# AI・ソフトウェア技術の分野に根ざした特許専門家 AI、生成AI・LLM、機械学習・深層学習、ソフトウェアを対象に、特許出願と特許戦略の業務に取り組んでいます。 Source: https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/1535713 ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 AI・ソフトウェア技術の分野に根ざした特許専門家 AI、生成AI・LLM、機械学習・深層学習、ソフトウェアを対象に、特許出願と特許戦略の業務に取り組んでいます。 AI・ソフトウェア 2026.09.11 公開 IPLEX 約19分で読めます AI/ソフトウェア 弁理士 金容德 AI、生成AI・LLM、機械学習・深層学習、ソフトウェアを対象に、特許出願と特許戦略の業務に取り組んでいます。 金容德は、IPLEXの知的財産法事務所の代表的弁理士であり、崇実大学校の情報通信電子工学に専攻されています。 特許出願、特許ポートフォリオ構築、知的財産R&D、AI企業技術評価、人工知能(AI)やソフトウェア(SW)分野を中心に、技術に基づく特別リストに関する知財アドバイザリー業務を行っています。 医療AI、産業AI、スマートファクトリー、コンピュータービジョン、機械ビジョン、画像解析、ビッグデータ、通信、ロボット、ファイナンス、ゲームなど、さまざまな産業分野に応用したAIやソフトウェア技術に関する特許業務を手掛けています。 金容德 特許弁理士の主要AI・ソフトウェア業務 人工知能の特許出願 生成AI、LM、RAGに関する特許 AIエージェント関連の特許 機械学習/ディープラーニング特許 コンピュータビジョン/画像AI特許 医療AI/デジタルヘルスケア特許 産業用AI・スマートファクトリー特許 ビッグデータ/データ処理特許 ソフトウェア/プラットフォーム特許 ロボット、コミュニケーション、ゲームに関するソフトウェア特許 AIスタートアップ特許ポートフォリオの構築 AI企業 知的財産・研究開発・競争特許分析 特許および技術に基づく特別リストに関する知的財産に関するアドバイス 現在、IPLEXが実施したAI/software特許業務 IPLEX 知的財産法律事務所の主要事業領域は、人工知能とソフトウェアであり、企業や大学の特許出願、特許戦略、知的財産に関する業務を行っています。 特定の機械学習モデルや、人工知能技術は限られませんが、教育、医薬品、製造、建設、画像処理、信号処理、通信、ロボット、金融、ゲームなど、さまざまな産業に応用した幅広いAIやソフトウェア技術をカバーしています。 AI の edutech および大学の人工知能の研究 教育・edutechの分野において、株式会社キュア、株式会社ターリング、ボールラボ、株式会社アイエイ、株式会社アイエイの人工知能関連特許業務を受託しております。 教育内容の分析や学習データを分析したり、学習者の状態や特性に基づいて結果を提供したりするAIによる教育サービスなど、特許の観点から様々な技術を検討しています。 大学研究の分野では、Sookmyung Women’s Universityの人工知能工学部とDaejeon Universityの人工知能工学部で研究された人工知能技術に関する特許業務を行っています。 大学で培ったAIや機械学習技術の発明を分析し、実際の特許権の確保に役立てています。 医療AI/デジタルヘルスケア特許 医療・ヘルスケア分野において、医療技術会社である株式会社ハイのAI・ソフトウェア関連特許、および医療技術会社である株式会社アリコアに取り組んでおります。 デジタルヘルスケア分野において、医療・ヘルスケアデータの処理・解析、ソフトウェアを用いた治療・管理技術など、特許の観点から発展した様々な発明を検討しています。 産業AI・スマート工場・スマート建設 畜産業界において、Mtrisen Co., Ltd.の人工知能技術に関連した特許業務を行っています。 スマートコンストラクション分野において、株式会社T&Blue LabのAI・ソフトウェア関連技術を取り扱っています。 株式会社デポピア(デポピア) スマートな工場と産業AI分野において、エンメトリクス LLCとAI Nation Co., Ltd.の人工知能技術に関する特許業務を行っています。 産業現場で発生する様々なデータを分析し、異常を判定したり、生産や運用プロセスを最適化したりするAI技術は、レビューの主な対象となります。 コンピュータビジョン、ビデオAI、デジタル信号処理 画像処理とコンピュータビジョンの分野において、Cubberry Co., Ltd.、Gear E Co., Ltd.、UOK Co., Ltd.の人工知能関連の特許業務に従事しています。 オブジェクトや状態を認識し、分析したり、必要な情報を生成したりするために、画像や動画データを受信するAI画像処理技術を検討しています。 デジタル信号処理の分野において、AI Co., Ltd.の人工知能技術に関する特許業務を行っております。 AI特許では、センサー信号や画像、動画、テキストなど、さまざまなデジタルデータがどのように処理され、分析されるかは、重要な技術レビューの対象となります。 人工知能・LLM・RAG特許 大規模言語モデルの分野において、ロゴスAI株式会社のLMM技術に関する特許業務を担当しています。 生成AIやLM関連の発明では、特定の言語モデルが使用されるという事実に基づいて、特許性は単独では決定されません。 以下の特定の技術要素を一緒に分析します。 データの入力とコンテキストを整理する方法 データの検索と前処理構造 RAGがどのように検索するかを判断する方法 LLMに検索結果を配信する構造 プロンプトとコンテキストが処理される方法 外部システムやツールでモデルをリンクする方法 生成された結果を検証または修正する方法 生成した結果が実際のサービスで利用される構造 AIエージェントの場合、使用するツールを選択する条件、実行の順序、ユーザー承認プロセス、障害処理、および例外処理など、特定のシステム操作は、特許審査の対象となる場合があります。 . コミュニケーション、ロボティクス、金融におけるAI/ソフトウェア 通信・無線ネットワークの分野では、株式会社サンウェーブテックのテクノロジーに関する特許業務を受託しております。 株式会社フィフスディメンション ロボティクス分野では、韓国ロボティクス株式会社のロボット制御・ソフトウェア技術に関する特許業務を行なっています。 金融分野では、済州銀行株式会社でAIやソフトウェアを手がける経験があります。 特許の観点から、ネットワーク制御、ロボットモーションコントロール、財務データ処理など、ソフトウェアの意思決定ロジックと実際のシステム構造を組み合わせた技術を検討しています。 ゲーム・コンテンツ・ソフトウェア特許 ゲーム関連技術分野において、Averton株式会社の知財業務を遂行しています。 ゲームやコンテンツのフィールドでは、シンプルなアイデアやゲームルールではなく、実際に実装するソフトウェア構造に焦点を当て、サーバーとクライアント間のデータ処理、ユーザーインターフェイス、コンテンツのプロビジョニング方法、およびサービス運用プロセスで実装された技術。 AI特許では、実際の技術の構造はモデル名よりも重要である。 AI特許は、特定のアルゴリズムや人工知能モデルの名前だけに基づいて判断するのは困難です。 同じ機械学習やディープラーニング技術が使用される場合でも、入力データ、解決する技術的な問題、システム構成、および結果を利用する方法は、教育、薬、製造、画像処理、通信、ロボティクス、金融などの応用産業分野が異なっている可能性があります。 IPLEX は、AI 技術の見直しと、次の要因を一緒に見ていきます。 入力データの種類と構成 データの収集と前処理プロセス トレーニングデータを整理し、清掃する方法 機械学習と深い学習モデルの学習プロセス 推論フェーズで行われる処理 モデルによるデータ出力 実際のシステムで出力結果を利用する方法 サーバ、端末、エッジデバイス間の機能分割 外部システムとAPIとの接続構造 既存技術と比較して処理の流れ 技術の応用から得られる系統的な相違 この分析に基づき、AI特許出願、ソフトウェア特許出願、生成AI/LLM特許、機械学習/ディープラーニング技術のライセンス、AIスタートアップ向け特許ポートフォリオの構築、知財戦略業務を遂行します。 業務開始前に蓄積されたAIとソフトウェアの特許導入経験 以下の情報は、IPLEXを開く前に、特許弁理士金容德の以前の所属の経験です。 この体験は、IPLEX の知的財産法律事務所の現在のクライアントリストとは別々に区別されます。 産業用AI マツナラックスとVistelの特許業務を担当する一方で、製造・産業データ分析、機器異常検知、予測、プロセス最適化に関する人工知能技術を取り扱っています。 製造現場で発生するデータをAIや機械学習で分析し、機器の異常な条件を識別し、製造工程を最適化する、産業AI技術に関する特許業務を実施しました。 医療AI Vunoの医療データや医療画像に応用した人工知能技術に関連した特許業務を行ないました。 機械学習やディープラーニング技術を用いて、医療画像や医療データを分析し、必要な情報を導き出す医療人工知能技術を身につけました。 マシンビジョン/ビデオAI Sua Labのディープラーニングベースの機械ビジョンと画像解析技術に関する特許業務を担当しました。 製造拠点から取得した画像や動画データをAIで分析し、オブジェクト、欠陥、特定パターンを認識するコンピュータビジョンとディープラーニング技術を検討しました。 衛星/空中画像 AI SIAの衛星画像と空中画像の人工知能解析技術について紹介しました。 衛星や空中画像における特定の物体や地形情報を検知・解析する画像認識やAI技術に関する特許業務を行なっております。 その他のAI/ソフトウェア性能体験 私はSelvas AI、Baidu、Xiaomiの人工知能とソフトウェアに関する特許および知的財産権業務を担当しました。 また、Tmaxの関連会社、Netmarble、Kakao Gamesのソフトウェアおよびゲーム技術に関する特許業務も行います。 LG電子とSamsung Electronicsでは、UI/UXやソフトウェア技術に関する特許出願を独占的に手がける経験があります。 AI企業技術評価と技術に基づく特別リスト体験 特許出願業務に加え、特許弁理士の金容德は、AI企業の技術的競争力と知的財産の評価に引き続き参加しています。 AI企業技術評価 韓国テクノロジークレジットデータ、SCI評価情報、Nice D&Bの外部諮問委員会メンバーとして、AI企業の技術ベースの特別リストに関する技術評価を担当しています。 技術評価の過程で、当社のコア技術に関する以下の要因を総合的に見直します。 テクノロジーの差別化 技術的な競争力 業務用アプリケーション 特許・知的財産権の確保状況 競合技術の違い 技術とビジネスの競争力のリンク 特許ポートフォリオの構成 テクノロジー評価を行う企業は、AIのメティックス、Deep Brain AI、ソウルロボティクス、ニアラボ、ライドフラックスなどです。 各会社は、画像/データベースのAI、ジェネレーション/合成AI、自動運転および認知技術、無人機/ロボティクス、自動運転ソフトウェアなど、さまざまなAI技術領域に対応しています。 ノタテクノロジーベースの特別リストコース 企業諮問 弁理士である金容德は、AIの軽量化と最適化技術会社であるノタの技術をベースとした特殊な上場プロセスで企業に助言を経験しています。 特許出願業務をシンプルに制限するよりも、当社のコア技術、特許ポートフォリオ、技術競争力、知財戦略も見直しました。 これにより、AI社の技術が実際のビジネスの競争力と企業価値に繋がる方法や、コア技術を保護するためにどのような権利構造が使用されるかについてのアドバイスを提供しました。 韓国特許戦略開発研究所とAI分野における知的財産R&D 弁理士である金容德(金容德)は、韓国特許戦略開発研究所(知財R&D)と連携し、様々な人工知能とビッグデータ技術を標的とした特許戦略業務を手掛けました。 性能の主要分野は下記のものを含んでいます: AIとビッグデータに基づくスマート製造 インテリジェントなビッグデータ分析プラットフォーム 機械学習ベースのRNA分析 業界固有のAI異常検知と最適化 ディープラーニングベースの自動車レーダーセンサー歩行者認識 IP-R&Dでは、関連特許の調査にとどまらず、技術の構造と産業での利用環境を分析します。そのうえで、研究開発の方向性、競合他社の特許、先行技術、今後の権利取得方針を検討します。 AI特許関連書籍 弁理士である金容德は、人工知能特許のトピックに関する次の書籍を書いています。 『人工知能特許審査実務ガイド』・2022 本書では、AI発明の記述要件、特許要件、関連試験例をまとめました。 書籍を見る 『人工知能特許保護戦略』・2024年 本書では、トレーニングデータ、データプリプロセッシング、学習、推論、ポストプロセッシングなど、AI技術の各段階で検討できる特許権のトピックを網羅しています。 書籍を見る 『オープンAIの特許戦略とグローバルAIパテントコンペティション』・2025 OpenAIや特許競争、活用戦略など、AIスタートアップが参照できるグローバルAI企業の特許戦略をカバーしています。 書籍を見る 50以上のAIおよびソフトウェア特許の開示に寄与 弁理士である金容德は、人工知能新聞を通じて、人工知能やソフトウェアの特許に関連する公共の貢献を引き続き執筆しています。 OpenAI、Google、Meta、Qualcomm、SAP、C3.aiなどのAI企業が公開した特許を分析し、明細書・請求項に示された技術的特徴と権利範囲、各社の技術開発の方向性と特許戦略を解説しています。 主な貢献トピックには、次の技術が含まれます。 OpenAIの生成AIとマルチモーダルテクノロジー LLM の共鳴と学習技術 AIエージェント RAGと企業AI AIベースのユーザーインターフェイス 映像生成AI 音声認識AI AIアバター 医療AI 自動運転とロボティクス 機械学習ベースの異常検知 グローバルなAI企業における特許戦略 人工知能のテクノロジーベースの特別リストと特許戦略 AI特許相談でのレビューは? 「AIモデルの活用とは?」というだけでは良いAIの特許相談は終わりません。 特許で保護する必要がある技術を正確に特定するためには、従来の方法と比較して変化したものを具体的に見て、データ処理やシステム運用にどのような変化をもたらすかを具体的に調べる必要があります。 IPLEXのAI/softwareの特許相談では、以下のような技術が検討されています。 解決しようとしている技術的な問題 既存技術との差別化 使用される入力データ データの収集と加工方法 研修データの組織 モデルの学習と推論 モデル出力の意味と内容 出力結果がその後のシステムでどのように使用されるか サーバーとターミナル間の処理構造 外部システムとAPI接続方法 サービス間でのデータフロー 特許によって保護されるべき重要な技術要素 開発者から伺った技術を上記の要素に沿って具体化し、明細書と請求項で保護を求める技術的構成として検討します。 AI/デジタル治療会社の顧客レビュー IPLEXは、人工知能やソフトウェア技術そのものを理解するだけでなく、クライアントの要件を正確に特定し、特許出願プロセス中に必要な情報を迅速かつ正確に調整することの重要性を強調しています。 人工知能をベースとしたデジタル治療の開発者である株式会社ヒのAIやソフトウェア関連の特許業務を手掛け、実際の業務経験に関する以下の顧客のレビューをいただきました。 株式会社ハイ(以下「当社」といいます。) マネージャー ウージン・カン 「迅速・正確・きちんと」 常に私のニーズをよく扱うのは素晴らしいことです。」 人工知能の特許は、複雑な技術的構造と実際の実装方法を持つことが多いため、発明者と特許弁理士間のスムーズな通信が重要である。 発明のコアが配置され、仕様書作成プロセス中に追加の情報がチェックされる必要がある、特許によって保護される技術が継続的に議論する必要があります。 また、医療AIやデジタルヘルスケアの分野における特許業務を受託し、お客様の要求事項やスケジュール、業務状況を検証します。 よくある質問 ・AIを活用した全てのサービスがAI特許出願できますか? AIが使用しているという事実は、特許性を判断するものではありません。 具体的には、データがどのように使用されるか、データが処理されるか、既存の技術と比較して技術的な違いが何であるか、およびシステムやサービスの差が生じる行動や影響について検討する必要があります。 - ChatGPT や LLM を使ってサービスに特許を申請できますか? 特定のLLMが使用されるという事実に単独で判断するよりもむしろ、LMと組み合わされる特定のデータ処理方法およびシステム構造も検討すべきである。 たとえば、検索対象選択、RAG構造、コンテキスト構成、プロンプト処理、外部ツールへの接続、生成された結果の検証および後処理など、既存の方法から区別する技術的機能があるかどうかを調べることができます。 - RAG技術は特許によって保護することができますか? 技術的な名前 RAG 自体よりもむしろ、検索された情報、検索対象を選択するために使用される条件、検索された情報がどのように LLM に配信されるかを詳しく調べることが重要です。 検索結果を評価または再注文する独自の処理の存在, フィルタリング, または生成された結果の検証はまた、レビューの対象になるかもしれません. - AIエージェントの特許で重要なことは? AIエージェントにとっては、自然言語での応答を生成する能力が重要であるだけでなく、実際のタスクを実行する過程で発生する特定の制御構造も重要である可能性があります。 ツール選択基準、タスクシーケンス決定、外部API実行、ユーザ認証、エラー処理、および実行結果の検証などのファクターは、特許の観点から検討することができます。 ・AIのスタートアップが特許ポートフォリオを調べるのに良い時期は? 製品やサービスのコア技術が形状をとり始めると、あなたの特許ポートフォリオをすぐに確認することができます。 事業が大きく成長した後、個々の特許を1つずつ追加するよりも、コア技術、競合他社、製品ロードマップ、海外展開計画などを考慮して、事前に特許ポートフォリオの方向性を設計検討することができます。 - AI特許相談の前に準備しておくべきことは何ですか? 完成した特許書類をお持ちでなくても相談が可能です。 現在開発している技術について説明する場合、解決しようとしている問題、既存の方法、データ処理プロセス、およびサービスやシステムが動作する構造と異なる部分は、これに基づいて特許の観点からレビューされる技術的な要素を整理することができます。 IPLEX特許法律事務所 IPLEX の知的財産法の会社の主な専門分野は、特許、商標、および産業設計を含む全体的な知的財産権に関連するサービスを提供する一方で、人工知能およびソフトウェア分野における特許業務です。 AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI、LM、データ処理、ソフトウェア技術に関する特許出願・特許戦略を中心に、企業や研究所の知財業務を行っています。 国内特許出願以外にも、海外の知的財産権分析やグローバル特許・商標戦略を見直し、特許ポートフォリオ構築やAI企業やテクノロジー企業向けの技術に基づく特別上場に関する知財コンサルティング業務も行います。 また、商標出願、海外商標出願、意匠権の確保など、企業の技術やブランドを保護するため、様々な知的財産サービスを提供しています。 AI/ソフトウェア特許相談 AI特許、人工知能特許、生成AI/LLM特許、RAG特許、AIエージェント特許、機械学習/ディープラーニング特許、ソフトウェア特許に関する相談が必要な場合は、現在開発している技術や、ビジネスで重要なことを検討している部品の説明から始めましょう。 IPLEX特許法律事務所 ソウル市江南区テヘラン路625、17階 電話番号: 02-556-1028 電子メール global@iplexlaw.co.kr 金容德 特許弁理士によるAI/ソフトウェアの特許取得 人工知能(AI)、生成AI、ソフトウェア、特許戦略に関する特許弁理士金容德が執筆した主な貢献は、以下に示すことができます。 「Googleが正しい答えではなくAIを「思考プロセス」に教えることを試みるのはなぜですか?... 生成AI推論学習特許による次世代AI 人工知能は、すべての企業のデータを理解することができますか?...C3 AIが提示する企業AIエージェントの特許の意味 Googleは、AIが自分の答えを見直します... 大規模な言語モデルの未来を「自己定義」する特許が変更 「AIが写真の境界を広げる」... Qualcommの特許技術による「無限のキャンバス」の時代 Googleが検索の未来を変えようとする方法は?... パーソナライズされたランディングページをAIで直接作成する特許分析 なぜメタが人間をクローンしたいですか? ...ユーザーAIアバター特許によるデジタルヒューマンの未来 物理的なAI時代の中心は「ロボットの手」ではなく「判断」ではありません。 「AIや人によって書かれた言葉ですか?」 SAP特許による「AI会話識別技術」 「科学的研究を再設計するAIの創出」... 「エクスワン・ディスカバリー」をベースとした新薬や新素材のイノベーションの時代 「オーディオを切り替えるときに判断するAI」... 機械学習ベースのストリームセグメンテーション技術の特許のイメプリケーション 対話型AIアシスタントの進化:マルチモーダル対応技術特許のレビュー 「ゲームプラットフォームが「キャラクターを話せる」を夢見ているのはなぜですか」... ソニーの「AI Podcast」特許が提唱した質問 韓国知的財産庁の第一審のコミッショナーから送られたメッセージ... 人工知能「特許保護の成功や失敗を設計し、説明する方法」 「Agent AI」が特許として固定!...Regie AI ケースで示されているエンタープライズAI 競争の次のステップ 「武術AI時代の主な技術」... 米国のメッセージを残したメッセージ 「Palladain AI」の特許 「人工知能戦争の秘められた勝者」... C3.aiの特許を取得した新しいパワーマップ " 人工知能 法的障壁を克服できるのは?...AIの発明のためのUS特許の適格性と国際的課題 人工知能に特化した特許弁理士による分析...「医療画像のコラボレーションの制限と新たなソリューションを提示する特許技術」 金容德、AI特許専門家の弁理士、Deepseek特許診断... 「LMのトレーニング効率の戦略と秘密とは?」 技術特例上場を扱う弁理士が解説する「特許と技術特例上場」の関係 [貢献] 人工知能会社が「従業員の発明報酬制度」を導入した場合、その利点と利点はどのように受け取れますか? [貢献] 製造業における人工知能... 教師学習、半教師学習、比較学習による異常検知モデル [貢献] 医者を緊張させる医学のイメージを分析する人工知能 [貢献] エルメス・ビルキン・バッグNFTは商標侵害ですか? 事実と現実世界の商標紛争問題に関する考察 [コントリビューション] 人工知能企業が「テクノロジーベースの特別リスト」の準備をし、評価指標の改善はどうすればよいですか? 人工知能に特化した特許弁理士である金容德は、「 人工知能 「特許の確保に最善を尽くす」 [コラム] テクノロジー専門リストのために、何の特許が人工知能会社が安全であるべきか? 金容德、弁理士、人工知能企業のための成功した技術ベースの特別リスト戦略と技術ビジネス計画を書く方法? 人工知能に特化した特許弁理士の視点から、「トランスモデル、特許分析、サービスにおける特許侵害の可能性とは」 「人工知能の監視されていない学習技術と特許ケース分析」は、データの隠しパターンや構造を見つけることに焦点を当てています 人工知能企業に対する知的財産権の移転について、「技術革新と事業化のための重要な戦略とは」 人工知能の特許弁理士による「オープンAI」の特許分析 (1) 人工知能の特許弁理士が分析したオープンAI特許分析 (2) 人工知能に特化した特許弁理士が分析したオープンAI特許分析(3) 人工知能に特化した特許弁理士が分析したOpenAIの特許分析(4) OpenAIのDALL・E製品に関する特許分析(人工知能に特化した特許弁理士による分析) (5) 人工知能に特化した特許弁理士によるAIや音声認識モデル「ウィスパー」に関する特許分析(6) 人工知能に特化した特許弁理士が分析したオープンAI、“人と同じような方法でUIを操る”という特許 分析 (7) 人工知能の特許を専門とする特許弁理士によるオープンAI特許分析... 「コードを読み、説明する人工知能」 (8) 「自然言語のコードの意図を話す」... 人工知能に特化した特許弁理士による「コード」をオープン 記述 AIのパテントの分析 (9) 「テキストの1行で画像を再描画する」... 人工知能の特許を専門とする特許弁理士による「AI画像作成を開く」特許分析 (10) 簡単な情報応答から「実行指向インタフェース」への拡張...AIの「SchemaベースのAPI統合」技術特許を人工知能特許に特化した特許弁理士が分析した技術特許(11)を開く 人工知能の「マルチモーダル・インタラクション」の特許を、人工知能の特許を専門とする特許弁理士が分析した特許をオープン (12) 人工知能の「適応型ユーザーインターフェース」の特許を、人工知能の特許を専門とする特許弁理士が分析(13) 人工知能の「自動化インターフェース」のタスク性能技術特許を人工知能特許に特化した特許弁理士が分析 (14) 人工知能の「長時間実行タスク応答」技術特許を人工知能特許に特化した特許弁理士が分析した技術特許(15) 人工知能の「GUIインタラクション」技術特許を、人工知能特許に特化した特許弁理士が分析した特許(16) 「AIが「正しい回答データ」ではなく「報酬」を学ぶ必要があるのはなぜですか? 弁理士 金容德がGoogleのコンピュータービジョン強化学習特許を分析 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 2026年海外オンラインプラットフォーム出店支援事業の採択企業向けガイド ↗ 前の記事 カナダの商標出願：登録までの手続き・期間と留意点 ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む - https://www.iplexlaw.co.kr/ja - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/category/ai - https://www.yes24.com/product/goods/112182048 - https://www.commbooks.com/%EB%8F%84%EC%84%9C/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%ED%8A%B9%ED%97%88-%ED%99%95%EB%B3%B4-%EC%A0%84%EB%9E%B5/ - https://www.yes24.com/product/goods/146600700 - mailto:global@iplexlaw.co.kr - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=41683 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=41283 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=41040 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=40853 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=40642 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=40386 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=40155 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=39969 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=39540 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=39326 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=39088 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=38968 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37915 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37714 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37493 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37248 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=36714 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=36201 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=36013 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24197 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24234 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24828 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24944 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=27068 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=27843 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=28026 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=28970 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29324 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29751 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=31484 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=31565 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33836 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33902 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33968 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34047 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34300 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34300 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34427 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34427 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34609 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34702 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34702 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34853 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34983 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35199 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35317 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35446 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35564 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35768 - https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=41909 - https://www.iplexlaw.co.kr/forum/view/1535713 - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/1536697 - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/1535618 - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/claude-computer-use-agent-patent - https://www.iplexlaw.co.kr/ja/blog/claude-computer-use-agent-patent