毎日、作成AIのニュースが流れてきますが、チャットGPTで、特許請求の範囲が作成できるか入力してみました。
（発明の内容）
セルフうどんとかで、天ぷらを自分で取って、レジに進んでお会計するときがあると思いますが、その取った天ぷらを自動で認識して、いくらになるかを自動で計算して支払するという発明を考えたのですけど、以下のように入力しました。
（高山）
顧客が取った天ぷらを画像認識して、どの天ぷらをどれだけ取ったかを認識し、支払がいくらになるかを自動で判断する発明を考えたのですが、特許請求の範囲をどのような記載にしたらいいですか。
（チャットGPT）
理解しました。以下は、顧客が取った天ぷらを画像認識して支払金額を自動的に判断する装置に関する特許請求の範囲の例文です。
「以下の範囲を含む、画像認識技術を用いた天ぷらの支払金額判断装置に関する特許を主張することを申請する。
1．顧客が取った天ぷらを撮影するカメラ。
2．撮影された天ぷらの画像を解析するための画像処理装置。
3．画像解析に基づいて、取った天ぷらの種類と量を認識するための天ぷら認識装置。
4．顧客が取った天ぷらの種類と量に応じて、自動的に適切な価格を計算するための計算装置。
5．顧客が支払う方法を選択できるようにするための支払い方法選択装置。
6．支払いが完了したことを示すための支払い完了表示装置。
7．撮影された天ぷらの画像を用いて、統計情報を作成するための統計情報記録装置。」
以上が特許請求の範囲の例文ですが、実際には詳細な仕様書や発明のポイントを考慮し、専門家に相談することをお勧めします。
（高山)
この発明に近い過去の特許文献はありますでしょうか。
（チャットGPT）
過去の特許文献を検索するには、以下の手順をお勧めします。
各国の特許庁の特許データベースを検索する。
国際特許出願（PCT出願）のデータベースを検索する。
Google Patents、Espacenetなどのオンライン特許データベースを検索する。
以下は、各国の特許庁のウェブサイトです。
米国特許商標庁（USPTO）: https://www.uspto.gov/
欧州特許庁（EPO）: https://www.epo.org/
日本特許庁（JPO）: https://www.jpo.go.jp/
中国国家知識産権局（CNIPA）: http://english.sipo.gov.cn/
また、以下のような過去の特許文献が関連している可能性があります。
US20170191036A1: 顧客が取った食品の種類と量を認識して、自動的に支払金額を計算する方法とシステムに関する特許文献。
JP2014255466A: 飲食物の種類と量を認識して、自動的に支払金額を計算する方法とシステムに関する特許文献。
CN106414426A: 飲食物の写真を撮影して、自動的に支払金額を計算する方法とシステムに関する特許文献。
これらの文献は、あくまで例であり、実際には特許請求の範囲や発明の詳細によって異なる場合があります。したがって、専門家に相談して、より詳細な情報を得ることをお勧めします。
（高山)
「撮影された天ぷらの画像を解析するための画像処理装置」ですが、明細書で、実施可能要件を満たすために、どのような説明を行えばよろしいですか。
（チャットGPT）
「撮影された天ぷらの画像を解析するための画像処理装置」において、実施可能性を担保するためには、以下のような説明が必要となります。
1. 解析対象とする画像データの形式や解像度についての詳細な説明
2. 画像処理アルゴリズムの説明。画像解析に使用するアルゴリズムについて、選択理由やその詳細、精度の向上に向けた改善点などを説明することが必要です。
3. 画像処理装置の構成要素についての説明。例えば、カメラやセンサー、画像処理チップ、メモリなどの構成要素がある場合、それぞれの役割や連携方法などを詳細に説明する必要があります。
4. 画像解析結果の出力方法についての説明。例えば、支払金額や数量を表示するディスプレイの構成や、情報の送信方法などがある場合、それぞれの機能や仕組みを説明する必要があります。
以上の点を明確に記載し、実施可能性を担保することが重要です。また、特許出願にあたっては、弁理士のアドバイスを仰ぐことをお勧めします。
（高山)
その画像処理のアルゴリズムについて、もう少し詳しく教えて下さい。
（チャットGPT）
「撮影された天ぷらの画像を解析するための画像処理装置」において、画像処理アルゴリズムの選択は非常に重要です。以下に、代表的な画像処理アルゴリズムとその特徴について説明します。
1. 特徴量抽出アルゴリズム
画像から特徴的な点や線を抽出し、それをもとに画像の解析を行うアルゴリズムです。代表的なものには、SIFT、SURF、ORBなどがあります。これらのアルゴリズムは、天ぷらの揚げた油の模様や天ぷらの形状など、天ぷら画像の特徴的な部分を抽出するのに有効です。ただし、天ぷらの揚げた油の模様や天ぷらの形状が大きく異なる場合には、認識率が低下する可能性があります。
2. ニューラルネットワークアルゴリズム
ディープラーニングに代表されるニューラルネットワークを用いたアルゴリズムです。ニューラルネットワークは、画像の特徴を自動的に学習することができ、天ぷら画像の認識には非常に有効です。ただし、学習データの量や品質によっては、過学習や誤認識の問題が発生する可能性があります。
3. テンプレートマッチングアルゴリズム
あらかじめ用意された天ぷらの画像をテンプレートとして用い、撮影された天ぷら画像との類似度を計算するアルゴリズムです。これにより、天ぷらの形状や色合い、大きさなどを基準として、天ぷら画像の認識を行うことができます。ただし、テンプレートマッチングによる認識精度は、天ぷらの種類や個数が増えるにつれて低下する可能性があります。
以上のように、天ぷらの画像解析には様々なアルゴリズムがあります。実際の装置に適したアルゴリズムを選択し、認識精度を向上させることが重要です。
（高山コメント）
どうですかあ
内容の正確さや良い悪いは別として、このような回答が得られるのでしたら、弁理士の仕事は、恐ろしく近い将来、それも、1，2年後でしょうね、今までやっていたような仕事の仕方では役に立たなくなり、いずれは、弁理士の仕事は、ほとんど、AIに置き換わり、弁理士は要らなくなる時代も来るのでしょうね（笑）。
特許調査のAI化も進んでいると思いますが、このチャットGPTの回答にあるように、発明を構成要件で理解しているわけですから、ぞれぞれの構成に近い特許文献を抽出することも可能でしょうね。
弁理士の仕事にプライドをお持ちの方も多いと思いますし、私自身もそうですけど、残念ながら、これが現実ですね。
ちなみに、先行技術の特許文献はデタラメです（笑）。
じゃあ、人間しか出来ないことをとかって、議論にいつもなりますが、そうじゃないですよ。
早く、こういう便利なAIツールを正々堂々と使えるようになって、それを使いこなして、もっと生産性を高めて、短時間と低コストで、弁理士業務を提供できるようになりたいと私は感じますね。
昔の例で言えば、手めくりで特許調査していたのが、データベースでの調査に置き換わったり、書籍で、技術内容を調査していたのが、インターネットでの技術内容の調査に置き換わったのと同じことで、ある程度、明細書の下構成をチャットGPTが作ってという時代になるでしょうね。
ああ、秘密保持がどうとか、そんなことは、おいといてくださいね。すぐに、そういうことばかり言う人がいますが、それは、本質的な問題ではないでしょ。
ちなみに、上記発明は、私が考えた発明ですので。
