［ＡＩ×ネットワーク］の特許戦略について
現在、ユーザは、５Ｇ／６Ｇ／無線ネットワーク／光ネットワークのような次世代通信インフラを介して、人工知能としての生成ＡＩにアクセスし、様々な知識を得ることができるようになってきました。
しかしながら、ＡＩとネットワークとが融合した技術までは、まだ十分に発展してきていないと思います。
これからは、ＡＩに何を掛けるか？（ＡＩ×？）を競う時代になってくると思われます。
その代表的なものとして、「ＡＩ×ネットワーク」があり、例えば「ＡＩ駆動型ネットワーク」や「ＡＩ分散ネットワーク」のような新たな技術領域が、特許出願の主戦場となってくると思われます。
この融合領域で勝つための特許戦略について、発明抽出の観点を考えてみました。
- 狙うのは「境界線」にある
ＡＩとネットワークとを結びつける接点部分に、工夫した点が有るか否かを検討してください。
第１に、ＡＩから見た、ネットワークにおける訓練（学習）データ、対象（入力）データ、プロンプト、通信制御を検討することができます。
第２に、ネットワークから見た、ＡＩの分散協調を検討することがきます。 - エッジＡＩ
全てを大規模なＬＬＭで処理するのではなく、階層化された末端のエッジ（縁）ＡＩの挙動を検討することできます。
エッジＡＩは、端末に近いエッジでＡＩ処理を実行するものであって、リアルタイム性とプライバシー保護を両立させることが鍵となります。 - ＡＩネットワーク・オーケストレータ
ＡＩによって、通信トラフィックに応じた制御をワークフロー（例えば動的リソース割当て）を記述したプロンプトを、複数のＡＩを連携させるオーケストレータに指示します。
このとき、各ＡＩが、ネットワークの各要素を制御するものであり、オーケストレータのワークフローに従って、ネットワーク全体が制御されるような技術です。 - ＡＩモデルの分散化
ＡＩモデルを１か所の生成ＡＩに収集させて訓練することなく、ネットワーク上にあえてモデルの更新値のみを分散させて共有するような技術も想定できます。
従来、ビジネスモデルの特許明細書は、「如何に概念的に書いて、具体的に書かないか」を追求されているような気がします。
概念的に含めることが、訴訟に強いと思われていることが、一理あるのかもしれません。
日本では、そのようなビジネスモデル特許思考が強すぎるように思います。
一方で、特に米国のＡＩ企業の特許明細書は、かなり技術的に深く記載した明細書が多いように感じます。
個人的には、ＡＩ×ネットワークにおける「技術的根拠」を、明細書の中で明確に言語化する必要があると思っています。