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２０２５年８月１５日公開
「特開2025-119824 国立研究開発法人情報通信研究機構
モデル生成方法及び推論プログラム
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-119824/11/ja
【背景技術】（抜粋）
多様な個人に向けてコンテンツをどのように最適化すればよいかという問題は、例えば、教育、娯楽、宣伝、政策等の多岐にわたる分野において重要とされる課題である。・・・計測された脳活動を解析することで、知覚された意味内容を推定する推定方法が提案されている。
【課題を解決するための手段】（抜粋）
取得された前記眼球関連データを用いて、推論モデルの機械学習を実施するステップ」
２０２５年８月１４日公開
「特開2025-119360 株式会社 カロリアジャパン
生体の特定部分計量方法、生体の特定部分計量装置及び学習済みモデル
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-119360/11/ja
【発明が解決しようとする課題】（抜粋）
例えば、生体として殻付の海胆の場合で説明すると、特定部分としての食用の生殖巣を、殻を割って取り出す前にその重量を知りたいような場合、従来技術では、物質の重量は計量できるとしても、この特定部分としての生殖巣の計量はできない。
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特開2025-119409 学校法人金沢工業大学
画像拡大表示システム
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-119409/11/ja
【背景技術】（抜粋）
Webサイト、タブレット端末、スマートフォンなどの画面上に識別困難な文字や画像が現れたとき、ユーザーが視線を停留させると当該箇所を自動的に拡大させて表示させる
【発明の効果】（抜粋）
停留が終了するまで結果を待っていてはタイムリーな拡大を行えない。・・・幾つかの注視点の結果を犠牲にしてでもユーザーにとって満足がいく形で、注視点全体で一律の文字拡大の判断基準を導出する」
２０２５年８月１３日公開
「特開2025-119052 エンゼルグループ株式会社
チップ認識システム
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-119052/11/ja
【背景技術】（抜粋）
バカラゲームなどのゲームでは、複数のチップを積み重ねることによって賭けが行われる。
【課題を解決するための手段】（抜粋）
積み重ねられたチップの枚数を判定する第１人工知能装置を少なくとも含む複数のチップ判定装置と、・・・異なる枚数の判定結果が得られた場合に、正解チップ枚数を決定する第２人工知能装置と、を備えたチップ認識システム」
２０２５年８月１２日公開
「特開2025-117381 富士フイルム株式会社
情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-117381/11/ja
【背景技術】（抜粋）
学習データとして、医用画像に対して・・・アノテーションを大量に用意する必要がある。アノテーションとは、例えば、医用画像における病変及び構造物の位置、並びに、その性状及び診断に関する分類の情報を指し示すものである。
【課題を解決するための手段】（抜粋）
付帯情報が付帯された画像を、構造化データに変換し、構造化データに対してアノテーション情報を付与し、・・・入力を構造化データとし、出力をアノテーション情報とする学習モデルを学習させる。
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特開2025-117322 株式会社デンソーテン
レイアウト図を作成するための装置、方法及びそのためのプログラム
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-117322/11/ja
【背景技術】（抜粋）
製品の製造工程を自動化する技術であるファクトリーオートメーション（Factory Automation（FA））は、さまざまな機器を組み合わせて実現される。
【課題を解決するための手段】（抜粋）
レイアウト図に関する指定・・・に含まれる複数の要素を判定して、各要素の識別子を・・・グリッド上の１又は複数のセルに配置したレイアウト図データの生成を生成AIモデルに要求する」
２０２５年８月８日公開
「特開2025-116625 株式会社ブリヂストン
非空気入りタイヤ設計装置、方法およびプログラム
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-116625/11/ja
【発明が解決しようとする課題】（抜粋）
エアレスタイヤなどの非空気入りタイヤを設計する際に、・・・タイヤをモデル化してタイヤ性能を模擬する場合、・・・試行錯誤を繰り返して処理するので膨大な処理時間が要求される。
【発明を実施するための形態】（抜粋）
数理計画法により制約条件を満たしながら現在の目的関数を最小に近づける設計変数の変化量を予測する。・・・既存の設計変数とタイヤ性能とを用いてニューラルネットワークを学習することができるため、・・・任意性の少ない変換系を用いることができ、最終的な設計パラメタを適切に決定することができる。」
２０２５年８月７日公開
「特開2025-115956 キヤノン株式会社
画像処理方法、プログラム、及び記憶媒体
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-115956/11/ja
【背景技術】（抜粋）
機械学習モデルには、ネットワーク構造や学習方法の違いにより、複数のモデルが存在する。・・・生成モデルは、画像のぼけ補正やデプス推定、アップサンプリング等の回帰タスクにおいても、従来の・・・機械学習モデルよりも高い性能を発揮することが知られている。
【発明の効果】（抜粋）
機械学習モデルを用いた画像処理において、偽構造の発生を抑制しつつ、高精度な画像処理方法を提供する・・・。
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特開2025-115441 ＫＤＤＩ株式会社
大規模言語モデルを用いて推論回答に対する個人特性の反映を判定するプログラム、装置及び方法
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-115441/11/ja
【背景技術】（抜粋）
入力する質問のプロンプトに、回答に対する段階的かつ論理的なステップを指示することによって、大規模言語モデルの推論精度を高めることができる。
【発明が解決しようとする課題】（抜粋）
大規模言語モデルは、思考や感情のような「人間の心理プロセスの再現」のタスクについて、推論精度に限界があると言われている。・・・発明者らは、大規模言語モデルに、認知心理学的な質問に対する回答を推論する際に、・・・ユーザの個人特性に沿ったものとなるように、回答を推論する過程を外部から修正することができないか、と考えた。」
２０２５年８月６日公開
「特開2025-115376 株式会社ＮＴＴドコモ
データ拡張方法、データ拡張装置及びコンピュータプログラム製品
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-115376/11/ja
【背景技術】（抜粋）
ディープラーニングモデルのトレーニングは大量のラベル付きデータに依存し、ラベル付きデータの不足やデータの分布の不均衡によりディープラーニングモデルの性能低下の問題が発生してしまうことが多い。データ拡張（Ｄａｔａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）は、トレーニングデータを自動的に拡張する技術であり、・・・
【発明の効果】（抜粋）
データ生成条件を、人手による定義やラベル付けを行うことなく自動的に生成することができ、自動的に生成されたデータ生成条件に基づいて、入力データから出力データを生成する・・・
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特開2025-115095 Ａｓｔｅｍｏ株式会社
画像処理装置
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2025-115095/11/ja
【背景技術】（抜粋）
ステレオカメラは、２つのカメラで撮影された画像の視差を求め、その視差を距離に変換する。・・・ステレオマッチング処理方式で算出された視差の信頼度を算出して信頼度が低い視差を他の方式で算出した疑似視差と合成するという方式が・・・提案されている。
【発明の効果】（抜粋）
認識処理に必要とされる領域の信頼度が低下すると判断される場合は、・・・ニューラルネットワーク処理により視差を生成する・・・」