Knowledge Partners 特許業務法人【名古屋の特許事務所】

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弁理士の仕事をAIが奪う話

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 AIは人類にとって脅威なのでしょうか?
 今さら?と思えますが、AIが人間の仕事を奪うという話は未だに頻繁に話題になりますので私も少し乗っかってみたいと思います。
 有名なのは、野村総合研究所が発表したこれですね。弁理士の仕事の92.1%はAIに取って代わられるという予想もあるとか。
 根拠を探ってみましたがウェブサイトからはたどり着くことができませんでした。また、分析に利用されたデータとして 労働政策研究・研修機構「職務構造に関する研究が挙げられていましたが、この研究は、各職業に必要なスキルや知識のアンケートをとって集計したもののようです。この集計結果は、業務の具体的な内容を示しておらずAIで代替可能かどうかの議論に値する情報を全く含んでいないと思えるのですが、分析の元データは本当にこのデータなのでしょうか?

 ウェブサイトに開示されていた情報だけでは発表の内容を深く分析できないので、この発表結果は気にしないことにしてここでは弁理士の業務の代替可能性を技術的に検討してみます。
 まず、弁理士の業務を特許明細書作成業務に絞ります。弁理士の業務と言えばまずこれでしょう。先行技術文献の検索業務など他の業務もありますが、検索業務等に依拠している弁理士の数は少なく、弁理士の業務の代替可能性を考える際に特許明細書作成業務を分析することが必須と思えます。ちなみに、私自身は、検索業務のような作業系の業務はすぐにでもAIに代替されてほしいと思っています。

 現在AIと呼ばれているモノで実現性のあるモノといえば機械学習でしょうか。例えば、ニューラルネットワークに特許明細書業務を学習させるとか、強化学習で良い明細書を書けるようにするとかが想定されるのでしょうか?無理としか思えません。機械学習を進めるためには正解が必要だからです。具体的に実現しようとすれば、何が正解なのか定義しなければなりません。例えば、発明者の書いた発明提案書を明細書に変換するニューラルネットワークを考えてみましょう。この例であれば、発明者の書いた発明提案書と理想的な明細書とを対応づけた教師データを使ってニューラルネットワークに学習させることになりますね。この時点で不可能としか思えません。ある入力情報に対応する理想的な明細書なんてモノは世の中に存在しませんし、既存のデータから正解を創ることはできません。
 既存のデータ、例えば、発明提案書と出願済明細書とのセットを教師データとすれば学習は可能かもしれませんが、このセットは正解でしょうか。必ずしも正解ではなく、場合によっては品質が良くない明細書も多く存在するのではないでしょうか。こんな教師データを使って学習しても、意味のない学習しかできません。
 特に請求項は、出願人の個別の事情や発明の内容に応じてカスタマイズされる必要があります。そんなことが可能な教師データがどこにあるのでしょうか?判例でしょうか?判例に挙げられた請求項が、正解だとは思えませんし、そもそも圧倒的に数が足りません。
 上述のニューラルネットワークは私の勝手な予想であり、実際には別の理由で代替可能性が議論され得るのかもしれませんね。発明提案書を入力し、出願済明細書を出力する処理が可能であるという前提がそもそもファンタジーですし。例えば、汎用人工知能が完成すれば弁理士の業務をAIが実行することができるでしょうか?できるかもしれませんし、できないかもしれません。いずれにしても、汎用人工知能が具体化する道筋が見えていない現在においてその完成を予想し、しかも弁理士の業務が代替される可能性を予想するのは、ロジカルな話になり得るでしょうか。私にはタイムマシンが実現するか否かを予想するのと同程度の話にしか思えません。
 弁理士の業務の代替性をまじめに考えるのであれば、少なくとも、どのようなデータを使って学習させるのか明らかにするとか、業務を代替可能にする技術的アプローチを具体化するとか、そのような議論が必要なのではないでしょうか。私自身は、正解のデータを用意できる業務であれば代替される可能性が高いと思いますが、正解のデータを用意できない業務が近い将来に代替されると思えないです。

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AIによる「音声認識」使ってみました。

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 年末に予定していたとおり、休み期間中にVoice Kit をいじってみました。
 年末年始、我が家ではボードゲームがブームでした。「カタンの開拓者たち」というボードゲームなのですが、非常に完成度が高く子供も大人も夢中になって楽しむことができます。このゲームは、2つのサイコロを振り、出た数の和を使って進行していきます。このため、2つのサイコロを振って出た数の和が戦略上とても重要になります。うちの子供たちは、当初、2つのサイコロを振って出た数の和を確率で推定できるということを知らず、説明してもよくわからない様子でした。そこで、出た数の和を記録してみることにしてみました。ゲーム中にサイコロを振って出た数の和を全て記録していくのです。1ゲームではサイコロを振る回数がさほど多くなく、確率を正確に反映していないため、数ゲームにわたって記録を続けないと有意な結論を導けません。
 ですが、毎回記録するのは面倒くさい。サイコロを振るたびにペンを使って数値を書き留めるだけなのですが、ゲーム中にこれを続けるのがすごく面倒くさい。
 そこで、Voice Kitの登場です。
 ゲーム中、サイコロを振るたびに2つのサイコロの数の和を発話し、発話回数を記録することにしました。Google Cloud Speechというサービスを使うと、マイクを介してraspberry PIが録音した音声をテキスト化してくれます。そこで、サイコロの数の和をテキスト化し、和の値を示すテキストである場合にその数値の発話回数を1プラスすれば、最終的に和の数がどの頻度で出現したか分かります。例えば、和が7の場合、「number seven」と発話し、7の発話回数を1プラスします。この処理を繰り返し、最後にその和を表示させるプログラムを作成しました。
 結果、数値の記録がだいぶ楽になりました。音声入力でも若干面倒には思えましたが、それでもペンで記録するよりはずいぶんとましです。音声入力が終了した時点で電子データ化されているため集計も楽でした。
 今回は、以上のような極々簡単な内容で音声認識技術を体験してみました。音声認識サービスが有用と思われる場面はたくさんあると思いますが、今回のように、あるタスク(ボードゲーム)を実行しながら別のタスク(サイコロの目の集計)も実行する場合、その一方を音声入力のみで実施可能にするサービスは非常に有用と思われます。
 そして、このようなニーズはそこら中にありそうです。GoogleのサービスやVoice Kit を使えば、「こうなっていれば便利かも」というアイディアを実現するための装置を非常に簡単に試作し、有用性を判断したり、より本質的なニーズを発掘したりすることができます。従って、音声認識を行うためのAI技術などを持っていなくても音声認識を使った発明することが可能です。。。。
 今後、音声認識に関する発明が増えるかもしれませんね。

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あけましておめでとうございます。

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 新年あけましておめでとうございます。
 おかげさまで昨年はクライアント様から多くのご依頼をいただきまして、特許業界の今後に期待できそうだと感じられる一年になりました。
また、数年前からの経営課題のうち、解決の方向性が見えたもの、見えないものが明確になった一年でもありました。その意味で非常に実りの多い一年でした。
今後も継続して経営課題の解決に取り組みながら、クライアント様、関係者様の信頼と期待を獲得すべく研鑽してまいります。

 本年もよろしくお願いいたします。

Knowledge Partners 特許業務法人 一同
 

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 おかげさまで最近大変多忙にしておりまして、ブログの更新が滞っていました。少なくとも年度末まではこのペースが続きそうですのでしっかり仕事を続けますが、合間を見つけてブログの更新も続けねばと思っているところです。
 年末年始にはまとめてお休みがとれそうですので、人工知能関連技術の学習を再開するきっかけを作ろうと思っています。冬休みの宿題として。

 みなさん、AIY Projectsってご存知でしょうか。
https://aiyprojects.withgoogle.com/
Do-it-yourself artificial intelligenceだそうです。
  私は以前からこのプロジェクトに興味を持っており、AIを動かすコンピュータ(raspberry PI)とVoice Kitを注文してありました。最近になって届きましたので、冬休みに少しいじってみたいと思っています。
 ウェブサイトによると「このプロジェクトのtook kitは我々や我々のコミュニティの問題を解決するために提供されている」とのことです。Pythonを扱える技術者なら、ささっとアプリケーションを作れそうです。誰でも安価に高度な技術を利用できるってすばらしいですね。
 Voice Kitは自分で組み立てたスピーカー、マイク一体型の装置から入力された音声でGoogle Assistantを利用したり、音声をテキスト化したり、音声でLEDを点灯させたり、いろいろなことができるようです。要するに音声入力によるアプリケーションを作ることができるということですかね。
 冬休みだけでは時間が足りないかもしれませんが、Voice Kitで遊びながら実際に開発を体験しつつ、音声認識技術を利用した特許についても考えていこうと思っています。

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技術者募集中です(4)。

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 弊所では、引き続き、弁理士、特許技術者の方を募集しています。
 弊所ではウェブサイトを中心に人材募集活動をしておりますが、並行して大手人材紹介会社や特許業界専門の人材紹介会社にも人材の紹介を打診しています。
 これらの会社の方々と話をしていると、どうも、特許業界で職を得ようとする方の数は近年減っているようです。
 原因の一つとしては、日本全体で進行中の人材不足が挙げられると思いますが、別の原因として、日本における特許出願の漸減傾向が挙げられるでしょうか。
 わかる気もするのですが、私自身はこの業界で仕事をしていて良かったと思いますし、人生をかけて取り組む価値があると思っていますので、以下、私が考える特許業界の良いところを述べたいと思います。

1.楽しい
 テクノロジー好きっていると思うんです。そういう人は、モノの仕組みを知って「あーそうなっているんだ。なるほど。なるほど。」というように新たな知識を吸収することを純粋に楽しめると思います。私は業界に20年おりますが、私が知らないテクノロジーはまだまだ無限といえるほど存在しますので、発明者様との打ち合わせでは、新たな知識を吸収させて頂く場面が非常に多いです。今後もずっとそうでしょう。これってテクノロジー好きには天国のような状況に思えます。
 また、弁理士として発明者様のお話を伺う際には、発明者様の視点や知財部の方の視点、事業から見た視点など、種々の立場で発明を捉えることが必要になります。こちらからアイディア(例えば、発明の捉え方のアイディア等)を述べさせて頂くことも多々あります。このように打ち合わせを進めていくと、次第に、その発明の開発に参加させて頂いているような感覚になってきますし、しかも、出願件数は多数であるため、多種多様な分野の開発に触れることができます。テクノロジー好きにとってこんな幸せな仕事、他にあります?
 世の中には新しいガジェットや新開発された車など、新たなテクノロジーが大好きという方々が相当数いらっしゃると思うのですが、そういう方々にとって弁理士は非常に魅力的な仕事だと思います。

2.信頼関係が見えやすい
 皆さん、仕事する上でのモチベーションってなんでしょうか?いろいろあるとは思いますが、私は、クライアント様から信頼され、期待されることが非常に重要なモチベーションになっています。クライアント様からの信頼、期待にお応えするために、よりよい仕事を目指して日々研鑽しています。
 この業界の多くのクライアント様は、良い仕事を正直に評価しますし、場合によっては指名をいただいたり、重要だからあなたに任せたいと仰って頂いたり、目に見える形で直接的なフィードバックをしてくださいます。クライアント様からこんなお言葉を頂いた場合には頑張らないわけにはいかないじゃないですか。そして、このように、結果を出せばそれを目に見える形でフィードバックして頂ける立場というのは非常に幸せな立場であると思うのです。頑張ってもその結果が良かったのが悪かったのか分からなければモチベーションを上げようがないですから。

3.組織内での人間関係に悩むことがない
 クライアント様から認めて頂いた弁理士は、クライアント様のご要望を伺いながら、自身の判断で仕事を進めます。仕事を進める上で、組織内の他の弁理士の顔を立てる必要はありません。もちろん、品質の向上のために組織内の弁理士と相談することは多々ありますが、Knowledge Partnersでは、弁理士がクライアント様の信頼を獲得している限り、他の弁理士から仕事の進め方等についてあれこれ命令されることはありません。従って、クライアント様の信頼を獲得した弁理士は、もっぱら、クライアント様の方を向いて仕事をしており、組織内の弁理士同士は必要なときに協力し合う同僚のような関係になります。人間社会で生きる上で最も大きいストレスは人間関係だと思われますが、この業界で活躍している弁理士であれば、人間関係に悩む方は比較的少ないように思います。

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技術者募集中です(3)。

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 Knowledge Partners特許業務法人では、引き続き、弁理士、特許技術者を募集しております。10月中をめどに候補者を絞りたいと考えておりますので、もしご興味をお持ちの方がいらっしゃいましたら是非お早めにご応募ください。

 さて、今回は弊所のOJTスタイルを紹介します。
 弊所では、コーチ弁理士がコーチ対象者の全執筆案件をチェックします。弊所では明細書マニュアルが作成してあり、明細書に書くべき事項、書いてはいけない事項等が共有されていますので、基本的にはこのマニュアルに沿って明細書を修正し、議論します。コーチ弁理士がクライアント様の要求レベルに達していると判断するまで、修正および議論が繰り返されます。
 議論の過程では、クレームの書き方、実施形態における構成や効果の書き方など基本的な事項も解説しますが、OJTの多くの時間は、品質を高めるためにこのようなことを書くべきではないか?という指摘や議論に費やされます。弊所では、明細書に充実した書き込みができなければ、クライアント様に信頼されないと考えているからです。
 また、弊所ではクライアント様から明細書の品質評価をいただいていますので、品質評価を参考にして品質の向上に取り組みます。少なくとも、低評価となった原因をつぶし、高評価となった要因を伸ばすようにしていきます。このような品質評価のフィードバックをするためには、クライアント様の考えを正確に把握する必要があります。OJTの過程ではクライアント様の考えを引き出すための施策やスキルも学んで頂くことになります。
 さらに、コーチ対象者の業界経験が短い場合には、審査基準や基本書(例えば、Faber on Mechanics of Patent Claim Drafting)をコーチ弁理士と一緒に読んでいくことになるでしょう。
 OJTを開始した当初は明細書を何度も書き直すことになりますが、一般的には、数年で弊所のスタイルを身につけていただけるようで、大きな修正が必要になるケースは減ってきます。明細書をかけるようになり、コーチ対象者がクライアント様の信頼を獲得できれば、コーチ対象外となります。コーチ対象外になると、一弁理士としてクライアント様と向き合っていただくことになります。この段階ではより大きな責任が生じますが、弁理士としての醍醐味を大いに味わっていただくことができますので、きっと充実した毎日になると思います。
 もちろん、経験があり、既存のクライアント様の信頼を勝ち取ることができた方は、短期でコーチ対象外になることも想定されます。この場合、ご自身が理想とする進め方でクライアント様に貢献していただければよいと考えています。

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技術者募集中です(2)。

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 前回のブログでもお伝えしましたが、Knowledge Partners特許業務法人では、引き続き弁理士、特許技術者を募集中です。

 近年パートナー制を採用する事務所が増えていますね。
 弊所でもパートナーになる意志のある方を歓迎します。
 今回は私どもが考えるパートナー制について述べたいと思います。

 Knowledge Partners特許業務法人では、全ての経営事項を全パートナーで相談し、合意して進めるべきであるとは考えていません。
 むしろ、あまりに合意を重視すると経営判断のスピードが遅くなるなどの弊害が大きいため、各パートナーができるだけ独自の判断をしながら経営を進められる組織でありたいと考えています。
 つまり、あるパートナーとそのチームがある顧客から信頼され期待されている場合、この顧客の期待に応えるために必要な施策(品質管理、人材獲得、広報等)は、このパートナーが考え、リスクを取って実現していくべきと考えています。
 そして、Knowledge Partners特許業務法人は、各パートナーからみてリスク低減のよりどころになれると考えています。具体的には、Knowledge Partners特許業務法人には、既に事務系、技術系の人材が在籍していますし、事務ノウハウもあります。また、幸いなことに、Knowledge Partners特許業務法人を信頼して発注してくださる顧客もいらっしゃいます。各パートナーでこれらの既存の資産を共有しながら、特定の顧客についての経営判断が必要になる場合には当該顧客が信頼しているパートナーがリーダーシップをとって決定していく。このような状態が理想です。

 経営判断のスピードを速くするために、一人の経営者が組織全体を経営すべきという考え方もあるかもしれません。しかし、我々は、一人で組織全体を経営することが理想とは考えません。一人で経営する場合、業務量が増えると経営者が実務家ではなくなってしまいます。我々には、実務家ではない弁理士が顧客のニーズに応えながら経営をすることは不可能と思えるのです。世の中には経営のプロもいるため、プロが経営する形態は一つの方向性かも知れませんが、弁理士が経営主体となる特許業界においてそのような話にリアリティーは感じられず、ファンタジーのように思えてしまうのです。
 そんなわけで、弊所ではパートナーができるだけ独自に経営判断できる環境を創りたいと考えており、パートナーとして自身の責任で組織を運営したい方を歓迎します。興味のある方は是非お声かけください。

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技術者募集中です。

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 Knowledge Partners特許業務法人では、ともに働く人を募集中です。
 おかげさまでこのところ多忙でして、久しぶりに本気で求人中です。
 今後1年ぐらいで1,2名の技術者に入所していただきたいなと思っています。
 応募詳細は当ウェブサイトの求人ページや各種媒体の求人広告をご覧頂きたいです。求人広告に書きました応募資格の全てを満たしていなくても、全てを満たすように行動する方であれば歓迎です。
 ここでは、私どもが求める人物像や弊所の雰囲気を述べたいと思います。

・私たちがともに仕事をしたいのはこんな人。
 高品質の仕事をするための努力を惜しまない人。
 高品質とはこういうことだ。と語れる人。
 でも品質の良し悪しは顧客が決めるものだと知っている人。
 技術的に難しい仕事を依頼されると、むしろ喜んでしまう人。
 今までやってきたことでもおかしいことは自ら変えていける人。

・Knowledge Partnersはこんな所。
 総勢5名のこぢんまりとした事務所です。
 業務柄、仕事中の会話は少ないですが、必要に応じて分け隔てなく会話します。
 弁理士のことを先生と呼ぶ人はいません。
 顧客との打ち合わせがなければ背広は着ません(もちろん着てもらってもかまいません)。
 飲み会など業務時間外の交流への参加が強要されることはありません。
 というか最近はほとんど飲み会がありません。
 だからといって仲が悪い訳ではありません。
 以前はかなり積極的に交流していました(所員同士で楽器のセッションをしたこともありました)。
 私(岩上)や他の所員が子育て中であるなどの理由で近年飲み会が減ってしまいましたが、私自身お酒は大好きなので、子供の成長につれて私も社交の場に復帰しつつあります。
 オンとオフの切り替えを大事にしています。
 この業界は繁閑の差が激しいので、ヒマな期間には着手できる案件がなくなってしまうことがあります。こんなときKnowledge Partnersメンバーはすぐに帰宅します。だらだらと事務所に居ることはありません。

 いかがでしょうか?
 思いつくところを書いてみましたが、質問等あれば気兼ねなくお問い合わせください。
 応募するかどうか分からないけれども興味はあるので事務所を見学したいという方も歓迎です。

 

 

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日本における人工知能関連技術の特許出願は米国と比較して遅れているって本当?

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 本当でした。少なくとも件数では。


 人工知能関連技術の開発競争では、米国企業が突出して進んでおり、日本企業は遅れをとっている。多くの人はこのような印象を持っているのではないでしょうか。でもこれは本当でしょうか?多くの人がAと言っていても、本当はBかもしれないと考える傾向にある私は自分自身でこの印象が正しいか検証してみたくなりました。私は特許業界で仕事をしてますので、特許出願の統計からこの印象が正しいかどうか探ってみました。具体的には、人工知能関連の技術を示唆するワードを含む明細書の公開件数を日米で比較してみました。
 以下の棒グラフは(公開年ANDキーワード)で得られたデータの統計です。検索にはJ-PlatPatとUSPTOのPatent Application Full Text And Image Databaseを使用しました。例えば、米国であれば、公報全文にartificial intelligenceが含まれる2001年公開の出願を、(PD/1/1/2001->12/31/2001 and SPEC/” artificial intelligence “)というパラメータで検索しました。


 図1はニューラルネットワーク、図2は人工知能、図3は機械学習、図4は強化学習がキーワードです。日本出願の検索結果は、以前のエントリでの統計を流用しています。各グラフで横軸は公開年です。左縦軸は検索された件数(棒グラフ)を示しており、右縦軸は検索された件数を全公開件数で除した値(折れ線グラフ)を示しています。特定のキーワードを含む明細書の件数が各国企業の技術力を反映しているという短絡的な結論にはならないと思いますが、少なくとも各国での技術開発の動向や開発競争の熾烈さ等は分かるかと思います。
 どのキーワードでも、公開件数は米国における件数が日本における件数を大幅に上回っていました。例えば、2016年においては、ニューラルネットワークで6.4倍、人工知能で22.5倍、機械学習で8.7倍、強化学習13.7倍も多くの出願が米国において公開されていました。どのキーワードでも米国では近年顕著に件数が伸びていますが、日本において件数が伸びていえるキーワードは機械学習のみでした。
 機械学習というキーワードを含む日本出願の公開件数が近年顕著に増加しているのは確かであり、人工知能関連技術の特許出願ブームが起きていると考えられることは以前のエントリで述べましたが、米国出願と比較すると規模が極めて少なく、双方を同じグラフにプロットするとブームなのか否かわからないレベルです。
 15年ぐらい前、日本の企業は特許出願件数で他国の企業を圧倒していると言われていましたが、人工知能関連技術については、2008年の景気後退以前から米国における公開件数が日本における公開件数を圧倒しています。そして、近年ではより顕著に差がついています。日本企業は米国出願もしていますし、日米の公開件数の差が日米企業の開発力をそのまま示しているとは言えません。また、特定のキーワードを含む明細書の公開件数だけで多くを語ろうとは思いませんが、少なくとも、人工知能関連特許の主戦場は日本ではなく米国であることは確認できたように感じます。人工知能関連技術の開発企業は、有望技術が開発された場合に米国に出願するのが原則なのでしょうか。

 日米の公開件数に圧倒的な差がついているので、このような圧倒的な差を認めたくない気持ちから、各年の検索結果を各年の全公開件数で規格化してみました。近年、日本では年間出願件数が減っており、米国では増えています。図1~図4における米国での公開件数の増加と日本での公開件数の低迷は、年間出願の増減である程度説明できるのではないかと考えたわけです。そこで、検索された件数/年間公開件数を年毎に算出し、折れ線グラフとしてプロットしました。ところが、やはり日米の件数に圧倒的な差がありました。例えば、機械学習を含む明細書の公開件数/年間公開件数を2016年で見てみると、米国では0.018であり約2%もありますが、日本では0.0034であり、たったの0.34%でした。人工知能関連技術が全産業の中で占める地位が日米では大きく違うことが分かりました。

 以上のように日米で比較すると、日本においては人工知能関連技術の公開件数が米国より圧倒的に少ないことが分かりました。そうすると、将来的に米国で特許になっている技術の多くが日本で特許になっていないという状況になるように思えます。この場合、日本で国内限定のサービスを提供する限り、非権利者が比較的自由に活動することができ、米国でサービスを提供する場合と比較して非権利者に非常に有利ですね。
 日本はデフレに苦しんでいますが、それでもまだGDPが世界3位の国です。このような市場規模の大きい国で人工知能関連技術の特許網が手薄な状況は、今後も続くのでしょうか。あるいは、日本においても人工知能関連技術の出願が増加していくのでしょうか。出願統計を定期的にチェックしたいと思います。

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google アシスタント

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google アシスタントを試してみました。

 

 最近自分のスマートフォンでgoogle アシスタントが使えるようになりましたので、少し試してみました。
 google アシスタントは、音声または文字によって質問を入力すると、google先生が回答を返してくれるプログラムです。スマートフォンの場合には音声入力を手軽に利用できますので、音声入力を使いながらgoogle アシスタントを試してみました。
 質問を音声で入力してみたところ、ほぼ完璧に入力文を認識しました。もはや音声認識精度に驚く時代ではないのかもしれませんが、実際に試してみると、ものすごく高い精度にやっぱり驚いてしまいます(ただし、例外もありました)。

 「日本の面積を教えて」、「特許って英語でなんていう?」などと言った質問には即座に完璧に答えてくれます。便利ですねえ。
 では、特許業界のアシスタントとして使えるでしょうか?
「特許権の存続期間を教えて」、「特許権の無効理由を教えて」などいろいろ質問してみましたが、認識した文書をgoogle検索した結果が返ってきただけでした。さすがに無効理由から条文を教えてくれるとか、条文に規定された無効理由を教えてくれるなんてことはありませんでした。こんなことができる時代は来るのでしょうか。

 いろいろ試していくうちに、興味深いことも分かってきました。google アシスタントが私のこと(私のスマートフォンのデータ)を知りすぎているため、音声認識や提示内容に無用なバイアスがかかってしまうことがあるようです。
 例えば、私の名前を音声認識させようとしたのですが、何度やっても失敗しました。認識結果が妻の名前になってしまうのです。音は全く違うのですが。。。私のスマートフォンに私の名前よりも妻の名前の方が多く保存されていたからなのでしょうか?例えば、メールの宛先など。理由は定かではありませんが、この例のように、いつまでも期待した認識結果にたどり着かないことがありました。
 さらに、自分の知識外のことを知るためにgoogle アシスタントに聞いているのに、自分が知っていて当然の情報を返してくることがありました。例えば、「AIで有名な人を教えて」という質問にジェフリーヒントンさんのことを書いたウェブサイトを返してきたので、続けて「ジェフリーヒントンさんの特許出願を教えて」と入力してみました。できればgoogle patentsの検索結果を出力してほしかったのですが、Wikipedia の次に私たちのウェブサイトのブログのページを提案してきました。私たちはスマートフォンでの表示が適正であるのか否かを定期的にチェックしますので、おそらくchromeに履歴が残っていたのでしょう。しかし、それらは私たちが熟知していることなので、むしろ提案不要なのです。自分の知識外のことを知るためにgoogle アシスタントに聞いているのですから。

 google アシスタントは多くの場面で有用であり、試していてとても楽しかったですし、その多才ぶりに驚きました。今後も使いたいと思いますが、上述のように、一部においては改善が期待されるようです。google関連のサービスはものすごい速さで進歩しますので、いつの間にか改善してしまうかもしれません。定期的にウォッチしていこうと思います。

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