スタートアップｘ知財の世界で生きる弁理士。ピクシーダストテクノロジーズ（社長特命担当＜知財,法務,広報,人事）＜特許事務所＜リコー＜上智。個人の意見を呟きます。好き＝Apple、西武ライオンズ、漫画、アニメ、ボドゲ、ロードバイク、ガジェット、Leica.
Tokyo
Joined March 2010
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世界獲って！
✨スポンサー紹介✨
知財系アームレスラーの木下和可子選手のスポンサーの皆様が決定しました。
ご支援いただいた皆様、ありがとうございます🙌
知財業界の皆様で、木下選手の活躍を祈りましょう🙏
fujipfirm.com/kinoshita-spon…
確かに「ブランド」の話はほとんどできなかった。AIから入ると、ブランドまで距離遠すぎるんですよね。AIの登場前から「ブランド」はずっと大事な存在だったので、AI固有の話ではないんですよね。
第三回、木本さんと本来話そうと言ってたネタです♪
ようやく到達笑
ーー
今回は、以下の命題を考察していきます。
”優れたイノベーション、技術や特許が、どのようにして「顧客視点の競争優位」に転化していくのか”
”優れた技術とブランドの関係は、どうなっているのか。どうなるのが理想的な勝ちパターンなのか”
これは、僕が前職ナノテクスタートアップ時代から、経営者として２０年以上考え続けてきた命題で、膨大なメモが残っています。それらを今回、棚卸してAIで整理したら、ある程度結論が出ました（笑）。
AI時代恐るべし（笑）。
技術系企業の経営者や、技術・知財部門のリーダー、および、技術経営を志す方に、ぜひ読んでいただきたいと思って、書いています。お読みいただいたら、ぜひ感想などお寄せ下さるとうれしいです。ディスカッションしたい、という方は、お気軽にHPからお問い合わせください。
ブランドは「選ばれ続ける理由」の蓄積である｜選ばれ続ける知財経営③――商標を守るだけでは、ブランドは守れない。顧客の期待と信頼を企業価値に変える知財経営｜楠浦崇央／発明塾 塾長 & TechnoProducer CEO @kusukusu105 note.com/kusuura/n/n34c8eed6…
AI Native知財：楠浦崇央さん（TechnoProducer株式会社 CEO／発明塾 塾長）- AIは平均値に寄せる。外れ値は人間に寄る。 ｜木本大介 @kakisukeko16 note.com/daisuke16/n/n8e8c5b…
森田さんは分かって言ってるだろうけど、「作るとダメになる」ことを知った上で作るのが大事。ガバナンス上、必要な機能もある。知っていれば、守備範囲の広い機能でコーポレートを回そうとするはずなので、連動喪失は最小限で済む。この思想下でできた知財部は、いわゆる知財部とは非なるものだろう。
この、知財部の名前、大喜利、SNSじゃなくて、貸会議室で缶チューハイ片手にテロップとマジック持ってやりたいｗ
@kakisukeko16 さんと話そうと思ってて話せなかったことを連載で書いていきます（笑）
書きおわったら、また話しましょう（笑）
知財とは「選ばれる理由」である｜選ばれ続ける知財経営①――特許を守ることから、顧客が選び続ける理由をつくることへ｜楠浦崇央／発明塾 塾長 & TechnoProducer CEO @kusukusu105 note.com/kusuura/n/n6640b5f1…
もう、次の企画考えましょうｗ
@kakisukeko16 さんと話そうと思ってて話せなかったことを連載で書いていきます（笑）
書きおわったら、また話しましょう（笑）
知財とは「選ばれる理由」である｜選ばれ続ける知財経営①――特許を守ることから、顧客が選び続ける理由をつくることへ｜楠浦崇央／発明塾 塾長 & TechnoProducer CEO @kusukusu105 note.com/kusuura/n/n6640b5f1…
インピーダンスは、価値判断の軸として見ると良いかも。インピーダンスが低いほど、人間的価値が上がる。物事のインピーダンスと人間的価値は、反比例する。
@kakisukeko16 （木本）さんとの対談で僕が紹介したアンソロピックの論考。
「AI型（Claude-shaped）」問題は、AIにやらせる。
そうでないものは、人間がやったほうが効率的。
とてもわかりやすく書かれているので、AI時代に自分の仕事、組織の仕事がどうなるか、どうすべきか考えたい方は必読なのかなと。
＝＝要点
「Claude-shaped science」では、AI（Claude）と人間の研究者の間にある「インピーダンス・ミスマッチ（需要と能力の不一致）」を解消するために、双方の得意分野に基づいた役割分担が整理されています。
1. AI（Claude）の役割
・AIは「概念的な深み」の探求よりも、圧倒的な処理スピード・広範な知識・計算とコードの構築に強みを持っています。
・「AI型（Claude-shaped）」問題の発見と計算: 数学・物理・情報科学などの手法を使えば解決できるにもかかわらず、分野を跨ぐため知られていなかった計算やアルゴリズムの適用を一挙に行うこと。
大量の論文・データ・コードの超高速処理: 数学や統計の知識を駆使し、異言語・異環境の既存コードの移植や新規ツール開発を短時間でこなすこと。
・断片化した学術知識の統合（凸包 / Convex Hull の穴埋め）: 物理学の手法を遺伝学、生態学、言語学、経済学などに転用するなど、異なる分野間に存在する未接続の領域（隙間）を結び付けること。
2. 人間の役割
・人間は作業的な計算やコード記述から解放され、「問いの設定」「価値の判断」「検証」という本質的な知的作業に集中します。
・問題意識と「テイスト（センス・価値判断）」の提供: 膨大な計算結果の中から、単なる計算速度向上ではなく「科学的に何が新しく、何が本当に面白いのか」という価値を判断すること。
・ドメイン専門知識に基づく「導き（ステアリング）」: AIが出した技術的に正しいだけの結果を、その学問分野が真に重視している問いや実践的な課題へと方向修正・アライメントすること。
・成果の厳密な検証とファクトチェック: AIの「不完全な状態での勝利宣言」や計算結論の誤りを見抜き、図や証明の妥当性を人間自身の目で確認・精査すること。
・異分野間・人間同士のファシリテーション: AIの専門外の出力を他のドメイン専門家にも伝わる言葉に翻訳し、協働プロジェクトを成立させる橋渡しを行うこと。
●まとめ（新しい分業の姿）
AIを「人間のやり方を真似させる助手」として使うと手がかかり（インピーダンス・ミスマッチ）が生じますが、AIを「広範な知識と高速計算・ツール構築を担うエンジン」とし、人間が「概念的思考・問いの質・専門領域への架け橋」を担うことで、従来では不可能だったスピードと規模で科学研究が進むようになります。
anthropic.com/research/claud…
さすがに早すぎる。
リードで頭一杯で、アイドリングしてました、ワタシクはw
先ほどまで配信していた @kakisukeko16 との対談で話していた「オモロい」を深掘りした記事を書きました（笑）
セミナー出た方は、ぜひ！
AIに任せてよい問題、任せてはいけない問題――「何がオモロい？」が重要になる理由｜楠浦崇央／発明塾 塾長 & TechnoProducer CEO @kusukusu105 note.com/kusuura/n/nd8a0d52d…
KIMOTO Daisuke｜スタートアップx知財x広報x法務｜this is startup retweeted
本日16時！
note.com/tokkyo_ai/n/n9e7051…
リーガルテック社のAI Native知財企画。10月は、楠浦崇央さん（TechnoProducer株式会社 代表取締役／発明塾 塾長） @kusukusu105 と。テーマは検討中ですが、「エンジニア目線のAI Native知財」を掘り下げたいなー。
#リーガルテック #Tokkyo_ai #AI_Native知財
本日 16:00からです！
AI→発明→事業→社会
note.com/tokkyo_ai/n/n9e7051…
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