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博報堂が、AIとユーザーとの会話を通じて潜在的ニーズを発掘し、興味関心を喚起しながら、自然な流れで商品やサービスをレコメンドするコミュニケーション技術を開発し、特許（特許 7445108号）を取得したということです。
本技術を用いることで、AIがセールスパーソンのような役割を担い、会話のやり取りのなかでニーズを汲み取って、違和感のない形での商品紹介を実現できるということです。 今後、こうした特許が増えることが予想されます。 博報堂、AIとユーザーの会話から潜在的ニーズ発掘と自然なレコメンドを実現する技術で特許を取得 2024/05/22 https://eczine.jp/news/detail/14783 株式会社博報堂（東京都港区、代表取締役社長：水島正幸、以下博報堂）は、AIとユーザーとの会話を通じて潜在的ニーズを発掘し、興味関心を喚起しながら、自然な流れで商品やサービスをレコメンドするコミュニケーション技術を開発し、特許を取得いたしました。（特許 7445108号） https://www.hakuhodo.co.jp/news/newsrelease/110221/ 特許7445108号 https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-7445108/15/ja Hakuhodo Patents Technology for Recommending Products Through Conversations with AI and Users Hakuhodo has developed a communication technology that identifies potential needs and arouses interest through conversations between AI and users, and then recommends products and services in a natural flow. The company has obtained a patent for this technology (Patent No. 7445108). By using this technology, AI can assume a role similar to that of a salesperson, capturing needs during the conversation and introducing products seamlessly. It is expected that the number of such patents will increase in the future.
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世界初のAI規制法が2024年5月21日にEU加盟国により承認され成立しました。
この法律は、AIのリスクを分類し、特定の利用を禁止、または厳しいリスク管理を求めており、違反した企業には最大で3500万ユーロ（約60億円）か年間売上高の7%のどちらか高い方が制裁金として科されます。 この世界初の包括的なAI規制法は、2026年に本格的に適用される見通しで、4〜5億の人口を抱えるEUの新たなルールが今後「世界標準」になる可能性があります。 EU AI法案が加盟国に承認され成立 規制は2026年に適用の見通し 2024年5月21日 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240521/k10014456551000.html EU、世界初のAI規制法が成立 偽情報拡散防止、2026年にも適用 2024/5/21 https://mainichi.jp/articles/20240521/k00/00m/030/302000c EU、世界初のAI包括規制法が成立 「世界基準」化の可能性 5/21(火) https://news.yahoo.co.jp/articles/8237b55ca7e89ecf684713857e4645cc5fe9fd72 リスク重視で進んだ「事前規制」 生成AI登場で一変、各国に溝も 2024年5月21日 https://digital.asahi.com/articles/ASS5P3DQSS5PUHBI03WM.html ＥＵ、ＡＩ包括規制法が成立 世界の基準に 2024年5月21日 https://jp.reuters.com/economy/industry/F7WD6NJM75ILLPOHOOGZ7HSCH4-2024-05-21/ The World's First AI Regulation Law Enacted in the EU: Will It Become a Global Standard? The world's first AI regulation law was approved and enacted by EU member states on May 21, 2024. This law classifies AI risks, prohibits certain uses, and requires strict risk management for others. Companies that violate this law face fines of up to 35 million euros (approximately 6 billion yen) or 7% of their annual turnover, whichever is higher. This comprehensive AI regulation law is expected to be fully enforced in 2026. With the new rules set by the EU, which has a population of 400 to 500 million people, there is a possibility that these regulations could become the "global standard" in the future. 知財管理2024年5月号「新規上場企業の有価証券報告書に見る 知財のガバナンスの概観」では、2022年の新規上場企業の有価証券報告書を対象に、知財キーワードを使用した企業の割合や，その使用態様を分析しています。コーポレートガバナンス・コードの改訂や知財・無形資産の投資・活用戦略の開示及びガバナンスに関するガイドラインの浸透レベルを把握する一つの指標かもしれません。
新規上場企業の有価証券報告書に見る 知財のガバナンスの概観 https://www.jipa.or.jp/kikansi/chizaikanri/search/detail.php?chizai_id=4a8d78f1928258435950eb4a72672c84 「知財管理」誌74巻(2024年) / 5号 / 625頁 新規上場企業の有価証券報告書に見る 知財のガバナンスの概観 橋本英司 抄録 近年「コーポレートガバナンス・コード」の改訂や「知財・無形資産の投資・活用戦略の開示及びガバナンスに関するガイドライン」の策定・公開など、知財に関する適切な情報開示を求める動きが活発になってきている。これらへの対応動向を把握するため、本稿では、2022年の新規上場企業の有価証券報告書を対象に、本稿で定義した知財キーワードを使用した企業の割合や、その使用態様を分析した。新規上場企業91社の約9割が、1つ以上の知財キーワード用いて報告書を作成しており、キーワード別では、「知的財産」が76％、「商標」が52％、「特許」が43％であった。対象期間を2分割すると、後半に大きな使用率の上昇が見られた。また使用態様としては、「第2「事業の状況」」の中の「2．事業等のリスク」において、知財に関するリスクを挙げる記載が多数確認された。その他、上述のガバナンス・コードやガイドラインに適合しうると考えられる特徴的な使用態様も確認できた。 Overview of Intellectual Property Governance in Securities Reports of Newly Listed Companies In the May 2024 issue of "Intellectual Property Management," the article "Overview of Intellectual Property Governance in Securities Reports of Newly Listed Companies" analyzes the securities reports of companies newly listed in 2022. It examines the proportion of companies that use intellectual property-related keywords and how these keywords are used. This analysis could serve as an indicator to understand the penetration level of the revised Corporate Governance Code, as well as the disclosure and governance of investment and utilization strategies for intellectual property and intangible assets. Paragraph. 編集するにはここをクリック.5月２0日
生成AIにより、これまでのAIでは到底利用できなかった非構造化データを扱えるようになったとはいえ、ビジネスで生成AIを生かすには、文書管理や権限管理、版管理などをしっかりと行うなどして、非構造化データを有効活用できるようにしていくことが大前提になっています。 非構造化データを生成AIで活用するにはどうすれば良いですか？とChatGPTに聞くと、 非構造化データを生成AIで活用するには、以下のステップを踏むことが重要です。 1. データ収集 まず、非構造化データ（テキスト、画像、音声、ビデオなど）を収集します。データソースとしては、ソーシャルメディア、顧客フィードバック、センサーデータ、ウェブサイトのコンテンツなどがあります。 2. データ前処理 非構造化データは、そのままでは解析が難しいため、前処理を行います。以下のような処理が含まれます。
生成AIの学習に必要なラベル付きデータを用意します。例えば、テキストデータの場合、カテゴリラベルやエンティティのアノテーションを行います。画像データの場合、オブジェクトのラベル付けを行います。 4. モデルの選定と学習 適切な生成AIモデル（例えば、GPT-4、DALL-Eなど）を選び、前処理したデータを用いてモデルを学習させます。学習には以下の手順が含まれます。
学習したモデルを評価し、精度や再現率を確認します。必要に応じて、モデルのチューニングを行い、性能を向上させます。 6. デプロイと応用 生成AIモデルを実際の環境にデプロイし、非構造化データの解析や生成に活用します。例えば、以下のような応用があります。
モデルのパフォーマンスをモニタリングし、新しいデータを用いて定期的にモデルを更新・改善します。 これらのステップを通じて、非構造化データを効果的に生成AIで活用することが可能になります。具体的な技術やツールの選定は、データの種類や目的によって異なりますので、プロジェクトの要件に合わせて最適な方法を選ぶことが重要です。 と回答が帰ってきました。特に、データの前処理が大事なようです。 AI時代のデータ活用に不可欠な高度なデータガバナンスの実現3つのポイント 2024年5月9日 https://www.ey.com/ja_jp/ai/three-key-points-to-achieve-advanced-data-governance-essential-for-data-utilization-in-the-ai-era 生成AI「導入するだけ」ではダメ？ 業務DXに非構造化データの統合管理が必要なワケ https://www.sbbit.jp/article/sp/134156?ref=24051520btsw#continue_reading 生成AIの「3つのリスク」を克服するには？ 「非構造化データ管理」がカギを握るワケ https://www.sbbit.jp/article/sp/134166 Leveraging Unstructured Data with Generative AI Even though generative AI has made it possible to handle unstructured data that could never be used with conventional AI, a prerequisite for making the most of generative AI in business is to ensure that unstructured data can be effectively utilized through good document management, authority management, version management, and other measures. How can we make use of unstructured data in generative AI? I ask ChatGPT, To utilize unstructured data with generative AI, it is important to take the following steps 1. data collection First, collect unstructured data (text, images, audio, video, etc.). Data sources include social media, customer feedback, sensor data, and website content. 2. data preprocessing Unstructured data is difficult to analyze as is, so pre-processing is performed. This includes the following types of processing - Text data: text cleaning, tokenization, normalization, stopword removal, stemming/renmatization, etc. - Image data: image resizing, denoising, normalization, etc. - Audio data: Noise reduction, sampling rate modification, text conversion using speech recognition techniques, etc. 3. 3. data annotation Prepare labeled data for training of the generative AI. For example, for text data, annotate category labels and entities. For image data, label objects. 4. model selection and training Select an appropriate generative AI model (e.g., GPT-4, DALL-E, etc.) and train the model using preprocessed data. Training involves the following steps - Preparation of training data: Prepare a dataset for training. - Tuning hyperparameters: Tuning the model parameters to find the optimal settings. - Train the model: Train the model using the training data. 5. 5. model evaluation and tuning Evaluate the trained model to check accuracy and reproducibility. If necessary, tune the model to improve performance. 6. 6. deployment and application Generated AI models are deployed to the actual environment and used for unstructured data analysis and generation. For example, applications include - Text generation: automatic generation of reports and articles in natural language. - Image generation: Creative design and advertising materials. - Speech generation: text-to-speech conversion and automated customer support response systems. 7. 7. continuous learning and improvement Monitor model performance and regularly update and improve models with new data. Through these steps, unstructured data can be effectively used in generative AI. The selection of specific techniques and tools depends on the type of data and the purpose of the project, so it is important to choose the best method for the project's requirements. The answer came back. In particular, data preprocessing seems to be important. 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、4月に24件、5月1日～17日に96件（計120件）が公開されており、国際公開でみると、4月に18件、5月1日～17日に13件（計31件）が公開されています。「生成AI関連の特許をソフトバンクグループで1万件以上出願している、私個人も特許の出願件数は1000件を超える」ということですので、楽しみです。
ソフトバンクグループの孫正義会長兼社長は2023年10月4日、グループの年次イベント「SoftBank World 2023」の講演に登壇し、同社グループ全体で生成AI関連の特許をここ数カ月で1万件以上出願していること、「私個人も昨年の10月から発明に凝っていて、今月中に特許の出願件数は1000件を超える見込み」であることを明らかにしました。 特許出願してもそれが公開されるのは1年半後であるため、「AI技術特許出願１万件宣言は本当か？」という話などが出ていましたが、2023年の特許出願件数が2022年と比較すると1万件以上増加しており、この国内出願件数の増加はソフトバンクによる生成AI関連技術の大量出願が原因と推測されていました。 ソフトバンクG、数カ月で生成AI関連の特許を1万件出願‐孫氏「私個人で1000件」 2023/10/05 https://news.mynavi.jp/techplus/article/20231005-2785038/?gpt=newspicks&utm_source=newspicks&utm_medium=rss 2024年3月21日 ソフトバンク、AI技術特許出願１万件宣言は本当か？ https://www.patentyouridea.tokyo/post/%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%83%90%E3%83%B3%E3%82%AF%E3%80%81ai%EF%BC%91%E4%B8%87%E4%BB%B6%E3%81%AE%E7%89%B9%E8%A8%B1%E5%87%BA%E9%A1%98 2023年の特許出願は30万件超、これは良い兆候かもしれない 2024-04-17 https://ameblo.jp/123search/entry-12848713553.html 2024-03-11 現場の課題が独自の発明につながる。ソフトバンクが目指す攻めの知財 https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20240311_01 The Number of Patent Publications by SoftBank's Masayoshi Son Increases Rapidly The number of patents published with Masayoshi Son (Chairman and CEO of the SoftBank Group) listed as the inventor has been increasing rapidly. In terms of Japanese applications, 24 patents were published in April, and 96 patents from May 1st to 17th (a total of 120). In terms of international publications, 18 patents were published in April and 13 from May 1st to 17th (a total of 31). He has stated, "We have filed over 10,000 patents related to generative AI within the SoftBank Group, and I personally have filed over 1,000 patents," which is exciting news. On October 4, 2023, Masayoshi Son, Chairman and CEO of the SoftBank Group, spoke at the group's annual event "SoftBank World 2023" and revealed that the group had filed over 10,000 patents related to generative AI in recent months. He also mentioned, "I have been passionate about inventing since last October, and the number of patents I have filed is expected to exceed 1,000 by the end of this month." Since patents are published 18 months after filing, there had been skepticism about the claim of "filing 10,000 AI technology patents," but compared to 2022, the number of patents filed in 2023 increased by more than 10,000, which is believed to be due to SoftBank's mass filing of generative AI-related technology patents. 以下は、松尾豊・東京大学大学院教授が2024年3月15日に日本記者クラブで行ったAI研究の最新動向やAIが社会に与えるインパクトについて述べた講演の動画をChatGPTに要約させたものです。抽象化されていて具体的な表現が抜けてしまっていますが、要約としてはよくできているかなとは思います。
講演の概要 AI研究の進展と生成AIの現状
松尾教授の講演は、AI研究の最新動向や生成AIの技術的詳細、社会への影響、そして日本および国際的な政策動向について広範にわたるものでした。特に、生成AIの技術的進化とそれによる労働市場や法的課題への影響について深く掘り下げられています。日本がAI技術導入において国際的な競争力を持つための具体的な施策や、各企業がAIをどのように活用していくべきかについても詳述されています。 質問に答える形で将棋に例えた説明をした部分もChatGPTに要約させました。やはり、抽象化されていて具体的な表現が抜けてしまっていますが、要約としてはよくできているかなとは思います。 将棋に例えた説明
日本記者クラブで行った記者会見レポート 「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授 https://www.jnpc.or.jp/archive/conferences/36714/report YouTube動画 「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授 2024.3.15 https://www.youtube.com/watch?v=U9vhGvFxKu0 Latest Trends in AI Research (Professor Yutaka Matsuo's Lecture on March 15, 2024) The following is a summary of a lecture given by Professor Yutaka Matsuo of the University of Tokyo's Graduate School at the Japan National Press Club on March 15, 2024, about the latest trends in AI research and its impact on society. The video was summarized by ChatGPT, and while it may lack some specific expressions due to its abstract nature, the summary is well-done overall. Lecture Overview Advancements in AI Research and the Current State of Generative AI
Explanation Using Shogi as an Example
みそ製造会社の井上醸造が、研究用に提供した乳酸菌株を不法に使われたとして、信州大学などに損害賠償を求める訴えを起こしました。「十分な説明がなくやむを得ず提訴した。大学には真摯な対応を望みます」ということで、訴えられた信州大学は、「係争中なのでコメントは控えたい。訴状の内容を精査して、裁判で見解を示したい」としているようです。
「大学への不正に関する通報も門前払いされた」と感じているようで、残念です。 「研究用に提供した乳酸菌株を不法に使用」老舗みそ蔵が信州大学と准教授を相手取り1000万円の損害賠償求め提訴「十分な説明がなくやむを得ず提訴」 2024年5月15日 https://newsdig.tbs.co.jp/articles/-/1171708?display=1 老舗味噌蔵が信大など提訴 「乳酸菌株を不法使用」 https://www.abn-tv.co.jp/news-abn/?detail=00037857 ★長野県・老舗味噌蔵、信州大学と准教授を提訴‥「乳酸菌株を不法使用」特許巡り https://ameblo.jp/sapporo-mmm/entry-12852220661.html 井上醸造 http://www.inouejyozo.jp/ 一部メディアで報じられているとおり、この度、弊社は信州大学を相手に民事訴訟を提起いたしました。訴訟を提起した経緯及び目的は詳細をご覧ください。 ＜詳細＞ http://www.inouejyozo.jp/sosyousyousai.html 老舗醸造蔵に宿る蔵付微生物バンクを基盤とするスーパー乳酸菌の発見 https://www.shinshu-u.ac.jp/tradefair/2021/research-seeds/classification/food/post-17.html Illegal Use of Lactic Acid Bacteria Strains Provided for Research? Long-established miso brewery files lawsuit Inoue Brewery, a long-established miso producer, has filed a lawsuit against Shinshu University and others, claiming that the lactic acid bacteria strain it provided for research was used illegally. Inoue Brewery said, "We filed the lawsuit out of necessity because there was no sufficient explanation. We hope that the university will take sincere action.” Shinshu University, which was sued, said, "Since the case is still pending, we would like to refrain from commenting. We will closely examine the contents of the lawsuit and present our position at the trial.” It is unfortunate that they feel that "reports to the university about the irregularities were also turned away at the door.” ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使うことができるようになったのが、今回（2024年5月）OpenAI発表の目玉のひとつでした。ただ、使い方がちょっとわかりづらいようです。ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法についてアップされていましたので、ご参考まで。
ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法（ちょっとわかりづらいので解説） 2024年05月16日 https://ascii.jp/elem/000/004/198/4198881/ ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法 https://note.com/chat_gpt777/n/ncf082d9e1a85 2024-05-18 ChatGPT-4o(GPT-4o)とは？使い方、料金など詳細を徹底解説！ https://www.ai-souken.com/article/summary-of-chatgpt-updates How ChatGPT Free Users Can Use the Latest Model "GPT-4o One of the main features of the OpenAI announcement this time (May 2024) was that ChatGPT free users can now use the latest "GPT-4o" model. However, it seems to be a bit confusing how to use the newest "GPT-4o" for ChatGPT free users, so please refer to the following article on how to use the newest "GPT-4o". OpenAI発表、Google発表と２日連続で続き、専門家も「生成AIの大幅な進化が一気に出てきた２日間だったというくらい衝撃的、予想以上だった。」ということです。
わかりやすかったのがAlgomatic大野CEOの話でした。 １．OpenAI発表のポイント
マルチモーダル、品質向上 Gemini 1.5 Flash：軽量・高速版モデル
ビジネスとしてはが盤石・最強のポジションを持つ強者対 持たざるスタートアップ、という構図（は、マイクロソフト、アップルと連携）
基盤モデルの競争熾烈：先週まではClaude 3 Opusがかなり良かった、今週は時代遅れになった 急激な進化がいつまで続くか？AGIまで続く。 アプリレイヤーの進化も速い 生成AIは、もう使うしかない、便利な世界になっていきそう。 【OpenAI対Google。生成AIの勝者は？】OpenAI発表のポイント／Google発表のポイント／英語以外のパフォーマンス向上／ビジネス面ではGoogle盤石【Algomatic大野CEO】（約５２分） https://www.youtube.com/watch?v=qWq6UmLx5A8 OpenAI Spring Update v.s. Google I/O 2024 大野峻典 | Algomatic CEO 2024年5月16日 https://note.com/ono_shunsuke/n/n89e6a8673f71 大野峻典｜Algomatic CEO 2017年東京大学工学部卒。卒業後は4年時から所属していた松尾研究室でリサーチエンジニアとしてプロジェクトに従事。その後、Indeedでソフトウェア開発に携わり、2018年Algoage創業。2020年DMMグループへM&Aによりジョイン。2023年Algomatic創業 The AI Generation War: OpenAI vs. Google With consecutive announcements from OpenAI and Google, experts have expressed astonishment, stating, "It was a shocking two days with significant advancements in generative AI emerging all at once, far exceeding expectations." Algomatic CEO Ono's explanation was particularly clear. 1. Key Points of OpenAI's Announcement
2. Key Points of Google's Announcement
3. Comparison and Future Competition
4. Impact on the Generative AI Industry, Business, and Society
令和5年（行ウ）第5001号「出願却下処分取消請求事件」は、特許庁長官がAI「ダバス」を発明者として記載した特許出願を却下した処分を取り消すよう求めた訴訟で、東京地方裁判所は、「発明者の氏名は自然人を指す。AIは権利の帰属主体にはならない。」とし、「本件出願の却下処分は適法であり、AI発明を発明者とする出願は現行法上認められない」としました。
そのうえで、なお書きで「立法論としてＡＩ発明に関する検討を行って可及的速やかにその結論を得ることが、ＡＩ発明に関する産業政策上の重要性に鑑み、特に期待されているものであることを、最後に改めて付言する。」としています。 この訴訟の原告代理人は、末吉亙弁護士をはじめとするＫＴＳ法律事務所の先生方です。 ＫＴＳ法律事務所は、下記のような目標、想いを持っている法律事務所です。 「目まぐるしく変わるビジネス上の課題を解明し、依頼者の皆様と共に、常に創造的に挑戦することが、私たちの目標です。 深く幅広い実務経験を持つ弁護士が、少人数で、機敏に、異なる経験や価値観をもって、徹底した密な合議を重ねること。それを通じて、皆様方に「そうか、その視点があったのか」と得心いただくこと。ＫＴＳの「Ｓ（＝サステナブル）」にはそのような想いを込めています。 私たちは、皆様方と一緒に、次代をも見据えた最適解を、繊細にして大胆に探求して参ります。」 本裁判における原告の主張が、判決のなお書きを導き出したのかもしれないと思えます。 「なお、・・・・・・・・・・原告の主張内容及び弁論の全趣旨に鑑みると、まずは我が国で立法論としてＡＩ発明に関する検討を行って可及的速やかにその結論を得ることが、ＡＩ発明に関する産業政策上の重要性に鑑み、特に期待されているものであることを、最後に改めて付言する。」 Legislative Review of Practical Concerns Regarding AI Inventions Should Be Conducted Case No. Reiwa 5 (Gyō-U) No. 5001 'Request for Cancellation of Rejection of Patent Application' was a lawsuit seeking the cancellation of the rejection by the Commissioner of the Japan Patent Office of a patent application that listed the AI 'DABUS' as the inventor. The Tokyo District Court ruled that 'the name of the inventor refers to a natural person. AI cannot be the subject of rights.' Furthermore, it stated, 'The rejection of this application is lawful, and applications listing AI as the inventor are not recognized under current law.' Additionally, it was noted that 'in light of the industrial policy importance of AI inventions, it is particularly expected that the examination of AI inventions from a legislative perspective should be conducted as soon as possible.' The plaintiff's counsel in this lawsuit includes Mr. Wataru Sueyoshi and other attorneys from KTS Law Office. KTS Law Office has the following goals and philosophy: 'Our goal is to resolve rapidly changing business challenges and to always creatively challenge them together with our clients. Our lawyers, with deep and broad practical experience, work in small teams, agilely, with different experiences and perspectives, engaging in thorough and dense discussions. Through this, we aim to provide our clients with new insights. The 'S' in KTS stands for 'Sustainable,' embodying this philosophy. Together with our clients, we delicately and boldly seek the best solutions, looking to the next generation.' It seems to me that the plaintiff's arguments in this trial court may have led to the following further statement of the judgment. 'Furthermore, ・・・・ In light of the content of the plaintiff's allegations and the merits of the arguments, we would like to reiterate that it is particularly expected, in view of the importance of AI inventions in terms of industrial policy, that Japan should first examine AI inventions as a legislative theory and reach a conclusion on the subject as soon as possible.’ 「2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証」結果の報告が、5月13日付けでデジタル庁から公表されています。
デジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べた報告書のエッセンスがテキスト生成AIの業務活用への10の学びの一覧としてまとめられています。
2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました 公開日:2024年5月13日 https://www.digital.go.jp/news/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715 デジタル庁R5年度 検証結果共有 行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証の環境整備（325頁） https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/e03a8092/20240510_resources_ai_r5mainresults.pdf 投稿プロンプト一覧 https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/900a2e3b/20240510_resources_ai_prompts.csv デジタル庁Techブログ デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び（1／3） https://digital-gov.note.jp/n/n606cde8cc73e デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び（2／3） https://digital-gov.note.jp/n/n7a073da38649 デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び（3／3） https://digital-gov.note.jp/n/nbabf667519fc 10 Lessons Learned for Business Use of Generation AI A report on the results of the "FY2023 Technical Verification for Appropriate Use of Generated AI in Digital Agency and Public Administration" has been published by the Digital Agency as of May 13, 2024. The report, aimed at administrative staff mainly from digital agencies, created an environment that can actually handle multiple types of text generation AI + a support system that includes original development for each use case, and investigated (1) which administrative tasks can be improved, (2) how text generation AI can be used, and (3) how much improvement effect it is likely to have. The essence of the report is summarized as a list of 10 lessons learned for using text generation AI in business operations. 1. Not only save time, but also improve quality 2. Break down work into processes and be aware of the parts that should not use text generation AI. 3. be good at "reading" as well as "writing 4. do not limit its use to chat interfaces 5. verification environment of text generation AI is important not only for "business improvement", but also for "system improvement 6. it is important for beginners to be able to use it by copy and paste 7. people unfamiliar with composition and those with limited general business knowledge can easily benefit from text generation AI 8. tasks that are repetitive and easy to carve out processes are likely to benefit from text generation AI 9. tasks that generate source code are likely to benefit from text generation AI 10. there is room for specialized development of information retrieval capabilities according to individual needs INPITが、大学で実施されている研究者向け知財セミナー・研修教材等の情報収集及び研究者を対象とした知財意識・実践的スキルに関するニーズ調査から得た知見を基に、整備した教材が公開されました。
研究の段階からスタートアップ設立や社会実装まで、大学研究者が知財を考慮した活動ができるような研修カリキュラムです。 「研修カリキュラムマップ」、「シラバス」、「研修教材」及び「特許情報プラットフォームJ-PlatPat（ジェイプラットパット）教材」を総称して「これだけは知っておきたい知財基礎～大学の研究者のために～」としています。 大学等での講義や研修等での利用が想定されていますが、企業の知財関係者、R&D担当者にとっても参考になる内容です。 これだけは知っておきたい知財基礎～大学の研究者のために～ 令和6年5月15日 https://www.inpit.go.jp/jinzai/daigaku-kenkyusha/index.html 研修カリキュラムマップ https://www.inpit.go.jp/content/100881762.pdf シラバス https://www.inpit.go.jp/content/100881763.pdf 「研修教材」及び「特許情報プラットフォームJ-PlatPat（ジェイプラットパット）教材」は、研修教材及びJ-PlatPat教材利用登録フォームで登録すると、ダウンロードできます。 https://www.inpit.go.jp/form/0277.html IP Training Materials for University Researchers to Maximize the Value of Research Results Based on the knowledge gained from the collection of information on IP seminars and training materials for researchers conducted at universities and the needs survey on IP awareness and practical skills for researchers, INPIT has developed and released a set of training materials. The training curriculum is designed to enable university researchers to engage in activities that take IP into account, from the research stage to the establishment of startups and social implementation. The "Training Curriculum Map," "Syllabus," "Training Materials," and "Patent Information Platform J-PlatPat Materials" are collectively referred to as "The Basics of Intellectual Property That You Should Know - For University Researchers. Although the materials are intended for use in lectures and training at universities and other institutions, they are also useful for IP professionals and R&D personnel at companies. 2021年6月にCGC（コーポレートガバナンス・コード）が改訂され、知的財産に関する情報開示等の項目が補充原則に追記され、CGCを補足する「知財・無形資産の投資・活用戦略の開示及びガバナンスに関するガイドライン」が公表され、企業の知財情報の開示が進んでいます。
知財ガバナンス研究会 コンサル等分科会で実施された知財情報開示に関する調査結果※に基づき、情報開示の度合いと株価の推移の関係について分析し結果を「知財情報開示と株価の関係」として、高野誠司弁理士がまとめて公表しています。 興味深い中身になっています。 知財情報開示と株価の関係 高野誠司特許事務所 https://takano-pat.com/news/20240418/ 知財情報開示と株価の関係～情報開示の度合いと株価の推移の関係について分析～ https://takano-pat.com/struct/wp-content/uploads/IP_disclosure_and_stock_price_V1.2.pdf Relationship between IP Disclosure and Stock Prices The Corporate Governance Code (CGC) was revised in June 2021, and items such as disclosure of information on intellectual property were added to the Supplemental Principles and the "Guidelines for Disclosure and Governance of Strategies for Investment and Use of Intellectual Property and Intangible Assets" was published to supplement the CGC, and corporate IP information disclosure is progressing. Based on the results of a survey on IP information disclosure conducted by the IP Governance Study Group's consulting and other subcommittees, patent attorney Seiji Takano analyzed the relationship between the degree of information disclosure and changes in stock prices, and published the results in a report titled "Relationship between IP Information Disclosure and Stock Prices. The results are interesting. 生成AIを活用した特許文書の読解支援ＡＩアシスタント「サマリア」が、AIアシスタントに用いているGPT APIに2024年5月14日にOpenAI社よりリリースされた最新のGPT4o(GPT-4 omni)を適用したということです。
分類作成、分類付与機能もGPT4oにより対応したことにより、回答速度の大幅な向上および回答品質が向上し、また、クレームツリーなど比較的長大な特許文書に対しても適切な回答が返ってくるようになったようです。 素早い対応、さすがです。 サマリア GPT4o(GPT4 omni)対応 https://patent-i.com/summaria/manual/R_20240515 SUMMARIA supports GPT4o (GPT4 omni) SUMMARIA, an AI assistant for patent document reading support using generative AI, has applied the latest GPT4o (GPT-4 omni) released by OpenAI on May 14, 2024, to the GPT API used by the AI assistant. The GPT4o also supports the functions of creating and assigning classifications, which has greatly improved the speed and quality of responses, and has enabled appropriate responses to be returned even for relatively long patent documents such as claim trees. The quick response is very impressive. OpenAIは2024年5月13日「GPT-4o」を発表しました。
日本語での処理の速さは、「GPT-4」とは比べ物にならないくらい速い。テキストだけでなく､音声､画像も高速処理され、各種ベンチマークでの性能は、他の生成AIの追随を許さないほどに向上したようです。 また、これまで有料ユーザーしか使えなかった多くの機能が無料で利用可能になり、使用者が急拡大する可能性もあるようです。 群雄割拠になりそうな状況を、再度OpenAIの独り勝ち状態にできるでしょうか。 OpenAIの｢GPT-4o｣はまるで｢目を手に入れたAI｣。ChatGPT無料版でも利用可能に https://www.businessinsider.jp/post-287097?mode=assets&p=2 テキスト、音声、画像をリアルタイムに処理できるAIモデルGPT-4oが登場、ChatGPTではさらに多くの機能が無料で利用可能に https://gihyo.jp/article/2024/05/gpt-4o オープンＡＩ、新ＡＩモデル「ＧＰＴ－４ｏ」発表－低価格で高速 5/14(火) https://news.yahoo.co.jp/articles/f14803451a1f5f5ee8c86eaa384c2b06d61a560d 「GPT-4o」で進化したChatGPTを、今後も有料版で使い続けるべき理由 https://wired.jp/article/with-gpt-4o-is-chatgpt-plus-still-worth-it/ ChatGPT Evolves into "GPT-4o" High-Speed Processing of Text, Voice, and Images; Many Features Now Free OpenAI announced "GPT-4o" on May 13, 2024. The speed of processing in Japanese is incomparably faster than "GPT-4o". Not only text, but also voice and images are processed at high speed, and its performance in various benchmarks seems to have improved to the point where it is unrivaled by other generative AIs. In addition, many features that were previously available only to paying users are now available for free, and the number of users seems likely to expand rapidly. Will OpenAI once again be able to win the battle for the top spot in the market? 2024年４月10日に行われた「知財LAB 特許裁判例事典（第4版）読み合わせ②（新規事項追加）」がYouTubeにアップされました。（約57分）
2023年１2月20日に行われた「知財LAB 特許裁判例事典（第4版）読み合わせ①（サポート要件）」もYouTubeにアップされています。（約1時間11分） 知財LAB 特許裁判例事典（第4版）読み合わせ②（新規事項追加） https://www.youtube.com/watch?v=cYifFclB3is&t=1168s サポート要件（特許裁判例第4版の原稿読み合わせ）知財LABで2023年12月20日に開催したレクチャーを編集したもの https://www.youtube.com/watch?v=AxqzQ1V1BWY&t=2s Patent Trial Cases Encyclopedia (4th Edition) Reading Session (2) (Addition of New Matters) IP LAB Patent Trial Cases Encyclopedia (4th Edition) Reading Session 2 (Addition of New Matters)" held on April 10, 2024, has been uploaded on YouTube. (approx. 57 min.) Reading of "IP LAB Patent Trial Cases Encyclopedia (4th Edition) (1) (Support Requirements)" held on December 20, 2023 has also been uploaded on YouTube. (approx. 1 hr. 11 min.) 財務諸表には計上されない無形資産としてブランド価値が挙げられるが、ブランド価値についてはBtoB企業では経営者の間においても意識が薄いという現状があります。
知的資産創造2024年2月号の「シリーズ 非財務資本強化による価値創造経営の実現 第9回 ブランド価値向上による無形資産強化」では、先進企業として日本電気（NEC）と富士通を取り上げ、両社のブラント価値を大きく高める変革について解説されています。 「筆者は、多くの企業の経営者とブランドについてよく議論するが、その都度、日本企業のポテンシャルの高さを強く感じる。なぜならば、ブランド価値に対する認識がまだまだ低いからである。もし、ブランド価値に関して日本企業の経営者が意識をもっと高めることができれば、日本企業はさらに成長できるだろう。」という筆者の考えは、その通りでしょう。 シリーズ 非財務資本強化による価値創造経営の実現 第9回 ブランド価値向上による無形資産強化 https://www.nri.com/jp/knowledge/publication/cc/chitekishisan/lst/2024/02/06 Strengthening Intangible Assets by Enhancing Brand Value Brand value is an intangible asset that is not recorded in financial statements. However, there is currently little awareness of brand value among management at BtoB companies. In the February 2024 issue of Intellectual Asset Creation, the author discusses NEC and Fujitsu as leading companies and explains how they are making changes that will greatly enhance their brand value. The author often discusses brands with the management of many companies, and each time I strongly feel the high potential of Japanese companies. This is because the awareness of brand value is still low. If Japanese executives could raise their awareness of brand value, Japanese companies could grow even more. The author's opinion is probably right. 5月１０日、東京工業大や富士通などのチームは、スーパーコンピューター「富岳（ふがく）」を使い、生成ＡＩ（人工知能）の基盤技術となる大規模言語モデル（ＬＬＭ）を開発したと発表しました。
スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活用した分散並列学習を実現、日本の計算機技術を用いて開発した日本語能力に優れた大規模言語モデルで、無償公開し、AI基盤モデルを科学研究に活用する「AI for Science」など革新的な研究やビジネスにつながることを目指しているということです。 選択肢が増えているのは、喜ばしいことです。 スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/05/10.html スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠を活用した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」研究成果について https://www.youtube.com/watch?v=-1DFUOq3Qq4 スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠を活用した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」研究成果について、記者会見を5月10日に開催しました。 プロジェクトの全体を説明しているのは東京工業大学の横田教授です。 日時：2024年5月10日(金) 12:00～13:00 登壇者： 東京工業大学 学術国際情報センター 教授 横田理央 東北大学 大学院情報科学研究科 准教授 坂口慶祐 富士通株式会社 人工知能研究所 シニアプロジェクトディレクター 白幡晃一 理化学研究所 計算科学研究センター 高性能ビッグデータ研究チーム チームリーダー 佐藤賢斗 理化学研究所 計算科学研究センター センター長 松岡聡（オンライン） サイバーエージェント AI事業本部AI Lab リサーチサイエンティスト 佐々木翔大 Kotoba Technolgies Inc. CEO 小島熙之 名古屋大学 大学院工学研究科 准教授 西口浩司 Large-scale language model with excellent Japanese language ability learned on "Fugaku On May 10, a team from Tokyo Institute of Technology, Fujitsu, and other organizations announced that they have developed a large-scale language model (LLM) that will serve as a fundamental technology for generative AI (Artificial Intelligence) using the supercomputer "Fugaku". The LLM is a large-scale language model with excellent Japanese language ability developed using Japanese computing technology and distributed parallel learning that takes full advantage of the performance of the supercomputer "Fugaku". This is what we are aiming for. It is gratifying to see the number of options increasing. 『エネルギー分野など1社だけでは事業化できないテーマに関して、わりと早い段階から「我々はここまでの技術や特許を持っているので一緒に仕事をしてもらえませんか」という形でオープンにして、協業相手を募る方針に舵（かじ）を切っている』パナソニックの更なる成果に期待したい。
2024年5月10日 パナソニックHD、知財公開で共創加速へ 働き方も革新 https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC09APT0Z00C24A5000000 2024年5月9日 パナソニックHD、パワエレやAI強化 グループの基盤に https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC085F10Y4A500C2000000 パナソニックグループと知的財産 ちざい げんき きんき 事例紹介 2024/02/21 https://www.kjpaa.jp/aboutus/case/panasonicholdings お困りごとと技術をつなぐ、知的財産情報に基づく「技術インデックス」【Panasonic】2024/01/12 https://www.youtube.com/watch?v=2pN1VtBeSD0 知的財産を起点とした共創を目指すパナソニック 12/10/2023 https://yorozuipsc.com/blog/2013430 パナソニック自社保有知財情報検索サイトを外部公開 13/9/2023 https://yorozuipsc.com/blog/8682849 事業の優位確保から社会の課題解決へ転換する「パナソニック知財」 12/1/2023 https://yorozuipsc.com/blog/9302346 Panasonic actively discloses its intellectual property to seek collaboration partners Panasonic has been openly disclosing its intellectual property and seeking business partners for themes that cannot be commercialized by one company alone, such as in the energy field, from a rather early stage. I would like to see further results from Panasonic. 知的財産管理技能士会の連携セミナー「アイデア創出のプロが教える『提供価値の評価とアイデア創出プロセス』」（【収録日】2024年4月1日）は、新規事業創出支援に携わっている講師が、知財関連の専門家に対し、提供価値の評価とアイデア創出プロセスについて紹介しています。（約５８分）
下記の内容です。 ・価値の理解 ・提供価値を高次で評価する手法 ・アイデアを生む思考とプロセス ・アイデアを事業創造につなげるには アイデア創出のプロが教える「提供価値の評価とアイデア創出プロセス」 https://www.youtube.com/watch?v=sdTMabZntWQ&t=1138s https://ip-edu.org/renkeiseminer20240401 １．新しい価値創出の重要性 ２．提供価値の理解 ３．提供価値の評価手法 ４．アイデア創出の構造 ５．アイデア創出の例 ６．アイデア創出するために必要なこと ７．アイデアを事業創造に導くプロセス Valuation of Offered Value and Idea Generation Process In a collaborative seminar by the Association of Intellectual Property Management Professionals, "Idea Generation Professionals Teach 'Valuation of Offered Value and Idea Generation Process'" (Recorded on April 1, 2024), a lecturer involved in supporting new business creation introduces the evaluation of offered value and the idea generation process to IP-related professionals. (approx. 58 min.). (approx. 58 min.) The following content is included Understanding value Methods to evaluate value offerings at a higher level Thinking and process to generate ideas How to link ideas to business creation |
著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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