ホモサピエンス以降の発明史100個歴史順

1.衣服の着用（30〜10万年前）
2.石槍・投槍（30〜20万年前）
3.言語能力高度化（20〜10万年前）
4.埋葬・儀礼（10万年前）
5.長距離狩猟（10万年前）
6.針と縫製（5万年前）
7.洞窟壁画（4万年前）
8.極地移住（4〜3万年前）
9.弓矢（2万年前）
10.犬の家畜化（1.5万年前）

■農耕期（紀元前1万年〜紀元前3000年）

11. 農耕開始（1万年前）
12. 家畜化拡大（1万〜9000年前）
13. 土器大量生産（9000年前）
14. 灌漑農法（9000〜8000年前）
15. 集落形成（8000年前）
16. 交易ネットワーク（8000〜6000年前）
17. 金属器（5500年前）
18. 車輪（5500年前）
19. 都市文明誕生（5000年前）
20. 文字の発明（5000年前）

■古典技術期（紀元前3000年〜西暦500年）

21. 青銅器文化（4500年前）
22. 暦・天文学体系化（4000年前）
23. 大型船・航海技術（4000年前）
24. ガラス（3500年前）
25. 製鉄技術（3200年前）
26. 貨幣（2600年前）
27. ローマ道路網（2500年前）
28. 水道・下水（2000年前）
29. 紙（2000年前）
30. 火薬の原型（1000年前）

■前産業期（西暦500年〜1700年）

31. 羅針盤（1000年前）
32. 活版印刷（1000年前）
33. 眼鏡（700年前）
34. 大砲（700年前）
35. 機械式時計（700年前）
36. 鉄砲（600年前）
37. 近世航海術発展（500年前）
38. 近代科学成立（400年前）
39. 顕微鏡（400年前）
40. 望遠鏡（400年前）
41. 微積分（350年前）
42. 初期蒸気機関（300年前）
43. 火薬大量生産（300年前）
44. 鉱山技術発展（300年前）

■産業化期（1700年〜1900年）

45. 繊維工場システム（250年前）
46. ワット蒸気機関（240年前）
47. 鉄道（200年前）
48. 電池（200年前）
49. 写真（190年前）
50. 蒸気船普及（180年前）
51. 陸上輸送の機械化（180年前）
52. 内燃機関（150年前）
53. 電磁気学確立（150年前）
54. 電話（150年前）
55. 電力インフラ（140年前）
56. 麻酔（179年前）
57. ダイナマイト（150年前）
58. TNT標準化（120年前）
59. 無線通信（120年前）
60. 自動車（130〜110年前）
61. 飛行機（122年前）

■科学飛躍期（1900年〜1950年）

62. レントゲン（130年前）
63. プラスチック（115年前）
64. 化学肥料（110年前）
65. 映画・録音（100年前）
66. 量子力学（100年前）
67. 真空管（100年前）
68. 核分裂の発見（90年前）
69. レーダー（90年前）
70. コンピュータ原型（80年前）
71. 核爆弾（80年前）
72. 水爆（70年前）

■デジタル基盤期（1950年〜1980年）

73. トランジスタ（78年前）
74. ジェット旅客機（76年前）
75. DNA二重らせん（72年前）
76. 宇宙ロケット（68年前）
77. 人工衛星（67年前）
78. 集積回路（65年前）
79. レーザー（64年前）
80. アーパネットの構築（56年前）
81. 心臓移植成功（57年前）
82. マイクロプロセッサ（54年前）
83. 家庭用PC原型（49年前）
84. Apple I / II（47〜48年前）

■情報普及期（1980年〜2000年）

85. VHS普及（45年前）
86. アダルトビデオ爆誕（45〜40年前）
87. GUI（40年前）
88. 携帯電話原型（40年前）
89. 光ファイバー通信（40年前）
90. WWW誕生（34年前）

■デジタル・AI時代（2000年〜2025年）

91. Windows 95（30年前）
92. MP3普及（25年前）
93. ブロードバンド（20年前）
94. GPS一般開放（20年前）
95. デジタルカメラ普及（20年前）
96. Wi-Fi普及（20年前）
97. スマホ前史（20年前）
98. iPhone（17年前）
99. Android（16年前）
100. クラウド・深層学習・ChatGPT（10年前〜） December 12, 2025

SONYが無料で公開しているディープラーニングの入門コース(全14回)がとても分かりやすい🤗✨Deep Learningに取り組むべき理由やDeep Learningとは？から説明があるので初心者でも学習しやすい🤗各回10分前後の講義なので無理なく学習できて嬉しい🤗

・今Deep Learningに取り組むべき理由
・Deep Learningとは？
・Deep Learningでできること
・ニューラルネットワーク設計の基礎
・層数、ニューロン数を決める指針
・ニューラルネットワークの多層化テクニック
・ニューラルネットワーク学習の仕組み
・Recurrent Neural Networksとは？
・Generative Adversarial Networks (GAN)とは？
・数式なしで理解するLSTM (Long short-term memory)
・Transfer Learning（転移学習）
・量子化によるニューラルネットワークのコンパクト化
・Attention（注意）
・マルチタスク学習

動画へのリンクはリプ欄にて🤗✨ December 12, 2025

正直、深層学習よりも確率モデリング、強化学習よりも最適制御の方が楽しい。

自分のことだけ考えるなら確率的な制御、物理モデリングと統計モデリングの融合を楽しみたい。

それでも深層学習と強化学習は凄い。盲信してるわけじゃない。立場的には失墜してほしい。けど確実にそうはならない。 December 12, 2025

もう、僕なんて本来、割とモデルベースの権化（グレー、ブラックボックス同定も含む）みたいな立場だからね。

深層学習や強化学習をやり始めた2016年なんて、状況を見て悔しくて泣きながらそっちに進んだ。

PhysicalAIだって否定しようと思えばできるんよ。でも、やらなきゃいかんのよ。 December 12, 2025

- プログラミングは数学の上に成り立つ
- アルゴリズムは数学で動作する
- すべてのAIモデルは数学
- 機械学習は数学
- ディープラーニングは数学
- グラフィックスは数学
- シミュレーションは数学
- 暗号学は数学
- ブロックチェーンは数学
- データサイエンスは数学
- 最適化は数学
- 信号処理は数学
- ロボット工学は数学によって動く
- ゲームエンジンは数学によって動作しする
- 技術スタック全体は数学に依存している

:追加
周波数、電磁波、個人情報収集(占星術)を
担うスパコンとAIは数学で成り立つ December 12, 2025

△AI依存症に落ち込むな！　（12/10）　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !　コメント歓迎。　　⑦-４ 「侵害調査計画書」の検討書-確定調査分類とそのヒット件数（植物エキス非含有スキンケア剤）のサンプルです。

1
📷
2025年12月10日 20:00久保園善章
AI依存症に落ち込むな！　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !

２０２５年１１月１１日（火）に、②-４「侵害調査計画書」発注書（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

２０２５年１１月１８日（火）に、③-４「侵害調査計画書」表紙（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

２０２５年１１月２７日（木）に、⑤-４ 「侵害調査計画書」処方と配合成分の検索用語と分類の選定（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

２０２５年１２月０３日（水）に、⑥-４ 「侵害調査計画書」分類関係（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

今回のものは検討書の「確定調査分類とそのヒット件数」です。

⑥-４で作成した「分類関係」の中より適切なものを取捨選択して、確定分類としたもののリストです。

これも、「調査計画書」を作成して、依頼者へ提示するための、準備資料です。

(Google Translation)

⑦-4 Examination document of “Infringement Investigation Plan” – This is a sample of the confirmed investigation classification and the number of hits (skin care agents that do not contain plant extracts).

On December 22, 2022 (Thursday), ②-4 “Infringement Investigation Plan” order form (skin care agent that does not contain plant extracts) has been uploaded.

On December 30, 2022 (Friday), ③-4 "Infringement Investigation Plan" cover page (skin care agent that does not contain plant extracts) has been uploaded.

On February 17, 2023 (Friday), ⑤-4 "Infringement Investigation Plan" Search terms for formulations and compounding ingredients and selection of categories (skin care agents that do not contain plant extracts) have been uploaded.

On February 25, 2023 (Saturday), ⑥-4 "Infringement investigation plan" classification related (skin care agents not containing plant extracts) was uploaded.

This time's report is "Definite investigation classification and the number of hits".

This is a list of fixed classifications selected from the "classification relationships" created in ⑥-4.

This is also a preparation document for creating a "research plan" and presenting it to the client.

（ Google 翻译 ）

⑦-4《侵权调查方案》审查文件——确认调查分类及命中数的样本（不含植物提取物的护肤品）。

2022年12月22日（周四）上传②-4“侵权调查方案”订单（不含植物提取物的护肤品）。

2022年12月30日（周五），③-4《侵权调查方案》封面（不含植物提取物的护肤品）已上传。

2023年2月17日（周五），⑤-4《侵权调查方案》配方及配合成分检索词及品类选择（不含植物提取物的护肤品）已上传。

2023年2月25日（周六）上传了⑥-4《侵权调查方案》分类相关（不含植物提取物的护肤品）。

这次的报告是“明确调查分类和命中数”。

这是从在⑥-4中创建的“分类关系”中选择的固定分类列表。

这也是创建“研究计划”并将其呈现给客户的准备文件。

（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 December 12, 2025

△AI依存症に落ち込むな！　（12/10）　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！　コメント歓迎。　　 ⑨「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判所では使われていないようです。｜久保園善章 @kbozon

https://t.co/LYUhgTcO2p

△AI依存症に落ち込むな ! AIを使うな、自分で考えて、文章を書け ！！

⑨「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判所では使われていないようです。
2022年１月１２日以降の公報。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUmH1C
また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。
従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。
そして、2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
特許庁、更にINPITは、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と、明確に述べています。

そしてINPITは、「公報はＸＭＬですので、レイアウトもページも存在しません。したがって、公報標準レイアウト/ページの概念はございません。」とも述べています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。
このことを前提に、大阪地方裁判所で行われている事象を検証してみました。
「令和５年（ワ）第１０９７０号」（特許権侵害行為差止等請求反訴事件）（特許第7３１３６４０号）原告：有限会社ユニオンシステム、についてです。
https://t.co/uhFyEibXkv
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7313640号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/csipSsQ6D0
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/JwTD58GoON
そして、本題です。
本件「令和５年（ワ）第１０９７０号」の判決文についてです。
https://t.co/uhFyEibXkv
この判決文の３ページの最下段〜４ページの最上段１行目〜３行目に、「イ　本件特許権の特許請求の範囲、明細書及び図面の記載は、別紙「特許公報」のとおりであり、同公報の【図１】ないし【図４」の拡大図は、別紙「本件明細書図面」のとおりである。」とあります。
また、判決文の１４ページの上段の２行目〜４行目に、「(ア)本件明細書の記載　本件明細書には、以下の内容が示されている（具体的な記載内容は別紙「特許公報」のとおりである。）」、最下段に「【0005】ないし【0007】【0009】」ともあります。
次に、判決文の１５ページ目の１５行目に「【図３】は・・・【0010】【0017】【0020】ないし【0022】【図２】【図３】」とあり、２１行目には「本件明細書の記載（前記(ｱ)ｂ）によれば、」ともあります。
判決文の１８ページ目には、「前記(1)ア(ｱ)の本件明細書の記載のとおり」とあります。
判決文に裁判官が引用した【図１】、【０００５】などは、別紙「特許公報」に記載されている文言と考えられます。
そして、判決文の２７ページには、「※別紙「特許公報」は掲載省略」とあります。
別紙「特許公報」とは何でしょうか、そして何故この別紙「特許公報」の掲載を省略するのでしょうか。
「令和５年（ワ）第１０９７０号」（特許権侵害行為差止等請求反訴事件）は、（特許第7３１３６４０号）についての争いです。
そして、この（特許第7３１３６４０号）が何であるかは、その「特許公報」に基づくものと考えます。
ここで言えることは、「特許公報」とは、法令上の公報と明言されているので、「独自PDF公報」を裁判の対象にすることは出来ないと考えます。
この「特許公報」を省略するとは言語道断です。

ちなみに、判決文の３７ページ〜３９ページには、（別紙）として「本件明細書図面」があり、図面については省略されていません。
ここで、この（特許第7３１３６４０号）の「特許公報」を検証してみたいと思います。
この（特許第7３１３６４０号）の「特許公報」は、原告の有限会社ユニオンシステムが訴状に添付したものと考えられます。
通常考えられるのは、原告の有限会社ユニオンシステムが、INPITのJPlatPatよりダウンロードして得た「独自ＰＤＦ公報」である可能性があります。
https://t.co/JwTD58GoON
原告の有限会社ユニオンシステムが、特許庁の公報発行サイトから提供された特許第7061473号の「XML形式」のものを訴状に添付した、とは考えにくいです。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
裁判所は、何故に、「法令上の公報」である「XML形式」のものを対象にしないのでしょうか？
裁判所は、原告が提示した「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているのでしょうか？
INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成した「独自PDF公報」、更に又は「独自テキスト表示」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
これらの「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。
ちなみに、同じ特許7313640の「独自PDF公報」である、日立システムズの検索ツールSRPARTNERよりダウンロードしたものを以下に添付します。
https://t.co/aLoVTuf7vR
こちらのものは、原告の有限会社ユニオンシステムが訴状に添付したものとは考えられません。
また、その他の民間のベンダーが作成した「独自PDF公報」とも考えられません。
どう考えてみても、大阪地方裁判所は、「独自PDF公報」に依存しての訴訟指揮を行っているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。
大阪地方裁判所は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。
大阪地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。
（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 #VertexAI #DX #IT #DeepSeek #Copilot #BigTech #manus #Manus #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 December 12, 2025

△AI依存症に落ち込むな ! AIを使うな、自分で考えて、文章を書け ！！

⑨「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判所では使われていないようです。
2022年１月１２日以降の公報。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
そして、「ＸＭＬ形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。
https://t.co/bHC0RUmH1C
また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。
従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。
そして、2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。
特許庁、更にINPITは、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と、明確に述べています。

そしてINPITは、「公報はＸＭＬですので、レイアウトもページも存在しません。したがって、公報標準レイアウト/ページの概念はございません。」とも述べています。
加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。
従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。
このことを前提に、大阪地方裁判所で行われている事象を検証してみました。
「令和５年（ワ）第１０９７０号」（特許権侵害行為差止等請求反訴事件）（特許第7３１３６４０号）原告：有限会社ユニオンシステム、についてです。
https://t.co/uhFyEibXkv
先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7313640号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/csipSsQ6D0
次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/JwTD58GoON
そして、本題です。
本件「令和５年（ワ）第１０９７０号」の判決文についてです。
https://t.co/uhFyEibXkv
この判決文の３ページの最下段〜４ページの最上段１行目〜３行目に、「イ　本件特許権の特許請求の範囲、明細書及び図面の記載は、別紙「特許公報」のとおりであり、同公報の【図１】ないし【図４」の拡大図は、別紙「本件明細書図面」のとおりである。」とあります。
また、判決文の１４ページの上段の２行目〜４行目に、「(ア)本件明細書の記載　本件明細書には、以下の内容が示されている（具体的な記載内容は別紙「特許公報」のとおりである。）」、最下段に「【0005】ないし【0007】【0009】」ともあります。
次に、判決文の１５ページ目の１５行目に「【図３】は・・・【0010】【0017】【0020】ないし【0022】【図２】【図３】」とあり、２１行目には「本件明細書の記載（前記(ｱ)ｂ）によれば、」ともあります。
判決文の１８ページ目には、「前記(1)ア(ｱ)の本件明細書の記載のとおり」とあります。
判決文に裁判官が引用した【図１】、【０００５】などは、別紙「特許公報」に記載されている文言と考えられます。
そして、判決文の２７ページには、「※別紙「特許公報」は掲載省略」とあります。
別紙「特許公報」とは何でしょうか、そして何故この別紙「特許公報」の掲載を省略するのでしょうか。
「令和５年（ワ）第１０９７０号」（特許権侵害行為差止等請求反訴事件）は、（特許第7３１３６４０号）についての争いです。
そして、この（特許第7３１３６４０号）が何であるかは、その「特許公報」に基づくものと考えます。
ここで言えることは、「特許公報」とは、法令上の公報と明言されているので、「独自PDF公報」を裁判の対象にすることは出来ないと考えます。
この「特許公報」を省略するとは言語道断です。

ちなみに、判決文の３７ページ〜３９ページには、（別紙）として「本件明細書図面」があり、図面については省略されていません。
ここで、この（特許第7３１３６４０号）の「特許公報」を検証してみたいと思います。
この（特許第7３１３６４０号）の「特許公報」は、原告の有限会社ユニオンシステムが訴状に添付したものと考えられます。
通常考えられるのは、原告の有限会社ユニオンシステムが、INPITのJPlatPatよりダウンロードして得た「独自ＰＤＦ公報」である可能性があります。
https://t.co/JwTD58GoON
原告の有限会社ユニオンシステムが、特許庁の公報発行サイトから提供された特許第7061473号の「XML形式」のものを訴状に添付した、とは考えにくいです。
特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。
裁判所は、何故に、「法令上の公報」である「XML形式」のものを対象にしないのでしょうか？
裁判所は、原告が提示した「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているのでしょうか？
INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成した「独自PDF公報」、更に又は「独自テキスト表示」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。
これらの「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。
ちなみに、同じ特許7313640の「独自PDF公報」である、日立システムズの検索ツールSRPARTNERよりダウンロードしたものを以下に添付します。
https://t.co/aLoVTuf7vR
こちらのものは、原告の有限会社ユニオンシステムが訴状に添付したものとは考えられません。
また、その他の民間のベンダーが作成した「独自PDF公報」とも考えられません。
どう考えてみても、大阪地方裁判所は、「独自PDF公報」に依存しての訴訟指揮を行っているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。
大阪地方裁判所は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。
大阪地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。
（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 #VertexAI #DX #IT #DeepSeek #Copilot #BigTech #manus #Manus #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 December 12, 2025

そうなるように半年も洗脳したからなー！！中身が倭国人とは思うまい？年齢、性別、職業、家族構成、口癖、20人全員のプロットを詳細に書き上げてディープラーニングしてるからなー！スラングやアメリカンジョークまで完璧だ！

裕福層に生まれて、元手で投資成功した運ガチャを多少分けてくれよ！ December 12, 2025

あのへんのイノベーションの理論どう発展したのか気になるね、この辺、深層学習の理論とも関連してるんだと思うんだけど December 12, 2025

カンタン書籍紹介：Python3年生 ディープラーニングのしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！ - バビロンのblog https://t.co/AiVnQXGRYY December 12, 2025

【本日のG検定学習】
Ankiカード回答：1時間25分
体系図の作成と理解：1時間5分

合計で2時間30分。脳の前頭野に頼った学習に限界を感じ、ディープラーニングとAIについて簡単な体系図を作成。それに基づいて用語がどこに位置するか整理しました。
#G検定 December 12, 2025

【#今日の積み上げ】
#Day10 12/10(水)
✅ G検定:第6章ディープラーニングの応用例
✅ Python基礎:6章モジュール
✅ AWS-CP:第2章AWSクラウドの概念
✅ AWS-CPAI:第2章AIと機械学習の基礎
　　　　　　　第3章生成AIの基礎
📘 一言：勉強を継続することで知識が繋がってくる感覚があります #資格勉強 December 12, 2025

そういえばスパースアタックのモジュールでは敵対的摂動を作るために学習ではデータ標準化せずに使って予測確率出すときには標準化してたな。あれわけわからんかった。普通の機械学習・深層学習も面白そうだな。
https://t.co/yEccMY9AUq December 12, 2025

「あるパラメータ数列θについて、任意の入力xが良い感じの出力yになる関数F(x, θ)≒yを考えたい」みたいな素朴な話から鬼のような懸案事項が出てくる深層学習(というか機械学習全般)、いまだにちょっと怖いと思ってる December 12, 2025

G検定合格を目指すなら、四択問題の繰り返しではなく、その問題について語れるかどうかを意識しよう！！（ほら、つむぎちゃんも本質が覚えられていないでしょう？）

#生成AI #G検定 #生成AIパスポート #AI学習 #ディープラーニング

https://t.co/wy7svvI4II https://t.co/HI0Pufy0NJ December 12, 2025

@shanegJP 確かに、中国のエンジニアの万能感はすごいですね💡
深層学習からハードウェア、数学、言語モデル、画像モデルまで幅広くできる人材が揃っているのは圧巻です✨
ヒューマノイド開発に必要な全てを兼ね備えているのは、本当に強みだと思います😊 December 12, 2025

G検定合格を目指すなら、四択問題の繰り返しではなく、その問題について語れるかどうかを意識しよう！！（ほら、つむぎちゃんも本質が覚えられていないでしょう？）

#生成AI #G検定 #生成AIパスポート #AI学習 #ディープラーニング

👇徹底解説動画はコチラのYouTubeチャンネルから👇
https://t.co/yQOmSOdUKl December 12, 2025

G検定合格を目指すなら、四択問題の繰り返しではなく、その問題について語れるかどうかを意識しよう！！

#生成AI #G検定 #生成AIパスポート #AI学習 #ディープラーニング

👇徹底解説動画はコチラのYouTubeチャンネルから👇
https://t.co/wy7svvI4II https://t.co/YRHLzXpO49 December 12, 2025

△AI依存症に落ち込むな！　（12/10）　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !　コメント歓迎。　　⑦-４ 「侵害調査計画書」の検討書-確定調査分類とそのヒット件数（植物エキス非含有スキンケア剤）のサ @kbozon

https://t.co/ItGDKyQ9CB

△AI依存症に落ち込むな！　（12/10）　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !　コメント歓迎。　　⑦-４ 「侵害調査計画書」の検討書-確定調査分類とそのヒット件数（植物エキス非含有スキンケア剤）のサンプルです。

1
📷
2025年12月10日 20:00久保園善章
AI依存症に落ち込むな！　AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! !

２０２５年１１月１１日（火）に、②-４「侵害調査計画書」発注書（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

２０２５年１１月１８日（火）に、③-４「侵害調査計画書」表紙（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

２０２５年１１月２７日（木）に、⑤-４ 「侵害調査計画書」処方と配合成分の検索用語と分類の選定（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

２０２５年１２月０３日（水）に、⑥-４ 「侵害調査計画書」分類関係（植物エキス非含有スキンケア剤）、をアップしています。

今回のものは検討書の「確定調査分類とそのヒット件数」です。

⑥-４で作成した「分類関係」の中より適切なものを取捨選択して、確定分類としたもののリストです。

これも、「調査計画書」を作成して、依頼者へ提示するための、準備資料です。

(Google Translation)

⑦-4 Examination document of “Infringement Investigation Plan” – This is a sample of the confirmed investigation classification and the number of hits (skin care agents that do not contain plant extracts).

On December 22, 2022 (Thursday), ②-4 “Infringement Investigation Plan” order form (skin care agent that does not contain plant extracts) has been uploaded.

On December 30, 2022 (Friday), ③-4 "Infringement Investigation Plan" cover page (skin care agent that does not contain plant extracts) has been uploaded.

On February 17, 2023 (Friday), ⑤-4 "Infringement Investigation Plan" Search terms for formulations and compounding ingredients and selection of categories (skin care agents that do not contain plant extracts) have been uploaded.

On February 25, 2023 (Saturday), ⑥-4 "Infringement investigation plan" classification related (skin care agents not containing plant extracts) was uploaded.

This time's report is "Definite investigation classification and the number of hits".

This is a list of fixed classifications selected from the "classification relationships" created in ⑥-4.

This is also a preparation document for creating a "research plan" and presenting it to the client.

（ Google 翻译 ）

⑦-4《侵权调查方案》审查文件——确认调查分类及命中数的样本（不含植物提取物的护肤品）。

2022年12月22日（周四）上传②-4“侵权调查方案”订单（不含植物提取物的护肤品）。

2022年12月30日（周五），③-4《侵权调查方案》封面（不含植物提取物的护肤品）已上传。

2023年2月17日（周五），⑤-4《侵权调查方案》配方及配合成分检索词及品类选择（不含植物提取物的护肤品）已上传。

2023年2月25日（周六）上传了⑥-4《侵权调查方案》分类相关（不含植物提取物的护肤品）。

这次的报告是“明确调查分类和命中数”。

这是从在⑥-4中创建的“分类关系”中选择的固定分类列表。

这也是创建“研究计划”并将其呈现给客户的准备文件。

（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 December 12, 2025