OpenAI社は2024年2月15日、テキストのプロンプトを入力するだけで、高品質の動画を生成できるツール「Sora」という最新動画生成AIモデルを発表しましたが、まだ使えるようにはなっていません。
2024年6月12日、3Dモデル生成で有名なLuma AIが、超クオリティの動画生成AI「Dream machine」を一般公開しました。無料で簡単に使えるということでさっそく使ってみました。高品質な動画が作成できました。どう利用しようか考えたくなってしまいました。
無料プランでは、5秒の高品質映像を月30回作成できますが、商用利用するためには有料プランに登録しておく必要があり、「クリエイターとして作品発表を行う方」や、「ビジネス上で利用する場合」有料プランに登録することが勧められています。
 
 
【世界初】誰でも無料で使えるSora並の動画生成AI「Luma AI」を徹底解説
《使い方＋仕事で使える活用のコツ5選》
June 15, 2024
https://ai-database.beehiiv.com/p/luma-ai?utm_source=ai-database.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=sora-ai-luma-ai
 
 
Luma AI Publicly Releases Video Generation AI "Dream Machine"
 
On February 15, 2024, OpenAI announced its latest video generation AI model "Sora," capable of producing high-quality videos from text prompts. However, it has not yet been made available for use.
On June 12, 2024, Luma AI, renowned for its 3D model generation, publicly released the ultra-high-quality video generation AI "Dream Machine." Since it is free and easy to use, I tried it out immediately and was able to create high-quality videos. It made me want to think about how to utilize it.
With the free plan, you can create 5-second high-quality videos 30 times a month, but for commercial use, it is necessary to register for a paid plan. It is recommended to register for a paid plan if you are "presenting works as a creator" or "using it for business purposes."

知的財産権を巡る民事訴訟の平均審理期間が16.7カ月と長いことが問題視されています。「知財調停」の利用が進まないのは、柔軟性欠く日本企業に原因があるとの論調です。
日本企業に柔軟な対応が求められるというのは、その通りでしょう。
 
 
長引く知財訴訟、IT時代の重荷　判決まで平均1年半近く　2024年6月16日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE242PU0U4A520C2000000/
 
知財調停手続の運用について
https://www.courts.go.jp/tokyo/saiban/minzi_section29_40_46_47/tizaityoutei/index.html
 
裁判の迅速化に係る検証に関する検討会
https://www.courts.go.jp/saikosai/iinkai/zinsokuka_kentoukai/index.html
 
地方裁判所における民事第一審訴訟事件の概況及び実情
https://www.courts.go.jp/vc-files/courts/2023/10_houkoku_3_minji.pdf
1.2.3 知的財産権訴訟(P.120)
 
 
Prolonged Intellectual Property Litigation: Is the Lack of Flexibility in Japanese Companies to Blame?
 
The lengthy average duration of 16.7 months for civil litigation concerning intellectual property rights has been criticized. The prevailing opinion is that the underuse of "intellectual property mediation" is due to the inflexibility of Japanese companies. It seems accurate that Japanese companies are being urged to adopt a more flexible approach.

2024/4/18 にライブ配信された第187回知財実務オンライン「化学特許の出願戦略」は、弁理士法人G-chemical 代表社員 / ワインエキスパート　片岡 泰明 氏の実務経験に基づく話でした。
内容は下記の通りで、化学分野の特許出願実務をわかりやすく説明されていました。

第１章　化学分野のクレームの種類と選択

• 
  
  • 化学式
  • 組成
  • 製造方法
  • パラメータ

第２章　クレームの作成方法
　　発明相談の例①～⑥
第３章　化学分野特有の戦略
　　特許事務所との打ち合わせ前にクレーム案を検討する
　　「パラメータ発明」は「実質同一」を考慮する
　　「用途」でも新規性を確保することが可能
　　「分割出願」を想定した出願を行う
　　必要最低限の製法のみを開示する
　　外国の審査実務に耐える
 
（第187回）知財実務オンライン：「化学特許の出願戦略」（ゲスト：弁理士法人G-chemical 代表社員 / ワインエキスパート　片岡 泰明）
https://www.youtube.com/watch?v=Hd-D89_67DE&t=3569s
 
 
Intellectual Property Online Seminar: "Strategies for Filing Chemical Patents"
 
The 187th session of the Intellectual Property Online Seminar, "Strategies for Filing Chemical Patents," was streamed live on April 18, 2024. The seminar featured Mr. Yasuaki Kataoka, the representative partner of G-chemical Patent Attorneys and a wine expert. He shared his insights based on his practical experience. The content was as follows, providing a clear explanation of the patent filing practice in the chemical field.
Chapter 1: Types and Selection of Claims in the Chemical Field

1. Chemical Formula
2. Composition
3. Manufacturing Method
4. Parameter

Chapter 2: Methods for Creating Claims

• Examples of Invention Consultations ①～⑥

Chapter 3: Strategies Specific to the Chemical Field

• Consider claim proposals before discussing with the patent office
• Take into account "substantial identity" for "parameter inventions"
• Ensure novelty even in "use" claims
• File applications with a view to "divisional applications"
• Disclose only the minimum necessary manufacturing methods
• Ensure compliance with foreign examination practices

 
 
 
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（第187回）知財実務オンライン：「化学特許の出願戦略」文字起こし.docx
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（第187回）知財実務オンライン：「化学特許の出願戦略」まとめ
自己紹介

• 片岡泰明さん:
  • 大阪府立大学卒業
  • 2008年から4年間企業で開発を経験
  • その後、後藤特許事務所に2012年から勤務
  • 2022年にG-chemicalとしてリブランディングし、代表に就任
  • 化学分野に特化した専門家集団を率いる

化学特許のクレーム種類と戦略

1. 化学式のクレーム:
   • メリット:
     • 進歩性が認められやすい
     • 発明の範囲が明確
   • デメリット:
     • サポート要件の指摘が多い
     • 他者牽制に弱い
     • 侵害立証が困難
2. 原料組成のクレーム:
   • メリット:
     • サポート要件や実施可能要件の指摘を受けにくい
     • 発明の範囲が明確
   • デメリット:
     • 進歩性が認められにくい
     • 侵害立証が困難
3. 製造方法のクレーム:
   • メリット:
     • 発明の範囲が明確
     • 他者牽制が強い
     • 進歩性が認められやすい
   • デメリット:
     • 侵害立証が困難
     • 製造方法の開示が必要
4. パラメーターを使用したクレーム:
   • メリット:
     • 侵害立証が容易
     • 進歩性が認められやすい
     • 権利範囲が広い
     • 他者牽制が強い
   • デメリット:
     • サポート要件や実施可能要件の指摘を受けやすい
     • 発明の範囲が不明確になりやすい

まとめ

• 化学特許のクレームは、発明の種類や目的に応じて最適な形式を選択することが重要。
• 可能な限り多面的な観点から複数の独立クレームを立てることが戦略的に重要。

ワインエキスパートとしての活動

• 事務所の外国代理人とのコミュニケーションツールとして活用
• ワイン会の開催など、事務所内外での交流を促進

 

   玉井克哉・東京大学教授は「公共の利益とは何かという民主国家に重要な問いが提起されたが、専門家部会で精力的に行われた議論が埋もれてしまったのは残念だ」
　神戸大学大学院法学研究科の前田健教授も「最終判断ではないとはいえ、部会が公益性について一定の考えを当事者に示したことは画期的だ。事後に営業秘密を除いたうえでよいので、一般国民にとって検証可能な形で審議内容を公開してほしい」
   経済産業省の工業所有権審議会発明実施部会において裁定請求の審議に専門委員としてかかわった北海道大の中山一郎教授（知的財産法）は、「今回の議論を今後に生かすために、議論のエッセンスだけでも、一般論として、あるいは何らかの形で公表することを検討してもよいのではないかと思います。」
   海外の場合、強制実施権を巡る紛争はある程度公開の場で進んでいるようです。
   何らかの形で審議内容を公開してほしいものです。
 
 
iPS細胞特許の「和解」　残された密室裁定の課題　2024/6/15
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD06D320W4A600C2000000/
 
iPS関連特許での裁定請求を審議の教授が語っていること　8/6/2024
https://yorozuipsc.com/blog/ips3830080
 
iPS関連特許で公共利益めぐり初の裁定請求、審議の教授が語る教訓　2024年6月7日
https://digital.asahi.com/articles/ASS662QB3S66PLBJ001M.html
 
公共の利益のための通常実施権を設定すべき旨の裁定請求　ビジョンケア、ヘリオス、住友ファーマらの間で和解成立へ　― 強制実施権設定の在り方と浮かび上がった課題 ―
2024年6月6日
https://note.com/tokkyoteki/n/n9faee3fd6786
 
iPS特許裁定で「和解」、再生医療の実用化に教訓　2024/6/4
https://www.nikkei.com/nkd/industry/article/?DisplayType=1&n_m_code=024&ng=DGXZQOCD302DD0Q4A530C2000000
 
 
Settlement of iPS Cell Patent and Non-Exclusive License for Public Benefit
 
Professor Katsuya Tamai of the University of Tokyo commented, "An important question for democratic states regarding what constitutes public benefit has been raised, but it is unfortunate that the vigorous discussions held by the expert panel have been buried."
Professor Takeshi Maeda of Kobe University Graduate School of Law added, "Although it is not the final decision, it is groundbreaking that the panel presented a certain perspective on public interest to the parties involved. After excluding trade secrets, I hope that the deliberation contents will be made publicly available in a verifiable manner for the general public."
Professor Ichiro Nakayama of Hokkaido University, an expert in intellectual property law who was involved as a specialist in the deliberation of the arbitration request by the Industrial Property Council's Invention Implementation Subcommittee of the Ministry of Economy, Trade, and Industry, said, "To make use of this discussion in the future, it might be worth considering making the essence of the discussion public, even if only in general terms or in some form."
In other countries, disputes over compulsory licenses seem to proceed somewhat openly. I hope that the deliberation contents will be made public in some form.
 

令和６年１月１６日判決言渡された令和４年（行ケ）第１００９７号審決取消請求事件「アミノシラン、シリコン含有膜の形成用前駆体、シリコン含有膜の形成用組成物」判決は、「少なくとも化学分野の場合，化学物質の化学式や名称を，その製造方法その他の入手方法を見いだせているか否かには関係なく，形式的に表記すること自体可能である場合もあるから，刊行物に化学物質の発明としての技術的思想が開示されているというためには，一般に，当該化学物質の構成が開示されていることに止まらず，その製造方法その他の入手方法を理解し得る程度の記載があることを要するというべきである。また，刊行物に製造方法その他の入手方法を理解し得る程度の記載がない場合には，当該刊行物に接した当業者が，思考や試行錯誤等の創作能力を発揮するまでもなく，特許出願時の技術常識に基づいてその製造方法その他の入手方法を見いだすことができることが必要であるというべきである。」という考え方の下、妥当な判断と思えますが、いろいろな議論があるようです。

 
令和4年(行ケ)10097【アミノシラン】＜本多＞
2024年06月14日
https://www.nakapat.gr.jp/ja/legal_updates_jp/%E4%BB%A4%E5%92%8C4%E5%B9%B4%E8%A1%8C%E3%82%B110097%E3%80%90%E3%82%A2%E3%83%9F%E3%83%8E%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%80%91%EF%BC%9C%E6%9C%AC%E5%A4%9A%EF%BC%9E/
 
2024.03.20
特許　令和４年（行ケ）第１００９７号「アミノシラン、シリコン含有膜の形成用前駆体、シリコン含有膜の形成用組成物」（知的財産高等裁判所　令和６年１月１６日）
https://www.soei.com/%E7%89%B9%E8%A8%B1%E3%80%80%E4%BB%A4%E5%92%8C%EF%BC%94%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%90%EF%BC%99%EF%BC%97%E5%8F%B7%E3%80%8C%E3%82%A2%E3%83%9F%E3%83%8E/
 
化学・バイオ特許判例紹介（３５）～進歩性（引用発明の認定）～
令和４年（行ケ）第１００９７号　２０２４年２月２２日
https://knpt.com/contents/chemistry/chemistry2024.02.22.pdf
 
令和６年１月１６日判決言渡
令和４年（行ケ）第１００９７号 審決取消請求事件　判 決
https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/666/092666_hanrei.pdf
 
 
化合物発明の新規性と技術常識　令和４年（行ケ）第１００９１号
7/7/2023
https://yorozuipsc.com/blog/-410091
 
 
In the judgment delivered on January 16, 2024, in the case of Reiwa 4 (Gyo-Ke) No. 10097, "Request for Cancellation of Decision" concerning "Amino Silane, Precursor for Forming Silicon-Containing Films, Composition for Forming Silicon-Containing Films," the court ruled as follows:
"In at least the field of chemistry, it is sometimes possible to formally describe the chemical formula or name of a chemical substance regardless of whether its production method or other means of obtaining it has been identified. Therefore, in order for a publication to be considered to disclose the technical idea of an invention involving a chemical substance, it is generally required that the publication not only discloses the composition of the chemical substance but also provides a description sufficient to understand its production method or other means of obtaining it. Furthermore, if the publication does not provide a description sufficient to understand the production method or other means of obtaining it, it is necessary that a person skilled in the art, upon reading the publication, would be able to find the production method or other means of obtaining it based on the common general knowledge at the time of the patent application, without having to exercise creativity or engage in trial and error."
This line of reasoning appears to be a reasonable judgment, though there are various debates on the matter.
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小野薬品工業の社長を15年以上務めた相良暁会長は、共同研究を行った京都大学の本庶佑特別教授とのオプジーボの特許訴訟について、企業は失敗のリスクを背負って様々な対策を講じていると語っています。そのオプジーボの特許も国内では7年後の2031年に切れる「特許の崖（パテントクリフ）」に直面するため、その先を見据えて「真のグローバルファーマになることに、真剣に取り組む」と述べ、海外展開に本腰を入れるとのことです。失敗のリスクを背負いながら新たな手を打っていることがわかります。
 
オプジーボの先へ：上　変なもん、効き目ほんまもん
https://digital.asahi.com/articles/DA3S15958234.html?iref=pc_rensai_article_long_84_article_prev
 
オプジーボの先へ：下　「特許の壁」乗り越え、挑む海外展開
https://digital.asahi.com/articles/DA3S15958978.html?iref=pc_rensai_article_long_84_article_next
 
 
Ono's Overseas Expansion Overcoming the Patent Cliff
 
Gyo Sagara, who has served as the president of Ono Pharmaceutical Co., Ltd. for over 15 years, spoke about the Opdivo patent lawsuit involving his joint research with Dr. Tasuku Honjo, a special professor at Kyoto University. He mentioned that companies are taking various measures while bearing the risk of failure. The Opdivo patent in Japan will expire in 2031, facing the "patent cliff." To address this, he stated that the company is seriously committed to becoming a truly global pharma and is focusing on overseas expansion. It is evident that they are taking new measures while bearing the risk of failure.

6月13日にライブ配信された第194回知財実務オンライン：「知財でつなぐ「産」と「学」～現場実務から見た大学技術移転～ 」は、東芝から特許事務所を経て2004年から九州大学知的財産本部で知的財産の創出・管理・活用を等に従事、2016年UniBridge 知財事務所を設立された坪内 寛 弁理士が現場実務から見た大学技術移転について話しています。
大学の知財活動の実務的な課題とその対策について、大学と企業の連携を成功させるための具体的なアプローチと提案など、参考になります。
 
（第194回）知財実務オンライン：「知財でつなぐ「産」と「学」～現場実務から見た大学技術移転～ 」（ゲスト：UniBridge 知財事務所 代表 九州大学PM補佐 弁理士/RTTP 坪内 寛 ）
https://www.youtube.com/watch?v=rg50nqEX_OU
 
 
IP Practice Online: "Connecting 'Industry' and 'Academia' through Intellectual Property"
 
The 194th episode of IP Practice Online, "Connecting 'Industry' and 'Academia' through Intellectual Property: University Technology Transfer from a Practical Perspective," was streamed live on June 13. In this episode, Mr. Hiroshi Tsubouchi, a patent attorney who worked at Toshiba, a patent firm, and has been involved in the creation, management, and utilization of intellectual property at Kyushu University's Intellectual Property Management Center since 2004, and founded UniBridge IP Law Office in 2016, discusses university technology transfer from a practical perspective.
He provides valuable insights into the practical challenges of intellectual property activities at universities and countermeasures for these challenges, as well as specific approaches and proposals to successfully link universities and companies.
 
 
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（第194回）知財実務オンライン　文字起こし.docx
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要約: 第194回 知財実務オンライン
テーマ: 知財でつなぐ「産」と「学」～現場実務から見た大学技術移転～
ゲスト: 坪内 寛 (ユニブリッジ知財事務所代表、九州大学PM補佐、弁理士/RTTP)
概要: 坪内氏の経歴と大学技術移転の実務経験に基づくプレゼンテーションが行われました。主な内容は以下の通りです。

1. イントロダクション:
   • 坪内氏の紹介。
   • 大学技術移転の歴史と現状について説明。
2. 大学技術移転の重要性:
   • 大学の研究成果を社会に還元するプロセスとしての技術移転の役割。
   • 技術移転の形態（共同研究、受託研究、特許ライセンスなど）について解説。
3. 大学と企業の技術移転の実務:
   • 共同出願の課題とその解決策。
   • 特許権譲渡に関するリスクと対策。
   • ライセンス料の決定方法とその交渉のポイント。
4. 大学と企業間の技術移転の事例と課題:
   • 九州大学における技術移転活動の具体例。
   • 発明者主義に基づく特許権の帰属問題とその解決策。
5. 大学と企業の連携の実務的なポイント:
   • 特許の共同出願契約における注意点。
   • 権利譲渡契約に含めるべき条項（無償実施権など）。
   • 大学の技術移転活動を支える制度や環境の整備状況。
6. 質疑応答:
   • 国立大学の知財部における成果のプレッシャーの有無。
   • TLO（技術移転機関）の設置状況やその変遷。
   • 大学の知財活動における課題とその対策。
7. 坪内氏の見解:
   • 大学の知財活動の実務的な課題とその対策についての坪内氏の見解。
   • 大学と企業の連携を成功させるための具体的なアプローチと提案。

このプレゼンテーションは、大学技術移転の現場実務に関心のある視聴者に対して、有益な情報と具体的なアドバイスを提供しました。
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「６．質疑応答: 国立大学の知財部における成果のプレッシャーの有無。 TLO（技術移転機関）の設置状況やその変遷。 大学の知財活動における課題とその対策。」を詳しく。
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6. 質疑応答の詳細
国立大学の知財部における成果のプレッシャーの有無

• 質問: 国立大学の知財部では国からの支援を受けているが、成果を出すプレッシャーはあるのか？
• 回答:
  • 坪内氏によると、具体的なノルマや数値目標は基本的に設定されていない。
  • ただし、国からの支援を受けている以上、成果を出す必要性は感じられており、そのための努力が求められている。
  • 文部科学省が毎年、大学の知財活動状況を集計し、公表しているため、ライセンス収入などのランキングが存在し、それが間接的にプレッシャーとなることもある。
  • 大学間でのアクティビティの比較が行われるため、他大学と比較して成果を上げる必要があるという意識が働いている。

TLO（技術移転機関）の設置状況やその変遷

• 質問: TLOの設置状況とその変遷について。
• 回答:
  • 2005年当時、全国に38のTLOが存在していたが、2024年時点では31に減少している。
  • 減少の理由としては、TLOの運営が困難であったり、統廃合が行われたりしているため。
  • 新たに設立されるTLOもあり、TLOの数は増減を繰り返している。
  • スーパーTLOという、特に活動が活発で支援が手厚いTLOも存在している。

大学の知財活動における課題とその対策

• 質問: 大学の知財活動において現場で感じた課題とは？
• 回答:
  • 坪内氏は、大学の研究者が企業の従業員と異なり、個人商店的な意識が強いことが課題だと指摘。
  • 特に法人化直後の時期には、学内の規則やルールが浸透せず、研究者の理解を得るのが困難だった。
  • また、研究者は独自の裁量で活動する傾向が強いため、学内での規則遵守や協力が得にくかった。
  • 課題の解決策として、大学側のスタッフが丁寧に説明し、研究者の理解を得ることが重要であると強調。
  • 大学と企業間の連携を円滑に進めるためには、研究者と企業の間での意識共有が欠かせない。

坪内氏は、これらの課題に対処するための具体的なアプローチとして、大学側のスタッフによる積極的な説明と教育、企業側との綿密な交渉を通じた理解の促進が必要だと述べています。
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「７．坪内氏の見解: 大学の知財活動の実務的な課題とその対策についての坪内氏の見解。 大学と企業の連携を成功させるための具体的なアプローチと提案。」を詳しく。
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7. 坪内氏の見解の詳細
大学の知財活動の実務的な課題とその対策についての坪内氏の見解
課題:

• 学内規則の未整備:
  • 大学の知財活動が始まったばかりのころは、学内規則や実務運用のルールが未整備で、データベースもない状態だった。
• 研究者の意識の違い:
  • 研究者は個人商店的な意識が強く、企業の従業員とは異なる意識や行動パターンを持っている。
  • 学内規則やルールの説明をしても、研究者が理解しにくい、または無視されることが多い。

対策:

• 学内での教育と説明:
  • 大学の知財スタッフが、学内規則やルールの重要性を丁寧に説明し、研究者の理解と協力を得る努力が必要。
• 実務運用のルール整備:
  • 学内の知財活動を円滑に進めるために、実務運用に関する細かいルールを整備し、データベースを構築する。
• コミュニケーションの強化:
  • 研究者と知財スタッフ、企業との間での円滑なコミュニケーションを図り、相互理解を深める。

大学と企業の連携を成功させるための具体的なアプローチと提案
具体的なアプローチ:

• 契約内容の明確化:
  • 特許の共同出願やライセンス契約において、契約内容を明確にし、双方が納得できる形にする。
  • 例えば、特許権譲渡契約において、大学が研究を続けるための無償実施権を確保する条項を設ける。
• ライセンス料の適正化:
  • ライセンス料の決定において、価値と価格の違いを理解し、双方が納得できる価格を見つけるための交渉を重視する。
  • 大学側は、適正なライセンス料を設定するために、企業のニーズや市場状況を考慮する。
• 連携の促進:
  • 大学と企業の間での共同研究や受託研究を推進し、相互の信頼関係を構築する。
  • 共同研究の成果を活用し、特許出願やライセンス契約の成功率を高める。

提案:

• 定期的な情報交換:
  • 大学と企業の間で定期的な情報交換会を開催し、最新の研究成果や企業のニーズを共有する。
  • これにより、相互の理解を深め、連携を強化する。
• 成功事例の共有:
  • 大学の成功事例を他の大学や企業と共有し、ベストプラクティスを広める。
  • 他大学や企業から学ぶことで、自らの知財活動を改善し、連携を強化する。
• 専門家の活用:
  • 知財活動において、専門家（弁理士、弁護士、技術移転マネージャーなど）の意見を積極的に取り入れる。
  • 専門家のアドバイスを受けることで、契約内容の精度を高め、リスクを軽減する。

坪内氏は、大学の知財活動を成功させるためには、研究者、知財スタッフ、企業の三者が密に連携し、相互理解を深めることが重要であると強調しています。また、契約内容の明確化やライセンス料の適正化など、具体的な対策を講じることで、大学と企業の連携を円滑に進めることができると提案しています。
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発明の名称を「衣料用洗浄剤組成物」とする特許発明について、当業者は引用発明及び出願日当時の周知技術に基づき、当該特許発明と当該引用発明との相違点に係る構成を導くことを容易に想到することができたものといえ、かつ、当該特許発明が奏する効果は当該特許発明の構成から当業者が予測することのできた範囲を超える顕著なものであったとは認められないとして、特許無効審判請求を不成立とした審決を取り消した事例です。
 
原告は、審判段階で、無効理由として、引用発明に基づく新規性の欠如及び進歩性の欠如並びにサポート要件違反を主張しましたが、審決は、いずれの無効理由も認められないと判断しました。そのため、原告は、本件審決の取消しを求める本件訴訟を提起、原告が主張する取消事由は、新規性の判断の誤り、進歩性の判断の誤り、サポート要件違反の有無に関する判断の誤りでした。
判決は、新規性及びサポート要件違反の有無の判断については、本件審決に誤りがあるとは認められないとしましたが、進歩性については、本件審決の判断は誤りであるとして、本件審決を取り消しました。
権利者は、訂正申立を行っており、どういう攻防が続くのか注目されます。
 
 
令和６年５月１４日判決言渡
令和５年（行ケ）第１００９８号 審決取消請求事件　判 決
https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/047/093047_hanrei.pdf
 
 
Heisei 5 (Gyo-Ke) No. 10098 Case for Revocation of Decision "Detergent Composition for Clothing"
 
This is a case where the court revoked a decision that had dismissed a request for a patent invalidation trial regarding the patented invention titled "Detergent Composition for Clothing." The court determined that a person skilled in the art could have easily derived the configuration related to the differences between the patented invention and the cited invention based on the cited invention and the common general knowledge at the time of the application. Additionally, it was not recognized that the effects achieved by the patented invention were remarkable beyond the scope that a person skilled in the art could have predicted from the configuration of the patented invention.
 
During the trial stage, the plaintiff argued invalidity reasons, including lack of novelty and inventive step based on the cited invention, as well as non-compliance with the support requirement. However, the decision did not acknowledge any of these invalidity reasons. Therefore, the plaintiff filed this lawsuit seeking the revocation of the decision, claiming errors in the judgment regarding novelty, inventive step, and compliance with the support requirement.
 
The judgment found no errors in the decision regarding novelty and compliance with the support requirement. However, it determined that there was an error in the decision regarding inventive step and thus revoked the decision.
 
The patent holder has filed a request for correction, and attention is focused on how the legal battle will continue.

知財実務情報Lab.管理人の高橋弁理士の『中間対応において「除くクレーム」を検討するタイミング』は、新規性なし、進歩性なしの拒絶理由通知書をもらったときに、高橋弁理士がどのような思考手順で検討するか記述されています。
１．拒絶理由通知書の内容が正しいかの確認
２．本願明細書を読んで補正ポイントを探す
３．補正ポイントの中で出願人が許容できるものを確認する
そして、上記の２．本願明細書を読んで補正ポイントを探しても見つからなかった場合に、除くクレームを検討するということです。
その理由なども書かれていますので、参考になります。
 
中間対応において「除くクレーム」を検討するタイミングについて
2024.06.11
https://chizai-jj-lab.com/2024/06/11/0611/
 
 
 
Timing for Considering "Exclude Claims" in the Response to Office Actions
 
The "Timing for Considering 'Exclude Claims' in the Response to Office Actions" by Attorney Takahashi, the administrator of the Intellectual Property Practice Information Lab, describes the thought process that Attorney Takahashi follows upon receiving a notification of rejection for lack of novelty and inventive step.

1. Verify the correctness of the contents of the rejection notice.
2. Read the application specification to identify points for amendment.
3. Confirm the points for amendment among those that the applicant can accept.

If, after the second step of reading the application specification to find points for amendment, no such points are found, then the consideration of excluding claims is made. The reasons for this process are also detailed, making it a useful reference.

大和ハウスの特許資産規模と件数は、国内の住宅メーカーの中で突出しているが、総合技術研究所の約140人の研究員が通期で最低2件特許出願する数値目標をかかげているとのこと。
「特許戦略を重視している。大和ハウスグループのブランド価値を高め、自社の技術を守り、競合他社をけん制する武器になる」という考え方により、中期経営計画に沿った技術開発の方針と戦略を下支えしています。
 
 
売上高5兆円突破！ 大和ハウス工業の技術戦略　第１回
研究所員は年2件の特許出願
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/na/18/00242/060400001/
 
 
Daiwa House Industry Researchers to File at Least Two Patent Applications Annually
 
Daiwa House's patent asset scale and number of patents are outstanding among domestic housing manufacturers. Approximately 140 researchers at the General Technology Research Institute have set a numerical goal of filing at least two patent applications annually. "We place great importance on our patent strategy. By enhancing the brand value of the Daiwa House Group, protecting our technology, and serving as a deterrent against competitors, our approach supports the technical development policies and strategies aligned with our mid-term management plan."
 

ChatGPT の登場後、ChatGPTの一強時代が1年ほど続きましたが、多くの性能の高い生成AIが登場し、今や生成AI戦国時代に突入しています。
「2024年6月11日現在、それぞれのツールに強みと弱みがあり、ユーザーのニーズや目的に合致するツールが最適となります。」という記事がでていました。詳細は、オリジナルを参照してください。
「ChatGPT:
強み: 創造的な文章生成、詩やコードの作成、様々な質問への回答
弱み: 情報の正確性、専門性の高い質問への回答
Gemini:
強み: 論理的な文章生成、事実誤認の少ない回答、情報収集
弱み: 創造的な文章生成、ユーモアのある表現
Claude:
強み: 専門性の高い質問への回答、プログラミングに関する質問、論理的な思考
弱み: 日常会話、雑談、創造的な文章生成
Perplexity:
強み: 情報収集、リサーチ、データ分析、レポート作成
弱み: 創造的な文章生成、会話、ユーモアのある表現
具体的なおすすめとしては、
ビジネス文書の作成や情報収集にはGeminiやPerplexityが適しています。
詩やコードの作成、創造的な文章生成にはChatGPTが適しています。
専門性の高い質問やプログラミングに関する質問にはClaudeが適しています。
日常会話や雑談を楽しみたい場合は、ChatGPTやGeminiがおすすめです。
どのツールが最適かは、実際に試してみて判断することをおすすめします。」
ということでした。
 
生成AIを徹底比較！結局ChatGPT・Gemini・Claude・ Perplexityのどれを使えばいい?
https://www.active-note.jp/chatgpt/generative-ai/#index_id11
 
 
複数AI同時実行機能を備える「教えてAI 一発検索」という無料サイトも現れました。
8個の中から好きなAIを6個まで選べます。使い比べてみてください。
GPT-3.5 Turbo（日常使い）
GPT-4o（高度な作業）
Gemini 1.0 Pro（安定版）
Gemini 1.5 Pro（高精度）
Gemini 1.5 Flash（超高速）
Claude 3 Haiku（高速）
Claude 3 Sonnet（バランス）
Claude 3 Opus（高精度）
 
複数AI同時実行機能「教えてAI 一発検索」
https://oshiete.ai/
 
 
The AI Generation Wars
 
Following the advent of ChatGPT, a dominant era of ChatGPT lasted for about a year. However, with the emergence of many high-performance generative AIs, we have now entered the era of the AI Generation Wars.
An article published on June 11, 2024, stated, "As of June 11, 2024, each tool has its strengths and weaknesses, and the optimal tool will depend on the user's needs and objectives." For more details, please refer to the original article.
ChatGPT:

• Strengths: Creative text generation, writing poetry and code, answering various questions
• Weaknesses: Accuracy of information, responding to highly specialized questions

Gemini:

• Strengths: Logical text generation, fewer factual inaccuracies, information gathering
• Weaknesses: Creative text generation, humorous expressions

Claude:

• Strengths: Answering highly specialized questions, programming-related inquiries, logical thinking
• Weaknesses: Daily conversations, casual talk, creative text generation

Perplexity:

• Strengths: Information gathering, research, data analysis, report creation
• Weaknesses: Creative text generation, conversation, humorous expressions

Specific Recommendations:

• For business document creation and information gathering, Gemini and Perplexity are suitable.
• For writing poetry, code creation, and creative text generation, ChatGPT is suitable.
• For highly specialized questions and programming inquiries, Claude is suitable.
• For enjoying daily conversations and casual talk, ChatGPT and Gemini are recommended.

It is advisable to try out these tools and determine which one best meets your needs.
 
Comparing Generative AIs: Which One Should You Use, ChatGPT, Gemini, Claude, or Perplexity?
 https://www.active-note.jp/chatgpt/generative-ai/#index_id11
 
A free site called "Oshiete AI Ippatsu Kensaku" has also emerged, featuring a multiple AI simultaneous execution function. You can choose up to six out of eight available AIs. Give them a try:

• GPT-3.5 Turbo (for everyday use)
• GPT-4o (for advanced tasks)
• Gemini 1.0 Pro (stable version)
• Gemini 1.5 Pro (high precision)
• Gemini 1.5 Flash (ultra-fast)
• Claude 3 Haiku (fast)
• Claude 3 Sonnet (balanced)
• Claude 3 Opus (high precision)

Multiple AI Simultaneous Execution Function "Oshiete AI Ippatsu Kensaku" https://oshiete.ai/
 

ChatGPTを開発したOpenAIの年換算売上高は倍以上の34億ドル（約5300億円）に達し、この１年で３倍超に増え、過去６か月で倍増したということです。
アップルとの提携が発表され、ChatGPTの利用拡大がさらに進む可能性が高くなっています。
LLMの性能では、OpenAI(GPT-4o)の独り勝ち状態から、Anthropic(Claude3 opus)、Google(Gemini 1.5 pro)など高性能のLLMが相次いで開発されて甲乙つけがたい状態になってきています。
こうした中で、今後どのようなメリットが提供できるかが勝負のようです。
アップルの生成AI｢Apple Intelligence｣が台風の目かもしれません。
 
 
チャットＧＰＴ有料会員増、オープンＡＩの売上高は１年で３倍超
2024/06/13
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240613-OYT1T50145/
 
オープンＡＩの年換算売上高、倍増の34億ドル－インフォメーション
6/13
https://news.yahoo.co.jp/articles/320ab8e60321a0bee1c25c29ddc77f559f0bbf99
 
アップル、ChatGPT提携で金銭払わず-iPhone搭載自体が「価値」か
2024年6月13日
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-06-13/SEZQZ0T1UM0W00
 
イーロン・マスク氏がオープンＡＩへの提訴取り下げ、訴訟の根拠不十分か…再提訴の可能性も
2024/06/12
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240612-OYT1T50040/
 
 
 
Significant Increase in OpenAI's Revenue
 
The annualized revenue of OpenAI, the developer of ChatGPT, has more than doubled to $3.4 billion (approximately ¥530 billion), having tripled over the past year and doubled in the past six months.
With the announcement of the partnership with Apple, the expansion of ChatGPT use is likely to continue.
 
In terms of LLM performance, OpenAI (GPT-4o) has been the sole winner, and now it is becoming difficult to choose one over the other due to the development of high-performance LLMs by Anthropic (Claude3 opus), Google (Gemini 1.5 pro), and other companies.
In this situation, it seems that the game will be decided by what advantages can be offered in the future.
Apple's generative AI, "Apple Intelligence," might become a major disruptor.

令和６年５月27日に行われた産業構造審議会知的財産分科会第８回財政点検小委員会議事録が6月13日に公開されました。配布資料（特許特別会計の財政運営状況等）は既に公開されていましたので、どんな質疑が行われたのかが公開されたことになります。
事務局からの報告の主要ポイントは、令和5年度の決算見込みは黒字。出願動向は回復傾向。財政シミュレーションの更新でした。
自由討議は、委員やオブザーバーからの意見・質問です。
秋山委員コメント:特許特別会計の財務書類についてコメント。減価償却費を考慮した償却前損益の重要性。
佐藤委員質問:意匠の収支差額の理由と政策的意図。剰余金1,400億円の見直しについて。
亀坂委員質問とコメント:2023年度の剰余金増加理由。賃上げや円安の影響を考慮した歳出の在り方。
戸田オブザーバーコメント:財政の見える化と強靭化の追求。日本国外からの出願増に対する施策の検討。
米山オブザーバー: PCT出願と円安の影響で、出願人が費用を抑えるための戦略と、特許庁の財政への影響についてコメント。インバウンド施策として外国出願人の誘致施策の重要性を強調。
加藤オブザーバー: 中小企業の知財活用と中小企業の稼ぐ力の強化に向けた支援の重要性を強調。
 
産業構造審議会知的財産分科会　第８回財政点検小委員会　議事録
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/zaiseitenken_shoi/document/index/08_gijiroku.pdf
 
【資料】特許特別会計の財政運営状況等
https://www.jpo.go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/zaiseitenken_shoi/document/08-shiryou/siryo.pdf
 
 
 
Financial Management of the Special Patent Account
 
The minutes of the 8th Financial Review Subcommittee of the Intellectual Property Committee of the Industrial Structure Council, held on May 27, 2024, were released on June 13. The distributed materials (financial management status of the special patent account) had already been made public, so the disclosure pertains to the discussions that took place.
The main points of the Secretariat's report were as follows: the fiscal 2023 financial results are expected to show a surplus; application trends are recovering; and the financial simulation has been updated.
The free discussion session included opinions and questions from committee members and observers.

• Comment by Commissioner Akiyama: Commented on the financial statements of the special patent account, emphasizing the importance of profit and loss before depreciation.
• Question by Commissioner Sato: Asked about the reasons for the surplus/deficit in design and the policy intentions. Also questioned the review of the 140 billion yen surplus.
• Question and Comment by Commissioner Kamesaka: Asked about the reasons for the increase in surplus in 2023 and commented on the appropriateness of expenditures considering wage increases and yen depreciation.
• Comment by Observer Toda: Emphasized the pursuit of financial transparency and resilience. Suggested considering measures to address the increase in applications from outside Japan.
• Comment by Observer Yoneyama: Discussed the impact of PCT applications and yen depreciation on applicants' cost-saving strategies and the financial implications for the Patent Office. Emphasized the importance of attracting foreign applicants as an inbound strategy.
• Comment by Observer Kato: Stressed the importance of supporting the intellectual property utilization of small and medium-sized enterprises (SMEs) and strengthening their earning power.

 
 
 
ChatGPT 4o

08_gijiroku.pdf
PDF
企業の知財担当者向けにこの議事録の内容を紹介する文を作成してください。
 
ChatGPT
特許特別会計の財政運営に関する議事録の紹介
 
令和6年5月27日に開催された産業構造審議会知的財産分科会第8回財政点検小委員会の議事録をご紹介いたします。この会議では、特許特別会計の最新の財政運営状況が報告され、今後の課題や重要なポイントについて議論が行われました。
主要ポイント:

1. 財政運営状況
   • 令和5年度の決算見込みは黒字で、特許料収入の増加が主な要因となっています。特許、商標、PCT出願は回復傾向にあり、特に商標出願とPCT出願で顕著な回復が見られます。
2. 意見交換と質問
   • 減価償却費の重要性: 減価償却費を考慮した償却前損益の把握が重要であると指摘されました。
   • 意匠の収支差額: 意匠部門の継続的な赤字についての質問があり、その解消に向けた施策の必要性が議論されました。
   • 剰余金の見直し: 物価上昇や賃上げを考慮した場合の剰余金目標額1,400億円の見直しが検討されました。
3. 今後の課題
   • 外国出願人の誘致: 日本特許庁の魅力度を高めるための具体的な施策の検討が求められています（例：英語による出願の条件見直し、意匠登録出願のPRなど）。
   • 中小企業の知財活用支援: 中小企業の知財活用を促進するための支援策の強化と、それが特許特別会計の収入増に結びつくかの評価。
4. その他の重要点
   • 財政の見える化: 予算編成と決算の差異を分析し、予測精度の向上を図るための情報整理と公開の重要性が指摘されました。
   • 物価上昇と賃上げの影響: これらが歳出に及ぼす影響を適切に反映した予算編成の必要性が強調されました。

今回の議事録では、特許庁の財政運営における現状と課題が明確に示されており、企業の知財戦略にも大きな影響を与える可能性があります。詳細については、特許庁のホームページに公開されている議事録をぜひご覧ください。

生成AIが、短期的および中長期的なビジネス機会を提供し、日立の成長を加速するためのキー・テクノロジーとして位置づけられています。
 
Hitachi Investor Day 2024
https://www.hitachi.co.jp/IR/library/irday/
 
動画配信：6月11日 15:00- 機関投資家・アナリスト、報道機関向け説明会(YouTube Live)
https://www.youtube.com/watch?v=H2v50XJQNLk&t=141s
 
Hitachi Investor Day 2024
Generative AI is positioned as a key technology to accelerate Hitachi's growth by providing short-, medium-, and long-term business opportunities.
 
ChatGPT 4o
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CEO Remarks.pdf
PDF
要約してください。
ChatGPT
日立インベスターデイ 2024 - 生成AIの重要性とビジネス機会・課題の要約
生成AIは、日立の技術革新と事業成長における重要な要素として強調されています。生成AIは、短期的および中長期的なビジネス機会を提供し、日立の成長を加速するためのキー・テクノロジーです。
生成AIの重要性

• 技術革新の象徴：生成AIは、短期間で非常に大きなインパクトを持つ技術として注目されています。日立の全ビジネスセクターにおいて、生産性向上と新たな事業機会の創出に貢献する重要な技術です。
• 社会課題の解決：生成AIは、様々な社会課題を解決するキー・テクノロジーとして期待されており、企業の競争力を高める要素とされています。

短期的なビジネス機会と課題

• ソフトウェア開発の効率化：生成AIにより、エンジニア不足を解消し、プロジェクトの迅速な進行を可能にします。これにより、開発コストの削減と品質向上が期待されます。
• データセンター関連システムの拡大：生成AIの需要増大により、データセンターの需要が急増します。日立グループは、これに対応するため、ITOTの融合によりトータルインテグレーションを提供します。
• 新たな課題の顕在化：生成AIの導入に伴い、半導体の供給不足や電力不足などの新たな課題が発生します。これらの課題に対する解決策の提供もビジネスチャンスとなります。

中長期的なビジネス機会と課題

• データセンターの需要増加：生成AIの普及により、データセンターの需要が急増します。日立は、データセンターのトータルインテグレーションを提供することで、この成長機会を最大限に活用します。
• 労働力不足の解消：生成AIを活用し、フロントラインワーカーの生産性向上を図ります。これにより、労働力不足に対応し、生産性を向上させることが可能です。
• AIの安全性と信頼性：生成AIの普及に伴い、AIの安全性や信頼性の確保が重要な課題となります。リスク管理や倫理的な課題への対応が必要です。

生成AIの具体的な活用方法

• プロジェクトマネジメントの強化：DSSセクターのプロジェクトマネジメントを強化し、約6万人のリソースをフルに活用して生成AIを導入します。
• エンジニアリングの効率化：生成AIを活用し、エンジニアの作業効率を高め、タレントプールの強化と収益性の向上を図ります。
• データマネジメント基盤の提供：企業独自のデータとオープンデータを統合的かつ等価的に管理運用する基盤を提供し、生成AIの活用を支援します。

生成AIは、日立にとって生産性向上と新たな事業機会創出の重要な要素であり、短期的な効率化から中長期的な成長機会の確保まで、多岐にわたるメリットをもたらします。これにより、日立はグローバルリーダーとしての地位を強化し続けることを目指しています。
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iPhoneにChatGPTが組み込まれるということで、Appleの株価が下がったとか、iPhone「会社で禁止」とかいうニュースがかけめぐりました。
実際には、Apple Intelligenceがほとんどのタスクをオンデバイスで処理し、複雑なタスクだけChatGPTのいるクラウドで処理されるという事のようです。
Apple Intelligenceが優れもののようです。
 
 
Appleの人工知能｢Apple Intelligence｣できることまとめ #WWDC24
2024.06.11
https://www.gizmodo.jp/2024/06/wwdc-apple-intelligence-matome.html
 
Apple、期待外れの自社生成AI　収益源iPhoneに影
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN080U10Y4A600C2000000/
 
iPhoneにChatGPT搭載　マスク氏は安全性危惧「アップル端末自社内NO」
https://news.yahoo.co.jp/articles/c33c6d0875a4a0a2ca539bc758b8618ea006cdde
 
 
Apple Intelligence
 
The news of ChatGPT being built into the iPhone has been all over the news, with Apple's stock price dropping and the iPhone “banned at work”.
In reality, it seems that Apple Intelligence handles most tasks on-device and only complex tasks are handled in the cloud with ChatGPT.
Apple Intelligence seems to be the superior one.

NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏は、COMPUTEX 2024のキーノートスピーチで、AIがいかに私たちの生活や産業を変革しているか、特に、生成AIの重要性について「私たちが作り出しているのは、単なるデータ解析を超えた、創造的なコンテンツを生成するAIです。」とAIがクリエイティブな領域にも進出し、新たな価値を生み出していること、NVIDIAがこの分野でリーダーシップを発揮していることを強調しました。
コンピューティングの未来についてのビジョンを語りましたが、その中で彼が強調したのが、「アクセラレーテッド・コンピューティング」へのシフトでした。
今後4年間に渡って市場に投入されるGPU製品が紹介されました。
2024年　「Blackwell」アーキテクチャ
2025年　「Blackwell Ultra GPU」　
2026年　「Rubin」プラットフォーム
2027年　「Rubin Ultra」
自動運転車やヒューマノイド・ロボットが数年内に大量生産されるだろう、という話も現実かもしれません。
 
 
 
 
NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2024
https://www.youtube.com/watch?v=pKXDVsWZmUU&t=1644s
 
NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2024(2024/6/2)（日本語翻訳）
https://note.com/ny_bird/n/n4565e948f7d2
 
エヌビディアCEOはロボットがお気に入り「AIの次の波はロボットだ」（海外）
6/10(月)
https://news.yahoo.co.jp/articles/a2fdc9defd67cbbc2cde32fa494265c6d4f52fb6
 
NVIDIAは市場を取りに行かず、市場を創造する企業だとフアンCEO
2024年6月10日
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/event/1598626.html?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0sy4ts6L3IgIjPxPkl69-zSVd_NCx_mpZG8RcaY-jSktHGx8gG5hEpVD4_aem_AdFU-hi2xKTssx9CAxvnRzAUBpyS9U8Ddv-l8-Dizrc09RkNy84oqyiJrhD0XUBV71frKUd8mP361tKJGKnbYdNm
 
エヌビディアのＣＥＯ、世界の富豪13位に躍進－マイケル・デル氏抜く
6/8
https://news.yahoo.co.jp/articles/068d5fa6fb0b58c3b12d4e2542fab5cac8951d85
 
「NVIDIAの時代」の到来　売上高1000億ドル企業の誕生か
https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2406/05/news039.html
 
 
NVIDIA CEO Jensen Huang's Keynote Speech
 
In his keynote speech at COMPUTEX 2024, NVIDIA CEO Jensen Huang discussed how AI is transforming our lives and industries, particularly emphasizing the significance of generative AI. He stated, "What we are creating is AI that generates creative content, going beyond mere data analysis." He highlighted that AI is advancing into the creative domain and generating new value, and that NVIDIA is taking a leadership role in this field.
Huang also shared his vision for the future of computing, emphasizing the shift towards "accelerated computing." He introduced GPU products that will be released over the next four years:

• 2024: "Blackwell" architecture
• 2025: "Blackwell Ultra GPU"
• 2026: "Rubin" platform
• 2027: "Rubin Ultra"

Huang suggested that the mass production of autonomous vehicles and humanoid robots within the next few years might become a reality.
 
 
 
ChatGPT 4o

NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2024　文字起こし.docx
ドキュメント
要約してください。
 
ChatGPT
NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアン氏のCOMPUTEX 2024基調講演の要約は以下の通りです：

1. 加速コンピューティングの重要性:
   • フアン氏は、従来のCPUの性能向上が鈍化している一方で、計算の需要が急増している現状を説明しました。NVIDIAはGPUを活用した加速コンピューティングにより、CPUの限界を補完し、効率を向上させる技術を開発しています。
2. 生成AIの進展:
   • 生成AIが単なる認識や検出から、新しいトークン（言葉、画像、音声など）を生成する能力を持つようになり、実際に価値のある新しい商品を生成する「AIファクトリー」の時代が到来したと述べました。
3. デジタルツインと気候変動予測:
   • NVIDIAは「Earth 2」プロジェクトを通じて、地球のデジタルツインを作成し、気候変動の影響を予測することを目指しています。これにより、災害を回避し、気候変動に適応するための洞察を提供します。
4. Blackwellプラットフォーム:
   • NVIDIAの新しいGPUアーキテクチャであるBlackwellは、AIトレーニングのコストと時間を大幅に削減するために設計されており、GPT-4のトレーニングに必要なエネルギーを350分の1に削減することができます。
5. デジタルヒューマンとNVIDIA ACE:
   • NVIDIAは、デジタルヒューマン技術を進化させ、人間のように対話できる仮想キャラクターを作成しました。これらの技術はカスタマーサービス、広告、ヘルスケアなど多くの分野で応用されます。

フアン氏の講演は、NVIDIAが推進する技術革新と、それがもたらす未来のビジョンを描き、加速コンピューティングとAIの発展がさまざまな産業に大きな影響を与えることを強調しました。
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G1サミット2024 第7部分科会T「日本の科学技術の勝ち筋〜日本がテクノロジーで世界をリードするための戦略を考える〜」（2024年2月24日開催／沖縄万国津梁館）のアーカイブ動画が、6月10日にYouTubeで公開されています。
https://www.youtube.com/watch?v=XzG0jZEJj5w
 
米国がGenerative AI等の新たなテクノロジーの革新を牽引し続けている一方、我が国の研究力とイノベーション力の相対的な低下傾向には歯止めがかかっていないことに対して、我が国の未来を支える技術を育て社会実装につながる取組を加速させるとされているが、日本が実際にテクノロジーで世界をリードするには何が肝となるのか。限られたリソースの中で日本が取るべき戦略が議論されています。
 
鈴木 寛(東京大学 教授)
染谷 隆夫（東京大学 執行役・副学長）
宮田 裕章（慶應義塾大学 教授）
高橋 祥子（株式会社ジーンクエスト 取締役ファウンダー）
（肩書きは2024年2月24日登壇当時のもの)　
 
 
 
Strategies for Japan to Lead the World in Technology
 
The archived video of G1 Summit 2024 Session T, "Winning Strategies for Japan's Science and Technology: Considering Strategies for Japan to Lead the World in Technology," held on February 24, 2024, is now available on YouTube as of June 10.
While the United States continues to lead innovations in new technologies such as Generative AI, Japan has not been able to halt the relative decline in its research and innovation capabilities. The "Integrated Innovation Strategy 2023," decided in June 2023, aims to foster technologies that support Japan's future and accelerate efforts to implement them in society. However, what will it take for Japan to truly lead the world in technology? The strategies Japan should adopt within limited resources are being discussed.
 
 
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G1サミット2024 第7部分科会T　文字起こし.docx
ドキュメント
各テーマについてステップバイステップで要約を作成してください。
ChatGPT
以下は、G1サミット2024 第7部分科会Tの議論の要約です。それぞれのテーマについて、主要なポイントをステップバイステップでまとめます。
テーマ1: 日本の科学技術力の現状認識

1. 現状の認識: 日本の科学技術力は過去に比べて低下している。特に論文の引用数ランキングで日本は13位に低下。
2. 問題点: 科学技術力の低下は、デジタル技術の活用が遅れたことや、新しい社会の変化に対応しきれていないことが原因とされる。
3. 提案: 科学技術を経済だけでなく、健康やウェルビーイングなど多角的な価値のために活用すべきとする。

テーマ2: 博士・修士の人材評価と改善

1. 現状の問題: 博士・修士の人材が企業で評価されにくい。また、収支・博士課程に進む学生が減少している。
2. 現状の改善点: JSPS特別研究員の給与の引き上げなどの支援が進められているが、まだ十分ではない。
3. 提案: 博士の待遇を改善し、企業側も博士課程の人材を正当に評価し、積極的に採用する必要がある。

テーマ3: 科学技術力を上げるための具体的提案

1. 理工系学士の増加: 理工系の学生数を増やし、質を保ちながらも量を増やすことで、多様性を高める。
2. 博士の待遇改善: 博士課程の学生の待遇を改善し、研究へのモチベーションを高める。
3. 政府・民間の投資: 科学技術への投資を増やし、民間企業にも協力を求める。

テーマ4: 企業との連携

1. 大学と企業の連携: 大学と企業が協力して新しい技術や研究を進めることで、両者にとって有益な成果を生む。
2. 基礎研究の重要性: 大学が基礎研究を続けつつ、企業と協力して社会実装に繋げるための新しい体制を構築する。

テーマ5: 新しい教育プログラム

1. 東大の新課程: 東大では5年制の新しい課程を設け、分離融合型の教育を推進する。
2. 目的の明確化: 科学技術を向上させるためには、その目的を明確にし、持続可能な未来のための研究を進めることが重要とされる。

質疑応答

1. 技術安全保障と管理: 科学技術の安全保障と知識管理のバランスについて議論され、対話を通じた実効性のある規則の重要性が指摘される。
2. 中学と大学のギャップ: 中学校では世界一の成績を誇るが、大学ではそれが反映されていない点について、授業を英語で行うことや、大学の質を高めることが提案される。

以上が、G1サミット2024 第7部分科会Tの議論の要約です。各テーマについての具体的な提案や現状の認識が詳細に議論されています。
4o
質疑応答のところを詳細にお願いします。
ChatGPT
メモリを更新しました
質疑応答の詳細
質問1: 技術安全保障と管理のバランスについて

• 質問者: 東大学研究所の鈴木氏
• 質問内容: 技術安全保障の観点から、研究テーマや技術の管理がどの程度行われるべきか。また、その管理が生み出す弊害について。
• 回答者: 染谷隆夫氏（東京大学 執行役・副学長）
  • 回答内容:
    • コンプライアンスの徹底: 技術安全保障のために、コンプライアンスの徹底が不可欠である。
    • 対話の重要性: 政策を作る側と現場との対話が必要。これにより、実効性のある規則を作り、情報開示のメリットも享受できる。
    • バランスの取れた規則: 安全保障上の要請を満たしつつ、研究の自由と創造性を保つためのバランスが重要である。

質問2: 研究に必要な技術とテーマの違いについて

• 質問者: スペース墓氏
• 質問内容: 研究テーマと実際に必要な技術（センサーやプログラミングなど）が異なる場合、どのように課題を解決するか。
• 回答者: 宮田裕章氏（慶應義塾大学 教授）
  • 回答内容:
    • 技術革新の重要性: 新しい技術がもたらす可能性に着目し、科学技術全体の進歩を促進する。
    • デジタル技術の選択: 宮田氏は、デジタル技術が全体の科学技術の中で重要な位置を占めると考えている。

質問3: 中学校の成績と大学のランクのギャップについて

• 質問者: 参議院議員の麻長氏
• 質問内容: 中学校では成績が世界一であるにもかかわらず、大学のランクが低い理由と、それを改善する方法について。
• 回答者: 鈴木寛氏（東京大学 教授）
  • 回答内容:
    • 英語での授業: 日本の大学が国際的に競争力を持つためには、授業を英語で行うことが重要。
    • 質の向上: 東大や他の日本の大学が、世界トップレベルの大学に選ばれるようにするための施策が必要。

議論のポイント

1. 技術安全保障と管理のバランス:
   • コンプライアンスの徹底と対話の重要性。
   • 情報開示のメリットとバランスの取れた規則の策定。
2. 研究に必要な技術とテーマの違い:
   • 新しい技術の活用と技術革新の重要性。
   • デジタル技術の重要性とその選択理由。
3. 中学校と大学の成績ギャップ:
   • 授業の英語化と国際競争力の向上。
   • 大学の質を高めるための施策と施策の具体例。

まとめ
質疑応答のセッションでは、技術安全保障と管理のバランス、研究に必要な技術とテーマの違い、中学校の成績と大学のランクのギャップについて詳細に議論されました。それぞれの質問に対して、具体的な施策や提案が提示され、日本の科学技術力の向上に向けた具体的な方向性が示されました。

4月25日にオンライン配信された第188回知財実務オンライン：「稼ぐ経営者のための知的財産情報～中小企業が稼ぐために～」（坂岡特許事務所 所長弁理士　坂岡 範穗 氏）は、中小企業経営者向けに説明されていることなども含め、実践されている実例が豊富でした。
例えば、中小企業における効率よい開発方法の例として、1～６を説明されているということです。
1日々の課題探し改善提案
2効果の高い改善提案を選別
3先行技術調査
4.抽出した先行文献を模倣する
5先行文献をさらに改良して開発
6特許出願の可否を判断
中小企業、ベンチャー、スタートアップが成果を挙げられるように支援すること、大切だと思います。
 
（第188回）知財実務オンライン：「稼ぐ経営者のための知的財産情報～中小企業が稼ぐために～」（ゲスト：坂岡特許事務所 所長弁理士　坂岡 範穗）
https://www.youtube.com/watch?v=SIq-3UPIGTU&t=33s
 
 
Intellectual Property Practice Online: “Intellectual Property Information for Earning Managers
 
The 188th IP Practice Online: “Intellectual Property Information for Earning Managers - For SMEs to Earn Money” (Mr. Norio Sakaoka, Patent Attorney, Director of Sakaoka Patent Office), which was delivered online on April 25, was rich in practical examples, including explanations for SME managers.
For example, he explained 1-6 as examples of efficient development methods in small and medium-sized companies.
1Searching for daily issues and proposing improvements
2Selecting highly effective improvement proposals
3Survey prior art
4Mimicking the extracted prior literature
5Developing further improvements to prior literature
6Determine whether to file a patent application
I think it is important to support small and medium-sized enterprises, ventures, and start-ups so that they can achieve results.
 
 
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（第188回）知財実務オンライン：「稼ぐ経営者のための知的財産情報～中小企業が稼ぐために～」（ゲスト：坂岡特許事務所 所長弁理士　坂岡 範穗）.docx
ドキュメント
[[第188回知財実務オンライン「稼ぐ経営者のための知的財産情報～中小企業が稼ぐために～」 ■ゲスト 坂岡特許事務所 所長弁理士　坂岡 範穗]]の動画の文字起こしです。
坂岡特許事務所の所長弁理士、坂岡範穂氏が今回伝えたかったことをまとめてください。
 
ChatGPT
坂岡特許事務所の所長弁理士、坂岡範穂氏が今回のセッションで伝えたかった主要なポイントは以下の通りです。
知的財産の重要性

1. 中小企業にとっての知的財産の重要性
   • 知的財産（特許、商標、意匠など）が中小企業にとってどれほど重要であるかを強調。知的財産がないと競争相手に模倣されやすく、企業のブランド価値が損なわれるリスクが高い。
   • 知的財産を持つことで、企業は独占的に技術を実施でき、他者を排除することで市場での競争優位性を確保できる。

中小企業の課題と解決策

1. 中小企業が直面する課題とその解決策
   • 多くの中小企業が自社の技術やアイデアが特許に値しないと考え、特許出願を行わない現状。
   • これに対して、日常業務の中での小さな改善やアイデアが特許に結びつくことを示し、特許出願の価値を再認識するよう促す。

従業員の発明奨励

1. 従業員の発明提案の奨励
   • 従業員が発明者として活躍できる仕組みを作る重要性を強調。多くの中小企業では、発明者が社長のみであることが多いが、従業員も多くのアイデアを持っている。
   • 改善提案制度や職務発明規定を整備し、従業員が積極的に発明提案を行える環境を作ることの必要性を述べた。

特許出願の戦略

1. 効果的な特許出願の戦略
   • 特許出願の際には長期的な視点を持つことが重要。特許出願中の期間を長くすることで、他者を牽制し、企業の競争優位性を維持する戦略を提案。
   • 特許出願に伴う費用の節約方法として、出願後に審査請求を行うタイミングを見計らい、ビジネスの状況に応じて適切に判断することが推奨された。

具体的な実例

1. 具体的な成功事例の紹介
   • 坂岡特許事務所が手がけた具体的な特許成功事例を紹介し、特許取得のプロセスやその効果を具体的に示すことで、視聴者に対する理解を深めた。

結論

1. 総括と今後の展望
   • 中小企業が知的財産を活用して成長するための具体的な方法とその重要性を繰り返し強調。
   • 中小企業が積極的に知的財産活動に取り組むことで、企業価値の向上や競争優位性の確保につながることを強調した。

坂岡氏は、これらのポイントを通じて、中小企業が知的財産を有効に活用し、競争力を高め、持続的な成長を遂げるための具体的なアプローチとその重要性を伝えたかったのです。
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Paragraph. 編集するにはここをクリック.​６月９日　
富士通の「研究戦略説明会」が、6月4日行われました。
富士通は、生成AIの企業ユースにおける以下の3つの課題に着目し、企業ニーズを満たす特化型モデルに注力。
1. 企業が保有する多様で大量なデータを扱えない
2. 業務ノウハウやプロセスに特化したモデルを迅速に生成できない
3. 企業における規則や法令に準拠させることが困難
そして、企業における生成AIの活用上の課題を解決し、セキュリティ不安を払しょくする「エンタープライズ生成AIフレームワーク」で、企業における生成AI活用を牽引するグローバルトッププレイヤを目指すということです。
「エンタープライズ生成ＡＩフレームワーク」は、「ナレッジグラフ拡張ＲＡＧ」、「生成ＡＩ混合技術」、「生成ＡＩ監査技術」の３つの技術がポイントで、「Fujitsu Kozuchi」で7月より順次公開予定ということで、期待されます。
 
 
 
富士通研究戦略説明会
https://www.youtube.com/watch?v=YkNamYEF89U
≪登壇者≫
・富士通株式会社
　富士通研究所　人工知能研究所　所長
　園田　俊浩（そのだ　としひろ）
・富士通株式会社
　富士通研究所　先端技術開発本部　本部長
　新庄　直樹（しんじょう　なおき）
・富士通株式会社
　執行役員　EVP
　富士通研究所　所長
　岡本　青史（おかもと　せいし）
 
「研究戦略説明会」資料
https://pr.fujitsu.com/jp/ir/library/presentation/pdf/20240604-01.pdf
 
AI軸に技術融合…富士通が示した研究戦略の新展開
2024年06月06日
https://newswitch.jp/p/41805
 
富士通、特化型生成AIモデルを自動生成可能な「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発
6/5(水)
https://news.yahoo.co.jp/articles/953f78568939830a810c01b0ecf3f482ec06ba61
 
富士通、生成AIサービスを7月に提供　膨大なデータ処理や法令準拠に対応
2024年06月05日
https://mag.executive.itmedia.co.jp/executive/articles/2406/05/news092.html
 
富士通、複数の生成AI組み合わせ　最適モデルを自動作成
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0446U0U4A600C2000000/
 
 
 
Fujitsu's Initiatives in Generative AI for Enterprises
 
Fujitsu's "Research Strategy Briefing" was held on June 4.
Fujitsu focuses on the following three challenges in the enterprise use of generative AI and is concentrating on developing specialized models to meet corporate needs:

1. Inability to handle diverse and large amounts of data held by enterprises.
2. Inability to quickly generate models specialized in business know-how and processes.
3. Difficulty in ensuring compliance with corporate regulations and laws.

To address these challenges in the utilization of generative AI in enterprises and to dispel security concerns, Fujitsu aims to become a global top player in the enterprise use of generative AI with the "Enterprise Generative AI Framework."
The "Enterprise Generative AI Framework" highlights three key technologies: "Knowledge Graph Expansion RAG," "Generative AI Hybrid Technology," and "Generative AI Audit Technology." These technologies are expected to be sequentially released from July under "Fujitsu Kozuchi."
 
 
 
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富士通研究戦略説明会文字起こし.docx
ドキュメント
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富士通研究戦略説明会の要約
1. イントロダクション

• 日時: 2024年6月4日
• 対象: 報道関係者、投資家、アナリスト
• 目的: 富士通の研究戦略の説明

2. 登壇者

• 園田俊浩: 富士通研究所 人工知能研究所 所長
• 新庄直樹: 富士通研究所 先端技術開発本部 本部長
• 岡本青史: 執行役員、EVP、富士通研究所 所長

3. 園田俊浩のプレゼンテーション

• テーマ: エンタープライズ生成AIフレームワーク
• ポイント:
  • 生成AIの技術動向
  • 言語、映像、音声対応の大規模言語モデル
  • 特化型モデルのカスタマイズ性と企業規則への準拠の重要性
  • 企業データ対応のための技術課題とその解決策

4. 新庄直樹のプレゼンテーション

• テーマ: 次世代グリーンデータセンター向けプロセッサー「富モナカ」
• ポイント:
  • 地球温暖化とデータセンターの消費電力問題
  • 省電力アーキテクチャー、スケーラブルベクタエクステンション、144コア
  • 超低電圧技術による省電力と高性能の両立
  • コンフィデンシャルコンピューティングアーキテクチャーの信頼性とセキュリティ
  • ソフトウェア群の整備活動とオープンソースコミュニティとの協力

5. 岡本青史のプレゼンテーション

• テーマ: 技術領域の融合を進める富士通の研究戦略
• ポイント:
  • AIを軸とした技術融合による新しい価値創出
  • サステナブルな社会の構築への貢献
  • 5つのキーテクノロジーの研究開発
  • AIとコンピューティング、データセキュリティ、量子コンピューティングの融合
  • AIの効率化技術と社会課題解決のための技術開発

6. 質疑応答と展示デモ

• 約30分の質疑応答
• 展示デモの紹介と実演

この要約は、説明会の主要な内容と登壇者ごとの発表ポイントを簡潔にまとめたものです。詳細な技術説明や事例については、展示デモや実演の部分でさらに掘り下げられています。
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園田俊浩: 富士通研究所 人工知能研究所 所長のプレゼンテーションを詳細に
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メモリを更新しました
園田俊浩のプレゼンテーション詳細
1. はじめに

• 担当者: 園田俊浩 (富士通研究所 人工知能研究所 所長)
• 挨拶: 富士通研究所のAI研究の研究戦略について説明する

2. 生成AIの技術動向

• ビジネストランスフォーメーション:
  • 生成AIは言語、映像、音声に対応
  • クラウド上で公開される大規模言語モデル(GPTなど)と企業業務を支援する特化型モデルに大別
  • 特化型モデルにはカスタマイズ性と企業規則への準拠が重要

3. 富士通の取り組み

• 特化型モデルへの注力:
  • 企業ニーズを満たす特化型モデルの開発
  • 企業が保有する多様で大量なデータへの対応
  • カスタマイズ性の確保とガバナンスの徹底
  • エンタープライズ生成AIフレームワークの提供

4. エンタープライズ生成AIフレームワーク

• 構成要素:
  • ナレッジグラフ拡張技術
  • 生成AI混合技術
  • 生成AI監査技術
• ナレッジグラフ拡張技術:
  • 企業内の多様なデータ(製品マニュアル、ログ、ビデオなど)を逐次的に処理
  • 必要な情報を抽出し、生成AIに提供
  • グラフ思考クエリーで最小限のデータで正確な回答を導出
• 生成AI混合技術:
  • クエリー特性とモデル特性から必要なモデルを自動選択または生成
  • 生成AIのカスタマイズ不要で効果を発揮
  • GPT-4Vと同等の性能を達成
• 生成AI監査技術:
  • 規則や法令への準拠を検証
  • 生成AIの挙動を解析し、判断根拠の説明付与
  • ハルシネーションの判定

5. 実際の適用例

• 事例紹介:
  • 製品マニュアルのQ&A
  • ネットワークログの分析
  • 映像データの作業分析

6. 今後の展開

• 目標:
  • エンタープライズ生成AIフレームワークの提供
  • 企業における生成AI活用のグローバルトッププレイヤーを目指す
  • 社内での生成AI活用環境の整備と実践

要点まとめ

• 生成AI技術の重要性と期待: ビジネストランスフォーメーションにおける生成AIの役割
• 特化型モデル: カスタマイズ性と企業規則への準拠
• 技術課題と解決策: ナレッジグラフ拡張技術、生成AI混合技術、生成AI監査技術
• 具体的事例: 製品マニュアル、ネットワークログ、映像データの分析
• 展望: 富士通のエンタープライズ生成AIフレームワークの普及と実践

これらのポイントを中心に、園田俊浩のプレゼンテーションは富士通のAI研究における最新の取り組みと技術革新を詳細に説明しています。
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新庄直樹: 富士通研究所 先端技術開発本部 本部長のプレゼンテーションを詳細に
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新庄直樹のプレゼンテーション詳細
1. はじめに

• 担当者: 新庄直樹 (富士通研究所 先端技術開発本部 本部長)
• 挨拶: 次世代グリーンデータセンター向けプロセッサー「富モナカ」について説明

2. 背景と目的

• 地球温暖化とデータセンターの消費電力問題:
  • AIやビッグデータの活用によるデータセンターの電力消費増大
  • 環境負荷の低減と省電力化の必要性

3. 富士通の取り組み

• 厚生の省電力プロセッサー「富モナカ」の開発:
  • 日本で唯一ハイエンドプロセッサーを開発する富士通が、ネドの国家プロジェクト支援を受けて開発
  • 世界初の最先端2nmテクノロジーを採用

4. 富モナカの特徴

• 高性能と省電力の両立:
  • アームのスケーラブルベクタエクステンション (SVE): 高速データ処理基盤の提供
  • 144コア構成: AIやHPCに必要な高速処理を実現
  • 超低電圧技術: 省電力と高性能を両立
• 信頼性とセキュリティ:
  • コンフィデンシャルコンピューティングアーキテクチャー: 高度な信頼性とセキュリティ機能の提供
• 互換性と使いやすさ:
  • 世界標準のDDRメモリー、PCIe Gen6対応
  • 空冷対応

5. ソフトウェアの整備活動

• ソフトウェア群の整備:
  • AIやHPCを始めとする広い領域のソフトウェアをカバー:
    • マシンラーニング、ビッグデータアナリティクス、データセキュリティなど
  • オープンソースコミュニティとの協力と貢献:
    • 富モナカの性能を最大限に引き出すためのソフトウェア群の整備
• 具体例:
  • UXLファウンデーション:
    • 様々なCPUやアクセラレーターを単一ソースコードで活用可能にする団体
    • GPUのベンダー独自のインターフェースによるソースコードの書き換えをなくし、単一のソースコードで全てのハードウェアを最適に動作させる技術
  • APIデータアナリティクスライブラリー「ワンダ」:
    • インテルのマスカネルライブラリー(MKL)に依存していたバンダルをオープンブラスに置き換え、アームの上で動作させることに成功

6. 実際の適用例

• 事例紹介:
  • AIやHPCの領域での活用:
    • 幅広い領域でのソフトウェア群の適用
    • ハードウェア出荷前からの整備活動

7. 今後の展開

• 目標:
  • 富モナカとその上で最適化されたソフトウェア群をAIインフラ基盤として提供
  • 富士通小槌を支え、お客様の課題を解決するための取り組み

要点まとめ

• 地球温暖化とデータセンターの消費電力問題: 省電力プロセッサーの開発が重要
• 富モナカの特徴: 2nmテクノロジー、144コア、超低電圧技術、信頼性とセキュリティの強化
• ソフトウェアの整備活動: 広い領域のソフトウェアをカバーし、オープンソースコミュニティとの協力
• 具体的事例: UXLファウンデーション、APIデータアナリティクスライブラリー「ワンダ」
• 展望: 富モナカとそのソフトウェア群の活用によるAIインフラ基盤の提供

新庄直樹のプレゼンテーションは、富士通の次世代グリーンデータセンター向けプロセッサー「富モナカ」の開発とその特徴、ソフトウェア整備活動について詳細に説明しています。
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岡本青史: 執行役員、EVP、富士通研究所 所長のプレゼンテーションを詳細に
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岡本青史のプレゼンテーション詳細
1. はじめに

• 担当者: 岡本青史 (執行役員、EVP、富士通研究所 所長)
• 挨拶: 富士通全体の研究戦略について紹介

2. 研究戦略のキーワード

• 技術融合による新しい価値創出
• サステナブルな社会の構築への貢献

3. 研究開発の重点領域

• 5つのキーテクノロジー:
  • AI (人工知能)
  • コンピューティング
  • データセキュリティ
  • 量子コンピューティング
  • その他の先端技術

4. 技術融合の具体例

• AIとコンピューティングの融合:
  • データセンターの電力消費問題:
    • 2030年には地球の全電力の10%がデータセンターで消費されると予測
    • 現在のAI演算の多くはGPUで行われており、利用効率が低い
  • mlPower技術:
    • 世界一のAIコンピューティング技術で、GPUの利用効率を向上
    • 同じAIワークロードに対してGPUの数を半減可能
    • 日本の約2400万世帯の年間電力消費量に相当する電力量の削減が見込まれる
• AIとデータセキュリティの融合:
  • 偽情報・誤情報のリスク:
    • 世界経済フォーラムで最大のグローバルリスクとして指摘
    • ルールメーキングと技術開発の両面から取り組み
  • ルールメーキング:
    • G7広島サミットの広島アプロセス、日本政府のAI事業者ガイドラインに参画
  • 技術開発:
    • 偽情報や誤情報の統合的分析、審議判定を行い、根拠を説明できるAI技術
• AIと社会科学の融合:
  • 複雑な社会課題の解決:
    • AIだけで解決できない社会課題に対し、事務社会科学との融合で対応
    • 世界初のソーシャルデジタルツイン技術の開発
  • ソーシャルデジタルツイン:
    • モビリティ、エネルギー、環境、防災、防犯、ウェルビーイングの領域で社会実証を進行
    • 1台の丸カメラでリアルタイムに都市の3Dツインを作成する技術を展示
• AIと量子コンピューティングの融合:
  • 量子機械学習のブレークスルー:
    • 世界初の量子畳み込みニューラルネットワークの技術開発
    • 量子ノイズを除去する量子オートエンコーダ技術を開発
  • 量子コンピューティングの桁違いの計算能力:
    • 現在のAIの限界を突破する新しい技術として期待

5. 具体的な技術開発の取り組み

• 量子機械学習技術の具体例:
  • 量子畳み込みニューラルネットワーク: 世界最高速の技術
  • 量子オートエンコーダ技術: 量子ノイズの除去

6. まとめと今後の展望

• 技術融合による新しい価値創出
• サステイナブルな社会構築への貢献
• 富士通の新しい研究戦略の紹介

要点まとめ

• 研究戦略のキーワード: 技術融合、新しい価値創出、サステナブルな社会の構築
• 5つのキーテクノロジー: AI、コンピューティング、データセキュリティ、量子コンピューティング、その他先端技術
• 技術融合の具体例:
  • AIとコンピューティング: データセンターの電力消費問題とmlPower技術
  • AIとデータセキュリティ: 偽情報・誤情報のリスクとルールメーキング、技術開発
  • AIと社会科学: ソーシャルデジタルツイン技術の開発と社会実証
  • AIと量子コンピューティング: 量子機械学習のブレークスルー技術
• 今後の展望: 富士通の新しい研究戦略の紹介と具体的な技術開発の取り組み

岡本青史のプレゼンテーションは、富士通の新しい研究戦略に焦点を当て、技術融合による新しい価値創出とサステイナブルな社会の構築に向けた具体的な取り組みと技術開発を詳細に説明しています。
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約30分の質疑応答を詳細に
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質疑応答セッションの詳細
質問 1: 生成AIフレームワークの実用化について

• 質問者: 投資家
• 質問内容: エンタープライズ生成AIフレームワークの実用化に向けた具体的なスケジュールはどうなっていますか？
• 回答者: 園田俊浩
  • 回答内容:
    • フレームワークは2024年7月より順次公開予定。
    • 社内実践を進め、12万4000人の従業員全員に生成AIを活用できる環境を整備。
    • 企業向けの対話型生成AIを公開し、お客様と一緒に活用方法を考える実践を進める​​。

質問 2: 富モナカの省電力技術について

• 質問者: アナリスト
• 質問内容: 富モナカの省電力技術の詳細と、他のプロセッサーと比較した際の利点は？
• 回答者: 新庄直樹
  • 回答内容:
    • 富モナカは2nmテクノロジーを採用し、アームのスケーラブルベクタエクステンション(SVE)と144コアにより高速なデータ処理基盤を提供。
    • 超低電圧技術により、省電力と高性能の両立を実現。
    • コンフィデンシャルコンピューティングアーキテクチャーによる高度な信頼性とセキュリティ機能​​。

質問 3: AIと量子コンピューティングの融合について

• 質問者: 報道関係者
• 質問内容: AIと量子コンピューティングの融合について、具体的な研究成果と今後の展望は？
• 回答者: 岡本青史
  • 回答内容:
    • 量子機械学習の領域で数々の世界初の技術を開発。
    • 量子畳み込みニューラルネットワークの世界最高速技術と量子ノイズを除去する量子オートエンコーダ技術を開発。
    • 今後も量子コンピューティングの計算能力を活用し、AIの限界を突破する技術を開発していく​​。

質問 4: データセキュリティの取り組みについて

• 質問者: 投資家
• 質問内容: 富士通のデータセキュリティに対する取り組みと、偽情報・誤情報への対策は？
• 回答者: 岡本青史
  • 回答内容:
    • 偽情報や誤情報のリスクに対して、ルールメーキングと技術開発の両面から取り組み。
    • G7広島サミットの広島アプロセス、日本政府のAI事業者ガイドラインに参画。
    • 偽情報の統合的分析、審議判定を行い、根拠を説明できるAI技術を開発​​。

質問 5: 生成AIのカスタマイズ性について

• 質問者: アナリスト
• 質問内容: 生成AIのカスタマイズ性を高めるための具体的な技術とその効果は？
• 回答者: 園田俊浩
  • 回答内容:
    • 特化型生成AIのカスタマイズ性を高めるために、ナレッジグラフ拡張技術と生成AI混合技術を活用。
    • ナレッジグラフ拡張技術により、大規模なデータを逐次処理し、必要な情報を抽出。
    • 生成AI混合技術により、必要なモデルを自動選択または生成し、カスタマイズの手間を省く​​。

質問 6: 富士通のグローバル戦略について

• 質問者: 投資家
• 質問内容: 富士通のグローバル戦略と、エンタープライズ生成AIフレームワークの国際展開計画は？
• 回答者: 岡本青史
  • 回答内容:
    • エンタープライズ生成AIフレームワークの国際展開を目指し、企業における生成AI活用のグローバルトッププレイヤーを目指す。
    • 富士通小槌場を活用し、企業向けの対話型生成AIをグローバルに展開する計画​​。

質疑応答セッションでは、各登壇者がそれぞれの専門分野について詳細な回答を行い、参加者の関心に応えました。
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展示デモの紹介と実演を詳細に
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展示デモの紹介と実演の詳細
1. 展示デモの概要

• 説明者: 岡本青史、園田俊浩、新庄直樹
• 目的: 富士通の最新技術と研究成果を実際に体験

2. 主要な展示デモ

• 生成AIフレームワーク
  • 担当: 園田俊浩
  • 技術内容:
    • エンタープライズ生成AIフレームワークのデモンストレーション
    • 生成AIの技術動向と企業向け特化型モデルのカスタマイズ性​​
• 生成AI混合技術
  • 実演:
    • 契約書のチェック: ソフトウェアの契約書とその利用状況の確認を効率化
    • サポートディスクの効率化: インシデント対応の効率化、ドライバーの最適配置​​
• 生成AI監査技術
  • 実演:
    • 規則準拠の検証: 法令や企業の規則に対する生成AIの挙動制御
    • ハルシネーションの判定: 判断根拠の説明付与と矛盾チェック​​
• ナレッジグラフ拡張技術
  • 実演:
    • 製品マニュアルのQ&A: 大規模データからの情報抽出と生成AIへのヒント提供
    • ネットワークログの分析: 効率的なデータ処理と解析​​

3. 次世代グリーンデータセンター向けプロセッサー「富モナカ」

• 担当: 新庄直樹
• 技術内容:
  • 省電力アーキテクチャー、スケーラブルベクタエクステンション(SVE)、144コア構成
  • データセンターの電力消費問題とその解決策
  • 超低電圧技術による省電力と高性能の両立​​

4. ソフトウェア整備活動

• 具体例:
  • UXLファウンデーション: 単一ソースコードでの様々なCPUやアクセラレーターの活用
  • ワンダのアームでのイネーブルメント: オープンブラスを活用したアーム上でのソフトウェア動作​​

5. リアルタイム3Dツイン技術

• 担当: 岡本青史
• 技術内容:
  • 1台のカメラでリアルタイムに都市の3Dツインを作成
  • モビリティ、エネルギー、環境、防災、防犯、ウェルビーイングの領域での社会実証​​

要点まとめ

• 生成AIフレームワーク: 特化型モデルのカスタマイズ性とガバナンスの重要性
• 生成AI混合技術: 契約書チェック、サポートディスク効率化、ドライバーの最適配置
• 生成AI監査技術: 規則準拠の検証とハルシネーションの判定
• ナレッジグラフ拡張技術: 製品マニュアルQ&A、ネットワークログ分析
• 次世代プロセッサー「富モナカ」: 省電力技術と高性能の両立
• ソフトウェア整備活動: UXLファウンデーション、ワンダのアームイネーブルメント
• リアルタイム3Dツイン技術: 都市のリアルタイム3Dツイン作成と社会実証

これらの展示デモは、富士通の最先端技術とその実用例を具体的に示し、参加者にその価値を実感させるものでした。
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富士通研究戦略説明会での課題は？
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富士通研究戦略説明会における課題
1. 生成AIフレームワークのカスタマイズとガバナンス

• カスタマイズ性: 企業が保有する多様で大量なデータに対応するためのカスタマイズが必要。これにより特化型モデルの有効性が向上するが、現状ではこのカスタマイズ性を高める技術が未成熟である​​ 。
• ガバナンス: AIが企業の規則や法令に準拠することが難しいため、生成AIの実用化にはガバナンスの確立が不可欠。これを解決するための技術がまだ発展途上である​​。

2. 次世代プロセッサー「富モナカ」の省電力技術

• 電力消費問題: データセンターの消費電力増大が現実的なリスクとなっている。次世代プロセッサー「富モナカ」は省電力と高性能の両立を目指しているが、これを実現するための技術的課題が残っている​​ 。
• 技術的な限界: 2nmテクノロジーの採用や超低電圧技術の導入など、最先端技術の適用にはさらなる研究開発が必要​​。

3. データセキュリティと偽情報の対策

• 偽情報・誤情報のリスク: AIが生成するコンテンツや情報に対する社会的リスクが増大している。これに対処するためのルールメーキングと技術開発が求められている​​ 。
• ルールメーキング: G7広島サミットの広島アプロセスや日本政府のAI事業者ガイドラインに参画しているが、国際ガバナンスの形成には時間がかかる​​。

4. AIと量子コンピューティングの融合

• 技術的な複雑さ: 量子コンピューティングとAIの融合は新たな可能性を開くが、その技術的な実現は非常に複雑。量子ノイズの除去や量子畳み込みニューラルネットワークの開発など、解決すべき技術的課題が多い​​ 。

5. 実用化への道のり

• 時間とリソースの必要性: これらの課題を解決するためには、多大な時間とリソースが必要。研究開発を進めるための資金調達や人材確保が重要​​ 。
• 実用化のスケジュール: エンタープライズ生成AIフレームワークは2024年7月より順次公開予定だが、完全な実用化にはさらに多くのステップが必要とされる​​。

これらの課題は、富士通が掲げる先進的な研究戦略を実現する上での大きな挑戦となります。技術の進展とともに、これらの課題解決に向けた取り組みが求められています。
 

「オープンハウス2024」の一環として、国立情報学研究所（National Institute of Informatics：NII）の活動報告（黒橋 禎夫 国立情報学研究所長）、3人の専門家の基調講演「生成AIと安全性」が行われ、ライブ配信が行われました。
3人の専門家の基調講演は、下記の通りです。
「AIセーフティへの政府の取り組み」（AIセーフティ・インスティテュート 副所長・事務局長 平本健二 氏
「SB Intuitions の大規模言語モデルと生成AIへの懸念に対する対策」（SB Intuitions株式会社 取締役 兼 CRO 井尻 善久 氏）
「生成AIに関するルール形成の最新動向」（京都大学大学院法学研究科 特任教授・弁護士 羽深 宏樹 氏）
いずれもわかりやすく話されており、参考になりました。
 
アーカイブ動画は、6月 17日まで公開されているということです。
https://www.youtube.com/watch?v=2CCHEATihj4&t=407s
 
オープンハウス2024：NII活動報告・基調講演「生成AIと安全性」
国立情報学研究所 - National Institute of Informatics
6月7日（金）13:00-15:00 NII活動報告・基調講演
https://event.nii.ac.jp/event/8572
 
 
Generative AI and Safety
 
As part of "Open House 2024," the National Institute of Informatics (NII) held an activity report by NII Director Yoshio Kurohashi, followed by three keynote speeches by experts on "Generative AI and Safety." The event was streamed live.
The three keynote speeches by the experts were as follows:

• "Government Initiatives for AI Safety" by Kenji Hiramoto, Deputy Director and Secretary-General of the AI Safety Institute
• "Addressing Concerns about Large Language Models and Generative AI by SB Intuitions" by Yoshihisa Ijiri, Director and CRO of SB Intuitions Inc.
• "Recent Trends in Rule Formation for Generative AI" by Hiroki Habuka, Specially Appointed Professor at Kyoto University Graduate School of Law and Attorney-at-Law

Each of the speeches was presented in an easy-to-understand manner and was very informative.
 
 
 
ChatGPT 4o

6月7日（金） NII活動報告・基調講演　文字起こし.pdf
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「オープンハウス2024」の一環として、国立情報学研究所（National Institute of Informatics：NII）の活動報告（黒橋 禎夫 国立情報学研究所長）、3人の専門家の基調講演「生成AIと安全性」が行われ、ライブ配信が行われました。 3人の専門家の基調講演は、下記の通りです。 「AIセーフティへの政府の取り組み」（AIセーフティ・インスティテュート 副所長・事務局長 平本健二 氏 「SB Intuitions の大規模言語モデルと生成AIへの懸念に対する対策」（SB Intuitions株式会社 取締役 兼 CRO 井尻 善久 氏） 「生成AIに関するルール形成の最新動向」（京都大学大学院法学研究科 特任教授・弁護士 羽深 宏樹 氏）添付ファイルは、動画の文字起こしです。ステップバイステップでそれぞれの講演の要約を作成してください。
 
ChatGPT
平本健二氏の基調講演「AIセーフティへの政府の取り組み」
要約
平本健二氏は、AIの急速な技術進展とその社会的影響を背景に、政府がどのようにAIセーフティを推進しているかについて述べました。主なポイントは以下の通りです：

1. 政府と関係団体の取り組み:
   • 政府や関係団体が発表するガイドラインの重要性を強調。
   • これらのガイドラインを正しく理解し、広く普及させるための取り組みを紹介。
   • 最近の金融業界の生成AIガイドラインなどの具体例を示し、安全にAIを利用するための活動を行っている。
2. AIのリスクとガバナンス:
   • 技術的なリスクだけでなく、社会的リスク（プライバシー侵害、選挙への悪用、心理的影響など）も重要視。
   • AIのリスクを最小限に抑えながら、その価値やイノベーションを最大化するための仕組み作りを進めている。
3. 国際連携と標準化:
   • 各国との連携を強化し、国際的な政策の協調や技術標準の作成に取り組む。
   • G7やOECDなどの国際組織と協力し、AIセーフティの枠組みを作成する。

井尻善久氏の基調講演「SB Intuitions の大規模言語モデルと生成AIへの懸念に対する対策」
要約
井尻善久氏は、SB Intuitionsがどのように大規模言語モデルと生成AIのリスクに対処しているかについて説明しました。主なポイントは以下の通りです：

1. 生成AIのリスクと対策:
   • 言語モデルの急速な進展とそのビジネスへの影響を振り返り、生成AIのダウンサイド（リスク）について議論。
   • モデレーション機能やAIの安全性に関わる技術的な取り組みを紹介。
2. データの流通と活用:
   • 学習・推論時に使用するデータの流通メカニズムについての議論を紹介。
   • データの安全な流通と活用を確保するための技術や手順を整備。

羽深宏樹氏の基調講演「生成AIに関するルール形成の最新動向」
要約
羽深宏樹氏は、生成AIに関するルール形成の最新動向について、国内外の政策動向を紹介しました。主なポイントは以下の通りです：

1. 生成AIのガバナンスフレームワーク:
   • 生成AIのガバナンスに関する考え方のフレームワークを整理。
   • 生成AIの急速な進展に伴い、国内外でルール形成が活発化している現状を説明。
2. 政策動向と方向性:
   • 国内外の主な政策動向を紹介し、将来の政策の方向性を示唆。
   • 政策の一例として、G7やOECDでの検討、広島AIプロセスなどを紹介。
3. 国際連携と協力:
   • 国際連携の重要性を強調し、AIセーフティに関する各国の取り組みを紹介。
   • 国際的なルール作りや技術標準の調整を通じて、AIの安全性と信頼性を高める取り組みを進めている。

これらの要約は、各基調講演の主要なポイントを簡潔にまとめたものです。
 
 
黒橋 禎夫 国立情報学研究所長の報告の要約もお願いします。
ChatGPT
黒橋 禎夫 国立情報学研究所長の活動報告
要約
黒橋禎夫氏は、NII（国立情報学研究所）の役割と最近の活動について報告しました。以下はその要点です：

1. NIIの役割:
   • NIIは大学共同利用機関の一つであり、個別の大学では難しい研究やサービスを提供する役割を担っている。
   • 情報学研究のハブとして、設備や資金が必要なビッグサイエンスを支える場を提供。
2. 研究の取り組み:
   • 4つの研究系（情報学プリンシプル研究系、アーキテクチャー科学研究系、コンテンツ科学研究系、情報社会相関研究系）があり、それぞれが大規模な研究プロジェクトを進めている。
   • 例えば、河原林先生の離散数学グラフアルゴリズムの研究や、蓮尾先生の情報技術の社会的信頼性に関する研究などが紹介された。
3. 事業の取り組み:
   • 超高速ネットワーク「サネット」、研究データ基盤、サイバーセキュリティ、クラウド認証など、NIIが提供するインフラが日本の学術研究を支えている。
   • G7科学技術大臣会合で合意されたオープンサイエンスの推進に向け、研究データの公開やリサーチデータクラウドの充実を図っている。
4. 国際連携:
   • NIIは約200名の客員教授とともに、国内外の大学や研究機関と連携している。
   • フランスとの共同研究プロジェクト「コプHAI」や、先端国際共同研究推進事業「アスパイア」など、国際的な共同研究も推進。
5. 将来の方向性:
   • 情報学の基盤から知識基盤への移行を進め、AI生成モデルの活用によって学術分野横断の協力を促進。
   • データ基盤やネットワーク基盤をさらに強化し、総合的な問題解決に向けた研究と事業を融合させる。

黒橋所長の報告は、NIIが情報学研究の中心として、国内外の連携を強化しながら、技術と社会の両面で重要な役割を果たしていることを強調しています。
これらの要約は、活動報告の主要なポイントを簡潔にまとめたものです。詳細については、添付の文字起こしを参照してください​​.
 
 
平本健二氏の基調講演の中でAIセーフティ・インスティテュート（AISI)の活動について触れています。ポイントをまとめてください。
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AIセーフティ・インスティテュート（AISI)の活動について
平本健二氏の基調講演の中で、AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の活動について詳しく触れています。以下にその要点をまとめます。

1. 設立の経緯と目的:
   • AISIは、AI技術の安全性確保を目的に2024年2月に設立された。
   • 日本政府の指導の下、AI技術のリスク管理と安全確保を推進。
2. 活動内容:
   • ガイドラインの策定と普及:
     • AI技術のガイドラインを策定し、これを広く普及させる活動。
     • 最近の金融業界向け生成AIガイドラインの例を挙げ、業界ごとの安全指針の整備。
   • リスク評価と管理:
     • AI技術のリスク評価とその管理方法の確立。
     • 国内外のガイドラインとの比較や翻訳作業を通じ、各国の基準を参照しつつ、日本独自の基準を整備。
3. 国際連携と標準化:
   • 他国のAIセーフティ組織との連携を強化し、国際的な基準作りに貢献。
   • G7やOECDなどの国際的な会議でのリーダーシップを発揮し、日本が主導する形での行動規範の作成。
4. 最新の取り組み:
   • 米国NISTのリスクマネジメントフレームワークの翻訳と公開準備。
   • レッドチーミング（脆弱性評価）の強化と、国際的な評価手法の導入。
   • AI技術の信頼性や公平性を確保するための技術開発。
5. 今後の方向性:
   • AIセーフティに関する技術の研究開発を継続し、産業界での信頼性確保を目指す。
   • 生成AIのデータ権利処理と利益還元の仕組みを構築し、持続可能な利用を促進。

平本氏の講演では、AISIがAI技術の安全性確保のために幅広い活動を展開していることが強調されました​​.