GMOブランドセキュリティ株式会社は、GMOアイアールディー株式会社と共同で、知財業務の効率化を支援する生成AI「GMO知財AI」の実証実験（PoC）を完了しました。
GMO知財AIにおけるGMO GPUクラウド上での検証結果と比較データ
「GMO GPUクラウド」上で稼働するGemma 4 26Bは、Google Vertex AI上の同モデルとほぼ同等の応答速度・品質を示しました。一部の検証項目では、Vertex AIを上回る応答速度を記録しています。コンテキスト超過・応答崩壊（compaction）は0件で、全プロンプトで正常なAIによる回答を確認しました。
検証した3つのプロンプトパターンにおける応答結果は以下の通りです。
| プロンプト | GMO GPUクラウド（Gemma 4 31B Dense） | GMO GPUクラウド（Gemma 4 26B MoE） | Google Vertex AI（Gemma 4 26B MoE） |
|---|---|---|---|
| P1 商標調査・情報整理 | 17.6秒 / 323字 | 3.0秒 / 299字 | 2.6秒 / 324字 |
| P2 拒絶通知への対応案の検討補助（複数エリア対応、3問） | 25.3秒 / 892字 | 10.4秒 / 825字 | 11.1秒 / 1,441字 |
| P3 商標類似性の分析補助 | 84.1秒 / 500字 | 12.4秒 / 725字 | 15.6秒 / 852字 |
P2・P3では、GMO GPUクラウド上のGemma 4 26B MoEがVertex AIを上回る応答速度を記録しました。国内環境での稼働であっても、商用マネージドサービスと実用上同等の処理性能を発揮できることが数値で裏付けられています。
GMO知財AIで確認した技術的な実現可能性
本実証実験では、Gemma 4やvLLM、OpenCode、Skillといった技術要素が「GMO知財AI」のサービス提供基盤として国内環境上で安定稼働することを確認しました。これによって、実現可能となる点は次の4点です。
- 「GMO GPUクラウド」による国内ソブリン環境での知財AIサポートの安定的な利用
- 特許・商標情報を国内施設および自組織の管理下に置いたままAIによる業務補助を活用
- 最新のオープンソースモデルを活用し、ライセンス費を抑えながら商用AIサービスと同等の支援精度を実現
- 空きGPUリソースを活用した並列処理による大量文献調査・複雑な分析補助のさらなる高速化
特に「データ主権の完全確保」の観点は、企業・官公庁において機密性の高いデータを海外クラウドへ送出することへの懸念が高まる中で、国内で生成AIを実用的に活用するうえで求められていた課題への回答となっています。
GMO知財AIの今後のロードマップと実用化計画
今回の成果をもとに、GMOブランドセキュリティ、GMOアイアールディー、GMOインターネットの3社は「GMO知財AI」の実用化を進める方針です。第1段階として、2026年7月予定でMCP（Model Context Protocol）によるデータ連携基盤の提供を開始します。「iPRAD RYOMA byGMO」「IP Flow Manager」「BRANTECT byGMO」が管理する知財データをMCP上で安全に参照できる環境を整備し、AIエージェントが各社の知財データベースに基づいた的確な情報整理を行える設計です。
第2段階として、2026年内予定で「GMO知財AI」による実務サポートの開始が予定されています。MCPと知財専門知識を実装したAIエージェント（Skill）を組み合わせ、特許調査の補助や商標の拒絶理由通知への対応案検討支援など、専門家の判断を必要とする主要プロセスの効率化をAIが担う設計です。企業・官公庁向けには、自社GPUサーバーや「GMO GPUクラウド」を利用した国内ソブリン構成でのオンプレミス・プライベートクラウド提供も検討されています。
GMO知財AIの概要と3社について
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| サービス名 | GMO知財AI |
| 実証実験期間 | 2026年5月26日（火）〜28日（木） |
| 利用環境 | GMO GPUクラウド ベアメタルサービス（国内環境構築） |
| 検証AIモデル | Gemma 4 26B-A4B（MoE） / Gemma 4 31B（Dense） |
| AI推論方式 | vLLM（キャッシング機構 + OpenCode（推論精度向上）） |
| 比較対象 | Google Vertex AI上のGemma 4 26B（マネージドサービス） |
| 検証パターン | P1:商標調査・情報整理（5問） P2:拒絶通知への対応案の検討補助（複数エリア対応、3問） P3:商標類似性の分析補助（3問） |
| GMOブランドセキュリティ 所在地 | 東京都渋谷区桜丘町26番1号 セルリアンタワー |
| GMOブランドセキュリティ 代表 | 代表取締役社長 中川 光昭 |
| GMOブランドセキュリティ 資本金 | 1億円 |
| GMOアイアールディー 所在地 | 京都市下京区中堂寺粟田町93番地 京都リサーチパークサイエンスセンタービル4号館6F |
| GMOアイアールディー 代表 | 代表 白石 雅人 |
| GMOアイアールディー 資本金 | 2000万円 |
| GMOインターネット 代表 | 代表取締役 社長執行役員 伊藤 正 |
| GMOインターネット 資本金 | 5億円（2026年3月末） |
| GMOインターネットグループ株式会社 代表 | 代表取締役グループ代表 熊谷 正寿 |
| GMOインターネットグループ株式会社 資本金 | 50億円 |
| GMOブランドセキュリティ 利用社数 | 約1,200社（2025年12月時点） |
trends編集部の一言
「高度な処理性能」と「データ主権（国内でのデータ管理）」の両立が困難とされてきた領域で、商用クラウド型サービスと実用上同等の数値が出た点は、業界全体としてインパクトのある結果です。マーケティング業界の文脈に置き換えると、顧客データや施策ノウハウを外部AIサービスへ送出することへの懸念は年々強まっており、「国内環境でも商用サービスと同等の性能が出る」という実証は、AI活用の意思決定における比較材料として業界横断で注目される結果です。
MCP（Model Context Protocol）による連携基盤という設計も注目されます。従来はデータ元ごとに個別の接続開発が必要でしたが、MCPによって企業内データベースやローカルファイルをAIへ安全に橋渡しできる仕組みは、知財業務に限らず、幅広い業務への応用可能性を持つ点が特徴です。マーケティング領域でも「社内データを安全にAIに読み込ませる」という課題は共通しており、このアーキテクチャは知財業務以外への展開可能性という点でも、今後のシステム連携のあり方を占う業界動向として注目されます。
References
- ^ PR TIMES. 「GMOインターネットグループ3社、機密性の高い知財データを国内保持したままAI活用できる環境を実証 | GMOインターネットグループのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005432.000000136.html, (参照 26-07-07).
