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学会員のワーキングペーパーの |
| 日本マーケティング学会 ワーキングペーパーVol.13 No.6 |
| 生成AIの商標データ分析への活用について |
| － 特許データ分析からブランドランドスケープ分析への展開 － |
| 川上 成年 株式会社知財デザイン 代表/弁理士 |
| 発行：2026年11月03日 更新：2026年11月03日 |
| 分類 ： 論文 |
| 要約 ： 商標の外観は商標見本の画像から受ける印象で判断する必要があるため、その分析は従来、人の目に頼らざるを得ず、多数の商標を外観から比較することは難しかった。画像と文章をあわせて扱えるマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の発達により、この外観の分析も生成AIに任せられるようになった。本稿は、前稿で示した特許データの課題・解決手段の抽出・分類を商標データへ展開し、外観・称呼・観念の三側面を生成AIで分類して企業比較へつなげる手順を紹介する。菓子関連5社の商標100件を例に、ChatGPTが商標見本と参考称呼を参照して分類と根拠の記述を行い、ChatGPTが作成したコードで企業別集計と対応分析を実行し、分析軸の命名と企業別の解釈もChatGPTに任せる流れを示す。利用者が出力を点検できるよう、分類根拠、評価対象外と判定保留の扱い、集計件数も示す。外観を含む処理を自動化できるため、同じ手順は人手では扱いきれない大量の商標データにも適用でき、ブランドランドスケープ分析の基盤となる。 |
| キーワード ： ChatGPT MLLM 外観・称呼・観念 対応分析 ブランド表現 |
| ページ数 ： 表紙1 + 本文12 |
| ファイルサイズ ： 944KB |
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