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日本国内AI提示词相关近期专利案例调查

Picture of 弁理士 杉浦健文

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近5年AI提示相关专利案件列表

以下是近五年（主要是2019年至2024年）在日本申请注册的与“AI提示”技术相关的专利案件摘要。针对与广义“提示”相关的发明，如自然语言提示设计（提示工程）、图像生成提示等，以表格形式组织申请人、专利号（公开号/登记号）、发明名称、摘要（与提示相关的特征和效果）。

<标题> <正文>

*其中，“未审专利公开”表示公开出版物（申请公开），“专利号○○”表示专利公开（注册专利）。引文中的[Number†Ln-Lm]表示来源信息（J-PlatPat 等效数据、专利分析文章等）。

著名代表案例详（5例）

从上面的列表中，特别值得注意的5个代表性案例详细说明发明的要点、技术特点以及具体效果。

SoftBank Group Corp. – 根据用户情绪生成服务名称的系统（专利号 7597971）

软银集团获得的第7597971号专利是一项根据用户的情绪和业务参数创建最佳服务名称的发明。例如，它从用户的面部表情和语气中分析用户当前的情绪状态（如高兴、愤怒、悲伤等），并该情绪与用户提供的信息（如行业、目标群体、服务内容）相结合生成提示句（指令句）。通过此提示输入大规模语言模型（LLM），输出候选服务名称。此外，该系统还会自动检查生成的名称是否可以在各个国家注册为商号以及是否侵犯现有商标权，并结果以列表形式呈现。

本发明的特点是集人工智能创意命名和法律审查于一体。可以自动生成反映用户情绪的唯一名称，同时可以立即检查候选名称的可用性，从而具有简化品牌操作的效果。例如，如果用户表达积极的情绪，可以据此建议一个具有积极印象的服务名称，并且还可以验证该名称与现有商标不冲突，从而可以快速获得同时满足感性和合法性的名称。

Rakuten Group, Inc. – 产品评论摘要生成系统（专利号 7606028）

乐天集团持有的第7606028号专利是一项在自动汇总大量用户评论时平衡信息的发明。具体来说，收集大量的客户对产品的评价和评价意见，并其作为提示输入到生成式AI（大规模语言模型）中，生成总结语句。这里的关键是指示提示“创建反映帖子中正面内容与负面内容比例的摘要”。换句话说，如果原始评论集中包含一半正面评论和一半负面评论，则生成AI被控制，使得生成的摘要中正面和负面表达的比例约为1:1。专利权利要求中明确指出了这一点，“获取已提交文本的摘要，并调整为具有正/负比率。”

该技术特征具有防止摘要评估中出现偏差并获得公平可靠的调查的效果。通常，具有许多正面评论的产品往往会有正面的总结，但在本发明中，有意保持该比例，因此用户只需查看总结即可了利弊的平衡。因此，消费者不必阅读所有冗长的评论，而是可以获得准确的概述，包括对产品的正面和负面意见。

Imbesideyou Co., Ltd. – 使用对话历史摘要的聊天机器人响应系统（专利号7620369）

初创公司Imbesideyou的专利号7620369是有效处理长对话历史记录的Chatbot（对话化身）技术。新颖之处在于，它保留了用户和头像AI之间的大量过去的消息历史记录，并在用作LLM提示时自动总结并包含旧消息。例如，在提示中输入最近交换的全文，但对过去一定时间的日志进行简要总结，并且随着过去的消息变旧，算法摘要压缩为更短的长度。通过这种方式，提示的整体长度（令牌数量）保持较低，同时保持重要的历史信息完整。 LLM 使用汇总的历史提示作为输入来生成新的回复消息。

这种方法使得即使聊天 AI 保持长时间对话，响应的相关性和质量也不太可能恶化。大规模语言模型对输入长度有上限，但本发明通过选择并压缩过去日志的即时工程克服了这一限制。因此，即使在与用户进行 100 轮交互的过程中，旧的主题也会得到简洁的总结，只保留关键点，从而使 AI 能够不断提供适合上下文的响应。对于长时间聊天和客户支持机器人之类的事情来说，这是一个非常有用的改进。

Tavern Co., Ltd. - 通过标签选择的图像生成提示创建支持系统（未经审查的日本专利公开第 2024-120131 号）

Tavern Co., Ltd.的日本专利申请公开第2024-120131号是一项即使是初学者也可以帮助初学者轻松创建图像生成AI提示的发明。在该系统中，生成插画背景图像的AI服务器和用户终端通过网络协同工作。用户终端上预先呈现了“森林中”、“暮色”、“奇幻风格”等许多标签(关键词)，用户只需选择与自己形象相匹配的标签即可。选定的标签被发送到服务器，并自动组成包含相应元素的提示文本**。例如，如果您选择“黄昏”标签，则会输入诸如“夕阳天空下”之类的短语作为提示。然后根据提示执行图像生成AI（例如增强现实背景生成模型），输出符合您意愿的背景图像。

本发明的优点是即使是业余画家也可以通过直观的操作获得高质量的生成图像。无需从头开始提示视为句子并输入，而是利用标签选择的GUI操作在幕后形成合适的句子，大大减轻了用户的负担。标签的准备方式多种多样，例如构图、视角、氛围和故事元素，只需选择与自己脑海中的图像接近的关键词，用户就可以创建反映这些关键词的详细提示。如此一来，现在无需任何专业知识就可以让生成式AI绘制出你想要的背景插画，在游戏开发和插画制作领域具有降低提示设计门槛的效果。

Cloud Shift Co., Ltd. – 系统开发的快速工程技术（专利号7575148）

1:N自动提示生成和代码集成管理

这种提示技术的效果是大幅提高大规模系统开发的生产力。以前，程序员在阅读需求文档的同时对各个部分进行编码，但通过本发明，根据设计信息自动创建优化提示，并且代码生成和集成同时进行，据说这大大减少了开发工时。事实上，CloudShift表示，通过这项技术，其目标是从需求定义到测试都有效利用LLM，并显着减少人力。总之，通过充分利用即时工程，大部分系统开发工作交给人工智能，人类工程师可以专注于整体设计和最终调整，这是一个非凡的案例，显示了软件开发流程本身创新的可能性。

参考资料/信息来源：以上专利案例的内容基于日本专利局提供的数据库（J-PlatPat等）中公开的专利出版物和出版物的摘要和权利要求，以及专利行业的分析文章。您可以使用每个专利号/公开号来参考 J-PlatPat 上的公开文本和附图。另外，日本专利局公布的关于案例38“提示句子生成方法”的审查案例也可能有所帮助。如上所述，在日本，过去几年已有大量专注于生成式人工智能提示的发明申请并获得专利，可以看出企业正试图通过设计提示设计来扩大人工智能的利用范围。

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CloudShift 于 2024 年 10 月宣布的专利号 7575148 涉及一种大规模语言模型 (LLM) 纳入软件开发过程的快速工程方法。在本发明中，首先，业务系统需求定义文档和基本设计文档等所有开发文档分为详细项目(节点)并分层管理。它自动每个节点的内容（例如屏幕规范、API规范等）转换为LLM易于理的格式（Markdown或JSON格式），并发出提示让LLM顺序和编码。从LLM获得的部分源代码被存储链接到原始文档层次结构，并且还执行版本控制。这种确保整个系统的代码以一致的方式生成。
出版物/专利号 发明名称 申请人（公司/个人） 概述（提示技术的特点和效果）
专利号7628640（已注册） 无人机控制系统 软银集团公司 使用新一代人工智能生成无人机操作程序的系统。 人工智能分析用户的自然语言指令并生成无人机操作程序。此外，根据用户的面部表情和声音来估计用户的情绪，并根据这些情绪动态调整多个无人机的行为模式和相机设置。这样可以根据用户的情况和情绪进行灵活的自主飞行。
专利号7628332（已注册） 销售支持方式、销售支持系统等 生活设计有限公司销售支持系统，可自动生成适合未达成共识的客户的销售推介示例。机器学习模型根据客户属性信息预测成交因素，并基于这些信息创建提示，输入到大规模语言模型 (LLM) 中以生成推销示例。这使能够有效地提出符合每个客户特征的销售方案。
专利号7624108（已注册） 信息处理设备 日本经济新闻社 利用报纸文章内容的问答生成系统。 根据内容，用文章文本数据和问答指令提示语言模型，并针对文章内容生成AI输出问答对。生成的问题显示在文章的付费专区屏幕上，通过向读者询问有关文章内容的问题，具有激发兴趣的效果。
专利号7606028（已注册） 信息处理装置、信息处理方法、程序 乐天集团 用于发布产品评论的摘要生成系统。 通过用多个用户提交的句子提示生成AI来生成摘要句子。提示中包含正面/负面评价的比例信息，并控制摘要结果中正面/负面内容的比例与原帖子中的比例相等。这允许对原始帖子保持平衡评价的摘要，让用户通过公平的摘要来理内容，而不是阅读大量评论。
专利号7586386（已注册） 专利相关文档创建支持系统 Resonac有限公司 支持创建专利申请答复文件（书面意见）的系统。拒绝原因通知迅速输入到已经学习了考试标准、指南、判例等的大型语言模型中，并自动生成回复草案。此外，了申请历史数据的单独法学硕士也会生成通知草案。目的是减轻知识产权人员负担，提高专利审查效率。
专利号7597971（已注册） （未知名称：服务名称生成系统）暂定名称 软银集团公司 根据用户情绪和业务信息创建服务名称的系统。 从用户的面部表情和声音中检测用户的情绪状态，结合行业、目标群体、服务内容等参数生成提示语句，然后输入LLM生成命名提案。此外，还会自动检查生成的名称是否可以在各个国家注册以及是否存在商标侵权，并显示列表。这使得有效地获得具有情感吸引力、原创且无版权问题的服务名称成为可能。
专利号7607892（已注册） 护理支持系统零一有限公司 护理/护理计划自动创建系统。被照顾者及其家人的愿望，以及实现这些愿望的挑战和目标，都是输入数据，包含这些愿望的请求声明（提示）被输入到法学硕士中，以生成护理计划草案。在提示中包含周期、频率、目标期限等实施要求，并获取LLM输出的计划信息。 它可以根据用户的意愿自动提出具体的护理计划，为护理管理者和其他人的工作支持做出贡献。
专利号7620369（已注册） （未知名称：对话头像/消息生成系统）暂定名称 在身边有限公司 与用户交互的头像的消息生成系统。 过去与用户的交互消息历史记录作为提示输入到 LLM 以生成新的回复消息，但超过一定数量的过去消息被汇总并包含在提示中。此外，通过较旧的过去消息压缩为较短的摘要，即使在提示长度限制下也可以实现高效且有效的对话生成。通过这项创新，即使有很长的对话历史记录，也可以在保留重要信息的同时保持响应质量。
未经审查的日本专利公开第 2024-120131 号（已发布） 图像生成设备、提示创建支持设备、程序等 酒馆有限公司 通过用户输入辅助构建图像生成提示的系统。 由插画背景图片生成服务器和用户终端组成，多种情境标签呈现给用户终端供选择。自动创建包含所选标签对应元素的提示语句，然后基于该提示语句使用图像生成AI生成背景图像。用户只需选择与构图和心情相匹配的标签，就可以轻松获得适当的提示，即使没有任何绘图知识也可以生成所需的图像。
专利号7575148（已注册） 信息处理方法、程序和信息处理系统 云移有限公司 系统开发中的快速工程技术。 以列表的形式对业务系统的所有需求定义信息（用例等）和基本设计信息（界面、功能、DB规范等）进行分层管理，自动转换为易于LLM、生成和发送提示的Markdown或JSON格式，并从LLM获得的源代码链接到分层结构中进行版本管理。预计本发明能够通过集成从需求定义到编码的大规模语言模型来显着减少系统开发工时。