昨年の知財学会の発表を振り返る
はじめに
今年の知財学会ですが、11/18に発表します。先日予稿も提出しました。あとはパワーポイントを作成するだけですが、1か月ありますので、なんとかなると思います。
その前に、ここでは、個人的に不完全燃焼に終わった昨年の知財学会の発表内容を振り返りたいと思います。
内容
発表テーマは、「テキストマイニングを使用したブランドデザイン」となっております。
概要としましては、ここ数年私が研究しています、情報の分析→新たな情報の生成（すなわち発明）の流れを作業化したものです。
情報の分析には、テキストマイニングとトピックモデルを使用し、価値曲線で評価しております。
一方、情報の生成には、良いツールがなく、結局のところ人間がアイデア出しを行っております。
したがって、情報の分析手法は、それなりに洗練されていますが、情報の生成については、あいかわらず人間頼みで、従来と変わらないところが、行き詰まりを感じてしまった部分となります。
そこで、新たなツールを求め、去年の11月からPythonの学校に通い始め、いろいろと試行錯誤しているところとなります。
とはいえ、去年の発表では大きな発見がありました。それは、画像生成AIの活用です。
去年の10月段階では、ChatGPTはありませんでしたが、Stable diffusionという画像生成AIが使用できる状態でありました。
学会の発表資料は文字ばかりではつまらないと思い、自分で図を書こうと思いましたが、これも大変ですので、登場したばかりの画像生成AIにトライしてみました。
空飛ぶ掃除機ということで画像生成してもらった結果が以下の２枚です。
1枚目は、単に掃除機が飛んでいるだけであたりまえの図ですが、2枚目は掃除機のヘッド部分のみが飛行しているものでした。
私はこの2枚目に衝撃を受け、画像生成AIがアイデア発想に使用できるのではないか、という仮説を持ちました。
今回、DALL-E3という画像生成AIを使用できるようになりましたので、来年の知財学会では、このあたりの検証をしたいと思ってます。
おわりに
今回の知財学会発表は、ChatGPTを使用した情報分析のみとなります。これは、しばらくは、ChatGPTの使用に習熟したいという思いがあります。
とはいえ、生成AIで発明生成が可能となれば、私が提案する、情報の分析→情報生成の一連の流れを機械化した、知財デザインメソッドが完成しますので、大詰めに来ている感があります。
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