発明抽出・特許調査・発明提案書作成を生成AIで “一気通貫”させることが出来るようになってきました。
発明の着想から特許調査、そして提案書の作成までを一つのシステムで完結させる「一気通貫」の知的財産ツールについて、生成AIに調査させ、2026年時点の最新動向を整理・比較した調査資料としてまとめさせました。
それぞれのAIがどうとらえどう調べどうまとめたか、ご確認ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
End-to-End Invention Extraction, Patent Search, and Invention Proposal Drafting with Generative AI
It has now become possible to use generative AI to achieve a fully integrated, “end-to-end” workflow covering invention extraction, patent search, and invention proposal drafting.
I asked generative AI to investigate intellectual property tools that complete the entire process—from the initial conception of an invention, through patent searching, to the preparation of an invention proposal document—within a single system. The findings were compiled into a research report that organizes and compares the latest trends as of 2026.
Please review how each AI interpreted the task, conducted its research, and structured its conclusions.
Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly refer to the material with these considerations in mind.

2026年2月16日に開催された「AIネットワーク社会推進会議　AIガバナンス検討会（第29回）」において、AI事業者ガイドラインの改定案が示され、議論が進められています。
配布された資料「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容（案）」によると、普及が進むAIエージェントや、ロボットなどを制御するフィジカルAIに関する定義や便益、リスク、対策が新たに盛り込まれ、2026年3月末に第1.2版を公開する予定としています。
生成AIに、AI事業者ガイドライン改定案について深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
AIネットワーク社会推進会議　AIガバナンス検討会（第29回）
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02tsushin06_04000136.html
 
AIエージェントやロボAI「人の判断必須の仕組みを」　政府指針に明記
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA136YP0T10C26A2000000/
 
2026/2/17 [TUE]
政府、AI事業者ガイドライン改定案でAIエージェントとフィジカルAIを追加──「人間の判断必須の仕組み」明記、Xで議論広がる
https://ledge.ai/articles/government_ai_guideline_revision_human_judgment_required_x_debate
 
 
Proposed Revision to the AI Business Operator Guidelines
At the 29th meeting of the AI Governance Study Group under the AI Network Society Promotion Council, held on February 16, 2026, a proposed revision to the AI Business Operator Guidelines was presented and discussions are currently underway.
According to the distributed document titled “Proposed Updates to the AI Business Operator Guidelines for FY2025 (Reiwa 7)”, new sections have been added addressing definitions, benefits, risks, and countermeasures related to increasingly widespread AI agents and physical AI systems that control robots and other hardware. The government plans to publish Version 1.2 of the revised guidelines by the end of March 2026.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the proposed revision to the AI Business Operator Guidelines. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. The results may also contain inaccuracies. We ask that you review the materials with these limitations in mind.

「最新の生成AIモデルを用いて研究開発の現場でどんな革新が行われているか」を生成AIに調べさせました。プロンプトがあいまいなため、非常に面白い結果が返ってきました。
それぞれのAIがどうとらえどう調べどうまとめたか、ご確認ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Innovation in R&D Sites Driven by the Latest Generative AI
I asked generative AI to investigate “what kinds of innovations are being carried out in research and development settings using the latest generative AI models.” Because the prompt was somewhat ambiguous, the results returned were extremely interesting.
Please take a look at how each AI interpreted the task, how it conducted its research, and how it structured and summarized its findings.
Please note that the research and analysis results generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Kindly review them with this understanding in mind.

生成AIを用いたFTO（Freedom to Operate：侵害予防・技術動向）調査が知財実務において急速に導入が進んでおり、従来の調査手法を大きく変革しています。
一般的なFTO調査は、①製品技術要素の分解、②母集団の検索・形成、③スクリーニング、④重要特許のクレーム対比、⑤レポート化という流れで行われます。製品の技術要素を細かくリストアップし、分類＋キーワードの検索式で母集団を作成し、そこから請求項レベルで自社構成と対比してオールエレメントルールに基づき侵害可能性を検討する、というのが基本です。
FTO調査プロセスの中流〜下流に強みがあるSummaria （サマリア）と FTO調査プロセスの上流〜下流全体をカバーする設計のPatsnap Eurekaについて、生成AIにそれぞれのFTO調査アプローチを比較させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
FTO Investigations Using Generative AI
FTO (Freedom to Operate: infringement prevention and technology trend) investigations utilizing generative AI are rapidly being adopted in intellectual property practice, significantly transforming conventional research methodologies.
A typical FTO investigation follows this process:
(1) decomposition of product technical elements;
(2) search and construction of the patent corpus;
(3) screening;
(4) claim chart comparison of key patents; and
(5) report preparation.
In principle, the product’s technical elements are broken down into detailed components, a patent set is constructed using classification codes and keyword-based search queries, and the claims are then compared against the company’s product configuration at the claim level. Based on the all-elements rule, the possibility of infringement is examined.
I asked generative AI to compare the FTO investigation approaches of Summaria—which demonstrates strengths in the midstream to downstream stages of the FTO process—and Patsnap Eureka, which is designed to cover the entire FTO workflow from upstream to downstream. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analytical results generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly review them with this understanding in mind.

2026年2月11日、Google DeepMindは、開発したAI研究エージェント「Aletheia（アレテイア）」と、その基盤技術である「Gemini 3 Deep Think」による科学的成果を発表しました。
Aletheiaは、生成・検証・修正（GVR）という循環型の思考ループを用いることで、未解決のエルデシュ問題を含む高度な数学的難問に対して自律的な解決策を提示しました。特筆すべきは、AIが単なる計算補助に留まらず、創薬エンジンIsoDDEによる分子設計や物理学、経済学などの多領域で自律的な研究者として機能し始めている点です。
一方で、AIの貢献を客観的に評価するために、DeepMindは自動運転になぞらえた数学的研究の自律性レベルという新たな指標を提唱しており、人間とAIが協力して未知の真理を探究する新たな科学的方法論の幕開けを象徴する内容となっています。
この「Aletheia（アレテイア）」について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
February 11, 2026
Accelerating Mathematical and Scientific Discovery with Gemini Deep Think
Gemini Deep Thinkで数学と科学の発見を加速
https://deepmind.google/blog/accelerating-mathematical-and-scientific-discovery-with-gemini-deep-think/
 
AIが「科学者」になる日：Google DeepMindの『Aletheia』が数学の歴史を塗り替えた理由
https://zenn.dev/nakano_teppei/articles/9aecb89df91f1c
 
 
Google DeepMind’s “Aletheia” Rewrites the History of Mathematics
On February 11, 2026, Google DeepMind announced scientific achievements enabled by its AI research agent “Aletheia” and its underlying technology, “Gemini 3 Deep Think.”
Aletheia employs a cyclical reasoning loop known as Generate–Verify–Revise (GVR), allowing it to autonomously propose solutions to advanced mathematical challenges, including previously unsolved Erdős problems. Notably, the AI has moved beyond serving merely as a computational assistant. It is beginning to function as an autonomous researcher across multiple domains—ranging from molecular design through the drug discovery engine IsoDDE, to physics and economics.
At the same time, in order to objectively assess AI’s contributions, DeepMind has introduced a new metric inspired by levels of autonomous driving: levels of autonomy in mathematical research. This framework symbolizes the dawn of a new scientific methodology in which humans and AI collaborate to explore previously unknown truths.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this “Aletheia” development. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. They may not fully reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the material.

サマリアに関する2026年2月12日付ニュースリリースによれば、2025年末にリリースされたサマリアの「調査支援ツール」の調査能力を客観的に検証するため、2024年度 特許検索競技大会の実問題を用いた検証を実施した結果、人手による特別な操作なしに、【電気分野】【機械分野】【化学・医薬分野】のすべての技術分野において、集合上位100件について再現率85%以上(100件中に正解特許の85%以上を含めることができた)という極めて高品質な検索集合作成ができることが確認できたということです。
このニュースリリースの内容について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
特許検索競技大会の問題に「サマリア」が挑戦。集合上位100件について85%以上の再現率を達成！/ 導入実績360社超を誇る中小企業向け知財管理システム「root ip クラウド」とサービス連携を開始
「調査支援ツール」の精度を検証〜電気・機械・化学・医薬の全分野において再現率85%以上（集合上位100件）の検索集合作成精度を確認！サービス連携第2弾。「考える」業務と「管理する」業務をシームレスに
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000086119.html
 
 
Summaria’s “Research Support Tool” Achieves 85% Recall
According to a news release dated February 12, 2026, concerning Summaria, an objective verification test was conducted to evaluate the investigative capabilities of Summaria’s “Research Support Tool,” which was released at the end of 2025. The test utilized actual questions from the 2024 Patent Search Competition.
The results confirmed that, without any special manual intervention, the tool was able to generate extremely high-quality search result sets across all technical fields—Electrical, Mechanical, and Chemical/Pharmaceutical. Specifically, for the top 100 retrieved documents, the recall rate exceeded 85% (i.e., more than 85% of the correct patents were included within the top 100 results).
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of the contents of this news release. Furthermore, the results were transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the full reality of the situation and may contain inaccuracies. Kindly review the materials with this consideration in mind.

近年、PatsnapやAI.Tokkyoなどが提唱する「検索式を組まずに特許調査」を行うAIエージェントが注目を集めています。
生成AIに、これらの新しい特許調査手法の信頼性を評価させ、その現状と将来性について、公開情報、専門家の評価、実務導入事例に基づき多角的に分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
The Reliability of AI-Driven “Patent Searches Without Search Queries”
In recent years, AI agents that conduct patent searches “without constructing search queries,” as advocated by platforms such as Patsnap and AI.Tokkyo, have been attracting growing attention.
I asked a generative AI system to evaluate the reliability of these new patent search methodologies and to analyze their current status and future prospects from multiple perspectives, based on publicly available information, expert evaluations, and practical implementation cases. Furthermore, the results were transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. The analysis may also contain inaccuracies. Kindly review the content with these considerations in mind.

2026年2月12日にOpenAIがリリースしたGPT-5.3-Codex-Spark は「リアルタイムでのコーディング体験（体感レイテンシ）」を最優先に設計された、Codex向けの超低遅延モデルです。位置づけとしては GPT-5.3-Codex の“小型版”で、高速な反復（小さな編集、UI調整、ロジック微修正、即時のフィードバック）に強みがあります。
このGPT-5.3-Codex-Sparkについて、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
GPT‑5.3‑Codex‑Spark のご紹介
Codex でのリアルタイムコーディング向けに設計された高速モデルです。
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-5-3-codex-spark/
 
 
GPT-5.3-Codex-Spark Excels at Real-Time Coding
Released by OpenAI on February 12, 2026, GPT-5.3-Codex-Spark is an ultra-low-latency model for Codex, designed with top priority given to the “real-time coding experience” (perceived latency). Positioned as a smaller variant of GPT-5.3-Codex, it is particularly well-suited for rapid iteration—such as small edits, UI adjustments, minor logic refinements, and immediate feedback.
I asked a generative AI system to conduct an in-depth analysis of GPT-5.3-Codex-Spark. Furthermore, I used NotebookLM to transform the results into an infographic and slide presentation.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. I encourage you to review the material with this understanding in mind.
 

Googleは2026年2月12日、「Gemini 3 Deep Think」のメジャーアップデートを公開しました。この新バージョンのGemini 3 Deep Thinkは、「人間にとっては容易いが、AIにとっては難しい課題」を解かせるベンチマークテスト「ARC-AGI-2」で、OpenAI「GPT-5.2」(52.9%)やAnthropic「Claude Opus 4.6」(68.8%)を上回る84.6%を達成するなど、科学分野を中心に、現行最高クラスの性能を実現しています。
この「Gemini 3 Deep Think」のメジャーアップデートについて、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Google、推論AI「Gemini 3 Deep Think」劇的に刷新　科学分野で金メダル級性能を達成
https://news.yahoo.co.jp/articles/fad88cfd86c4f36e40fa89297a35e4e1c667111c
 
 
Major Update to Gemini 3 Deep Think, Specialized for Scientific Research
On February 12, 2026, Google released a major update to “Gemini 3 Deep Think.” This new version achieved 84.6% on the benchmark test “ARC-AGI-2,” which is designed to present problems that are easy for humans but difficult for AI. In doing so, it outperformed OpenAI’s “GPT-5.2” (52.9%) and Anthropic’s “Claude Opus 4.6” (68.8%). With this result, Gemini 3 Deep Think has reached state-of-the-art performance, particularly in scientific domains.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this major update to “Gemini 3 Deep Think.” Furthermore, I used NotebookLM to generate infographics and presentation slides based on the results.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the full reality of the situation and may contain inaccuracies. I ask that you keep this in mind when referring to the materials.

2023年頃の生成AI黎明期には、詳細な手順を記した長文プロンプトが必要とされ「プロンプトエンジニアリング」というまさに職人技が重要でした。しかし、2025年以降の技術的進展は、これを根本から覆し、単なる「指示の書き手」としての「プロンプト職人」は終焉を迎えています。
この「プロンプト職人の終焉」について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
プロンプトエンジニアリングの終焉!「プロンプト職人」からのパラダイムシフト「DSPy」「APE」「OPRO」を徹底解説！
https://note.com/mbbs/n/n40b492e01bf6
 
 
The End of the Prompt Artisan
In the early days of generative AI around 2023, long and highly detailed prompts outlining step-by-step instructions were considered essential, and “prompt engineering” was regarded as a true artisan skill. However, technological advances since 2025 have fundamentally overturned this premise, bringing an end to the era of the “prompt artisan” as merely a writer of instructions.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this “end of the prompt artisan.” Furthermore, we used NotebookLM to transform the results into infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They may not necessarily reflect actual circumstances and may contain inaccuracies. I ask that you review the materials with this understanding in mind.

フランスのAIスタートアップ企業Mistral(ミストラル)は、米国のハイテク企業に代わるサービスを求める欧州の企業や政府からの需要の高まりに乗って、過去1年間で収益が20倍に増加したと発表しました。
このMistralに関する記事について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
欧州がAlの独立を推進する中、ミストラルの収益は1年で20倍に増加
https://www.ft.com/content/664249e7-e8d5-4425-b397-ad3ed590b305
 
 
French AI Company Mistral’s Revenue Increases 20-Fold in One Year
French AI startup Mistral announced that its revenue has grown twentyfold over the past year, driven by rising demand from European companies and governments seeking alternatives to U.S. high-tech firms.
I asked generative AI to provide an in-depth analysis of articles related to Mistral. Furthermore, we used NotebookLM to transform the results into an infographic and slide presentation.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the full reality. The findings may also contain inaccuracies. I ask that you review the materials with this understanding in mind.

2026年2月12日、中国のスタートアップ企業である智譜AI（Zhipu AI）が発表した最新AIモデル「GLM-5」は、複数のベンチマークでGemini 3.0 ProやGPT-5.2を超えるスコアを記録しており、エージェントとしてWord文書作成などの事務処理を実行することもでき、無料でダウンロード可能なオープンモデルとして公開されています。
米国の輸出規制下でNVIDIA製チップを使わず、ファーウェイ製のハードウェアと独自フレームワークのみで開発され、MoE（混合専門家）アーキテクチャの採用により、巨大なパラメータ数を持ちながら低コストでの推論を実現したということです。
このモデルは、従来の単純なテキスト生成から、AIが自律的に計画・実行を行う「エージェント・エンジニアリング」への転換を象徴していると言えます。
この「GLM-5」について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
2026年02月12日
Gemini 3.0 ProやGPT-5.2に匹敵する中国製AI「GLM-5」が登場、Word文書作成などの事務作業も可能でモデルを自由にダウンロード可能
https://gigazine.net/news/20260212-z-ai-glm-5/
 
Feb 12 2026
中国Zhipu AI、GPT-5に挑む745億パラメータ「GLM-5」を発表
https://tech-noisy.com/2026/02/12/zhipu-glm-5/
 
 
Gemini 3.0 Pro–Level Performance, Rivaling GPT-5.2: China’s AI “GLM-5”
On February 12, 2026, Zhipu AI, a Chinese startup, announced its latest AI model, GLM-5. The model reportedly achieved scores surpassing Gemini 3.0 Pro and GPT-5.2 on multiple benchmarks. In addition to advanced language capabilities, it can function as an agent capable of performing administrative tasks such as creating Word documents. It has been released as a downloadable open model available free of charge.
Developed under U.S. export restrictions without the use of NVIDIA chips, GLM-5 was built using Huawei hardware and Zhipu AI’s proprietary framework. By adopting a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, the model achieves low-cost inference despite its massive parameter count.
This model symbolizes a shift from conventional text generation toward “agent engineering,” in which AI autonomously plans and executes tasks.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of GLM-5. The results were then turned into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. I ask that you review the materials with this understanding.

北海道大学サマーセミナー2026の日程が公開されました。今年は8月22日～25日です。
レベルの高い講義で、ハイブリッド開催（対面及びオンライン）です。
 
サマーセミナー2026の日程
https://www.juris.hokudai.ac.jp/riilp/news/seminar2026.html
 
 
Hokkaido University Summer Seminar 2026
The schedule for the Hokkaido University Summer Seminar 2026 has been announced. This year, it will be held from August 22 to August 25.
The seminar features high-level lectures and will be conducted in a hybrid format (both in-person and online).

2026年2月5日、AnthropicはClaude Opus 4.6をリリースしましたが、これは単なるモデルのアップデートではありませんでした。AIの役割を根本から変えた、つまり「チャットボットに質問する」時代から「AIに仕事を丸投げする」時代へ突入したということです。
リリース当日、ソフトウェア業界の時価総額は数千億ドル規模で蒸発しました。
この「アンソロピック・ショック」と呼ばれる激震について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
Entering the Era of “Handing Work Over Entirely to AI” with Claude Opus 4.6
On February 5, 2026, Anthropic released Claude Opus 4.6. However, this was not merely a routine model update. It fundamentally transformed the role of AI—marking a shift from the era of “asking a chatbot questions” to the era of “handing entire tasks over to AI.”
On the day of its release, the software industry’s total market capitalization reportedly evaporated by hundreds of billions of dollars.
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of this seismic event, now being referred to as the “Anthropic Shock.” Furthermore, we used NotebookLM to turn the results into infographics and slide materials.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the full reality of the situation and may contain inaccuracies. I encourage readers to review the content with this understanding in mind.

OpenAIは2026年2月10日、ChatGPTの「deep research」をアップデートしました。基盤モデルが「GPT-5.2」に更新され、調査対象として接続するアプリや、参照するWebサイトを指定できるようになり、検索の進行状況を別のビューアで追跡できるようになりました。
2025年2月にリリースされたdeep researchは、ChatGPTがWeb上の公開情報を横断的に調査し、情報を整理・要約して、選択したトピックについて構造化された詳細レポートを作成する機能で、これまではo3やo4シリーズのモデルで動作していたということです。
このアップデートについて、生成AIに分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
OpenAI、ChatGPTの「deep research」を強化　GPT-5.2ベースでソース指定が可能に
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/11/news031.html
 
 
ChatGPT “Deep Research” Updated
On February 10, 2026, OpenAI announced an update to ChatGPT’s “deep research” feature. The underlying model has been upgraded to GPT-5.2, and users can now specify which connected apps and websites should be referenced during research. In addition, the progress of searches can be tracked through a separate viewer.
Originally released in February 2025, deep research is a feature that enables ChatGPT to conduct cross-sectional investigations of publicly available information on the web, organize and summarize the findings, and generate structured, in-depth reports on selected topics. Until now, it had been powered by models in the o3 and o4 series.
I asked generative AI to analyze this update. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual conditions and may contain inaccuracies. Please review the materials with this understanding.

Perplexityが2026年2月5日に正式発表した「Model Council」は、同じ質問を複数のフロンティアAIモデルに同時に投げかけ、「シンセサイザーモデル（議長モデル）」がそれぞれの回答を統合して1つの最適な回答を生成するマルチモデル・リサーチ機能です。単一モデルの限界や偏りを克服し、「AIコンセンサス」という新しい信頼性の形を提示するものとして注目を集めています。
Perplexity「Model Council」について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
AI検索プラットフォームPerplexityが発表した新機能「Model Council」：複数モデルの回答を合成し最適な答えを生成
https://www.issoh.co.jp/tech/details/10899/
 
 
Perplexity’s New Feature “Model Council,” Which Brings Together the Wisdom of Multiple AIs
“Model Council,” officially announced by Perplexity on February 5, 2026, is a multi-model research feature in which the same question is posed simultaneously to multiple frontier AI models, and a “synthesizer model” (acting as a chair) integrates their respective responses to generate a single optimal answer. By overcoming the limitations and biases of any single model, it has attracted attention for proposing a new form of reliability—an “AI consensus.”
I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of Perplexity’s “Model Council,” and further had the results turned into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when referring to the materials.

2026年2月8日の衆議院議員選挙における自民党の圧勝は、高市政権に極めて強力な政治基盤をもたらし、経済安全保障を中核に据えた政策パッケージの迅速かつ強力な実行を可能にしました。
高市政権は、「サナエノミクス」の下で「危機管理投資」と「成長投資」をますます加速させるでしょう。特に、経済安全保障推進法の改正やセキュリティ・クリアランス制度の厳格な運用を通じて、AI、量子、宇宙等の特定重要技術分野における国家主導の研究開発と管理体制を強化します。これにより、企業は政府の大型プロジェクトへの参画機会を得る一方で、特許出願非公開制度や厳格化する輸出管理規制といった新たな制約に直面します。
この状況は、企業の知財戦略に根本的な見直しを迫ります。従来のオープンイノベーション一辺倒の戦略は通用せず、技術の特性に応じて「オープン」と「クローズ」を使い分ける、より緻密なオープン・クローズ戦略の再構築が不可欠となります。また、サプライチェーンの寸断、技術流出、コンプライアンス違反といった経済安全保障リスクは、もはや法務部門の課題ではなく、経営レベルで取り組むべき事業継続上の重要リスクとして認識されなければなりません。
企業は、政府資金を活用した研究開発を推進する一方で、成果物の知財に関する厳格な契約条項を遵守する必要があります。企業は知的財産を単なる「権利」ではなく、事業と国家安全保障の双方に貢献する「戦略資産」と位置づけ、経営の中核に据えることが求められます。
①経済安保コンプライアンス体制の確立（守り）、②戦略的知財ポートフォリオの構築（攻め）、③国内外の政策・技術動向を分析するインテリジェンス機能の強化（攻守両面）という3つの柱を統合した、統合的知財戦略の策定と実行が、今後の持続的な成長の鍵を握ることになります。
生成AIに衆議院議員選挙自民党圧勝の企業知財戦略への影響を分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
Impact of the LDP’s Landslide Victory in the House of Representatives Election on Corporate IP Strategy
The Liberal Democratic Party’s landslide victory in the House of Representatives election on February 8, 2026, has provided the Takayichi administration with an exceptionally strong political mandate, enabling the swift and forceful implementation of a policy package centered on economic security.
Under “Sanaenomics,” the Takayichi administration is expected to further accelerate both “crisis-management investment” and “growth investment.” In particular, through amendments to the Economic Security Promotion Act and the strict operation of the security-clearance system, the government will strengthen state-led research and development and governance frameworks in designated critical technology fields such as AI, quantum technologies, and space. As a result, while companies will gain opportunities to participate in large-scale government projects, they will also face new constraints, including the non-publication system for patent applications and increasingly stringent export-control regulations.
These developments compel a fundamental reassessment of corporate intellectual property strategies. A one-sided reliance on open innovation is no longer viable; instead, companies must rebuild more sophisticated open-and-close strategies that selectively balance openness and secrecy according to the nature of each technology. Moreover, economic security risks—such as supply-chain disruptions, technology leakage, and compliance violations—must no longer be treated as mere legal or compliance issues. They must be recognized as critical business-continuity risks to be addressed at the management level.
While promoting R&D through government funding, companies must also strictly comply with contractual provisions governing the intellectual property arising from such projects. Intellectual property should no longer be viewed merely as a set of “rights,” but rather positioned as a “strategic asset” that contributes simultaneously to business competitiveness and national security, and placed at the core of corporate management.
The key to sustainable growth going forward will be the formulation and execution of an integrated intellectual property strategy that unifies three pillars:
(1) the establishment of an economic security compliance framework (defense),
(2) the construction of a strategic IP portfolio (offense), and
(3) the strengthening of intelligence capabilities to analyze domestic and international policy and technological trends (both offense and defense).
I asked a generative AI to analyze the impact of the Liberal Democratic Party’s landslide victory in the House of Representatives election on corporate intellectual property strategies. The results were further processed using NotebookLM to create infographics and presentation slides.
Please note that the research and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies; readers are advised to review the content with this in mind.

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は2026年2月3日、生成AIの業務利用において企業が直面しやすい法的課題を整理した「法と技術の検討委員会報告書 II - AI利用に関するユースケース -」を公開しました 。
多くの企業で「情報漏洩」や「著作権侵害」への懸念から、生成AIの利用が一律に禁止されたり、活用が進まない現状があります 。本報告書は、こうした過度な萎縮を解消し、現行法の枠組みの中で合理的にAIを活用するための判断基準を示しています 。
1. 個人データの入力は「一律禁止」する必要はない
これまで多くの組織で「生成AIへの個人情報入力は禁止」というルールが設けられてきました。しかし本報告書では、技術的特性や契約条件（学習データに利用されない設定など）を踏まえれば、一定の条件下で個人データを入力することは個人情報保護法上、適法に行いうるとの見解を示しています 。
具体的には、Gemini、ChatGPT、Microsoft 365 Copilotといった代表的なサービスについても、適切な条件下であれば入力が可能であると整理されており、既存の社内ルールの再検討を促す内容となっています 。
2. 著作権侵害リスクは「生成物の確認」よりも「使い方」で低減する
AI生成物が既存の著作権を侵害していないか、その全てを人の目で確認することは、AIの性能向上に伴い現実的ではなくなりつつあります 。
報告書では、事後的な生成物の確認に依存するのではなく、「生成AIの使い方（プロンプト設計など）」や「社内ルールの整備」といった利用プロセスに注力することこそが、著作権侵害リスクを相当程度低減させる合理的かつ実効性のある対策であると提言しています 。
3. 「恐れて使わない」から「賢く管理して使う」へ
本報告書は、生成AIを無条件に推奨するものでも、逆に一律に制限するものでもありません 。リスクを過度に恐れるのではなく、適切なガバナンスの下で生成AIを「道具」として使いこなすための指針となるものです 。
社内ガイドライン策定の重要な参考資料となるでしょう。
 
『法と技術の検討委員会報告書Ⅱー AI 利用に関するユースケースー』
https://www.jdla.org/about/lawtechcommittee/
 
 
Is the “Ban on Entering Personal Data into Generative AI” Up for Review?
On February 3, 2026, the Japan Deep Learning Association (JDLA) released “Report of the Committee on Law and Technology II – Use Cases for AI Utilization”, which organizes the legal issues that companies commonly face when using generative AI in business operations.
In many companies, concerns over information leakage and copyright infringement have led to blanket bans on generative AI or have significantly slowed its adoption. This report seeks to alleviate such excessive caution by presenting criteria for the rational use of AI within the framework of existing laws.
1. Entering personal data does not need to be “uniformly prohibited”
Until now, many organizations have adopted rules stating that “inputting personal information into generative AI is prohibited.” However, the report explains that, depending on technical characteristics and contractual conditions (such as settings that prevent inputs from being used for training), entering personal data may be conducted lawfully under the Act on the Protection of Personal Information.
Specifically, the report clarifies that even widely used services such as Gemini, ChatGPT, and Microsoft 365 Copilot may allow such inputs under appropriate conditions. This perspective encourages companies to reconsider their existing internal rules.
2. Copyright risk is reduced more effectively by “how AI is used” than by “checking outputs”
As AI performance improves, it is becoming increasingly unrealistic to manually review all AI-generated outputs to confirm that they do not infringe existing copyrights.
Rather than relying on ex post verification of generated content, the report recommends focusing on how generative AI is used—including prompt design—and on establishing internal usage rules. These measures are presented as rational and effective ways to significantly reduce copyright infringement risks.
3. From “not using AI out of fear” to “using it wisely through proper management”
The report neither unconditionally promotes generative AI nor advocates for uniform restrictions. Instead, it offers guidance on how to manage risks appropriately and use generative AI effectively as a tool under proper governance.
It will serve as an important reference when formulating internal corporate guidelines.

「そーとく日記」に、2026年02月04日、『除くクレームで進歩性が認められた審決・判決の検討(5)「レーザ加工装置」事件（令和3(行ケ)10111、無効2019-800068、特許3935188）』がアップされました。除くクレームで進歩性が認められたとされる事例を検討した5回目（最終回）です。
Anthropicが2026年2月5日に発表した「Claude Opus 4.6」は、法律実務に特化したベンチマーク「BigLaw Bench」において、90.2%という非常に高いパフォーマンスを記録し、訴訟およびトランザクション（契約実務）タスクにおいて、40%の項目で満点（完全一致）を獲得、法律事務所のジュニア・アソシエイトと競合できるレベルの、高精度なリーガル推論能力を示唆し、法務・リーガルAIの分野で話題となっています。
この「Claude Opus 4.6」に、「そーとく日記」の記事、及び、審査基準改定情報を読み込ませ、「そーとく日記」著者の懸念がこの審査基準改定で払拭されるかを検討させました。（論説、及び、PPT資料）レベルの高い分析だと思いました。
さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
そーとく日記　2026年02月04日
除くクレームで進歩性が認められた審決・判決の検討(5)「レーザ加工装置」事件（令和3(行ケ)10111、無効2019-800068、特許3935188）
https://thinkpat.seesaa.net/article/517627112.html
 
 
Letting Claude Opus 4.6 Analyze an Article from “Sōtoku Diary”
On February 4, 2026, Sōtoku Diary published the article titled
“Examination of Decisions and Judgments in Which Inventive Step Was Recognized Based on Disclaimer Claims (5): the ‘Laser Processing Apparatus’ Case (Reiwa 3 (Gyo-Ke) 10111, Invalidity Case No. 2019-800068, Patent No. 3,935,188).”
This was the fifth and final installment in a series examining cases in which inventive step was found to be present despite the use of disclaimer claims.
“Claude Opus 4.6,” announced by Anthropic on February 5, 2026, recorded an exceptionally high performance score of 90.2% on BigLaw Bench, a benchmark specialized for legal practice. It achieved perfect scores (exact matches) on 40% of the items in litigation and transactional (contract) tasks, demonstrating a level of highly accurate legal reasoning that can compete with junior associates at law firms. As a result, it has attracted significant attention in the legal and legal-AI communities.
I provided Claude Opus 4.6 with the Sōtoku Diary article as well as information on the recent revisions to the examination guidelines, and asked it to assess whether the concerns raised by the author of Sōtoku Diary would be resolved by those guideline revisions. I found the resulting analysis—at the level of an academic commentary and presentation materials—to be of a very high standard.
I further had the results converted into infographics and slide materials using NotebookLM.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect actual circumstances, and may contain inaccuracies. Readers are advised to consult the materials with this in mind.

世界経済フォーラム年次総会2026において行われたセッション「日本の転換点」が、テレ東BIZ のYouTubeチャンネル「日本は変わるか？ダボス会議ノーカット【豊島晋作のテレ東ワールドポリティクス】 - YouTube」で公開されました。
登壇者および司会者は以下の通りです。
司会 (Moderator)
• Gideon Rachman
    ◦ フィナンシャル・タイムズのチーフ外交コメンテーター。
パネリスト (Panelists)
• 片山さつき (Satsuki Katayama)
    ◦ 日本の財務大臣。
• Kevin Rudd
    ◦ 元オーストラリア首相、現駐米オーストラリア大使。
• 森田隆之 (Takayuki Morita)
    ◦ NEC（日本電気）会長。
• Mazan Deweiser
    ◦ Hikma Pharmaceuticals　副会長。
 
片山大臣は、高市首相が衆議院の解散を発表し、「3つの主要政策（three major policies）」を国民の選択に委ねると宣言したことを紹介しています。
高市政権の政策の根幹は、「責任ある積極財政（responsible and proactive public finances）」を通じて「強い日本経済」を実現することにあり、これまでのコスト削減型のデフレ経済から、大胆な投資と生産性向上によって主導される「ダイナミックな成長志向型経済」への転換を目指していることを説明しています。投資家の日本への関心を高める十分な話のようでした。
NECの森田隆之会長は、日本のAI戦略には独自の強みと好機があると語りました。そして、これらの強みを活かし、デジタルインフラ（電力や水を含む）の整備において政府がリーダーシップを発揮し、官民が連携して投資を行うことで、日本は世界的な競争力を維持・強化できるとの期待を示しました。
このダボス会議セッションの内容について、生成AIに深掘りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。
 
 
「日本は変わるか？ダボス会議ノーカット【豊島晋作のテレ東ワールドポリティクス】 - YouTube」
https://www.youtube.com/watch?v=Bou7c3eI7sc
 
 
Davos Session “Japan at a Turning Point”
The session titled “Japan at a Turning Point,” held at the World Economic Forum Annual Meeting 2026, has been released on TV Tokyo BIZ’s YouTube channel, “Will Japan Change? Davos Forum Uncut [Shinsaku Toyoshima’s TV Tokyo World Politics].”
The speakers and moderator were as follows:
Moderator

• Gideon Rachman
  • Chief Foreign Affairs Commentator at the Financial Times

Panelists

• Satsuki Katayama
  • Minister of Finance of Japan
• Kevin Rudd
  • Former Prime Minister of Australia; currently Australian Ambassador to the United States
• Takayuki Morita
  • Chairman of NEC Corporation
• Mazan Deweiser
  • Vice Chairman, Hikma Pharmaceuticals

Minister Katayama noted that Prime Minister Takaichi had announced the dissolution of the House of Representatives and declared that the public would be asked to decide on “three major policies.”
She explained that the core of the Takaichi administration’s policy agenda is to achieve a “strong Japanese economy” through “responsible and proactive public finances.” This represents a shift away from the past cost-cutting, deflationary economic model toward a dynamic, growth-oriented economy driven by bold investment and productivity gains. Her remarks appeared sufficient to raise investor interest in Japan.
Takayuki Morita, Chairman of NEC, stated that Japan’s AI strategy has distinctive strengths and opportunities. He expressed the view that by leveraging these strengths, with the government demonstrating leadership in the development of digital infrastructure (including power and water) and by promoting public–private investment, Japan can maintain and further enhance its global competitiveness.
The content of this Davos session was analyzed in depth using generative AI. The results were then turned into infographics and presentation slides using NotebookLM.
Please note that the analyses produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials.