知財高裁令和6年(ネ)10026号は、原告(株式会社日本触媒)が所有する特許(特許第4974971号、発明の名称:「熱可塑性樹脂組成物とそれを用いた樹脂成形品および偏光子保護フィルムならびに樹脂成形品の製造方法」)に基づき、被告(株式会社カネカ)の製品が特許請求項1および6の発明の技術的範囲に属するとして、原告が被告に対し特許権侵害の差止め(製品の譲渡等禁止・廃棄等)および損害賠償(金10億円および遅延損害金)の支払を求めた事案の控訴審で、知財高裁は、控訴人(原告)の請求を再び棄却し、原判決(大阪地裁判決)を維持しました。。 生成AI(ChatGPT o3-mini-high)に、「大阪地方裁判所の令和4年(ワ)第9521号の判決と知的財産高等裁判所の令和6年(ネ)第10026号の判決を比較し、両者の判断の相違点、変更点、理由などを分析」させました。出来栄えは、各自ご判断ください。 特許無効審判(無効2023-800048)審決 本判決に関連して、株式会社カネカ(請求人)が株式会社日本触媒(被請求人)を相手取り、日本触媒が保有する特許第4974971号(「熱可塑性樹脂組成物とそれを用いた樹脂成形品および偏光子保護フィルムならびに樹脂成形品の製造方法」)の無効を求めた特許無効審判事件の審決(令和7年2月10日付)が公開されています。 審決の結論は、「審判請求は成り立たない。」でした。請求人は、本特許が下記理由により進歩性を欠くと主張しました。 特許請求の範囲(請求項1及び6)の発明(熱可塑性アクリル樹脂に特定の紫外線吸収剤を配合し、高いガラス転移温度を保つ樹脂組成物)は、本件特許の優先日前に公知の文献(甲第1号証:偏光子保護フィルムの技術、甲第2号証:トリアジン系紫外線吸収剤の一般的使用)に基づき、当業者が容易に想到可能なものであるため、進歩性がなく、特許法第29条第2項違反により無効であると主張しました。 特許庁審判部は、以下の理由により請求人の主張を認めず、本件特許は進歩性を有すると判断しました。 (1)先行技術との差異点 請求項1および6に規定された本件発明は、 ラクトン環構造など特定の構造を主鎖に有する熱可塑性アクリル樹脂と、「ヒドロキシフェニルトリアジン骨格」を持つ特定の分子量(700以上)の紫外線吸収剤を含み、 110℃以上という高いガラス転移温度(Tg)を維持することで、紫外線吸収性能、耐熱性、光学的透明性を高レベルで両立させる点を特徴としている。 一方、請求人が挙げた甲第1号証は、紫外線吸収剤を含む偏光子保護フィルムを示すが、材料に紫外線吸収剤を添加した際の樹脂のガラス転移温度の低下を具体的に抑制する方法については示唆がなかった。また、甲第2号証はトリアジン系紫外線吸収剤を一般的に記載しているものの、用途が接着剤に特化されており、本件特許が目的とする偏光子保護フィルム用途の熱可塑性樹脂組成物への適用や、Tgの低下抑制に関する技術的示唆を与えるものではなかった。 (2)進歩性の認定 審判部は、上記相違点から、本件特許の樹脂組成物の特徴(特定構造のトリアジン系紫外線吸収剤の使用により、高い紫外線吸収性を保ちながら、材料の耐熱性や透明性低下を抑制する点)が、公知文献に記載された従来技術から容易に想到可能であるとは認められないとした。 さらに、本件特許の明細書には、具体的な実施例によって、本件発明が示す技術効果(紫外線吸収性・耐熱性・透明性の両立)が明確に記載されており、特許としての進歩性が認められると判断した。 令和7年3月4日判決言渡 令和6年(ネ)第10026号 特許権侵害行為差止等請求控訴事件 (原審・大阪地方裁判所令和4年(ワ)第9521号) https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/860/093860_hanrei.pdf 令和6年2月26日判決言渡 同日原本領収 裁判所書記官 令和4年(ワ)第9521号 特許権侵害差止等請求事件 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/802/092802_hanrei.pdf 令和6年(ネ)10026【熱可塑性樹脂組成物】<宮坂> ※数値の四捨五入・均等論 2025年03月14日 令和6年(ネ)10026【熱可塑性樹脂組成物】<宮坂> ※数値の四捨五入・均等論 https://www.nakapat.gr.jp/ja/legal_updates_jp/%e4%bb%a4%e5%92%8c6%e5%b9%b4%e3%83%8d10026%e3%80%90%e7%86%b1%e5%8f%af%e5%a1%91%e6%80%a7%e6%a8%b9%e8%84%82%e7%b5%84%e6%88%90%e7%89%a9%e3%80%91%ef%bc%9c%e5%ae%ae%e5%9d%82%ef%bc%9e%e3%80%80%e2%80%bb/ 「医薬系 "特許的" 判例」ブログ 2025.03.04 「日本触媒 v. カネカ」 知財高裁令和6年(ネ)10026 ― 数値限定発明の技術的範囲の解釈と均等論の適用について「権利の公示書」機能を重視 ― 2025.03.09 https://www.tokkyoteki.com/2025/03/2025-03-04-r6-ne-10026.html 「理系弁護士の何でもノート2」ブログ 2025年03月07日 知財高裁令和6(ネ)10026号(令和7年3月4日判決) https://iwanagalaw.livedoor.blog/archives/27110234.html Case No. Reiwa 6 (Ne) 10026: Appeal Regarding Injunction for Patent Infringement and Related Claims In Intellectual Property High Court case No. Reiwa 6 (Ne) 10026, the appellant (plaintiff), Nippon Shokubai Co., Ltd., alleged infringement of its patent (Patent No. 4974971, entitled “Thermoplastic Resin Composition, Resin Molded Article Using the Same, Polarizer Protective Film, and Method for Producing Resin Molded Article”) by the appellee (defendant), Kaneka Corporation. The plaintiff sought an injunction to prohibit the defendant from activities infringing the patent (including prohibiting transfer and disposal of the relevant products) and demanded damages (10 billion yen plus delay damages), asserting that the defendant's products fell within the technical scope of Claims 1 and 6 of the patent. However, in this appellate trial, the Intellectual Property High Court again dismissed the appellant’s claims, upholding the decision of the original trial (the judgment of the Osaka District Court). An analysis comparing the Osaka District Court's decision (Case No. Reiwa 4 (Wa) 9521) and the Intellectual Property High Court's judgment (Case No. Reiwa 6 (Ne) 10026) was conducted using generative AI (ChatGPT o3-mini-high), identifying differences, changes, and reasons behind their respective judgments. Please review the quality of this analysis for yourself. Patent Invalidity Trial Decision (Invalidity 2023-800048) In relation to this judgment, a decision dated February 10, 2025, concerning a patent invalidation trial (Invalidity 2023-800048) has been published. In this trial, Kaneka Corporation (the petitioner) requested invalidation of Patent No. 4974971, owned by Nippon Shokubai Co., Ltd. (the respondent), entitled "Thermoplastic Resin Composition, Resin Molded Article Using the Same, Polarizer Protective Film, and Method for Producing Resin Molded Article." The trial's conclusion was that "the request for invalidation is unfounded." The petitioner asserted that the patent lacked inventive step based on the following reasons: The inventions claimed in Claims 1 and 6 (a resin composition maintaining a high glass transition temperature by combining thermoplastic acrylic resin with a specific UV absorber) were argued to be easily conceivable to those skilled in the art based on publicly known documents before the priority date of the patent in question. Specifically, Document 1 (regarding polarizer protective film technology) and Document 2 (general usage of triazine-based UV absorbers) were cited. Thus, the petitioner claimed the invention lacked an inventive step and violated Article 29, Paragraph 2 of the Patent Act. However, the Trial Board of the Japan Patent Office rejected the petitioner's arguments and recognized that the patent possesses an inventive step, based on the following reasoning: (1) Differences from Prior Art The inventions according to Claims 1 and 6 are characterized by a thermoplastic acrylic resin having a specific lactone ring structure in its main chain, combined with a specific UV absorber having a "hydroxyphenyl triazine skeleton" and a molecular weight of 700 or more. The inventions achieve a high glass transition temperature (Tg) of 110°C or higher, thus simultaneously realizing high-level UV absorption performance, heat resistance, and optical transparency. On the other hand, Document 1 cited by the petitioner discloses a polarizer protective film containing UV absorbers but does not suggest specific methods to suppress the decrease in resin glass transition temperature when adding UV absorbers. Moreover, Document 2 generally describes triazine-based UV absorbers but specifically focuses on their application in adhesives, offering no technical suggestion related to their use in thermoplastic resin compositions intended for polarizer protective films or techniques for suppressing Tg decrease. (2) Recognition of Inventive Step Considering these differences, the Trial Board concluded that the features of the patented resin composition (utilizing specific-structured triazine-based UV absorbers to maintain high UV absorption performance while suppressing deterioration in heat resistance and transparency) could not be readily conceived from prior art documents. Furthermore, the patent specification clearly demonstrated the technological effects (achieving a balance among UV absorption, heat resistance, and transparency) through concrete examples, thereby supporting recognition of an inventive step and affirming patentability. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document.
0 Comments
日刊工業新聞の記事「産業TREND/羅針盤 野村総合研究所(127)【知財戦略】国際競争力を維持・強化」では、野村総合研究所 プリンシパルコンサルティングの 林力一氏(元日立製作所、元トヨタ自動車、元三菱重工業、元LIXIL知財部長、元デロイト)が、「知財を守るための資産から攻めの武器へと捉え直し、その活用を全社的に推進する体制を整え、攻めのオープンな知財戦略を取り入れることが、今後のビジネスの成否を分ける重要なポイントの一つである」と解説しています。
詳しくは、「戦略コンサルが知らない 最強の知財経営」という本(3,080円)を参照されると良い。 産業TREND/羅針盤 野村総合研究所(127)【知財戦略】国際競争力を維持・強化 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00743000 攻めのオープンな知財戦略 28/5/2024 https://yorozuipsc.com/blog/6833752 [IP Strategy] Maintaining and Strengthening International Competitiveness In the article "Industry Trend/Compass – Nomura Research Institute (No.127) [IP Strategy] Maintaining and Strengthening International Competitiveness" published by Nikkan Kogyo Shimbun, Mr. Rikiichi Hayashi, Principal Consultant at Nomura Research Institute (formerly with Hitachi, Toyota Motor, Mitsubishi Heavy Industries, LIXIL as head of IP, and Deloitte), states: "Redefining intellectual property from a defensive asset into an offensive weapon, establishing an organizational framework for its company-wide utilization, and adopting a proactive, open IP strategy are crucial factors that will significantly determine business success moving forward." For more details, refer to the book titled "最強の知財経営 戦略コンサルが知らない" ("The Most Powerful IP Management Unknown to Strategy Consultants," priced at ¥3,080). 3月14日に「【第86回】大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム」が行われました。各分野の専門家が現状の課題を提示し、それに対する具体的な技術的・政策的な取り組みを共有した内容となっています。早稲田大学におけるAIを用いた英会話学習システム「Tutorial English AI」、凄いなあと思いました。
シンポジウム動画につきましては、以下のYouTubeから【3月17日(月)朝9時】までの間、視聴できます。 ■YouTube LIVE: https://youtube.com/live/zjcvPaObp14?feature=share プログラム等 https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/#edx86 1. はじめに 情報・システム研究機構の喜連川優氏による開会挨拶。 2. 文部科学省:「高等学校DX加速化推進事業(DXハイスクール)について」(三井俊祐氏) 政府のDX推進政策の一環として、「DXハイスクール」事業を開始。 日本のデジタル競争力が低迷(2023年時点で世界32位)している背景から、高校段階でのデジタル人材育成が急務である。 ICTや情報・数学教育を重視したカリキュラムの整備を、全国約1,000校で進める。 DXハイスクールでは、高性能PCなどの整備を行い、大学や企業と連携して学習環境を充実。 取り組みの成果として、大学理系学部への進学率の向上を目指す。 3. 産学連携PBL:「メタバースラボを活用した産学連携課題解決型PBL」(小田まり子氏) 久留米工業大学でのAI応用研究所による地域課題解決型PBL教育を紹介。 教員・学生・企業が連携し、実践的課題解決に取り組んでいる。 メタバースを活用し、遠隔地にいても共同学習が可能となる仕組みを導入。 メタバース空間内での学生同士や企業とのインタラクティブなコミュニケーション環境を整備し、教育効果を高めている。 導入後の評価では、学生の社会人基礎力が向上し、自己肯定感も高まっている。 4. 生成AI:「生成AIとRAGを用いた研究支援システムの可能性と課題」(永崎研宣氏) 生成AIとRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を使った研究支援の可能性を探る。 論文検索から生成AIへの入力情報を効率的に抽出する仕組みを構築。 特に人文系研究(仏教学分野)で効果が見られ、効率的な文献調査を支援。 一方、マイナーなテーマに対する対応の難しさや、回答が一定しない課題もある。 5. AIによる英語教育:「人と共に進化するAIによるオンライン語学学習」(松山洋一氏) 早稲田大学におけるAIを用いた英会話学習システム「Tutorial English AI」を紹介。 対話型の英語テスト(CEFR基準)をAIで自動化し、クラス分けや能力評価を行う。 AIがリアルタイムで難易度を調整し、生徒のレベルを動的に判定。 学生の英語力向上にも有効で、中高生を対象に導入した事例では明確な成果が出ている。 6. MOOCとSPOC:「国内外におけるMOOCとSPOCの最新動向」(重田勝介氏) 大規模公開オンライン講座(MOOC)と少人数制のオンライン講座(SPOC)の最新状況を説明。 コロナ禍以降、世界的にMOOCの利用が拡大し、日本でもユーザーが増加。 MOOCは無料から有料モデルへ移行し、サブスクリプション型も増えている。 国内ではJMOOCが中心的に普及を進め、学習コンテンツは多様化している。 7. ディスカッション・まとめ(質疑応答など) 発表後には質疑応答を通じて課題が掘り下げられた。 日本のデジタル教育遅れに関して根本的な問題点を分析・解決すべきという意見が出る。 メタバース活用や生成AIの実用化について、技術的な課題や普及の難しさに関する議論が交わされる。 AIによる英語学習については、技術的な成果を評価する一方で、さらなる学習支援の重要性が強調される。 Online language learning powered by AI, research support systems using generative AI and RAG, and more On March 14, the "86th Cyber Symposium on Online Education and Digital Transformation in Universities and Other Institutions" was held. Experts from various fields presented current challenges and shared concrete technical and policy-oriented initiatives addressing these issues. The AI-powered English conversation learning system "Tutorial English AI" introduced by Waseda University particularly impressed me. The symposium video will be available for viewing via the following YouTube link until 9:00 AM on Monday, March 17. 3月13日Google「Gemini Deep Research」のAI モデルがGemini 1.5 Pro with Deep ResearchからGemini 2.0 Flash Thinking Experimentalへアップグレードされ、計画 / 検索 / 推論 / 分析とすべての調査段階で機能が強化され、より詳細で洞察力に富んだ高品質なレポート作成ができるようになったとのことです。しかも、課金しなくとも無料で「Gemini Deep Research」を月に数回ですが試せるようになりました。
Gemini Deep Research Save hours of work with Deep Research as your personal research assistant Now powered by Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental) https://gemini.google/overview/deep-research/ Gemini Deep Research upgraded to Gemini 2.0 On March 13, Google's AI model "Gemini Deep Research" was upgraded from Gemini 1.5 Pro with Deep Research to Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. The upgrade strengthens its capabilities across all research stages—including planning, searching, reasoning, and analysis—enabling it to generate more detailed, insightful, and higher-quality reports. Additionally, users can now try "Gemini Deep Research" for free a few times per month, even without a subscription. AGCは、自社向け生成AI活用環境「ChatAGC」の導入により、2024年1月~12月の期間で、業務時間11万時間以上の創出に相当する効果があったことを、自社の調査で確認し公表しました。 従業員にChatAGCが利用された主な業務は、「アイデア創出」「文書要約」「インサイト抽出」「文章チェック」「文書分類」「文章生成」「機械翻訳」「コード生成」「情報検索」「その他」となっています。 また、社内データを活用した事例として、「お客様や市場のニーズの情報から、新しい事業のアイデアを創出」が挙げられています。 2025年03月12日 生成AI活用環境「ChatAGC」の導入により、2024年に11万時間以上を創出 https://www.agc.com/news/detail/1208653_2148.html AGC Creates Over 110,000 Hours of Productivity in 2024 Using Generative AI AGC announced the results of an internal study confirming that the implementation of their generative AI platform, "ChatAGC," contributed to productivity gains equivalent to over 110,000 working hours from January to December 2024. Employees primarily used ChatAGC for tasks such as idea generation, document summarization, insight extraction, text proofreading, document classification, content creation, machine translation, code generation, information retrieval, among other purposes. Additionally, as an example of leveraging internal data, the company highlighted "generating ideas for new business ventures based on customer and market needs." Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 知財ガバナンス研究会における調査・研究をベースに、高野誠司特許事務所の高野誠司所長弁理士(元NRIサイバーパテント株式会社代表取締役社長、元サイバーパテント株式会社 取締役会長)がまとめた「統合報告書に記載された知財KPIの事例と傾向」では、56社で90指標の「知財KPI」が紹介されています。
これらの知財KPIは、「KPI」と明示のあるもの、あるいは将来の目標指数として掲げている指標を厳選していて、単なる過去の実績(エビデンスの類)を示した指標や、「KPI」と明示されていても、指標ではなく抽象的な状態を記載しているものは除外していますので、これを見て全体像をつかんだうえで、それぞれの会社の統合報告書を見て参考にすることをお勧めします。 最新の知財KPI ~統合報告書に記載された知財KPIの事例と傾向~ https://takano-pat.com/news/column-20250228/ Examples and Trends of IP KPIs Listed in Integrated Reports In the report titled "Examples and Trends of Intellectual Property KPIs Listed in Integrated Reports," compiled by Seiji Takano, Patent Attorney and Director of Takano Seiji Patent Firm (former President of NRI Cyber Patent, Inc. and former Chairman of Cyber Patent, Inc.), based on surveys and research by the Intellectual Property Governance Study Group, 90 intellectual property KPIs from 56 companies are introduced. These intellectual property KPIs have been carefully selected to include only those explicitly labeled as "KPIs," or those presented as future target indices. Indicators that merely reflect past performance (evidence-based measures) or those labeled as "KPI" but describing abstract conditions rather than measurable indicators were deliberately excluded. Thus, it is recommended to first gain an overall understanding from this report and then refer to the integrated reports of individual companies for more detailed reference. 『世界初、“100%”AI生成の論文が査読通過 Sakana AIの「The AI Scientist」が達成』、という記事、『今後のAIは人間代替から人間超越へ、Sakana AIが見据える「レベル3」』という記事。
AIの進化は凄いという驚きとどう活用すれば良いのか、考えるだけでなく行動すべき時です。 世界初、“100%”AI生成の論文が査読通過 Sakana AIの「The AI Scientist」が達成 2025年03月12日 https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/12/news168.html 今後のAIは人間代替から人間超越へ、Sakana AIが見据える「レベル3」 Sakana AI 共同創業者 最高執行責任者(COO) 伊藤錬氏 2025.03.13 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03121/030700002/ A paper "100%" generated by AI passes peer review: Sakana AI Articles titled “World’s First '100%' AI-generated Paper Passes Peer Review: Sakana AI’s ‘The AI Scientist’ Achieves Milestone” and “The Future of AI: Sakana AI Sets Its Sights on 'Level 3,' Moving from Human Replacement to Human Transcendence.” Now is the time not only to marvel at the astonishing evolution of AI and ponder how to utilize it, but also to take action. 松田卓也神戸大学名誉教授が主宰の「シンギュラリティサロン(https://singularity.jp/)」で、Manusを緊急ニュースとして取り上げていますが、その第二弾がオープンになりました。
「緊急ニュース2」の内容は、複数の「Deep Research AI」(高度な情報収集・分析を行うAI)を比較・検討したものです。主に以下の5種類が取り上げられています。 OpenAI Perplexity Glock (XAI) Manus それぞれのAIが「どんな強みや弱みを持つか」「処理速度や情報源の信頼性はどうか」「どんな用途に向いているか」などを比較し、まとめています。以下のポイントを押さえると内容がわかりやすいです。 1. OpenAI 強み 精度が非常に高い。 詳しい引用(参考文献)を提示し、信頼性を確保しやすい。 高度な分析が可能。 弱み 処理に数分以上かかることが多く、やや遅い。 月に使える回数や高額プランなど、利用コストの面で制限がある。 2. Google 強み Google検索エンジンと連携して、情報収集が速い。 Googleのサービスと統合されているため、検索結果をそのまま使いやすい。 弱み 分析が浅くなる場合がある。 使用している言語モデルが比較的古いことから、精度が低いベンチマーク結果もある。 3. Perplexity 強み 通常1~3分程度で結果が出るなど、高速処理が得意。 情報源(引用元)をしっかり表示してくれるため、信頼性を確認しやすい。 無料プランでも使える(※ただし使える回数に制限がある場合がある)。 弱み OpenAIほどの詳細な結果を出すかは状況により異なる。 場合によっては無料プランでも制限があるため、有料ユーザーのほうが使い勝手は良い。 4. Glock (XAI) 強み X(Twitter)などリアルタイムのSNSデータを得意とし、最新トレンドや話題を素早く分析できる。 数理的・技術的な解析に長けている。 応答が高速。 弱み 幅広いジャンルの深いリサーチや、引用付きの情報提供にはあまり向かない。 AIの総合的な精度(ヒューマン評価ベンチマークなど)が他システムより低い。 5. Manus 強み マルチエージェント型で、Web検索やAPI呼び出し、コード実行まで一括処理を自動で行う。 高い問題解決能力がある。 複雑なタスクを短時間(数分~10分程度)で完了する能力がある。 弱み まだベータ版で一般利用者が少ない。 ディープリサーチ専門というより、総合的に「なんでもやれる」設計のため、細かい性能評価は今後の検証次第。 全体のまとめ OpenAI: 精度と詳細な分析に強いが、処理に時間がかかり使用回数や費用に制約がある。 Google: 連携が強力で速いが、分析の深さでやや劣る。 Perplexity: 引用情報をしっかり出し、高速に結果を返す。無料プランがある。 Glock: SNS(とくにX/Twitter)のリアルタイム動向を調べたいなら有用。総合リサーチは苦手。 Manus: マルチエージェント型の新興システム。まだユーザーが少ないが、コード実行やWeb検索などを自動で組み合わせられ、問題解決力が高い。 それぞれに得意分野があり、「専門性を重視したいならOpenAI」「迅速に調べたいならPerplexity」「Googleサービスとの一体運用ならGoogle」「SNSトレンド分析はGlock」「幅広いタスクを自動化したいならManus」、といったように使い分けると良いという内容です。 また、すべてのAIツールは日々アップデートされており、1~2週間で状況が変わるほど競争が激しい分野だという点も強調されています。 シンギュラリティサロン 緊急ニュース2:Manusの続き〜Deep Research AIの各社比較 https://www.youtube.com/watch?v=y4ehHenPijs Comparison of Deep Research AI Providers Including Manus Professor Emeritus Takuya Matsuda of Kobe University, who leads the Singularity Salon (https://singularity.jp/), has recently highlighted Manus as breaking news, with the second installment now available. The second emergency news segment compares several "Deep Research AI" tools (advanced AI for information gathering and analysis). The primary focus is on the following five providers: 1. OpenAI 2. Google 3. Perplexity 4. Glock (XAI) 5. Manus 元裁判官で東京大学大学院法学政治学研究科教授の大渕哲也先生の最終講義が3月7日に行われました。知的財産法に関して多く学ばせていただきました。 最終講義も、大渕先生らしさが表れたものでした。 複雑な知財法領域を「法律からスタートし、民事・行政・刑事の各観点を意識して論理を組み立てる」大切さを力説されていました。特に、当事者間の利害調整や実務上の慣行だけで済ませず、「法律としての知的財産法」を踏まえることの重要性を繰り返し強調されていたのが印象的です。 大渕哲也教授の知的財産法における貢献について、Deep Researchで調査しました。ご参照ください。 大渕哲也教授 最終講義 https://www.j.u-tokyo.ac.jp/news/1504/ Intellectual Property Law as Law The final lecture of Professor Tetsuya Obuchi, a former judge and professor at the Graduate Schools for Law and Politics, The University of Tokyo, was held on March 7. It provided significant insights into intellectual property law. Professor Obuchi’s characteristic approach was evident throughout the lecture. He emphasized the importance of starting from the law itself and constructing logical arguments by consciously considering civil, administrative, and criminal perspectives within the complex field of intellectual property law. Particularly impressive was his repeated emphasis on the necessity of grounding intellectual property law discussions firmly in the law itself, rather than solely relying on balancing interests between parties or practical conventions. Professor Tetsuya Obuchi’s contributions to intellectual property law have been researched and summarized by Deep Research. Please refer to their findings. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 3月5日にリリースされた中国発AIエージェント「Manus」が、OpenAI「deep research」よりも高性能ということらしいということで。話題沸騰中です。 中国企業がChatGTに追いつくのに、第一段階では1年以上かかり、第二段階の推論モデルでは4カ月かかりました。今、第三段階(AIエージェント)に入り始めたところですが、もう中国企業がOpenAIを追い越した状態になっているのかもしれません。 The AI Agent from China, "Manus" The China-developed AI agent "Manus," released on March 5th, is currently creating significant buzz due to reports suggesting it surpasses OpenAI's "deep research" capabilities. It took Chinese companies over a year to catch up with ChatGPT in the initial phase, and another four months in the second phase involving inference models. Now, as we enter the third phase (AI agents), it seems possible that Chinese companies may already be overtaking OpenAI. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 新機能をいち早く取り入れて進化している、特許文書の読解支援AIアシスタント「サマリア」ですが、3月10日に、「分類構築ツールの強化」および「一括指示ツールのサンプリング機能(2)」がリリースされるとともに、今後の開発ロードマップが示されました。
【トピック】・分類構築ツールの強化・一括指示ツールのサンプリング機能(2)・今後の開発ロードマップ https://patent-i.com/summaria/manual/R_20250310 今後の開発ロードマップでは、エージェント系AIを搭載して、今年の前半には、分類、対比系の機能を大幅に強化していく予定。「特に、特許情報解析(IPランドスケープ)や、侵害予防調査に取り組まれている方にとっては革新的な機能を提供していく予定です。」ということで、期待したい。 Future Development Roadmap for “Summaria” Summaria, the AI assistant that supports reading patent documents, is rapidly evolving by quickly incorporating new features. On March 10, along with the release of the “Enhanced Classification Construction Tool” and “Batch Instruction Tool Sampling Function (2)”, the future development roadmap was unveiled. Topics:
金融庁から、3月4日、AIディスカッションペーパー「金融機関等におけるAIの活用実態と健全な利活用の促進に向けた初期的な論点整理」が公表されました。 「本ディスカッションペーパーでは、金融機関におけるAI活用の現状および課題を整理するとともに、多岐にわたる論点を網羅的に検討しました。一方で、本ディスカッションペーパーの分析は初期段階にすぎず、提示した論点も、技術革新やビジネス環境の変化に伴って大きく変わり得るものと考えております。金融庁としては、今回提示した視点を起点に、今後もステークホルダーとの対話を強化しながら、具体的な施策について柔軟に検討を深めていきたいと考えています。御意見や御提案がありましたら、・・・・・までメールでお寄せください。」ということです。 銀行における生成AIの活用についてDeep Researchしてみました。 AIディスカッションペーパーの公表について https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp.html AI ディスカッションペーパー(第 1.0 版)(本文) - 金融分野における AI の健全な利活用の促進に向けた初期的な論点整理 – 2025 年3月 https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp.pdf AIディスカッションペーパー(概要資料) https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp_summary.pdf 千葉銀行に激震 「100人の会社」を買って「1万人のAI専門人材」を獲得した──いったい何が起きている? 2025年03月10日 https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2503/10/news111.html FSA Publishes AI Discussion Paper On March 4, the Financial Services Agency (FSA) published an AI discussion paper titled, "Preliminary Analysis of AI Utilization in Financial Institutions and the Promotion of Its Sound and Effective Use." "This discussion paper summarizes the current status and challenges related to AI utilization among financial institutions, and comprehensively examines a wide range of related issues. However, we acknowledge that the analysis presented in this paper is still at an early stage, and the outlined issues may significantly evolve due to technological innovation and changes in the business environment. Moving forward, the FSA intends to deepen discussions on specific measures flexibly, starting from the perspectives presented here, while continuing active dialogue with stakeholders. We welcome any comments or suggestions via email to ........." I conducted deep research on the utilization of generative AI in banks. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Deep Researchは広く深く集めたものを読みながら方針を立ててさらに検索を進めるAIエージェントで、いろんな用途に使えます。論文検索の分野でも独自の進化が進んでいます。 こうしたAIエージェントが今後さらに急速に進化するようです。 ChatGPT「大学院生並み」リポート10分 知識労働代替も2025年3月10日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN0464G0U5A300C2000000/ OpenAI「ディープリサーチ」次の進化は 開発者に聞く2025年3月10日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN090FC0Z00C25A3000000/ 中華AIの衝撃、再び──中国発AIエージェント「Manus」が話題 OpenAI「deep research」よりも高性能とうたう 2025年03月10日 https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2503/10/news164.html 論文検索AIの使い方を現役研究者が解説【SciSpace, Elicit, Consensus, Connected papers】 https://www.academianote.site/literature-search/ Deep Research, AI for Paper Search, AI Agents Deep Research is an AI agent that reads through broadly and deeply collected information, formulates strategies, and then continues to refine its searches accordingly. It can be utilized across various applications. In the field of paper search, it is experiencing its own unique evolution. Such AI agents are expected to advance even more rapidly in the future. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. サッポロホールディングスが、全社員約6000人を対象に2025年2月3日から生成AIの利用を始めたという記事が掲載されていました。社内データ連携機能を整備して、特定部門領域に特化した有効なユースケースを発掘し業務プロセス変革につなげる狙いで、検索拡張生成(RAG)により社内文書を検索する仕組みも構築済みで、マニュアルなどを参照して回答を出力する機能を実装しているということです。2月17日時点では33パーセントが利用しているということで、月に1度以上利用する社員の割合が60パーセントに達することを目標にしているということです。 このサッポロHDの取り組みを深堀し、大手飲料メーカーの生成AI活用比較をDeep Researchしてみました。 サッポロHDの独自生成AI 目標指標は「全社員の6割利用」 2025年3月11日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC218JC0R20C25A2000000/ Comparison of Generative AI Utilization Among Major Beverage Manufacturers An article reported that Sapporo Holdings began implementing generative AI for approximately 6,000 employees company-wide on February 3, 2025. The objective is to identify effective use cases specialized for specific departmental areas, facilitating business process transformation through enhanced internal data integration capabilities. They have already built a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for searching internal documents and implemented a function that outputs answers by referencing materials such as manuals. As of February 17, the utilization rate was reported at 33%, with the company aiming to reach a target of 60% of employees using the system at least once a month. Building on this initiative by Sapporo Holdings, we conducted deep research comparing generative AI utilization among major beverage manufacturers. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 「東北大学 知的財産シンポジウム 2025~新たなイノベーションエコシステムの構築に向けたイノベーション投資としての知的財産を考える~」(3月7日WEB開催)を視聴しました。この視点のシンポジウム、良いですね。
「イノベーションとは単なる技術革新ではなく、社会への新たな価値の提供である」 「コア技術への研究開発投資や特許出願等の知的財産権への投資だけでなく、産業として独り立ちさせるために、周辺技術も含めて社会実装を見据えた投資が必要」 それぞれ素晴らしい講演でしたが、「シリコンバレーから見たスタートアップのマインドセットと知財の役割」(佐藤 玲奈 氏|新エネルギー・産業技術総合研究開発機構(NEDO) シリコンバレー事務所次長)の講演が特に印象的でした。 添田氏の講演要旨:イノベーション投資は特許取得にとどまらず、事業戦略や研究戦略との三位一体で考えるべきと強調。AIや再生医療など長期・高リスク分野でも、知財を核とした緻密なオープンクローズ戦略が鍵になる。 今村氏の講演要旨:日本の研究開発力が国際的に低下しており、大学やスタートアップの基盤強化が急務であると警鐘を鳴らす。公的支援や大企業との連携を通じて、科学立国の再興とイノベーション創出を図るべきと提言。 早川氏は、「オープンイノベーションを本質的に成功させるには“指揮者”としてのビジネスシナリオ構築と知財を核としたパートナー戦略が必要」と強調。 山本氏は、「スタートアップは急成長やピボットに対応できる柔軟な特許出願戦略、資金調達時に効く差別化策としての知財活用が重要」と解説。 佐藤氏は、シリコンバレーの事例を挙げながら、「リスクを取る文化と高速な仮説検証がスタートアップの成長エンジン」であり、「投資家や大企業の期待を満たすためには知財を含む独自優位性をどう構築するかがカギ」と紹介。 【Web開催】東北大学 知的財産シンポジウム 2025 ~新たなイノベーションエコシステムの構築に向けた イノベーション投資としての知的財産を考える~ https://peatix.com/event/4304612?lang=ja-jp 14:00 開会挨拶 遠山 毅|東北大学 理事 産学連携機構長 14:05 基調講演1 「イノベーション投資と知的財産」 添田 雅人 氏|株式会社日立製作所 グローバル知的財産統括本部 弁護士 一般社団法人日本知的財産協会 ライセンス第2委員会 委員長 14:25 基調講演2 「日本のイノベーションはどこへ向かうのか」 今村 亘 氏|経済産業省イノベーション・環境局担当 審議官 14:45 Break 14:55 講演1 「オープンイノベーションの誤解と知財戦略の本質」 早川 典重 氏|事業構想大学院大学 特任教授/はがみのもりデザイン CEO 15:10 講演2 「スタートアップの知財戦略」 山本 飛翔 氏|弁護士法人法律事務所 amaneku 代表弁護士 15:25 講演3 「シリコンバレーから見たスタートアップのマインドセットと知財の役割」 佐藤 玲奈 氏|新エネルギー・産業技術総合研究開発機構(NEDO) シリコンバレー事務所次長 15:40 Break 15:50 パネル・ディスカッション 「イノベーションを支える知財への投資 ~知の創出・蓄積と人の育成~ 」 戸次 一夫|東北大学産学連携機構・法学研究科 特任教授(研究) パネラー 各講演者 16:50 閉 会 *司会進行 飯野 由里江 | 東北大学産学連携機構 特任教授 Intellectual Property as an Investment for Innovation I attended the online event, "Tohoku University Intellectual Property Symposium 2025 – Exploring Intellectual Property as an Innovation Investment for Building a New Innovation Ecosystem" (held on March 7). I found the symposium's perspective quite insightful. “Innovation is not merely technological advancement but the provision of new value to society.” “Investments should not be limited to R&D in core technologies and filing patent applications; they must also include investments in peripheral technologies, taking into account practical implementation, to establish sustainable industries.” All the lectures were excellent, but the presentation titled "The Startup Mindset and the Role of Intellectual Property from a Silicon Valley Perspective" by Reina Sato (Deputy Director of the Silicon Valley Office, New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO)) stood out as particularly impressive. 様々な検索特化型生成AI Deep Research ツールが利用できるようになってきました。 各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。 Search-Specialized Generative AI Deep Research Tools A variety of search-specialized generative AI Deep Research tools are now available. I have conducted an extensive investigation into various Deep Research tools, so please refer to them. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 産業構造審議会知的財産分科会 令和6年度第1回審査品質管理小委員会(令和7年2月12日開催)の議事録が公表されました。
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/hinshitu_shoi/document/index/2024-01-gijiroku.pdf この議事録の中でAI(人工知能)に関して触れられている部分で、気になる部分を以下にピックアップしました。 なかでも、「審査におけるAI活用は本当に喫緊の課題になっている」、「AIの質的な能力に応じた審査が求められる」の2点の指摘は重要だと感じます。 久保田意匠課長「審査の均質化に向けて一次判断等に生成AIを活用するなど、属人性を排除していく方策が必要ではないか等の御意見を頂きました。」 松浦品質管理室長「人員増が容易でない状況を踏まえつつ、これまで以上に質の高い審査を実現できるよう、検索外注やAI技術のさらなる活用を含め、審査業務の効率化に引き続き取り組んでまいります。」 澤井 委員(TopoLogic 株式会社 IP Advisor 弁理士) 「生成AI技術の審査への活用を御提案できればと思っております。本当にこの1年で生成AIの技術力が格段に、我々の想像のはるか上を行って、世界中の情報がすぐに見つかるような状況でございます。審査というところは、恐らく調査、分析、判断という3段階あると思うのですけれども、特に調査の段階においては、できるだけ属人性を廃した均質的な調査能力を生成AIで担保しつつ、一方で審査官の皆様には、判断というところが最終的に課されるところでございますので、そこにより注力いただきまして、例えば先ほど御意見にありましたような、拒絶理由通知の記載の充実ですとか、どうしてこのような審査結果が出たかというところを、よりユーザーフレンドリーな形で明確にお示しいただければと考えております。それによって、いわゆる均質性の問題ですとか、そういったところも徐々に改善されていくのではないかと思料しております。」 松浦品質管理室長「澤井委員より御指摘のありました生成AIでございますが、AIの活用に関してまず御説明いたしますと、特許庁は平成29年度より人工知能技術の活用に向けたアクション・プランを公表いたしまして、開発を進めてきたところであります。特許分類付与や概念検索、特許文献のランキング表示、さらには構成要素検索というツールにおいて、既に庁内に導入がなされております。今後もアジャイル型開発により高度化を進めるなど、様々な業務でのAI技術の利活用の検討に取り組んでおります。 また、近年の進展がとりわけ目覚ましい生成AIの活用につきましても、特許審査への適用可能性を検討しております。例えば、特許文献の要約や表データの構造化などの実現可能性について、現在調査を行っております。さらに、特許審査部では、審査業務の各プロセスにおける生成AIの活用可能性を検討しておりまして、手応えを感じ始めているところでございます。検討状況については、このように御説明申し上げたとおりでございますが、それも含めました環境整備を通じまして、先行技術文献調査の強化を図っていきたいと考えている所存でございます。」 東海林 委員(TMI 総合法律事務所 顧問弁護士、元知的財産高等裁判所第3部部総括判事)の指摘 「AIについては、今いろいろ御指摘があったところですけれども、この時代になって私も一番強く感じるのは、審査においていかにAIを活用していくかということは本当に喫緊の課題になっていると思っております。・・・・各特許の分野においてAIを利用した発明もどんどん出てきているようになっている。そうすると、出願時の技術水準が上がってくるということになるので、審査官がそのレベルの審査ができるように追いついていく必要があると思います。 もちろん審査におけるAIをどのように活用していくかということもあるのですけれども、そういうAIを利用した発明ということになると、AIの能力が向上すればするほど技術常識がどんどん上がっていきますので、その情報を的確に収集しながら審査していくことが今後求められていくのかなと。そういう意味で、AIの質的な能力に応じた審査ができるように今後努めていかなければいけないのかなと思っています。」 AI Utilization in Patent Examination: An Urgent Issue The minutes from the first session of the Quality Control Subcommittee for Patent Examination under the Intellectual Property Subcommittee of the Industrial Structure Council, held on February 12, 2025, have been published. Within these minutes, the following points regarding AI (Artificial Intelligence) are particularly noteworthy:
Kubota, Head of Design Division: "We received opinions suggesting that, for ensuring consistency in examination, it might be necessary to eliminate individual biases by utilizing generative AI for initial assessments." Matsuura, Head of Quality Management Office: "Given the difficulty of increasing staffing, we will continue our efforts to improve the efficiency of examination processes, including outsourcing searches and further leveraging AI technology, to achieve higher quality examinations than ever before." Committee Member Sawai (Patent Attorney, IP Advisor at TopoLogic Inc.): "I propose the use of generative AI technology in examinations. Over the past year, the capabilities of generative AI have advanced far beyond our expectations, enabling immediate access to global information. Examination generally involves three stages: research, analysis, and judgment. Particularly during the research stage, generative AI can ensure consistent, unbiased investigative capabilities. This allows examiners to focus more intensively on the judgment stage, ultimately enhancing the comprehensiveness of notifications regarding reasons for rejection and making the examination results clearer and more user-friendly. Consequently, this approach should gradually mitigate issues concerning consistency." Matsuura, Head of Quality Management Office: "Regarding the generative AI mentioned by Committee Member Sawai, I would like to explain the current status of AI utilization. Since fiscal year 2017, the Japan Patent Office has published an action plan for leveraging artificial intelligence technologies and has been actively developing these technologies. Tools such as patent classification assignment, concept searching, patent document ranking displays, and component searches have already been implemented internally. We are committed to further enhancing these tools through agile development and actively exploring AI applications across various tasks. Particularly, we are examining the applicability of generative AI—which has shown remarkable advancements recently—in patent examinations, including feasibility studies on patent summarization and structured tabular data creation. Additionally, the Patent Examination Department is actively exploring the potential use of generative AI across various examination processes, and initial outcomes appear promising. We aim to strengthen prior art document research through these and related environmental improvements." Committee Member Shoji (Advisor Attorney at TMI Associates, former Presiding Judge of the Third Division of the Intellectual Property High Court): "There have been several points raised regarding AI, but in this current era, I strongly feel that determining how to effectively utilize AI in patent examinations has truly become an urgent issue. With inventions leveraging AI rapidly increasing across various patent fields, the technological standards at the time of application are rising. Therefore, patent examiners must catch up and conduct examinations that match this elevated technological level. Furthermore, inventions utilizing AI inherently elevate general technical knowledge proportionally to improvements in AI capabilities. Thus, examiners must accurately collect relevant information to conduct examinations effectively. In that sense, future examinations must align with the qualitative capabilities of AI." 生成AIの企業での活用が、大企業中心に実用化段階に入ってきており、顧客対応部門、営業・マーケティング部門、情報システム部門での成功事例が公表されてきています。 知的財産部門での生成AI活用例も、公表されているのはまだ少ないですが増加してきています。 企業の知的財産部門における生成AI活用事例を、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。 Use Cases of Generative AI in Corporate Intellectual Property Departments The use of generative AI within corporations is entering the stage of practical implementation, particularly among large enterprises, with successful examples emerging in customer service, sales and marketing, and information systems departments. While there are still relatively few publicly reported use cases of generative AI within intellectual property departments, their numbers are steadily increasing. I have thoroughly investigated examples of generative AI utilization within corporate intellectual property departments through various Deep Research. Please refer to the detailed findings provided. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 生成AIの企業での活用が、大企業中心に実用化段階に入ってきており、顧客対応部門、営業・マーケティング部門、情報システム部門での成功事例が公表されてきています。企業の情報システム部門における生成AI活用事例を、各種Deep Researchに徹底的に調査してもらいましたので、ご参照ください。 Use Cases of Generative AI in Corporate Information Systems Departments The corporate adoption of generative AI is entering a practical implementation phase, primarily among large enterprises, with successful cases emerging in customer service, sales and marketing, and information systems departments. I have thoroughly investigated use cases of generative AI specifically within corporate information systems departments through various deep research methodologies. Please refer to the findings provided. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. 「住友電工がグループ全社規模のRAG基盤を構築~QuickSolution®の高精度検索×生成AI連携で社内ナレッジを有効活用~」というプレスリリースがありました。 住友電工はグループ全社規模の大容量RAG基盤を約2週間という短期間で構築しました。必要な情報を検索・抽出し生成AIに連携する RAG技術を用いて、ファイルサーバなどに保存されている数百TB規模の社内情報から高精度に質問応答する機能を提供していて、住友電工グループ約29万人が対話形式で社内情報を収集できるようになり、ナレッジの有効活用にともなう生産性の向上やDX推進が可能になったということです。 当然のことですが、DeepResearhでは、WEB上のオープン情報しか収集しないため、その限界には注意する必要があります。 住友電工がグループ全社規模のRAG基盤を構築 https://www.sei-info.co.jp/quicksolution/news/news-qs20250307/ Sumitomo Electric Builds Group-wide RAG Infrastructure A press release titled "Sumitomo Electric Builds Group-wide RAG Infrastructure: Leveraging High-Precision QuickSolution® Search Integrated with Generative AI for Effective Internal Knowledge Utilization" was announced. Sumitomo Electric constructed a large-capacity, company-wide Retrieval-Augmented Generation (RAG) infrastructure in approximately two weeks. Utilizing RAG technology—which searches, extracts, and feeds relevant data into generative AI—the system provides high-precision question-and-answer functionality from internal company information stored across file servers, totaling hundreds of terabytes. This enables roughly 290,000 employees within the Sumitomo Electric Group to interactively access internal knowledge, improving productivity and accelerating digital transformation (DX) through effective knowledge utilization. It should be noted, however, that DeepResearch only collects publicly available information from the web, and its limitations must be considered accordingly. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. Your browser does not support viewing this document. Click here to download the document. |
著者萬秀憲 アーカイブ
May 2025
カテゴリー |