生成AIによって作成された画像等を外部向けに公開する場合（資料等へ添付、動画公開等）の注意点について、生成AIにまとめさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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。
 
米地裁、メタAI開発に著作権侵害認めず　「公正利用」には懐疑的
2025年6月27日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN26EED0W5A620C2000000/
 
生成aiと著作権の関係や侵害リスクを徹底解説 最新判例と安全対策もわかる
2025/06/24
https://assist-all.co.jp/column/ai/20250624-5660/
 
生成された文章や画像　AIの著作権はどうなっているのか、文化庁の見解を知る
2025.06.20
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02737/061600037/
 
【2024年最新】生成AIによる事件5選｜情報漏洩〜詐欺事件まで
更新日：2025年6月14日　
https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/incident/
 
 
Important Points When Publishing Images Created by Generative AI for External Use
I asked generative AI to summarize important considerations when publishing images or other content created by generative AI for external use (e.g., attaching them to documents, publishing videos, etc.).
The attached findings come from Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI. Please note that these analyses by generative AI are based solely on publicly available information; they may not fully reflect actual conditions and could contain inaccuracies. Review them with this in mind.

化学分野における研究開発を加速するためのAI活用ツールを、下記のプロンプトで、生成AIに調査させまとめさせました。
「化学分野における研究開発を加速するためのAI活用ツールについて、企業向けを主に、学術研究向けも含め、論文検索、化学反応予測、新規物質設計、実験自動化などを支援する代表的なAIツールの特徴・機能・活用事例について、有料ツールも対象に調査してください。要約付きの詳細レポート形式で報告してください。」
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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 Tools for Accelerating R&D in the Field of Chemistry
I asked generative AI to research and compile information on AI-powered tools that speed up research and development in chemistry, using the prompt below:
“Investigate AI tools that accelerate R&D in the field of chemistry—focusing primarily on enterprise solutions while also covering academic-oriented tools—and report, in a detailed format with an executive summary, on the key features, functions, and real-world use cases of representative tools that support literature search, reaction prediction, novel compound design, experimental automation, and more. Paid tools should be included.”
The attached findings come from Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI. Please note that these analyses by generative AI are based solely on publicly available information; they may not fully reflect actual conditions and could contain inaccuracies. Review them with this in mind.

かゆみ改善薬に関する特許（用途特許）を侵害したとして、東レが後発薬メーカー2社に損害賠償を求めた訴訟で、知財高裁（清水響裁判長）は2025年5月27日、沢井製薬と扶桑薬品工業に計217億円の支払い（医薬品特許訴訟では過去最高額）を命じましたが、扶桑薬品工業は6月6日、沢井製薬は6月9日、「判例と矛盾」として最高裁に上告しています。
訴訟の焦点は、有効成分「ナルフラフィン」の用途特許に対し、両社が塩酸塩型の後発薬を販売した点で、地裁は「異なる物質」として東レの請求を棄却しましたが、知財高裁は「体内で同じ成分として作用する」として侵害を認定しました。
厚労省の承認制度では特許延長前の販売が可能で、特許判断と行政の乖離も浮き彫りになり、高額賠償が後発薬開発の萎縮を招く恐れもあり、制度見直しが急務となっているようです。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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。
 
後発薬企業に賠償リスク
東レ特許訴訟、過去最高額命じる　厚労省の承認過程 課題
2025年6月30日
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO89689360Z20C25A6TCJ000/
 
東レ特許訴訟、後発薬メーカーに衝撃　217億円の賠償判決
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOTG056JR0V00C25A6000000/
 
 
Infringement of a Use Patent for Itch-Relief Medication
In a lawsuit filed by Toray Industries seeking damages for the infringement of a use patent related to an itch-relief drug, the Intellectual Property High Court (Chief Judge: Hibiki Shimizu) on May 27, 2025, ordered Sawai Pharmaceutical and Fusō Pharmaceutical Industries to pay a total of 21.7 billion yen—the largest amount ever awarded in a pharmaceutical patent case in Japan. However, Fusō Pharmaceutical appealed to the Supreme Court on June 6, and Sawai Pharmaceutical followed on June 9, claiming the decision contradicts existing precedents.
The core issue in the case was whether the two companies' generic versions, which used the hydrochloride form of the active ingredient "Nalfurafine," infringed Toray's use patent. The district court dismissed Toray's claim, ruling the substances were different. However, the IP High Court found infringement, reasoning that the compound acts as the same substance within the human body.
Under the Ministry of Health, Labour and Welfare's approval system, sales before patent extension are permitted, highlighting a discrepancy between patent rulings and administrative procedures. This case raises concerns that such high damages could discourage the development of generic drugs, making a review of the system increasingly urgent.
The results of investigations conducted using generative AI tools such as Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI are attached.
Please note that these analyses by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain incorrect information, so we kindly ask you to keep that in mind when reviewing the findings.

コンテンツ産業関連、AI搭載ロボット産業関連のブリヂストン出願特許について、生成AIに調査させました。生成AIは、特許データベースを持っていないので、特許調査に生成AIは使うべきでないと思っていますが、日本特許庁のデータベースにはアクセスできていないようですが、Google Patentsなどにアクセスして結構良い調査結果を出すようになってきています。まだ全面的に信頼するには至っていませんが。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果、生成AI先行技術調査GPTsの結果を添付しています。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。
 
Bridgestone Patent Applications Related to the Content Industry and AI-Equipped Robot Industry
I instructed generative AI to investigate patent applications filed by Bridgestone related to the content industry and the AI-equipped robot industry. While generative AI does not possess its own patent database and therefore is generally not recommended for conducting patent searches, it has begun to produce fairly good results by accessing publicly available databases such as Google Patents—even though it appears not to have access to the Japan Patent Office’s official database. That said, it is still not yet reliable enough to be fully trusted.
Attached are the research results from Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI, as well as prior art search results generated by a GPT-based generative AI. Please note that the findings from these generative AI tools are based solely on publicly available information and may not reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please review them with caution.

次世代の日本の勝ち筋は、コンテンツ産業、AI搭載ロボット産業という事で国がこれらの産業の育成に力を入れています。ブリヂストンがこれらの産業にどう貢献できるか、どういうビジネスとしてこれらの産業に参入し成長できる可能性があるか、現状とあるべき姿、そのギャップを埋めるシナリオを生成AIに検討させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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 Can Bridgestone Contribute to Japan’s Next-Generation Growth Industries?
The Japanese government is focusing on nurturing two key industries considered vital for the country’s next phase of growth: the content industry and the AI-equipped robotics industry. This analysis explores how Bridgestone can contribute to these sectors, the potential business opportunities for entering and growing within them, the current status of the company, the ideal future state, and scenarios for bridging the gap between the two — all examined through generative AI.
The attached results are based on investigations conducted by generative AI models including Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI. Please note that the analysis and insights generated by AI are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Thank you for your understanding as you review these materials.

『経営トップ、生成AI「毎日使う」4割　翻訳や議論相手に　社長100人アンケート』（2025年6月28日日本経済新聞）の中で、ブリヂストンの石橋秀一最高経営責任者（CEO）は生成AIを使っていることで「研究開発においては予測精度が向上することで開発期間の短縮につながっている」と回答していたということです。
この内容を生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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。
 
経営トップ、生成AI「毎日使う」4割　翻訳や議論相手に
社長100人アンケート
2025年6月28日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1902D0Z10C25A6000000/
 
 
Improved Forecast Accuracy and Shortened Development Period with Generative AI
In the article titled “40% of Top Executives Use Generative AI Daily – For Translation and as a Discussion Partner: Survey of 100 CEOs” published by Nihon Keizai Shimbun on June 28, 2025, Bridgestone CEO Shuichi Ishibashi commented that "in research and development, the use of generative AI has led to improved forecast accuracy, which in turn has shortened the development period."
I used generative AI to further analyze this statement.
The results of the investigation conducted by Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI are attached.
Please note that the analysis by generative AI is based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation; it may also contain inaccuracies. Kindly take this into consideration when reviewing the content.

コンテンツ産業関連、AI搭載ロボット産業関連の旭化成出願特許について、生成AIに調査させました。生成AIは、特許データベースを持っていないので、特許調査に生成AIは使うべきでないと思っていますが、日本特許庁のデータベースにはアクセスできていないようですが、Google Patentsなどにアクセスして結構良い調査結果を出すようになってきています。まだ全面的に信頼するには至っていませんが。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果、生成AI先行技術調査GPTsの結果を添付しています。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。
 
Asahi Kasei Patent Applications Related to the Content Industry and AI-Equipped Robot Industry
I instructed generative AI to investigate patent applications filed by Asahi Kasei related to the content industry and the AI-equipped robot industry. While generative AI does not possess its own patent database and therefore is generally not recommended for conducting patent searches, it has begun to produce fairly good results by accessing publicly available databases such as Google Patents—even though it appears not to have access to the Japan Patent Office’s official database. That said, it is still not yet reliable enough to be fully trusted.
Attached are the research results from Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI, as well as prior art search results generated by a GPT-based generative AI. Please note that the findings from these generative AI tools are based solely on publicly available information and may not reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please review them with caution.

次世代の日本の勝ち筋は、コンテンツ産業、AI搭載ロボット産業という事で国がこれらの産業の育成に力を入れています。旭化成がこれらの産業にどう貢献できるか、どういうビジネスとしてこれらの産業に参入し成長できる可能性があるか、現状とあるべき姿、そのギャップを埋めるシナリオを生成AIに検討させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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 Can Asahi Kasei Contribute to Japan’s Next-Generation Growth Industries?
The Japanese government is focusing on nurturing two key industries considered vital for the country’s next phase of growth: the content industry and the AI-equipped robotics industry. This analysis explores how Asahi Kasei can contribute to these sectors, the potential business opportunities for entering and growing within them, the current status of the company, the ideal future state, and scenarios for bridging the gap between the two — all examined through generative AI.
The attached results are based on investigations conducted by generative AI models including Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI. Please note that the analysis and insights generated by AI are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Thank you for your understanding as you review these materials.

次世代の日本の勝ち筋は、コンテンツ産業、AI搭載ロボット産業という事で国がこれらの産業の育成に力を入れています。東京大学がこれらの産業にどう貢献できるか、現状とあるべき姿、そのギャップを埋めるシナリオを生成AIに検討させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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。
ちなみに、各個別企業の名前を入れて検討させるとかなり興味深い分析をしてくれます。
 
 
How the University of Tokyo Can Contribute to Japan’s Next-Generation Winning Industries
Japan has identified content industries and AI-equipped robotics industries as its next-generation “winning sectors,” and the government is actively promoting the development of these fields. I tasked generative AI with analyzing how the University of Tokyo can contribute to these industries, examining the current situation, the ideal future role, and possible scenarios to bridge the gap between the two.
The attached research results are based on generative AI investigations conducted by Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI. Please note that the findings and analyses generated by AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation; inaccuracies may also be included. I recommend reviewing the results with this in mind.
Incidentally, if you prompt the AI to analyze with the names of individual companies included, you can obtain quite intriguing analyses.

東京⼤学が世界トップレベルのイノベーション創出拠点として⾶躍するための新たな知財戦略を生成AIに提案してもらいました。ここから「壁打ち」によって、戦略を練り上げるところが重要なのですが、多くの方々が生成AIによるDeep Research結果を見て、それを「使い物にならない」と判断しているのが残念です。生成AIが利用できていない当該組織や技術などの秘密情報を与えたうえで生成AIとの「壁打ち」によって、生成AIの能力をトコトン引き出すと違った世界が見えてきます。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AI, Claude のDeep Research機能による調査結果を添付しています。生成AIの調査分析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。
 
 
Analysis of the University of Tokyo’s Intellectual Property Strategy and Proposal for a New Strategy
I asked generative AI to propose a new intellectual property (IP) strategy for the University of Tokyo, aiming to help the university leap forward as a world-leading hub for innovation. While it is critical to refine the strategy through “wall-hitting” (iterative brainstorming and critique), it is regrettable that many people dismiss the Deep Research results from generative AI as “useless” at first glance. If we provide generative AI with confidential information on the organization or technologies that cannot be utilized by the AI itself, and then engage in “wall-hitting” with the AI, we can fully draw out its capabilities and see a different world emerge.
I have attached the Deep Research results produced by generative AI platforms—Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI. Please note that the analysis and insights generated by AI are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Thank you for your understanding as you review these materials.

YouTubeものづくり太郎チャンネル「これが次世代の日本の勝ち筋？」(2025/06/24、37分32秒)を視聴しました。
「ロボットとエンターテイメントが、世界にドーンと出ていって、ベースになっていたものづくり産業が復活して、どんどん投資も行われていって、従業員に対しても、どんどん給料が出せるような状態になれば、もう一度成長過程をイメージできる」
 
これが次世代の日本の勝ち筋？
https://www.youtube.com/watch?v=lnjxE_-XOjE
《目次》
02:07　日本にロボットが必要な理由
05:27　世界のロボット市場
05:51　日本のロボットメーカーの現状
09:57　ロボット進出の課題
13:48　日本のコンテンツ産業
21:10　海外のコンテンツ産業
24:09　プラットフォームの可能性
27:47　日本と海外の時価総額
34:04　PLM戦略の実行
 
 
What Is Japan’s Winning Strategy for the Next Generation?
I watched the YouTube video on the Monozukuri Taro channel titled “Is This Japan’s Winning Strategy for the Next Generation?” (June 24, 2025, 37 minutes and 32 seconds).
“If robots and entertainment make a bold entrance onto the global stage, and the manufacturing industry—on which they are fundamentally based—revives, leading to increased investment and enabling companies to pay higher wages to their employees, then we can once again envision a path of economic growth.”

2025/05/04 にライブ配信された『シンギュラリティサロン：「産業爆発はいつどのように起きるのか」ゲスト： bioshokさん』は、AI研究者・bioshok氏による「産業爆発」の全貌を解説した講演です。
ポイントは、
産業爆発とは何か（モノの生産が桁違いのスピードで加速する現象）
AI・AGI登場で何が変わるか（人間の労働がボトルネックでなくなり、経済成長率が爆発的に上昇）
爆発的成長の条件・タイムライン（2027年に始まる可能性や、複数の未来シナリオ）
資源・エネルギー・社会制度の限界をどう超えるか
制御不能リスクや宇宙規模での影響など、課題と対策
未来予測と経済・社会インパクトがわかりやすく解説されています。
AI・AGIが人間労働を代替することで成長のボトルネックが外れ、生産要素（AIやロボット）が自己複製・自己増殖可能になれば、理論的には数年で経済が倍化しうること、「知能爆発」が起こらなくても「産業爆発」は十分現実になることを理論的に説明しています。
 
 
シンギュラリティサロン：「産業爆発はいつどのように起きるのか」ゲスト： bioshokさん
https://www.youtube.com/watch?v=wKY5VVVvHYc&t=1s
【講演資料】「産業爆発はいつどのように起こるのか」
https://docs.google.com/presentation/d/1LsfgWx438nUKFhxmXfqTulMlDV3_0w3N8RCkwjlFSK0/edit?slide=id.g353e851a337_2_45#slide=id.g353e851a337_2_45
 
 
The Possibility of an “Industrial Explosion” Beginning in 2027
The live-streamed event “Singularity Salon: When and How Will the Industrial Explosion Occur?” (May 4, 2025), featured AI researcher bioshok, who provided a comprehensive explanation of the concept of an “industrial explosion.”
Key points include:

• What is an Industrial Explosion?
  It refers to a phenomenon in which the production of goods accelerates at an unprecedented rate.
• How Will the Emergence of AI/AGI Change Things?
  Human labor will no longer be a bottleneck, leading to explosive increases in economic growth rates.
• Conditions and Timeline for Explosive Growth
  There is a possibility that it could begin as early as 2027, with several possible future scenarios discussed.
• Overcoming the Limits of Resources, Energy, and Social Systems
• Risks of Losing Control and Cosmic-Scale Impacts, as well as Challenges and Countermeasures
  The future outlook and the economic and social impacts are clearly explained.

The presentation theoretically explains that if AI and AGI replace human labor and the growth bottleneck is removed—while production factors such as AI and robots become capable of self-replication and self-expansion—the economy could, in theory, double within a few years. Even if an “intelligence explosion” does not occur, an “industrial explosion” is still entirely plausible.

2025年6月24日、Google DeepMindは、インターネット接続を必要とせず、ロボット本体のGPU上で完全にローカルに動作するAIモデル「Gemini Robotics On-Device」を発表しました。これにより、ネットワークの遅延や接続性を気にしないで良いことから、人型ロボットなどのロボットの世界が大きく広がる可能性が高まりました。AI搭載ロボットの分野が急速に進化していくことになりそうです。
生成AIに「Gemini Robotics On-Device」を深堀してもらいました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。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 Robotics On-Device brings AI to local robotic devices　24 June 2025
https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices/
 
 
AI Model Running Fully Locally on the Robot’s Onboard GPU
On June 24, 2025, Google DeepMind announced “Gemini Robotics On-Device,” an AI model that operates fully locally on the robot’s onboard GPU without requiring any internet connection. This breakthrough enables robots—such as humanoid robots—to function without concerns about network latency or connectivity, significantly expanding the possibilities for robotics. As a result, the field of AI-powered robots is expected to evolve rapidly.
I asked generative AI to conduct an in-depth exploration of “Gemini Robotics On-Device.”
Attached are the research results from Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI.
Please note that the findings from these generative AIs are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. There is also a possibility that some information may be incorrect, so please refer to the results with this in mind.
 

2025年6月23日に公開されたブログ「そーとく日記」の最新記事「阻害要因という誤謬2」は、特許審査における「進歩性」の判断、特に「除くクレーム」の扱いに鋭いメスを入れています。
本記事は、引用発明が課題解決に必須とする構成要素をあえて取り除いた発明＝「除くクレーム」が、「阻害要因」があるとして進歩性を認められやすい現在の実務に疑問を呈しています。
著者は、このような改変は技術的な貢献がなく、むしろ「退歩発明」にあたる可能性があるにもかかわらず、安易に進歩性が肯定される風潮を「誤謬」であると指摘します。
記事では、弁理士・田中研二氏の解説記事を複数引用し、具体的な事例を挙げながら、この問題点を多角的に掘り下げています。
さらに、このような「単なるパーツ抜き」は「単なる寄せ集め」と同様に扱われるべきであり、進歩性判断の要件として、新たな枠組みを確立する必要があると提言しています。
著者は、この問題が特定の実務家だけでなく、特許庁の審査基準や現在の日本の進歩性判断の一般的な考え方に根差していると指摘し、他の専門家の意見やSNS上の議論も紹介しています。
特許実務における「進歩性」のあり方について考えさせられます。
 
 
2025年06月23日
阻害要因という誤謬2：引用発明の課題解決に必須の構成を除くクレームは非容易想到（阻害要因）なのか？
https://thinkpat.seesaa.net/archives/20250623-1.html
 
悪魔の「除くクレーム」
https://ipnosusume.com/column008/
 
 
The Devilish “Exclusion Claim”
The latest article “The Fallacy of Obstructive Factors 2” published on June 23, 2025, in the blog Sōtoku Diary offers a sharp critique of how “inventive step” is evaluated in patent examination—especially in relation to the controversial practice of the “exclusion claim.”
This article questions the current examination practice where an “exclusion claim”—an invention that deliberately omits a component deemed essential for solving the problem in the cited invention—is more likely to be granted an inventive step on the basis of introducing an “obstructive factor.”
The author argues that such modifications lack technical contribution and may even constitute a “regressive invention.” Nevertheless, there is a prevailing trend to easily recognize inventive step in these cases, which the author calls a “fallacy.”
The article extensively references commentary by patent attorney Kenji Tanaka, presenting concrete case examples and multi-perspective analysis of the issue.
Furthermore, it asserts that such “mere part removal” should be treated in the same manner as a “mere aggregation” and recommends the establishment of a new framework for assessing inventive step in such contexts.
The author emphasizes that this issue is not limited to a few practitioners, but is rooted in the Japan Patent Office’s examination guidelines and the general approach to inventive step in the Japanese patent system. The article also cites opinions from other experts and discussions on social media.
It provokes critical reflection on how inventive step should be defined and evaluated in patent practice.

パテント誌2025年6月号の「除くクレームの限界についての検討」（弁理士会令和5年度特許委員会第2部会第１チーム）は、おおざっぱに言うと、①特許庁審査・審判における除くクレームの成功事例が1045件失敗事例が77件（成功率93％）で除くクレームが特許査定につながりやすい、②除くクレームでうまくいかなかった事例を分析し、実務上の留意点（何を除くべきか、除くクレームの好ましい書き方、意見書における主張、出願時明細書について、除くクレームを使う際の確認事項、拒絶理由通知への対応時の留意点）がわかりやすくまとめられています。
 
除くクレームの限界についての検討　パテント誌2025年6月号　令和7年6月10日発行
   (PDFは2か月後に公開されます)
 
 
Limits of “Exclusion Claims”
The article "Consideration of the Limits of Exclusion Claims" published in the June 2025 issue of Patent (prepared by Team 1, Subcommittee 2, of the FY2023 Patent Committee of the Japan Patent Attorneys Association) presents the following key points:

1. High Success Rate in Examinations and Trials: A general overview shows that “exclusion claims” (claims that explicitly exclude certain prior art) have been successful in 1,045 cases and unsuccessful in only 77 cases in examinations and trials at the Japan Patent Office, indicating a high success rate of 93%. This suggests that such claims often lead to a positive decision of patent grant.
2. Practical Insights from Unsuccessful Cases: The article analyzes examples where exclusion claims failed and clearly summarizes practical points for consideration. These include:
   • What should be excluded;
   • Preferred ways to draft exclusion claims;
   • How to argue effectively in written opinions;
   • Points regarding the specification at the time of filing;
   • Items to confirm when using exclusion claims;
   • Key considerations when responding to office actions.

Reference: "Consideration of the Limits of Exclusion Claims", Patent, June 2025 issue, published on June 10, 2025 (Note: The PDF will be available two months after publication).

PwCコンサルティングは、2025年6月20日、「生成AIの将来技術動向〜2035年への生成AI技術変化を見据え、今、日本企業がなすべきこと」と題したレポートを発表しました。
生成AIモデル自体のさらなる精度向上、AIエージェントの普及、フィジカルAIの誕生により、企業の在り方も、従来のヒトが主体の企業からAIエージェントが主体となり、多様な役割を自律的に担うことで、企業運営の効率化・高度化にとどまらず、抜本的な企業改革が進むという予測です。
 
生成AIの将来技術動向
2025-06-20
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2025/assets/pdf/generative-ai-survey2025-consideration.pdf
 
「企業の主体はヒトからAIエージェントに」PwCが生成AIの技術動向を分析
2025年06月23日
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2506/23/news025.html
 
 
Companies Will Shift from Human-Centric to AI Agent-Centric Models
On June 20, 2025, PwC Consulting released a report titled “Future Technology Trends of Generative AI – What Japanese Companies Should Do Now in Anticipation of Technological Changes Toward 2035.”
The report predicts that with further improvements in the accuracy of generative AI models, the widespread adoption of AI agents, and the emergence of physical AI, the very nature of companies will transform. Specifically, companies will shift from being human-centric organizations to ones centered around AI agents, which will autonomously take on diverse roles. This shift is expected to not only enhance operational efficiency and sophistication but also drive fundamental corporate transformation.
 

生成AIが知的財産業界において本格的な実用段階へと移行しており、世界各地域の特許事務所や企業知的財産部門が、特許調査・分析、明細書ドラフティング、先行技術調査、オフィスアクション対応などの業務に生成AIを積極的に活用する動きが加速しています。
欧州、中国、台湾、米国、韓国、東南アジア、インド、ブラジルの8つの主要地域における生成AI活用の現状を、生成AIに詳細に分析させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。生成AIが調査しまとめた分析結果は、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。
 
 
Utilization of Generative AI by Global Patent Firms and Corporate Intellectual Property Departments
Generative AI is entering a full-fledged practical phase in the intellectual property industry. Patent firms and corporate intellectual property departments across various regions of the world are increasingly leveraging generative AI for tasks such as patent search and analysis, specification drafting, prior art search, and office action responses.
I have conducted a detailed analysis using generative AI to examine the current state of adoption across eight major regions: Europe, China, Taiwan, the United States, South Korea, Southeast Asia, India, and Brazil.
The results of this analysis, carried out using Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI, are attached. Please note that the findings generated by these AIs are based solely on publicly available information and may not accurately reflect actual practices; they may also contain inaccuracies. Kindly review them with this in mind.

企業価値担保権は、2024年6月に成立した「事業性融資の推進等に関する法律」によって創設された新しい担保制度であり、2026年春頃の施行が予定されています。
これにより、特に有形資産に乏しいスタートアップや、事業承継・事業転換を目指す中小企業の資金調達円滑化が期待されています。
知的財産推進計画においては、知財の価値評価基準の策定や知財融資の推進と並び、この企業価値担保権の普及・活用促進が重要な施策として位置づけられています。
この企業価値担保権について、生成AIにまとめてもらいました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AIによる調査結果を添付しています。生成AIが調査しまとめた分析結果は、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。
 
事業全体を対象とする担保制度（企業価値担保権）
https://www.fsa.go.jp/policy/kigyoukachi-tanpo/index.html
 
 
Enterprise Value Security Interest (A Collateral System Covering Entire Businesses)
The Enterprise Value Security Interest is a new collateral system established under the Act on the Promotion of Business Feasibility-Based Financing, which was enacted in June 2024 and is scheduled to come into effect around the spring of 2026.
This system is expected to facilitate smoother financing, particularly for startups with limited tangible assets and small to medium-sized enterprises (SMEs) seeking business succession or transformation.
In the Intellectual Property Strategic Program, the dissemination and promotion of this enterprise value security interest is positioned as a key initiative—alongside the development of standards for IP valuation and the promotion of IP-based financing.
I asked generative AI to summarize information about this enterprise value security interest.
The findings from generative AI tools--Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI—are attached.
Please note that the analysis results generated by these tools are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please refer to them with this in mind.

2025年6月11日に行われた日立製作所「Hitachi Investor Day 2025」では、Lumadaを中核としたデジタルセントリック企業への変革を加速することが説明され、2025年4月に発表した新経営計画「Inspire 2027」に関して、より具体的な事業戦略が、4つの主要セクターから示されました。
生成AIの活用により、Lumadaをさらに進化させ、高い収益性と持続的な成長を実現できると考えている、ということなので期待しています。
「Hitachi Investor Day 2025」の内容とそれに対する投資家・業界関係者・メディア・アナリストからの評価を生成AIにまとめてもらいました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AI のDeep Research機能による調査結果を添付しています。生成AIの調査分析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。
 
2025.6.11　Hitachi Investor Day 2025
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/06/0611.html
 
 
Hitachi Investor Day 2025
At "Hitachi Investor Day 2025" held on June 11, 2025, Hitachi explained its acceleration toward transforming into a digital-centric company with Lumada at its core. In addition, more specific business strategies related to the new management plan “Inspire 2027,” announced in April 2025, were presented from the perspective of four major sectors.
Hitachi expressed its belief that leveraging generative AI will further evolve Lumada, enabling high profitability and sustainable growth — a development worth watching with anticipation.
I used generative AI to summarize both the content of "Hitachi Investor Day 2025" and the evaluations from investors, industry stakeholders, media, and analysts.
Attached are the research findings derived from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI.
Please note that the analyses performed by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect the actual situation. Some inaccuracies may be included, so I recommend reviewing the results with that understanding in mind.
 

浜松ホトニクス株式会社が株式会社東京精密に対して提起した、ステルスダイシング技術に関する特許権侵害訴訟は、東京精密が浜松ホトニクスとの業務提携契約に反して、自社製のSDエンジンを搭載した製品を製造販売したことに起因します。
訴訟は3件にわたり、知的財産高等裁判所を含む複数の裁判所で審理され、浜松ホトニクスが勝訴または一部勝訴の判決を得ました。特に、高額な損害賠償額が認定された点や、特許法102条の適用に関する裁判所の判断が強調されており、日本の特許訴訟における重要な先例となっています。
この訴訟に関して、生成AIに調査させ、まとめさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, Felo AI のDeep Research機能による調査結果を添付しています。生成AIの調査分析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。
 
浜松ホトニクス・ステルスダイシング特許権侵害訴訟…高額の損害賠償が認められた事例
https://soei-law.com/law-topics/%e6%b5%9c%e6%9d%be%e3%83%9b%e3%83%88%e3%83%8b%e3%82%af%e3%82%b9%e3%83%bb%e3%82%b9%e3%83%86%e3%83%ab%e3%82%b9%e3%83%80%e3%82%a4%e3%82%b7%e3%83%b3%e3%82%b0%e7%89%b9%e8%a8%b1%e6%a8%a9%e4%be%b5%e5%ae%b3/
 
浜松ホトニクス・ステルスダイシング特許権侵害訴訟（後編）…高額の損害賠償が認められた事例
https://soei-law.com/law-topics/%E6%B5%9C%E6%9D%BE%E3%83%9B%E3%83%88%E3%83%8B%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%AB%E3%82%B9%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82%B0%E7%89%B9%E8%A8%B1%E6%A8%A9%E4%BE%B5%E5%AE%B3-2/
 
 
Patent Litigation between Hamamatsu Photonics and Tokyo Seimitsu
The patent infringement lawsuit filed by Hamamatsu Photonics K.K. against Tokyo Seimitsu Co., Ltd. regarding stealth dicing technology stemmed from Tokyo Seimitsu's manufacturing and sale of products equipped with its own SD engine, in violation of a business partnership agreement with Hamamatsu Photonics.
The litigation consisted of three separate cases, which were heard across multiple courts including the Intellectual Property High Court. Hamamatsu Photonics obtained favorable or partially favorable rulings. Notably, the courts recognized a substantial amount of damages and emphasized the application of Article 102 of the Patent Act, making this case a significant precedent in Japanese patent litigation.
I had generative AI conduct a thorough investigation and compile a summary of this case.
The findings from the Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Felo AI are attached. Please note that these AI analyses are based solely on publicly available information and may not reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. Kindly take this into account when reviewing the results.