# AI・機械学習・生成AI

モデル名だけで判断せず、入力データから出力までの流れを検討します。学習・推論における独自の改良点と、その実装を従来手法から区別する技術的効果を明らかにします。

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ホーム / 技術分野 / 詳細 技術分野 / 詳細 AI・機械学習・生成AI モデル名だけで判断せず、入力データから出力までの流れを検討します。学習・推論における独自の改良点と、その実装を従来手法から区別する技術的効果を明らかにします。 検討する主な論点 検討する論点 01 データの選択・クリーニング・拡張と、モデル構造、損失関数、学習順序を併せて検討します。 02 LLM・RAGでは、検索、ランキング、コンテキストの構成、ツール呼び出し、応答の検証を検討します。 03 精度に加え、遅延、メモリ消費量、エラーの低減など、実装に基づく効果を記録します。 初回検討のための資料 モデルとデータフロー図 ベースラインと改良されたアプローチの比較 実験条件・評価指標・結果 資料がすべてそろっていなくても、開発段階や公開予定を伺うことで、検討範囲を整理できます。 検討結果を次の対応へ 技術情報を整理した上で、調査範囲と主要な論点を定め、必要な出願・審査対応・権利分析を検討します。業務範囲と成果物は、案件ごとに確認します。 ↗ AI特許を詳しく見る ↗ 審判・紛争対応 ↗ 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 IPLEXに相談 お客様の技術の独自性を、 お聞かせください。 この技術について相談 ↗ ↗ AI・ソフトウェア特許 01 / 詳しく見る AI・機械学習・生成AI モデル名だけで判断せず、入力データから出力までの流れを検討します。学習・推論における独自の改良点と、その実装を従来手法から区別する技術的効果を明らかにします。 この技術を詳しく見る ↗ 02 / 詳しく見る データ分析・プラットフォーム・UI 利用者に見える機能と、その裏側の処理を区別します。収集、変換、保存、検索、アクセス制御、サーバー間連携を検討し、技術的な相違点を明らかにします。画面の外観については、特許に加え意匠による保護も検討します。 この技術を詳しく見る ↗ 03 / 詳しく見る 医療AI・デジタル治療 医療データの処理と利用環境を検討します。入力の特性、判断の過程、出力、利用者を整理することで、具体的な実装を明確にします。特許分析と臨床・規制上の検討は目的が異なり、それぞれに応じた証拠が必要です。 この技術を詳しく見る ↗

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