|
ある会合で、「自社のノウハウを特定したい。」という要望がありました。 生成AI（ChatGPT-4o, OpenAI-o1 preview, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, PerplexityWeb, Sonar Large(Llama3.1) に、下記の質問を行い、回答を得ました。 参考になればと思います。 ＜「ノウハウ」とは、専門的な知識や技術、その蓄積を指す言葉で、英語の「know-how」に由来し、「知る」という意味の「know」と、「手順・方法」という意味の「how」を組み合わせたものですが、ビジネスの場面では、業務を通して得られる技術や経験、創作物やアイデアなどの知的財産、秘匿措置の取られている営業秘密などを指して使用され、企業が事業を運営し、従業員が実務を行う過程で得てきたノウハウは、自社の強みとなり、企業間の競争に打ち勝つ原動力となるとされています。 例えば、東京大学ノウハウ取扱規則では、『「ノウハウ」とは、秘密性を有し、適当な形で特定・識別され、かつ財産的な価値を持つ一群の技術情報であって、特許及び著作物では包含されない知的財産をいう。』と定義されています。 従業員が、業務を通して得られる技術や経験から、実務を行う過程で得てきたノウハウを「適当な形で特定・識別」する方法としては、どんな方法がありますか？＞ AIの回答は「当たらずと雖も遠からず（あたらずといえどもとおからず）」。 ある会社のノウハウを公開情報から分析する https://yorozuipsc.com/blog/4643297 東京大学ノウハウ取扱規則 https://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/rules_and_forms/know-how.html Identifying and Recognizing the Company’s Know-How During a meeting, there was a request: "We want to identify our company’s know-how." The following question was posed to several generative AIs (ChatGPT-4o, OpenAI-o1 preview, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, PerplexityWeb, Sonar Large (Llama3.1)) to obtain responses. I hope this will be helpful. What is "know-how"? The term refers to specialized knowledge, techniques, and accumulated experience. It originates from the English word "know-how," a combination of "know" (meaning to understand or be aware) and "how" (meaning procedures or methods). In business contexts, the term is used to describe the technology, experience, creations, ideas, and intellectual property that are acquired through operations. It also refers to trade secrets that are safeguarded. The know-how acquired in the course of business operations and daily tasks becomes a strength of the company and serves as a driving force in gaining a competitive edge over rivals. For example, the University of Tokyo's Know-How Handling Regulations define "know-how" as "a set of technical information that possesses secrecy, is properly identified and recognized, and holds economic value, but is not included under patents or copyrights." Question: What are some methods for "properly identifying and recognizing" the know-how acquired by employees through the skills and experience gained in the course of their work? The AI's response was ‘not exactly right, but not far off either’.
0 Comments
「ノウハウ」とは、専門的な知識や技術、その蓄積を指す言葉で、英語の「know-how」に由来し、「知る」という意味の「know」と、「手順・方法」という意味の「how」を組み合わせたものですが、ビジネスの場面では、業務を通して得られる技術や経験、創作物やアイデアなどの知的財産、秘匿措置の取られている営業秘密などを指して使用され、企業が事業を運営し、従業員が実務を行う過程で得てきたノウハウは、自社の強みとなり、企業間の競争に打ち勝つ原動力となるとされています。 例えば、東京大学ノウハウ取扱規則では、『「ノウハウ」とは、秘密性を有し、適当な形で特定・識別され、かつ財産的な価値を持つ一群の技術情報であって、特許及び著作物では包含されない知的財産をいう。』と定義されています。 ある会合で、「ある会社のノウハウを分析したい。」という要望がありました。 生成AI（ChatGPT-4o, OpenAI-o1 preview, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, PerplexityWeb, Sonar Large(Llama3.1) に、下記の質問を行い、回答を得ました。 参考になればと思います。 「ある会社のノウハウを公開情報から分析したいと考えています。ノウハウ自体を分析することは不可能と思いますので、できればこの辺りにこの会社の重要なノウハウがありそうだとか、バリューチェンでこの辺りに重要なノウハウがありそうだとか、この人たちが重要なノウハウを持っていそうだとか、いう重要なノウハウの有無が判断できると良いと思っています。どんな方法が考えられますか？」 「技術的なノウハウ、特に製造法に関するノウハウは特許に記載されている方法のリバースエンジニアリングを行って再現できない場合、その理由を推測するとどの部分にノウハウが存在しているかを推定可能だと思います。特許に記載されている事項からノウハウを推定する方法について、考えられるやり方をすべて挙げてください。」 AIの回答は「当たらずと雖も遠からず（あたらずといえどもとおからず）」。 東京大学ノウハウ取扱規則 https://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/rules_and_forms/know-how.html Analyzing a Company’s Know-How from Public Information "Know-how" refers to specialized knowledge or skills, and their accumulation. It originates from the English term "know-how," which combines "know," meaning "to understand," with "how," meaning "method or procedure." In business contexts, "know-how" refers to the technical expertise, experiences, creations, ideas, intellectual property, and trade secrets acquired through business operations that are subject to confidentiality measures. The know-how obtained by a company through its operations and by employees during their work process is seen as a competitive advantage, driving success in business competition. For example, the University of Tokyo’s Know-How Handling Regulations define "know-how" as "a set of technical information possessing secrecy, being appropriately identified, and having economic value, which constitutes intellectual property not covered by patents or copyrights." During a certain meeting, a request was made to "analyze a company's know-how." To that end, questions were asked to Generative AIs (ChatGPT-4o, OpenAI-o1 preview, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, PerplexityWeb, Sonar Large(Llama3.1)), and responses were obtained. I hope this can be of reference. "I would like to analyze a company's know-how from public information. I think it would be impossible to analyze the know-how itself, but it would be helpful if we could determine where significant know-how might exist in the company's value chain or whether certain individuals might possess key know-how. What methods can be considered?" "When it comes to technical know-how, especially regarding manufacturing processes, if a reverse engineering attempt fails to reproduce a method described in a patent, one could infer where the know-how lies by analyzing the reasons for that failure. Please list all conceivable ways to estimate the know-how based on what is described in the patent." The AI's response was ‘not exactly right, but not far off either’. 「R&D投資効率、日本急落 90年から6割低下 上位企業・分野に硬直性 革新生む新興の育成急務」という10月14日付けの日経新聞の記事は、企業の投資額に対して利益のもとになる付加価値の5年後の数値に着目して、2021年は1990年から6割低下していると指摘し、投資効率を底上げするために大企業がスタートアップと手を携える必要性を説いています。 ただ、「GDP比では毎年3%強と一定の研究開発投資を続けている」日本を肯定しているのが本当に良いのか、疑問です。 「イノベーション小委員会中間とりまとめ」では、「直近15年程度を見ると、米国、ドイツ等のEU諸国、韓国等の主要国は研究開発費を大幅に増大させているのに対し、日本はほぼ横ばい。」「日本企業の研究開発費は売上比約５％(大企業ベース)付近から変化せず、絶対額とともに固定的であることは、売上比率・絶対額ともに増加させている米国等と対照的。」と、日本の研究開発の「量」が横ばいであることも問題視していました。 R&D投資効率、日本急落 90年から6割低下 上位企業・分野に硬直性 革新生む新興の育成急務 2024/10/14 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO84099060U4A011C2NN1000/ R&D投資効率｢失われた30年｣ 革新生む新興の育成急務 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA23C6K0T20C24A7000000/?n_cid=SNSTW005 イノベーション小委員会中間とりまとめ～イノベーションの実現に向けた政策の方向性について～（概要） https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240621004/20240621004-1.pdf P.10 研究開発の「量」は横ばい P.11 研究開発の「質」の低下（事業化・付加価値創出に繋げる力の低下） P.12 研究開発の「内容」が10年前の研究開発との近似性が高い R&D Investment Efficiency in Japan Plummets The October 14th article from Nikkei Shimbun, titled "R&D Investment Efficiency in Japan Plummets—Down 60% Since 1990; Rigidity in Top Companies and Sectors; Urgent Need to Foster Innovation from Emerging Players", focuses on the value-added contributions that generate profits five years after companies' investments. The article points out that by 2021, these figures have dropped by 60% compared to 1990. It emphasizes the need for large corporations to collaborate with startups to boost investment efficiency. However, I question whether it is truly appropriate to praise Japan for "maintaining consistent R&D investment at over 3% of GDP annually." The "Interim Summary by the Innovation Subcommittee" highlights that, while major countries such as the United States, Germany, and other EU nations, as well as South Korea, have significantly increased their R&D spending over the past 15 years, Japan’s investment has remained stagnant. Additionally, it points out that "the ratio of R&D spending to sales in Japanese companies has remained around 5% (based on large enterprises), showing little change. This rigidity, both in absolute amount and sales ratio, contrasts sharply with the increases seen in countries like the U.S." The report raises concerns about the stagnation in the quantity of Japan’s R&D investment.  YouTube「〜新時代の先頭に〜 平将明＆松尾豊 日本のAI戦略を語り尽くす」（約32分、収録日：2024年9月20日、公開日2024/10/11）を視聴しました。平 将明（たいら まさあき）デジタル大臣と松尾 豊（まつお ゆたか）東京大学大学院 教授 の対談で、AIをめぐるこれからの政策が話されています。 〜新時代の先頭に〜 平将明＆松尾豊 日本のAI戦略を語り尽くす - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=e96NzGbeUyM Masaaki Taira & Yutaka Matsuo Discuss Japan's AI Strategy in Depth I watched the YouTube video titled “At the Forefront of a New Era: Masaaki Taira & Yutaka Matsuo Discuss Japan's AI Strategy in Depth” (approximately 32 minutes, recorded on September 20, 2024, and released on October 11, 2024). It features a discussion between Masaaki Taira, Japan’s Minister for Digital Affairs, and Yutaka Matsuo, a professor at the University of Tokyo Graduate School, focusing on the future policies surrounding AI. AXELIDEA Patent に、「モーターコアの性能を素材の工夫で大幅に向上させる」と打ち込んで生成させたアイデアと特許請求の範囲を基に、特許明細書案をClaude 3.5 Sonnetに作成させました。特許明細書案は、【発明の名称】【技術分野】【背景技術】【発明の概要】【発明が解決しようとする課題】【課題を解決するための手段】【発明の効果】【発明を実施するための形態】【実施例】【比較例】【産業上の利用可能性】に分けて作成させましたので、先にアップしたChatGPT-4o 、OpenAI o1-preview 、Gemini 1.5 Proの作成した特許明細書案と比較して、出来栄えをご確認ください。 特許明細書案をGemini 1.5 Pro に作成させる 14/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/gemini-15-pro 特許明細書案をOpenAI o1-preview に作成させる 14/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/openai-o1-preview 特許明細書案をChatGPT-4oに作成させる 14/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/chatgpt-4o AXELIDEA Patentがパワーアップ 12/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/axelidea-patent Creating a Draft Patent Specification Using Claude 3.5 Sonnet Using AXELIDEA Patent, I generated ideas and claims based on the input 'significantly improving motor core performance through material innovation.' A draft patent specification was then created using Claude 3.5 Sonnet. The draft patent specification was structured into the following sections: [Title of the Invention], [Technical Field], [Background Art], [Summary of the Invention], [Problem to Be Solved by the Invention], [Means for Solving the Problem], [Effects of the Invention], [Mode for Carrying Out the Invention], [Examples], [Comparative Examples], and [Industrial Applicability]. Please compare the results with the draft patent specifications created by ChatGPT-4o, OpenAI o1-preview and Gemini 1.5 Pro, which I uploaded earlier. AXELIDEA Patent に、「モーターコアの性能を素材の工夫で大幅に向上させる」と打ち込んで生成させたアイデアと特許請求の範囲を基に、特許明細書案をGemini 1.5 Pro に作成させました。特許明細書案は、【発明の名称】【技術分野】【背景技術】【発明の概要】【発明が解決しようとする課題】【課題を解決するための手段】【発明の効果】【発明を実施するための形態】【実施例】【比較例】【産業上の利用可能性】に分けて作成させましたので、先にアップしたChatGPT-4o 、OpenAI o1-previewの作成した特許明細書案と比較して、出来栄えをご確認ください。 特許明細書案をOpenAI o1-preview に作成させる 14/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/openai-o1-preview 特許明細書案をChatGPT-4oに作成させる 14/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/chatgpt-4o AXELIDEA Patentがパワーアップ 12/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/axelidea-patent Creating a Draft Patent Specification Using Gemini 1.5 Pro Using AXELIDEA Patent, I generated ideas and claims based on the input 'significantly improving motor core performance through material innovation.' A draft patent specification was then created using Gemini 1.5 Pro. The draft patent specification was structured into the following sections: [Title of the Invention], [Technical Field], [Background Art], [Summary of the Invention], [Problem to Be Solved by the Invention], [Means for Solving the Problem], [Effects of the Invention], [Mode for Carrying Out the Invention], [Examples], [Comparative Examples], and [Industrial Applicability]. Please compare the results with the draft patent specifications created by ChatGPT-4o and OpenAI o1-preview, which I uploaded earlier. AXELIDEA Patent に、「モーターコアの性能を素材の工夫で大幅に向上させる」と打ち込んで生成させたアイデアと特許請求の範囲を基に、特許明細書案をOpenAI o1-preview に作成させました。特許明細書案は、【発明の名称】【技術分野】【背景技術】【発明の概要】【発明が解決しようとする課題】【課題を解決するための手段】【発明の効果】【発明を実施するための形態】【実施例】【比較例】【産業上の利用可能性】に分けて作成させましたので、先にアップしたChatGPT-4oの作成した特許明細書案と比較して、出来栄えをご確認ください。 特許明細書案をChatGPT-4oに作成させる 14/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/chatgpt-4o AXELIDEA Patentがパワーアップ 12/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/axelidea-patent Creating a Draft Patent Specification Using OpenAI o1-preview Using AXELIDEA Patent, we generated ideas and claims based on the input 'significantly improving motor core performance through material innovation.' A draft patent specification was then created using OpenAI o1-preview. The draft patent specification was structured into the following sections: [Title of the Invention], [Technical Field], [Background Art], [Summary of the Invention], [Problem to Be Solved by the Invention], [Means for Solving the Problem], [Effects of the Invention], [Mode for Carrying Out the Invention], [Examples], [Comparative Examples], and [Industrial Applicability]. Please compare this draft with the one previously created by ChatGPT-4o to assess the quality of the outcome." 一昨日書きましたが、AXELIDEA Patent に、「モーターコアの性能を素材の工夫で大幅に向上させる」と打ち込んだところ、下記のようなアイデアが生成されました。 『ナノ粒子強化型熱可塑性エラストマーモーターコア 発明概要 磁性ナノ粒子を分散させた熱可塑性エラストマーを用いて、軽量かつ高性能なモーターコアを作製する。 発明課題 従来の金属製モーターコアは重く、製造が困難で、エネルギー効率が低かった。 発明方法 磁性ナノ粒子を熱可塑性エラストマーに均一に分散させ、3Dプリンティング技術を用いて複雑な形状のモーターコアを製造する。 発明効果 軽量化、製造の容易さ、エネルギー効率の向上、そして柔軟性と耐久性の向上が実現する。』 さらに、特許請求の範囲を生成させた結果、下記のような請求項が生成されました。 『【特許請求の範囲】 【請求項１】 磁性ナノ粒子が熱可塑性エラストマー中に均一に分散された複合材料を用いて形成されるモーターコアであって、 前記複合材料が3Dプリンティング技術により成形され、 前記モーターコアが複雑な三次元形状を有することを特徴とするモーターコア。 【請求項２】 請求項１に記載のモーターコアにおいて、 前記磁性ナノ粒子が強磁性体またはフェリ磁性体から選択され、 前記磁性ナノ粒子の平均粒径が1nm以上100nm以下であることを特徴とするモーターコア。 【請求項３】 請求項１または２に記載のモーターコアにおいて、 前記熱可塑性エラストマーがポリウレタン、スチレン系エラストマー、またはポリオレフィン系エラストマーから選択されることを特徴とするモーターコア。 【請求項４】 請求項１から３のいずれか一項に記載のモーターコアにおいて、 前記複合材料中の磁性ナノ粒子の含有量が10重量％以上70重量％以下であることを特徴とするモーターコア。 【請求項５】 請求項１から４のいずれか一項に記載のモーターコアにおいて、 前記モーターコアが中空構造または格子構造を有することを特徴とするモーターコア。』 このAXELIDEA Patentが生成したアイデアを基に、特許明細書案をChatGPT-4o に作成させました。特許明細書案は、【発明の名称】【技術分野】【背景技術】【発明の概要】【発明が解決しようとする課題】【課題を解決するための手段】【発明の効果】【発明を実施するための形態】【実施例】【比較例】【産業上の利用可能性】に分けて作成させましたので、出来栄えをご確認ください。 AXELIDEA Patentがパワーアップ 12/10/2024 https://yorozuipsc.com/blog/axelidea-patent Creating a Patent Specification Draft with ChatGPT-4o As I wrote the day before yesterday, I entered the phrase 'significantly improving motor core performance through material innovations' into AXELIDEA Patent, and the following idea was generated: 'Nano-Particle Reinforced Thermoplastic Elastomer Motor Core Invention Overview: A lightweight and high-performance motor core is manufactured using a thermoplastic elastomer dispersed with magnetic nanoparticles. Technical Problem: Conventional metal motor cores are heavy, difficult to manufacture, and have low energy efficiency. Invention Method: Magnetic nanoparticles are uniformly dispersed in thermoplastic elastomers, and 3D printing technology is used to create complex-shaped motor cores. Effects of the Invention: This achieves weight reduction, ease of manufacturing, improved energy efficiency, and enhanced flexibility and durability.' Additionally, the following claims were generated as a result of producing the scope of claims: [Scope of Patent Claims] [Claim 1]: A motor core formed using a composite material in which magnetic nanoparticles are uniformly dispersed within a thermoplastic elastomer, wherein the composite material is shaped using 3D printing technology and the motor core has a complex three-dimensional structure. [Claim 2]: The motor core according to Claim 1, wherein the magnetic nanoparticles are selected from ferromagnetic or ferrimagnetic materials, and the average particle diameter of the magnetic nanoparticles is 1 nm to 100 nm. [Claim 3]: The motor core according to Claim 1 or 2, wherein the thermoplastic elastomer is selected from polyurethane, styrene-based elastomers, or polyolefin-based elastomers. [Claim 4]: The motor core according to any one of Claims 1 to 3, wherein the magnetic nanoparticles' content in the composite material ranges from 10% by weight to 70% by weight. [Claim 5]: The motor core according to any one of Claims 1 to 4, wherein the motor core has a hollow structure or lattice structure.' Based on the idea generated by AXELIDEA Patent, I used ChatGPT-4o to create a draft of the patent specification. The draft was structured into the following sections: [Title of the Invention], [Technical Field], [Background Technology], [Summary of the Invention], [Problems to be Solved by the Invention], [Means for Solving the Problems], [Effects of the Invention], [Mode for Carrying out the Invention], [Examples], [Comparative Examples], and [Industrial Applicability]. Please review the quality of the resulting specification. 重要AIニュースを毎日発信している「チャエン|茶圓 将裕CHAEN MASAHIRO」氏による『天秤AI』の使い方の紹介がアップされています。
「【世界で唯一全部無料】複数のAIモデルを同時に使える『天秤AI』が便利すぎる件。《使い方・活用事例7選を紹介》」ですが、さすがAI情報発信のプロ、わかりやすい説明です。 【世界で唯一全部無料】複数のAIモデルを同時に使える『天秤AI』が便利すぎる件。《使い方・活用事例7選を紹介》 https://note.com/chaen_channel/n/n8dc0d2ff9618 『Tenbin AI』: 7 Ways to Use and Apply It An introduction to how to use 『Tenbin AI』 has been posted by Masahiro Chaen (CHAEN MASAHIRO), a prominent figure who shares important AI news daily under the name 'Chaen.' Titled, "[The World's Only Completely Free Tool: 'Tenbin AI,' Which Lets You Use Multiple AI Models Simultaneously – 7 Ways to Use and Apply It]", the post provides a clear and insightful explanation, living up to the reputation of an AI information expert. Paragraph. 編集するにはここをクリック.10月13日
OpenAIが、「GPT-3.5 Turbo」の後継モデルとして「GPT-4o」の小型版「GPT-4o mini」をリリース、「GPT-4o」より圧倒的に安価で、急速に普及しつつあるようです。GPT-4o miniは、iOS18のモバイルデバイスとデスクトップ用Macに搭載されるApple Intelligenceでも利用ができるようになっています。 Hugging Faceの小型言語モデル「SmolLM」は、モバイルデバイスで直接実行するように設計されていて、1億3,500万パラメータ（SmolLM-135M）、3億6,000万パラメータ（SmolLM-360M）、17億パラメータ（SmolLM-1.7B）の3つのサイズがあり、いずれも推論や知識をテストするベンチマークで優れた結果を出しているということです。 3つの中の最小モデルであるSmolLM-135Mは、より少ないトレーニングにもかかわらずMetaの「MobileLM-125M」を上回り、中サイズのSmolLM-360Mは5億パラメータ以下のすべてのモデルの中で、最も良い結果を残していて、SmolLM-1.7Bは複数のベンチマークでMicrosoftのPhi-1.5、MetaのMobileLM-1.5Bなどを上回っているといいます。 Nvidiaも、デスクトップコンピュータ向けSLMとして、Mistral AIと共同開発したSLM「Mistral-Nemo」をリリース、大規模なクラウドモデルと小型のモバイルAIの中間的な位置付けになっています。 網羅的・汎用的なモデルから、よりコンパクトで個別の分野にスペシャライズしたモデルへの需要が高まっており、新たな潮流を生み出しているようです。 AI各社が小型言語モデル（SLM）を発表 AI業界に生まれる新たな潮流とは？ 2024.10.13 https://ampmedia.jp/2024/10/13/slm/ AI Companies Announce Small Language Models (SLMs), Creating a New Trend in the AI Industry OpenAI has released "GPT-4o mini," a compact version of "GPT-4o," as the successor to "GPT-3.5 Turbo." The GPT-4o mini is significantly cheaper than GPT-4o and is rapidly gaining popularity. It is also available for use with Apple Intelligence, which is integrated into iOS 18 mobile devices and desktop Macs. Hugging Face has introduced its own small language model, "SmolLM," designed to run directly on mobile devices. It is available in three sizes: 135 million parameters (SmolLM-135M), 360 million parameters (SmolLM-360M), and 1.7 billion parameters (SmolLM-1.7B). All three models have demonstrated excellent results in benchmarks that test inference and knowledge capabilities. Among these, the smallest model, SmolLM-135M, outperforms Meta’s "MobileLM-125M" despite requiring less training. The mid-sized SmolLM-360M has achieved the best results among all models with fewer than 500 million parameters. Meanwhile, the largest model, SmolLM-1.7B, has surpassed Microsoft’s Phi-1.5 and Meta’s MobileLM-1.5B on multiple benchmarks. Nvidia has also entered the SLM market by releasing "Mistral-Nemo," developed in collaboration with Mistral AI. This model is positioned between large cloud-based models and smaller mobile AI solutions, targeting desktop computers. The growing demand for more compact and specialized models, as opposed to comprehensive and general-purpose models, seems to be driving a new trend in the AI industry. AXELIDEA Patentに打ち込んだのと同じように、生成AI（ChatGPT-4o、OpenAI-o1、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus、Perplexity Web検索）に、「モーターコアの性能を素材の工夫で大幅に向上させる」と打ち込み、アイデア生成させたもの、そのうちの一つのアイデアについて、請求項の生成、ニーズ予測、事業化ストーリーの生成をさせた例をアップしましたので、出来不出来がありますが、ご覧ください。 Generating Ideas with Six Generative AIs Just like how I entered ideas into AXELIDEA Patent, I used generative AI tools (ChatGPT-4o, OpenAI-o1, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Perplexity Web Search) by inputting “Significantly improving motor core performance through material innovations” to generate ideas. I have uploaded an example where one of these generated ideas was used to create claims, forecast needs, and develop a commercialization story. While the quality may vary, please take a look. AXELIDEA Patent は、特許文献で学習した「発明を生成するAI」で、膨大な特許文献により学習したことにより、一般的な大規模言語モデル（LLM）では生成できない、新しい発明提案を生成する、世界初の日本語版AIによる発明提案サービスで、AIによる発明提案の中から良い発明を選択することで、効率的なアイデア創出ができるとしています。 AXELIDEA Patent(TM)そのものが独創的なアイデアから成り立っており、同社グループが保有する特許権(特許第6744612号、特許第6614501号、特許第6019304号、特許第6019303号､特許第7162871号等)により守られているということです。 今般、アイデア創出だけでなく、請求項の生成、ニーズ予測、事業化ストーリーの生成が新機能として加わりパワーアップされました。 「モーターコアの性能を素材の工夫で大幅に向上させる」と打ち込み、アイデア生成させたもの、そのうちの一つのアイデアについて、請求項の生成、ニーズ予測、事業化ストーリーの生成をさせた例、をアップしましたので、ご覧ください。 特許文献を学習した生成ＡＩによる発明提案サービス AXELIDEA Patent2023/11/05 https://yorozuipsc.com/blog/ai-axelidea-patent9317469 （第１６７回）知財実務オンライン：「生成ＡＩによる発明提案サービス「AXELIDEA Patent」」（ゲスト：Axelidea株式会社 代表取締役博士(工学)・弁理士 西田 泰士）2023/11/02 https://www.youtube.com/watch?v=vJFB3H7erNY アイデアを生み出すAI AXELIDEA Patent https://axelidea.com/axelidea-patent/ 「発明を生成するAI 」AXELIDEA PATENTを使ってみた 17/9/2023 https://yorozuipsc.com/blog/ai-axelidea-patent AIで発明創出できるのか？ 7/9/2023 https://yorozuipsc.com/blog/ai2652877 AXELIDEA Patent Gets a Power Boost AXELIDEA Patent is an "AI that generates inventions" trained on patent literature. By learning from an extensive range of patent documents, it generates new invention proposals that cannot be produced by general large language models (LLMs). It is the world's first Japanese-language AI-based invention proposal service, and it enables efficient idea creation by selecting good inventions from the AI-generated proposals. AXELIDEA Patent™ itself is based on original ideas and is protected by the company's group-held patents (Patent No. 6744612, Patent No. 6614501, Patent No. 6019304, Patent No. 6019303, Patent No. 7162871, etc.). Recently, new features have been added, enhancing the system beyond just idea creation to include claim generation, demand forecasting, and business story generation. An example has been uploaded where an idea was generated by entering "significantly improve motor core performance through material innovation," and from one of the generated ideas, claim generation, demand forecasting, and business story creation were performed. Please take a look.  2024年7月に行われたPatentSight Summit 2024での講演「IPインテリジェンス活動のグローバルコラボレーション～日本／欧州／韓国におけるIPランドスケープ、その課題と打ち手～」のレポートがアップされました。
「IPインテリジェンス活動のグローバルコラボレーション ～日本／欧州／韓国におけるIPランドスケープ、その課題と打ち手～」 旭化成株式会社 知財インテリジェンス室 シニアフェロー 中村 栄 氏 主な内容は、下記の通りです。 日本のIPランドスケープの現在地 IPランドスケープ推進協議会と3つの分科会について 仮想IPL分科会における取り組みとストーリーの重要性 EU・韓国のIPL推進団体と日本での取り組みの差分 EUの連携先であるPDGの状況 韓国の連携先KINPAの状況 IPランドスケープ推進協議会の最新のアンケート結果が示す成果と課題 Q&A1：日本のIPランドスケープはどのレベルにあるのか？ Q&A2：IPランドスケープは本当に事業貢献できるのか？ 旭化成中村氏が語る、日本のIPランドスケープの現在地──最新アンケートが示す「成果」と「課題」とは？ PatentSight Summit 2024レポート Vol.2 https://bizzine.jp/article/detail/10655 IP Landscape in Japan, Europe, and Korea A report on the lecture "Global Collaboration in IP Intelligence Activities: IP Landscape in Japan, Europe, and Korea, Challenges and Solutions," delivered at the PatentSight Summit 2024 in July, has been published. Global Collaboration in IP Intelligence Activities: IP Landscape in Japan, Europe, and Korea, Challenges and Solutions Asahi Kasei Corporation Senior Fellow, Intellectual Property Intelligence Office Mr. Sakae Nakamura The main contents are as follows:
知的財産戦略本部の構想委員会で、「知的財産推進計画2025」に向けた検討が始まりました。
第１回構想委員会（令和６年１０月７日）は、下記の内容で行われたとのことです。 （１）「知的財産推進計画2024」の進捗状況について （２）「知的財産推進計画2025」に向けた検討について （３）意見交換 資料３の『「知的財産推進計画２０２５」の検討に向け考えられる論点（案)』をみると、『AI が知的財産の創造・活用・保護に与えるインパクトと活用方策【「創造」「保護」「活用」全般】等』は、「構想委員会」本体（10 月～）等で検討することになっています。 配付資料としては、資料１～資料８が公開されています。 資料１ ： 「知的財産推進計画2024」の概要・進捗 資料２ ： 構想委員会の検討体制とスケジュールについて 資料３ ： 「知的財産推進計画2025」の検討に向け考えられる論点（案） 資料４ ： 「知的財産推進計画2025」の検討に向けた論点（参考資料） 資料５ ： 遠藤委員提出資料 資料６ ： 竹中委員提出資料 資料７ ： 村松委員提出資料 資料８ ： 福井委員提出資料 第１回構想委員会議事次第 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kousou/2025/dai1/gijisidai.html Considerations Toward the "Intellectual Property Promotion Plan 2025" The Strategy Planning Committee of the Intellectual Property Strategy Headquarters has begun discussions toward the "Intellectual Property Promotion Plan 2025." The first Strategy Planning Committee meeting (held on October 7, 2024) was conducted with the following agenda:
2024年10月3日に開催した「SoftBank World 2024」の基調講演で、ソフトバンクG会長兼社長の孫正義氏は「2023年に1008件の特許を出願した」としており、2024年4月以降に公開された孫氏を発明者とする国内公開件数は10月9日までに201件、国際公開件数は47件になっています。
10月７日～９日に掲載されたNIKKEI Tech Foresightの記事『発明から探る「孫正義氏の頭の中」』は、024年9月までに公開された孫氏の特許出願を詳細に分析し、「孫正義氏の頭の中」を探っていて、興味深い分析結果になっています。 2024年10月7日 孫正義氏、自動運転と物流に照準 200件の特許出願分析 発明から探る「孫正義氏の頭の中」① https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC0491N0U4A001C2000000 2024年10月8日 孫正義氏、独創的な自動運転構想 完成車参入の布石か 発明から探る「孫正義氏の頭の中」② https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC076470X01C24A0000000 2024年10月9日 孫正義氏、物流にもAI革命 くるみ割り人形でロボ指揮 発明から探る「孫正義氏の頭の中」③終 https://www.nikkei.com/prime/tech-foresight/article/DGXZQOUC08A0Y0Y4A001C2000000 Exploring the "Mind of Masayoshi Son" Through His Inventions In his keynote speech at SoftBank World 2024 held on October 3, 2024, Masayoshi Son, Chairman and CEO of SoftBank G, stated that he had "filed 1008 patents in 2023," and the number of domestic patents published after April 2024 that list Mr. Son as the inventor is 201, and the number of international patents published is 47 as of October 9. The article "Exploring the Mind of Masayoshi Son through His Inventions" in NIKKEI Tech Foresight, published October 7-9, 2024, is an interesting analysis of Masayoshi Son's patent applications published through September 2024, and it explores "the mind of Masayoshi Son". 「テキストマイニングを活用した用途探索手法 ～生成AIとテキストマイニングの比較、課題、相互の強みを活かした組み合わせ」（著者：菊池秋郎（日本IBM)、佐藤なみえ（日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング）、桐ケ谷昇（日本IBM)、程智勇(IBM China)）は、特許を対象に、生成AIとテキストマイニングを比較しています。 そのうえで、双方の長所を活かし組み合わせて活用することで相乗効果を得られる可能性を示しています。 テキストマイニングを活用した用途探索手法 ～生成AIとテキストマイニングの比較、課題、相互の強みを活かした組み合わせ 2024-09-29 https://www.imagazine.co.jp/text-minging-and-generative-ai/ Methods for searching for applications : Comparison of Generative AI and Text Mining The article "Exploring Applications Using Text Mining: Comparison of Generative AI and Text Mining, Challenges, and Leveraging Their Combined Strengths" compares generative AI and text mining with a focus on patents. It highlights the potential for synergy by leveraging the strengths of both approaches when used in combination. 10月2日～4日開催された「2024知財・情報フェア＆コンファレンス」でのサマリア（パテント・インテグレーション株式会社）・出展者プレゼンテーション「生成AIの特許実務における利活用の最前線」がYouTubeでアップされました。特許文書読解アシスタント「サマリア」約46分のプレゼンテーションです。 特許文書読解アシスタントとして今年1月から有料化して本格運用が始まり、ユーザーも順調に増えていて、機能も拡充されてきています。「公報読解」「拒絶対応」「侵害予防調査」で非常に使い勝手が良いものになっています。 プレゼンテーションの内容は以下の通りです。 会社概要 生成AI入門 生成AIの現状 生成AIの業務活用ポイント サマリア ビジョン サマリア・２０２４知財情報フェア・出展者プレゼンテーション【パテント・インテグレーション株式会社】「生成AIの特許実務における利活用の最前線」 https://www.youtube.com/watch?v=eS_4tkKOMKw&t=527s プレゼンテーション資料「生成AIの特許実務における利活用の最前線」 https://drive.google.com/file/d/13IqNE7yTsXhvqEOqNcspXgi4lZkZQBtK/view Summaria Presentation: "The Cutting Edge of Generative AI Utilization in Patent Practice" The exhibitor presentation by Summaria (Patent Integration Co., Ltd.), titled "The Cutting Edge of Generative AI Utilization in Patent Practice," from the "2024 Intellectual Property and Information Fair & Conference" held from October 2nd to 4th, has been uploaded on YouTube. It is a 46-minute presentation on the patent document reading assistant "Summaria." Since January of this year, the patent document reading assistant has transitioned to a paid service and has been fully operational, with a steady increase in users and expanded functionality. It has become highly user-friendly in areas such as "Official Gazette Reading," "Rejection Response," and "Infringement Prevention Research." The contents of the presentation are as follows: Company Overview Introduction to Generative AI Current Status of Generative AI Key Points for Business Utilization of Generative AI Summaria Vision 生成AIは、製造業においても具体的な活用事例が増えてきています。
CASE SEARCHの「【生成AI活用事例】国内外の製造業における事例を徹底解説(2024年10月3日)」は、国内外の製造業企業における生成AIの活用事例について、「背景・課題」「取り組み内容」「成果」を取り上げ詳しく解説していて、概要をつかむのに参考になります。 【生成AI活用事例】国内外の製造業における事例を徹底解説 2024年10月3日 https://case-search.jp/case-by-theme-genai-manufacturing/ Utilization of Generative AI in the Manufacturing Industry Generative AI is seeing an increasing number of concrete use cases in the manufacturing industry as well. The "【Generative AI Use Cases】A Comprehensive Explanation of Domestic and International Manufacturing Industry Examples (October 3, 2024)" from CASE SEARCH thoroughly explains the use cases of generative AI in domestic and international manufacturing companies, covering "background and challenges," "initiatives," and "outcomes," making it a helpful resource for understanding the overview. 営業、カスタマーサポート、マーケティング、情報システムなどの部門での生成AIの活用や、経理・財務、人事・労務、法務、総務などでの業務への生成AI導入は製造業でも進んできています。 一方、生産現場への導入となると、その取り組みはまだまだ限定的です。この分野に果敢に取り組んでいるのが、製造業特化の東大松尾研発ベンチャー「エムニ」で、代表取締役CEOの下野祐太氏の話は、示唆に富んでいます。知財業務における生成AI活用も検証中とのこと。 生産現場が注目する「生成AI×オンプレ」の未来 何が導入障壁になり得るか 2024年10月07日 https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2410/02/news069.html Generative AI × On-Premise, Gaining Attention in Production Sites The use of generative AI in departments such as sales, customer support, marketing, and information systems, as well as its introduction into operations in areas like accounting/finance, HR/labor, legal affairs, and general affairs, has been advancing in the manufacturing industry as well. However, when it comes to implementation in production sites, such efforts are still quite limited. One company boldly tackling this area is 'Muni,' a venture from the University of Tokyo's Matsuo Lab specializing in manufacturing. The insights shared by CEO Yuta Shimono are highly thought-provoking. It is also said that they are currently examining the use of generative AI in intellectual property operations. OpenAIは米国時間2024年10月3日、ChatGPTに新しいユーザーインターフェース（UI）「Canvas」を追加すると発表しました。ChatGPTは、メッセージをやり取りするチャットでの操作が主で、出力された結果を編集・修正して内容をブラッシュアップするにはあまり向いていませんでした。
「Canvas」は、必要と判断されたときに別ウィンドウで開き、チャットと並行して利用できるため、コーディング・文章作成等の作業に特化した新しいウィンドウでコードや文章を直接編集できるようにUIも進化しました。 今までは出力をワードにコピーして、ワード上で編集していましたが、ChatGPTの中で、編集・修正等ができるようになりとても便利になりました。 ただ、Anthropic「Claude」は、AIが出力したコードの動作などを別画面で確認する機能「Artifacts」を2024年6月に公開していますので、ChatGPTが先行しているわけではなく、この機能ではむしろ後発になっています。 現時点では、有料ユーザー（「Plus」および「Team」ユーザー、「Enterprise」および「Edu」ユーザー）だけが使えますが、近いうちに無料ユーザーにも提供されるとのことです。 October 3, 2024 Introducing canvas A new way of working with ChatGPT to write and code https://openai.com/index/introducing-canvas/ ChatGPT Gets Editing-Focused Feature "Canvas" On October 3, 2024, OpenAI announced the addition of a new user interface (UI) called "Canvas" to ChatGPT. Previously, ChatGPT's primary use was exchanging messages in a chat format, which wasn't particularly suited for editing or refining the generated content. "Canvas" is a new window that opens when needed, allowing users to work alongside the chat, specifically optimized for tasks such as coding or writing. The UI has evolved to enable direct editing of code or text within this specialized window. Previously, users had to copy the output into Word for editing, but now it’s much more convenient as editing and revising can be done directly within ChatGPT. However, Anthropic's "Claude" already introduced a feature called "Artifacts" in June 2024, allowing users to check the operation of AI-generated code in a separate screen. So, ChatGPT is not ahead in this area—in fact, it’s a latecomer with this feature. At present, only paid users ("Plus" and "Team" users, as well as "Enterprise" and "Edu" users) can access this feature, but it is expected to be made available to free users in the near future. |
著者萬秀憲 アーカイブ
December 2024
カテゴリー |
RSS Feed
|
Copyright © よろず知財戦略コンサルティング All Rights Reserved.
|
サイトはWeeblyにより提供され、お名前.comにより管理されています