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Di seguito sono riportati i casi di brevetti relativi alla tecnologia dei “prompt per l’IA” depositati e registrati in Giappone negli ultimi cinque anni (principalmente dal 2019 al 2024).Sono state prese in esame le invenzioni relative al concetto di “prompt” in senso lato, quali la progettazione di prompt in linguaggio naturale (prompt engineering) e i prompt per la generazione di immagini; i dati relativi al richiedente, al numero di brevetto (numero di pubblicazione/numero di registrazione), alla denominazione dell’invenzione e alla descrizione sintetica (caratteristiche ed effetti relativi al prompt) sono stati organizzati in forma tabellare.
Indice
| Numero di pubblicazione/brevetto | Denominazione dell’invenzione | Richiedente (azienda/persona fisica) | Sintesi (caratteristiche ed effetti della tecnologia dei prompt) |
|---|---|---|---|
| Brevetto n. 7628640 (registrato) | Sistema di controllo per velivoli senza pilota | SoftBank Group Corp. | Sistema che genera programmi operativi per velivoli senza pilota tramite intelligenza artificiale generativa. L’intelligenza artificiale analizza le istruzioni fornite dall’utente in linguaggio naturale per generare il programma operativo del drone. Inoltre, rileva le emozioni dell’utente dall’espressione facciale e dalla voce, regolando dinamicamente i modelli comportamentali di più droni e le impostazioni della telecamera in base a tali emozioni. Ciò consente un volo autonomo flessibile, adattato alla situazione e alle emozioni dell’utente. |
| Brevetto n. 7628332 (registrato) | Metodi di supporto alle vendite, sistemi di supporto alle vendite, ecc. | Life Design Partners Co., Ltd. | Sistema di supporto alle vendite che genera automaticamente esempi di discorsi di vendita adatti ai clienti che non hanno ancora concluso un contratto. Prevedendo i fattori determinanti per la conclusione del contratto tramite un modello di apprendimento automatico basato sulle informazioni relative alle caratteristiche del cliente, crea un prompt da inserire in un modello linguistico su larga scala (LLM) per generare esempi di discorsi di vendita. Ciò consente di proporre in modo efficiente discorsi di vendita in linea con le caratteristiche di ciascun cliente. |
| Brevetto n. 7624108 (registrato) | Apparecchio per l’elaborazione delle informazioni | Nikkei Inc. | Sistema di generazione di domande e risposte che sfrutta i contenuti degli articoli di giornale. I dati del testo dell’articolo, insieme alle domande e alle istruzioni per le risposte basate su tali contenuti, vengono inseriti come prompt in un modello linguistico, in modo che l’intelligenza artificiale generi coppie di domande e risposte relative al contenuto dell’articolo. Le domande generate vengono visualizzate nella schermata del paywall dell’articolo, con l’effetto di suscitare l’interesse dei lettori ponendo loro domande relative al contenuto dell’articolo. |
| Brevetto n. 7606028 (registrato) | Dispositivo di elaborazione delle informazioni, metodo di elaborazione delle informazioni, programma | Rakuten Group, Inc. | Sistema di generazione di sintesi delle recensioni dei prodotti. Si immettono come prompt nell’intelligenza artificiale generativa più testi pubblicati dagli utenti per generare un testo di sintesi.Il prompt include informazioni sul rapporto tra valutazioni positive e negative, in modo da controllare che la proporzione di contenuti positivi e negativi nel riassunto risultante sia equivalente a quella dei post originali. In questo modo si ottiene un riassunto che mantiene l’equilibrio delle valutazioni dei post originali e gli utenti possono comprendere il contenuto tramite un riassunto imparziale, anziché dover leggere un gran numero di recensioni. |
| Brevetto n. 7586386 (registrato) | Sistema di supporto alla redazione di documenti relativi ai brevetti | Resonac Co., Ltd. | Sistema di supporto alla redazione di documenti di risposta (memorie) alle domande di brevetto. Il sistema prevede l’inserimento di una richiesta (prompt) contenente la notifica dei motivi di rigetto in un modello linguistico su larga scala (LLM) addestrato su criteri di esame, linee guida e giurisprudenza, per generare automaticamente una bozza di risposta. Inoltre, è strutturato in modo tale da generare una bozza della notifica stessa tramite un altro LLM addestrato sui dati relativi alla cronologia della domanda. L’obiettivo è quello di alleggerire il carico di lavoro dei responsabili della proprietà intellettuale e di ottimizzare la gestione delle procedure di esame dei brevetti. |
| Brevetto n. 7597971 (registrato) | (Denominazione sconosciuta: Sistema di generazione di nomi di servizi) Denominazione provvisoria | SoftBank Group Corp. | Sistema che crea nomi di servizi sulla base delle emozioni dell’utente e delle informazioni aziendali. Rileva lo stato emotivo dell’utente dall’espressione facciale e dalla voce, genera un prompt combinandolo con parametri quali il settore, il target di riferimento e il contenuto del servizio, lo inserisce nell’LLM e genera proposte di nomi.Inoltre, verifica automaticamente la registrabilità dei nomi generati nei vari paesi e l’eventuale violazione di marchi registrati, visualizzandone un elenco. Ciò consente di ottenere in modo efficiente nomi di servizi originali, in grado di suscitare emozioni e privi di problemi dal punto di vista dei diritti di proprietà intellettuale. |
| Brevetto n. 7607892 (registrato) | Sistema di assistenza all’assistenza | Zero One Co., Ltd. | Sistema di creazione automatica di piani di assistenza. Utilizzando come dati di input le esigenze della persona assistita e della sua famiglia, nonché le sfide e gli obiettivi necessari per realizzarle, si inserisce nel modello di linguaggio grande (LLM) una richiesta (prompt) che ne tiene conto, generando così una bozza di piano di assistenza.Includendo nel prompt anche i requisiti di attuazione, quali durata, frequenza e scadenze, si ottengono le informazioni relative al piano fornite dall’LLM. Poiché è in grado di proporre automaticamente piani di assistenza concreti in linea con le esigenze degli utenti, il sistema contribuisce a supportare le attività dei responsabili dell’assistenza e simili. |
| Brevetto n. 7620369 (registrato) | (Denominazione sconosciuta: Sistema di generazione di messaggi e avatar dialogici) Denominazione provvisoria | I'mbesideyou Co., Ltd. | Sistema di generazione di messaggi per avatar che interagiscono con l’utente. La cronologia dei messaggi delle conversazioni passate con l’utente viene inserita nell’LLM come prompt per generare nuovi messaggi di risposta; tuttavia, i messaggi più vecchi di una certa data vengono sintetizzati e inclusi nel prompt.Inoltre, compressione i messaggi più datati in sintesi più brevi consente di ottenere una generazione di dialoghi efficiente ed efficace anche in presenza di limitazioni relative alla lunghezza del prompt. Grazie a questa soluzione, è possibile mantenere la qualità delle risposte conservando le informazioni rilevanti anche in presenza di una cronologia di conversazioni estesa. |
| Brevetto giapponese n. 2024-120131 (pubblicato) | Dispositivo di generazione di immagini, dispositivo di supporto alla creazione di prompt, programma, ecc. | Tavern Co., Ltd. | Sistema che costruisce prompt per la generazione di immagini con il supporto dell’utente. È costituito da un server per la generazione di immagini di sfondo illustrate e da un terminale utente; al terminale utente vengono presentati diversi tag di situazione tra cui scegliere. Viene automaticamente creato un prompt contenente gli elementi corrispondenti ai tag selezionati e, sulla base di esso, l’IA di generazione delle immagini produce l’immagine di sfondo.L’utente deve semplicemente scegliere i tag che si adattano alla composizione e all’atmosfera desiderate per ottenere facilmente un prompt appropriato e poter generare l’immagine desiderata anche senza alcuna conoscenza di arte. |
| Brevetto n. 7575148 (registrato) | Metodo di elaborazione delle informazioni, programma e sistema di elaborazione delle informazioni | Cloud Shift Co., Ltd. | Tecnologia di prompt engineering nell’ambito dello sviluppo di sistemi. Le informazioni relative alla definizione dei requisiti dei sistemi aziendali (casi d’uso, ecc.) e alla progettazione di base (schermate, funzionalità, specifiche del database, ecc.) vengono organizzate in un elenco gerarchico; vengono poi convertite automaticamente in formati Markdown o JSON, facilmente interpretabili dai modelli linguistici di grande scala (LLM), per generare e inviare i prompt; infine, il codice sorgente ottenuto dai modelli LLM viene associato alla struttura gerarchica in questione e sottoposto a controllo di versione.Si prevede che questa invenzione consenta di integrare e utilizzare i modelli linguistici su larga scala in tutte le fasi, dalla definizione dei requisiti alla codifica, riducendo drasticamente il carico di lavoro nello sviluppo dei sistemi. |
*Tra i termini sopra indicati, «Pubblicazione di domanda di brevetto» si riferisce alla pubblicazione della domanda (pubblicazione della domanda di brevetto), mentre «Brevetto n. XX» si riferisce al bollettino dei brevetti (brevetto registrato). Il [numero†Ln-Lm] riportato nelle citazioni indica le informazioni sulla fonte (dati equivalenti a J-PlatPat, articoli di analisi dei brevetti, ecc.).
Tra gli esempi riportati nell’elenco sopra riportato, illustreremo in dettaglio i punti salienti dell’invenzione, le caratteristiche tecniche e gli effetti concreti relativi a cinque casi rappresentativi particolarmente degni di nota.
Il brevetto n. 7597971, ottenuto dal Gruppo SoftBank, riguarda un’invenzione che crea il nome di servizio ottimale sulla base delle emozioni dell’utente e dei parametri aziendali.Ad esempio, analizza lo stato emotivo attuale dell’utente (gioia, rabbia, tristezza, ecc.) sulla base della sua espressione facciale e del tono di voce, quindi combina tale stato emotivo con le informazioni fornite dall’utente – quali il settore di riferimento, il target di riferimento e il contenuto del servizio – per generare una frase di prompt (istruzione).Inserendo tale prompt in un modello linguistico su larga scala (LLM), si ottengono come output i nomi candidati per il servizio. Inoltre, il sistema verifica automaticamente se i nomi generati siano registrabili come denominazioni commerciali nei vari paesi e se non violino diritti di marchio esistenti, presentando i risultati sotto forma di elenco.
La particolarità di questa invenzione risiede nell’integrazione tra la proposta creativa di nomi da parte dell’IA e la verifica legale. Essendo in grado di generare automaticamente nomi unici che riflettono le emozioni dell’utente e, al contempo, di verificare istantaneamente la disponibilità dei nomi candidati, il sistema consente di ottimizzare le attività di branding.Ad esempio, qualora l’utente manifesti emozioni positive, il sistema propone nomi di servizi che trasmettono un’impressione positiva in linea con tali emozioni, verificando al contempo che tali nomi non entrino in conflitto con marchi esistenti; ciò consente di ottenere in breve tempo denominazioni che soddisfano sia i requisiti estetici che quelli di legalità.
Il brevetto n. 7606028 detenuto da Rakuten Group è un’invenzione che garantisce l’equilibrio delle informazioni durante la sintesi automatica di numerose recensioni degli utenti. Nello specifico, raccoglie una grande quantità di recensioni e commenti di valutazione da parte degli acquirenti di un determinato prodotto e li inserisce tali e quali come prompt in un’intelligenza artificiale generativa (modello linguistico su larga scala) per generare un testo di sintesi.Il punto fondamentale in questo caso è l’istruzione fornita al prompt di **«creare un riassunto che rifletta fedelmente il rapporto tra contenuti positivi e negativi presenti nei testi pubblicati»**.In altre parole, se l’insieme delle recensioni originali contiene per metà valutazioni positive e per metà valutazioni negative, l’intelligenza artificiale generativa viene controllata in modo tale che anche nel testo di sintesi generato il rapporto tra espressioni positive ed espressioni negative sia approssimativamente di 1:1.Ciò è espressamente indicato anche nella rivendicazione del brevetto, dove si afferma di «ottenere un riassunto del testo del post regolato in modo da rispecchiare il rapporto tra elementi positivi e negativi».
Grazie a questa caratteristica tecnica, si evita una distorsione delle valutazioni nel riassunto, ottenendo così un riassunto imparziale e affidabile. Di norma, nel caso di prodotti con un numero elevato di recensioni positive, anche il riassunto tende ad assumere un tono positivo; tuttavia, poiché la presente invenzione mantiene intenzionalmente tale proporzione, l’utente è in grado di cogliere l’equilibrio tra opinioni positive e negative semplicemente leggendo il riassunto.Di conseguenza, i consumatori possono ottenere una sintesi accurata che integra sia le opinioni positive che quelle negative sul prodotto, evitando al contempo la fatica di leggere tutte le lunghe recensioni.
Il brevetto n. 7620369 della startup I'mbesideyou riguarda una tecnologia per chatbot (avatar di conversazione) in grado di gestire in modo efficiente lunghe cronologie di conversazione. La novità risiede nel fatto che, pur conservando un’enorme quantità di messaggi passati tra l’utente e l’IA dell’avatar, i messaggi più vecchi vengono automaticamente sintetizzati e inclusi quando vengono utilizzati come prompt per un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).Ad esempio, mentre i messaggi relativi agli scambi più recenti vengono inseriti per intero nel prompt, i log passati più datati vengono sintetizzati in forma concisa; l’algoritmo è inoltre progettato in modo tale che più un messaggio passato è datato, più la sintesi risultante sarà breve e compressa.In questo modo si ottiene un equilibrio che consente di contenere la lunghezza complessiva del prompt (numero di token) senza compromettere le informazioni storiche rilevanti. Il modello linguistico su larga scala (LLM) genera un nuovo messaggio di risposta utilizzando come input il prompt contenente la cronologia sintetizzata.
Grazie a questa tecnica, si ottiene l’effetto di mantenere la pertinenza e la qualità delle risposte anche quando l’IA di chat sostiene conversazioni di lunga durata. Sebbene i modelli linguistici su larga scala presentino un limite massimo di lunghezza dell’input, la presente invenzione supera tale vincolo attraverso il prompt engineering, che seleziona e comprime i log passati.Di conseguenza, anche in conversazioni con l’utente che si protraggono per 100 turni, poiché gli argomenti precedenti vengono sintetizzati in modo conciso e vengono mantenuti solo i punti salienti, l’IA è in grado di fornire continuamente risposte appropriate nel rispetto del contesto. Si tratta di un miglioramento estremamente utile per le chat di lunga durata e per i bot di assistenza clienti.
La domanda di brevetto n. 2024-120131 di Tavern Co., Ltd. riguarda un’invenzione che aiuta anche i principianti a creare facilmente prompt per l’IA di generazione di immagini. In questo sistema, un server IA che genera immagini di sfondo illustrative e il terminale dell’utente comunicano in rete.Sul terminale dell’utente vengono preventivamente **presentati numerosi tag (parole chiave) quali «nel bosco», «tramonto» o «stile fantasy», e l’utente deve semplicemente selezionare quelli che corrispondono all’immagine desiderata. I tag selezionati vengono inviati al server, dove viene automaticamente composto un prompt che incorpora gli elementi corrispondenti**.Ad esempio, selezionando il tag «tramonto», nel prompt verrà inserita una frase del tipo «Sotto il cielo del tramonto...». Successivamente, sulla base di tale prompt, viene eseguita l’intelligenza artificiale per la generazione di immagini (ad esempio, un modello di generazione di sfondi per la realtà aumentata) e viene prodotta un’immagine di sfondo conforme alle richieste.
Il vantaggio di questa invenzione consiste nel fatto che anche chi non è esperto di arte può ottenere immagini generate di alta qualità tramite operazioni intuitive. Non è necessario elaborare e inserire il prompt da zero sotto forma di testo, poiché l’operazione tramite interfaccia grafica (GUI) consistente nella selezione dei tag genera automaticamente il testo appropriato in background, riducendo così notevolmente l’onere a carico dell’utente.I tag sono disponibili in una vasta gamma di aspetti, quali composizione, punto di vista, atmosfera ed elementi narrativi; è sufficiente che l’utente selezioni le parole chiave più vicine all’immagine che ha in mente affinché venga completato un prompt dettagliato che rifletta tali elementi.Di conseguenza, è possibile far disegnare dall’IA generativa illustrazioni di sfondo esattamente come desiderato anche senza conoscenze specialistiche, il che contribuisce ad abbassare la soglia di accesso alla progettazione dei prompt nei settori dello sviluppo di videogiochi e della produzione di illustrazioni.
Il brevetto n. 7575148, la cui concessione è stata resa nota da Cloud Shift nell’ottobre 2024, riguarda una metodologia di prompt engineering finalizzata all’integrazione dei modelli linguistici su larga scala (LLM) nel processo di sviluppo software.In questa invenzione, innanzitutto tutti i documenti di sviluppo, quali i documenti di definizione dei requisiti e di progettazione di base dei sistemi aziendali, vengono suddivisi in voci dettagliate (nodi) e gestiti in modo gerarchico.Il contenuto di ciascun nodo (ad esempio: specifiche delle schermate o delle API) viene automaticamente convertito in un formato facilmente interpretabile dall’LLM (come Markdown o JSON) e, per ciascun nodo, vengono emessi in sequenza dei prompt che inducono l’LLM a fornire spiegazioni e a generare codice.Il codice sorgente parziale ottenuto dall’LLM viene archiviato collegandolo alla gerarchia dei documenti originali e viene sottoposto a controllo di versione. Grazie a questa generazione automatica di prompt 1-a-N e alla gestione integrata del codice, il codice dell’intero sistema viene generato mantenendo la coerenza.
L’efficacia di questa tecnologia di prompt risiede nel drastico miglioramento della produttività nello sviluppo di sistemi su larga scala. Mentre in passato i programmatori scrivevano il codice parte per parte leggendo il documento dei requisiti, grazie alla presente invenzione i prompt ottimizzati vengono creati automaticamente a partire dalle informazioni di progettazione e la generazione e l’integrazione del codice procedono in blocco, consentendo così una drastica riduzione dei tempi di sviluppo.Infatti, la società Cloud Shift ha dichiarato che, grazie a questa tecnologia, intende sfruttare efficacemente i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) dalla definizione dei requisiti fino ai test, con l’obiettivo di ridurre notevolmente il lavoro manuale.In sintesi, si tratta di un caso degno di nota che dimostra come, affidando gran parte dello sviluppo del sistema all’intelligenza artificiale tramite un uso sapiente del prompt engineering, gli ingegneri umani possano concentrarsi sulla progettazione d’insieme e sulla messa a punto finale, aprendo la strada a una possibile innovazione del processo stesso di sviluppo del software.
Materiali di riferimento e fonti: Il contenuto degli esempi di brevetti sopra citati si basa su sintesi, rivendicazioni e articoli di analisi del settore dei brevetti tratti da pubblicazioni e annunci di brevetti resi pubblici nelle banche dati fornite dall’Ufficio Brevetti (ad esempio J-PlatPat). È possibile consultare il testo delle pubblicazioni e i disegni su J-PlatPat utilizzando i rispettivi numeri di brevetto o di pubblicazione.Inoltre, potrà essere utile come riferimento anche il caso di esame n. 38 pubblicato dall’Ufficio Brevetti, relativo al “Metodo di generazione di testi per prompt”. Come illustrato sopra, in Giappone negli ultimi anni sono state depositate e brevettate numerose invenzioni incentrate sui prompt per l’IA generativa; da ciò si evince la tendenza delle aziende a cercare di ampliare l’ambito di applicazione dell’IA attraverso soluzioni innovative nella progettazione dei prompt.
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Takefumi Sugiura (SUGIURA Takefumi)
EVORIX (Studio di proprietà intellettuale) – Consulente in brevetti, rappresentante legale
Assistiamo clienti in un’ampia gamma di settori — tra cui IT, produzione, startup, moda e sanità — in ogni fase, dalla presentazione delle domande di brevetto, marchio, disegno industriale e diritto d’autore fino ai procedimenti di ricorso e alle cause per violazione.È inoltre esperto in strategie di proprietà intellettuale relative a settori all’avanguardia quali l’intelligenza artificiale (AI), l’Internet delle cose (IoT), il Web3 e il FinTech. È 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).