【G検定】進歩性とは？特許のハードル「容易に思いつかない」をわかりやすく解説
2026年6月26日
特許審査で最も多くの出願が引っかかるといわれるのが「進歩性」のハードルです。既存技術と違う(新規性がある)だけでは足りず、「その分野の専門家でも容易には思いつかない」ことまで求められます。AI関連発明では、この進歩性をどう示すかが特許戦略の核心になります。
【G検定】新規性とは？特許の基本要件とAI関連発明での注意点をわかりやすく解説
2026年6月26日
どんなに優れた発明でも、出願前に世の中に知られてしまっていたら特許は取れません。この「まだ誰にも知られていないこと」を求める要件が新規性です。論文やソースコードの公開スピードが速いAI分野では、新規性はとくに注意が必要なテーマになっています。
【G検定】レイヤー正規化とは？バッチ正規化との違いとTransformerで使われる理由
2026年6月26日
ニューラルネットワークの学習を安定させる「正規化」には、いくつかの流儀があります。この記事では、TransformerやRNNで標準的に使われる「レイヤー正規化」を取り上げ、有名なバッチ正規化と何が違うのかを丁寧に解説します。
【G検定】発明とは？特許法の定義とAIが生み出す発明の扱いをわかりやすく解説
2026年6月26日
「発明」という言葉は日常でも使いますが、特許法では厳密な定義があり、その定義を満たさなければ特許は取れません。そしていま、AIが自律的に技術的アイデアを生み出す時代を迎え、「AIの発明は発明なのか」という根本的な問いが投げかけられています。
【G検定】バッチ正規化とは？学習を安定・高速化する定番手法をわかりやすく解説
2026年6月26日
ディープラーニングの学習を安定させ、速くする——その定番テクニックがバッチ正規化（Batch Normalization）です。「ミニバッチ単位で平均0・分散1にそろえる」というシンプルな処理がなぜ効くのか、内部共変量シフトという鍵となる概念とともに、弱点や代替手法まで含めて解説します。