# 知的財産コラム・解説・ニュース — AI・ソフトウェア · 1ページ

AI特許、海外商標、知的財産紛争、出願実務に関するIPLEXのインタビュー、コラムと最新情報をご覧いただけます。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 知的財産をめぐる動向と、 実務の視点。 知的財産実務、AI技術、海外での権利保護、IPLEXの最新情報を、日本語でご覧いただけます。 336 記事・最新情報 ⌕ すべて 特許 AI・ソフトウェア 海外商標 意匠 商標 IPLEXニュース 海外意匠 海外特許 著作権 技術特例上場 62 件 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 AI・ソフトウェア 2026.09.18 知的財産戦略は技術の理解から始まる：IPLEXインタビュー AI・ソフトウェア技術と事業戦略を一体として捉える、IPLEXの知的財産への取り組みをご紹介します。起業家向け研修、メンタリング、お客様との対話を通じた経験をお伝えします。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.17 AI特許：保護対象と出願準備の要点 AI技術の特許出願に向けて、保護対象の検討と準備すべき資料を解説します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.15 寄稿：Googleのコンピュータービジョンに関する強化学習特許 — 答えだけでなく報酬を学ぶ IPLEX代表弁理士の金容德によるAI特許の寄稿が、AI専門メディアAI Timesに掲載されました。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.11 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。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.08 TROLL論文解説：PPOクリッピングを超え、トークン単位の信頼領域でLLM強化学習を安定化 大規模言語モデルの推論能力を強化するために、報酬ベースの強化学習を適用するケースが急速に増加しています。 現時点ではよく表示される方法は、PPO型方策の最適化です。 GRPO、Dr.GRPO、GSPO、およびREINFORCE++などのアドバンテージ推定や正規化方法を改善する方法でも、一度に方策をあまり変更しないでください。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.03 論文解説：「Agentic Reasoning for Large Language Models」 最近は人工知能の分野において最もよく聞かれた用語の1つがAIエージェントです。 しかし、エージェントが何であるかを説明しようとすると、スコープは非常に広いです。 一部の人々は、エージェントの検索機能でチャットボットを呼び出しますが、他の人は、計画を立て、エージェントとして様々なツールを実行するためのシステムだけを参照してください。 そして最近、私は思い出しました... ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.01 対話が長くなるとLLMはなぜ文脈を見失うのか ChatGPTのような会話AIを使うと不思議な瞬間があります。 当初はかなり正確に続くモデルは、条件が1つずつ加えられるように間違った方向に行きます。 時々、あなたはあなたが正しいことについて再び間違いを犯し、あなたが最初で行った仮定に保たれているとき。 会話記録が残っているにもかかわらず、重要な条件を逃したような感じです... ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.01 寄稿：Googleの生成AI推論特許 — 思考の過程を学習させる IPLEX代表弁理士の金容德による生成AI特許の寄稿が、AI専門メディアAI Timesに掲載されました。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.08.26 AgentGym-RL論文解説：複数ターンの強化学習による長期タスク対応AIエージェントの学習 問題の性質は、AIエージェントが「正しい回答を試す」ではなく、「あなたが望む情報を見つけるためにウェブサイトをナビゲートするために、必要なボタンを押して、それが失敗した場合、パスを修正する」とは完全に異なります。 これは、単一の応答で終わらないが、むしろ複数の行動、観察、および判断を含むためです。 このプロセス中に、エージェントは間違ったボタンを押します... ↗ 記事を読む 1 2 3 4 5 6

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