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研修２　２０１８年ごろ（４年前）所感

・お金もらって機械学習による特許検索や特許審査の「教師あり学習」の教師をやりたい。
ＩＰＣつかったespasnetもＳＴＮも、３７条についても経験がある。
名大さんの大学入試問題集（国語）をとかせるのよりずっとやりがいがあるとおもう。
そうすると審査の自動化にも使えるだろうし、事前審査も楽になるだろう。
特許だからこそ言語がほぼ統一されているのとパラグラムごとに【】をつかっていることにより大分楽に学習できるはず
　
・でもそれって商標登録で発生したランダム発生物の出願によるパテントトロール行為にも悪用できる？
実際出願料を支払える会社がいるのならかなり触法可能性？ある。
化合物ライブラリをつかったコンビナトリアル合成ケミストリでデータずらっと並べて出されるとかありそう。それはＡＩ創作に著作権を与えるかの議論でもでてきたことだが。
やはりＡＩでのビッグデータ評価利用においては「選別判断」をする人的労力を無視することができない。

・教師付学習については上のとおり。
・強化学習はＲＴＡのＴＡＳでよくみかけるやつだけど、場合によっては量子コンピューターなみのマシンパワーが必要
・やはり知的財産分野のＡＩは出願側では検討されている。庁側（審査側）はどうなんだろう。

・化学分野ではあたりまえにブラックボックスたる化学反応の入出力をパラメータで表現している。それを利用すれば人工知能のうち有用な学習済みモデルのプログラム特許もコアとなるパラメータを羅列した特許範囲により独占できるであろう。ただし、その場合はベンダーとクライアントのどちらが特許権者となるべきか。著作権のＡＩ著作と同様、貢献度が難しい問題になると思う。
おそらく従前の職務著作・職務発明のような、取り決めが個人に有利にはたらかない状態のままだと、日本のクリエイティビティの発展が抑制される。