Passa al contenuto
Italiano
お問い合わせ

Notion AI e il brevetto US 12,688,361: query per database dal linguaggio naturale

Picture of Takefumi Sugiura
[Commento di un consulente in brevetti] Analisi del brevetto fondamentale di Notion AI (US12,688,361) | La struttura delle rivendicazioni relative alla generazione di query per database a blocchi a partire dal linguaggio naturale

«Da questo spazio di lavoro, riassuma le questioni emerse nel verbale del mese scorso» — Quando si pone questa richiesta a Notion AI, si ottiene una risposta accompagnata da un link alla pagina di riferimento. Questa sequenza di operazioni è stata registrata come brevetto statunitense il 21 luglio 2026.US 12.688.361; il titolo dell’invenzione è «Machine learning based question and answer (Q and A) assistant».

Nel presente articolo citeremo la rivendicazione 1 di questo brevetto riportandola fedelmente dal testo originale e la analizzeremo scomponendola nei suoi elementi costitutivi. Per le aziende che integrano l’intelligenza artificiale generativa nei propri prodotti, ciò dovrebbe costituire un punto di riferimento concreto per valutare «fino a che punto occorre descrivere un concetto affinché sia brevettabile» e «quali elementi omettere per uscire dall’ambito di protezione del brevetto».

💡 Punto chiave: il presente articolo costituisce la parte dedicata alle spiegazioni dettagliate della serie sui brevetti di Notion. Per un’analisi dell’intero portafoglio, si prega di consultare «La strategia brevettuale di Notion (Introduzione)».

Dati bibliografici | Di che tipo di brevetto si tratta

Numero di brevetto US 12.688.361
Denominazione dell’invenzione Assistente
per domande e risposte (Q&A) basato sull’apprendimento automatico
Richiedente Notion Labs, Inc.
Numero di domanda / Data di deposito 18/634.357 / 12 aprile 2024
Data di registrazione 21 luglio 2026
Numero di rivendicazioni 20
Domanda internazionale corrispondente WO 2025/216752 (data di priorità: 12 aprile 2024)

Il periodo trascorso dalla presentazione della domanda alla registrazione è stato di circa 2 anni e 3 mesi. Si tratta di uno dei brevetti registrati più recenti da parte di Notion e rappresenta un elemento fondamentale delle funzionalità di intelligenza artificiale dell’azienda. È stata presentata anche una domanda internazionale PCT con la stessa data di priorità, il che suggerisce che si stia valutando un’espansione all’estero per questa tecnologia.

Funzionalità corrispondente | «Q&A» di Notion AI

Questo brevetto riguarda una funzionalità che, quando si pone una domanda in linguaggio naturale relativa all’intero spazio di lavoro, individua le informazioni pertinenti e fornisce una risposta sotto forma di testo corredato di link alle fonti. L’abstract (sintesi) recita quanto segue:

US 12.688.361 Riassunto (citazione dal testo originale)

Un sistema di gestione dei contenuti multimodale dotato di una struttura dati basata su blocchi può includere un motore di assistenza per domande e risposte (Q&A). Il motore di assistenza Q&A è in grado di acquisire un prompt in linguaggio naturale, che può essere tokenizzato per generare un insieme di token di origine dati e un insieme di token di parametri. Un token di parametro all’interno dell’insieme dei token di parametro può indicare una proprietà di un blocco nella struttura dati basata su blocchi. Una rete neurale addestrata può accettare i token della fonte di dati e/o i token di parametro come input per generare una query eseguibile sulla struttura dati basata su blocchi.

Il punto fondamentale risiede nel fatto che il sistema non invia direttamente il linguaggio naturale all’LLM affinché fornisca una risposta, bensì lo converte prima in una «query» da eseguire sulla struttura dei dati. Questo aspetto costituisce il punto cruciale ai fini della tutela dei diritti.

Testo originale della rivendicazione 1 (citazione letterale)

L’ambito di protezione del brevetto è definito dal testo delle rivendicazioni. Di seguito si riporta innanzitutto il testo originale così com’è.

US 12,688,361 Ambito di protezione del brevetto - Rivendicazione 1 (citazione del testo originale)

Uno o più supporti di memorizzazione non transitori e leggibili da computer, contenenti istruzioni ivi registrate, in cui le istruzioni, quando eseguite da almeno un processore di dati di un sistema informatico, inducono il sistema informatico a: acquisire, tramite un controllo di input di un’interfaccia utente grafica (GUI) associata a un motore di domande e risposte (Q&A) per un sistema di gestione dei contenuti multimodale dotato di una struttura dati a blocchi, un prompt in linguaggio naturale; tokenizzare il prompt in linguaggio naturale per generare un insieme di token di origine dati e un insieme di token di parametro, in cui un token di parametro nell’insieme dei token di parametro è indicativo di una proprietà del blocco nella struttura dati a blocchi; utilizzando l’insieme dei token di origine dati e l’insieme dei token di parametro, eseguire una rete neurale addestrata per generare una query strutturata in modo da operare sulla struttura dati a blocchi; far sì che la query generata venga eseguita sulla struttura di dati basata su blocchi per generare un insieme di risultati; e utilizzando l’insieme di risultati, generare e visualizzare, tramite l’interfaccia grafica utente (GUI), una visualizzazione comprendente un elemento dell’insieme di risultati, mediante: la generazione di un riferimento navigabile relativo a un elemento dell’insieme di risultati presente nell’insieme stesso; generando una descrizione che comprende il riferimento navigabile; e mentre si visualizza il controllo di input per accettare un secondo prompt in linguaggio naturale, e in risposta al rilevamento di un’interazione dell’utente con il riferimento navigabile, facendo sì che l’interfaccia grafica (GUI) visualizzi il contenuto di un blocco nella struttura dati a blocchi, in cui il blocco corrisponde all’elemento dell’insieme dei risultati.

Analisi degli elementi costitutivi | Scomposizione in sei elementi

Per leggere una rivendicazione in modo pratico, è fondamentale scomporla in base ai singoli requisiti costitutivi. La presente rivendicazione può essere suddivisa nei seguenti sei elementi:

Requisito Contenuto (analisi in lingua giapponese)
A (Premessa) Si tratta di un sistema di gestione dei contenuti multimodale dotato di una struttura dati a blocchi
B (Input) Acquisizione di prompt in linguaggio naturale tramite i controlli di input dell’interfaccia grafica (GUI) dell’assistente Q&A
C (Scomposizione) Si procede alla tokenizzazione del prompt, generando token relativi alle fonti dei dati e token relativi ai parametri.
Inoltre, i token relativi ai parametri indicano le proprietà dei blocchi
D (Generazione) Eseguire la rete neurale addestrata utilizzando entrambi i token e generare una query che operi su una struttura dati a blocchi
E (Esecuzione) Eseguire tale query sulla struttura dei dati per ottenere un insieme di risultati
F (Presentazione) Generare una citazione navigabile a partire dal set di risultati e creare e visualizzare una narrazione che la includa.
Inoltre, mantenendo visibile il campo di immissione per l’inserimento della domanda successiva, cliccando sulla citazione si visualizzi il contenuto del blocco corrispondente

Suggerimenti pratici (come interpretare gli elementi costitutivi): in linea di principio, l’efficacia del diritto di brevetto si estende solo alle realizzazioni che soddisfano tutti gli elementi da A a F (regola di tutti gli elementi). In altre parole, se manca anche un solo elemento, in linea di principio non si configura una violazione. Quando si esamina un brevetto di un’altra società, il modo corretto di interpretarlo non è chiedersi «se è simile», ma «se sono presenti tutti gli elementi».

L’idea tecnica che questa rivendicazione intende tutelare

Analizzando la questione nel dettaglio, risulta chiaro che questa rivendicazione non mira a proteggere semplicemente la «creazione di risposte tramite un LLM». Ciò che viene tutelato è una sequenza di operazioni che collega i seguenti tre punti:

① Tradurre il linguaggio naturale in una «query» (requisiti C e D)

Ciò che la rete neurale genera non è una risposta, bensì una query. Inoltre, tale query è limitata a operare su strutture di dati a blocchi, anziché su un SQL generico.Anche il fatto di suddividere il prompt in «quali dati esaminare (token della fonte dei dati)» e «in base a quali attributi filtrare (token dei parametri)» rappresenta una progettazione che si discosta dalla semplice ricerca.

② Incorporare la fonte nella risposta (prima parte del requisito F)

All’interno del testo esplicativo generato vengono inserite citazioni cliccabili. Si tratta di una soluzione pratica che consente di risalire alla fonte, in risposta al punto debole delle IA generative, ovvero gli «errori plausibili».

③ Possibilità di verificare le fonti senza interrompere la conversazione (seconda parte del requisito F)

Sebbene spesso venga trascurato, è presente la limitazione secondo cui «il campo di immissione per la domanda successiva deve rimanere visibile». L’esperienza utente (UX) stessa, che garantisce che la conversazione non venga interrotta per la verifica delle fonti, è integrata nei requisiti costitutivi.

Il punto di vista del consulente in materia di brevetti: allo stato attuale, sia negli Stati Uniti che in Giappone è difficile ottenere un brevetto basandosi esclusivamente sull’idea astratta di «risposta fornita dall’IA». Questa rivendicazione supera il livello dell’idea astratta descrivendo in modo concreto la struttura dei dati, la sequenza di elaborazione e il comportamento della schermata.Si tratta di un esempio pratico di come redigere una domanda quando si valutano le richieste relative all’IA generativa.

Punti chiave dell’ambito di protezione | Tre limitazioni che sembrano restrittive

Questa rivendicazione contiene diverse limitazioni che restringono l’ambito di protezione. Se si intende valutare, dal punto di vista di un’altra azienda, se sia possibile «eluderla», occorre prestare attenzione ai seguenti tre punti.

Limitazione Significato pratico
Si tratta di una struttura dati di tipo a blocchi L'ambito è limitato ai sistemi in cui i dati sono gestiti a livello di blocchi. I sistemi di gestione documentale generici, che gestiscono i dati a livello di file o di record, potrebbero non rientrare in tale presupposto
Generazione ed esecuzione di query Una configurazione che si limiti a estrarre frammenti di documenti tramite ricerca vettoriale e a trasmetterli a un LLM (tipico RAG) potrebbe non corrispondere al flusso “generare una query ed eseguirla sulla struttura dei dati”
Apertura della fonte lasciando visualizzato il campo di immissione Un’implementazione in cui il clic sulla fonte comporti il passaggio a un’altra schermata potrebbe non soddisfare questo requisito

Nota: quanto sopra costituisce esclusivamente un’analisi generale basata sul testo della rivendicazione 1.Nella valutazione effettiva della violazione, si procede a una valutazione complessiva che include le altre rivendicazioni (in questo caso, tutte e 20), le descrizioni contenute nella descrizione tecnica, le argomentazioni avanzate nel corso del procedimento di deposito (dotto di estinzione) e l’eventuale applicabilità della dottrina dell’equivalenza. Non è possibile giungere a una conclusione di non violazione sulla base delle sole informazioni contenute nel presente articolo.

Perché è formulata come «rivendicazione relativa a supporti di memorizzazione»?

La presente rivendicazione 1 non inizia né con un «metodo» né con un «sistema», bensì con «One or more non-transitory, computer-readable storage media» (uno o più supporti di memorizzazione non transitori e leggibili da computer). Si tratta di una formulazione comunemente utilizzata nella prassi statunitense.

Le rivendicazioni relative ai supporti di memorizzazione (rivendicazioni CRM) presentano le seguenti caratteristiche:

  • Possono essere trattate come invenzioni relative a «oggetti»: nel caso delle rivendicazioni relative a metodi, può sorgere il problema della difficoltà di accertare una violazione diretta da parte di un singolo soggetto quando più soggetti si dividono l’elaborazione (attuazione frazionata). Le rivendicazioni relative a supporti di memorizzazione rappresentano una forma che consente di aggirare facilmente tale questione.
  • Il termine “non-transitory” (non transitorio) è obbligatorio: negli Stati Uniti, il segnale di trasmissione in sé non è considerato oggetto di protezione brevettuale. Se tale termine non viene inserito, la domanda potrebbe essere respinta per mancanza di ammissibilità dell’oggetto.
  • Facilita la definizione dell’atto di distribuzione dei prodotti software: è possibile fare riferimento come oggetto della rivendicazione al supporto su cui è registrato il programma o al materiale distribuito stesso.

Suggerimenti pratici (uso differenziato delle tipologie di rivendicazioni): anche in Giappone è prassi comune presentare domande di brevetto combinando «metodi», «sistemi (apparecchiature)», «programmi» e «supporti di registrazione».Nel caso di invenzioni in cui l’elaborazione è suddivisa tra server e client, come nel caso del SaaS, è fondamentale scegliere con attenzione le tipologie di rivendicazioni, tenendo presente a quale soggetto si riferisce l’atto descritto, poiché ciò influisce sulla facilità di esercizio dei diritti in futuro. Per ulteriori dettagli, si prega di consultare anche la mappa delle funzionalità dei prodotti SaaS.

Suggerimenti per la pratica in Giappone | Come redigere le invenzioni di tipo RAG

Numerose aziende giapponesi stanno sviluppando sistemi che consentono di effettuare ricerche nei documenti aziendali tramite l’intelligenza artificiale — il cosiddetto RAG (Ricerca, Ampliamento e Generazione). Di seguito vengono sintetizzati i suggerimenti pratici che si possono trarre da questo brevetto.

① Non è sufficiente che «l’IA risponda»

Anche nell’esame giapponese, la conformità ai requisiti di invenzione (articolo 2, paragrafo 1, della Legge sui brevetti) e il carattere di innovatività rappresentano i principali ostacoli. Una struttura basata esclusivamente sulla formulazione di domande in linguaggio naturale a cui l’IA risponde presenta già numerosi precedenti tecnici, rendendo difficile l’ottenimento del brevetto. I casi tipicamente soggetti a rigetto nei brevetti software sono stati sintetizzati nell’articolo “I 5 motivi più comuni di rigetto dei brevetti software”.

② Inserire l’unicità della struttura dei dati della propria azienda

Proprio come in questo brevetto, che si basa su una “struttura dati a blocchi”, includere nelle rivendicazioni il modo specifico in cui i dati sono gestiti nel proprio prodotto rende più facile evidenziare la differenza rispetto alla tecnica anteriore. Sebbene l’ambito di protezione risulti più ristretto, in questo modo si garantisce una copertura completa dell’implementazione specifica della propria azienda.

③ Anche il comportamento dell’interfaccia utente (UI) e dell’esperienza utente (UX) può costituire un requisito essenziale

Una delle opzioni più efficaci consiste nell’inserire come requisito il comportamento visualizzato sullo schermo, ad esempio «aprire la fonte lasciando visibile il campo di immissione». Considerando insieme l’elaborazione tecnica e il comportamento dello schermo, si ottiene un diritto che rispecchia fedelmente la realtà dell’implementazione.

④ Il momento del deposito della domanda deve precedere l’implementazione

La data di deposito della presente domanda è il 12 aprile 2024. Si tratta del periodo in cui le varie aziende stavano lavorando per integrare le funzionalità di IA generativa nei propri prodotti. Una volta rilasciata e resa pubblica una funzionalità, in linea di principio il suo contenuto perde la novità. È una regola fondamentale presentare la domanda prima del rilascio. Le modalità di organizzazione del calendario sono illustrate nella “Guida completa al processo di deposito dei brevetti per sistemi e software”.

Domande frequenti (FAQ)

D. Questo brevetto è valido anche in Giappone?

R. No. L’efficacia dei diritti di brevetto è indipendente per ciascun Paese (principio di territorialità). Il brevetto US 12,688,361 ha efficacia solo per l’attuazione all’interno degli Stati Uniti.Tuttavia, è stata presentata una domanda internazionale PCT (WO 2025/216752) con la stessa data di priorità, per cui è possibile che vi sia una domanda di estensione in vari paesi, tra cui il Giappone. Il termine per l’estensione in Giappone è previsto per ottobre 2026 circa.

D. Il sistema RAG della Sua azienda rientra nell’ambito di applicazione di questo brevetto?

A. A meno che non svolga attività commerciali negli Stati Uniti, non è necessario preoccuparsi direttamente di questo brevetto. Qualora si operi negli Stati Uniti, La invitiamo a verificare, confrontando l’implementazione con i requisiti, se soddisfa tutti i punti da A a F della rivendicazione 1.In particolare, i tre punti seguenti potrebbero costituire elementi determinanti ai fini della valutazione: «struttura dati a blocchi», «generazione ed esecuzione di query» e «visualizzazione della fonte mantenendo il campo di immissione». Per una valutazione specifica, La invitiamo a consultare un consulente in brevetti.

D. Il termine «tokenizzazione» ha lo stesso significato del tokenizzatore utilizzato nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)?

A. Il testo della rivendicazione afferma che vengono generati «token di origine dati» e «token di parametri»; si può quindi interpretare che si riferisca a un’elaborazione che non si limita alla semplice suddivisione di stringhe di caratteri, ma che le classifica in base al loro ruolo semantico. Il significato esatto del termine va interpretato alla luce delle definizioni contenute nella descrizione e della storia della domanda di brevetto.

D. È possibile ottenere un brevetto in Giappone per funzioni che utilizzano l’IA generativa?

A. Gli esempi di brevetti concessi sono in aumento. L’elemento chiave non è l’utilizzo dell’IA in sé, bensì la capacità di descrivere in modo concreto quali dati vengono elaborati, in che modo e quali problemi vengono risolti. Le differenze nelle prassi di esame tra Giappone, Stati Uniti ed Europa vengono illustrate nel confronto tra casi di brevetti relativi ad agenti di IA e le relative prassi di esame.

Riepilogo

Il brevetto US 12,688,361 descrive una sequenza di operazioni che consiste nel «trasformare il linguaggio naturale in una query, elaborarla in una struttura dati a blocchi e presentare la risposta, corredata di link alla fonte, senza interrompere la conversazione».Il punto fondamentale nella progettazione di questa rivendicazione risiede nel fatto che la concretezza è garantita non dall’IA generativa in sé, ma dall’integrazione di una struttura dati specifica del prodotto e del comportamento dell’interfaccia utente.

Per le aziende che stanno valutando la possibilità di proteggere con un brevetto le funzionalità di IA generativa, questo caso costituisce un punto di riferimento utile per valutare «fino a che punto occorre descrivere i dettagli in modo concreto affinché la domanda venga accolta».

Consulenza presso lo studio di proprietà intellettuale Evorix

Evorix (evorix.jp) si occupa di domande di brevetto nei settori dell’IA generativa, RAG e SaaS, nonché di analisi di compatibilità con i brevetti di terzi. Rispondiamo a richieste quali: «La funzione di IA della nostra azienda è brevettabile?» o «La nostra soluzione non viola questo brevetto di terzi?». Non esiti a contattarci tramite il modulo di contatto.

Note relative al presente articolo: il presente articolo costituisce una spiegazione di carattere generale basata sulle informazioni relative ai brevetti resi pubblici al luglio 2026. Le rivendicazioni e i riassunti citati si basano sulle informazioni contenute nelle banche dati pubbliche; tuttavia, l’ambito dei diritti è determinato in via definitiva dall’originale depositato presso l’USPTO e dall’iter della domanda.Le analisi e le spiegazioni contenute nel presente articolo costituiscono una sintesi volta a facilitare la comprensione e non definiscono l’ambito di protezione dei diritti. Il presente articolo non esprime alcuna conclusione in merito all’esistenza o meno di una violazione né alla validità del brevetto, né garantisce l’esito di singoli casi. Si prega di avvalersi della consulenza di esperti per le decisioni aziendali.

Fonte

Takefumi Sugiura, consulente in brevetti

AUTORE / Autore

Takefumi Sugiura (SUGIURA Takefumi)

Studio di proprietà intellettuale EVORIX (EVORIX) – Consulente in proprietà industriale e rappresentante legale

Assiste clienti operanti in un’ampia gamma di settori, tra cui IT, produzione, start-up, moda e sanità, in ogni fase, dalla presentazione delle domande di brevetto, marchio, disegno e modello e diritto d’autore fino ai procedimenti di ricorso e alle cause per violazione.È inoltre esperto in strategie di proprietà intellettuale nei settori all’avanguardia quali AI, IoT, Web3 e FinTech. Membro di diverse associazioni, tra cui l’Ordine dei Patentisti del Giappone, l’Associazione Asiatica dei Patentisti (APAA) e l’Associazione Giapponese dei Marchi (JTA).