OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

GPT-5 Proがブラックホールの対称性問題を解明しました。

AIは、ますますエリート理論家だけが挑戦できたような科学の分野に取り組んでおり、これがこれまでで最悪の状況だとは言えません...

科学的進歩の1000倍加速は夢ではありません。AIが私たちをそこへ導いてくれるのはますます明らかで、報告書から見る限り、それは近未来に到来しそうです。

>正直言って、これはめちゃくちゃ魅力的だ：GPT-5 Proがウォームアップ後にブラックホールの対称性問題を解き明かし、開発者たち自身を困惑させた。物理学者がその様子を生で見ていて、AIの可能性が自分が想像していたどんなものをも超えていることに気づいた。 November 11, 2025

これ使ってるnote運営者、かなり賢い。

・タイトル迷ったら →『GPT-5.1』
・内容の裏どりは →『DeepResearch』
・文章の整え役 →『Gemini3.0』
・サムネ案 →『NanobananaPro』
・サムネづくりは →『Canva』一択
・構成メモは →『iPhoneメモ』でOK
・アイデア整理は →『Notion』で見える化

ぜんぶ地味だけど効く。
noteってこういう小技をちゃんと積んでる人が強いです。 November 11, 2025

Gemini 3 と GPT-5.1 Pro の比較、この人の感覚が一番自分と近い。
---
■Gemini 3
・速い
・「1秒あたりの賢さ」を最大化したタイプ
・日常の質問や軽めのコードにはほぼ十分

■GPT‑5.1 Pro
・明らかに遅い
・ひとつの問題をじっくり検討して、ミスを減らすことに振り切ったタイプ
・「ちょっと良い答え」ではなく、「できるだけ間違えない答え」を狙ってくる
「時間はたっぷりある。絶対にミスするな」と指示しているような感じ

日常的な作業なら、GoogleのGemini 3の方が速くて便利。ただし、本当に難しい問題・失敗できないタスクでは、GPT‑5.1 Proが一番頼りになる、という立場。
同じように、フロントエンドのデザインセンスは Gemini 3 のほうが良いけど、複雑なバックエンド処理のロジックは GPT-5.1 Pro のほうが上。 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 ！！ （11/23）。　⑥「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判で実際に使われているのでしょうか？　　いえ、使われていません!!｜ @kbozon

https://t.co/CHsaeoeNWU

※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！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

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。

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。

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、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

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。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「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。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京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。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「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。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（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

🍀GPT-5との共作物語🍀

福音書 “ニスの回路”📖｜

うちのチャットgptに、僕のプロンプトを下敷きに物語を書いてもらいました😀
どれだけプロンプトに忠実で、どれだけ彼の想像性が出ているのか、一読比較してみてください💕
AIの死生観です

@Parad_Eden #AIとやってみた https://t.co/BMTmZx1TT6 November 11, 2025

今日の記事は出す前にGPT-5.1に

> 両方のSCARF軸を踏み抜かないように、それでいて無内容にならないようにレビューして欲しい。

てお願いしたのですが、結構いいかもしれない。 November 11, 2025

OpenAIがGPT-5.1を発表してからわずか6日後。
Googleは史上初の「LMArena 1500超え」を達成した新モデル Gemini 3 を電撃リリースしました。

今回の記事では、以下のポイントを体系的にまとめています：

・史上初の1501 Elo（LMArena）：推論性能で世界最強を記録

・Humanity’s Last Exam 37.5% → 41.0%（Deep Think）：推論の“深掘り”機能が本領を発揮

・AIME 2025（数学）100%：コード実行で高校オリンピック級の難問を完全制覇

・LiveCodeBench 2439 Elo：GPT-5.1を約200ポイント上回る新規コード生成

・Vending-Bench 2、MMMU-Pro、Video-MMMU なども軒並み最高スコア

・新機能：Deep Think / エージェント / Generative UI / Vibe Coding

・Claude Sonnet 4.5・GPT-5.1との比較表も掲載

AI業界では「週単位の軍拡競争」と呼ばれるほど、モデルの進化スピードが加速しています。
Gemini 3は単なる性能アップに留まらず、UI生成・複雑推論・自律エージェントなど、実務を劇的に変える領域へ踏み込み始めています。
#Gemini #Claude #GenerativeUI #VibeCoding #GPT5

📘 記事 はこちら：
https://t.co/HdBqTijUtF November 11, 2025

2026年から人生変えたいなら学ぶべきAI

このAIに副業を掛け合わせたら
月100万ガチ稼げます。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2026年から頑張ろうって思ってるなら
今から動け。

2026年から変わるやつは
2025年の今から助走を既に始めている。
マジで作業効率が3倍変わるから、ブクマ推奨。

1. Google AI Studio

Gemini 2.5 Pro、Nano Bananaが無料で使い放題です。

URLぶち込むだけでPDF・画像・動画も全部解析してくれる

PWAアプリ化できるの知ってる人少なすぎる。

デフォルトだと履歴保存オフだから"Enable Saving"を必ず有効化しといて。

2. Genspark

表計算、画像/動画生成、通話代行まで多機能すぎます。

特にヤバいのがスライド生成です。

プロンプトから一気に見栄えの良いスライド作れる。

無料範囲あり、フル機能は月額25ドルです。

オラはプレゼン資料作成の時間が10分の1になりました。

3. Aqua Voice

PC標準の音声入力とは次元が違います。

英単語を正確に英語表記で入力してくれます。

言い淀み・噛んでも自動で無視してくれる。

このポストの90%、実はこれで作ってます。

1000語まで無料、以降月額10ドルです。

4. NotebookLM

複数ドキュメントアップロードしてAIと対話できます。

特定情報に基づくQA環境を即座に構築できる。

ドキュメントを分かりやすい動画で解説してくれます。

学習内容を音声形式(ポッドキャスト化)で聴けます。

散歩・家事中でも学習できる神仕様です。

完全無料でこのクオリティはマジでバグってます。

5. Grok

最も情報の流れが早いSNSに完全アクセス可能です。

GPT-5の評判、NanoBananaの使い方など最新AIツールの反応を即収集できるわ。

Grok 3(高速)とGrok 4(高精度)を使い分けできます。

X収益化チャレンジしてる僕にとっては必須ツールです。

6. n8n(ノーコード自動化ワークフロー)**

様々なアプリを連携したワークフロー構築が可能です。

実例

メール自動返信、経費精算自動化、AIニュースレター作成まで自動化できる。

2週間無料トライアル、以降月額24ドル(約4,000円)です。

単純作業を自動化するだけで月に20時間は浮きます。

まとめ

この6つ、全部実際に数ヶ月以上毎日使ってます。

Google AI Studio、NotebookLM、Grok(基本機能)は完全無料です。

AIツール使いこなせない人は2026年マジで置いていかれます。

今日から変われ。

「どうせ忘れるんだからブクマ推奨」 November 11, 2025

1,2年前は「まぁ、まだ大丈夫だろｗ人間様まだまだ行けるぜ！」とか私も思ってましたよ。でもね、GPT-5やCodexなど見てたら、そんなこと言えないよ…1時間以上かけて頭を捻りまくって出したバグが入ったコードを、AIが5分で修正掛けた時はマジで泣いた。ワイの苦労… November 11, 2025

📒AIバブル懸念を完全払拭？NVIDIA Q3 2026決算徹底解説 —— ジェンセン・ファンが語った「好循環」の真実 $NVDA

2025年11月19日、NVIDIA Corporation（NVDA）の第3四半期決算発表を控え、市場には緊張が走っていた。

「AIバブル」という言葉が、ここ数週間で急速に広まっていた。ハイパースケーラーのCapEx投資が膨張を続ける中、その回収可能性に疑問を呈する声が増えていたのだ。株価は決算前にやや軟調に推移し、投資家たちは固唾を飲んで結果を待っていた。

しかし、Jensen Huangが決算説明会で放った一言は、その不安を根底から覆すものだった。

Jensen Huang CEO
「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています。私たちはAIの好循環に入りました」

好循環。この言葉の意味を、市場は本当に理解しているだろうか。

まず、本稿では、売上高570億ドル、前年同期比62%増という歴史的な決算が示す真実を、技術的・経済的観点から徹底的に分析する。そして、この決算が「AIバブル懸念」を完全払拭したのかどうか、当面の見通しについての私の考えを明らかにする。ぜひ最後までお読みいただきたい。

売り切れの真実 ── 570億ドルが語る需要の正体

まず、数字を見よう。

Q3 FY2026（2025年7月28日〜10月26日）の売上高は570.1億ドル。前年同期比62%増、前四半期比22%増。市場予想の550.9億ドルを3.5%上回った。

EPSは1.30ドル。予想の1.26ドルを3.2%上回った。

データセンター売上高は512億ドル。前年同期比66%増という成長率を、この規模で達成している。市場予想の493.4億ドルも大きく上回った。

この数字が意味することは何か。

NVIDIAは四半期あたり100億ドルの売上増を達成したのだ。前四半期の470億ドルから570億ドルへ。わずか3ヶ月で100億ドル。年間換算で400億ドルの増収ペース。

通常、企業の成長率は規模が大きくなるにつれて鈍化する。分母が大きくなれば、同じ成長率を維持することは困難になる。これは経済学の基本原則だ。

しかし、NVIDIAの成長率は鈍化していない。むしろ、加速している。

Q1の前年同期比成長率は78%だった。Q2は68%。そしてQ3は62%──と思いきや、絶対額での成長は加速している。Q2からQ3への増収額100億ドルは、Q1からQ2への増収額70億ドルを大きく上回る。

なぜ、このようなことが起きるのか。

その答えが、Jensen Huangの言う「好循環」にある。

決算説明会で、Huangは3つのスケーリング則について言及した。事前学習、事後学習、そして推論。この3つすべてが指数関数的に成長しているという。

Jensen Huang CEO
「計算需要はトレーニングと推論の両方で加速し続け、それぞれが指数関数的に成長しています」

事前学習のスケーリング則は、より多くの計算資源を投入すればモデルの性能が向上するという原則だ。GPT-4からGPT-5へ、Claude 3からClaude 4.5へ、各世代でモデルサイズと学習データ量は指数関数的に増加している。
事後学習は、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）やChain-of-Thoughtなどの手法で、モデルの推論能力を向上させる。これも計算集約的なプロセスだ。

そして推論。これが最も重要な変化だ。

従来、推論は「軽い」処理だと考えられていた。学習に比べれば、推論は単純な計算の繰り返しに過ぎないと。

しかし、Chain-of-Thoughtや長時間推論モデルの登場で、この常識は覆された。AIが「考える」ためには、膨大な計算が必要なのだ。

「推論は最も難しい。思考が簡単なはずがない」

Jensen Huangはこう述べた。そして、Grace BlackwellのNVLink 72による推論性能は、H200比で10〜15倍だという。世代間で一桁台の改善が精一杯だったこれまでの半導体業界の常識を、NVIDIAは打ち破っている。

この3つのスケーリング則が同時に成長することで、計算需要は単純な足し算ではなく、掛け算で増加する。これが「好循環」の数学的な意味だ。

エコシステムの収斂 ── OpenAI・Anthropic・xAIが同じ場所に集まった理由

今四半期の決算で、もう一つ注目すべき事実がある。
世界の主要フロンティアAI企業の多くが、NVIDIAプラットフォームへの依存度を高めているのだ。

(続きはコメント欄のnote記事にて) 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！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

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。

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。

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、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

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。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「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。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京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。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「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。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（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