翻訳コラム

AI関連発明の出願件数が伸びている。あらためてここでAI関連発明とはどのようなものか説明する。
様々なデータを入力してAIがディープラーニング(深層学習)を行い、学習済みモデルが作成される。新規なデータが入力された際に、この学習済モデルをもとに判断がされる。
簡単な例では、多種類の動物画像を入力し、学習済モデルを作成し、新たに動物画像が入力された場合に、動物の種類が判定される
(出典 「AI関連技術に関する事例の追加について」特許庁)。https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf

この資料に掲載されている事例「事業計画支援装置」を挙げる。
ある商品の売上げ予測を行うために、過去の類似商品の「広告活動データ、言及データ(ウエブ上の記事、SNSやブログでの評価など)、売上数により学習済みモデルを作成する。今回売り上げ予測を行う商品の広告活動データ、言及データを入力して売上予測を行うことにより、在庫数に基づく生産計画を早期に行うことができる。

The number of applications for AI-related inventions is increasing. I will once again explain AI-related inventions.
Various kinds of data are input for AI to perform deep learning in order to prepare learned models. Newly input data is judged based on these learned models.
I would like to illuminate this using a simple example.
Various kinds of animal images are input into AI to prepare learned models, in order to have AI evaluate the types of newly input animal images.
(Source: “Newly Added Case Examples for AI-related Technologies” by JPO).
https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei/jirei_tsuika.pdf

This paper lists an example of a “business plan design apparatus”.
In order to predict sales of a certain product, a learned model is prepared based on “advertisement data, reference data (such as online articles, evaluations posted on social media or blogs, etc.), and sales quantities of similar products in the past. Advertisement data and reference data of a product whose sales are to be predicted are input in order to predict sales and formulate a production plan based on its inventory at an early stage.