AIを中心としたテクノロジーが融合し、イノベーションが指数関数的に生み出される「AIコンバージェンス」の時代が到来したようです。この変革期において、競争優位性の源泉は、既存業務の効率化から、未来を見据えた新規価値の創出へと決定的にシフトしています。
「AI活用による不連続型イノベーションの推進と新規事業創出に向けた戦略提案」を生成AIに読ませ、それを発展させる提案を作成させました。さらに、それをNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
From Improving Existing Operations to Creating New Value for the Future
An era of “AI convergence,” in which AI-centered technologies merge and innovation is generated at an exponential pace, appears to have arrived. In this period of transformation, the source of competitive advantage is decisively shifting away from improving the efficiency of existing operations toward the creation of new value with an eye on the future.
I had generative AI review the document titled “A Strategic Proposal for Promoting Discontinuous Innovation through AI Utilization and Creating New Businesses,” and asked it to develop and expand upon the ideas presented therein. The results were then converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information. Accordingly, they do not necessarily reflect actual conditions and may contain inaccuracies. I ask that you review the content with these limitations in mind.
 

ロボティクス産業は製造業からサービス業まで広範な分野で革新をもたらし、各国政府や企業が戦略的に注力する重要領域となっています。特に日本、米国、中国の3か国は、技術開発や市場規模で世界をリードする存在ですが、そのアプローチや強み・弱みは大きく異なります。
2026年時点での日本・米国・中国のロボティクス市場を生成AI（ChatGPT 5.2）に分析させました(Deep Research)。その後、Gemini 3 Deep Think と ChatGPT 5.2 Pro にこの分析内容を評釈させ、さらに検討すべき点があれば指摘させました。その指摘をChatGPT 5.2 に示し、レポート内容を充実させました。今回は1サイクルの結果を示しますが、これを繰り返すと内容を良いものになっていきます。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
The Robotics Markets of Japan, the United States, and China as of 2026
The robotics industry is driving innovation across a wide range of fields, from manufacturing to services, and has become a strategically important domain in which governments and companies around the world are making concentrated investments. Japan, the United States, and China in particular are global leaders in terms of technological development and market size; however, their approaches, strengths, and weaknesses differ significantly.
The robotics markets of Japan, the United States, and China as of 2026 were analyzed using generative AI (ChatGPT 5.2) through a Deep Research process. Subsequently, this analysis was reviewed and critiqued by Gemini 3 Deep Think and ChatGPT 5.2 Pro, which also identified additional points requiring further consideration. These comments were then fed back into ChatGPT 5.2 to enhance and refine the report. In this document, we present the results of one such iteration; repeating this cycle further improves the quality and depth of the analysis. In addition, the findings were transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and readers are advised to review the content with these limitations in mind.

GPT-5.2やGemini 3といった最新のAIは、単なる文書生成を超え、自律的に思考し計画を立てる「エージェント機能」を備えており、情報収集やドラフティングといった従来の定型業務を極小化させる一方で、人間には「問いの設計」や「最終的な経営判断」への専念を求めています。
こうした生成AIによる知的財産業務のパラダイムシフトについて、生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
A Paradigm Shift in Intellectual Property Work Driven by Generative AI
The latest AI models, such as GPT-5.2 and Gemini 3, go beyond simple document generation. Equipped with “agentic” capabilities that enable autonomous reasoning and planning, they drastically reduce traditional routine tasks such as information gathering and drafting, while increasingly requiring humans to focus on “question formulation” and “final managerial decision-making.”
I asked generative AI to take a deep dive into this paradigm shift in intellectual property work brought about by generative AI. In addition, the results were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information, do not necessarily reflect actual conditions, and may contain inaccuracies. I ask that you review the content with these limitations in mind.

2025年11月24日にグロービス経営大学院東京校で行われた「G1経営者会議2025 第1部 全体会「日本企業はAIでどう進化・成長できるのか〜AI時代の経営トップの役割〜」（髙橋誠×中島達×松尾豊×秋山咲恵、約1時間）の内容が、12月19日から無料動画で公開されています。
「AIが経営と産業の構造を根底から変えようとしている。日本企業がこの変革の波を成長の原動力へと転じるためには、技術を理解し、戦略として実装しうるリーダーシップが不可欠である。AIによって何が変わり、何が問われるのか。経営トップは、どのように意思決定を行い、組織を導いていくべきか。本セッションでは、産業界を代表する経営者とAI研究の第一人者が、日本企業の進化の方向性と、AI時代における経営者の新たな役割を展望する。」ということで進められており、参考になります。
ぜひ、ご視聴ください。
この動画に触発され、『AI時代に「経営トップの仕事」はどう変わるのか？』について、生成AIに深堀させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
【松尾豊×SMBC社長×KDDI代表】AI時代に「経営トップの仕事」はどう変わるのか？
2025/12/19
https://www.youtube.com/watch?v=pjOPho-u5l4&t=166s
 
 
The Role of Top Management in the Age of AI
The content of the “G1 Executive Conference 2025, Part 1: Plenary Session — How Can Japanese Companies Evolve and Grow with AI? The Role of Top Management in the AI Era” (Makoto Takahashi × Tatsu Nakajima × Yutaka Matsuo × Sakie Akiyama; approximately one hour), held on November 24, 2025 at GLOBIS University Graduate School (Tokyo campus), has been released as a free video starting December 19.
The session proceeds from the premise that “AI is poised to fundamentally transform management and industrial structures. For Japanese companies to turn this wave of transformation into a driving force for growth, leadership that understands the technology and can implement it strategically is indispensable. What will AI change, and what will it put to the test? How should top executives make decisions and lead their organizations? In this session, leading executives from industry and a foremost AI researcher look ahead to the future direction of Japanese companies and explore the new roles that business leaders must play in the age of AI.”
It is highly informative and well worth watching.
Please be sure to check it out.
Inspired by this video, I asked a generative AI to explore in depth how the role of top management will change in the AI era. I then used NotebookLM to turn the findings into infographics and slide materials.
Please note that the research and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information; therefore, they do not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Please review the content with this understanding in mind.

生成AIの普及により、研究開発の現場は従来の「作業の実行」から「高度な意思決定」へとその重心を移しつつあります。
AIが予測コストを劇的に下げることで、人間にはAIの提案を精査し責任を持って選ぶ「判断」の価値が相対的に高まるという構造的変化の一方で、若手のスキルの空洞化や偶発的な発見の喪失といった負の側面、さらには日本特有の「根回し」文化との衝突といった組織的課題も生じています。
これらの点を生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
How Generative AI Is Transforming the R&D Workplace
With the widespread adoption of generative AI, the center of gravity in research and development is gradually shifting from the execution of routine tasks to higher-level decision-making.
As AI dramatically lowers the cost of prediction, a structural change is occurring in which the value of human judgment—carefully evaluating AI-generated proposals and making accountable choices—becomes relatively more important.
At the same time, however, several negative aspects and organizational challenges are emerging. These include the hollowing out of skills among younger researchers, the potential loss of serendipitous discoveries, and friction with organizational practices unique to Japan, such as the culture of nemawashi (informal consensus-building).
I asked generative AI to explore these issues in depth. In addition, the results of this analysis were turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the findings produced through generative AI are based solely on publicly available information; they do not necessarily reflect actual conditions and may include inaccuracies. I therefore ask readers to consult them with due caution.

生成AIの普及がホワイトカラーの労働構造を「作業から意思決定へ」と根本的に転換させます。AIが情報収集や資料作成などの定型業務を劇的に圧縮することで、人間は高度な判断や戦略立案、倫理的責任を伴う役割に集中できるようになると予測しています。
一方で、若手の成長機会の喪失や、AIへの過度な依存による思考力の低下、日本固有の組織文化との摩擦といった深刻なリスクも考えられます。
これらの点を生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Generative AI Is Transforming the Labor Structure of White-Collar Work
The widespread adoption of generative AI is expected to fundamentally shift the labor structure of white-collar work from “task execution” to “decision-making.” By dramatically compressing routine tasks such as information gathering and document preparation, AI enables humans to focus on higher-level judgment, strategic planning, and roles that involve ethical responsibility.
At the same time, there are serious potential risks to consider, including the loss of growth opportunities for younger employees, a decline in thinking ability due to overreliance on AI, and friction with organizational cultures unique to Japan.
These issues were explored in depth using generative AI. In addition, the findings were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please review them with this understanding in mind.

官民による総額３兆円規模の国産ＡＩ（人工知能）開発計画は、来春にもソフトバンクなどの日本企業十数社が出資して新会社を設立し、国内最大規模のＡＩ基盤モデルの開発を目指すというものだそうです。
この取り組みを生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
官民で国産ＡＩ開発、ソフトバンクなど出資で新会社…世界潮流の「１兆パラメーター」目指す
12/21(日)
https://news.yahoo.co.jp/articles/d337a30e1cbda60c2a48c9329b5726d6000f5240
 
国産ＡＩ開発　官民３兆円　来春新会社　ソフトバンクなど　国内最大「基盤モデル」目指す
2025/12/21
https://www.yomiuri.co.jp/shimen/20251221-GYT9T00084/
 
ロボ向けＡＩに対応　国産開発　産業競争力を強化
2025/12/21
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20251220-GYT1T00341/
 
 
Domestic 1-Trillion-Parameter AI” Project
A government–industry initiative to develop a domestically produced AI (artificial intelligence) system, with total planned investment on the order of 3 trillion yen, is expected to lead to the establishment of a new company as early as next spring, funded by more than a dozen Japanese companies including SoftBank. The aim of this initiative is to develop Japan’s largest-scale AI foundation model.
This initiative was examined in depth using generative AI. Furthermore, the results of the analysis were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not fully reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to take this into account when referring to the results.

2025年11月24日にトランプ政権が発動した「Genesis計画」は、人工知能と高性能コンピューティングを融合させ、科学技術の生産性を劇的に向上させることで、米国の圧倒的な優位性を確立することを目指しています。エネルギー省（DOE）が主導し、全米の国立研究所と主要な民間企業が連携して、実験の自動化や新素材開発を行う巨大なエコシステムを構築する内容となっています。対中競争における経済安全保障や、エネルギー、バイオ技術といった戦略的分野での技術革新が主要な目標として掲げられており、最終的に、AIを単なる道具から「共同研究者」へと昇華させ、科学的発見のプロセスそのものを変革しようとする国家規模の野心的な試みとなっています。
この「Genesis計画」の取り組みを生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
AI大手3社が米国エネルギー省のGenesis Missionに参加——科学研究のAI活用で国家プロジェクトが始動
2025-12-20
https://jobirun.com/ai-giants-join-genesis-mission-doe-partnership/
 
米エネルギー省、ＡＩ研究国家計画でビッグテックと提携
12/19
https://news.yahoo.co.jp/articles/13443bba32e0b1b439ed6cfdda5aa50c9ca29560
 
 
The “Genesis Plan” Launched by the Trump Administration
The “Genesis Plan,” launched by the Trump administration on November 24, 2025, aims to establish overwhelming U.S. leadership by dramatically boosting scientific and technological productivity through the integration of artificial intelligence and high-performance computing. Led by the Department of Energy (DOE), the initiative brings together national laboratories across the United States and major private-sector companies to build a massive ecosystem for experiment automation and the development of new materials.
Key objectives include strengthening economic security in competition with China and driving technological innovation in strategic fields such as energy and biotechnology. Ultimately, the plan represents an ambitious, nation-scale effort to elevate AI from a mere tool to a “co-researcher,” transforming the very process of scientific discovery.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the Genesis Plan. The results were further converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please review them with this in mind.

2025年12月19日、人工知能戦略本部は、AIの活用や開発に関する政府の方針となる初の基本計画をとりまとめました。
この計画は、「信頼できるAIによる日本再起」を掲げ、遅れをとる日本のデジタル競争力を官民連携で立て直すための包括的な指針を示しています。
主な施策には、1兆円規模の投資による国産AI基盤モデルの開発や、ロボット技術と融合した「フィジカルAI」の社会実装、さらには安全性評価機関の強化などが含まれています。
国民の生成AI利用率を8割まで引き上げる野心的な目標を掲げる一方で、米中との圧倒的な投資格差や人材不足といった実効性への課題も浮き彫りになっています。
「AI基本計画」は、日本が「AI後進国」からの脱却を目指し、強みである製造業や信頼性を軸に勝機を見出そうとする生存戦略を示しています。
「AI基本計画」の内容を生成AIに深堀りさせ、その内容に対する評価・評判についても調査させました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
人工知能戦略本部
更新日：令和7年12月19日
https://www.kantei.go.jp/jp/104/actions/202512/19jinkoutchinou.html
 
政府、AIに1兆円投資へ　基盤モデル国産化やフィジカルAI実装めざす
2025年12月19日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA194VB0Z11C25A2000000/
 
人工知能基本計画（案）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan2025_draft4.pdf
 
 
Japan’s First National Strategy, the “AI Basic Plan,” Formulated by the Japanese Government
On December 19, 2025, the Headquarters for Artificial Intelligence Strategy compiled Japan’s first-ever Basic Plan, which sets out the government’s policies for the utilization and development of AI.
Under the banner of “Revitalizing Japan through Trustworthy AI,” the plan presents comprehensive guidelines aimed at rebuilding Japan’s lagging digital competitiveness through public–private collaboration.
Key initiatives include the development of domestically produced AI foundation models backed by investments on the scale of one trillion yen, the social implementation of “physical AI” that integrates AI with robotics technologies, and the strengthening of safety evaluation institutions.
While the plan sets an ambitious goal of raising the national adoption rate of generative AI to 80%, it also highlights challenges to its effectiveness, such as the overwhelming investment gap with the United States and China and a shortage of human resources.
The “AI Basic Plan” outlines a survival strategy for Japan as it seeks to shed its image as an “AI laggard” and identify opportunities for success by leveraging its strengths in manufacturing and reliability.
The contents of the “AI Basic Plan” were further analyzed in depth using generative AI, and evaluations and public reactions to the plan were also investigated. In addition, the results of this analysis were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the analyses and findings generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.

OpenAIが開発した最新のAI評価指標「FrontierScience」というベンチマークは、AIが既存のテストではもはや実力を測りきれないほど賢くなったため、物理・化学・生物分野における専門家レベルの推論力を厳密に測定するために設計されたというもので、評価は、理論的計算を問う「Olympiad」と、博士レベルの多段階的な探究を試す「Research」の2つのトラックで構成されています。
Olympiadは、物理や化学の基本的な知識を応用して、複雑な計算を正確に行い、ただ一つの答えを導き出す能力を測り、AIの論理的思考力や計算能力、いわば「地頭の良さ」を試すテストのようです。
Researchは、実際の研究現場で遭遇するような明確な答えが存在しない問題で、複数の条件を考慮し、仮説を立て、論理的な道筋を説明する能力が問われていて、AIが将来、真の研究パートナーとなるために不可欠な「実践的な研究能力」を評価しているということです。
AI評価指標「FrontierScience」について、生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
2025年12月16日
AI の科学研究タスク遂行能力の評価
https://openai.com/ja-JP/index/frontierscience/
 
 
OpenAI’s Latest AI Evaluation Benchmark “FrontierScience”
The latest AI evaluation benchmark developed by OpenAI, called “FrontierScience,” was designed on the premise that AI systems have become so intelligent that existing tests can no longer adequately measure their capabilities. The benchmark is intended to rigorously assess expert-level reasoning abilities in the fields of physics, chemistry, and biology, and it consists of two tracks: “Olympiad,” which focuses on theoretical calculations, and “Research,” which tests PhD-level, multi-step investigative abilities.
The Olympiad track measures the ability to apply fundamental knowledge of physics and chemistry to perform complex calculations accurately and arrive at a single correct answer. It functions as a test of an AI’s logical reasoning and computational skills—in other words, a measure of its raw intellectual ability.
The Research track, by contrast, presents problems similar to those encountered in real research settings, where no clear or predetermined answer exists. In this track, the AI is required to consider multiple conditions, formulate hypotheses, and explain logical lines of reasoning. It is designed to evaluate the kind of practical research capability that will be essential if AI is to become a true research partner in the future.
I asked a generative AI to explore the “FrontierScience” evaluation benchmark in depth, and further transformed the results into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the analyses and findings generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and should therefore be referenced with this understanding in mind.

2025年12月17日に発表されたGemini 3 Flashは、最先端のインテリジェンスを搭載し、上位の3 Pro版の4分の1以下のコストで高速処理を実現しており、多くのベンチマークで2.5 Proを上回り、より高速な速度を実現しているだけでなく、一部のベンチマークでは3 Proを凌駕する性能を実現しています。その秘密は、Agentic RL（エージェント強化学習）という革新的な学習手法を採用したことのようです。
このGemini 3 Flashについて、生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Gemini 3 Pro GA版間近？Flashを進化させた「agentic RL」がProに適用で最強モデル爆誕か！
https://www.youtube.com/watch?v=gc7u_24lrHo
 
 
Gemini 3 Flash Surpasses the Flagship Model
Gemini 3 Flash, announced on December 17, 2025, is equipped with state-of-the-art intelligence and delivers high-speed performance at less than one-quarter of the cost of the higher-tier Gemini 3 Pro. It outperforms Gemini 2.5 Pro across many benchmarks and achieves faster inference speeds overall. Moreover, in some benchmarks, it even surpasses the performance of Gemini 3 Pro.
The key to this breakthrough appears to be the adoption of an innovative training method known as Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL).
I conducted an in-depth analysis of Gemini 3 Flash using generative AI. Furthermore, the results of this analysis were converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies; therefore, please review the content with this understanding in mind.
 
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東京大学 大学院工学系研究科の高原 泉 大学院生（博士後期課程）、同大学 生産技術研究所 溝口 照康 教授、モントリオール大学 Mila - Quebec AI InstituteのBang Liu（バン・リウ） 准教授らの研究グループは、大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の高い推論能力に着目し、目標特性を持つ無機結晶材料を、自然言語による説明を出力しながら自律的に探索・設計する生成AIフレームワーク「MatAgent」を開発しました。
このMatAgentは大規模言語モデル（LLM）を「脳」として活用し、人間のような論理的推論と説明可能なプロセスを通じて自律的に新材料を探索する点に大きな特徴があります。この東京大学生産技術研究所が開発した無機材料設計AIエージェント「MatAgent」について、生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
2025.12.18 プレスリリース
【記者発表】大規模言語モデルで専門家のように材料空間を探索――自律性と解釈性を備えた無機材料設計のためのAIエージェントを開発――
https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/4955/
 
 
An Autonomous and Interpretable AI Agent for Inorganic Materials Design, “MatAgent”
A research group led by Izumi Takahara, a doctoral candidate (PhD program) at the Graduate School of Engineering, the University of Tokyo; Professor Teruyasu Mizoguchi of the Institute of Industrial Science, the University of Tokyo; and Associate Professor Bang Liu of Mila – Quebec AI Institute, Université de Montréal, has developed a generative AI framework called “MatAgent.” This framework autonomously explores and designs inorganic crystalline materials with target properties while outputting natural-language explanations, leveraging the advanced reasoning capabilities of large language models (LLMs).
MatAgent is distinguished by its use of an LLM as a “brain,” enabling it to autonomously search for new materials through human-like logical reasoning and explainable processes. I conducted an in-depth analysis of this inorganic materials design AI agent “MatAgent,” developed by the Institute of Industrial Science at the University of Tokyo, using generative AI. Furthermore, the results of this analysis were converted into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by the generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to the content.

「ブリヂストンや荏原が「知財ROIC」経営　　出願数競う〝とりあえず特許〟にメス」という記事が出ていました。
従来の「特許出願件数」を競うコストセンターとしての知財管理から脱却し知財を将来のキャッシュフローを生む投資と捉え直すパラダイムシフトが進んでいることを背景に、日本企業における知的財産戦略と投下資本利益率（ROIC）を統合した新たな経営手法について詳述しています。そして、ブリヂストンの「知的財産価値創造性」や荏原製作所の「知財ROICツリー」など、先進企業による具体的な定量化モデルと独自の指標が紹介されています。また、オムロンや日立製作所の事例を通じ、知財活動がいかにして事業の収益性や資本効率の向上に寄与するかという論理的枠組みが示されています。
投資家との共通言語として財務指標を用いることで、無形資産を企業価値へ転換するための戦略的対話の重要性が強調されています。
「知財ROIC」経営について生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
ブリヂストンや荏原が「知財ROIC」経営　出願数競う〝とりあえず特許〟にメス
2025.12.17
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00815/121600010/
 
 
Bridgestone and Ebara’s “IP ROIC” Management
An article titled “Bridgestone and Ebara Adopt ‘IP ROIC’ Management: Putting an End to ‘Just-in-Case Patents’ and the Numbers Game” was published.
The article describes a paradigm shift underway in Japan, moving away from intellectual property management as a cost center focused on competing over the sheer number of patent filings, toward a new perspective that treats IP as an investment capable of generating future cash flows. Against this backdrop, it provides a detailed discussion of a new management approach that integrates intellectual property strategy with Return on Invested Capital (ROIC).
The article introduces concrete quantitative models and proprietary metrics developed by leading companies, such as Bridgestone’s concept of “intellectual property value creation capability” and Ebara Corporation’s “IP ROIC tree.” In addition, through case studies of companies such as Omron and Hitachi, it presents a logical framework illustrating how IP activities can contribute to improved business profitability and capital efficiency.
By using financial indicators as a common language with investors, the article emphasizes the importance of strategic dialogue aimed at converting intangible assets into corporate value.
I asked generative AI to further explore the concept of “IP ROIC” management, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and presentation slides.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind.

デンカ株式会社は、新規事業の成功率が極めて低いという課題に対し、生成AIを活用してベテランの暗黙知を形式知化する画期的な取り組みを進めています。このプロジェクトでは、若手の知識不足と熟練者の固定観念という相反する障壁を、専門家チームによる多段階のプロンプト設計によって解消し、30年分の経験を短縮するアイデア創出を実現したということです。AIが提案した案の約3割は経験豊富な社員でも思いつかない斬新なものであり、技術継承とイノベーションのジレンマを同時に克服するモデルとして注目されています。
この取り組みを生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
デンカが挑む「1,000に3つ」の新規事業成功の壁：生成AIは、若手の「30年の経験」を飛び越えた発想が可能になるか？ ～4,000人の熱量が支える、0.3%への挑戦～
https://gomana.ai/project/denka/
 
 
Denka Takes on the Barriers to New Business Success with Generative AI
Denka Co., Ltd. is pursuing a groundbreaking initiative to address the extremely low success rate of new business development by leveraging generative AI to formalize the tacit knowledge of veteran employees. In this project, two opposing challenges—young employees’ lack of experience and the entrenched assumptions of seasoned experts—are overcome through multi-stage prompt design developed by a team of specialists, enabling idea generation that effectively compresses 30 years of experience. Approximately 30% of the proposals generated by the AI were novel ideas that even highly experienced employees had not conceived, drawing attention to this effort as a model that simultaneously resolves the dilemma between technology transfer and innovation.
I asked generative AI to further explore and analyze this initiative. The results were then transformed into infographics and presentation materials using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. The suggesting may also contain inaccuracies, and should therefore be referenced with due caution.

12月18日に配信された（第267回）知財実務オンライン：「 知財実務における生成AIプロンプトドリブン改革」は、島津製作所　知的財産部 阿久津 好二 部長の話でした。
10月30日に、サマリアのウェビナーもありましたが、どんどん進化していますので、ぜひ、視聴されることをお勧めします。
 
（第267回）知財実務オンライン：「 知財実務における生成AIプロンプトドリブン改革」（ゲスト：株式会社島津製作所　知的財産部 部長　阿久津 好二）
https://www.youtube.com/watch?v=hZCcdHl_19g
 
 
IP Practice Online: Shimadzu’s Generative AI Prompt-Driven Transformation
The IP Practice Online broadcast (Episode 267), delivered on December 18 and titled “Generative AI Prompt-Driven Transformation in Intellectual Property Practice,” featured a talk by Koji Akutsu, General Manager of the Intellectual Property Department at Shimadzu Corporation.
There was also a Samaria webinar on October 30, and as developments are progressing rapidly, I highly recommend watching these sessions.

キリンHDにおけるAI導入が活発です。キリンのAI導入について生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
キリンHDが導入した「AI役員」の舞台裏、4カ月で分かった効果と課題
2025.11.19
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/11257/
 
キリンはAI時代を「データメッシュ」で戦う──独自生成AIの活用拡大で新たに挑むマネジメントの現在地
「今が組織変革の最大のチャンス」AI活用を起点にデータの“当事者意識”向上を狙う
2025/11/25
https://enterprisezine.jp/article/detail/22864
 
従業員の生成AI利用率は70%。DXの先にある「人間にしかできない仕事、AIと共創する未来」
2025年11月27日
https://note-kirinbrewery.kirin.co.jp/n/nb059f4f338d5
 
キリンHDの「AI役員」評価上々　1議案に60の意見や論点提示
2025年12月10日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC203D00Q5A121C2000000/
 
ビール造りで独自開発のAI活用　キリン、おいしさ成分見つけ提案
12/12
https://news.yahoo.co.jp/articles/13cc15d7fad69d22734119c8063e37062352c075
 
ビールの香味成分を特定する嗜好AI「FJWLA」を独自に開発
2025年12月15日
https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2025/1212_01.html
 
キリン、ビールづくりに独自AI「フジワラ」導入　26年3月以降発売の製品から
2025年12月16日
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/16/news065.html
 
2025.12.17
キリンと日立、嗜好データとAIを活用した共同研究を開始
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/12/1217b.pdf
 
キリンと日立、嗜好データとAIを活用した共同研究を開始 消費者の飲料選択や飲酒行動の要因を解明し商品開発や健康増進への貢献を目指す
2025年12月17日
https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2025/1217_02.html
 
キリンと日立、嗜好データとAIの活用で消費者の飲料選択や飲酒行動の要因を解明する共同研究を開始
12/18
https://news.yahoo.co.jp/articles/811aee889a9b5a3acf61c51235b9fcf559439db2
 
世界初！キリンと富士通、創薬DX技術を活用し、AIと実試験でシチコリンの腸脳作用メカニズムを解明
2025年12月17日
https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2025/1217_01.html
 
キリンと富士通、AI創薬DX技術でシチコリンの腸脳作用メカニズムを解明
2025/12/18
https://bizzine.jp/article/detail/12492
 
 
AI Adoption at Kirin Holdings
AI adoption at Kirin Holdings (Kirin HD) has been accelerating. I asked a generative AI to conduct an in-depth analysis of Kirin’s AI initiatives, and further transformed the findings into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information; therefore, they may not fully reflect the actual situation and may include inaccuracies. I ask that you review the results with this understanding in mind.

2025年１月20日、生成AIを用いて作られた画像を無断で複製したとして、千葉県警は無職の男を著作権法違反（複製権侵害）の疑いで書類送検しました。AIで作られた画像に著作権があるとして、著作権法違反で摘発するのは全国で初めてのようです。
このAI生成画像の著作権の問題を、生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
AI生成画像を無断複製、初の摘発か　著作権法違反疑いで男性書類送検
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUD2067T0Q5A121C2000000/
 
 
Man Referred to Prosecutors for Allegedly Unauthorized Copying of AI-Generated Images in Violation of Copyright Law
On January 20, 2025, the Chiba Prefectural Police referred an unemployed man to prosecutors on suspicion of violating the Copyright Act (infringement of the right of reproduction) for allegedly making unauthorized copies of images created using generative AI. This appears to be the first case nationwide in which enforcement action has been taken for copyright infringement on the basis that AI-generated images are protected by copyright.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the copyright issues surrounding AI-generated images, and then used NotebookLM to turn the findings into infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please review the content with this in mind.

多くの企業でAIが定着しないのは、社員が「思ったような回答が出ない＝AIは使えない」と早合点してしまうからです。この根本原因は「ナレッジギャップ」にあります。
これは、人間なら当たり前の「暗黙知」や「背景」をAIに伝えきれていない現象です。 しかし、そのギャップを埋める完璧なプロンプトは数千文字に及ぶこともあり、毎回自力で作るのは困難です。
コツは「AIへの指示を、AIに書かせる」ことです。 「何をしたいか」という意図だけを伝え、詳細なプロンプトはAIに生成させる。私自身もこの方法を実践しています。
最新AIのIQは145レベルに達しています。重要なのは小手先のテクニックより「十分なコンテキスト」を与えること。 最初のうちは「ナレフルチャット」のような、プロンプト作成を支援してくれるサービスを活用するのも、定着化への近道です。
 
【生成AIが期待ハズレになる理由と対策】コンテキスエンジニアリングと生成AI／企業のAI定着化を阻むナレッジギャップの正体／プロンプト作成を書かせるのは〇〇
https://www.youtube.com/watch?v=oT-Y9zD6MOc&list=TLGGA1SCs4a4gvUxNjEyMjAyNQ
 
 
The Knowledge Gap That Prevents AI from Taking Root in Companies
In many organizations, AI fails to become firmly established because employees jump to the conclusion that “if it doesn’t give the answer I expected, AI is useless.”
The root cause of this is a knowledge gap.
This gap arises when the tacit knowledge and context that humans take for granted are not adequately conveyed to AI. However, a truly complete prompt that fills this gap can run into thousands of characters, making it unrealistic to create from scratch every time.
The key is to have AI write the instructions for AI.
You simply communicate your intent—what you want to achieve—and let the AI generate the detailed prompt. I personally use this approach myself.
The IQ of the latest AI models has reached around 145. What matters is not superficial prompt tricks, but providing sufficient context. In the early stages, using services like “Narefull Chat,” which support prompt creation, can be a shortcut to achieving sustainable AI adoption within an organization.

読売新聞社は2025年12月15日、生成ＡＩ（人工知能）の利用環境の整備に向けて、「『信頼できる生成ＡＩ』との共生に関する提言」をまとめました。
国産ＡＩ開発状況の現状を生成ＡＩにまとめさせ、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
生成ＡＩ提言　国産開発に高い倫理観生かせ
https://www.yomiuri.co.jp/editorial/20251216-GYT1T00003/
 
 
Current Status of Domestic AI Development
On December 15, 2025, The Yomiuri Shimbun compiled a set of recommendations titled “Proposals on Coexisting with ‘Trustworthy Generative AI’” aimed at improving the environment for the use of generative AI (artificial intelligence).
I asked generative AI to summarize the current state of domestic AI development, and then used NotebookLM to transform the results into infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual conditions and may include inaccuracies. I ask that you review the content with this understanding.

Preferred Networksの岡野原大輔社長が、国産AIを開発し、その選択肢を持つことの重要性、なぜ国産AIという「選択肢」が必要なのか？を、経済、文化、安全保障の点から指摘しています。そして、日本のAI産業が「お手上げ」と諦めるのは時期尚早であり、他社との協力や、日本ならではの「電力制限のある中での戦い方」を模索し、フロンティアモデルに対抗しながらも、最終的にはユーザーに選ばれる製品・ソリューションを提供していく姿勢を示しています。
内容について生成AIにまとめさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
【ChatGPT・Geminiの学習データ「日本語はたった0.1％」】最先端AIに日本勢「お手上げ」は早すぎる／Preferred Networks岡野原社長「国産AIで勝てる」【1on1 Tech】
TBS CROSS DIG with Bloomberg
https://www.youtube.com/watch?v=Vlj0K7r1qkY
 
 
Why Is the “Option” of Domestic AI Necessary?
Daisuke Okanohara, CEO of Preferred Networks, points out the importance of developing domestic AI and having it as an option, explaining why the “option” of domestic AI is necessary from the perspectives of the economy, culture, and national security. He argues that it is premature to give up on Japan’s AI industry as a lost cause, and emphasizes an approach that involves collaboration with other companies and exploring uniquely Japanese ways of competing under constraints such as limited power supply. While competing with frontier models, he presents a stance focused on ultimately delivering products and solutions that are chosen by users.
I had a generative AI summarize the content. Furthermore, the results were turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Please keep this in mind when referring to them.