特許情報から見た生成AIの技術動向と今後の展望と課題

─生成 AI は、すでに身近で使われていることに気づいていますか─Technology trends and future prospects of generative AI from the viewpoint of patent information
国立大学法人東京工業大学

副学長（産学官連携担当） オープンイノベーション機構

大嶋

教授

洋一

平成 3 年から令和元年まで特許庁にて主に半導体関係の審査、審判業務に従事。東北大学国際集積エレクトロニクス研究開発センター教授、NEDO IoT 推進部統括主幹の出向を経て、令和元年 7 月より東京工業大学オープンイノベーション機構統
括クリエィティブマネージャに就任。令和 4 年 5 月に学長特別補佐、令和 5 年 2 月より副学長（産学官連携担当）に就任。
oshima@sangaku.titech.ac.jp

1（以下、「検索式 1」という。）を含む特許出願を AI 関

はじめに

連発明の基礎として議論をすることとする。大まかなト

本稿は生成 AI に関する調査・検討を行うが、そのレンドを理解することが目的なので、この程度の粒度の前提となる AI に関する調査報告は、これまで公的機検索式で十分と考えている。図 1 に検索式 1 を用いた関で発表されているのでそれらの資料を参考にしてほAI 関連の特許出願動向を示す。図 1 を見ると、2019

しい 1。これらのレポートには、AI 関連特許について各々年ぐらいを契機に、AI 関連の特許が急増し始めている。

定義されているので AI 関連特許をどのように定義する

特に、米国においてその傾向は目覚ましい。また、直近のかについて興味がある方は、そちらの資料を参考にしの伸び率は中国が高く、2020 年には日本を追い抜いてほしい。

て世界第 2 位に躍進している。日本は増加傾向にある

本稿では、シンプルに AI + “Artificial Intelligence”
1

たとえば、以下のような報告書があげられる。
特 許 庁「AI 関 連 発 明 の 出 願 状 況 調 査 報 告 書 」https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/
document/ai_shutsugan_chosa/hokoku.pdf ま た、グローバルには、WIPO Technology Trends–Artificial
Intelligence（WIPO が 2019 年 1 月に公表した、AI 技術に関する各国の出願・研究動向のレポート）が役に立つ。

図1

138

045-924-5180

が、それほどの増加率ではない。こうした特許情報を見る限り、米国が数的優位を誇っているのが AI の分野の特徴である。
これは特許全体でみても、特殊な領域である。なぜなら世界の特許出願に関しては、中国が米国より特許出願数が多いのが通常だからである。例えば 2022 年の国際特許出願数を比較しても 1 位は中国の 70,001 件、AI 関連特許出願動向（WW ＆各地域）

2 位は米国の 58,699 件、3 位は日本の 50,354 件（1）Variational AutoEncoders（VAEs）

である（出典：WIPO）。

VAEs は、2013 年に Diederik P Kingma と Max

中国の特許出願数が多数を占める領域が大半をしめる

Welling によって初めて紹介された人工ニューラルネッ

中で、AI の領域は米国が相対的に特許出願が多いといトワークを使った機械学習のモデル 2 で、特にデータのう特徴を有する分野として位置付けられる。

生成タスクに使われる。VAEs は一種のオートエンコー
ダーと呼ばれるもので、データを圧縮して再び元の形に2戻すことを学習するモデルである。ただし、VAEs は

生成 AI

確率モデルの理論を導入している。VAEs は確率分布を使ったモデルということは、未知のデータを確率的にAI とはどのように異なるのか、まずは、その関係を整作成できることになる。VAEs は、エンコーダとデコー

理することから始める。AI は、人間の知的な活動を模ダを有し、エンコーダーが出力した確率分布からランダ倣するためのコンピューターシステム全般を指す広い概ムにサンプリング（ランダムに選び出すこと）を行い、念である。AI は、データの解析、学習、推論、問題解

潜在空間からサンプリングされたポイントを元のデータ

決など、さまざまなタスクに使用されることがある。AI

空間に戻す（再構築する）役割を果たす。これらの全ての手法には、機械学習、深層学習、ルールベースの推論のステップを通じて、VAEs は与えられたデータセッなどが含まれる。

トを模倣するように新しいデータを生成することができ

一方、生成 AI は、特にデータやコンテンツの生成にる。それが画像であれば新しい画像、文章であれば新し特化した特徴を有する AI である。生成 AI は、自動的にい文章を生成することができる。

テキスト、画像、音声、音楽などのデータを生成する能（2）Generative Adversarial Networks（GANs）

力を持つ。生成 AI は、大規模なデータセットを学習し、GANs は、ニューラルネットワークによる生成モ

それを基に新しいデータを生成することができる。つまデ ル の 一 種 で、2014 年 に Ian Goodfellow ら にり、生成 AI は AI の基礎となるデータについて自ら生成

よ っ て 初 め て 紹 介 さ れ た。GANs は、 二 つ の 異 な るすることのできる点で AI の機能を進化させたといえる。

役割を持つニューラルネットワーク、すなわち生成器

図 2 に生成 AI の主要技術と共に、生成 AI の特許出（Generator）と識別器（Discriminator）を使用する。

願動向を示した。検索式は（gnerative and「検索式 1」、生成器の役割は、実際のデータ分布を模倣するような新以下「検索式 2」と言う。）である。以下、生成 AI におしいデータを生成することで、識別器の役割は、入力デー

ける主要技術について簡単に説明を行う。

タが生成器によって生成されたものか（偽物か）、それ2

図2

Diederik P Kingma, Max Welling が、“Auto-Encoding
Variational Bayes” として 2013 年 12 月に発表した。

生成 AI 関連特許出願動向（WW）

YEAR BOOK 2O23 139

3特許情報の高度な活用方法

では、生成 AI とはどういう AI なのか、従来からのとも実際のデータセットから来たものか（本物か）を区

各要素を順番に処理していた。これは、長いシーケンス

別することである。GAN の訓練は、生成器と識別器がにおける依存関係を学習するのが難しい（勾配消失問

相互に競争する形で行われる。生成器は、識別器が偽物

題）という問題を引き起こしていた。しかし、トランスと見抜けないような「より本物らしい」データを生成しフォーマーモデルは「アテンション」メカニズムを用いようと努力し、識別器は生成器によって生成されたデーて、すべての単語間の相互作用を一度に計算する。これ

タと実際のデータをより正確に区別しようと努力する。

により、モデルは長距離の依存関係を考慮に入れること

これら二つのネットワークがお互いを高め合う形で学習が可能になる。結果として、より自然で人間に近い言語を進めることで、最終的に生成器は非常に現実的なデー

理解と生成が可能となる。このトランスフォーマーモデ

タを生成できるようになる。GANs の最大の効果は、

ルは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）

非常にリアルな新たなデータを生成する能力にある。こや BERT（Bidirectional Encoder Representations

れは画像生成（例えば、顔画像や風景画像の生成）、音from Transformers）など、多くの最先端の NLP モ

声生成、テキスト生成など様々な分野で利用されている。

デルの基礎となっている。

（3）トランスフォーマーモデル（Transformers）:
トランスフォーマーモデルは、2017 年に Google

上位出願人を各地域ごとに示した（表 1）。この表から、Brain の Ashish Vaswani と彼のチームによって提案

各地域ごとに異なった特徴を有していることがわかる。

された。このモデルは 2017 年の 31st Conference

まず、米国では、IBM がトップの地位を占める。ただ、on Neural Information Processing Systems で 発

NVIDIA,Intel といった半導体メーカが上位に入ってい表され、論文” Attention is All You Need" として紹るのは興味深い。確かに、生成 AI では、莫大な計算量介され、自然言語処理（NLP）の分野に革命をもたらが必要となるために、これを支える半導体チップが必要した。トランスフォーマーモデルの中心的な考え方は、になると解せば、これらの企業のランクインも説明がつ「セルフアテンション」あるいは「トランスフォーマー

く。また、日本は、全体数が少なく、Yahoo,NTT といアテンション」と呼ばれるメカニズムの使用である。こう企業が上位にいる。中国は、テンセント、ファーウェのメカニズムにより、テキスト中の各単語が他のすべて

イ等の大企業が積極的に取り組んでおり、中国の特許ラの単語とどのように関連しているかを評価し、その評価

ンキングではすぐに上位に顔を出す大学はランクインしに基づいて各単語の新しい表現（エンベディング）を生ていない。欧州は Bayer を含めて製薬メーカがランク成する。これにより、モデルは文中の各単語が持つ「意味」

インしており、生成 AI のビッグユーザが特許出願を積や「文脈」をより正確に把握することができる。以前の極的に行っているという状況に見える。このように各地

RNN（Recurrent Neural Network）や LSTM（Long域の上位者がばらついている、ということは、生成 AI

Short-Term Memory）モデルは、シーケンスのデーが勃興期であり、まだ、これからグローバルな競争が始タ（例えば、テキストや時系列データ）を処理する際に、まるということを示唆しているようにみえる。

表1

140

さらに、各国の生成 AI 関連特許の公開特許出願数の生成 AI 関連各地域特許出願出願人別ランキング3

る。図 3 に言語系 AI の特許出願動向を示す。検索式は、

生成 AI のアプリケーション

検索式 2 and Language である。以下に、言語系 AI

多くの読者にとっては生成 AI は、どんな場面、どのようなアプリとしてで利用できるのかが気になる点であろう。

のアプリの例を挙げる：① Google Translate： Google の 翻 訳 サ ー ビ ス
で、AI を用いて 100 以上の言語間で翻訳を行う。

そこで、生成 AI のアプリが生成するコンテンツの種

Google はニューラル機械翻訳（Neural Machine

類から、以下のように分類した。

Translation：NMT）を使用しており、これは全（1）言語系 AI：テキストを生成する。例えば、ニュース体の文脈を理解してより正確な翻訳を提供する② GPT-3 and GPT-4 by OpenAI： これらのモデ（2）画像系 AI：画像やアート作品を生成する。これには、

ルは、テキスト生成のための AI で、質問応答、文GANs を使った顔画像の生成や、ニューラルスタイ

章生成、文章の要約など、多様なタスクに適用可能

ル転送などが含まれる。

である。GPT-3 やその後継モデルである GPT-4（3）音 声 系 AI： 音 声 や 音 楽 を 生 成 す る。 音 声 合 成（Text-to-Speech）、音楽作曲などが該当する。

は、大量のテキストデータからパターンを学習し、人間らしい文章を生成する。

（4）動画系 AI：ビデオクリップを生成したり、既存のビ③ Siri, Alexa, and Google Assistant： こ れ ら

デオを操作したりする。ディープフェイク技術はこののボイスアシスタントは自然言語理解（Natural

カテゴリーに含まれる。

Language Understanding ：NLU）と音声認識（5）データ系 AI：あるデータ分布から新しいデータポイ

を用いて、ユーザーからの音声命令を理解し、適切ントを生成する。データの拡張や、シミュレーションな行動を実行する。これらの製品はまた、自然言語などに使用される。

生成（Natural Language Generation ：NLG）を

以下、各アプリの類型ごとの特許出願動向と共に、と用いて、自然で人間らしい応答を生成する。

の特徴を示す。

④ Grammarly： これは文章の文法やスペルをチェッ（1）言語系 AI

クする AI ツールである。また、Grammarly は書

言語系 AI は、人間が自然に使用する言語を理解、生成、変換するための技術やツールを開発することを目指

き方の明確さ、読者の関心を引くレベル、配信スタ
イルについても助言を与える。

している。これらの技術は一般に自然言語処理（Natural⑤ Chatbots（Kuki-AI or Replika）： チャットボッ

Language Processing：NLP）と呼ばれ、特定のタトは一般的に、自然言語処理（NLP）を使用してユー

スクを実行するための AI モデルの設計と訓練に使われザーからのメッセージを解析し、適切な応答を生成

図3

生成 AI －アプリ別特許出願動向（WW）

YEAR BOOK 2O23 141

3特許情報の高度な活用方法

記事、詩、ストーリー、レポートなどがこの類型である。

する。チャットボットはカスタマーサポート、販売、

ピュータービジョンプログラムである。このソフト

エンゲージメントなど、様々なビジネス機能に利用

ウェアは、画像の中にパターンを検出および強化し、される。

意図的に過剰処理することで、夢のような幻覚的な

これらは言語系 AI の一部の例であるが、その応用範

画像を生成する。

囲はビジネスインテリジェンス、健康ケア、教育、エン

これらは画像系 AI の一部の例であるが、その応用範

ターテイメント等、多くの他の分野に広がっている。

囲は医療イメージング、自動運転車、ドローン、監視カ（2）画像系 AI

メラ、AR/VR、エンターテイメント、ロボット工学、

画像系 AI とは、一般的には人工知能（AI）の技術を用いて画像データを処理、解析、理解するための一そして多くの他の分野に広がっている。
（3）音声系 AI

連の方法やシステムであり、コンピュータビジョン

音声系 AI は音声を理解し、処理し、応答する技術（Computer Vision）と呼ばれる分野において、その応を基礎にしている。具体的には、音声認識（Speech

用が広がっている。図 3 に画像系 AI の特許出願動向を

Recognition）、音声生成（Speech Generation）、自示す。検索式は、検索式 2 and Vision である。

然 言 語 理 解（Natural Language Understanding）、

画像系 AI は一般的に画像認識、分類、生成、または音声合成（Text-to-Speech）などの機能が含まれる。

強化学習のタスクに用いられる。以下、画像系 AI のア

図 3 に音声系 AI の特許出願動向を示す。検索式は、検プリの例を挙げる。

索式 2 and Speech である。以下に、音声系 AI のア① Google Photos： Google の写真ストレージサー

プリの例を挙げる。

ビスで、AI を用いて写真を自動分類し、特定の物① Amazon Alexa： Amazon のスマートスピーカに体や人物を検索できる。また、AI はユーザーの写組み込まれているボイスアシスタントで、ユーザー

真から人物を認識し、彼らが他の写真にも出ているの音声コマンドを理解し、情報の検索、音楽の再生、かどうかを確認する。

アラームの設定、購買行動など多岐にわたるタスク② Amazon Rekognition： Amazon Rekognition

を実行する。Alexa は、クラウドベースの音声サー

は、画像とビデオ分析のための AI サービスで、物体、ビスで、スピーカーやスマートホームデバイスに組人物、テキスト、シーン、活動を検出する。これはみ込むことができる。

安全とセキュリティを強化するために、またはユー② Google Assistant： Google の音声アシスタン

ザーエンゲージメント を高めるために利用される。

トは、ユーザーの音声コマンドを理解し、質問に応③ Adobe Photoshop's Neural Filters： こ れ は答したり、様々なタスク（通話、テキストメッセー

Adobe の画像編集ソフトウェアで、AI を用いて画ジの送信、リマインダーの設定など）を実行する。

像の特定の部分を変更したり、全体のスタイルを変Google Assistant は、スマートフォンやスマー

更したりする。これらのフィルターは、人物の顔のトスピーカーに組み込まれている。

3

特徴を変える、絵画のようなスタイルに画像を変換するなど、一連の効果を提供する。

③ Apple Siri： Apple の音声アシスタントで、音声認識と自然言語理解を用いてユーザーからの指示を④ NVIDIA's GANs： NVIDIA は、GANs を用いて、理解し、それに応じたアクションを実行する。情報

新たな画像を生成する。これは、例えば「この人はの検索、リマインダーの設定、メッセージの送信、存在しない」という人物の顔を生成することも可能

音楽の再生など、多くのタスクをサポートしている。

である。

④ Nuance Dragon NaturallySpeaking： 音 声 認⑤ DeepDream： Google の エ ン ジ ニ ア で あ る

識ソフトウェアで、ユーザーの音声をリアルタイム

Alexander Mordvintsev によって作成されたコンでテキストに変換する。文字入力が困難または不可能な状況での作業、障害を持つユーザーの支援、あ3

142

ユーザーエンゲージメントとは、ユーザー（顧客）が企業などのサービス提供者に対してどれぐらい愛着を持っているかを示す度合いを意味する。

るいは生産性向上を目指す一般的なビジネス環境などで利用される。

⑤ iFLYTEK's Vehicle Voice Assistant：④ Nvidia's DeepStream SDK：DeepStream は、

iFLYTEK は 2008 年に上海市場に上場した中国

ビデオストリーミング、物体検出、追跡、分類などの AI 企業で、2022 年の冬季北京オリンピックののビデオ分析タスクを効率的に実行するためのプ

オフィシャルトランスレーターである。自然で理解

ラットフォームである。これは、スマートシティ、しやすい音声を生成するテキスト読み上げシステム

交通マネジメント、セキュリティシステムなどの用を提供する。このシステムは、自動車の音声ナビと途で使用される。

して利用されている。このほか同社の製品は、公共⑤ IBM's Watson Media：Watson Media は、 動交通機関の案内、電子書籍の読み上げ、ボイスアシ

画コンテンツの中から情報を抽出するための AI ソ

スタントなどで使用されている。

リューションを提供する。これには、音声認識、顔化している。音声系 AI は、スマートホーム、自動車、医療、教育、カスタマーサービスなど、多様な分野で応用され認識、視覚認識などの機能があり、これらを組み合わせて動画の自動タグ付けや要約を行う。
これらの製品は、動画系 AI の技術的な可能性を具体ている。

化している。動画系 AI は、エンターテイメント、セキュ（4）動画系 AI

リティ、教育、広告、交通管理など、多様な分野で応用

動画系 AI は、動画データを解析し、理解し、操作されている。

す る 技 術 を 活 用 す る。 こ れ に は、 動 画 分 類（Video（5）データ系 AI

Classification）、 物 体 追 跡（Object Tracking）、

データ系 AI は、大量のデータを効果的に処理、分行 動 認 識（Action Recognition）、 動 画 生 成

析、理解し、有用な洞察を引き出すための技術を活用（Video Generation）、 動 画 の 音 声 認 識（Speechする。これには、データの前処理、特徴選択（Feature

Recognition in Video）と合成などのタスクが含まれSelection）、機械学習モデルの訓練と評価、予測、推まる。図 3 に動画系 AI の特許出願動向を示す。検索式は、論などのタスクが含まれている。図 3 にデータ系 AI の検索式 2 and Video である。

特許出願動向を示す。検索式は、検索式 2 and Data

以下、動画系 AI のアプリの例を挙げる。

である。以下、データ系 AI のアプリの例を挙げる。

① DeepMind's AlphaGo：DeepMind の AlphaGo① Google BigQuery：Google BigQuery は、ペタ

は動画系 AI とは少し異なるが、ビデオのフレーム

バイト規模のデータ分析をリアルタイムに行うこととしてのボードゲームの状況を理解することでゲーができる完全管理型のエンタープライズデータウェ

ムをプレイする。AlphaGo は深層学習と強化学習

アハウスである。これにより、ユーザーはクエリをを使用して囲碁を学び、2016 年 3 月、韓国の囲使用して大量のデータから迅速に洞察を引き出すこ

碁世界チャンピオン囲碁棋士イ・セドル氏に対して、とができる。

5 回のうち 4 回勝利した。

② Tableau：Tableau はビジュアルデータ分析ツー② YouTube のビデオ推薦システム：YouTube は深ルで、データの可視化、分析、報告を簡単に行うこ層学習を使用してユーザーの視聴履歴や検索クエリとができる。ユーザーは、さまざまなデータソース

からビデオを推薦する。また、AI は自動的にビデからのデータをドラッグアンドドロップで取り込

オの内容を認識し、適切な広告を表示したり、適切み、ダッシュボードとレポートを作成して共有するな視聴者にビデオを推薦する。

ことができる。

③ TikTok Algorithm：TikTok はビデオの視聴パター③ IBM Watson：IBM の Watson は、自然言語処理、ンを学習し、各ユーザーにパーソナライズされたコ

機械学習、意味理解などの AI 技術を活用してデーンテンツを提供する。これは、ユーザーがビデオをタを理解し、解析する。これは、ヘルスケア、金融

どれくらい長く見ているか、どのビデオをスキップ

サービス、カスタマーサービスなど、多岐にわたるしているか、どのようなコメントを残しているかな

業界で利用されている。

どの情報を分析して行われる。

④ Microsoft Azure Machine Learning：Azure

YEAR BOOK 2O23 143

3特許情報の高度な活用方法

これらの製品は、音声系 AI の技術的な可能性を具現ML は、データサイエンティストと開発者が機械学
習モデルを訓練し、デプロイし、管理するためのク

4

OpenAI

ラウドベースのプラットフォームである。これによ生成 AI の中でも、最も注目度が高いのは Chat-GPT

り、ユーザーはデータから予測を得るためのモデルであろう。この Chat-GPT は OpenAI という非営利団

を短時間で開発することができる。

体が開発した。OpenAI は設立から今日に至るまで、ユ⑤ DataRobot：DataRobot は自動機械学習プラッ

ニークな経緯を有するので、ここで紹介しておく。

トフォームで、データサイエンティストやビジネス

まず、OpenAI は、2015 年にイーロン・マスク、サム・アナリストがデータを利用して予測モデルを迅速にアルトマン等シリコンバレーの著名な起業家や研究者に構築するのを助ける。ユーザーは、データのアップ

よって設立された。

ロードからモデルの訓練、評価、デプロイまでのプ
ロセスを自動化することができる。

イーロン・マスクはテスラとスペース X の CEO であり、初期のステージで OpenAI の設立に貢献したが、データ系 AI は、製品開発、マーケティング、サプラ

2018 年に OpenAI の理事会から離脱した。マスクは、イチェーン管理、リスク管理など、多様なビジネスの観AI が人類にとっての重大なリスクであるという観点を点から重要な洞察を提供する。

公に表明しており、テスラで自動運転車の AI を開発し以上の各分野の AI は生成 AI のアプリとして目覚ましい進歩を遂げている。

ていることが、OpenAI の活動と競合する可能性があることを理由として理事会を退いた。

図 4 に、ここまで議論してきた生成 AI アプリと要素

サム・アルトマンは、
Y Combinator4 の元社長であり、技術について整理した。もちろん、同図に示した以外の

現在は OpenAI の CEO を務めている。彼は、AI の発

アプリや要素技術は多数存在するが、本稿で取り上げた展が人類の未来における最も重要な事項の一つであるとものは現時点（2023 年 6 月）での代表例として理解

いうポリシーを持っており、AI を安全に使えるようにして頂きたい。

するために努力している。

特に、アプリについては、盛者必衰のスピードが速い。

OpenAI は当初、非営利の研究機関として設立された技術の進化のスピードを考慮するとあっという間に次世が、2019 年に OpenAI LP という新たな組織を設立

代のものに置き換わってしまう可能性は極めて高い。時し、"capped-profit" モデルに移行した。OpenAI LP

期を逸して本稿を目にした読者には、ここで掲載されているアプリが実際に存続していないかもしれないことを予めお詫びしておく。

図4

144

4

Y Combinator は、2005 年に設立されたアメリカのス
タートアップアクセラレーターで、早期のスタートアップに投資を行い、指導を提供し、ビジネスの成長を促進することで知られている。
Y Combinator は そ の 存 在 期 間 中 に、Airbnb やDropbox、Reddit、Stripe など、今日では世界的に有名な企業である多くの成功したスタートアップを輩出してきた。

生成 AI を支える要素技術とアプリ市場の関係図

は、研究の成果を商用化するために設立された団体であ10 年もすれば、AI ネイティブな人材が新しい世界を切り、その収益は OpenAI の研究と開発活動に使用される。

り開いてくれるであろう。そういった意味で、生成 AI

具体的には、OpenAI は API サービスを提供し、そのの今後の展望に関しては、明るい未来を描くことは比較

使用料を収益源とする。例えば、GPT-3 API は開発者的容易である。

に対して、料金を支払うことで GPT-3 の能力を利用す

他方、生成 AI、特に自然言語生成（NLG）モデルにる機会を提供する。また、OpenAI は様々な出資者から関する今後の一般的な課題としては以下のようなものが資金を集めている。たとえば、以下のような、VC、人物、想定される。

企業が出資者として名を連ねている。

（1）理解と意味論：生成 AI は現時点では人間が持つような深い意味の理解を持つわけではない。これらのモ

Sun Microsystems の創業者の一人であり、米国

デルは単に学習したパターンを基にテキストを生成しVC の Kleiner Perkins のゼネラルパートナーを務めており、その結果としてしばしば文脈を理解せずに出ていた Vinod Khosla 氏によって 2004 年に設立さ力を行う。これらのモデルが意味と文脈をより深く理れた VC。

解できるようにすることは大きな課題の一つである。

Reid Hoffman：Reid Hoffman は、 プ ロ フ ェ ッ（2）信頼性と透明性：生成 AI はデータからパターンを

ショナル向けのソーシャルネットワーキングサイト

学習して出力を生成するため、その結果がなぜ得られ

LinkedIn の共同創業者で、起業家およびベンチャー

たのかを人間が理解するのは困難である。これにより、キャピタリストとしても知られている。

生成 AI の出力がどれほど信頼できるものなのか、まInfoSys：インドに本拠地を置く大手 IT コンサルタ

たそれがどのように生成されたのかという透明性が著

ントおよびサービスプロバイダ。

作権等の関係で問題となる。

Microsoft：2020 年 に OpenAI と Microsoft は、（3）倫理と規制：生成 AI の潜在的な悪用が問題となる。

Microsoft が OpenAI の専属クラウドプロバイダー

フェイクニュースの生成、個人を偽装したテキストのとなり、OpenAI が Microsoft Azure を利用して AI

生成、ヘイトスピーチの生成など、生成 AI が社会的モデルの訓練を行うという包括的なパートナーシッ

な混乱を引き起こす可能性がある。どのように生成

プ を 発 表 し た。Microsoft は ま た、OpenAI に 10

AI を規制し、その使用を倫理的な範囲内に保つかは、

億ドル以上の投資を行ったと報じられている。なお、今後の課題の一つある。

"capped-profit" モデルでは、OpenAI の投資家のリ（4）データの偏りとバイアス：生成 AI は学習するデー

ターンは一定の上限（投資金額の数倍）に制限されてタの品質に大きく依存する。もし学習データに偏りやおり、それを超える収益は原則として再投資または公バイアスが含まれていれば、それが AI の出力にも反益のために使用されるとされている。

映される。バイアスのあるデータから学習した AI は、

OpenAI の こ う し た 運 営 母 体 の 特 徴 も あ っ て、

性別や人種、社会的地位などについて偏った見方をす

OpenAI は 2023 年 6 月時点で把握できる特許出願

る可能性がある。

は わ ず か １ 件 し か な い（WO2021234742A1）。

（5）エネルギー消費：大規模な生成 AI モデルの学習はOpenAI が今後、特許を利用せずにどのようなビジネス

膨大な計算リソースを必要とし、それに伴い大量のエモデルを展開していくのかが注目される。

ネルギーを消費する。環境への影響を考慮すると、エネルギー効率の良い AI モデルの開発と、AI 研究のエ5

生成 AI の今後の展望と課題

ネルギー消費の削減は重要な課題となる。
このように、
課題の解決手段は技術面に依存しつつも、

生成 AI は発展途上であり、その機能は個々の要素技

技術面が追い付かない領域では、その活用方法について、術を取り入れて洗練、拡張していくことが予想され、様々人間側が生成 AI の課題を正確に把握して利用することな市場で活用されることにより高度なサービスが提供でが求められている。日本政府も、総務省をはじめ各省庁

きるようになることは間違いない。人材にしても、あとで生成 AI の業務利用の場面における利用ガイドライン

YEAR BOOK 2O23 145

3特許情報の高度な活用方法

Kholsa Ventures：シリコンバレーに本拠地を置く

の制定 5 を行い、適切な利用方法について指針を示している。
個人的には、これまでの社会に大きなインパクトを与えてきた技術は、生まれたときには使い方によっては人類にとって危険になる用途は存在し、使う側の人間にも、危険な使い方をしないような教育、規制等を整備してきたように思う。ある意味で、社会に大きなインパクトを与える技術は、大きなリスクを伴うというのは宿命のように思う。したがって、生成 AI についても、どのような使い方をすれば社会に貢献でき、どのような使い方を規制する必要があるのかを見極めていく必要があるのだ
ろう。これまで人間は、様々な革新的な技術を導入する
ときに、同じような経験してきたはずである。この革新的な技術を導入するときに体験してきたノウハウを生かして、生成 AI を利用するにあたっても技術的にリスクを軽減したり、正しい活用法を普及啓蒙したり、どうしても排除したい利用方法については技術的及び法的な規制を設けたりなどの活動が必要となるであろう。
将来、一見すると生成 AI 技術の普及にブレーキをかけるように見える政策が取られるかもしれない。ただ、そうした政策も生成 AI 技術が有効に活用できるための環境整備として必要だということを皆のコンセンサスとして形成するようにして進めて欲しい。先端技術が社会貢献できる社会とするためには、単に開発を進めるだけ
でなく、社会に必要なコンセンサスの形成ができる人材育成、啓発活動の環境整備活動が両輪であることを忘れてならないと思う。

5

たとえば、総務省からは、「ChatGPT 等の生成 AI の業務利用について」という事務連絡の通知がでている。
https://www.soumu.go.jp/main_content/000879561.
pdf

146

3
特許情報の高度な活用方法
YEAR BOOK 2O23 147