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2024年7月に行われたPatentSight Summit 2024でのパネルセッション「知財情報の開示について ～投資家に本当に伝えたいこと～」のレポートがアップされました。
[パネリスト] オムロン株式会社 技術・知財本部 知的財産センタ長 奥田 武夫 氏 三井住友トラスト・アセットマネジメント株式会社 スチュワードシップ推進部ESG推進室 シニア・スチュワードシップ・オフィサー 澤嶋 裕希 氏 京セラ株式会社 IP戦略推進部 兼 知的財産部 部長 弁理士 竹口 幸宏 氏 [モデレーター] LexisNexis Intellectual Property Solutions 営業統括 齋藤 昭宏氏 主な内容は、下記の通りです。 投資家として知財情報をどう評価するのか 知財・無形資産ガバナンスガイドライン策定の意図とは 京セラの統合報告書での情報開示とガイドライン 投資家から見た、統合報告書における経営戦略と知財の一貫性 過去の実績だけでは未来の因果はわからないが、投資家との信頼構築に必須 特許の件数よりも、特許がどう戦略に生かされるかが重要 知財部門が投資家に伝えたいこと、投資家が知財部門に伝えたいこと ESGが競争優位になる時代の知財を活かした経営──投資家が求める知財情報の開示とその範囲とは？ PatentSight Summit 2024 レポート Vol.1 https://bizzine.jp/article/detail/10659 PatentSight Summit 2024: Disclosure of Intellectual Property Information Sought by Investors A report has been uploaded on the panel session “Disclosure of Intellectual Property Information: What Investors Really Want to Know” that was held at the PatentSight Summit 2024 in July 2024. [Panelists] Mr. Takeo Okuda, General Manager, Intellectual Property Center, Technology & Intellectual Property Division, OMRON Corporation Mr. Hiroki Sawashima, Senior Stewardship Officer, ESG Promotion Office, Stewardship Promotion Department, Sumitomo Mitsui Trust Asset Management Co. Mr. Yukihiro Takeguchi, Director, Intellectual Property Department and IP Strategy Promotion Department, Kyocera Corporation, Patent Attorney [Moderator] Akihiro Saito, Sales Manager, LexisNexis Intellectual Property Solutions The main topics were as follows How do investors evaluate intellectual property information? What is the intention behind the formulation of the Intellectual Property and Intangible Assets Governance Guidelines? Information disclosure and guidelines in Kyocera's integrated report Consistency between management strategy and intellectual property in integrated reports from the perspective of investors Past performance is not a guarantee of future results, but it is essential for building trust with investors It is more important to think about how patents can be used in your strategy than to think about how many patents you have What the IP department wants to convey to investors, and what investors want to convey to the IP department
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YouTubeの「なぜ、いま『攻めの知財』なのか？ 知財は法務・財務と連携しないと生き残れない」（株式会社ブリヂストン 知的財産部門 部門長 荒木充 氏）を視聴しました。 「知財/無形資産が事業のコアであるのはどの産業でも実は同じで、日本産業界には独特の強みが伝統的にあり、それをIPランドスケープで可視化することで、効率的に・戦略的に事業価値/社会価値を高めていくことができる」 「知財と法務・財務の相互連携がもっと要る」 「秘伝のタレを意識しないと知財マネジメントは薄っぺら」 AIL×中央経済社共催連続セミナー（全5回シリーズ） ［知財×法務×金融の架け橋］なぜ、いま「攻めの知財」なのか？ ―「知財」の力を基礎から学んで、日本のビジネスを強くしよう！―」（2024年5月16日から） ［第１回］株式会社ブリヂストン 知的財産部門 部門長 荒木充 様 ご講演 「なぜ、いま『攻めの知財』なのか？ 知財は法務・財務と連携しないと生き残れない」 https://www.youtube.com/watch?v=Pf1_YyS0Wz0 Why 'Proactive Intellectual Property' Now? I watched the YouTube video "Why 'Proactive Intellectual Property' Now? Intellectual property cannot survive without cooperation with legal and finance departments" (Mitsuru Araki, General Manager, Intellectual Property Department, Bridgestone Corporation). "The core of business is actually the same for all industries, and Japanese industry has traditionally had unique strengths. By visualizing these strengths in an IP landscape, it is possible to effectively and strategically enhance business and social value." "There is a need for more mutual cooperation between IP, legal and finance." "If you don't pay attention to the secret sauce, your IP management will be weak." Genspark は、Perplexity AIとともに、検索に特化した生成AIとして脚光を浴びています。
Gensparkは、従来の検索エンジンとは異なり、ユーザーは検索結果ページから複数のリンクを辿る必要がなく、Genspark が生成した Sparkpages 上で必要な情報を得ることができ、便利です。 9月18日Gensparkに新たにAutoPilot Agent機能が実装されました。GenSparkのAutoPilot Agentでは、人間に代わりAIがWikipedia、メディア記事、レビュー等の複数の信頼できるソースを、数分から10分程度の時間をかけてかなり詳細に調査して、情報を抽出してくれます。タスクは依頼してほっておくだけでOKで、複数のタスクを同時に処理させることも可能、調査が完了すると登録しているメールアドレス宛に通知も届きます。 現在無料なので、いろいろ試すことができます。 Genspark Autopilot Agent https://www.genspark.ai/autopilotagent 超おすすめ！【Genspark（ジェンスパーク）】無料AI検索エンジン！ https://yosh4432.xyz/blog89/ 【Genspark Autopilot Agent】リサーチ業務での活用法徹底解説＋弱点を補完するテキスト出力用Chrome拡張機能 2024年9月21日 https://note.com/yoshiyuki_hongoh/n/n12dae27bbc0c Genspark Autopilot Agent Genspark, together with Perplexity AI, is attracting attention as a generative AI specialized in search. Unlike conventional search engines, Genspark is convenient because users do not need to follow multiple links from the search results page, but can obtain the information they need on Sparkpages generated by Genspark. On September 18th, the AutoPilot Agent function was newly implemented in Genspark. With GenSpark's AutoPilot Agent, instead of humans, AI will investigate multiple reliable sources such as Wikipedia, media articles, reviews, etc. in considerable detail over a period of several to ten minutes, and extract the information. You can just leave the task to it, and it is also possible to have it process multiple tasks simultaneously, and you will also receive a notification to the email address you have registered when the investigation is complete. It's free at the moment, so you can try it out. 令和３年（ワ）第２８７３号特許権侵害差止等請求事件は、「食用畜肉塊の除毛装置」事件は、発明の名称を「食用畜肉塊の除毛装置」とする特許権への侵害について、大阪地方裁判所で争われ、判決日が令和６年５月３０日だった事件です。
本件発明は、 Ａ 豚足等の食肉塊と温水が投入される筒状容器と、 Ｂ この筒状容器内に回転可能に軸支された攪拌体とからなる水槽式除毛装置において、 Ｃ 前記筒状容器の内壁が平面視で多角形状に形成されると共に、 Ｄ 防錆処理された金属製で且つ少なくともその一部に粗地面又は凹凸が形成されている Ｅ ことを特徴とする食用肉塊除毛装置。 というもので、特許請求の範囲に記載された「多角形」という文言についての解釈が主要な争点のひとつとなりました。 明細書の記載、出願経緯、多角形であることによる作用効果などを考慮したうえで、多角形は凸多角形に限定解釈されず、被告製品の凹多角形も含まれるとして、被告による原告の特許権の侵害を認めました。 明細書及び図面に開示されない実施形態であっても、作用効果の記載を根拠に、上位概念化されたクレームの文言に含まれると解釈されたと言えます。 令和６年５月３０日判決言渡 同日原本受領 裁判所書記官 令和３年（ワ）第２８７３号 特許権侵害差止等請求事件 口頭弁論終結の日 令和６年３月７日 判 決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/136/093136_hanrei.pdf 2024.9.9 侵害訴訟等 令和３年（ワ）第２８７３号「食用畜肉塊の除毛装置」事件 https://unius-pa.com/infringement_lawsuit/10306/ Reiwa 3 (Wa) No. 2873: Technical Scope of Invention In the case of the patent infringement injunction demand case (Reiwa 3 (Wa) No. 2873), the "Edible Meat Mass Hair Removal Device" case, the date of the judgment was May 30, 2024, and the case was litigated at the Osaka District Court over the infringement of the patent right for an invention called "Edible Meat Mass Hair Removal Device". The invention in this case is A. a water-tank type hair removal device consisting of a cylindrical container into which a pork foot or other meat block and warm water are placed, and B. an agitator rotatably supported by a shaft inside said cylindrical container, and C. the inner wall of said cylindrical container is polygonal in shape when viewed in plan view; and D is made of rust-resistant metal and has a rough surface or an uneven surface on at least a part of its surface; and E is a device for removing hair from edible meat. The interpretation of the term "polygonal" in the scope of the patent claims was one of the main points of contention. After considering the description in the specification, the circumstances of the application, and the effects of the polygonal shape, the court found that the polygonal shape was not limited to convex polygons, and that the defendant's product, which was a concave polygon, was also included, and therefore found that the defendant had infringed the plaintiff's patent rights. Even if the embodiment is not disclosed in the specification and drawings, it can be said that it is interpreted to be included in the claim language based on the description of the effect. NECや富士通などの国内企業が出資、総額300億円を調達したSakana AIは、経産省とNEDO主催の生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」で新規モデル賞を受賞しています。生物の模倣（バイオミメティクス）からインスピレーションを得た小規模AIモデル群による協調システムを開発したものです。 Sakana AIは、2024年8月13日にThe AI Scientistという「仮説提案、実験、論文執筆から査読まで研究自動化AIエージェント」を発表した会社でもあり、今後が期待されます。 GENIAC成果報告会でのプレゼンテーションをChatGPT-4oに要約してもらいました。 Sakana AIにNECや富士通などの国内企業が出資、総額300億円を調達2024.09.18 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/01524/ サカナAI「日本の課題を解決したい」米半導体大手や国内10社から約300億円調達(2024年9月18日) https://www.youtube.com/watch?v=ewKx39JsGzE 世界的企業こぞって投資 総額300億円『サカナAI』日本最速で“ユニコーン”の理由【報道ステーション】(2024年9月18日) https://www.youtube.com/watch?v=zqTHBMgiDhU Sakana AI 経産省とNEDO主催の生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」で新規モデル賞受賞：生物の模倣（バイオミメティクス）からインスピレーションを得た小規模AIモデル群による協調システムを開発 https://nikkeimatome.com/?p=41782 【sakana AI株式会社】｜GENIAC成果報告会 自社開発モデルプレゼンテーション https://www.youtube.com/watch?v=scPBFjaQjGM&t=132s Sakana AI GENIAC Results Presentation Sakana AI, which raised a total of 30 billion yen with investments from domestic companies such as NEC and Fujitsu, has won the New Model Award in the generative AI development support project "GENIAC," organized by the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and NEDO. The company developed a cooperative system utilizing a group of small-scale AI models inspired by biomimetics (the imitation of biological processes). Sakana AI is also the company that announced "The AI Scientist" on August 13, 2024, an AI agent for automating research tasks from hypothesis generation, experiments, and paper writing to peer review. The future of this company is highly anticipated. The presentation at the GENIAC Results Presentation was summarized by ChatGPT-4o. 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。
『本件明細書の記載からは、「（Ａ）成分以外の界面活性剤」という意味での（Ｇ）成分は、含まれていてもよいという位置付けの成分であって、重要性が高くなかったものであり、本件発明１で特定された（Ｇ）成分に該当するＧ－２、Ｇ－２’及びＧ－３についても、本件防臭効果評価において、これらの成分を用いた実施例が他の実施例に比べて優れた防臭効果を得られていないのであって、これらのことからすれば、本件発明１において、（Ｇ）成分を一般式（Ｉ）又は一般式（ＩＩ）で表される少なくとも１種であるとし、一般式（ＩＩ）のＲ４を炭素数１２及び１４の天然アルコール由来の炭化水素と特定したことについて、格別の技術的意義があるとは認められない。』と明細書中の記載から相違点の技術的意義が認められず、主引例（甲１発明）と『甲１０、１１、１４、３６及び３７に記載された各周知技術』に基づいて進歩性が否定されました。 やはり、当初明細書中の記載にそれぞれの構成の技術的意義がしっかり記載されていないと、いろいろ取り繕っても、最後は設計事項としてバッサリ切られてしまうということでしょう。 令和5(行ケ)10098判決要旨 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/047/093047_point.pdf 判決全文 https://www.ip.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/047/093047_hanrei.pdf 2024.09.20 知財判決ダイジェスト 特許 令和５年（行ケ）第１００９８号「衣料用洗浄剤組成物」（知的財産高等裁判所 令和６年５月１４日） https://www.soei.com/%e7%89%b9%e8%a8%b1%e3%80%80%e4%bb%a4%e5%92%8c%ef%bc%95%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%98%e5%8f%b7%e3%80%8c%e8%a1%a3%e6%96%99%e7%94%a8/ 2024.9.6 審決取消訴訟等 令和５年（行ケ）第１００９８号「衣料用洗浄剤組成物」事件 https://unius-pa.com/decision_cancellation/10303/ Reiwa 5 (2023) No. 10098 "Detergent Composition for Cleaning Clothes" Known Technology With respect to the patented invention of "detergent composition for cleaning clothes", it can be said that a person skilled in the art could easily come up with the composition of the differences between the said patented invention and the said cited invention on the basis of the cited invention and the known technology at the time of filing the application. and that the effect of the patented invention was not considered to be significantly greater than what a person skilled in the art could have predicted based on the composition of the patented invention, the decision to dismiss the request for a trial on patent invalidation was reversed. "From the description in the specification, component (G) is a component that may be included but is not important in the sense of 'surfactant other than component (A),' and even for components G-2, G-2', and G-3, which correspond to component (G) specified in Invention 1, in evaluating the deodorizing effect, the examples using these components did not achieve a superior deodorizing effect compared to other examples, and in view of these points, it cannot be said that there is any particular technical significance in the fact that the (G) component in the present invention 1 is at least one represented by the general formula (I) or the general formula (II), and that R4 in the general formula (II) is specified as a hydrocarbon derived from natural alcohols having 12 and 14 carbon atoms. The technical significance of the differences was not recognized based on the description in the specification, and the inventiveness was denied based on the main prior art (invention 1) and "any known technology described in 10, 11, 14, 36, and 37". As I thought, if the technical significance of each component is not clearly stated in the initial specification, then no matter how much you try to patch things up, in the end it will be cut off as a design matter. 原告の公然実施品に基づく進歩性違反の主張につき、出願日当時における技術常識や土木工事用不織布製品の存在に照らし、本件発明の課題を認定して本件発明の構成とする動機付けがあったとして、本件発明の進歩性を肯定した審決が取り消された事例で、ユニアス国際特許事務所の藤井康輔 弁理士の下記コメント、同感です。
「原告が製造販売していた製品に基づく本件発明の進歩性違反の主張につき、裁判所は、出願日当時において、カーボンブラックによる耐候性、耐摩耗性及び遮光性の向上との作用効果があることや、色の濃淡を有する土木用不織シート製品の存在を複数認定して本件発明の黒色繊維の比率に至る動機付けがあるとし、本件発明の進歩性を肯定した審決を取り消した。 一般的に、公然実施品やそのカタログ等から本件発明の課題を読み取ることは困難であり、新規性違反の主張であるなら格別、進歩性違反の主張を行うことは特許の無効化を狙う側にとって不利であることが多いと考えられている。本件では、原告が、本件発明の一構成であるカーボンブラックによる作用効果の周知性とともに、主引用発明のもととなった原告製品以外の製品にもカーボンブラックが配合されて色の濃淡があることを丁寧に示すことで、本件発明における黒色繊維の比率の規定の容易想到性が認められることとなったことから、今後、公然実施品に基づく進歩性違反の主張を行う際の参考となる事案であるといえる。科学論文に基づく進歩性違反の主張も同様に困難であるとされているところ、出願日当時の技術常識や製品の存在の立証により突破口を開くことができるかもしれない。」 令和６年５月２３日判決言渡 令和６年（行ケ）第１０００２号 審決取消請求事件 口頭弁論終結日 令和６年４月９日 判 決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/103/093103_hanrei.pdf 2024.9.20 令和６年（行ケ）第１０００２号「土木工事用不織布およびその製造方法」事件 https://unius-pa.com/decision_cancellation/10310/ 2024.08.20 知財判決ダイジェスト 特許 令和６年（行ケ）第１０００２号「土木工事用不織布およびその製造方法」（知的財産高等裁判所 令和６年５月２３日） https://www.soei.com/%e7%89%b9%e8%a8%b1%e3%80%80%e4%bb%a4%e5%92%8c%ef%bc%96%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%90%ef%bc%92%e5%8f%b7%e3%80%8c%e5%9c%9f%e6%9c%a8%e5%b7%a5/ Reiwa 6 (Gyoke) No. 10002 Technical Common Knowledge In this case, the trial decision that affirmed the progressiveness of the invention was reversed because, in light of the technical common knowledge and the existence of non-woven fabric products for civil engineering at the time of the application, there was motivation to recognize the issue of the invention as the composition of the invention, and the following comment by Yusuke Fujii, a patent attorney at UNIUS International Patent Office, is in agreement. “Regarding the allegation of lack of inventive step in the present invention based on the product that the plaintiff was manufacturing and selling, the court affirmed the trial decision that had affirmed the inventive step of the present invention, finding that there was motivation to reach the ratio of black fibers in the present invention, based on the existence of several civil engineering non-woven sheet products with different shades of color, and the effect of improving weather resistance, abrasion resistance, and light shielding using carbon black at the time of the application date. Generally speaking, it is difficult to read the subject matter of the invention in question from publicly available products or their catalogues, etc., and it is thought that making an assertion of lack of novelty is particularly disadvantageous for those aiming to invalidate the patent, and that making an assertion of lack of inventive step is often disadvantageous. In this case, the plaintiff carefully demonstrated the well-known effect of carbon black as a component of the invention in question, as well as the fact that carbon black is also used in products other than the plaintiff's product, which was the basis for the main cited invention, to show that the ratio of black fibers in the invention in question was easily conceivable. It is said that it is equally difficult to argue for a violation of inventive step based on scientific papers, but it may be possible to find a breakthrough by proving the technical common knowledge and existence of the product at the time of the application date. OpenAIは9月16日、関心の高さを理由として、「ChatGPT Plus」と「ChatGPT Team」のユーザーを対象に、「OpenAI o1-preview」と「OpenAI o1-mini」の制限を緩和しました。「OpenAI o1-mini」では、上限が1週間に50件、から1日に50件へ、「OpenAI o1-preview」では、上限が1週間に30件から50件へ増えました。
OpenAIは、ChatGPTのすべての無料ユーザーにo1-miniを提供する計画だとしていましたが、すでにo1-miniにアクセスしている無料ユーザーもいるようです。 OpenAI、需要の高さを受けて「OpenAI o1」の制限を早くも緩和 https://japan.zdnet.com/article/35223996/ OpenAI eases restrictions on 'OpenAI o1 On September 16, OpenAI eased restrictions on 'OpenAI o1-preview' and 'OpenAI o1-mini' for users of 'ChatGPT Plus' and 'ChatGPT Team', citing high levels of interest. For “OpenAI o1-mini”, the limit has been increased from 50 per week to 50 per day, and for “OpenAI o1-preview”, the limit has been increased from 30 per week to 50 per week. OpenAI had planned to provide o1-mini to all free users of ChatGPT, but it seems that some free users already have access to o1-mini. シンギュラリティサロン・オンライン「松田語録：OpenAI o1にLLMが苦手な問題を解かせてみた」（9月14日収録、約14分）を視聴しました。
LLMが苦手な問題をOpenAI o1に解かせてみたという話です。 コメント欄記載の下記コメント、なるほどと思います。 「私も真似して以下のクイズを出したら、o1のみ二回で正解に辿り着きました。他の4o、4o mini、o1 miniは正解に辿り着けませんでした、面白いですね。 プロンプト 問題です。 三つの箱があります。 それぞれ箱A B Cです。 箱B以外には爆弾が入っており、箱Bを開けると起爆します。 あなたはこの中から箱を一つ以上開けなければなりません。 一つあけるごとに10000円の報酬がもらえます。 何回開けますか？どの箱を開けますか？ 正解 箱ACを開けた後に爆弾を処理し、その後でBを開けて3万円を手にする。 ちなみに問題の背景情報である以下を最初から提示するとちゃんと正解を導き出してくれました。 --- あなたは爆弾処理のプロフェッショナルです。 愉快犯が三つの箱のうち２つに爆弾を仕掛けたと犯罪予告がありました。 最低でも一つは自分が解除しなければ甚大な被害が発生します。 箱の処理一つにつき1万円の危険手当を出されることになったあなたは爆弾解除に乗り出します。 三つの箱を調査したところ一つの箱以外には爆弾が入っていることが判明。 しかし、爆弾が入っていない箱を開けることで他２つが起爆することをプロフェッショナルなあなたは見抜きます。 さぁどうする？」 動画を４つの生成AIに要約させました。それぞれの個性が出ています。 GPT-4o このYouTube動画は、AIの言語モデル（LLM）がシンプルな問題をどのように解決するかについての実験を紹介しています。主に、GPT-4ターボ、クロード3、ミストラルラージ、ジェミニ1.5プロ、ラマ3などの異なる言語モデルに対して、具体的な問題を提示し、それらのモデルがどのように回答するかを評価しています。 動画では、いくつかの問題が提示されています。例えば、爆発物の入った箱を開けるかどうかや、幾つかの物の重さの比較問題、人が円になって立っている配置を判断する問題、などが挙げられています。これらの問題の中で、AIモデルの正解率が異なっており、いくつかのモデルは的確な回答を示した一方で、他のモデルは間違った回答をしています。 また、動画を通じて、これらの問題は一見すると単純に見えても、人間の常識や注意力が試されるもので、AIにとっても100%の正確性を保証するものではないことがわかります。特に、論理的なパズル以外にも、常識や基本的な知識が問われる問題について、AIの限界が示されました。 最後に、今回の実験では、AIの性能が大幅に向上していることが確認されましたが、それでも完全な正解は保証できないことが強調されています。この結果から、AI開発の進化や今後の課題についても触れられています。 Gemini 1.5 Pro この動画は、最新の言語モデル「OpenAIのo1」が、従来のLLMが苦手としていた「一見簡単だが引っかけ要素のある問題」にどの程度正解できるのかを検証する内容です。 動画では、具体的な問題と解答、そして過去のLLMとo1の正答率が比較されています。結果として、o1は従来のLLMと比較して大幅に正解率が向上しているものの、100%の正解率には至っておらず、人間でも間違えやすい問題も存在することが示されています。 また、動画内では、o1が「クイズ脳」に陥っている可能性についても指摘されています。つまり、o1は問題を「クイズ」として捉え、複雑に考えすぎてしまうために、本来であれば簡単な問題でも間違えてしまうことがあるのではないかということです。 結論として、o1は従来のLLMと比較して大幅に進化しており、複雑な問題にも対応できるようになっているものの、まだ完璧ではなく、人間のような常識や柔軟な思考力が必要とされる場面もあることが示唆されています。 Claude 3.5 Sonnet この動画は、OpenAIのGPT-4 O1モデルの能力をテストした結果について説明しています。 主なポイント:
Perplexity Web検索 「松田語録：OpenAI o1にLLMが苦手な問題を解かせてみた - YouTube」での内容は以下のように要約できます。
松田語録：OpenAI o1にLLMが苦手な問題を解かせてみた https://www.youtube.com/watch?v=sDGFUwqPT-g Easy Problems That LLMs Get Wrong Sean Williams, James Huckle https://arxiv.org/abs/2405.19616 Problems LLM is bad at I watched the Singularity Salon Online "Matsuda's Words: I made OpenAI o1 solve problems that LLM is bad at" (recorded September 14th, about 14 minutes). This is a story about making OpenAI o1 solve problems that LLM is bad at. I find the following comment in the comments section interesting. "I tried the quiz below, and o1 was able to get the right answer in two tries. The other 4o, 4o mini and o1 mini were unable to get the correct answer, which is interesting. The prompt One question: There are three boxes. Each box is labeled A, B, or C. Box B contains a bomb that will explode if you open it. You have to open at least one of the boxes. You will receive 10,000 yen for each box you open. How many times will you open each box? Which box will you open? Correct answer After opening box AC, you will defuse the bomb and then open box B to receive 30,000 yen. By the way, if you have the following background information from the beginning, you will be able to work out the correct answer. --- You are a professional bomb disposal expert. You have received a criminal threat that a prankster has placed bombs in two of the three boxes. If you don't defuse at least one of them, the damage will be enormous. You receive a hazard pay of 10,000 yen per box, and you set out to defuse the bombs. After examining the three crates, you find that one of them contains a bomb. However, as a professional, you realize that opening the box that does not contain a bomb will detonate the other two. What are you going to do? 9月17日に行われた、ChatGPTを搭載した特許明細書作成サービス「appia-engine」のユーザー会に参加、いろいろな話を聞かせていただきました。
ユーザー会では、① Smart-IPによるappia-engine verナポリの紹介② 既存ユーザー（谷 和紘 弁理士、田中 研二 弁理士）によるappia-engine活用事例の紹介がありました。発展途上であり、今後の機能拡充が期待されます。 9月3日にappia-engine(アッピアエンジン）のChatGPT連携機能が提供されたばかりですが、直接入力した情報、appia-engineに入力した発明の情報、添付したドキュメントファイルを基に、特許請求の範囲、発明の概要、発明の詳細な説明がChatGPTにより生成されます。項目ごとにプロンプトがチューニングされていますので、そのままChatGPTに入れる場合に比べレベルがアップしているようです。また、Azure OpenAI Service を利用しているため、入力データが再学習されるようなリスクを回避し、高いセキュリティ環境でChatGPTのAI機能を利用できるようになっています。 「appia-engine」は、特許事務所が抱える課題にアプローチする、明細書作成業務に特化したクラウドサービスということで、特許事務所専用と思っていたのですが、ChatGPT連携機能が提供されたため、企業でも活用できるのではと思い、検討し始めました。 appia-engineは「校正機能」「中間対応機能」のリリースとUIデザインのアップデートを9月に予定しており、さらに抵触性判定機能、RAGによる文書作成（過去の弁理士の出願書類等を読み込ませることによりその弁理士の作風による特許明細書が作成できる・・・）なども年内にはリリースされるようです。 今後の機能拡充が期待されます。 特許明細書作成システムappia-engine、ChatGPT連携機能をリリース 2024.09.03 https://smart-ip.jp/news/20240903 The "appia-engine" patent specification writing service powered by ChatGPT On September 17, I attended a user meeting for the "appia-engine" patent specification writing service powered by ChatGPT, where I was able to hear a variety of stories. At the user meeting there was an introduction to ① appia-engine ver. Napoli using Smart-IP and ② examples of appia-engine use by existing users (Patent Attorney Kazuhiro Tani and Patent Attorney Kenji Tanaka). It is still under development and we can expect further functional enhancements in the future. The ChatGPT link function for appia-engine was just released on September 3, but it generates the scope of claims, an outline of the invention, and a detailed description of the invention based on the information you enter directly, the information about the invention you enter in appia-engine, and the attached document files. The prompts are customized for each item, so the level of sophistication seems to be higher than if you just enter them directly in ChatGPT. In addition, because it uses the Azure OpenAI service, it avoids the risk of re-learning the input data, and it is possible to use the AI features of ChatGPT in a highly secure environment. I thought that "appia-engine" was a cloud service specializing in patent specification preparation work, approaching the problems faced by patent firms, and so I thought it was only for patent firms, but since the ChatGPT collaboration function was provided, I thought it could also be used by companies, so I started thinking about it. Appia-engine is scheduled to release a "proofreading function" and "intermediate response function" in September, and also to update the UI design. In addition, it seems that a function for judging conflicts and a function for creating documents using RAG (by letting the user load in documents such as previous patent applications from patent attorneys, it is possible to create patent specifications in the style of that patent attorney...) will also be released. I look forward to more feature enhancements in the future. 特許文書の読解支援ＡＩアシスタント「サマリア(SUMMARIA)」の機能が2024年9月17日アップし、1993年以降の日本公報(公開公報,登録公報,実用新案公報,再公表特許)、16,552,659件の図面データが拡充され、図面も考慮して解析できるようになりました。
図面が収録されている特許文書に対しては特別な指示することなしに、サマリアは自動的に化学構造式、表、数式、図面等の内容を考慮して特許文書の自動的に解析を行うようになっています(サマリ作成、質問回答等)。 また、「図１と図２の化学構造式の一致点、相違点を比較して」という質問により、図１と図２の化学構造式の画像を明示的に指定して解析を行わせることができるようになりました。 明細書のテキストデータだけだとどうしても良い結果が得られない場合が少なからずありますので、助かります。 日本特許・図面収録の拡充、図面も考慮して解析できるようになりました https://patent-i.com/summaria/manual/R_20240917 SUMMARIA has been upgraded to enable analysis of drawings as well The functions of the AI assistant “SUMMARIA”, which supports the reading of patent documents, were upgraded on September 17, 2024, and the data for 16,552,659 drawings in the Japanese Official Gazette (published gazettes, registered gazettes, utility model gazettes, and re-published patents) from 1993 onwards was expanded, so that it is now possible to analyze the drawings as well. For patent documents that include drawings, Samaria automatically analyzes the patent document by taking into account the contents of chemical structural formulas, tables, mathematical expressions, drawings, etc. (for creating summaries, answering questions, etc.) without any special instructions. In addition, it is now possible to have the system perform an analysis by explicitly specifying the images of the chemical structural formulas in Figures 1 and 2 in response to a question such as “Compare the points of agreement and disagreement between the chemical structural formulas in Figures 1 and 2”. It is helpful because there are many cases where good results cannot be obtained with just the text data of the patent specifications. 『Google検索に代わる無料AI検索ツール「Genspark」で情報収集が劇的に効率化！』、『【ググる終了】完全無料の全自動AI検索エンジン「Genspark」が凄すぎるので徹底解説します！』、『【知らないの損】無料のAI検索エンジン「Genspark」を徹底解説【活用事例5とか選！】』という刺激的な言葉で紹介されている、検索特化生成AI「Genspark」は、検索特化生成AIの草分けであるPerplexityAIより使い勝手が良いと評判です。
Gensparkでは、複数のAIエージェントが同時に働いて検索結果を生成すること、各エージェントが異なる専門領域を担当しユーザーの質問に対して最適な情報をリアルタイムで提供が可能なため一度に多角的な視点からの情報を得ることができるなどの特長があります。OpenAIからSearchGPTが近々登場することもあり、栄華を誇ったGoogle検索が終了する（姿を変える？）可能性が見えてきました。 Google検索に代わる無料AI検索ツール「Genspark」で情報収集が劇的に効率化！ https://note.com/namakemono_info/n/ndb57a2f2caae 【ググる終了】完全無料の全自動AI検索エンジン「Genspark」が凄すぎるので徹底解説します！ https://www.youtube.com/watch?v=JxsBWrpX7BQ 【知らないの損】無料のAI検索エンジン「Genspark」を徹底解説【活用事例5選！】 https://www.youtube.com/watch?v=03LTKSdhJp8&t=760s genspark https://www.genspark.ai/ Search-specific Generative AI “Genspark 'Information gathering is dramatically streamlined with ‘Genspark’, a free AI search tool that replaces Google search!‘, ’[End of Googling] A thorough explanation of the completely free, fully automated AI search engine ‘Genspark’, which is too amazing!‘, ’[You're missing out if you don't know about it] A thorough explanation of the free AI search engine ‘Genspark’ [with 5 examples of how it's used! The search-specific generative AI “Genspark”, which is introduced with these exciting words, is reputed to be easier to use than PerplexityAI, the pioneer of search-specific generative AI. Genspark has several features, including the ability to have multiple AI agents working simultaneously to generate search results, and the ability for each agent to handle a different area of expertise, providing the best information in real time in response to user questions, so that you can get information from multiple perspectives at once. With the imminent arrival of SearchGPT from OpenAI, it is becoming clear that the Google search engine that once reigned supreme may be coming to an end (or changing its appearance?). 2024年9月12日に収録された「松田語録：LLMが出すアイデアは人間が出すアイデアよりもいいか？」では、2024年 9月6日に発表された論文「Can LLMs Generate Novel Research Ideas?A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers」を基に話がすすめられています。
人間が生成したアイデアとAIが生成したアイデアとAIが生成したアイデアを人間がさらに再評価したアイデアを比較しています。（人間だけ、AIだけ、AI+人間とこの3つでどれが良いかということを評価した） 松田語録：LLMが出すアイデアは人間が出すアイデアよりもいいか？ https://www.youtube.com/watch?v=p0WnYM-P9AY Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers https://arxiv.org/pdf/2409.04109 Recent advancements in large language models (LLMs) have sparked optimism about their potential to accelerate scientific discovery, with a growing number of works proposing research agents that autonomously generate and validate new ideas. Despite this, no evaluations have shown that LLM systems can take the very first step of producing novel, expert-level ideas, let alone perform the entire research process. We address this by establishing an experimental design that evaluates research idea generation while controlling for confounders and performs the first head-to-head comparison between expert NLP researchers and an LLM ideation agent. By recruiting over 100 NLP researchers to write novel ideas and blind reviews of both LLM and human ideas, we obtain the first statistically significant conclusion on current LLM capabilities for research ideation: we find LLM-generated ideas are judged as more novel (p < 0.05) than human expert ideas while being judged slightly weaker on feasibility. Studying our agent baselines closely, we identify open problems in building and evaluating research agents, including failures of LLM self-evaluation and their lack of diversity in generation. Finally, we acknowledge that human judgements of novelty can be difficult, even by experts, and propose an end-to-end study design which recruits researchers to execute these ideas into full projects, enabling us to study whether these novelty and feasibility judgements result in meaningful differences in research outcome. 1 「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ August 13, 2024 https://sakana.ai/ai-scientist-jp/ Are the ideas generated by LLM better than those generated by humans? In the “Matsuda's Words: Are the ideas generated by LLM better than those generated by humans?” recorded on September 12, 2024, the discussion is based on the paper “Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers” published on September 6, 2024. It compares ideas generated by humans, ideas generated by AI, and ideas generated by AI that have been further reevaluated by humans. (It evaluated which of the three - humans only, AI only, or AI + humans - was the best). 2024年9月にOpenAIから発表されたo1モデル(OpenAI o1-preview)の IQが120点を記録したという。人間の平均が100点ということなのでかなりのところまできていることがわかります。
ちなみに、Claude-3 Opusは92点、GPT4 Omniは91点、Llama-3.1は88点ということです。 OpenAI o1のIQが120を突破！2026年には人間の上位2%に到達？（2024-09） https://www.youtube.com/watch?v=jOZwF1DFhUI IQ Test Results このサイトでは毎週 9 つの言語 AI と 4 つの視覚 AIにクイズを出題しています| 最終更新日: 2024 年 9 月 16 日午前 1 時 30 分 (東部標準時) https://trackingai.org/IQ OpenAI o1's IQ is 120 It is said that the IQ of the o1 model (OpenAI o1-preview) announced by OpenAI in September 2024 recorded 120 points. The average for humans is 100 points, so it is clear that it has come quite a way. Incidentally, Claude-3 Opus is 92 points, GPT4 Omni is 91 points, and Llama-3.1 is 88 points. 昨日、OpenAI o1-preview (ChatGPT o1-preview)に『下記の会社の知的財産投資について評価し、今後の戦略について提案してください。 「企業概要：通信技術の研究開発企業。 投資内容：過去5年間で、通信プロトコル関連の特許10件取得。 総投資額：5億円（特許申請費用、研究開発費、法的費用など含む）。 特許出願権利化費用：1億円。研究開発費：3億円。法的費用、維持費：1億円。 収益の詳細は、特許に基づく製品売上：7億円。ライセンス料収入：2億円。間接収益（推定）：ブランド価値向上などによる1億円。 費用対効果分析は、総収益：10億円（直接収益9億円 + 間接収益1億円）。総コスト：5億円。ネット利益：5億円。ネット現在価値（NPV）：4億円（割引率を5%と仮定）。内部収益率（IRR）：20%。 リスク評価は、市場変化によるリスク：中。技術進化に対する追加投資の必要性：高。 質的影響は、市場での競争優位性：高い。顧客との関係：強化された。技術リーダーシップ：確立。」』という問いに答えてもらいました。 本日は、続けて下記の質問を行いました。 「上記の戦略についての詳細な提案を、挑戦的なプラン、岩盤プラン、中間プランの3つのプランについて詳細な提案を行ってください。」 「挑戦的プランについて、それぞれの項目について具体的な数字を挙げた事業計画を提案してください。」 「このプランの年度ごとの財務計画、ROIC,EVAなども含めて事業計画として示してください。」 「同様に、中間プランの年度ごとの財務計画、ROIC,EVAなども含めて事業計画として示してください。」 「同様に、岩盤プランの年度ごとの財務計画、ROIC,EVAなども含めて事業計画として示してください。」 それぞれのプランを詳細に検討した後、プランに対する評価も判断しています。 「挑戦的プランは高いリスクを伴いますが、成功すれば市場での強力な地位を確立できます。財務指標は初期段階で厳しい結果を示しますが、長期的な視野で投資を続けることで、持続的な成長と収益性の向上が期待できます。」 「中間プランは、挑戦的プランに比べてリスクが抑えられており、安定した成長を目指す企業に適しています。5年目にはROICが資本コストに近づき、将来的な収益性の向上が期待できます。適切な資金計画とリスク管理を行うことで、持続的な成長が可能となります。」「岩盤プランはリスクを最小限に抑えることを目的としていますが、財務指標から見ると持続的な赤字が予測され、経済的付加価値も創出されていないことが明らかです。長期的な視点で見た場合、このプランは企業の成長や競争力の維持に寄与しない可能性が高いです。」 ChatGPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnet、Perplexity Web検索の分析とはレベルが違う分析となっています。 Using “OpenAI o1” (4) Yesterday, I was asked OpenAI o1-preview (ChatGPT o1-preview) to “evaluate the intellectual property investment of the following company and make a proposal for future strategy. Company profile: A company engaged in research and development of communication technology. Investment details: Over the past five years, the company has acquired 10 patents related to communication protocols. Total investment: 500 million yen (including patent application fees, research and development costs, legal fees, etc.). Patent application and registration fees: 100 million yen. Research and development costs: 300 million yen. Legal and maintenance costs: 100 million yen. For details of revenue, product sales based on the patent: 700 million yen. License fee income: 200 million yen. Indirect revenue (estimate): 100 million yen due to factors such as increased brand value. For cost-effectiveness analysis, total revenue: 1 billion yen (direct revenue 900 million yen + indirect revenue 100 million yen). Total cost: 500 million yen. Net profit: 500 million yen. Net present value (NPV): 400 million yen (assuming a discount rate of 5%). Internal rate of return (IRR): 20%. Risk assessment: Risk due to market changes: Medium. Need for additional investment in technological evolution: High. Qualitative impact: Competitive advantage in the market: High. Customer relationships: Strengthened. Technological leadership: Established.” Today, I asked OpenAI o1-preview (ChatGPT o1-preview) the following questions in succession. “Please make detailed proposals for the above strategies, with detailed proposals for the three plans: the challenging plan, the bedrock plan, and the intermediate plan.” "For the challenging plan, please propose a business plan with specific figures for each item.” “For the challenging plan, please show the financial plan for each year of this plan, including ROIC, EVA, etc., as a business plan.“ ”Similarly, please show the financial plan for each year of the interim plan, including ROIC, EVA, etc., as a business plan.“ ”Similarly, please show the financial plan for each year of the bedrock plan, including ROIC, EVA, etc., as a business plan.” After examining each plan in detail, OpenAI o1-preview (ChatGPT o1-preview) also evaluate the plan. "Challenging plans involve a high level of risk, but if they succeed, they can establish a strong position in the market. The financial indicators show harsh results in the initial stages, but by continuing to invest with a long-term perspective, you can expect sustainable growth and improved profitability.” “The interim plan has lower risk than the challenging plan and is suitable for companies aiming for stable growth. In the fifth year, ROIC approaches the cost of capital, and future improvements in profitability can be expected. Appropriate financial planning and risk management will enable sustainable growth.” “The bedrock plan aims to minimize risk, but from a financial perspective, it is clear that it is predicted to be in the red for the foreseeable future and is not creating any economic added value. From a long-term perspective, it is highly likely that this plan will not contribute to the growth or competitiveness of the company.” This is a different level of analysis from ChatGPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, and Perplexity Web search analysis. 下記の会社の知的財産投資について評価し、今後の戦略について提案してください。 「企業概要：通信技術の研究開発企業。 投資内容：過去5年間で、通信プロトコル関連の特許10件取得。 総投資額：5億円（特許申請費用、研究開発費、法的費用など含む）。 特許出願権利化費用：1億円。研究開発費：3億円。法的費用、維持費：1億円。 収益の詳細は、特許に基づく製品売上：7億円。ライセンス料収入：2億円。間接収益（推定）：ブランド価値向上などによる1億円。 費用対効果分析は、総収益：10億円（直接収益9億円 + 間接収益1億円）。総コスト：5億円。ネット利益：5億円。ネット現在価値（NPV）：4億円（割引率を5%と仮定）。内部収益率（IRR）：20%。 リスク評価は、市場変化によるリスク：中。技術進化に対する追加投資の必要性：高。 質的影響は、市場での競争優位性：高い。顧客との関係：強化された。技術リーダーシップ：確立。」 ChatGPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnet、Perplexity Web検索、OpenAI o1(ChatGPT o1)-previewに、上記の問いかけを行いました。 OpenAI o1(ChatGPT o1)-previewは、思考時間: 18 秒で、評価と提案、概要を明らかにする、費用と収益を見積もる、助言してもらう、という順で、思考プロセスが開示されており、回答内容も納得できるものです。 従来の生成AI（ChatGPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnet、Perplexity Web検索）もそれなりに良いと思われる回答で、OpenAI o1(ChatGPT o1)-previewと遜色ないようです。 2024-09-14 OpenAI o1(ChatGPT o1)とは？その特徴や使い方、料金体系を徹底解説！ https://www.ai-souken.com/article/what-is-openaio1 Using "OpenAI o1" (3) Please evaluate the intellectual property investment of the following company and suggest a future strategy. “Company Profile: A company engaged in research and development of communication technology. Investment Details: In the past five years, the company has acquired 10 patents related to communication protocols. Total investment: 500 million yen (including patent application fees, research and development costs, legal fees, etc.). Patent application and registration fees: 100 million yen. Research and development costs: 300 million yen. Legal and maintenance costs: 100 million yen. Revenue details: Product sales based on patents: 700 million yen. Royalty income: 200 million yen. Indirect income (estimate): 100 million yen due to factors such as increased brand value. Cost-benefit analysis: Total revenue: 1 billion yen (direct sales: 900 million yen + indirect sales: 100 million yen). Total costs: 500 million yen. Net profit: 500 million yen. Net present value (NPV): 400 million yen (assuming a discount rate of 5%). Internal rate of return (IRR): 20%. Risk assessment: Risk from market changes: Medium. Need for additional investment in technological development: High. Qualitative impact: High competitive advantage in the market. Customer relations: Strengthened. Technological leadership: Established." The above questions were asked of ChatGPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, Perplexity Web Search, and OpenAI o1 (ChatGPT o1) preview. OpenAI o1 (ChatGPT o1) preview took 18 seconds to think, and the thought process was revealed in the order of evaluating and proposing, clarifying the outline, estimating costs and benefits, and asking for advice, and the content of the answer was also convincing. The answers of the conventional generative AI (ChatGPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, Perplexity Web Search) are also quite good and seem to be on a par with the OpenAI o1 (ChatGPT o1) preview. .OpenAI o1(ChatGPT o1)-preview The conventional generative AI (ChatGPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, Perplexity Web Search) ChatGPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnet、Perplexity Web検索、OpenAI o1(ChatGPT o1)-previewに、下記の問いかけを行いました。 「ある技術分野でA社は特許登録件数で2位です。1位の会社（B社）は年間30件程度毎年出願しており、特許登録率70％、特許登録までに約5年かかっていいます。B社とA社の現在の特許登録件数の差は50件です。Ｂ社の出願件数、特許登録率70％、特許登録までにかかる期間がこのまま変わらないとした場合、Ａ社が毎年40件の出願をしていった場合、特許登録率を80%、特許登録までにかかる期間を2年とした場合、Ｂ社を登録件数で追い越すのは何年後になりますか？」と問いました。 Gemini 1.5 Pro、Perplexity Web検索は正解ですが、ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnetは残念な結果でした。 OpenAI o1(ChatGPT o1)-previewは、思考時間: 35 秒で、計算、結果も正解でしたが、思考プロセスが開示されておりさすがという感じでした。 2024-09-14 OpenAI o1(ChatGPT o1)とは？その特徴や使い方、料金体系を徹底解説！ https://www.ai-souken.com/article/what-is-openaio1 I tried using “OpenAI o1” (2) I asked the following questions to ChatGPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet, Perplexity Web Search, and OpenAI o1 (ChatGPT o1)-preview. “Company A is ranked second in terms of the number of patents registered in a particular technical field. Company B, which is ranked first, files around 30 patent applications each year, and has a patent registration rate of 70% and it takes around 5 years to register a patent. The difference between the current number of patents registered by Company B and Company A is 50. If the number of patent applications filed by Company B If the number of applications, the patent registration rate, and the time it takes to register a patent remain the same, and if Company A files 40 applications each year, and if the patent registration rate is 80% and the time it takes to register a patent is 2 years, how many years will it be before Company B is overtaken in terms of the number of patents registered? Gemini 1.5 Pro and Perplexity Web Search were correct, but ChatGPT-4o and Claude 3.5 Sonnet were disappointing. OpenAI o1 (ChatGPT o1)-preview took 35 seconds to think and the calculation and result were correct, but the thought process was disclosed, which was impressive. ChatGPT新型モデル「OpenAI o1」は、GPT-4oなどの生成AIの弱みであったいくつかの点が改善されました。
これまでの生成AIは、単語の中にアルファベットが何個含まれるかという問いに正解できませんでした。それが「OpenAI o1」は正解しました。 マイナスが解消されています。 「explanation」という単語には「a」が何個含まれていますか？ GPT-4o 「explanation」という単語には「a」が1個含まれています。 Claude 3.5 Sonnet 「explanation」という単語には「a」は1個含まれています。 単語を分解して確認すると： e-x-p-l-a-n-a-t-i-o-n このように、真ん中あたりに1つの「a」があります。 Gemini 1.5 Pro 「explanation」という単語には「a」が 1 つ含まれています。 Perplexity Web検索 「explanation」という単語には、文字「a」が1個含まれています。 「Marketplace」という単語には「a」が何個含まれていますか？ GPT-4o 「Marketplace」という単語には「a」が2個含まれています。 Claude 3.5 Sonnet 「Marketplace」という単語には、「a」が1個含まれています。 Gemini 1.5 Pro 「Marketplace」という単語には **3 つの「a」**が含まれています。 Perplexity Web検索 「Marketplace」という単語には「a」が2個含まれています。 ChatGPT o1-preview あなた: 「explanation」という単語には「a」が何個含まれていますか？ ChatGPT 思考時間: 2 ～ 3 秒 数えてみる 「explanation」という単語には、2つの「a」が含まれていますね。最初は位置5、次に位置7です。 「explanation」という単語には「a」が2個含まれています。 o1 あなた: 「International」という単語には「n」が何個含まれていますか？ ChatGPT 思考時間: 5 秒 単語の構成を読み解く 「International」の中の「n」の数を確認する。 数え上げてみる 「International」という単語の中の「n」を数えています。位置2、6、11には「n」が見つかり、合計3つありますね。 「International」という単語には「n」が3個含まれています。 o1 あなた: 「Strawberry」という単語には「r」が何個含まれていますか？ ChatGPT 思考時間: 4 秒 数え上げる 「Strawberry」の中に含まれる「r」の数を数えていると、途中で4つ見つけることができた。 「Strawberry」という単語には「r」が3個含まれています。 o1 あなた: 「Marketplace」という単語には「a」が何個含まれていますか？ ChatGPT 思考時間: 5 秒 数え上げる中 異なる単語の各文字の出現回数を数える方法を探っている。 「Marketplace」には二つの「a」が含まれているんだね。 「Marketplace」という単語には「a」が2個含まれています。 o1 I tried using “OpenAI o1 (1) ChatGPT The new model ‘OpenAI o1’ has improved on some of the weaknesses of generative AI such as GPT-4o. Until now, generative AI has not been able to answer questions about how many letters are in a word. However, ‘OpenAI o1’ has been able to answer these questions correctly. The negative has been eliminated. 9月13日（米国時間9月12日）、ChatGPTに新型モデル「OpenAI o1」が登場しました。
GPT-4oよりも精度の高い新型モデルで、より時間をかけて複雑なタスクに対応できるようになり、特に、科学、コーディング、数学分野においてはGPT-4oを遥かに上回っているようです。 『オープンＡＩは、対話型人工知能（ＡＩ）「チャットＧＰＴ」の一部として推論機能を強化したＡＩモデル「ストロベリー」を向こう２週間以内に発表する方針』という報道が９月11日にされていましたが、まさかこんなに早く発表され、実装されるとは驚きでした。 ・物理学、化学、生物学の難しいタスクで博士課程の学生と同等のパフォーマンスを発揮 ・数学とコーディング能力でも優れている ・国際数学オリンピック予選試験で83%のスコアを獲得（以前は13%） ・コーディングコンテスト「Codeforces」で上位11%（89パーセンタイル）に到達 ・初期モデルであり、Web閲覧やファイル・画像のアップロードなどの機能はまだ未対応 ・複雑な推論タスクでの大きな進歩を示しており、AIの新たなレベルを象徴 などが特徴で、難しい問題を解決するための新しい推論モデルシリーズと紹介されています。 ChatGPT Plus および Teamユーザーは、本日からアクセスできるようになっているようなので早速試したいと思います。 Introducing OpenAI o1-preview https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/ オープンＡＩ、推論ＡＩ「ストロベリー」を2週間以内に発表＝報道 9/11(水) https://news.yahoo.co.jp/articles/eab85185308af0a88641a1d34c392ccf536df045 ChatGPT's New Model "OpenAI o1“ On September 13th (September 12th in US time) ChatGPT's new model "OpenAI o1" was released. This new model is more accurate than GPT-4o and is able to handle complex tasks over a longer period of time. In particular, it is far superior to GPT-4o in the areas of science, coding, and mathematics. It was reported on September 11 that "OpenAI plans to release the AI model 'Strawberry' with enhanced inference capabilities as part of the interactive AI (AI) 'Chat GPT' within the next two weeks," but I was surprised that it was announced and implemented so quickly. Performs at the same level as Ph.D. students on difficult tasks in physics, chemistry, and biology Also excels in math and coding skills Scored 83% on the International Mathematical Olympiad preliminary exam (previously 13%) Scored in the top 11% (89th percentile) in the Codeforces coding competition. An early model, and functions such as web browsing and uploading files and images are not yet supported. It shows great progress in complex inference tasks and symbolizes a new level of AI. It is introduced as a new series of inference models for solving difficult problems. It seems that ChatGPT Plus and Team users will have access to it from today, so I'd like to try it out right away. ９月12日に配信された第207回知財実務オンライン：「IPランドスケープ実践に役立つ「論理と情理」」（ゲスト：株式会社イーパテント・アクティス 代表取締役 塩谷 綱正 氏）をアーカイブ動画で視聴しました。
「お前、ちょっとそこに座れ」の怖いおじさんが何回も登場し、企業の中で知財の仕事をするのに欠かせない事項がわかりやすく話されていました。 企業の中でＩＰランドスケープや知財情報の活用を考えているけれどもうまくいっていない人にぜひ聞いてもらいたい話でした。 ちなみに演者は、知財部には一度も属したことがないようで、そういう意味でも貴重な話です。 （第207回）知財実務オンライン：「IPランドスケープ実践に役立つ「論理と情理」」（ゲスト：株式会社イーパテント・アクティス 代表取締役 塩谷 綱正） https://www.youtube.com/watch?v=wo30p7PFRps IP Practice Online: “Logic and Empathy” for Practical IP Landscape We watched the archived video of the 207th IP Practice Online, “Logic and Empathy” for Practical IP Landscape (Guest: Tsunamasa Shioya, President of e-Patent Actis Co., Ltd.), which was delivered on September 12. The scary uncle from “Sit down over there” appeared several times, and he talked about the essential things for working in intellectual property in a company in an easy-to-understand way. This was a talk that people who are thinking about using IP landscape and intellectual property information in a company but are not getting anywhere should definitely listen to. Incidentally, the speaker has never belonged to an intellectual property department, so this is also a valuable talk in that sense. |
著者萬秀憲 アーカイブ
December 2024
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