日本学術会議特任連携会員、東京大学大学院法学政治学研究科 教授） 14：20 生成AIと著作権 奥邨 弘司（慶應義塾大学大学院法務研究科 教授） 14：40 法的推論への適応限界 佐藤 健（国立情報学研究所情報学 教授） 15：10 総合討論 司会：喜連川 優（日本学術会議連携会員、情報・システム研究機構 機構長／東京大学 特別教授） パネリスト： ・黒橋 禎夫（日本学術会議連携会員、国立情報学研究所 所長／京都大学 特定教授） ・鳥澤 健太郎（日本学術会議連携会員、情報通信研究機構 フェロー） ・井尻 善久（LINE株式会社 データサイエンスセンター AI Dev室長） ・湊 真一（日本学術会議連携会員、京都大学大学院情報学研究科 教授） ・相澤 清晴（日本学術会議第三部会員、東京大学大学院情報理工学系研究科 教授） ・小沢 高広（うめ）（漫画家） ・黒越 誠治（デジサーチアンドアドバタイジング 代表取締役） ・宍戸 常寿（日本学術会議特任連携会員、東京大学大学院法学政治学研究科 教授） ・奥邨 弘司（慶應義塾大学大学院法務研究科 教授） ・佐藤 健（国立情報学研究所情報学 教授） ・橋本 隆子（日本学術会議連携会員、千葉商科大学副学長／商経学部 教授） 16：40 閉会挨拶 土井 美和子（日本学術会議連携会員、情報通信研究機構監事／東北大学理事/奈良先端科学技術大学院大学理事） 備考 主催：日本学術会議情報学委員会ITの生む課題検討分科会 共催：国立情報学研究所 後援：情報・システム研究機構、情報通信研究機構、一般社団法人情報処理学会、一般社団法人電子情報通信学会 公開シンポジウム「生成AIの課題と今後」 https://www.youtube.com/watch?v=uw8_DEm3exg 【目次】*敬称略 4:45 開会挨拶 喜連川 優 12:25 大規模言語モデルを研究する基盤:LLM-jp 黑橋 禎夫 35:46 NICTのLLMとその周辺 鳥澤 健太郎 57:00 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻 善久 1:18:31 言語生成AIの弱点:なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一 1:43:10 画像系生成AIの利活用 相澤 清晴 2:07:40 生成AIとマンガ制作 小沢 高広(うめ) 2:27:02 画像生成AIをもちいたブランドの創出 黑越 誠治 3:44:40 生成AIと日本古典籍 Tarin Clanuwat 4:06:03 言語LLMの法的課題 宍戶 常寿 4:28:40 生成AIと著作権 奥邨 弘司 4:49:39 法的推論への適応限界 佐藤 健 5:23:00 総合討論 トヨタテクニカルディベロップメントは、FRONTEOと日本で初めてAIを活用した特許調査AIシステム「Patent Explorer」を2015年より提供し、発明の新規性・進歩性を否定する根拠となる可能性がある特許文献を迅速に発見・抽出することによって、特許調査の効率化を図る特許調査・分析システムとして、特許調査・分析業務の効率化を実現してきました。また、AI Samuraiの販売代理も行っています。 2023 特許・情報フェア＆コンファレンスでは、まだサービスとして上市されていませんが、「知財業務への GPT 活用事例紹介」を行っていました。 特許調査、明細書作成、特許要約解説、特許自動分類、出願人名寄せ、翻訳、課題抽出、成長分野探索、中間対応、発明提案書作成支援、技術質問回答に、ChatGPT（GPT-4）が活用できるというデモを見せてもらえました。 まだ完成度が低い部分もありましたが、なかなかの優れものでした。 早期の完成・上市を期待しています。 株式会社AI Samuraiは、8月23日に特許の検索・評価・作成の全機能を網羅した、発明の創出から特許の権利取得までをワンストップでサポートするAI搭載型の特許システムである「AI Samurai ONE」を発表しましたが、これとは別に、ChatGPTを活用した対話型の特許書類作成システム『AI Samurai ZERO』を発表しました。
「発明者が自身の発明と先行文献の発明との比較をして発明をブラッシュアップし、特許性を向上させることが出来ます。さらに発明者が質問の回答に悩む場合には、GPTに対し回答例に関するアシストを投げかけることも出来ます。」ということで、発明者が作成する発明提案書作成ツールとして活用が期待されます。 チャット型知的財産⽀援システムに関する特許取得済み（特許第6185209号）。 特許第6185209号 【特許請求の範囲】 【請求項１】 ユーザが操作可能なユーザ端末から送信された、知的財産に関する情報を受け付ける通信部と、 前記ユーザとの情報をやり取り可能なチャットルームを表示するための表示データを生成する生成部と、 前記通信部が受け付けた前記知的財産に関する情報を含む前記チャットルームを表示するための表示データを、前記通信部を介して前記ユーザ端末に送信する処理部と、 前記知的財産に関する情報を受け付ける入力受付部と、 前記知的財産に関する情報を記憶する記憶部をさらに含み、 前記生成部は、前記知的財産に関する所定の質問を前記チャットルームに表示し、 前記記憶部は、前記通信部を介して受信した前記所定の質問に対する前記ユーザの回答を、自動的に記憶するものであって、 前記回答に対して先行文献調査の実行結果を出力するＩＰリエゾン部と、を備える知的財産支援システム。 【請求項２】 前記知的財産支援システムを操作可能な管理者から、前記知的財産に関する情報に対する修正または追加の要求を受け付ける入力受付部をさらに含み、 前記処理部は、前記入力受付部から受け付けた前記要求を、前記通信部を介して、前記ユーザ端末に通知することを特徴とする請求項１に記載の知的財産支援システム。 【請求項３】 前記処理部は、前記知的財産に関する情報を、当該知的財産に関する情報について特有な事項を予め定めた所定の規則と、 過去の翻訳結果から統計的に機械学習した翻訳モデルとに基づいて、所定の外国の言語に翻訳可能である、 ことを特徴とする請求項１乃至２のいずれかに記載の知的財産支援システム。 【請求項４】 前記処理部は、前記ユーザ端末から予め受信した動画に関する所定の情報と、ネットワーク上に公開されている所定の動画に含まれる情報とが一致した場合に、前記所定の動画に関する情報を、当該ユーザ端末に通知する ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の知的財産支援システム。 【請求項５】 前記所定の情報は、前記動画に含まれる色の変化に関する情報、または、当該動画に含まれる音声に関する情報であり、前記処理部は、前記ネットワーク上に公開されている所定の動画に、前記動画に含まれる色の変化に関する情報、または、当該動画に含まれる音声に関する情報が含まれている場合に、当該所定の動画に関する情報を、前記ユーザ端末に通知する ことを特徴とする請求項４に記載の知的財産支援システム。 【請求項６】 前記処理部は、前記チャットルーム上における、前記知的財産支援システムを操作可能な管理者が行う質問と、当該質問に対する前記ユーザの回答に基づいて、前記知的財産に関する情報を作成可能である ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の知的財産支援システム。 【請求項７】 前記処理部は、前記ユーザ端末から受信した前記知的財産に関する情報に基づいて、当該知的財産に関する情報に関連する先行文献を検索し、 前記生成部は、前記処理部が検索した当該先行文献と、前記知的財産に関する情報との関連性を、マップ上に表示するための表示データを生成する ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の知的財産支援システム。 【請求項８】 前記生成部は、複数の代理人の各々が設定した所定の情報を表示するための表示データを作成し、 前記処理部は、前記複数の代理人のうち、前記ユーザが前記所定の情報に基づいて選択した代理人が操作可能な代理人端末に対して、前記知的財産に関する情報の少なくとも一部を通知する ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の知的財産支援システム。 【請求項９】 前記生成部は、前記チャットルームのルーム毎の、前記知的財産に関する情報の期限管理が可能なカレンダーに、前記入力受付部から受け付けた前記期限を表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の知的財産支援システム。 【請求項１０】 コンピュータが、ユーザによって操作可能なユーザ端末から送信された、知的財産に関する情報を受け付ける通信ステップと、 前記ユーザとの情報をやり取り可能なチャットルームを表示するための表示データを生成する生成ステップと、 前記通信ステップが受け付けた前記知的財産に関する情報を含む前記チャットルームを表示するための表示データを、前記ユーザ端末に送信する処理ステップと、 前記知的財産に関する情報を受け付ける入力受付ステップと、 前記知的財産に関する情報を記憶する記憶ステップをさらに含み、 前記生成ステップは、前記知的財産に関する所定の質問を前記チャットルームに表示し、 前記記憶ステップは、前記受信した前記所定の質問に対する前記ユーザの回答を、自動的に記憶するものであって、 前記回答に対して先行文献調査の実行結果を出力するＩＰリエゾンステップと、を有する知的財産支援方法。 【請求項１１】 ユーザが操作可能なユーザ端末から送信された、知的財産に関する情報を受け付ける通信機能と、 前記ユーザとの情報をやり取り可能なチャットルームを表示するための表示データを生成する生成機能と、 前記通信機能が受け付けた前記知的財産に関する情報を含む前記チャットルームを表示するための表示データを、前記ユーザ端末に送信する処理機能と、 前記知的財産に関する情報を受け付ける入力受付機能と、 前記知的財産に関する情報を記憶する記憶機能を含み、 前記生成機能は、前記知的財産に関する所定の質問を前記チャットルームに表示し、 前記記憶機能、前記受信した前記所定の質問に対する前記ユーザの回答を、自動的に記憶するものであって、 前記回答に対して先行文献調査の実行結果を出力するＩＰリエゾン機能とをコンピュータに実行させる知的財産支援プログラム。 特許書類作成、ChatGPTで自動化 新興のAIサムライ 2023年9月18日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC143XG0U3A810C2000000/ 世界初！ChatGPTを活用した対話型の特許書類作成システム『AI Samurai ZERO』を発表します。 2023.09.05 https://aisamurai.co.jp/2023/09/05/aisamuraizero/ 『AI Samurai ZERO』は、GPTによる発明に関する質問を繰り返す、弁理士としてのノウハウを対話型システムに反映させた新タイプの特許書類作成システムです。 このシステムでは、GPTが自動的に発明に関する質問を繰り返すことで、発明者から発明内容や特許書類に落とし込むべき要素を引き出します。発明者がGPTからの質問に回答すると、発明者の回答が特許書類の文章として落とし込まれていきます。質問の過程では、従来からのAI Samurai技術を利用することで発明に関する先行技術文献が提示されるため、発明者が自身の発明と先行文献の発明との比較をして発明をブラッシュアップし、特許性を向上させることが出来ます(※2)。さらに発明者が質問の回答に悩む場合には、GPTに対し回答例に関するアシストを投げかけることも出来ます。 （※2）チャット型知的財産⽀援システムに関する特許取得済み（特許第6185209号） 株式会社AI Samuraiは、ChatGPT搭載の新製品『AI Samurai ONE』の先行予約を開始いたします！ 2023.08.23 https://aisamurai.co.jp/2023/08/23/aisamuraione-info/ 「AI Samurai ONE」とは 特許の検索・評価・作成の全機能を網羅した、発明の創出から特許の権利取得までをワンストップでサポートするAI搭載型の特許システムです。 特許検索機能は「かんたん検索」と「詳細検索」が備わっており、IP Landscapeの実現を可能とします。特許評価機能である「AI審査シミュレーション」では、AIが特許取得の可能性をAからDで評価、特許申請の成功確率を予測します。さらに、特許作成機能である「特許文書作成」では、従前のAI Samuraiの技術にChatGPTを搭載することで、より高品質な特許⽂書作成を実現します。 スタイリッシュなGUIで利用性・操作性を向上させた『AI Samurai ONE』は、これら４つの機能を統合した、特許取得を目指す方のための新しいオールインワンパッケージシステムです。 ・かんたん検索 キーワード入力の度に瞬時に検索結果が表示されるインクリメンタルサーチ方式を採用し高速検索を簡単に行うことが可能で、特許情報の初期探索に最適です。入力したキーワードに対して類義語の提案も実行し、キーワードを入力するだけで、関連する特許情報を迅速にリストによって、一覧確認を可能とし、IP Landscape化されたマップも確認できます。瞬時に広範囲の特許を把握可能とし、目的に合った特許情報を手に入れることができます。 ・詳細検索 キーワードを用いた検索式によって、特許情報を検索し、詳細な情報を取得できる使いやすい機能を備えています。また、日本特許のみならず、米国特許、中国特許の検索も可能としており、特許情報のリスト化、IP Landscape化されたマップでは、IPC × 出願日グラフ、折れ線グラフ、縦棒グラフ、バブルチャートが表示され、IPC × 出願日グラフの点を押すと、その対象領域に存在する特許公報の内容が表示されます。 ・審査シミュレーション 新しい発明内容（アイデア）をテキストボックスに入力するだけで、特許分類の付与、先行技術調査、発明内容と引例との一致点・相違点算出、そして特許登録可能性のランク付けまでを自動的に行う、世界唯一の特許判定シミュレーションシステムです。評価はA～Dのランクで表示され、さらにクレームチャートの出力も行います。 この革新的なシステムにより、ユーザーは手軽に特許調査を行い、特許登録の可能性を評価することが可能となります。これにより、特許に関する専門的な知識や手続きに詳しくない方でも、自身のアイデアが特許として成立する可能性を把握し、負担を大幅に削減することができます。 審査シミュレーションは、革新的な特許判定ツールとして、研究者、発明家、企業など、あらゆる特許関係者にとって、効率的で使いやすい製品機能となっています。 ・特許文書作成支援 ユーザーが発明内容を文章で入力し、基準となる特許と、最大250件の類似特許群を指定することで特許文書が自動生成されます。この機能は、入力された発明内容を自動的に分割し、重要なセンテンスや単語を抽出します。そして、その抽出された情報を使って、類似特許から適切な部分を抽出し、特許文書の適切な位置に配置して出力します。 出力結果は、画面上で修正・編集することができるだけでなく、ワード文書としてもエクスポートできます。 また、特許文書作成支援は、「GPT-3.5」という生成AIを活用し、より特許文書らしく表現を可能とし、特許出願の手間と時間を効果的に削減できます。専門的な知識がなくても、簡単かつ効率的に特許文書を完成させることができる革新的な製品です。 白坂代表取締役からのコメント： 「2018年4月にリリースをしたAI Samuraiも幾度の機能追加を行い、コロナ環境下での特許業務支援をしてきました。しかしながら、日本の特許出願数は、減少傾向にあり、中国、米国との特許出願件数は大きく離されております。そのような中、AI Samuraiは日本の特許出願件数増加に貢献したいという想いから、2022年2月には経済産業省のグレーゾーン解消制度の照会において、弊社のAIの特許書類の作成に人工知能（AI）を用いるサービスに関して、弁理士の監督下であれば「適法」という追い風を受けました。より身近に戦略的に特許出願活動を提案できればと思います。 一方で、ChatGPTの到来などでシンギュラリティの予感を感じています。我々は、いままでのAI Samuraiの強みを生成AIに組み込ませることにより、新システム”AI Samurai ONE”の開発に成功しました。我々は、AI Samurai ONEによって、日本の未来の知財戦略に貢献していきたいと思います。」 新製品『AI Samurai ONE』（約2分３０秒の動画） https://www.youtube.com/watch?v=5SAY4LOdrBg 特許出願、生成AIで書類作成をサポート AOS系 2023年9月7日 13:00 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0621U0W3A900C2000000/ AXELIDEA Patent は、125万件の特許文献で学習した「発明を生成するAI」で、膨大な特許文献により学習したことにより、一般的な大規模言語モデル（LLM）では生成できない、新しい発明提案を生成する、世界初の日本語版AIによる発明提案サービスで、AIによる発明提案の中から良い発明を選択することで、効率的なアイデア創出ができるとしています。 AXELIDEA Patent(TM)そのものが独創的なアイデアから成り立っており、同社グループが保有する特許権(特許第6744612号、特許第6614501号、特許第6019304号、特許第6019303号等)により守られているということです。 AXELIDEA Patentで、「緑茶飲料の健康への効果とおいしさをアップする」「「おむつの素材を環境に良いものだけにする」を入れて、それぞれ新しい発明提案を生成させてみました。 比較対象として、ChatGPTとBingに『あなたは飲料会社で新製品の開発を業務とする研究者です。次回の商品開発アイデア会議で、緑茶飲料の健康への効果とおいしさをアップするアイデアを提案することに成りました。これまでにないアイデアを提案してください。【発明概要】【解決課題】【解決方法】【発明効果】 の形でポイントをまとめる形で、アイデアを5個程度提案してください。』、及び、『あなたは紙おむつの新製品の開発を業務とする研究者です。次回の商品開発アイデア会議で、「おむつの素材を環境に良いものだけにする」アイデアを提案することに成りました。これまでにないアイデアを提案してください。【発明概要】【解決課題】【解決方法】【発明効果】 の形でポイントをまとめる形で、アイデアを5個程度提案してください。また、それぞれの提案について、先行文献があれば提示してください。』と入力して回答を得ました。 それぞれ別途示します。 AXELIDEA Patent https://axelidea.com/axelidea-patent/ AIで発明創出できるのか？ 7/9/2023 https://yorozuipsc.com/blog/ai2652877 2023年8月23～24日にオンライン開催された「すごい知財EXPO2023」の講演および特別企画のアーカイブ動画が共有されました。
残念ながら、アーカイブ動画（YouTube）は限定公開で、一部の講演および特別企画の動画は期間限定公開とのことです。 時間の都合がつかず、見逃さざるを得なかった講演などが多いので、助かります。 （事前無料登録者のみにアーカイブ動画の各URLが送られていますが、限定公開のため他者への共有ができません。事前登録できなかった方は「すごい知財EXPO2023運営事務局」に問い合わせると公開してもらえるかもしれません。） 講演・特別企画・イベントは下記から。 https://super-ip-expo.com/?utm_medium=email&_hsmi=274517453&_hsenc=p2ANqtz-8x7vEJ4Mhzl0dxGizxABxcHGOYTwYwnpEn-y4Kn8eCKjQxSWEaB6ITGjC6mEnlCsUK7wIwLcVHmCwel6zSIfuOSKcm1YUE3HuGj_vurn6EZr7mAfo&utm_content=274517453&utm_source=hs_email#time すごい知財 EXPO 2023 講演・特別企画 アーカイブ配信については、下記から。 https://drive.google.com/file/d/17_l8GhioH1qndVvWBcWuV5mXYfJZa02E/view ８／２３（水）の講演 アーカイブ動画 再生リスト １．知財の国際性と多様性 ２．欧州統一特許裁判所（UPC）ファースト・インプレッション～2023年6月1日統一特許裁判所協定発効後の最新情報～ ３．モデル契約から学ぶオープンイノベーションの契約交渉の作法 ４．企業知財部門による社内外への発信の意義～プレゼンス向上に貢献する情報・意見発信とは：キヤノンの場合～（※２週間限定） ５．【IPランドスケープ応用編】長期戦略、新規領域参入、Ｍ＆Ａに使える知財技術情報から導く「未来推定」と「イノベーターKOL探索」 ６．【知的財産教育協会 連携セミナー】AIで知財業務が変わる！先行するリーガルテックの最新状況と知財業務への浸透とこれから ７．メタヴァースと知的財産法～デザインの保護に焦点を当てて～ ８．2022年度 注目判決のご紹介（※１週間限定） ・８／２４（木）の講演および特別企画 アーカイブ動画 再生リスト ９．知的財産推進計画2023の概要（※１か月限定） １０．ＡＩと著作権 １１．特別企画『それってパクリじゃないですか？』原作者インタビュー【音声配信】（※２か月限定） １２．知財関連のニュースや話題を総ざらい １３．スタートアップに関わらないことがリスク？ 大企業知財部からスタートアップへの転職、その実態とは １４．はじめてのメタバース：ビジネス活用と知財対応のカンどころ １５．異種弁理士トーク～各技術分野の特許実務論の交差点～（＊遅くとも１０月中にアップ予定） 9月13日に開催されたセミナー「特許権侵害訴訟と独占禁止法違反・権利濫用」の録画が無料で公開されています。当該サイトから資料もダウンロードできますが、公開期間は約１週間で、9月20日までとなっていますので、お早めにご視聴ください。
専用サイトについては、https://chizai-jj-lab.com/2022/12/21/faq/ をご参照ください。 ちょっと面倒ですが、それ以上の価値があります。 （無料）特許権侵害訴訟と独占禁止法違反・権利濫用（9/13開催セミナー） https://chizai-jj-lab.com/2023/07/16/0913-3/ 講師 溝上武尊 先生（弁護士、弁護士法人イノベンティア） 概要 特許権侵害訴訟において独占禁止法違反や権利濫用が問題となることがあります。昨年3月に知財高裁判決が言い渡されたトナーカートリッジ事件では、結論としては否定されたものの、プリンタメーカーがリサイクルカートリッジについて特許権を行使することが独占禁止法違反・権利濫用となるか否かが大きな争点でした。 特許権侵害の主張に対して独占禁止法違反・権利濫用が認められることは多くありません。しかし、上記事件の一審判決のように、現にそのような反論を認めた判決も登場しており、権利者としても被疑侵害者としても独占禁止法違反・権利濫用の可能性を検討することは不可避となっています。 今回は、そもそも知的財産権と独占禁止法がどのような関係に立つかを確認したうえで、特許権侵害訴訟において独占禁止法違反・権利濫用が問題となった事件を概観し、検討のポイントを探っていきたいと考えています。 目次 権利濫用の抗弁 権利濫用とは 主な類型 差止制限に関する諸外国の状況 知的財産権と独占禁止法 独禁法違反行為のイメージ、独占禁止法とは、独禁法違反のポイント 知的財産権と独占禁止法の関係 トナーカートリッジ事件 東京地判令和2年7月22日 知財高判令和4年3月29日 検討 知的財産権行使と独禁法違反に関する国内外の参考事例 日本 米国、EU 特許権侵害訴訟における独禁法違反検討のポイント 独占禁止法との抵触を理由に特許権行使が権利濫用に当たるとした原判決を覆した「トナーカートリッジ」事件知財高裁判決について https://innoventier.com/archives/2022/08/13879 再生品の製造等を制限する仕様が独禁法に抵触し特許権行使が権利濫用に当たるとしたトナーカートリッジ事件東京地裁判決について https://innoventier.com/archives/2020/12/11270 特許業務法人志賀国際特許事務所田中研二弁理士の第１６０回知財実務オンライン：「こんなに便利な「除くクレーム」」のアーカイブ動画を視聴しました。（約2時間）
便利すぎる「除くクレーム」は、化学分野だけでなく、機械分野など他の分野でも確実に増えているようです。 ただ、日本では諸外国に比べ自由度の高いので「除くクレーム」によるパブリックドメイン浸食の懸念などの問題が顕在化してきています。何らかの対応が必要という議論は、その通りだと思います。 （第１６０回）知財実務オンライン：「こんなに便利な「除くクレーム」」（ゲスト：日本弁理士会 特許委員会 副委員長（2023年）/ 弁理士法人 志賀国際特許事務所 弁理士 田中 研二） https://www.youtube.com/watch?v=1QfcGA-Nh2E&t=11s 【2023年版】弁理士数に基づく全国特許事務所・企業ランキングTOP200 https://legal-job-board.com/media/patent/ranking-2023-5/ 除くクレーム（新規事項追加、進歩性） 13/7/2023 https://yorozuipsc.com/blog/8846082 除くクレームで進歩性OK 令和３年（行ケ）第１０１１１号 https://yorozuipsc.com/blog/ok-310111 令和４年（行ケ）第１００３０号「積層体」事件 「除くクレーム」と訂正要件 https://yorozuipsc.com/blog/410030 数値等の重複を避けるだけの「除くクレーム」での対応を試みる価値はある https://yorozuipsc.com/blog/6614236 除くクレーム 14/3/2022 https://yorozuipsc.com/blog/4130957 除くクレームの活用（補正/訂正要件、進歩性） 29/7/2021 https://yorozuipsc.com/blog/9352162 東京ビッグサイトで9月13～15日開かれていた「２０２３特許・情報フェア＆コンファレンス」の今回の参加者は、13日3,136名、14日4,704名、15日5,046名で、計12,886名ということでした。
単純な比較はできませんが、前回（2022年11月9日～11日で、9日1,834人、10日2,981人、11日4,596人で合計 9,411名の参加者でしたので、1.37倍ということになります。コロナ禍前は、2019年19,672名、2018年20,491名が参加していましたので、コロナ前の約6割でしょうか。 9月15日には、長澤 健一 氏（キヤノン(株) 顧問、日本ライセンス協会会長）の特別講演「経済安全保障問題を織り込んだ長期知財戦略」がありました。 地政学的リスクの顕在化を踏まえた経済安全保障問題と長期知財戦略をうまく結びつけた講演でした。 特別フォーラム３「活動第3期目に入ったIPランドスケープ推進協議会 経営とIPLの課題 ～活動の実践とその成果～」では、杉光一成先生の基調講演「取締役の知財に関する法的責任」、株式会社ニデックにおけるIPLを中心とした知財活動の取り組み、そして昨年に続きIPランドスケープ推進協議会の活動（「９つの仮想IPL」活動の成果の中から「家庭用ロボット」に関して）が発表されました。 これらの内容は、後日詳細な報告書がだされるとのことです。 2023特許・情報フェア＆コンファレンス https://pifc.jp/2023/visit/ 2023特許・情報フェア＆コンファレンス AI機能が組み込まれたサービスがびっくりするくらい発表されていました。
9月13日14日と2日間、ChatGPTなどの生成ＡＩを活用したサービスの説明を聞きまわりました。 現状、パテント・インテグレーションのサマリアが一歩リードかなという感じです。 サマリアができるここと
拒絶対応は、「内容検討」に効果的に利用できる 侵害予防調査は「精読」に効果的に活用できる パテント・インテグレーション株式会社 https://www.expo-form.jp/united2023/usr_detail.php?ucd=180 【ブースセミナー開催 14:00-14:30】 日時： 9/13-15(毎日), 14:00-14:30 内容： 生成ＡＩを特許実務へ効果的に活用する際のポイント 特許読解アシスタント「サマリア」だけでなくChatGPTを「効果的」に特許実務へ活用するポイントを紹介するミニセミナー 生成ＡＩの業務効率化へ活用検討中の方に役立つ内容です サマリア(Summaria) | 特許文書読解支援サービス https://patent-i.com/summaria/ 特許読解アシスタント「#サマリア」とは？－ #大瀬佳之 氏（パテント・インテグレーション株式会社 代表取締役 野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心- 2023/09/13 にライブ配信 https://www.youtube.com/watch?v=be1AlxNw3eQ 「サマリア」機能アップデート（2023-08-21) 22/8/2023 https://yorozuipsc.com/blog/2023-08-21 プログラミングの知識なしでデータ分析できるCHATGPT「CODE INTERPRETER」 17/8/2023 https://yorozuipsc.com/blog/chatgptcode-interpreter ９月１３日～１５日、東京ビッグサイト（東京都江東区）東６ホールで、「２０２３特許・情報フェア＆コンファレンス」（発明推進協会、日本特許情報機構、産経新聞社主催）が行われています。
今回の参加者は、13日3,136名、14日4,704名ということです 前回（第31回 2022特許・情報フェア＆コンファレンス）は、2022年11月9日（水）～ 11日（金）で、9日1,834人、10日2,981人、11日4,596人で合計 9,411名の参加者で、コロナ禍前は、2019年19,672名、2018年20,491名が参加していました。 今年は、AI、特にChatGPTなどの生成AIを組み込んだサービスが増えていることが特徴です。出展者プレゼンテーションの紹介タイトルを見ても、49のプレゼンテーションのうち14（29％）のプレゼンテーションのタイトル中にAIの文字が入っていました。 9月14日には、「知財DX2023 知財業界におけるAI活用 の行方～開発・普及の現状と課題、近未来像を考える～」という特別フォーラムがおこなわれました。 澤井智毅・WIPO日本事務所長による基調講演「“AIと知財”をめぐる国際情勢」は、世界知的所有権機関（WIPO）が、「知的財産と先端技術に関するWIPO対話」を開催するなど、AIを始めとする先端技術が知財政策に与える影響について、世界へ様々な情報発信をしていて、基本的な論点がしっかり提示されており、世界中で進んでいるAIと知財の議論の状況が解説されました。 日本マイクロソフト(株)の田丸 健三郎 氏は、マイクロソフトの立場からの話、及び、個人的な見解も述べられ、生成AIを巡る議論の難しさを感じ取ることができました。 3Dデジタルコンテンツを提供しているbestat(株)Founder＆代表取締役松田 尚子 氏の話、弁理士の立場からの大沼 加寿子 氏（大澤特許事務所 弁理士、日本弁理士会 副会長）の話、R&D知財グループウェア「THE調査力AI」など特許情報サービスを提供している平尾 啓 氏（アイ・ピー・ファイン(株)取締役副社長）の話からも、生成AIによる影響が広範に及ぶことを感じさせるものでした。 特別フォーラムの内容は、後日詳細な報告書がだされるものと期待しています。 2023特許・情報フェア＆コンファレンス https://pifc.jp/2023/visit/ |
著者萬秀憲 アーカイブ
May 2025
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