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知財実務情報Ｌａｂ．専門家チームの角渕 由英 弁理士・博士（理学）が連載している特許文書の読み方、初心者にわかりやすく教えています。
11月26日に、「特許文書の読み方（4）特許文書の読み方（後編）」がアップされました。この連載4回目ですが、下記の項目についての説明がありました。共感できる読み方です。 ①特許文書を読むこと （１）特許文書とは？ （２）特許情報について （３）特許文書を“読む”とは ②特許文書の読み方 （１）調査の目的を意識して“読む” （２）文書の構造を意識して先を見通して“読む” （３）“読む”順番の一例 （４）５W２Hを意識して“読む” （５）先行技術調査における公報の読み方 （６）侵害予防調査における公報の読み方 （７）特許文書の読み方の工夫 特許文書の読み方（4）特許文書の読み方（後編） 2024.11.26 https://chizai-jj-lab.com/2024/11/26/20241121/ 特許文書の読み方（３）特許文書の読み方（中編） 2024.09.212024.09.10 https://chizai-jj-lab.com/2024/09/10/0907-2/ 特許文書の読み方（２）特許文書の読み方（前編） 2024.07.272024.07.16 https://chizai-jj-lab.com/2024/07/16/20240716/ 特許文書の読み方 （1） 特許文書を読む 2024.11.222024.06.04 https://chizai-jj-lab.com/2024/06/04/20240528/ How to Read Patent Documents by the Intellectual Property Practice Information Lab The Intellectual Property Practice Information Lab, led by a team of experts including Yoshihide Tsunobuchi, a patent attorney and Doctor of Science, is publishing a series on how to read patent documents, explained in an easy-to-understand manner for beginners. On November 26, the fourth installment, titled "How to Read Patent Documents (4): How to Read Patent Documents (Part 2)," was released. This fourth article in the series covers the following topics, providing relatable insights on reading patent documents:
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11月25日、特許庁が「特許庁デジタル戦略202X～デジタルの活用で世界の知財をリードする～」を公表しました。
これまでの発想を転換し、システムを大胆に変革し、デジタルの活用で世界の知財をリードすることを目指して、「特許庁デジタル戦略 2 0 2 X」を策定したということです。 「１．目指すべき将来像、２．特許庁の変革、３．アクションプラン」という内容で、高い目標とそれを実現するために特許庁は変わるという宣言です。 期待しています。 「特許庁デジタル戦略202X～デジタルの活用で世界の知財をリードする～」 https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/gyomu/jpo_digital_202x.html Japan Patent Office Digital Strategy 202X On November 25, the Japan Patent Office (JPO) announced the “JPO Digital Strategy 202X: Leading Global IP through Digital Utilization.” The strategy aims to shift conventional thinking, boldly transform systems, and lead global intellectual property through the use of digital technologies. The “JPO Digital Strategy 202X” was developed with these objectives in mind. The strategy consists of three key components: “1. The envisioned future, 2. Transformation of the JPO, and 3. The action plan.” It is a declaration of the JPO’s commitment to achieving ambitious goals and transforming itself to make them a reality. I have high expectations for this initiative. 特許庁 審査第四部 審査調査室から公表された「AI 関連発明の出願状況調査 報告書（2024 年 10 月）」では、「AIコア発明（FI: G06N）」と「AIを各技術分野に適用したAI適用発明）」に分けて報告されています。（両者を合わせてAI関連発明）
AI コア発明：ニューラルネットワーク、深層学習、サポートベクタマシン、強化学習等を含む各種機械学習技術のほか、知識ベースモデルやファジィ論理など、AI の基礎となる数学的又は統計的な情報処理技術に特徴を有する発明（本調査では、付与される FIとして主に G06Nを想定） AI 適用発明：画像処理、音声処理、自然言語処理、機器制御・ロボティクス、診断・検知・予測・最適化システム等の各種技術に、AI の基礎となる数学的又は統計的な情報処理技術を適用したことに特徴を有する発明（付与が想定される FI は多数） AI関連発明の出願件数は2014年以降急激に増加しており、2022年の出願件数は約10,300件で、AI関連発明のうちFIとしてG06N（AIコア技術）が付与されている特許出願の2022年の出願件数は約3,000件であり、伸びはやや鈍化したが依然として増加傾向。 CNNに言及するAI関連発明の出願件数は2014年以降増加を続けており、トランスフォーマに言及するAI関連発明の出願件数は2020年に深層強化学習の特許出願を上回るなど増加傾向。 日欧中韓においてG06N（AIコア技術）が付与されている出願件数が増加傾向にあり、中国が突出、日本が最も少ない。 AI関連発明の出願状況調査 https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html Japan Has Fewest AI-Related Invention Applications Among Japan, U.S., Europe, China, and South Korea In the "Survey Report on the Status of AI-related Invention Applications (October 2024)" published by the Examination and Investigation Office of the Fourth Examination Department of the Japan Patent Office, there is a separate report for "AI core inventions (FI: G06N)" and "AI applied inventions (AI applied to each technical field)". (Both are AI-related inventions) AI core inventions: Inventions involving mathematical or statistical information processing technologies that form the basis of AI, such as neural networks, deep learning, support vector machines, reinforcement learning, etc., as well as knowledge-based models and fuzzy logic (in this survey, the assigned main FI is assumed to be G06N). AI Applied Inventions: Inventions characterized by the application of mathematical or statistical information processing technology, which forms the basis of AI, to various technologies such as image processing, speech processing, natural language processing, device control/robotics, and diagnostic/detection/predictive/optimization systems (there are many possible FIs to be assigned). The number of applications for AI-related inventions has increased rapidly since 2014 and is expected to reach approximately 10,300 by 2022. Of these AI-related inventions, the number of patent applications for which G06N (AI core technology) is assigned as an FI is expected to reach approximately 3,000 in 2022, and while the rate of increase has slowed somewhat, the number is still increasing. The number of patent applications for AI-related inventions mentioning CNN has been increasing since 2014, and the number of patent applications for AI-related inventions mentioning transformers has been increasing, with the number of patent applications for deep reinforcement learning exceeding the number of patent applications for transformers in 2020. The number of patent applications for inventions that mention G06N (AI core technology) is increasing in Japan, Europe, China, and South Korea, with China standing out and Japan having the lowest number. 『AIとキーワード探しと「前処理」の話』（酒井美里氏ブログ）を読んで、生成AIなどのAIが特許調査の品質向上に貢献することについては多くの専門家が同意していますが、AIの活用が作業時間の短縮や効率化に必ずしも直結するわけではないという課題も浮き彫りになっていることがわかります。
現状、AI技術は特許調査の完全自動化を達成するには至っておらず、適切な前処理と後処理が必要不可欠で、AIが生成した結果の精度を高めるためのデータ準備や、AI出力の精査・修正といった人間の介入が求められます。特に、前処理と後処理に要する時間がAI活用による効率化を上回る場合、期待された効果が逆転し、結果的に全体の作業効率が低下する可能性もあります。 AIを既存のワークフローに単に導入するのではなく、大量のデータのパターンを分析し、関連性の高いデータを抽出するといったAIの強みを最大限に活かすことを目的として、既存のワークフローを見直すことが重要だと考えています。つまり、AIを単に特許調査を効率化するツールとして捉えるのではなく、AIの強みを最大限に活かすことを目的として、特許調査プロセス全体を見直すことが重要です。 AIとキーワード探しと「前処理」の話 https://note.com/sakaimisato/n/na3c35ec4eac5 【題名】 特許調査における生成ＡＩ、サマリアの活用方法【角渕由英 先生】 【講師】 角渕 由英（弁理士法人レクシードテック パートナー） https://youtube.com/live/nI0iicsXLFg 【題名】 一人知財業務で生成ＡＩを味方にするヒント【室伏千恵子 先生】 【講師】 室伏 千恵子（きのか特許事務所 代表弁理士） https://youtube.com/live/iD-KvSq-TRQ 【題名】 サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】 【講師】 上村 侑太郎（LeXi/Vent） https://youtube.com/live/5O79uGK1BKk 生成AIで特許をもっと身近に | Patentfield AIR 複雑な特許文書をAIがシンプルに。特許文書の査読時間を65％短縮！ https://evort.jp/patentfield/platform/air AIチャットを活用した特許調査機能「ChatTokkyo」 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000240.000042056.html AIを活用して特許調査の負担軽減！仕組み・解決できる課題とは？ 最終更新日:2024/04/04 https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-a-patent-search-mechanism-using-ai/ Using AI does not directly reduce the time needed to search for patents Reading "AI, Keyword Searching and 'Pre-processing'" (Misato Sakai's blog), we can see that many experts agree that AI, such as generative AI, can contribute to improving the quality of patent searches, but that the issue of how the use of AI does not necessarily lead directly to a reduction in work time or an increase in efficiency has also come to light. At present, AI technology has not yet achieved full automation of patent searches, and appropriate pre- and post-processing is essential, requiring human intervention in tasks such as preparing data to improve the accuracy of AI-generated results and reviewing and revising AI output. In particular, if the time required for pre- and post-processing exceeds the efficiency gains achieved through the use of AI, the expected benefits may be reversed and overall work efficiency may actually decrease. Rather than simply introducing AI into existing workflows, I think it's important to rethink existing workflows with the goal of making the most of AI's strengths in areas such as analyzing large data patterns and extracting highly relevant data, so that humans can focus on the parts that require creativity and judgment. In other words, rather than viewing AI simply as a tool to streamline patent searches, it is important to rethink the entire patent search process with the goal of making the most of AI. 生成AIの活用というと、プロンプト（指示）の作成が重要だということで、長文のプロンプトが良いとされ、「生成AIコンサルタント」が「プロンプト集」を配布したりしています。プロンプトがうまく作れないので、生成AIがうまく使えていないという人も居たりします。
プロンプト次第で出力される結果が違うのでプロンプトは重要ですが、いろんなプロンプトを集め、その雛型の空欄を埋めるのに膨大な労力を使うのは無駄だと思っています。 『生成AIの「プロンプト集」が不要』言い切っている人もいますし、プロンプトを自動生成することもできるようになってきましたし、GPTsによってプロンプトなしでも良い結果が出せるようになってきています。 「完璧なプロンプト」の作成に過敏になる必要はないでしょう。 生成AIの「プロンプト集」が不要である理由 （横須賀輝尚 経営コンサルタント） 11/20(水) https://news.yahoo.co.jp/articles/1effde528f8935a3beb3b5be7cf040f13960269b プロンプト学習が不要？ChatGPTのPlaygroundでプロンプトが自動生成できる！？その最新情報と使い方 2024年10月8日 https://note.com/okodukai_prompt/n/n4573eaee20d6 プロンプトなしでもここまで使える！最新生成AI使い方＋広報専用GPTs紹介 https://pr-automation.jp/news/column/4601/ No Need for "Prompt Collections" in Generative AI When it comes to using generative AI, creating prompts is considered important, and long prompts are considered good, so "generative AI consultants" distribute "prompt collections". There are also people who say that they are not using generative AI well because they cannot create good prompts. The prompt is important because the output results will be different depending on the prompt, but I think it is a waste of time to collect different prompts and spend a lot of effort to fill in the blanks in the templates. Some people have even gone so far as to say that "prompt collections" are unnecessary for generative AI, and it is now possible to automatically generate prompts, and it is becoming possible to get good results without prompts using GPTs. There is no need to be overly sensitive about creating "perfect prompts". 2024/11/20 にライブ配信されたYouTube『野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心- 新刊発行記念 著者に聴く！「Patent Information For Victory 」－ #楠浦崇央 氏』をアーカイブで視聴しました。 今回は2024年9月30日に発行された『Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～』についての話ということだったようですが、周辺の話になり、楠浦さんにしか書けない話、書いていない話を引き出す野崎さんの対話力、良かったです。 新刊発行記念 著者に聴く！「Patent Information For Victory 」－ #楠浦崇央 氏 https://www.youtube.com/watch?v=psGNmjJWRYM&t=5s Ask the Author! "Patent Information for Victory" I watched the YouTube video "Atsushi Nozaki's e-Patent Channel - Focusing on Research and Analysis - New Book Release Commemorative Event: Ask the Author! Patent Information for Victory" featuring Takahisa Kusuura, which was live-streamed on November 20, 2024. This time, the discussion centered on the book Patent Information for Victory: Acquiring a Company's 'Future' from 'Intellectual Property', released on September 30, 2024. However, it expanded into related topics, making it fascinating to witness Mr. Nozaki's skill in eliciting unique stories from Mr. Kusuura—both those written in the book and those exclusive to the event. 先日Googleに王座を奪われたOpenAIは、11月20日、AIモデルのGPT-4oをアップデートし、新モデル「ChatGPT-4o-latest (2024-11-20)；GPT-4o-2024-11-20」で1位を奪還しました。OpenAIの発表によると、このモデルは創造的な文章力およびアップロードファイルの理解力が向上したとのこと。 GoogleのGemini新実験モデル「Gemini-Exp-1114」がベンチマークでOpenAI o1-preview(2024年9月12日リリース)やClaude 3.5 Sonnet (2024年10月22日アップデート)を抑えて世界1位のAIモデルになったのは11月14日のことで、三日天下ならぬ一週間天下だったようです。 それぞれの生成AIモデルの進化と特徴に応じた使い分けが進むのかもしれませんが、熾烈な性能アップ競争は続いています。 GPT-4oがさらに進化！アップデート後の性能を試してみた感想【使いやすさが倍増】 2024年11月21日 https://note.com/redcord/n/nabd7858e6680 GPT-4oがアップデート ライティングとファイル処理能力が向上 11/21(木) https://news.yahoo.co.jp/articles/f42d0065b9e9727dfebc94d61784b28c8be4ed86 Chatbot Arena LLM Leaderboard last updated: 2024-11-19. https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/chatbot-arena-leaderboard Update to GPT-4o (November 20, 2024) https://help.openai.com/en/articles/9624314-model-release-notes OpenAI's Latest GPT-4o Model Reclaims First Place OpenAI, which was recently dethroned by Google, updated its GPT-4o AI model on November 20, regaining the number one spot with the new release, "ChatGPT-4o-latest (2024-11-20); GPT-4o-2024-11-20." According to OpenAI's announcement, this model features enhanced creative writing capabilities and improved understanding of uploaded files. Google's experimental model, "Gemini-Exp-1114," claimed the title of the world's top AI model on November 14, surpassing OpenAI's o1-preview (released on September 12, 2024) and Claude 3.5 Sonnet (updated on October 22, 2024) in benchmark tests. However, its reign lasted not three days, but just one week. The fierce competition to enhance performance is expected to continue, though there may also be a trend toward using different AI models based on their unique features and advancements. 2024 年 10 月 24 日、Google Cloud Japan が開催した「第2回Google Cloud 生成AI Innovation Awards」熱狂ピッチコンテストでは、100 件以上の応募の中から書類選考、1次選考を通過した12社が最終審査に登壇しました。最優秀賞を受賞したのは、中外製薬株式会社の「Chugai AI MediMentor：AI が育てる次世代創薬イノベーター」でしたが、12社の中に特許に関連した事例がありました。ユニ・チャームの「特許・実用新案公報×生成 AI 業務効率化と価値向上への取り組み」です。審査員の評価にも注目です。 ユニ・チャーム株式会社 : 特許・実用新案公報×生成 AI 業務効率化と価値向上への取り組み ユニ・チャーム株式会社は、特許・実用新案公報の分野において、生成 AI を活用した特許・実用新版公報の要約、社内向け発信資料の自動化に取り組んでいます。業務効率の向上、社内発信件数の増加や発信までのリードタイムの短縮が可能となりました。 成功事例が未来を創る！第 2 回 生成 AI Innovation Awards 熱狂ピッチコンテスト https://cloudonair.withgoogle.com/events/generative-ai-summit-24-fall/watch?talk=24f-t1-session1&_gl=1*1kat49*_ga*MTI5NzU4NjYxNi4xNzI4ODYxOTk5*_ga_WH2QY8WWF5*MTczMjE0NTQ2Mi4zLjEuMTczMjE0NTQ4My42MC4wLjA 生成 AI Innovation Awards_Generative AI Summit Tokyo '24 Fall https://www.youtube.com/watch?v=ADtOV-s3GnQ&t=18s Patent and Utility Model Gazette x Generative AI Initiatives to Improve Operational Efficiency and Value On October 24, 2024, Google Cloud Japan held the "2nd Google Cloud Generative AI Innovation Awards" pitch competition, and 12 companies that passed the initial screening out of more than 100 applicants took the stage for the final judging. The grand prize winner was Chugai Pharmaceutical Co., Ltd. for "Chugai AI MediMentor: AI Nurtures Next-Generation Drug Discovery Innovators," but there was also a patent-related case among the 12 companies: Unicharm's "Patent and Utility Model Gazette x Generative AI: Initiatives for Improving Work Efficiency and Value." It's also worth noting the judges' scores. Unicharm Corporation: Patent and Utility Model Gazette x Generative AI: Initiatives for Improving Work Efficiency and Value In the field of patent and utility model gazettes, Unicharm Corporation is working on the automation of patent and utility model gazette summaries and internal communication materials using generative AI. This has made it possible to improve work efficiency, increase the number of internal communications, and shorten the lead time to communication. 2024 年 10 月 24 日、Google Cloud Japan が開催した「第2回Google Cloud 生成AI Innovation Awards」熱狂ピッチコンテストで最優秀賞を受賞したのは、中外製薬株式会社の「Chugai AI MediMentor：AI が育てる次世代創薬イノベーター」で、生成AIがMR(医療情報担当者;Medical Representativesの略)をトレーニングするというアプローチが高く評価されました。 中外製薬株式会社 : Chugai AI MediMentor：AI が育てる次世代創薬イノベーター 中外製薬株式会社が内製開発した「Chugai AI MediMentor」は、MR の製品・疾患に関する知識や理解度の向上、医師とのコミュニケーションスキル向上などを目的とした MR 向け医師面談シュミレーターです。 成功事例が未来を創る！第 2 回 生成 AI Innovation Awards 熱狂ピッチコンテスト https://cloudonair.withgoogle.com/events/generative-ai-summit-24-fall/watch?talk=24f-t1-session1&_gl=1*1kat49*_ga*MTI5NzU4NjYxNi4xNzI4ODYxOTk5*_ga_WH2QY8WWF5*MTczMjE0NTQ2Mi4zLjEuMTczMjE0NTQ4My42MC4wLjA 生成 AI Innovation Awards_Generative AI Summit Tokyo '24 Fall https://www.youtube.com/watch?v=ADtOV-s3GnQ&t=18s Chugai Pharmaceutical Wins Top Prize at 'Generative AI Innovation Awards' On October 24th 2024, Chugai Pharmaceutical Co., Ltd. won the Grand Prize at the “2nd Google Cloud Generative AI Innovation Awards” held by Google Cloud Japan in the “Hot Pitch Contest” for their “Chugai AI MediMentor: AI Nurtures Next-Generation Drug Discovery Innovators”, which was highly evaluated for its approach of using generative AI to train medical representatives (MRs). Chugai Pharmaceutical Co., Ltd.: Chugai AI MediMentor: AI Nurtures the Next Generation of Drug Discovery Innovators Chugai AI MediMentor, developed in-house by Chugai Pharmaceutical Co., Ltd., is a simulator for medical representatives (MRs) that aims to improve their knowledge and understanding of products and diseases, as well as their communication skills when talking to doctors. 特許文書読解アシスタント「サマリア(SUMMARIA)」の分類支援機能の実例が動画で紹介されています。 YouTube「パテント・インテグレーション 特許検索・特許分析サービス」で、11月20日にライブ配信された「サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】」は、特許情報分析の基本的な考え方を説明したうえで、サマリア分類支援機能を技術動向分析に活用した事例を報告しています。（約53分） AR,VR技術の技術体系、機能、そして効果がわからない素人が、サマリアに「発明の用途,技術課題,解決手段,発明の機能,発明の効果」を読み取ってもらい、自社分類の軸となるものを捉えていくという設定で、簡単にフォーマルな報告書ができるという内容です。 サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】 https://www.youtube.com/watch?v=5O79uGK1BKk 講演資料 https://drive.google.com/file/d/13FsAkMUFn3Rh6HAfGOdnlSMVQlJhQ16m/view 【参考リンク】 特許検索・特許分析に関するGPTs https://note.com/anozaki/n/n238e25e25436 【関連セミナー】 【題名】 特許調査における生成ＡＩ、サマリアの活用方法【角渕由英 先生】 【講師】 角渕 由英（弁理士法人レクシードテック パートナー） 【日時】 2024年11月07日(木) 14:00-15:00 (1時間の予定) 【開催場所】 https://youtube.com/live/nI0iicsXLFg 【題名】 一人知財業務で生成ＡＩを味方にするヒント【室伏千恵子 先生】 【講師】 室伏 千恵子（きのか特許事務所 代表弁理士） 【日時】 2024年11月13日(水) 15:00-16:00 (1時間の予定) https://youtube.com/live/iD-KvSq-TRQ Utilizing SUMMARIA’s Classification Support Function for Patent Information Analysis A video showcasing practical examples of the classification support function of the patent document reading assistant "SUMMARIA" is now available. The live stream titled "Utilizing SUMMARIA's Classification Support Function for Patent Information Analysis: A Case Study with Patent Attorney Yutaro Uemura [SUMMARIA Webinar]", broadcast on November 20th via YouTube on the channel "Patent Integration: Patent Search and Analysis Service", explains the fundamental concepts of patent information analysis. It also reports a case study demonstrating the use of SUMMARIA's classification support function in analyzing technological trends. (Approximately 53 minutes) The content presents a scenario where a novice, unfamiliar with the technological systems, functions, and effects of AR and VR technologies, utilizes SUMMARIA to extract key elements such as "application of the invention, technical challenges, solutions, functions of the invention, and effects of the invention." This allows them to identify the key axes for their company's classification system and easily create a formal report. 令和４年（行ケ）第１０１１８号審決取消請求事件は、発明の名称を「プログラム」とする特許出願に係る拒絶査定の不服審判請求事件において、副引用発明の上位概念化が認められた結果、「除くクレーム」の進歩性が否定された事例です。 知財実務情報Lab. 専門家チームの中村合同特許法律事務所 高石 秀樹弁護士・弁理士の解説、弁理士X氏の解説、安高史朗弁理士の知財解説チャンネルのYouTube動画、いずれもこの論点で解説されていて、とても参考になります。 令和５年８月１０日判決言渡 令和４年（行ケ）第１０１１８号 審決取消請求事件 判決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/310/092310_hanrei.pdf 副引用発明の『上位概念化』が認められ、「除くクレーム」の進歩性が否定された事例 2024.11.19 https://chizai-jj-lab.com/2024/11/19/1116-3/?hm_ct=0c1982f207277f6e47ffeb671f192e39&hm_cv=eec46f6a70652f34fd4998144fa02039&hm_cs=4753948456670b47f9c3b35.87810436&hm_mid=mgfe&hm_id=mgfe&hm_h=a24.hm-f.jp 令和４年（行ケ）第１０１１８号 取消決定の取消請求事件（原告X vs 特許庁） 「明記型の除くクレーム」の進歩性を認めなかった事例 令和５年８月１０日（2023/8/10）判決言渡 https://ipnosusume.com/r4gk10118/ 今月の進歩性 202308 ①令和4(行ケ)10118 審決取消請求事件 https://www.youtube.com/watch?v=3PeMyPoV4d0 【裁判例】令和4年（行ケ）第10118号 プログラム事件 2023.11.29 https://www.tmi.gr.jp/eyes/blog/2023/15186.html Case No. (Administrative Case) 10118 of Reiwa 4: Generalization of Sub-Cited Invention The case "Reiwa 4 (Administrative Case) No. 10118 - Request for Revocation of Decision" involves an appeal against a decision of rejection for a patent application titled "Program." In this case, the generalization of a sub-cited invention was recognized, resulting in the denial of the inventive step for an "excluding claim." The analysis provided by Attorney-at-Law and Patent Attorney Hideki Takaishi of Nakamura & Partners, Patent Attorney X, and the "Intellectual Property Commentary Channel" on YouTube by Patent Attorney Shiro Ataka all offer valuable insights into this topic and are highly recommended for reference. NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24)で、11 月 18 日に行われた特別講演では、NVIDIA 創設者兼 CEO のジェンスン フアン氏、NVIDIA のハイパースケールおよび HPC 担当副社長兼ゼネラルマネージャーのイアン バック氏、アルゴンヌ国立研究所の計算科学リーダーのアルヴィンド ラマナサン氏、キング アブドラ科学技術大学の応用数学および計算科学教授のデビッド キーズ氏が、科学計算の最新のイノベーションについて話しました。 ChatGPT-4oに要約させましたが、すべてジェンスン フアン氏の話になってしまいましたが、それぞれ話していますので、YouTube動画でご確認ください。 NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24) Special Address - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=eKzNKxWUeCE NVIDIAの科学計算やAI、量子コンピューティングの最前線での同社の取り組み 1.NVIDIAのスーパーコンピューティングの進化 2.CUDAXライブラリと新たな市場開拓 3.AIの発展と科学への影響 4.次世代AIコンピュータ「Blackwell」 5.新技術と産業革命 6.科学実験とシミュレーションの加速 7.新しいライブラリの発表 8.量子コンピューティングへの取り組み 9.未来への展望 NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24) Special Lecture At the special lecture held on November 18 during NVIDIA Supercomputing 2024 (SC24), NVIDIA founder and CEO Jensen Huang, NVIDIA’s Vice President and General Manager of Hyperscale and HPC Ian Buck, Computational Science Leader Arvind Ramanathan from Argonne National Laboratory, and Professor of Applied Mathematics and Computational Science David Keyes from King Abdullah University of Science and Technology discussed the latest innovations in scientific computing. While ChatGPT-4 summarized the content as if it solely focused on Jensen Huang's talk, please note that each speaker contributed. For accurate details, kindly refer to the YouTube video. 2024年9月12日、OpenAIの最高経営責任者（CEO）であるサム・アルトマンが、ミシガン大学の学生、教員、職員を対象としたファイヤーサイドチャットに参加し、AIの未来と教育への影響、そして急速な技術進歩がもたらす課題と機会について語りました。また、OpenAIの新しい推論モデルであるStrawberry(OpenAI o1)についても見解を述べ、Strawberry(OpenAI o1)を複雑な推論と問題解決が可能なモデルであると説明しています。 主な話題は下記の通り。 1. 新モデル「Strawberry」について 2. 教育分野へのAIの影響 3. AIの安全性と規制 4. プログラミングや仕事の未来 5. リスク管理と運営 6. その他の議論 •AGI（汎用人工知能） •データ収集 OpenAI CEO Sam Altman discusses the future of generative AI - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=unKXfaxVRCk OpenAI CEO Sam Altman Discusses the Future of Generative AI On September 12, 2024, OpenAI CEO Sam Altman participated in a fireside chat at the University of Michigan, addressing students, faculty, and staff. He discussed the future of AI, its impact on education, and the challenges and opportunities arising from rapid technological advancements. Altman also shared insights on OpenAI's new reasoning model, Strawberry (OpenAI o1), describing it as a model capable of handling complex reasoning and problem-solving. The main topics of discussion included:
2024年11月14日に公開されたAOS Webinar「知財AI活用最前線（ Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏）」では、Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏とTokkyoAi株式会社 取締役COO 平井智之氏による対談が行われ、生成AIの知財実務における可能性と課題を包括的に議論、業界のDX推進と制度の将来像を考察する議論が行われました。 AOS Webinar「知財AI活用最前線（ Smart-IP株式会社 代表取締役社長兼CEO 湯浅 竜 氏）」 https://www.aoswebinar.com/conference/agenda?conferenceId=340&releaseVersion=v20221214164621 Tokkyo.Ai https://www.tokkyo.ai/pvt/ appia-engine https://appia-engine.com/ Potential and Challenges of Generative AI in Intellectual Property Practice In the AOS Webinar titled "The Forefront of AI Utilization in Intellectual Property" (hosted by Ryu Yuasa, President and CEO of Smart-IP Corporation), released on November 14, 2024, a comprehensive discussion was held between Ryu Yuasa, President and CEO of Smart-IP Corporation, and Tomoyuki Hirai, COO of TokkyoAi Corporation. The webinar explored the potential and challenges of generative AI in intellectual property practice, delving into the industry's digital transformation (DX) and considering the future landscape of relevant systems. 11月14日にリリースされたGoogleのGemini新実験モデル「Gemini-Exp-1114」がベンチマークでOpenAI o1-preview(2024年9月12日リリース)やClaude 3.5 Sonnet (2024年10月22日アップデート)を抑えて世界1位のAIモデルになったようです。AIチャットボットの実力を対戦形式で評価するプラットフォーム「Chatbot Arena」での対戦成績では、GPT-4oとの対戦で勝率50%、Claude 3.5 Sonnetとの対戦で勝率62%、o1-previewとの対戦で勝率56%を記録。総合スコアは1344点となり、前バージョンから40ポイントの向上を見せたということです。まだ、実験版で、性能は安定していないとの報告もありますが、数学、創作文章、長文クエリ処理、指示への従順性などで優れているようです。 それぞれの生成AIモデルの進化と特徴に応じた使い分けが進むのかもしれません。 Gemini Exp 1114：史上最高のLLM！o1-プレビューとClaude 3.5 Sonnetを上回る！（完全テスト済み） 2024年11月18日 https://note.com/kind_crocus236/n/n95ba48c4f038 gemini-exp-1114モデルが総合分野一位を獲得！その驚異的な能力とは？ https://www.ai-box.biz/post/chatbot-arena-gemini-exp-1114-ranking-analysis Google新AIモデル「Gemini-Exp-1114」が世界トップに！スモールビジネスの業務効率化に革新をもたらす期待の新星 2024年11月15日 https://ai-wave.jp/2024/11/15/gemini-exp-1114-google-ai-model/ Gemini-exp-1114を最速触ってみた 2024年11月15日 https://note.com/ktworks/n/nbad509e22d17 【Gemini-exp-1114】ベンチマークでGPT-4oを超えた世界最高のLLM！ 2024-11-16 https://weel.co.jp/media/tech/gemiini-exp-1114/ 【GPT-4o/o1超え】GoogleのGeminiがChatGPTを抑えて世界1位のAIモデルに!! 『Gemini-Exp-1114』を徹底解説。活用事例5選も紹介。 November 17, 2024 https://ai-database.beehiiv.com/p/gemini-1114?_bhlid=accbb25973719f993ab3ee7509f1822e9b6179ee&utm_campaign=gpt-4o-o1-google-gemini-chatgpt-1-ai&utm_medium=newsletter&utm_source=ai-database.beehiiv.com Google's New Experimental Model 'Gemini-Exp-1114' Becomes the World's Top AI Model Google's new experimental model "Gemini-Exp-1114," released on November 14, has become the world's top AI model, outperforming OpenAI's o1-preview (released on September 12, 2024) and Claude 3.5 Sonnet (updated on October 22, 2024) in benchmark tests. On the "Chatbot Arena" platform, which evaluates AI chatbot capabilities through competitive matches, Gemini-Exp-1114 achieved a 50% win rate against GPT-4o, 62% against Claude 3.5 Sonnet, and 56% against o1-preview. It achieved an overall score of 1344 points, marking a 40-point improvement from the previous version. While reports suggest that it remains an experimental model with unstable performance, it excels in areas such as mathematics, creative writing, processing long queries, and adhering to instructions. This may signal a growing trend of using different AI models based on their specific strengths and stages of development. 9月30日に発刊された、特許情報による“株式投資”の新・成功方程式「Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～」（著者：楠浦 崇央 氏、573頁）、その紹介の『2024/10/19 「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演、約1時間36分』、『（第213回）知財実務オンライン：「「知財」から企業の未来を手に入れる！～「先読み」の新規事業を読み解く特許情報分析」約1時間40分』を、京都出張の移動時間及びその前後の時間で読み、視聴しました。凄い情報量でした。 花王の事例が88頁(388頁～475頁)、コマツの事例が65頁(476頁～540頁)触れられており、YouTubeで視聴できるアーカイブ動画では、2024/10/19の「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演で花王の事例が、2024/10/24の（第213回）知財実務オンラインでコマツの事例が多く取り上げられました。 特許情報（技術情報、人の情報、権利情報）だけでなくIR情報、及び、裏の情報も併せて分析しているのが特徴で、キャッチコピーの『特許情報による“株式投資”の新・成功方程式』、副題の『「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！』によって、投資家、企業人両方に、新たな視点を提供しています。 特許情報による“株式投資”の新・成功方程式 Patent Information For Victory ～「知財」から、企業の“未来”を手に入れる！～ https://www.techno-producer.com/patent-information-for-victory/ 「特許」には、企業の過去から現在までの発明やイノベーションの歴史が書かれている。 従って、技術開発や事業開発の動向、および、今後どのような事業を行おうとしているかがわかるのである。 これを読み解くことができれば、企業の「未来」を予測し、いま、株式投資をすべき企業が見極められる！ 【目次】 ■はじめに／99%の人が知らない、「特許情報」の活用法とは？ ■プロローグ／時代の最先端情報から、“100年企業”を見つけ出す ■Chapter１ “特許”はインテリジェンス。なぜ、投資に役立つのか？ ■Chapter2 特許でわかること～書いてあることから知るべきもの～ ■Chapter3 強い企業・強い技術を見抜け！～特許情報の読み方～ ■Chapter4 実践演習：「オリンパス」の可能性を探ってみる ■特別対談①／特許や知財から、企業の何がわかるのか？ ■Chapter５ 投資センスを磨く～役立つ情報の見つけ方～ ■特別対談②／投資家が、「勝ち組企業」を育てる ■Chapter６ 知財戦略のダントツ企業「花王」と「コマツ」を解剖する！ ■Chapter７ 長期で応援したい企業の、最新動向をチェックしよう ■おわりに／“イノベーション”を起こし続ける企業に着目を！ 尖った事業を企画するための特許情報分析 ～ Patent Information For Victory ～（2024/10/19 「知的財産マネジメント研究会（Smips）」第246回講演） https://www.youtube.com/watch?v=qQvQZQqWwnM&t=8s 本講演の要点 1） 先進的な企業の特許を読むと「尖った仮説」を立てられる 2） 特許から分かること・IR情報との違い 3） 「他人が気づかないネタ」を見つけ出す調査の考え方 4） 食品業界に「知財革命」を起こした花王の特許戦略 5） 「尖ったところ」を育て「もうひとつの花王」をつくる新規事業戦略 6） まとめ ～特許情報を活用して尖った事業を企画しよう～ （第213回）知財実務オンライン：「「知財」から企業の未来を手に入れる！～「先読み」の新規事業を読み解く特許情報分析」（ゲスト：TechnoProducer 代表取締役CEO 楠浦 崇央／畑田 康司）2024/10/24 https://www.youtube.com/live/FWc79GDPJFw 本講演の目次 1）企業の思考回路を把握するための「特許」と「IR」情報の読み方 2）「未来を見据えている企業」をどう見つけるか？ 3）世界に先駆けて「IoT」の新規事業を育てたコマツの思考回路 4）Komtrax の成功を支えたコマツの特許ポートフォリオ 5）「モノ」から「コト」へシフトするコマツの事業戦略 6）まとめ ～ 未来を先取りする企業を育てる ～ Patent Information For Victory On September 30, the book Patent Information For Victory: Unlocking the “Future” of Companies through Intellectual Property! (Author: Takao Kusuura, 573 pages) was published, introducing a new success formula for stock investments using patent information. I took the opportunity to read the book and watch its related presentations during travel for a business trip to Kyoto and in my spare time before and after the trip. The information was truly impressive in volume and depth. The book highlights case studies on Kao Corporation over 88 pages (pages 388–475) and Komatsu Ltd. over 65 pages (pages 476–540). These case studies were extensively covered in archived videos available on YouTube: the Kao case was discussed during the 246th session of the Intellectual Property Management Research Group (Smips) on October 19, 2024, in a lecture lasting approximately 1 hour and 36 minutes, while the Komatsu case was featured in the 213th session of Intellectual Property Practice Online on October 24, 2024, in a session lasting about 1 hour and 40 minutes. What sets this work apart is its analysis not only of patent information (technical, human, and rights information) but also of IR data and less formal, behind-the-scenes information. The tagline, A New Success Formula for Stock Investment through Patent Information, and the subtitle, Unlocking the “Future” of Companies through Intellectual Property!, provide investors and corporate professionals alike with a fresh perspective. 研究者たちに生成AIツールを使わせて、生成AIが科学的発見とイノベーションに与える影響を検証した論文「Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation」は、米国の大手企業の研究開発部門で1,018人の研究者で、グラフニューラルネットワーク（GNN）と呼ばれる深層学習モデルに既存の材料の構造と特性に基づいて学習を行い、研究者が求める特定の性質を持つ新しい材料の「レシピ」を生成することができるようになった生成AIツールを使用して実験が行われました。結果、AIを導入した研究者は、44%多くの素材を発見し、それが特許出願件数の39%増加と下流の製品イノベーションの17%上昇につながったということです。 ただ、上位10％のトップクラスの研究者は成果が2倍に向上しましたが、下位3分の1の研究者はほとんど恩恵を受けなかったということです。 さらに、この研究では潜在的なマイナス面も浮き彫りになりました。科学者の82%が仕事の満足度の低下を報告しています。この問題は、研究における生成型AIツールの統合に伴う懸念として注目されています。 2024 Nov 11 “生成AI活用”の上位10％は生産性が2倍近く向上するが「下位3分の1は効果なし」の理由。研究者1000人以上でMITが検証（生成AIクローズアップ） https://www.techno-edge.net/article/2024/11/11/3817.html Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation Aidan Toner-Rodgers MIT November 6, 2024 https://aidantr.github.io/files/AI_innovation.pdf 本稿では、米国の大手企業の研究開発ラボに所属する1,018人の科学者に対して、新素材発見技術をランダムに導入し、人工知能がイノベーションに与える影響を研究した。AIを導入した研究者は、44%多くの素材を発見し、それが特許出願件数の39%増加と下流の製品イノベーションの17%上昇につながった。これらの化合物は、より斬新な化学構造を持ち、より根本的な発明をもたらしている。 しかし、このテクノロジーは生産性の分布において著しく異なる効果をもたらす。科学者の下位3分の1はほとんど恩恵を受けない一方で、トップクラスの研究者の成果はほぼ2倍になった。この結果の背後にあるメカニズムを調査したところ、AIが「アイデア生成」タスクの57%を自動化し、研究者をモデルが生成した候補材料の評価という新しいタスクに再配分することが分かった。トップクラスの科学者は、AIによる有望な提案を優先するために、自らの専門知識を活用する一方で、他の科学者は誤検出のテストに多大なリソースを浪費している。 これらの調査結果は、AIが強化した研究の潜在的可能性を示すと同時に、革新的プロセスにおけるアルゴリズムと専門知識の相互補完性を明らかにしている。しかし、調査では82%の科学者が創造性の低下やスキルの過小利用によって仕事に対する満足度が低下したと報告しており、これらの成果には代償が伴うことが明らかになった。 The Impact of Generative AI on Scientific Discovery and Innovation The paper "Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation" examines the impact of generative AI on scientific discovery and innovation by equipping 1,018 researchers from the R&D departments of major U.S. corporations with generative AI tools. These tools utilized a deep learning model known as Graph Neural Networks (GNN) to learn from the structure and properties of existing materials and generate "recipes" for new materials with specific desired properties as sought by the researchers. The results showed that researchers who adopted the AI tools discovered 44% more materials, leading to a 39% increase in patent applications and a 17% rise in downstream product innovations. However, while the top 10% of high-performing researchers achieved a twofold improvement in results, the bottom third of researchers saw little benefit. Additionally, the study highlighted a potential downside: 82% of scientists reported a decrease in job satisfaction. This issue has been brought into focus as a concern accompanying the integration of generative AI tools in research. Japio YEAR BOOK 2024で、「AIを用いた効率的な特許調査方法─生成系AI を活用した特許情報活用の新パラダイム─」（アジア特許情報研究会／元花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸 氏）は、Alを用いた効率的な特許調査方法に焦点を当て、生成系Alの特許情報活用における新たなアプローチを提案し、その利点と課題について考察しています。生成AIにできることできないことが、実例でわかりやすく示されており、上手な使い方が示されています。
目次は、次の通りです。
AIを用いた効率的な特許調査方法 ─生成系AI を活用した特許情報活用の新パラダイム─ アジア特許情報研究会／元花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸 氏 Japio YEAR BOOK 2024 https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2024book/24_4_04.pdf A New Paradigm for Utilizing Generative AI in Patent Information In the Japio YEAR BOOK 2024, the article titled “Efficient Patent Search Methods Using AI: A New Paradigm for Utilizing Generative AI in Patent Information” by Mr. Toshiyuki Ando (Asia Patent Information Research Association / Former Intellectual Property Department of Kao Corporation) focuses on efficient patent search methods utilizing AI. It proposes a novel approach to leveraging generative AI in patent information usage, examining its advantages and challenges. The article provides clear examples of what generative AI can and cannot do, offering practical guidance on its effective use. The table of contents is as follows:
月刊パテント2024年9月号に掲載された「就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響」（KSIパートナーズ法律特許事務所 石本 貴幸 弁理士）は、就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響を裁判例に基づいて検討しています。
また、石本弁理士が運営する「営業秘密ラボ」では、営業秘密関連情報の発信を行っており、判例についてもわかりやすく紹介されています。 就業規則や秘密保持誓約書が営業秘密の秘密管理性に与える影響 パテント Vol. 77, No. 10, P.74 (2024) https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4498 他社の営業秘密、侵害を防げ 石本貴幸氏 2024年8月27日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD2413N0U4A720C2000000/ 営業秘密ラボ https://www.xn--zdkzaz18wncfj5sshx.com/p/blog-page_11.html The Impact of Employment Rules and Non-Disclosure Agreements on the Confidentiality of Trade Secrets Published in the September 2024 issue of Monthly Patent, the article titled "The Impact of Employment Rules and Non-Disclosure Agreements on the Confidentiality of Trade Secrets," authored by Patent Attorney Takayuki Ishimoto from KSI Partners Law and Patent Office, examines how employment rules and non-disclosure agreements influence the confidentiality of trade secrets, based on case law. Additionally, on the platform "Trade Secret Lab" operated by Patent Attorney Ishimoto, information related to trade secrets is disseminated, including clear and accessible explanations of case precedents. 司法分野で人工知能（AI）を使う試みが国内外で進んでいて、人工知能研究と法学を融合させた「人工知能法学」の第一人者である情報・システム研究機構人工知能法学研究支援センター長の佐藤健氏が、人工知能法学の基本から、法学に生成AIを応用する取り組みの現状や課題、自身が開発した判決推論システム「プロレグ(PROLEG)」について、2024年11月14日に日本記者クラブで話した内容がYouTubeにアップされています。 ヨーロッパではITと法律をともに学べる大学があるそうで、日本ではITと法律と両方の知識を持つ人がいないのは将来を考えると問題、育成の場が必要とのことでした。 なるほどという内容です。 「生成AI」(4) AIが判決 を下す日 佐藤健・情報・システム研究機構人工知能法学研究支援センター長 2024.11.14 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=0epqgtT_jQc The Day AI Makes Judicial Decisions Efforts to use artificial intelligence (AI) in the judicial field are progressing both domestically and internationally. Professor Ken Sato, Director of the Artificial Intelligence and Law Research Support Center at the Research Organization of Information and Systems and a leading expert in the field of "Artificial Intelligence Law" that integrates AI research and legal studies, spoke at the Japan National Press Club on November 14, 2024. His talk, which covered the fundamentals of Artificial Intelligence Law, current efforts and challenges in applying generative AI to the legal field, and his own development of a judgment reasoning system called "PROLEG," has been uploaded to YouTube. He mentioned that, in Europe, there are universities where students can study both IT and law together. In contrast, Japan faces a problem due to the lack of people with expertise in both IT and law, which is a concern for the future. He emphasized the need for a system to nurture such talent. It was a thought-provoking discussion. |
著者萬秀憲 アーカイブ
April 2026
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