昨日（5月8日）は、「ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料」というアイデア（インプットしたのは、たったこれだけの情報です。）を基に、特許出願のタイトル、特許請求の範囲、背景技術・従来技術、発明が解決しようとする課題、をChatGPT-4に考えてもらった結果を報告しました。
簡単な先行技術調査を行った結果、特許5449661号に超微粉砕茶葉の配合量が０．０２～０．５重量％である茶飲料が記載されていました。ChatGPT-4が子の先行技術に対してどう対応するか興味津々でした。
『新規性が損なわれる可能性があります。ただし、請求項1では「独特の口当たりと抗酸化作用を有すること」を特徴としており、これが特許5449661号に記載されていない点であれば、新規性を維持することができる可能性があります。』あということなので、特許請求の範囲の修正を求めました。そうすると、ちゃんと修正してくれました。進歩性を担保する方法も教えてくれて、賢いです。
 
 
User
「特許請求の範囲、請求項１：ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を含有する緑茶飲料であって、前記茶葉が、独特の口当たりと抗酸化作用を有することを特徴とする緑茶飲料。請求項２：請求項1に記載の緑茶飲料であって、前記茶葉の粒子サイズが、1ナノメートルから100ナノメートルの範囲内であることを特徴とする緑茶飲料。」を提案してもらいました。特許文献を調べたところ、
特許5449661号には、超微粉砕茶葉の配合量が０．０２～０．５重量％である茶飲料が記載されています。そして、「微粉砕茶葉とは、茶葉が細片に切断され、そこから葉脈が分離・除去されたものが石臼等で微粉末化されたものである。本明細書における超微粉砕茶葉とは、上記の微粉砕化された茶葉のうち、平均粒子径が１μｍ以下のものをいう。本発明に用いる超微粉砕茶葉の平均粒子径は１μｍ以下であるが、好ましくは、０．０１μｍ～１μｍ、０．１μｍ～１μｍ、０．３μｍ～１μｍ、又は０．５μｍ～１μｍである。」と記載されていることから、１０ナノメータ～１００ナノメータの微粉砕茶葉も含まれています。そうすると、この発明は新規性がないと思われますが、どうですか？
 
ChatGPT
特許5449661号に記載されている超微粉砕茶葉は、平均粒子径が1μm以下であることが明示されており、その中でも好ましい範囲として0.01μm（10ナノメートル）～1μmが挙げられています。これに対して、あなたが提案された請求項2では、茶葉の粒子サイズが1ナノメートルから100ナノメートルの範囲内であることを特徴としています。
 
確かに、特許5449661号に記載されている超微粉砕茶葉の範囲と、提案された請求項2の範囲が一部重複しているため、新規性が損なわれる可能性があります。ただし、請求項1では「独特の口当たりと抗酸化作用を有すること」を特徴としており、これが特許5449661号に記載されていない点であれば、新規性を維持することができる可能性があります。
 
しかし、新規性だけでなく、進歩性も考慮する必要があります。提案された請求項が特許5449661号に記載されている技術と比較して、技術的な進歩があるかどうか検討する必要があります。特許請求の範囲を修正することで、新規性と進歩性を確保できる可能性があります。例えば、粒子サイズの範囲を狭める、または特定の製造方法や添加物によって得られる独自の効果を特徴とする請求項を追加することが考えられます。
 
 
 
 
 
User
特許請求の範囲を修正してもらえますか？
 
ChatGPT
修正後の特許請求の範囲は以下の通りです。
 
請求項1: ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を含有する緑茶飲料であって、前記茶葉が、独特の口当たりと抗酸化作用を有することを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項2: 請求項1に記載の緑茶飲料であって、前記茶葉の粒子サイズが、1ナノメートルから10ナノメートルの範囲内であることを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項3: 請求項1または2に記載の緑茶飲料であって、前記茶葉が、高圧破砕、ウェットミリング、バラートミリング、超音波破砕、または高速遠心式粉砕機等の粉砕手段を用いてナノレベルまで超微細粉砕されたものであることを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項4: 請求項1から3のいずれか一つに記載の緑茶飲料であって、前記液体ベースとして、水、炭酸水、果汁、野菜ジュース、乳製品、または植物性ミルクが用いられることを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項5: 請求項1から4のいずれか一つに記載の緑茶飲料であって、前記緑茶飲料に、甘味料、酸味料、香料、安定剤、乳化剤、または着色料等の添加物が含有されることを特徴とする緑茶飲料。
 
こちらの修正後の特許請求の範囲では、請求項2で茶葉の粒子サイズの範囲を1ナノメートルから10ナノメートルに狭めています。また、請求項3で特定の粉砕手段を明示し、請求項4および5で液体ベースや添加物に関する特徴を追加しています。これにより、新規性および進歩性を確保する可能性が高まります。ただし、最終的な判断は特許審査官による審査結果によります。特許出願後、審査官からの意見書が送られてくることがあります。その際には、審査官の指摘に応じて、特許請求の範囲や発明の説明を適切に修正して再提出することが重要です。
 
特許出願には様々な要件がありますが、新規性および進歩性を確保することは非常に重要な要素です。修正後の特許請求の範囲を用いて特許出願を進め、審査官の意見に柔軟に対応することで、より確実な特許権の取得に繋がるでしょう。
 
また、特許出願の成功を高めるために、専門的な知識や経験を持った特許弁護士に相談し、アドバイスを受けることも有益です。特許弁護士は、技術的な背景や法律的な観点から、適切な特許請求の範囲の設定や発明の説明の書き方を助言してくれます。これにより、特許出願がスムーズに進むことが期待できます。
 
 
 
 
 
User
 特許5449661号には、『本発明の目的は、まろやかさや香味を損なわずに、ベタツキ感を抑制した、すっきりとした後味を有する茶飲料を提供することにある。本発明の効果は、「本発明の茶飲料は、茶に、上記の超微粉砕茶葉を添加することによって、ベタツキ感が改善された、すっきりとした後味の茶飲料となった。」』という旨の記載がありました。進歩性も担保できるのではありませんか？
 
ChatGPT
特許5449661号に記載されている目的と効果は、まろやかさや香味を損なわずにベタツキ感を抑制し、すっきりとした後味を有する茶飲料を提供することにあります。
 
あなたが提案した修正後の特許請求の範囲では、独特の口当たりと抗酸化作用を有することを特徴としています。これらの特徴が特許5449661号に明確に記載されていない場合、あなたの発明が進歩性を有すると言えます。ただし、審査官が実際に進歩性を認めるかどうかは、審査の結果次第です。
 
さらに進歩性を担保するためには、提案された発明が特許5449661号に記載されていない技術的な問題を解決していることを明確に示すことが有効です。例えば、抗酸化作用が徐々に失われる問題に対処するための技術的な手段や、独特の口当たりを実現する製造方法などを特許明細書に詳細に記載することで、進歩性をさらに強調することができます。
 
最終的には、特許審査官が進歩性を判断しますので、特許明細書の内容を充実させることが重要です。また、特許弁護士と協力して、適切な特許請求の範囲や発明の説明を検討することで、進歩性をより確実に担保できる可能性があります。

産業日本語研究会「特許文書分科会」では、特許文書の「品質」を標準化および定量化すべく、平成28年度より特許文書品質特性モデルについて検討を行い、特許文書品質特性モデルの学習用テキストを公開しています。α版公開が2022年11月4日、β版公開が2023年3月6日となっており、知的財産管理技能士会第56回キャリアアップ研修「日本の産業競争力につながる特許文書品質特性モデルとは　～特許文書の品質定義を通じて構造的課題を解決する～」の動画は、2023年3月8日に収録されたものを5月1日から公開しているものです。約2時間です。
特許文書の品質は、各人の立場、シチュエーション等によって異なるため、一義的に定義するのは難しいと思いますが、重要な試みだと思います。
 
第56回キャリアアップ研修「日本の産業競争力につながる特許文書品質特性モデルとは　～特許文書の品質定義を通じて構造的課題を解決する～」
知的財産管理技能士会　2023/05/01
https://www.youtube.com/watch?v=uXW_dZKhIyg&t=1180s
特許文書（特許請求の範囲，明細書，要約書，図面）に関与する人は、特許出願人の知財担当者、発明者、特許事務所の弁理士、特許技術者、弁護士、審査官等の種々の立場の方々であります。
そして、特許文書に関与する各人の立場、シチュエーション等（ex.出願前の特許事務所の立場の人、中間処理時の出願人の立場の人、侵害訴訟時の弁護士等）によって、同じ特許文書でも、異なる観点で評価を行い、異なる評価結果が出されている、というのが現状であります。つまり、現在、特許文書の評価のための観点の標準化ができていないために、特許文書の評価が容易ではありません。
本研修では、特許文書品質特性モデル、および「特許文書品質特性モデルの学習用テキスト」をご紹介し、特許文書を適切に評価したり、高品質な特許文書を作成したりする能力を知財技能士の皆様に身に着けていただくための支援を行うことをねらいとします。
特許文書品質特性モデルの概要、および特許文書品質特性モデルの学習用テキストの内容および活用法等についてお話します。
さらに、特許文書について、立場が異なる４名の各分野の専門家がパネルディスカッションを行います。
以上の内容により、知財技能士の皆様は、特許文書の品質について理解を深め、今後の特許文書に関する実務のレベルアップを図ることを支援できると思います。
【プログラム】
■基調講演　「特許文書品質特性モデルとは（仮）」
　講師：谷川 英和 氏（産業日本語研究会特許文書分科会）
・特許文書品質特性モデルの紹介（作成の背景・経緯、内容、活用法）
・テキストの紹介（活用法、利用許諾方法）
■パネルディスカッション
パネラー：
谷川 英和 氏（IRD国際特許事務所　所長）
長部　喜幸 氏（特許庁　審査第三部化学応用　主任上席審査官）
杉尾　雄一 氏（弁護士法人内田・鮫島法律事務所  弁護士・弁理士）
久保田　真司 氏（翻訳センター　顧問）
竹本 和広 氏（たかおＩＰワークス代表）
モデレーター：仲　晃一 氏（弁理士法人ＩＰＲコンサルタント代表）
・ショートプレゼン
・ディスカッション
テーマ１：よい特許明細書つくりとは？
ステークホルダごとの明細書のこだわり（大切なところ）、どうやって学ぶのか
テーマ２：総論合意・各論でぶつかるのはなぜ？
特許出願で起きるトラブルあるある、どうしてわかりあえないのか
テーマ３：特許文書品質特性モデルとテキストの可能性は？
収録日：2023年3月8日
 
 
特許文書品質特性モデルの学習用テキストとは
α版公開　2022年11月4日
β版公開　2023年3月6日（全体構成の見直し、特許文書品質チェックリストの作成、記載内容の見直し等）
https://tech-jpn.jp/tokkyo-hinshitu-gakusyu-text/
学習用テキストの目次
第１章　特許文書品質特性の背景
第２章　特許文書品質特性の定義・概要
第３章　特許文書品質特性の利用方法
３．１　特許文書特性の評価方法
３．２　定性的な評価方法
３．３　定量的な評価方法
３．４　特許文書の品質評価の場面
第４章　分野別の特許文書品質特性の事例（悪例→良例）
（４．１）機械　（４．２）電気　（４．３）化学　（４．４）ソフト
第５章　分野別のサンプル明細書と特許文書品質特性との関係
（５．１）機械　（５．２）電気　（５．３）化学　（５．４）ソフト
第６章　演習課題（悪例を多く含むサンプル明細書に基づく）
（６．１）機械　（６．２）電気　（６．３）化学　（６．４）ソフト
第７章　終わりに
（付録）
（Ａ）特許文書品質チェックリスト（詳細版，簡易版）
（Ｂ）サンプル明細書（（１）機械　（２）電気　（３）化学　（４）ソフト）　［別ファイル］
（Ｃ）特許文書品質特性モデルのしおり　［別ファイル］
 
特許明細書の標準化に向けた取り組み〜特許文書品質特性モデル〜
tokugikon 2021.5.28. no.301 P.52
http://www.tokugikon.jp/gikonshi/301/301kiko3.pdf
 

新たな緑茶飲料に関して、「ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料」という特許出願の提案があったことを想定して、「ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料」というアイデア（インプットしたのは、たったこれだけの情報です。）を基に、特許出願のタイトル、特許請求の範囲、背景技術・従来技術、発明が解決しようとする課題、を考えてもらいました。
このアイデア自体は、昨日（5月7日）に報告したChatGPT-4が提案した「緑茶飲料」開発のための新技術のうちのひとつです。
 
 
Model: GPT-4
 
User
新たな緑茶飲料に関して、「ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料」という特許出願を考えています。特許出願のタイトル、特許請求の範囲を考えてください。
ChatGPT
タイトル: 「ナノレベル超微細粉砕緑茶葉を用いた高機能緑茶飲料」
 
特許請求の範囲:
 
請求項１：ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を含有する緑茶飲料であって、前記茶葉が、独特の口当たりと抗酸化作用を有することを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項２：請求項1に記載の緑茶飲料であって、前記茶葉の粒子サイズが、1ナノメートルから100ナノメートルの範囲内であることを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項３：請求項1または2に記載の緑茶飲料であって、前記茶葉が、カテキン、ビタミンC、カフェイン、アミノ酸、食物繊維、ポリフェノール等の有用成分を含有していることを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項４：請求項1～3のいずれかに記載の緑茶飲料であって、前記茶葉が、抗酸化作用、抗炎症作用、抗菌作用、抗ウイルス作用、抗アレルギー作用、血圧降下作用、血糖値低下作用、脂肪分解作用等の生理活性を有することを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項５：請求項1～4のいずれかに記載の緑茶飲料であって、前記茶葉のナノレベル超微細粉砕により、前記茶葉の有用成分の吸収効率が向上することを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項６：請求項1～5のいずれかに記載の緑茶飲料であって、前記茶葉が、緑茶、玄米茶、ほうじ茶、抹茶、玉露、煎茶等の茶葉から選択されることを特徴とする緑茶飲料。
 
請求項７：ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を含有する緑茶飲料を製造する方法であって、前記茶葉をナノレベルまで超微細粉砕する工程、前記超微細粉砕した茶葉を混合する工程、および混合物を液体ベースと混合し緑茶飲料を製造する工程を含むことを特徴とする緑茶飲料の製造方法。
 
請求項８：請求項7に記載の緑茶飲料の製造方法であって、前記ナノレベルまで超微細粉砕する工程が、高圧破砕、ウェットミリング、バラートミリング、超音波破砕、高速遠心式粉砕機等の粉砕手段を用いて行われることを特徴とする緑茶飲料の製造方法。
 
請求項９：請求項7または8に記載の緑茶飲料の製造方法であって、前記液体ベースが、水、炭酸水、果汁、野菜ジュース、乳製品、植物性ミルク等の液体から選択されることを特徴とする緑茶飲料の製造方法。
 
請求項１０：請求項7～9のいずれかに記載の緑茶飲料の製造方法であって、前記混合物に、甘味料、酸味料、香料、安定剤、乳化剤、着色料等の添加物を含有させることができる緑茶飲料の製造方法。
 
 
 
 
 
User
この特許出願の背景技術・従来技術について記載してください。
 
ChatGPT
背景技術および従来技術:
 
緑茶は、その抗酸化作用、抗炎症作用、抗菌作用、抗ウイルス作用、抗アレルギー作用、血圧降下作用、血糖値低下作用、脂肪分解作用などの生理活性が広く認識されている飲料であり、世界中で消費されています。緑茶は、茶葉の種類、製造方法、抽出方法によって、味や成分に違いがあります。
 
従来技術では、茶葉を粉末状にした緑茶飲料が一般的であり、緑茶エキスを含む飲料も存在しています。しかし、これらの従来技術では、茶葉の有用成分の吸収効率が低いという課題がありました。また、一般的な緑茶飲料では、茶葉の粒子サイズが大きく、口当たりが悪いという欠点がありました。
 
近年、ナノテクノロジーを用いた食品や飲料の開発が進んでおり、従来よりも高い機能性や利便性を持った製品が市場に登場しています。ナノテクノロジーを利用した緑茶飲料の研究も行われており、ナノ粒子化されたカテキンなどの緑茶成分を利用した飲料が開発されています。しかし、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉全体を用いた緑茶飲料の開発は、まだ十分に進んでいない状況です。
 
このような背景から、緑茶飲料の有用成分の吸収効率を向上させるとともに、独特の口当たりを持つ新たな緑茶飲料の開発が求められています。本発明は、ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料を提供することにより、従来技術の課題を解決し、高い機能性と優れた口当たりを持った新しい緑茶飲料の提供を目指しています。
 
 
 
 
 
User
発明が解決しようとする課題について記述してください。
 
ChatGPT
本発明が解決しようとする課題は以下の通りです。
 
有用成分の吸収効率の向上: 従来の緑茶飲料では、茶葉の有用成分の吸収効率が低いという課題がありました。本発明では、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉を用いることで、有用成分の表面積が増加し、吸収効率が向上します。
 
口当たりの改善: 一般的な緑茶飲料では、茶葉の粒子サイズが大きく、口当たりが悪いという欠点がありました。本発明では、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉を用いることで、独特の滑らかな口当たりを実現します。
 
生理活性の向上: 緑茶の有用成分には、抗酸化作用、抗炎症作用、抗菌作用、抗ウイルス作用、抗アレルギー作用、血圧降下作用、血糖値低下作用、脂肪分解作用などの生理活性があります。本発明では、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉を用いることで、これらの生理活性がさらに向上することが期待されます。
 
製造プロセスの効率化: 緑茶飲料の製造プロセスにおいて、茶葉の粉砕や抽出工程が効率的でない場合がありました。本発明では、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉を用いることで、製造プロセスの効率化が図られます。
 
新たな緑茶飲料の開発: 従来の緑茶飲料にはない、高い機能性と優れた口当たりを持った新しい緑茶飲料の提供を目指します。これにより、緑茶飲料市場の拡大と消費者の選択肢の増加が期待されます。
 
 
 
 
 
User
課題を解決するための手段について記載してください。
 
ChatGPT
課題を解決するための手段は以下の通りです。
 
ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉の利用: 茶葉をナノレベルまで超微細粉砕することにより、茶葉の有用成分の表面積が増加し、吸収効率が向上します。また、ナノサイズの茶葉粒子によって、滑らかな口当たりが実現されます。
 
高圧破砕、ウェットミリング、バラートミリング、超音波破砕、高速遠心式粉砕機等の粉砕手段の適用: 茶葉をナノレベルまで超微細粉砕するために、これらの粉砕手段を適用します。これにより、効率的な製造プロセスが実現されます。
 
液体ベースの選択: 水、炭酸水、果汁、野菜ジュース、乳製品、植物性ミルクなどの液体ベースを選択することで、緑茶飲料の種類や機能性を拡張し、消費者の好みに合わせた製品開発が可能になります。
 
添加物の利用: 甘味料、酸味料、香料、安定剤、乳化剤、着色料などの添加物を含有させることで、緑茶飲料の風味や飲みやすさを向上させ、製品の多様性を拡大します。
 
製造方法の工程: 茶葉をナノレベルまで超微細粉砕し、液体ベースと混合する工程を含む製造方法を開発します。これにより、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉を用いた緑茶飲料の効率的な製造が可能となります。
 
これらの手段を組み合わせることで、従来の緑茶飲料にはない高い機能性と優れた口当たりを持った新しい緑茶飲料の開発が実現され、課題の解決が図られます。
 
 
 
 
 
User
上記を特許明細書に合った文章に変えてください。
 
ChatGPT
本発明は、ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料及びその製造方法に関するものであり、従来技術における有用成分の吸収効率の低さや口当たりの悪さといった課題を解決することを目的としている。
 
上記の目的を達成するため、本発明による緑茶飲料は、茶葉をナノレベルまで超微細粉砕した後、適切な液体ベースと混合することにより製造される。茶葉のナノレベルまでの超微細粉砕には、高圧破砕、ウェットミリング、バラートミリング、超音波破砕、高速遠心式粉砕機等の粉砕手段が適用される。これにより、茶葉の有用成分の表面積が増加し、吸収効率が向上するとともに、滑らかな口当たりが実現される。
 
また、液体ベースとしては、水、炭酸水、果汁、野菜ジュース、乳製品、植物性ミルク等が選択されることができる。これにより、緑茶飲料の種類や機能性を拡張し、消費者の好みに合わせた製品開発が可能となる。
 
さらに、緑茶飲料には、甘味料、酸味料、香料、安定剤、乳化剤、着色料等の添加物を含有させることができる。これにより、緑茶飲料の風味や飲みやすさが向上し、製品の多様性が拡大される。
 
本発明による緑茶飲料の製造方法は、茶葉をナノレベルまで超微細粉砕する工程、前記超微細粉砕した茶葉を混合する工程、および混合物を液体ベースと混合し緑茶飲料を製造する工程を含む。これにより、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉を用いた緑茶飲料の効率的な製造が実現される。
 
本発明により、従来の緑茶飲料にはない、高い機能性と優れた口当たりを持った新しい緑茶飲料が提供され、従来技術の課題が解決される。これにより、緑茶飲料市場の拡大と消費者の選択肢の増加が期待される。また、ナノレベルまで超微細粉砕された茶葉の利用により、緑茶の有用成分の生理活性が向上し、健康効果の高い緑茶飲料が提供されることが期待される。
 
さらに、本発明の緑茶飲料製造方法は、効率的な製造プロセスを実現し、従来技術に比べて製造コストの削減やエコフレンドリーな製造が可能となる。これにより、緑茶飲料業界の競争力が向上し、持続可能な製品開発が促進される。
 
以上のように、本発明は、ナノレベルまで超微細粉砕した茶葉を用いた緑茶飲料及びその製造方法により、従来技術における課題を解決し、高い機能性と優れた口当たりを持った新しい緑茶飲料を提供することができる。

５月５日に、ChatGPT-4と商品アイデア検討のためのブレインストーミングを行い、「新しい価値を提供する緑茶飲料」で、独創的なアイデアを提案してもらった結果を報告しました。
前提となる「日本の緑茶飲料市場のトレンドと今後の見通し」をChatGPT-4はどう把握しているのでしょう。
 
Model: GPT-4
 
User
伊藤園の「お～いお茶」、サントリーの「伊右衛門」、コカ・コーラの「綾鷹」、キリンの「生茶」などの日本の緑茶飲料市場のトレンドと今後の見通しについて解説してください。
 
ChatGPT
日本の緑茶飲料市場は、健康志向や伝統的な日本文化への関心が高まる中で、引き続き成長が期待される分野です。以下では、主要なブランド「お～いお茶」（伊藤園）、「伊右衛門」（サントリー）、「綾鷹」（コカ・コーラ）、「生茶」（キリン）についてのトレンドと今後の見通しについて解説します。
 
１．健康志向の高まり：
日本では、健康志向が高まり、無添加や低カロリーなどの健康に配慮した商品が人気です。これらの緑茶飲料は、ポリフェノールやカテキンなどの栄養素が豊富であるため、健康への関心が高まる中で需要が増えると予想されます。各企業もこのトレンドを取り入れ、機能性や栄養価を強調した商品展開を行っています。
 
２．プレミアム化の進行：
高級感あるプレミアム商品への需要も高まっています。これに伴い、各ブランドは特別な製法や原料を用いたプレミアムラインを展開しており、消費者の高いニーズに応えています。今後も、さらなるプレミアム化や特別な体験を提供する商品が増えることが予想されます。
 
３．環境への配慮：
環境問題への関心が高まる中、各企業は環境への取り組みを強化しています。リサイクル可能な容器や環境に優しい原料の使用など、環境に配慮した商品開発が求められています。今後は、このような環境への取り組みが競争力を高める要因となるでしょう。
 
４．地域ブランドの活用：
地域性を活かしたブランディングも緑茶飲料市場のトレンドです。特定の産地や製法にこだわった商品が人気を集めており、これらの地域ブランドは消費者の興味を引く要素となっています。今後も、地域性を活かした商品開発が続くことが予想されます。
 
５．オンライン販売の拡大：
新型コロナウイルスの影響で、オンラインショッピングが一層普及しました。このため、各企業はオンライン販売チャンネルの強化に力を入れています。緑茶飲料市場でも、オンライン限定商品やオリジナルブランドの開発が進んでおり、消費者のニーズに応える取り組みが増えています。今後も、オンライン販売の拡大が緑茶飲料市場の成長を支える要因となります。
 
６．海外展開の促進：
日本の緑茶飲料は、海外でも人気が高まっており、各企業は積極的に海外展開を進めています。日本文化や健康志向が世界的に注目される中で、各ブランドはその魅力を最大限に活かした海外展開を行っています。今後、海外市場での競争が激化することが予想されますが、日本の緑茶飲料ブランドが世界市場で更なる成長を遂げることが期待されます。
 
総じて、日本の緑茶飲料市場は、健康志向、プレミアム化、環境への配慮、地域ブランドの活用、オンライン販売の拡大、海外展開の促進など、多様なトレンドが絡み合いながら成長を続けると予想されます。各企業は、これらのトレンドを捉えて柔軟な商品開発やマーケティング戦略を展開し、競争力を高めていくことが求められます。

商品開発や技術開発におけるアイデア創出・練り上げでも、①アイデアが出てこない（技術やユーザーに関する知識の不足）、②そんなの無理（自分たちの技術だけを頼りに実現不可能と判断してしまう）、③そんなの受け入れられない（新技術が開発されても過去のユーザー調査結果から否定されてしまう）、などの同一集団の思い込みによる気づきにくい阻害要因が存在しますが、ChatGPT-4の回答をみていると、①技術やユーザーに関する知識が豊富で、②実現可能性など全く無視し、③過去のデータなど無視した、提案が出てきているように感じますので、人間集団の思い込みを排したアイデア創出・練り上げには適しているような気がしています。
昨日（５月６日）、ChatGPT-4に「緑茶飲料」開発のための新技術について提案してもらった内容を報告しました。
すごいアイデアが出てくることを期待していると、期待外れになってしまいますが、アイデア会議での「たたき台」があればという程度の期待感であれば、結構使えるじゃないか、という感じでした。
質問の仕方にコツがありそうなので、質問を変えてみました。やり取りを繰り返しているとフォーカスしていけそうな感じです。
 
 
以下、一部ですが、やり取りを掲載します。
Model: GPT-4
 
User
緑茶飲料は、茶葉を高温で処理し酵素を失活させるプロセス、茶葉を粉砕するプロセス、茶葉から成分を抽出するプロセス、飲料をボトルに入れるプロセスから成り立っています。それぞれのプロセスで使えそうな医薬品や食品・飲料分野で最近実用化された新技術はありませんか？
 
ChatGPT
それぞれのプロセスで使えそうな医薬品や食品・飲料分野で最近実用化された新技術を以下に紹介します。
 
茶葉を高温で処理し酵素を失活させるプロセス:
 
遠赤外線加熱技術: 均一な加熱が可能で、熱による成分や風味の損失を最小限に抑えることができます。
茶葉を粉砕するプロセス:
冷却粉砕技術: 低温で粉砕することで、熱による成分や風味の変化を防ぎ、品質を維持します。
 
茶葉から成分を抽出するプロセス:
 
冷水抽出技術: 低温での水抽出により、緑茶の栄養成分や風味を保ちつつ、苦みや渋みを抑えた飲料が作られます。
超音波抽出技術: 緑茶の成分を高速・効率的に抽出することができ、生産効率の向上や品質の均一化に貢献します。
超臨界抽出技術: 高圧・高温状態にある二酸化炭素を溶媒として使用し、効率的に成分を抽出する技術です。
 
飲料をボトルに入れるプロセス:
高圧処理技術 (HPP): 緑茶飲料に高圧処理を施すことで、酸化を防ぎ、緑茶の鮮度と栄養成分を維持します。
低温殺菌技術: 緑茶飲料を低温で殺菌することで、熱による成分や風味の変化を最小限に抑えます。
 
これらの新技術は、緑茶飲料の製造プロセスにおいて、品質や風味の向上、健康効果の向上、生産効率の向上などに寄与し、より良い緑茶飲料の開発が期待されます。
 
 
 
 
 
User
茶葉を高温で処理し酵素を失活させるプロセスでは、遠赤外線加熱技術以外にどんな技術が考えられますか？
 
ChatGPT
茶葉を高温で処理し酵素を失活させるプロセスで、遠赤外線加熱技術以外にもいくつかの技術が考えられます。
 
マイクロ波加熱技術: 電磁波を利用して茶葉を効率的に加熱し、酵素を失活させる技術です。マイクロ波加熱は短時間で加熱が可能で、エネルギー消費も抑えられます。また、熱による成分や風味の損失を最小限に抑えることができます。
 
瞬間加熱技術: 高速で茶葉を加熱し、短時間で酵素を失活させる技術です。瞬間加熱により、熱による成分や風味の変化を最小限に抑えることができます。
 
スチーム加熱技術: 高温のスチームを利用して茶葉を加熱し、酵素を失活させる技術です。スチーム加熱は均一な加熱が可能で、熱による成分や風味の損失を最小限に抑えることができます。
 
オーブン加熱技術: オーブンを利用して茶葉を加熱し、酵素を失活させる技術です。オーブン加熱では、加熱温度や時間を調整することで、最適な酵素失活条件を見つけることができます。
 
これらの技術は、遠赤外線加熱技術と同様に、緑茶製品の品質や風味を維持しながら酵素を失活させることができます。それぞれの技術には利点と欠点があり、緑茶製品の特性や生産環境に応じて選択することが重要です。
 
 
 
 
 
User
それぞれの技術には利点と欠点を教えてください。
 
ChatGPT
それぞれの茶葉を高温で処理し酵素を失活させる技術の利点と欠点を以下に説明します。
 
遠赤外線加熱技術
利点:
均一な加熱が可能で、熱による成分や風味の損失を最小限に抑える。
エネルギー効率が良い。
欠点:
設備投資が高額になる場合がある。
加熱速度が遅い場合がある。
 
マイクロ波加熱技術
利点:
短時間で加熱が可能で、エネルギー消費も抑えられる。
熱による成分や風味の損失を最小限に抑える。
欠点:
均一な加熱が難しい場合がある。
マイクロ波に適した加熱容器が必要。
 
瞬間加熱技術
利点:
短時間で酵素を失活させる。
熱による成分や風味の変化を最小限に抑える。
欠点:
設備投資が高額になる場合がある。
加熱条件の調整が難しい場合がある。
 
スチーム加熱技術
利点:
均一な加熱が可能で、熱による成分や風味の損失を最小限に抑える。
湿度を調整できるため、乾燥を防ぐことができる。
欠点:
スチーム発生装置が必要。
無菌状態を維持するのが難しい場合がある。
 
オーブン加熱技術
利点:
加熱温度や時間を調整しやすい。
操作が簡単で、大量生産に適している。
欠点:
加熱のムラが生じる可能性がある。
エネルギー効率が低い場合がある。
 
これらの技術はそれぞれ利点と欠点がありますが、緑茶製品の特性や生産環境に応じて適切な技術を選択することが重要です。また、複数の複数の技術を組み合わせることで、各技術の利点を最大限に活かし、欠点を補完することが可能です。例えば、マイクロ波加熱技術で短時間で加熱し、その後遠赤外線加熱技術で均一な加熱を行うことで、効率的かつ品質の高い緑茶製品の製造が可能となります。
 
緑茶製品の品質や生産効率を向上させるためには、各プロセスで最適な技術を選択し、適切に組み合わせることが重要です。これにより、緑茶の栄養成分や風味を維持しながら、酵素を失活させることができ、より良い緑茶飲料の開発が期待されます。最終的には、それぞれの技術の特性を理解し、緑茶製品の要求に応じて適切な選択を行うことが成功の鍵となります。
 
 
 
 
 
User
茶葉を粉砕するプロセスでは、冷却粉砕技術以外にどんな技術がありますか？
 
ChatGPT
茶葉を粉砕するプロセスで、冷却粉砕技術以外にもいくつかの技術があります。
 
ボールミル粉砕: 球状の粉砕媒体を使用して茶葉を挟み込み、摩擦と衝撃によって粉砕する技術です。粒子サイズの調整が容易で、多様な粉砕ニーズに対応できます。
 
ジェットミル粉砕: 高速で噴射される気体の力を利用して茶葉を粉砕する技術です。高い粉砕効率があり、熱による成分変化が少ないのが特徴です。
 
ハンマーミル粉砕: 高速回転するハンマーによって茶葉を衝撃し、粉砕する技術です。大量の茶葉を効率的に粉砕できますが、熱による成分変化が起こることがあります。
 
ウルトラファインミル粉砕: 高速回転するローターとスターター間で茶葉を粉砕する技術です。非常に細かい粉末を得ることができ、一貫した粒子サイズが特徴です。
 
これらの粉砕技術はそれぞれ特性が異なり、緑茶製品の要求に応じて適切な技術を選択することが重要です。また、熱による成分変化を抑えたい場合は、冷却粉砕技術と組み合わせることで、品質を維持しながら効率的に粉砕することができます。
 
 
 
 
 
User
茶葉を極限迄粉砕するとどの程度の大きさにできますか？
 
ChatGPT
茶葉を粉砕する際、どの程度の大きさまで粉砕できるかは、使用する粉砕技術や機器によって異なります。通常、茶葉は数百ミクロンから数十ミクロンの大きさに粉砕されます。ただし、最先端の粉砕技術を用いることで、更に細かい粒子サイズの茶葉粉末を得ることが可能です。
 
例えば、ウルトラファインミル粉砕技術を使用することで、数ミクロン（μm）から1ミクロン以下の超微粒子の茶葉粉末を作ることができます。このような極めて細かい粒子サイズの茶葉粉末は、食品や化粧品業界での利用が増えており、特に抹茶や緑茶エキスとして高い需要があります。
 
粒子サイズが小さいほど、茶葉の成分がより効率的に抽出されるため、緑茶飲料の風味や栄養価が向上することが期待されます。ただし、粒子サイズが小さすぎると、茶葉の特徴的な風味が損なわれることがあるため、適切な粒子サイズを選択することが重要です。
 
 
 
 
 
User
茶葉をナノメーターレベルにまで細かく粉砕することはできますか？
 
ChatGPT
茶葉をナノメーターレベルにまで細かく粉砕することは、技術的には可能ですが、一般的な粉砕技術では難しいとされています。ナノ粒子サイズの粉末を作成するためには、特殊な粉砕技術や機器が必要になります。
 
ナノ粒子の茶葉を製造するためには、通常、ウェットミリングや高圧均質化、超音波分散などのナノ粉砕技術が使用されます。これらの技術によって、茶葉をナノメーターレベル（1-100 nm）の大きさにまで粉砕することができます。
 
ナノ粒子サイズの茶葉は、表面積が大幅に増加するため、成分の溶出や吸収が向上します。これにより、緑茶飲料の風味や栄養価が一層高まることが期待されます。ただし、ナノ粒子の製造には高度な技術とコストがかかることが多く、また、ナノ粒子の安全性や環境への影響に関する懸念も存在します。そのため、実用化には慎重な検討が必要です。
 
 
 
 
 
User
ウェットミリングや高圧均質化、超音波分散などのナノ粉砕技術について詳しく教えてください
 
ChatGPT
ウェットミリング、高圧均質化、超音波分散は、ナノ粉砕技術の一部です。これらの技術は、粉末をナノメーターレベルにまで細かく粉砕することができます。以下に、それぞれの技術について詳しく説明します。
 
ウェットミリング:
ウェットミリングは、固体粒子を液体媒体（水や溶媒）中で粉砕する方法です。ボールミルやビーズミルが一般的に使用されます。液体媒体の存在により、摩擦熱が効果的に除去され、熱による成分変化を防ぐことができます。また、粒子間の衝突が緩和され、微細な粒子の生成が促進されます。
 
高圧均質化:
高圧均質化は、液体や懸濁液を高圧で均質化弁を通過させることで、粒子をナノサイズにまで細かくする技術です。粒子が高速で衝突し、せん断力や乱流によって粉砕されます。この方法は、高い圧力と短時間での粉砕が特徴で、微細な粒子の生成が可能です。
 
超音波分散:
超音波分散は、超音波振動を利用して粉末をナノサイズにまで分散させる技術です。超音波は、液体中でキャビテーション（液体中の空洞が急速に生成・崩壊する現象）を引き起こし、これによって発生する衝撃波や高速ジェット流が粒子を細かく粉砕します。
 
これらのナノ粉砕技術は、それぞれ特性が異なり、適用分野や目的に応じて適切な技術を選択することが重要です。また、ナノ粒子の製造には高度な技術とコストがかかることが多く、安全性や環境への影響に関する懸念も考慮する必要があります。
 
 
 
 
 
User
茶葉から成分を抽出するプロセスで、冷水抽出技術、超音波抽出技術、超臨界抽出技術以外に、利用できる技術はありますか？
 
ChatGPT
茶葉から成分を抽出するプロセスには、冷水抽出技術、超音波抽出技術、超臨界抽出技術の他にもいくつかの技術が利用できます。以下に、いくつかの代表的な抽出技術を挙げます。
 
熱水抽出技術:
熱水抽出技術は、温水や熱湯を使用して茶葉から成分を抽出する最も一般的な方法です。温度が高いほど、抽出効率が向上しますが、熱によって成分が変化するリスクがあります。
 
スチーム蒸留法:
スチーム蒸留法は、水蒸気を茶葉に通すことで、揮発性成分を抽出する技術です。主に、アロマ成分や揮発性油を抽出する目的で使用されます。
 
マクロレーション（減圧濃縮）法:
マクロレーション法は、溶媒に茶葉を浸漬し、溶媒中に成分を溶出させた後、減圧下で溶媒を濃縮することで、成分を抽出する技術です。減圧下で行うことで、熱による成分変化を最小限に抑えることができます。
 
ソリダリキュレント抽出法（SFE）:
ソリダリキュレント抽出法は、溶媒として主に二酸化炭素を使用し、高圧下で茶葉から成分を抽出する技術です。高圧下で二酸化炭素は液体状態になり、有機溶媒のような抽出性能を発揮します。低温で抽出が可能なため、熱による成分変化を抑えることができます。
 
これらの抽出技術は、それぞれ特性が異なり、目的や適用分野に応じて適切な技術を選択することが重要です。また、緑茶飲料の品質や抽出効率を向上させるために、複数の抽出技術を組み合わせることもあります。
 
 
 
 
 
User
飲料をボトルに入れるプロセスでは、高圧処理技術 (HPP)、低温殺菌技術:以外に利用できる技術はありますか？
 
ChatGPT
飲料をボトルに入れるプロセスで、高圧処理技術(HPP)や低温殺菌技術以外にも、いくつかの保存・殺菌技術が利用できます。以下に、いくつかの代表的な技術を挙げます。
 
熱処理法（加熱殺菌法）:
熱処理法は、飲料を一定時間加熱することで微生物を殺菌し、品質を保つ技術です。代表的な熱処理法には、短時間高温殺菌法（UHT）や過熱水殺菌法があります。熱処理法は、効果的な殺菌が可能ですが、加熱によって飲料の味や栄養成分が変化するリスクがあります。
 
紫外線(UV)殺菌法:
紫外線殺菌法は、紫外線を利用して微生物のDNAを破壊し、増殖を防ぐ技術です。熱を使用しないため、飲料の味や栄養成分の変化が少ないとされています。ただし、濁度が高い飲料では、紫外線が十分に透過しないため、殺菌効果が低下することがあります。
 
パルス電場殺菌法（PEF）:
パルス電場殺菌法は、短時間の強い電場を飲料に印加することで、微生物の細胞膜を破壊し、増殖を防ぐ技術です。熱を使用しないため、飲料の味や栄養成分の変化が少ないとされています。しかし、機器が高価であり、導入にコストがかかることがデメリットです。
 
オゾン殺菌法:
オゾン殺菌法は、オゾンガスを利用して微生物を酸化し、殺菌する技術です。オゾンは強力な酸化剤であり、短時間で効果的な殺菌が可能です。また、オゾンは環境中で酸素に分解されるため、残留物が残らないという利点があります。ただし、オゾンガスの取り扱いには注意が必要です。
 
これらの保存・殺菌技術は、それぞれ特性が異なり、適用分野や目的に応じて適切な技術を選択することが重要です。また、飲料の種類や成分、消費者のニーズに応じて、複数の技術を組み合わせることもあります。さらに、飲料の安全性や品質を向上させるために、保存技術や殺菌技術の研究開発が続けられています。
 
以下は、これらの技術を組み合わせて使用されることがある例です。
 
HPPとUV殺菌法の併用:
高圧処理技術は、効果的な殺菌が可能ですが、紫外線殺菌法と併用することで、さらに殺菌効果を高めることができます。また、この組み合わせは、熱を使用しないため、飲料の味や栄養成分の変化が少ないとされています。
 
熱処理法とオゾン殺菌法の併用:
熱処理法で微生物を殺菌した後、オゾン殺菌法を使用してさらに殺菌効果を高めることができます。オゾンは、短時間で効果的な殺菌が可能であり、残留物が残らないという利点があります。
 
これらの組み合わせにより、飲料の安全性や品質が向上し、消費者にとっても安心して飲むことができる飲料が提供されます。また、新たな技術開発により、さらに効果的で効率的な保存・殺菌技術が今後も登場することが期待されます。

「日本の開発力を甦らせる知財ＤＸ」（アイ・ピー・ファイン 代表取締役社長 古川智昭 著）を読みました。
「過去の資産活用に偏向した知財経営の実態」「質を追求した〝つもり〟の誤った知財戦略がもたらす イノベーションの停滞と知財部門のコストセンター化」「旧態依然の知財業務がもたらす研究開発へのしわ寄せ ムダだらけの特許調査に追われる技術者たち」などそのとおりですね。
「ＤＸでリアルタイムの情報活用を実現する 革新的発明を生む開発現場の知財プラットフォームとは」「理想は事業部や研究所単位で進めるＤＸ 企業別・知財ＤＸへの壁と挑戦」も同感です。
R&D部門、経営企画部門、事業部門、営業部門、マーケティング部門、生産部門等社内の他部門のデータベースや、ChatGPT等の生成AIと組み合わせることで、日本の開発力はより強くなるのではないかと思います。
 
 
「日本の開発力を甦らせる知財ＤＸ」
古川 智昭 著　　2023年4月28日　　株式会社 幻冬舎より発売
https://ipfine.jp/company/media/#shoseki
なぜ、大手企業から革新的な発明が生まれなくなったのか？
権利重視の知財戦略が招いた“空白の30年”
質を追求したはずの知財戦略が企業のイノベーションを妨げている−。低迷する研究開発を救え−。知財システム開発者が説く知財DXの目的とは。
 
第１章   なぜ、日本の開発力は低下したのか…
過去の資産にしがみつく知財経営の実態
第２章   質を追求した〝はず〟の結果誤った知財戦略がもたらす イノベーションの停滞と知財部門のコストセンター化
第３章   知的財産部門がもたらす研究開発へのしわ寄せ ムダだらけの特許調査に追われる技術者たち
第４章   ＤＸでリアルタイムの情報活用を実現する 革新的発明を生む開発現場の知財プラットフォームとは 段階的にＤＸを実現するために 最新のテクノロジーといかに付き合うか 必要なのは高度なＡＩでなく業務を補助する「機能」 情報を多媒体で管理することをやめる 検索データベース毎の業務はやめる ノイズ特許に時間を掛けない 特許評価管理業務は知財グループウェア内で一元的に行う 世界中の特許を日本語で調査できるようにする 特許評価を見える化する 特許業務の進捗状況を見える化する 多種多様な特許情報の収集・整理を自動化して 手作業を極力なくす 他社動向・開発技術動向をリアルタイムで見える化する 特許マップはリアルタイム化する 自社特許の情報を知財グループウェアで活用する 過去データも徐々に格納していく 業務タイトル機能の活用で社内特許調査を見える化する メニューに拘束されない自由でユニバーサルな仕様 システムの導入は企業風土の転換と同義 忘れてはならない業務効率化の目的
第５章   理想は事業部や研究所単位で進めるＤＸ 企業別・知財ＤＸへの壁と挑戦
 
 
日経新聞電子版「私の道しるべ」
https://myroad-online.jp/keyperson/furukawa_tomoaki/
​

昨日（５月５日）は、ChatGPT-4と商品アイデア検討のためのブレインストーミングを行い、「新しい価値を提供する緑茶飲料」で、独創的なアイデアを提案してもらった結果を報告しました。
ブレインストーミングによるアイデア創出・練り上げでは、①アイデアが出てこない（技術やユーザーに関する知識の不足）、②そんなの無理（自分たちの技術だけを頼りに実現不可能と判断してしまう）、③そんなの受け入れられない（新技術が開発されても過去のユーザー調査結果から否定されてしまう）、などの同一集団の思い込みによる気づきにくい阻害要因が存在しますが、ChatGPT-4の回答をみていると、①技術やユーザーに関する知識が豊富で、②実現可能性など全く無視し、③過去のデータなど無視した、提案が出てきているように感じますので、人間集団の思い込みを排したアイデア創出・練り上げには適しているような気がしました。
商品開発や技術開発におけるアイデア創出・練り上げでも、同じだと思い、今日は、ChatGPT-4に「緑茶飲料」開発のための新技術について提案してもらった結果を報告します。
すごいアイデアが出てくることを期待していると、期待外れになってしまいますが、アイデア会議での「たたき台」があればという程度の期待感であれば、結構使えるじゃないか、という感じになると思います。
質問の仕方にコツがありそうですが、やり取りを繰り返しているとフォーカスしていけそうな感じです。
 
以下、一部ですが、やり取りを掲載します。
Model: GPT-4
 
User
医薬品や食品の飲料の分野で最近10年間に実用化された新技術の中から、「緑茶飲料分野における新技術によって提供された緑茶飲料」開発のために必要な新たな技術を10個提案してください。
 
ChatGPT
過去10年間に実用化された新技術の中から、緑茶飲料分野における新技術によって提供された緑茶飲料開発のために必要な新たな技術を10個提案します。
 
１．冷水抽出技術: 緑茶の成分を効率的に抽出する方法として、低温での水抽出技術が開発されました。これにより、緑茶の栄養成分や風味を保ちつつ、苦みや渋みを抑えた飲料が作られます。
 
２．超音波抽出技術: 超音波を利用して緑茶の成分を高速・効率的に抽出する技術です。短時間で緑茶のフレーバー成分を引き出すことができ、生産効率の向上や品質の均一化に貢献します。
 
３．ナノ乳化技術: 緑茶のカテキンやポリフェノールをナノサイズに乳化する技術です。これにより、成分の吸収率が向上し、健康効果が高まります。
 
４．マイクロカプセル化技術: 緑茶成分をマイクロカプセルに封じ込めることで、緑茶の成分が徐々に放出される飲料を開発する技術です。これにより、持続的な健康効果が期待できます。
 
５．高圧処理技術 (HPP): 緑茶飲料に高圧処理を施すことで、酸化を防ぎ、緑茶の鮮度と栄養成分を維持する技術です。
 
６．3Dプリント技術: 緑茶エキスを3Dプリンタで印刷し、オリジナルの形状やデザインを持つ緑茶飲料を作成する技術です。
 
７．遠赤外線乾燥技術: 緑茶の葉を遠赤外線で乾燥させることで、成分が損なわれることなく、風味豊かな緑茶エキスを作成する技術です。
 
８．低温殺菌技術: 緑茶飲料を低温で殺菌することで、熱による成分や風味の変化を最小限に抑える技術です。
９．エキス固形分濃縮技術: 緑茶エキスの固形分を濃縮する技術で、省スペースでの保存や輸送が可能になります。濃縮されたエキスを使用することで、緑茶飲料の製造プロセスが効率化されます。
 
１０．酵素処理技術: 緑茶の成分を特定の酵素で処理することで、緑茶飲料の風味や健康効果を向上させる技術です。例えば、苦みや渋みを減らすために、タンニン分解酵素を使用することができます。
 
これらの新技術を組み合わせて使用することで、緑茶飲料分野において、栄養価や風味の向上、生産効率の向上、持続的な健康効果の提供など、さまざまなメリットを享受できる緑茶飲料の開発が期待されます。
 
 
 
 
 
User
これらの中で、緑茶飲料分野では使われていない技術はどれですか？
 
ChatGPT
過去10年間に実用化された新技術の中で、緑茶飲料分野ではまだ一般的に使われていない技術は、「3Dプリント技術」です。3Dプリント技術は、主に製造業や建築業、医療業界などで利用されており、食品や飲料の分野ではまだ一般的には使用されていません。しかし、将来的には、3Dプリント技術を用いて緑茶エキスを印刷し、独自の形状やデザインを持つ緑茶飲料を作成することが可能になるかもしれません。このような独創的な緑茶飲料は、消費者の興味を引き、新たな市場を開拓するきっかけとなるでしょう。
 
 
 
 
 
User
これらの中で、緑茶飲料分野では使われている技術はどれですか？
 
ChatGPT
これらの新技術の中で、緑茶飲料分野で既に一般的に使われている技術は以下のものが挙げられます。
 
１．冷水抽出技術: 低温での水抽出により、緑茶の栄養成分や風味を保ちつつ、苦みや渋みを抑えた飲料が作られます。
 
２．超音波抽出技術: 緑茶の成分を高速・効率的に抽出することができ、生産効率の向上や品質の均一化に貢献します。
 
３．ナノ乳化技術: 緑茶のカテキンやポリフェノールをナノサイズに乳化することで、成分の吸収率が向上し、健康効果が高まります。
 
４．マイクロカプセル化技術: 緑茶成分をマイクロカプセルに封じ込めることで、緑茶の成分が徐々に放出される飲料を開発することができ、持続的な健康効果が期待できます。
 
５．高圧処理技術 (HPP): 緑茶飲料に高圧処理を施すことで、酸化を防ぎ、緑茶の鮮度と栄養成分を維持します。
 
６．遠赤外線乾燥技術: 緑茶の葉を遠赤外線で乾燥させることで、成分が損なわれることなく、風味豊かな緑茶エキスを作成することができます。
 
７．低温殺菌技術: 緑茶飲料を低温で殺菌することで、熱による成分や風味の変化を最小限に抑えます。
 
これらの技術は、緑茶飲料の品質や風味の向上、健康効果の向上、製造プロセスの効率化などに寄与しており、現在の緑茶飲料市場において重要な役割を果たしています。
 
 
 
 
 
User
エキス固形分濃縮技術、酵素処理技術も緑茶飲料分野では使われていない技術ですね？
 
ChatGPT
すみません、説明が不十分でした。確かに、エキス固形分濃縮技術と酵素処理技術も緑茶飲料分野で使用されている技術です。以下に、それらの技術についての説明を追加します。
 
１．エキス固形分濃縮技術: 緑茶エキスの固形分を濃縮することで、省スペースでの保存や輸送が可能になります。濃縮されたエキスを使用することで、緑茶飲料の製造プロセスが効率化されます。この技術は、緑茶飲料の製造や流通を効率化することで、緑茶飲料の品質向上やコスト削減に貢献しています。
 
２．酵素処理技術: 緑茶の成分を特定の酵素で処理することで、緑茶飲料の風味や健康効果を向上させる技術です。例えば、苦みや渋みを減らすために、タンニン分解酵素を使用することができます。この技術は、緑茶飲料の風味を改善し、消費者の好みに合わせた製品開発を支援しています。
 
従って、3Dプリント技術を除く、上記の9つの技術は緑茶飲料分野で既に使用されている技術です。これらの技術は、緑茶飲料の品質や風味の向上、健康効果の向上、製造プロセスの効率化などに寄与しており、現在の緑茶飲料市場において重要な役割を果たしています。
 
 
 
User
3Dプリント技術以外に、緑茶飲料分野では使われていない技術で、医薬品や食品の飲料の分野で実用化された新技術はありますか？
 
ChatGPT
現在の緑茶飲料分野ではまだ一般的に使われていないものの、医薬品や食品・飲料分野で実用化された新技術として、以下の技術が挙げられます。
 
１．エディブルコーティング技術: 食品に直接食べられる薄い保護膜を施す技術で、酸素や水分、微生物から保護することができます。緑茶飲料においては、固形緑茶製品の開発や緑茶エキスの安定化に役立つ可能性があります。
 
２．超臨界抽出技術: 高圧・高温状態にある二酸化炭素を溶媒として使用し、効率的に成分を抽出する技術です。緑茶飲料分野ではまだ一般的でないが、緑茶エキスの抽出に活用できる可能性があります。
 
３．蛍光標識技術: 分子レベルで蛍光標識を利用して、成分の追跡や解析が可能になる技術です。緑茶飲料分野では、成分の吸収や代謝の研究に役立てることができます。
 
４．バイオセンサー技術: 生物学的な検出要素を利用して、特定の成分や物質を検出・測定する技術です。緑茶飲料分野では、品質管理や成分検査に活用できる可能性があります。
 
５．ゲノム編集技術（CRISPR-Cas9等）: 遺伝子操作によって、特定の成分の生産や抗酸化作用を向上させる技術です。緑茶飲料分野では、遺伝子操作によって改良された緑茶品種の開発に活用できる可能性があります。
 
これらの技術は、緑茶飲料分野での利用がまだ一般的ではありませんが、今後の技術革新によって緑茶飲料の品質向上や新たな製品開発に貢献する可能性があります。

情報の科学と技術2023 年 73 巻 5 号に掲載された「AI サービスを活用した知財情報解析を含む競合調査の提案」（パテント・インテグレーション株式会社 代表取締役 大瀬佳之 弁理士)は、ChatGPT等の生成AIと特許情報解析ツール組合せによる競合調査を提案しています。「従来，特定の大企業のみが実行可能であった大規模な情報収集，情報調査といったものが，AI ツールや特許情報解析ツールを組み合わせて活用することにより，中小企業，スタートアップ等でも実行可能になりつつある」という考えで、同感です。
 
AI サービスを活用した知財情報解析を含む競合調査の提案
情報の科学と技術　2023 年 73 巻 5 号 p. 187-191
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/73/5/73_187/_pdf/-char/ja
近年 ChatGPT を代表とする，AI ツールの様々な業務への適用が注目を浴びている。本稿では，競合調査において AI ツールと特許情報解析ツールを上手に組み合わせて活用することにより，高価な情報サービスを利用することなしに，効率的に充実した競合調査を実現する方法を提案する。競合調査は，知財戦略の立案や，企業の競争優位性の確保にとって重要である。従来，特定の大企業のみが実行可能であった大規模な情報収集，情報調査といったものが，AI ツールや特許情報解析ツールを組み合わせて活用することにより，中小企業，スタートアップ等でも実行可能になりつつあると考える。
 
思考の構造化－大瀬 佳之 氏（パテント・インテグレーション株式会社 代表取締役　Smart-IP株式会社 取締役兼CTO　IPTech弁理士法人 特許事務部副部長・弁理士）－
YouTubeチャンネル「野崎篤志のイーパテントチャンネル」2023-04-19
https://www.youtube.com/watch?v=0CXLjUcVd-0&t=3s
 
知財担当者のための競合調査フレームワークの提案
パテントVol. 75　No. 9 P.125 (2022)
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4060
 
知財担当のための特許情報を用いた俯瞰分析〜競合調査・分析／報告資料の作成方法について〜　22/4/2022
 https://yorozuipsc.com/blog/5859706

昨年１１月に単行本「付加価値のつくりかた」を出した、キーエンス出身の株式会社カクシン 代表取締役 CEO 田尻望 氏がゲストとして話している『ChatGPT時代の営業』(1回約30分 2回のシリーズ)は、前編が「ChatGPTに全フリする理由／エンジニア視点から見た営業とコンサル／組織の８割の人より賢い／人の仕事は「価値の確定」／アポ数50と８の営業の差／付加価値の高い営業の共通点」、後編が「ChatGPTを使った顧客分析・仮説設計・営業トーク作成／AI×人×付加価値創造＝超トップビジネスパーソン化／キーエンスに追いつきやすくなる／マーケティグと商品企画の変化」という内容でした。
「ChatGPTが組織の８割の人より賢い」など、そういう視点でChatGPTの活用を考えるべきかもしれ。ないなあという新たな視点を示してくれています。
 
【ChatGPT時代の営業】ChatGPTを使った顧客分析・仮説設計・営業トーク作成／AI×人×付加価値創造＝超トップビジネスパーソン化／キーエンスに追いつきやすくなる／マーケティグと商品企画の変化（約２２分）　PIVOT 公式チャンネル2023/05/02
https://www.youtube.com/watch?v=sPDfQo1zwmo
＜目次＞
00:00　ダイジェスト
00:33　応用編
04:41　GPTで早さが格段に変わる
08:07　超トップビジネスパーソン化
09:26　付加価値生産性を向上させるために
16:07　GPTをマーケティングで活用する
18:30　AIと共存していく
＜ゲスト＞
田尻 望｜カクシン CEO
 
 
単行本「付加価値のつくりかた」
https://kanki-pub.co.jp/pub/book/details/9784761276362
キーエンス出身の著者が仕事の悩みをすべて解決する「付加価値のノウハウ」を体系化。

ChatGPT-4と商品アイデア検討のためのブレインストーミングを行いました。テーマは「新しい価値を提供する緑茶飲料」で、「独創的なアイデアを10個提示してください。」と打ち込むと、「新しい価値を提供する緑茶飲料の独創的なアイデア10個をご提案します。」と１０個のアイデアを提案してきました。
また、『緑茶本来の力をこれまで以上に引き出した緑茶飲料という考え方をベースに、「新しい価値を提供する緑茶飲料」の独創的なアイデアを10個提示してください。』と打ち込むと緑茶本来の力を最大限に引き出すことを重視した、独創的なアイデアを10個提案します。」と返ってきました。
若い女性向けに、若い男性向けに、中高年の女性向けに、中高年の男性向けに、子供向けに、というふうに対象を特定していくと、それに対応した提案が返ってきました。もっとインパクトが欲しいと注文すると奇抜な提案がでてきました。
ブレインストーミングによるアイデア創出・練り上げでは、①アイデアが出てこない（技術やユーザーに関する知識の不足）、②そんなの無理（自分たちの技術だけを頼りに実現不可能と判断してしまう）、③そんなの受け入れられない（新技術が開発されても過去のユーザー調査結果から否定されてしまう）、などの同一集団の思い込みによる気づきにくい阻害要因が存在しますが、ChatGPT-4の回答をみていると、①技術やユーザーに関する知識が豊富で、②実現可能性など全く無視し、③過去のデータなど無視した、提案が出てきているように感じますので、人間集団の思い込みを排したアイデア創出・練り上げには適しているような気がします。
 
以下、一部ですが、やり取りを掲載します。
 
新しい価値を提供する緑茶飲料　
Model: GPT-4
 
User
あなたと商品アイデア検討のためのブレインストーミングを行いたいと思います。テーマは「新しい価値を提供する緑茶飲料」です。独創的なアイデアを10個提示してください。
 
ChatGPT
新しい価値を提供する緑茶飲料の独創的なアイデア10個をご提案します。
１．"モーメント緑茶" - ストレス解消効果があるアロマオイルやハーブを配合した緑茶飲料。リラックスしたい時に最適です。
２．"ダイエット緑茶" - 体重管理やダイエットに役立つ成分（L-カルニチンやガルシニアカンボジア抽出物など）が配合された緑茶飲料。
３．"緑茶スムージー" - 緑茶とフルーツやヨーグルトをミックスした、栄養価が高く美味しいスムージータイプの緑茶飲料。
４．"緑茶ラテ" - 特製の緑茶エキスとミルクを組み合わせた、クリーミーで風味豊かな緑茶飲料。
５．"緑茶ショット" - 濃縮緑茶エキスを使用し、手軽に緑茶の健康効果を摂取できるショットタイプの飲料。
６．"緑茶ゼリードリンク" - 緑茶とゼリーの相性を活かした、楽しく飲める新食感の緑茶飲料。
７．"炭酸緑茶" - 緑茶に炭酸を加えた、爽快感あふれる緑茶飲料。暑い夏にぴったりです。
８．"緑茶プロテイン" - 緑茶エキスに高品質なプロテインを配合した、筋トレやダイエットに適した機能性緑茶飲料。
９．"オーガニック緑茶" - 厳選されたオーガニック栽培の緑茶葉を使用し、環境に配慮した緑茶飲料。
１０．"緑茶エナジードリンク" - 緑茶エキスにカフェインやビタミンをプラスした、エナジーを補給する機能性緑茶飲料。
 
これらのアイデアは、新しい価値を提供する緑茶飲料の市場において、競合他社と差別化された商品開発につながることでしょう。お試しください。
 
 
User
緑茶本来の力をこれまで以上に引き出した緑茶飲料という考え方をベースに、「新しい価値を提供する緑茶飲料」の独創的なアイデアを10個提示してください。
 
ChatGPT
緑茶本来の力を最大限に引き出すことを重視した、独創的なアイデアを10個提案します。
１．"超高圧抽出緑茶" - 超高圧抽出法を用いて、緑茶のカテキンやアミノ酸などの成分をこれまで以上に抽出し、高い栄養価を持つ緑茶飲料。
２．"冷凍真空緑茶" - 真空凍結乾燥法を用いて、緑茶の鮮度と栄養成分を長期間保持できる新しいタイプの緑茶飲料。
３．"発酵緑茶" - 緑茶葉を特殊な発酵プロセスを経て製造し、緑茶の抗酸化作用や消化促進効果を高めた発酵緑茶飲料。
４．"緑茶葉のエイジング" - 熟成させた緑茶葉を使用することで、独特の風味と緑茶本来の力を引き出した高級感あふれる緑茶飲料。
５．"ナノカプセル化緑茶" - 緑茶成分をナノカプセル化し、効率的に体内に吸収されるように改良した緑茶飲料。
６．"緑茶エキス精製技術" - 高度な精製技術を用いて、緑茶の有効成分を高濃度に抽出し、より効果的な緑茶飲料を開発。
７．"緑茶ハイブリッド" - 緑茶の異なる品種を組み合わせることで、新しい風味や効果を生み出す独自の緑茶飲料。
８．"マイクロ泡緑茶" - 超微細な泡を作り出す技術を利用して、緑茶成分がより効率的に体内に吸収される緑茶飲料。
９．"遠赤外線焙煎緑茶" - 遠赤外線を用いた焙煎法で緑茶葉を仕上げることで、緑茶成分がより豊富になった緑茶飲料。
１０．"遺伝子編集緑茶" - 遺伝子編集技術を用いて、緑茶のカテキンやアミノ酸などの成分を増加させることで、緑茶本来の力をより引き出した緑茶飲料。
 
これらのアイデアは、緑茶本来の力を最大限に引き出すことを目的とした新しい価値を提供する緑茶飲料を開発するためのインスピレーションになるでしょう。これらの独創的な商品は、市場に新たなトレンドを生み出し、緑茶飲料業界をリードする存在になる可能性があります。

クラフトビール大手のヤッホーブルーイングは4月27日、対話型人工知能「ChatGPT」の導入を見据えた検証作業を進めると発表しました。
クラフトビールの開発やマーケティングなど幅広い分野で、ChatGPTの活用を検証するとのことです。
こうした取り組みが今後広がるでしょう。
 
 
ヤッホーブルーイング、ChatGPT導入へ　開発・マーケなど検証　2023.05.01
https://news.nissyoku.co.jp/news/oka20230427012213886
 
ChatGPT全社導入に向けた検証プロジェクトを始動　2023-04-27
https://yohobrewing.com/news_release/chatgpt/
クラフトビールのレシピ開発や業務効率化への活用を検証　社内利用ガイドラインの整備へ
株式会社ヤッホーブルーイングでは2023年5月上旬ごろより約1カ月間、ChatGPTの検証プロジェクトを実施します。年内の全社への導入を見据えて、社内有志9名の社員が、クラフトビールの開発・マーケティング・広報・営業・通販・物流・顧客対応など幅広い分野でChatGPTの活用を検証します。
 
年内の全社導入を見据えて有志9名の社員が集まり幅広い分野で検証
全社からChatGPTの具体的な活用事例のアイデアを持つ社員9名が集まり、約１ヶ月の期間で具体的な活用事例を創出するとともに、ChatGPTの得意・不得意な領域を検証します。現実的な環境検討の元データを収集するとともに、効果的な利用方法のガイドライン整備を行い年内の全社導入を目指します。
 
検証イメージ
分野
検証アイデア

製造
クラフトビールのレシピ開発サポートと効率化、醸造技術の情報収集、論文要約

マーケティング
リサーチや分析の精度とスピード向上、クリエイティブ制作プロセスのアップデート

広報
情報収集の効率化、ニュースリリースや記事作成の効率化、危機管理の検証

営業
営業活動のメンター化、取引先への優良な情報提供

物流
販売計画/流通加工計画などの最適化、倉庫業務改善の情報収集、外国人スタッフ向けの外国語翻訳

通販
EC運営の効率化、ECサイト制作、SEO対策

顧客対応
問い合わせ対応の自動化、メール（テンプレ）やお知らせ文の作成/修正

ChatGPTに入力した情報は学習データに再利用されるため、機密情報の漏洩リスクがあり法人では利用することが難しい状況でした。しかし、GPT-3.5以降から、ChatGPT API経由で送信した情報に限り”学習データとして再利用しない”ように規約が更新されました。今回、ChatGPT APIを利用した法人向けのサードパーティ製（対象製品の開発元・販売元ではない第三者による関連製品）ChatGPTを活用することで、情報漏洩のリスクを最小限に抑えて検証を始めます。

ChatGPTは自然言語を理解し生成する能力があり、コンテンツ制作や対話システムなど幅広い用途で利用されています。しかし、製造業の商品開発への応用例はあまり知られていません。
 
製造業の商品開発では、ブレインストーミングによるアイデア創出・練り上げが重要です。しかし、①アイデアが出てこない（技術やユーザーに関する知識の不足）、②そんなの無理（自分たちの技術だけを頼りに実現不可能と判断してしまう）、③そんなの受け入れられない（新技術が開発されても過去のユーザー調査結果から否定されてしまう）、などの同一集団の思い込みによる気づきにくい阻害要因が存在します。
 
ChatGPTをアイデア創出・練り上げのツールとして活用することで、こうした同一集団の思い込みに起因する阻害要因を排除し、新たな商品開発の議論を活発化させることができます。
 
5月2日に静岡放送（SBS）で放送されたニュース『「AIに任せられる仕事はAIに」広がるチャットGPT　業務効率化・商品開発…注意点も多く』では、ChatGPTを商品開発に取り入れた企業として、創業116年の丸七製茶が紹介されました。
 
「（日本茶の）消費が伸び悩んでいる中で、小容量化やティーバッグなど新しいユーザー獲得に繋がる取り組みが必要ではないか」といったChatGPTのコメントを商品開発に反映させたとのことです。また、「ティーバッグは安価なイメージがあるため、そのイメージを変える取り組みが必要だ」という意見も取り入れられました。
 
今後、このような事例が増えることが期待されます。


​５月２日に静岡放送(SBS)で放送されたニュース『「AIに任せられる仕事はAIに」広がるチャットGPT　業務効率化・商品開発…注意点も多く』
https://www.youtube.com/watch?v=pXU7Bn1SaIA
＜丸七製茶　鈴木成彦社長＞
「こちらが『前代未聞』というティーバッグです。1万2000円で販売しています。チャットGPTのコメントを反映させて商品化したもの」
丸七製茶が2022年12月から販売している超高級ティーバッグ「前代未聞」。これまで販売したことのなかった1万円を超えるティーバッグですが、チャットGPTのコメントが商品化の決め手になりました。
＜丸七製茶　鈴木成彦社長＞
「（日本茶の）消費がなかなか思うように伸びていない中で、小容量化やティーバッグといった新しいユーザーの獲得につながるような取り組みをすべきではないかと。チャットGPTがティーバッグは安価なイメージがあるので、そのイメージを変えていく取り組みが必要だと」
丸七製茶ではチャットGPTの意見を踏まえた商品を続々と開発中です。
 

知財管理　Vol. 73　No. 4　P.418 (2023)に掲載された株式会社イーパテント 代表取締役社長／知財情報コンサルタント 野崎篤志氏の論説「特許スコアリング・レイティングの活用方法」が、イーパテントのホームページにアップされており、全文をダウンロードできます。
特許価値評価においては、自社における評価を重視する伝統的な考え方に加え、客観的な評価を重視する考え方が採用されてきています。今回の論文は、特許価値評価における特許スコアリングの位置づけ，上市されている各種特許スコアリング・ツールの整理とスコアリング算出の考え方について整理した上で，特許スコアリングの活用場面として特許ポートフォリオの棚卸，自社ポジショニングおよび重要特許の把握を取り上げています。
併せて、特許スコアリングを利用する際の留意点についても注意を促している点も重要な指摘です。
 
 
代表・野崎篤志が『知財管理誌』に「特許スコアリング・レイティングの活用方法」を寄稿2023-05-01
http://e-patent.co.jp/2023/05/01/jipa2023_april/
 
特許スコアリング・レイティングの活用方法
知財管理　Vol. 73　No. 4　P.418 (2023)
http://e-patent.co.jp/wp/wp-content/uploads/2023/05/%E7%9F%A5%E8%B2%A1%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%AA%8C-%E7%89%B9%E8%A8%B1%E3%82%B9%E3%82%B3%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%BB%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E6%B4%BB%E7%94%A8%E6%96%B9%E6%B3%95.pdf
　抄　録　特許スコアリングは知財情報を経営・事業に活かすIPランドスケープやコーポレートガバナンス・コードへの対応をはじめとして，様々な場面への活用が期待されている。本稿では特許価値評価における特許スコアリングの位置づけ，上市されている各種特許スコアリング・ツールの整理とスコアリング算出の考え方について整理した上で，特許スコアリングの活用場面として特許ポートフォリオの棚卸，自社ポジショニングおよび重要特許の把握を取り上げた。最後に，特許スコアリングを利用する際，事業貢献の視点，業種・業界構造による出願特性，ノウハウの重要性，被引用回数の有効性および評価対象技術の新規性に留意すべきであることを述べる。
目　次
1． はじめに
2． 特許価値評価とスコアリング
2．1 特許価値評価における大前提
2．2 特許価値評価の種類とスコアリングの位置づけ
2．3 特許スコアリングとその考え方
3． 特許スコアリングの活用場面と使い方
3．1 特許スコアリングの活用場面
3．2 特許ポートフォリオの棚卸（権利維持・放棄の検討）
3．3 技術動向分析・競合他社分析における自社ポジショニングおよび重要特許の把握
3．4 その他の活用場面
4． 特許スコアリングを利用する際の留意点
4．1 事業貢献の視点
4．2 業界・業種構造による出願特性
4．3 ノウハウの重要性
4．4 被引用回数の有効性
4．5 評価対象技術の新規性
5． おわりに
 
#特許価値評価 レイティング・スコアリングの考え方－イーパテ®お昼のミニ講座 Vol.19
野崎篤志のイーパテントチャンネル-調査・分析系中心-  2022/11/16 にライブ配信
https://www.youtube.com/watch?v=jjlGEOnn_Lk
今回は「特許価値評価－レイティング・スコアリングの考え方」です。
2021年6月のコーポレートガバナンス・コード改訂で「知的財産への投資」について投資家向けの情報発信・開示が求められるようになった影響もあり、最近統合報告書などで特許価値評価について掲載する企業が散見されます。
今回は最近の開示事例－旭化成や帝人、東亜合成など－を踏まえて特許価値評価におけるレイティング・スコアリングの考え方・捉え方について解説していきます。

５月１日、東京大学大学院工学系研究科 松尾豊 教授が理事長の日本ディープラーニング協会(JDLA: Japan Deep Learning Association)が、「生成AIの利用ガイドライン」を生成AIの活用を考える組織がスムーズに導入できるように、利用ガイドラインのひな形を「生成AIの利用ガイドライン」として策定し、公開しました。
このひな形を参考に、それぞれの組織内での活用目的等に照らして、適宜、必要な追加や修正を加えて使用することを想定していて、「最低限、定めておいたほうが望ましい」と思われる事項を中心に作成したということです。
「企業がChatGPTを利用する上では大きく分けて、自社内オンプレミスで利用する場合、生成AI事業者が提供しているサービスを利用する場合、事業者が生成AI事業者が提供しているAPIで作成したサービスを利用する場合、の3パターンがあります。入力するデータの懸念として、個人情報や秘密情報を入力してしまう、他人の著作物を入力してしまうといった懸念や、出力されたものの権利など、3つの観点でリスクがそれぞれ異なるため、自社が使おうとしているものがどのパターンなのか把握することが重要です」ということで、
各企業の利用パターンでリスクの内容は異なってきますが、利用ガイドラインの内容は「データ入力に際して注意すべき事項」「生成物を利用するに際して注意すべき事項」という2パートで構成されています。
ポイントが明確になっているので、【簡易解説付】版がおすすめです。
 
 
JDLAが「生成AIの利用ガイドライン」を公開、企業の活用を促進
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/15110/
 
日本ディープラーニング協会(JDLA)「生成AIの利用ガイドライン」
https://www.jdla.org/document/?utm_source=direct&utm_medium=event
生成AIの活用を考える組織がスムーズに導入を行っていただけるように、利用ガイドラインのひな形を策定し、公開します。
このひな形を参考に、それぞれの組織内での活用目的等に照らして、適宜、必要な追加や修正を加えて使用ください。
※今回、示したものは最初のバージョンですが、今後、フィードバックをいただきながら、改訂していく予定です。
※『生成AIの利用ガイドライン』に関するご意見やご感想はこちらよりお寄せください。
※2023年5月1日に開催した、本資料公開に関する記者発表会の模様もJDLA公式YouTubeチャンネルにて公開中です
生成AIの利用ガイドラインの作成にあたって
生成AIの利用ガイドライン【条項のみ】(2023年5月公開)
生成AIの利用ガイドライン【簡易解説付】(2023年5月公開)
 
 
日本ディープラーニング協会(JDLA)「生成AIの利用ガイドライン」公開 記者発表会
https://www.youtube.com/watch?v=ULYBJQm7vXQ
2023/05/01 にライブ配信（約５７分）
JDLAは、企業や⾃治体における⽣成AI利活用のためのガイドラインの雛形を作成し、一般公開いたします。
本イベントでは、「⽣成AIの利用ガイドライン」公開の背景や本ドキュメントの内容について、発表させていただきます。メディアの皆様に向けて開催いたしますが、イベントの様子はこちらにて公開し、どなたでもご視聴いただけます。
▼「⽣成AIの利用ガイドライン」の配布について
また、本資料は、本イベント開始時刻（2023年5月1日 11時）より、JDLAサイトにて公開し、どなたでもダウンロードいただけます。是非多くの方にご活用いただけましたら幸いです。
https://www.jdla.org/document/?utm_source=direct&utm_medium=event
 
[イベント概要]
◇⽇時：
　2023 年5 ⽉1 ⽇（⽉） 11:00〜12:00
◇出席者：
　松尾豊、柿沼太⼀、井﨑武⼠
◇概要：
　1. ご挨拶
　2.「⽣成AI の利⽤ガイドライン」公開の背景について
3.「⽣成AI の利⽤ガイドライン」の内容について
　4. 質疑応答
 
企業･組織でのChatGPT利用ガイドライン雛形（テンプレート）が公開！松尾教授率いるJDLAが5月1日に作成　　リモートワーク研究所【リモ研】
https://www.youtube.com/watch?v=V69Uv8isuwQ

パテントVol. 76　No. 3 P71(2023)に掲載されている加島広基弁理士、押谷昌宗弁理士の「スタートアップ経営者と知財をざっくばらんに語る夕べ」は、お二人が主催されているオンラインイベント（YouTube チャンネル「知財実務オンライン」の特別編第 9 回、2022/6/17 配信：無料アーカイブも視聴可能、約1時間４６分）の内容をダイジェストしたものです。
以下の６つの質問に対するスタートアップ経営者３名からの回答とフリーディスカッションから得られた知見が紹介されていて、参考になります。
知財との最初の出会いは？会社で知財に取り組むようになったきっかけは？
知財で何かトラブルに巻き込まれたことは？逆に知財に力を入れていたことにより助かったと思う場面は？
知財への取り組みは面倒？利益を直接生まないのに費用ばかりかかる？
弁理士／弁護士等の専門家からどのようなアドバイスがあると事業に役立つ？
社内に専門家がいないとき、外部の専門家とはどのように付き合っていた？
1 人目の知財担当者を採用するとしたら、どのような状況／フェーズか？
 
（特別編第9回）知財実務オンライン：「スタートアップ経営者と知財をざっくばらんに語る夕べ」
https://www.youtube.com/watch?v=TqfBdUdfnok
 
スタートアップ経営者と知財をざっくばらんに語る夕べ
https://jpaa-patent.info/patent/viewPdf/4156
要　約
　スタートアップ界隈に知財の重要性が広まりつつある中で、様々なところでスタートアップ経営者に知財活動を語ってもらうイベントが増えている。これらのイベントは特許庁や日本弁理士会が主催／共催していることが多く、知財面からみたスタートアップ支援についての話が多い。そこで、スタートアップの経営者の視点から、事業全体における知財の位置づけや知財をどのように捉えているかについて、忌憚のないお話を伺いたく、3 名のスタートアップ経営者をお招きして「スタートアップ経営者と知財をざっくばらんに語る夕べ」と称するオンラインイベントを開催した。本稿では、6 つの質問に対するスタートアップ経営者からの回答とフリーディスカッションから得られた知見を紹介する。
目次
1.はじめに
2.スタートアップ経営者の紹介
3.質疑応答
　3.1　知財との最初の出会いは？会社で知財に取り組むようになったきっかけは？
　3.2　知財で何かトラブルに巻き込まれたことは？逆に知財に力を入れていたことにより助かったと思う場面は？
　3.3　知財への取り組みは面倒？利益を直接生まないのに費用ばかりかかる？
　3.4　弁理士／弁護士等の専門家からどのようなアドバイスがあると事業に役立つ？
　3.5　社内に専門家がいないとき、外部の専門家とはどのように付き合っていた？
　3.6　1 人目の知財担当者を採用するとしたら、どのような状況／フェーズか？
　3.7　知財への取り組みを躊躇しているスタートアップ経営者に向けての一言
4.その他のコメント
5.まとめ

４月２６日に行われた、セミナー「ChatGPTの活用を見据えたAIによる特許書類作成の戦略的な活用方法」（【講師】白坂 一 弁理士、約１時間１０分）がYouTubeにアップされています。
リーガルテックの歴史から、AIを活用した特許調査、特許評価、特許作成の３つの観点から解説されています。
AI Samuraiは、AIを活用した特許調査、特許評価、特許作成のツールとして、評価が高くなってきていますが、さらに、近いうちに、AI SamuraiにChatGPTが組み込まれ、性能がアップするということで、期待しています。
 
 
「ChatGPTの活用を見据えたAIによる特許書類作成の戦略的な活用方法」
https://www.youtube.com/watch?v=zQybCFT5Alc
AI（人工知能）の登場によって、企業の特許業務や特許戦略にはどのような変化が起こるのか。AIによって、特許作成の業務が肩代わりされていく時代が到来したとき、知財の専門家である、企業の知的財産部の方々や弁理士は、どのような仕事振りが求められるのか。経済産業省グレーゾーン解消制度において、AIによる特許作成は、”適法”の見解を得たことにより、特許戦略は、短期的には変化が無いように見えても、長期的には大きく変わる可能性がある。AIによる特許作成の業務の効率化は言うまでもなく、業務の品質向上と、特許戦略にどのように変化していくのか。Chat GPTの活用を見据え、新たな特許戦略の策定のきっかけになることを狙いとします。
Chat GPT時代の到来によって、いままで、リーガルテックに興味がなかった方も、興味を持って聴いていただけると思います。
そのうえで、リーガルテックの歴史から、AIを活用した特許調査、特許評価、特許作成の３つの観点から解説します。
さらに、AIによる特許作成の実現によって、特許戦略は大きな変化が起こることが予想されます。Chat GPT到来によって、特許の世界が大きく変わることを感じていただけると思います。
【講師】
白坂　一（しらさか　はじめ） 氏
弁理士法人白坂 SHIRASAKA Patent Attorney Corporation
【略歴】
博士（知識科学）、弁理士、国家試験知的財産管理技能検定委員、
弁理士法人白坂 創業者、経済産業省Healthcare Innovation Hubアドバイザー
防衛大学校 理工学部 卒業。機械学習による画像処理の研究で横浜国立大学院 環境情報学府 博士前期課程修了。
AIと人間の進歩性に関する協働に関する研究で、北陸先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　博士後期課程修了。富士フイルム知的財産本部に8年間在籍。
2011年、白坂国際特許事務所（現 弁理士法人白坂）を設立、米ナスダック上場のビッグデータ解析企業の関連会社の社長を兼任。2015年に株式会社AI Samurai（旧ゴールドアイピー）を創業。
収録日：2023年4月26日
 
プログラム         
※変更の可能性があります
1．リーガルテックと知財戦略
2. IP Landscapeと特許AI評価
3．AIによる特許作成
4. グレーゾーン解消制度
5．攻めの特許戦略　特許は質よりも量！？
6. 守りの特許戦略　AIを用いた知財保険
7. Chat GPT時代のAIによる特許作成の進化

本件の概要は、下記の通りですが、「本件審決の判断には誤りがある。」として特許庁に差し戻すことができたにもかかわらず、「本願発明３０と引用発明とは、その技術的意義において同一であり、本願発明３０において、ベクタープラスミドのフィラー又はスタッファーポリヌクレオチド配列の長さを「７．０ないし１０．０Ｋｂの長さ」という特定の範囲の長さにしたことは実質的な相違点とはいえない。」と、本願明細書の具体的な記載にまで踏み込んで審決には記載されていない「７．０ないし１０．０Ｋｂの長さ」という数値限定の「技術的意義」を判断し、判決しました。「本件審決の判断には誤りがある。」として特許庁に差し戻すのではなく、踏み込んだ判断をすることで早期に決着をつけるやり方で、良いやり方だと思います。
（概要）
原告は、「スタッファー／フィラーポリヌクレオチド配列を含むベクターおよびその使用方法」という発明に関する特許出願を行いましたが、特許庁から新規性及び進歩性を欠くとして拒絶査定を受けました。原告は、拒絶査定不服審判を請求したが、不成立審決を受けたため、本件訴訟を提起しました。本件訴訟では、原告の主張する発明と引用文献に記載された発明との間に相違点があるかどうかが争点となりました。知的財産高等裁判所は、原告の主張する発明は引用文献に記載された発明と同一であり、また、仮に相違点があるとしても、当業者が容易になし得た発明であるとして、原告の請求を棄却しました。
 
令和３年（行ケ）第１０１３５号   判決要旨
https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/565/091565_point.pdf
令和４年１１月３０日判決言渡
令和３年（行ケ）第１０１３５号 審決取消請求事件　判 決
https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/565/091565_hanrei.pdf
 
特許　令和3年（行ケ）第10135号「スタッファー／フィラーポリヌクレオチド配列を含むベクターおよびその使用方法」（知的財産高等裁判所　令和4年11月30日）
https://ipforce.jp/articles/soei-patent/hanketsu/2023-03-01-5768
 
特許　令和３年（行ケ）第１０１３５号「スタッファー／フィラーポリヌクレオチド配列を含むベクターおよびその使用方法」（知的財産高等裁判所　令和４年１１月３０日）
https://www.soei.com/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E3%80%80%E4%BB%A4%E5%92%8C%EF%BC%93%E5%B9%B4%EF%BC%88%E8%A1%8C%E3%82%B1%EF%BC%89%E7%AC%AC%EF%BC%91%EF%BC%90%EF%BC%91%EF%BC%93%EF%BC%95%E5%8F%B7%E3%80%8C%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%83/
 
数値限定発明の論点
https://www.soei.com/wp/wp-content/uploads/2022/03/%E6%95%B0%E5%80%A4%E9%99%90%E5%AE%9A%E7%99%BA%E6%98%8E%E3%81%AE%E8%AB%96%E7%82%B9.pdf
  

本件については、高石秀樹弁護士のTwitter｛弁護士・高石秀樹の特許チャンネル（弁護士/弁理士/米国CAL弁護士、PatentAgent試験合格） on Twitter:｝をみて興味を持ち、従来通りGoogle検索で、判決と判決に対する評釈などが出ていないかを探し、それで漏れがないかをChatGPT-4（＋WebChatGPT）、Perplexity.AI、Bing AI Chat(OpenAIのGPT-4使用)でチェックしました。高石秀樹弁護士のTwitterはでてきませんでしたが、漏れがないことは確認できました。
また、それぞれに文章作成の指示を出し文章を作成しましたが、要約的な文章にはなりますが、それ以上にはなりませんでした。
そこで、『「本件審決の判断には誤りがある。」として特許庁に差し戻すのではなく、踏み込んだ判断をすることで早期に決着をつけるやり方で、良いやり方だと思います。』という私の感想を示し、これに肉付けしてふくらませようとすると、かなりふくらませることができました。下記のとおりです。
 
１．ChatGPT-4（そのまま）
User
『「本件審決の判断には誤りがある。」として特許庁に差し戻すのではなく、踏み込んだ判断をすることで早期に決着をつけるやり方で、良いやり方だと思います。』を肉付けしてふくらませてください。
 
ChatGPT
この文は、特許審査の決着に関する意見を述べています。その主張は、特許庁に審査結果を差し戻すのではなく、より具体的な判断を下して早期に決着をつける方法が良いというものです。この意見を肉付けしてふくらませるには、以下のように説明することができます。
 
特許審査においては、適切な判断が求められることが非常に重要です。しかし、特許庁に審査結果を差し戻すという方法は、審査プロセスが長引く原因となり、結果的に関係者の負担が増すことがあります。そのため、より踏み込んだ判断を下すことが求められます。
 
この踏み込んだ判断とは、具体的には特許の要件を厳密に検証し、特許性があるかどうかを明確に判断することを意味します。また、関連する技術や文献を十分に調査し、独創性や進歩性を考慮することが重要です。
 
さらに、特許審査官が専門知識を持って審査を行うことで、正確な評価が可能になります。そのため、審査官の能力向上や情報交換の機会を増やすことも、早期決着に繋がる要素となります。
 
早期決着を実現することにより、特許権者や競合企業に対して権利範囲が明確になり、紛争のリスクが減少します。また、技術開発やイノベーションが促進されることで、経済的なメリットも生じるでしょう。
 
このように、特許審査において踏み込んだ判断を行い、早期に決着をつける方法は、関係者の負担を軽減し、技術開発やイノベーションの促進に寄与すると言えるでしょう。そのため、この方法が良いやり方だと考えられます。
 
Regenerate response。
 
 
２．ChatGPT-4（＋WebChatGPT）
User
Web search results:
 
[1] "所」の文字が広く採択，使用されていると認定した点の誤りに対する何ら の反論となっておらず，本件審決の認定に誤りがあったことは明白である。 5 ⑵ 需要者の認識に係る判断の誤り 仮に，「〇〇通り 事務所」の文字が広く採択"
URL: https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/270/090270_hanrei.pdf
 
[2] "⑴ 引用標章についての著性判断の誤り 本件審決は，引用標章について，書籍やウェブページ等に掲載されている ことをもって，我が国において広く知られた著 ¡な標章である旨判断する が，以下に述べるとおり，その判断は誤りである。"
URL: https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/870/086870_hanrei.pdf
 
[3] "することを確認し，ヒト結膜肥満細胞安定化剤の用途に適用することを容易に想到 することができたものと認められるから，前審決の上記の判断は誤りであるとし て，前審決を取り消す旨の判決（以下「前訴判決」という。）を言い渡し，前訴"
URL: https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/888/088888_hanrei.pdf
 
[4] "本件各発明の構成を前提として予測し 難い顕著なものであるということはで きないため、本件各発明の効果に係る 本件審決の判断には誤りがあるとして、 本件審決を取り消しました。4．最高裁判所の判断 最高裁判所第三小法廷は、以下"
URL: https://www.hanketsu.jiii.or.jp/hanketsu/jsp/hatumeisi/news/201911news.pdf
 
[5] "て判断するまでもなく本件審決の結論には誤りがあるとして、本件審決を取り消した。 本件商標と引用商標2ないし4の要部の称呼を対比すると、本件商標が「アロウゼ」 と、引用商標2ないし4が「アロウジェ」と称呼される場合や ..."
URL: https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/717/091717_point.pdf
 
[6] "顕著なものであるということはできないから、本件各発明の効果に係る本 件審決の判断には誤りがあるとして、本件審決を取り消した。第一に、前 訴判決によれば、引用例 1 及び引用例 2 に接した当業者は引用発明 1 に係"
URL: https://www.juris.hokudai.ac.jp/riilp/wp-content/uploads/2022/06/689f0aaef587484154acab9218561736.pdf
 
[7] "審決取消事由の単位. [作成・更新日：2018.1.10]. 審決において本件発明あるいは引用発明の認定や本件発明と引用発明との一致点・相違点の認定に誤りがあると認められる場合、審決取消訴訟において取消事由はどのような形で主張すればよいのでしょうか ..."
URL: http://www.yakupat.jp/ip_information_unit_of_grounds_for_canceling.html
 
[8] "第二章 「審決」とは. 「 審決 」とは、審判官の合議体（以下単に「 審判官 」という。. ）がする処分又は裁決であって、審判の請求を審理した結論としてするものをいい、 審決書 をもって行われる。. なお、審判には、特許出願に係る拒絶査定不服審判の ..."
URL: http://hanadapat.com/trial-decision/
 
[9] "5 1 進歩性判断の基本手順 知財高特別部判H 30 ･4･13 H28年行ケ第10182号 (ピリミジン誘導体事件) 引用発明に公知技術(副引用発明)を適用して本件 発明に至る動機付けがあることは,特許庁又は無 効請求人が主張立証する必要が"
URL: https://www.juris.hokudai.ac.jp/riilp/wp-content/uploads/2018/08/unnamed-file-3.pdf
 
[10] "はじめに 最三小判令和元年8月27日（平成30年(行ヒ)第69号）において、最高裁は、進歩性判断での発明の効果の取り扱いにつき（「二次的考慮説」ではなく）「独立要件説」を採ったという見解がある*1 *2。しかし、私には、最高裁が独立要件説を採ったとは感じられなかったため、以下に愚考を ..."
URL: https://patent-law.hatenablog.com/entry/2019/08/31/194348
 
 
Current date: 2023/4/30
 
Instructions: Using the provided web search results, write a comprehensive reply to the given query. Make sure to cite results using [[number](URL)] notation after the reference. If the provided search results refer to multiple subjects with the same name, write separate answers for each subject.
Query: 『「本件審決の判断には誤りがある。」として特許庁に差し戻すのではなく、踏み込んだ判断をすることで早期に決着をつけるやり方で、良いやり方だと思います。』を肉付けしてふくらませてください。
Reply in 日本語
 
ChatGPT
『本件審決の判断に誤りがある』として特許庁に差し戻すのではなく、踏み込んだ判断をすることで早期に決着をつけるやり方は、効率的で適切な解決方法だと言えます。この方法により、特許庁に審決のやり直しを求める手間や時間が節約され、関係者にとっても迅速な結果が得られるでしょう。
 
例えば、ある裁判では、本件審決の結論に誤りがあるとして、審決を取り消すことが決定されました[5]。また、別の裁判では、本件各発明の効果に関する判断に誤りがあるとして、審決が取り消されました[6]。これらの例からも分かるように、誤った判断がある場合には、速やかな対応が求められます。
 
踏み込んだ判断を行うことで、審決における認定の誤りや判断の誤りを適切に指摘し、解決策を提示することができます。このようなアプローチにより、特許権者や関係者に対して、より迅速で公平な結果がもたらされることでしょう。
 
審決取消事由に関しては、本件発明や引用発明の認定に誤りがある場合、審決取消訴訟において取消事由を主張することができます[7]。このような手続きを通じて、誤った審決が速やかに是正されることが期待できます。
 
踏み込んだ判断を行うことで、特許審決の誤りを早期に是正し、適切な結果を導き出すことができると言えます。これは、特許権者や関係者にとって有益であり、良いやり方であると考えられます。
 
 
３．Bing　作成
『特許庁の審決に不服がある場合、通常は特許庁に対して再審査請求を行うことになります。しかし、この方法では、特許庁が自らの判断を見直すことになるため、時間がかかったり、結果が変わらなかったりする可能性があります。そこで、本件では、特許庁の審決に対して直接裁判所に異議を申し立てることを選択しました。これは、「本件審決の判断には誤りがある」という主張を裁判所に直接伝えることができるという利点があります。また、裁判所は、特許庁に差し戻すのではなく、自ら踏み込んだ判断をすることで、早期に決着をつけるやり方を採用してくれました。このように、特許庁の審決に納得できない場合には、裁判所に異議を申し立てることも一つの選択肢であるということをお伝えしたいと思います。このやり方は、時間や費用の面でも効率的であり、良いやり方だと思います。』

ChatGPTの登場以降、生成AIに関して、様々なサービスが登場し、そのサービスも日々進化していますが、個人的には、ChatGPT-4（①そのまま＆②＋WebChatGPT、③Perplexity.AI、④Bing AI Chat(OpenAIのGPT-4使用)、⑤Cohesive AI、を使い比べています。
検索に関しては、慣れもあるんでしょうが、今のところ、従来のGoogle検索が一番良いなあと思っています。それぞれ個性ある検索結果を示してくれますので、何人かの人に聞くといろんな意見がかえってくるのと同じ感覚で生成ＡＩを使っています。
その他は、まだ、アイデア出し、要約作成、標題つくり、文章作成などしか使えていませんが、用途によってそれぞれ良さがあるなあと感じています。
どんな活用方法があるのか整理している下記のような動画は参考になります。
 
リモートワーク研究所【リモ研】2023/04/29
【必見】ChatGPTビジネス活用10パターン！ 明日から実践する5ステップもご提案！
https://www.youtube.com/watch?v=fsUF3uzoF0I
ChatGPTの登場以降、生成AI領域では新サービスリリースや新企業参入などの話題に事欠きませんが、
・情報が多すぎて疲れる
・自分や自分のビジネスに結局どう活かせばいいかわからない
と頭を抱えている方も多いのではと思います。
この動画では、そんな方向けに「自分のビジネスで実際にChatGPT（生成AI）を活用するにはどんなパターンがあるか」を独自の視点で整理しています。参考になれば幸いです！
00:00 イントロ
02:15 ChatGPTビジネス活用10パターン
11:50 活用1：個人活用
13:59 活用2：チーム･社内活用
16:06 活用3：副業活用
19:00 活用4：メディア･情報発信
22:52 活用5：活用支援･研修
25:52 活用6：受託開発
28:52 活用7：導入支援･インフラ提供
32:57 活用8：既存サービス組み込み
38:99 活用9：既存サービス代替
40:44 活用10：新サービス
42:58 ChatGPT活用5ステップ
50:25 リモ研のChatGPTビジネス活用

4月18日にライブ配信された野村 直之氏「ChatGPT時代のAI講座」（主催：日本電子出版協会、約1時間33分）を視聴しました。
ChatGPT を使いながら説明し、そのすごさと課題を浮き彫りにしています。
​
1. ChatGPT ≠ 高度な検索ツール
2. 劇的な生産性向上の事例: ~プレスリリース文から” 想定問答集” を生成
3. 出版社の編集者の仕事はChatGPTでどう変わるか？
4. フェイクニュースについての書籍をリストアップさせたら激しく フェイク (捏造)してきた
5. ChatGPTは何故捏造してしまうのか?
6. Transformer, RLHF: ChatGPTがなぜ大規模化で高精度化したか？
7. アプリ基盤もMSに握られつつも日本の有利な点など
8. 一般の企業、組織が安全快適にChatGPTを導入するには
質疑応答
 
野村 直之氏「ChatGPT時代のAI講座」
https://www.youtube.com/watch?v=-gUMiuoFCUE
2023/04/18 にライブ配信
　2017年に登場した新しいAIの仕組み(Transformer、attention)と、教師データを全自動で生成するアイディアが大きな変化をもたらしました。大量データを学習させたGoogleのBERTが、次に出てくる文字や単語を高精度に予測出来るようになりました。その後、仕組みの洗練はありつつも、何桁も学習規模を拡大したら、意外にも精度がみるみる向上。
　内部パラメータ数が1700億超となったところで「相転移」のように高次の学習が進み、人間が書いた論理の痕跡などを巧みに組み合わせて.、様々な課題、質問に対し、AIが全自動で回答出来るようになりました。
　そして2022年11月30日にChatGPTが公開されて以降の変化は、人類の知的活動を飛躍的に進化させるきっかけとなりました。この変化は少なくとも過去の産業革命、コンピュータやネットワークの登場に匹敵し、農業や火の使用にも匹敵するとの評価さえもあります。こんな激変の時代に、知識や情報の編集、オリジナルな知的生産はどのようにあるべきか。「目には目を」で、様々なAIツールを駆使して付加価値を生む人間の活動について一緒に考えてみたいと思います。
 
■講師　野村 直之 氏　メタデータ（株）代表取締役社長
東京大学大学院医学系研究科次世代病理学講座研究員
法政大学大学院イノベーションマネジメント研究科・元客員教授
理学博士。1984年、東京大学工学部卒業後、九州大学で理学博士号取得。NEC C＆C研究所、米マサチューセッツ工科大学（MIT）人工知能研究所客員研究員、ジャストシステム、リコー勤務をへて、2005年、メタデータ設立。著書に『人工知能が変える仕事の未来』『実践フェーズに突入 最強のAI 活用術』、『AIに勝つ！』、共著に『WordNet』がある。
 
■開催概要
日時：2023年4月18日(火)　16時～17時半
主催：日本電子出版協会(JEPA)