Gemini側もここはOpenAIに持って行かれたくなかったんだろう。
ずいぶん安上がりな契約にしたな……。

iPhoneユーザーだけでも世界で15億人弱いるから、1ユーザーあたり年間100円くらい。iPadや MacでのSiriの利用も合わせたら、めちゃくちゃ安い。 https://t.co/Vl5J9o749A November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

OpenAIの財務リスクが露呈しました。

世界的トップの金融企業HSBCがOpenAIの「隠れた財務リスク」を暴く衝撃的なレポートを発表しました。

クラウド計算契約の支払い能力に深刻な懸念があるようです。

その衝撃的な詳細を7つのポイントにまとめました。

1. HSBCの結論：OpenAIは現状支払い不能
HSBCがOpenAIの計算契約に対する支払い能力を詳細に分析した結果、現状のキャッシュフロー構造では「支払い不可」になると結論付けました。飛ぶ鳥を落とす勢いのOpenAIですが、財務面では非常に危うい状況にあるという指摘です。

2. 巨大な計算契約：MSとAmazonから合計3,880億ドル
問題の根幹にあるのは、OpenAIがMicrosoftとAmazonから結んでいるクラウド計算契約の規模です。その総額はなんと「3,880億ドル（約58兆円）」に達します。一企業の契約としては異次元すぎる規模です。

3. 迫り来るコスト
さらに衝撃的なのが将来のコスト予測です。2030年までに、年間「6,200億ドル（約93兆円）」ものデータセンターレンタル費用が発生する可能性があると試算されています。この維持費は国家予算レベルです。

4. HSBCの試算：2030年までに2,070億ドルの資金不足
HSBCの試算によると、このままでは2030年までに「2,070億ドル」の資金不足が生じるとされています。さらに、安全性を確保するためには追加で100億ドルのバッファが必要となる見込みです。

5. 驚くべき楽観的仮定
実は前述の資金不足の試算ですら、以下の「超」楽観的な仮定に基づいています。

・2030年までに30億ユーザーを獲得
・デジタル広告市場の2%を占有
・企業AIが年間3,860億ドルを創出

これらが達成できなければ、状況はさらにヤバいことになります。

6. HSBCからの示唆
この危機的状況に対し、HSBCはOpenAIがデータセンターへのコミットメントを「放棄」し、主要プレイヤーが契約に対して「柔軟性」を示す必要があるかもしれないと示唆しています。契約の抜本的な見直しが迫られる可能性があります。

7. 結論：現在のビジネスモデルは機能不全？
この分析は、現在のOpenAIのビジネスモデルが、巨額のインフラコストに対して構造的に機能していない可能性を示唆しています。収益化のスピードがコストの増加に追いついていないのが現状です。 November 11, 2025

おはようございます

NY市場お休み

日経先物 50円安
ドル円156円台前半
恐怖指数　安心の水準
ビットコイン　上昇
ゴールド　下落

騰落レシオ　過熱感❗️

ニュース

アサヒGHDにサイバー被害、攻撃前提の備え必要　経営主導で対策を：倭国経済新聞
https://t.co/sU05SXTaEG

OpenAI、ChatGPT開始3年で企業価値25倍　赤字でも220兆円投資：倭国経済新聞 https://t.co/MSs3bvBs9R

核融合発電の基本設計を完了　倭国の産学組織、2035年の実証へ前進：倭国経済新聞
https://t.co/JXaEsLpv2z

引き続き日経は50500-48000円ぐらいのレンジで揉んでる間に個別に資金流入が理想。
昨日一昨日は正にそんな感じでしたが、後は売買代金が2000億は超えてほしいところですね。

本日も笑顔で家族孝行で過ごしましょう😊 November 11, 2025

まぁ誰がどう見ても、AIバブルが弾けるなら、震源地はOpenAIでしょう

資金調達に失敗したら即、Oracle破綻、Microsoft売上急減、NVIDIAチップ発注ストップ　ってなるわけで。

みんながOpenAIに金払って、開発で先頭走ることがとても重要。でもサムだから何とかしてくれるんじゃないかと思ってる November 11, 2025

AIブラウザ。

OpenAIのAtlasは正直ChatGPTとのUX上の違いがそこまで分からなかったけれど、ClaudeのChrome Extensionは超便利。

いちいち行動を許可するのが面倒だけど、プロンプトインジェクション周りが向上して、全ての行動を勝手にさせることができるようになると、インターネット体験が変わると思う。

プロンプトをショートカットに登録しておいて、定期実行とかも出来るので、「ニュースサイトを読んで、自分の属性に基づいた今日のトップニュースをピックアップして、メールで自分宛に送っておく」みたいなことを、自然文のプロンプトひとつで全部やってくれる。

これまではコード書いて、スクレイピングとOpenAIのAPIでやる必要があったけれど。これなら誰でも出来ると思う。 November 11, 2025

スターゲート計画はプロジェクトファイナンスだから大丈夫とSBGは言っていたが、肝心のOpenAIのキャッシュフローがマイナスでプラスになる見込みも薄い。今後もタコが自分の足を食べている状態か？

OpenAI、ChatGPT開始3年で企業価値25倍　赤字でも220兆円投資：倭国経済新聞 https://t.co/t0BYlB2x9q November 11, 2025

【劇場版APEX？】APEXが実写映画化!?俳優さんたちが休憩中♪ #APEX #ApexLegends #エーペックス #エペ #Sora2 #ai #openai #fyp #shorts
https://t.co/mMtjaKQrPP November 11, 2025

OpenAIはもはや単なるテック企業ではなく、「国家予算レベル」の資金を動かす巨大な実験体です。

HSBCの分析では「2030年までに資金不足に陥る」リスクも指摘されていますが、彼らが目指す「超知能」が実現すれば、この投資額すら安かったことになるかもしれません。

AIバブルか、人類史の転換点か。 私たちが見ているのは、その分水嶺です。 November 11, 2025

☆AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !

控訴人の請求棄却、（控訴人＝ナオコの権利無効）。

知的財産高等裁判により、控訴人が保有する特許権が「権利無効」とされた１１７件目のものです。

https://t.co/obCCAp8QTQ

https://t.co/bvacuqJcKL

特許権者である控訴人の株式会社ナオコは、自分が保有する特許第5,317,848号（ＬＥＤ電灯装置）について、その特許の「有効性」を検証したか不明です。

「有効性」とは、自社の特許についての、例えば「無効資料調査」等を行うことで、たとえ利害関係者などの第三者からの「無効審判」を起こされても、自社の特許は盤石であると確信することです。

それにも拘らず、株式会社ナオコは、特許庁より与えられた特許を有効と信じて、株式会社ビームテックを自社の特許を侵害している、と先ずは東京地方裁判所に提訴しました。

一審である東京地方裁判所は、「東芝製品により公然実施された発明であって，特許法２９条１項２号の規定に反して特許されたものであると認められる。したがって，本件各発明に係る特許はいずれも無効にされるべきものである。原告は，被告らに対し，本件特許権を行使することができない」とし、原稿は敗訴しました。

そして、知的財産高等裁判所においても、「 本件控訴を棄却する」とされ、更に「本件各訂正発明と東芝製品の構成は同一というべきであるから，本件各訂正によって無効理由が解消されるとはいえい。控訴人の請求はいずれも理由がないから，これらをいずれも棄却した原判決は相当である。したがって，本件控訴は理由がないから棄却する」との判断が下されて、株式会社ナオコは敗訴しまた。

その根拠として、「本件各発明と東芝製品の構成とを対比した結果，本件各発明のいずれについても東芝製品の構成と同一といえるものであ」としています。

更に、「東芝製品により公然実施された発明であって，特許法２９条１項２号の規定に反して特許されたものであると認められる。本件各発明に係る特許はいずれも同法１２３条１項２号の規定により無効にされるべきものである。」との判断がくだされました。

これは、特許法２９条１項２号の「公然実施」であり，「発明の内容を不特定多数の者が知り得る状況でその発明が実施されることをいう。」です。

従って、本来なら、当初の出願人である株式会社タキオンの出願に対して、特許庁は特許を与えるべきでなかった、と考えます。

なお、特許5677520（特開2013-232430）については、その内容が本件のものとほぼ同一と考えられるため、「経過情報」に関する資料は省略しました。

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 November 11, 2025

ChatGPTに課金するのが惜しくて、OpenAI API叩いて無限？にやり取りできるマクロ組んだ(iPhoneのショートカット)！
そしたら、やたらresponses APIやらモデルの選定やらパラメータの設定に詳しくなってしまった… #OpenAI #iPhone #ノーコード https://t.co/23RgFKJVqQ November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その1です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/XQMH5t0zuM November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その2です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/Enm3dPPdOq November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その3です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/Gg0kp3dXlR November 11, 2025

Sora by OpenAIが生成してくれた
架空アニメの動画を
投稿させて頂きます。
その4です。
＃架空アニメ ＃sora2 #SorabyOpenAI https://t.co/EhmAiGzM3a November 11, 2025

OpenAIが財務リスクで潰れそうなんだって（棒読み）。
後がない崖っぷちのギリギリ感がジワジワと伝わってくるけど。 https://t.co/rj5WXCKNXj November 11, 2025

OpenAIが財務リスクで潰れそうなんだって（棒読み）。
後がない崖っぷちのギリギリ感がジワジワと伝わってくるけど。崖っぷちはOpenAIじゃないね。 https://t.co/rj5WXCKNXj November 11, 2025

OpenAIの公式ポリシーは明確

ユーザーが送信したデータ（テキスト・画像・音声・動画含む）は、モデルの学習に利用されない。

つまり：
誰かがアップロードした写真
誰かが生成した画像
誰かの利用者が送った情報

をOpenAI が勝手に再学習したり、関係ない他の人への生成に流用したりは “しない”。もちろん、改善用途のログ分析にも使われない仕様。

OpenAI API利用規約より、要点をまとめると：
✔ データはモデル訓練には利用されない
✔ 利用者のデータは「30日以内に削除」
✔ 第三者への提供はされない
✔ データは暗号化され、安全に伝送される

今後OpenAIつかってイベントの参加表明を
自動で作ってくれるサービス（それが百鬼夜行画像にもなる）ってのを作り込もうと思ってるんですが
今のうちにポリシーや懸念事項を調べてます。

多くの誤解はOpenAIつかって個人情報や技術を
集めたり学習させて再利用する利用者側の不正
によって引き起こされているんだよね

そりゃ、自分の描いた絵じゃないものを
自分の絵だとしてAIに食わせて生成したものは
技術のパクリだよね　って話です

今後、法整備でそのあたりをしっかり
やってほしいなと思うし　もとの作成者を
追える仕組みが技術として必要になる時代

それをつくるためにはAIを深く知る必要があります
安全なAIをつくる側にまわれるよう頑張ります。 November 11, 2025

生成AIサービス→プラットフォーム（データセンター、クラウド）

Google Gemini → Google GCP + TPU (オンプレ/内製)
OpenAI ChatGPT → Microsoft Azure + NVIDIA
Antholopic Claude → Amazon AWS + NVIDIA

て感じかな、、、 https://t.co/MvITPc9ACF November 11, 2025

☆AI中毒患者になるな！　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !（11/28）。　控訴人の請求棄却、（控訴人＝ナオコの権利無効）。　知的財産高等裁判により、控訴人が保有する特許権が「権利無効」とされた１ @kbozon

https://t.co/QxMmsWgA1v

☆AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !

控訴人の請求棄却、（控訴人＝ナオコの権利無効）。

知的財産高等裁判により、控訴人が保有する特許権が「権利無効」とされた１１７件目のものです。

https://t.co/obCCAp8QTQ

https://t.co/bvacuqJcKL

特許権者である控訴人の株式会社ナオコは、自分が保有する特許第5,317,848号（ＬＥＤ電灯装置）について、その特許の「有効性」を検証したか不明です。

「有効性」とは、自社の特許についての、例えば「無効資料調査」等を行うことで、たとえ利害関係者などの第三者からの「無効審判」を起こされても、自社の特許は盤石であると確信することです。

それにも拘らず、株式会社ナオコは、特許庁より与えられた特許を有効と信じて、株式会社ビームテックを自社の特許を侵害している、と先ずは東京地方裁判所に提訴しました。

一審である東京地方裁判所は、「東芝製品により公然実施された発明であって，特許法２９条１項２号の規定に反して特許されたものであると認められる。したがって，本件各発明に係る特許はいずれも無効にされるべきものである。原告は，被告らに対し，本件特許権を行使することができない」とし、原稿は敗訴しました。

そして、知的財産高等裁判所においても、「 本件控訴を棄却する」とされ、更に「本件各訂正発明と東芝製品の構成は同一というべきであるから，本件各訂正によって無効理由が解消されるとはいえい。控訴人の請求はいずれも理由がないから，これらをいずれも棄却した原判決は相当である。したがって，本件控訴は理由がないから棄却する」との判断が下されて、株式会社ナオコは敗訴しまた。

その根拠として、「本件各発明と東芝製品の構成とを対比した結果，本件各発明のいずれについても東芝製品の構成と同一といえるものであ」としています。

更に、「東芝製品により公然実施された発明であって，特許法２９条１項２号の規定に反して特許されたものであると認められる。本件各発明に係る特許はいずれも同法１２３条１項２号の規定により無効にされるべきものである。」との判断がくだされました。

これは、特許法２９条１項２号の「公然実施」であり，「発明の内容を不特定多数の者が知り得る状況でその発明が実施されることをいう。」です。

従って、本来なら、当初の出願人である株式会社タキオンの出願に対して、特許庁は特許を与えるべきでなかった、と考えます。

なお、特許5677520（特開2013-232430）については、その内容が本件のものとほぼ同一と考えられるため、「経過情報」に関する資料は省略しました。

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 November 11, 2025