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生成AIの特許はどうやって調べる?【前編】

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。

ここ半年ほどは生成AIの話題で持ちきりですね。。。一方メタバースはどこにいってしまったのか、という感じです。

さて、そんな注目を集めている生成AIですが、いざ関連特許を調べる場合にどうアプローチしたら良いのでしょうか?

今回は生成AIのように(専門家ではない私からすると)捉えどころが難しいテクノロジーの特許検索方法について解説していきます。

1 捉えどころが難しいテクノロジーの特許検索アプローチ

まず生成AIとは?ということで定義を確認します。ウィキペディアには、

生成的人工知能(せいせいてきじんこうちのう、英: generative artificial intelligence)または生成AIは、プロンプトに応答してテキスト、画像、または他のメディアを生成することができる人工知能システムの一種である。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよばれる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

とあります。

日本語キーワードとして、

生成的人工知能
ジェネレーティブAI
ジェネラティブAI

などが挙げられます。また関連するキーワードとしては、ウィキペディアの概要を見ると

生成AIモデルは、入力された訓練データの規則性や構造を学習し、同様の特性を持つ新しいデータを生成する。著名な生成AIシステムとして、OpenAIがGPT-3やGPT-4の大規模言語モデルを使用して構築したチャットボットのChatGPT(および別形のBing Chat)や、GoogleがLaMDA基盤モデルに構築したチャットボットBardがある。その他の生成AIモデルとして、Stable DiffusionやDALL-Eなどの人工知能アートシステムがあげられる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

追加のキーワードとして、

GPT-3
GPT-4
大規模言語モデル

が挙げられます。なおGPTはGenerative Pre-trained Transformerの略です。

基本的な定義を確認した上で、調査・分析対象の捉えどころが難しい場合、私は以下の2つを試します。

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