論文の概要: Trademark Search, Artificial Intelligence and the Role of the Private Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17072v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 23:39:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.19603
• Title: Trademark Search, Artificial Intelligence and the Role of the Private Sector
• Title（参考訳）: 商標検索,人工知能及び民間部門の役割
• Authors: Sonia Katyal, Aniket Kesari,
• Abstract要約: AIは、商標とその経済的な意思決定における役割を研究する人に関心を持つべきだ、と私たちは主張する。 商標検索エンジンの有効性を評価するために,商標検索に関する実証実験を行った。 これらのAIツールが実際にどのように機能するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Almost every industry today confronts the potential role of artificial intelligence and machine learning in its future. While many studies examine AI in consumer marketing, less attention addresses AI's role in creating and selecting trademarks that are distinctive, recognizable, and meaningful to consumers. Traditional economic approaches to trademarks focus almost exclusively on consumer-based, demand-side considerations regarding search. However, these approaches are incomplete because they fail to account for substantial costs faced not just by consumers, but by trademark applicants as well. Given AI's rapidly increasing role in trademark search and similarity analysis, lawyers and scholars should understand its dramatic implications. This paper proposes that AI should interest anyone studying trademarks and their role in economic decision-making. We examine how machine learning techniques will transform the application and interpretation of foundational trademark doctrines, producing significant implications for the trademark ecosystem. We run empirical experiments regarding trademark search to assess the efficacy of various trademark search engines, many of which employ machine learning methods. Through comparative analysis, we evaluate how these AI-powered tools function in practice. In an age where artificial intelligence increasingly governs trademark selection, the classic division between consumers and trademark owners deserves an updated, supply-side framework. This insight has transformative potential for encouraging both innovation and efficiency in trademark law and practice.
• Abstract（参考訳）: 今日、ほぼすべての業界が、人工知能と機械学習の将来的な役割に直面している。 消費者マーケティングにおいてAIを調査する研究は多いが、消費者にとって顕著で認識可能で有意義な商標の作成と選択におけるAIの役割についてはあまり注目されていない。 商標に対する伝統的な経済的なアプローチは、検索に関する消費者ベースの需要側の考察にのみ焦点が当てられている。 しかし、これらのアプローチは消費者だけでなく商標出願者も直面する実質的なコストを考慮できないため、不完全である。 商標検索と類似性分析におけるAIの役割が急速に増大していることを考えると、弁護士や学者はその劇的な意味を理解しなければならない。 本稿では, 商標を研究する者や, 経済的な意思決定におけるその役割に関心を抱くことを提案する。 本稿では,機械学習技術が基本商標ドクトリンの適用と解釈をいかに変えて,商標エコシステムに重大な影響を及ぼすかを検討する。 我々は,各種商標検索エンジンの有効性を評価するために,商標検索に関する実証実験を実施し,その多くが機械学習手法を用いている。 比較分析により、これらのAIツールが実際にどのように機能するかを評価する。 人工知能が商標選択をますます支配している時代には、消費者と商標所有者の古典的な区分は、更新された供給サイドのフレームワークにふさわしい。 この洞察は、商標法と実践におけるイノベーションと効率の両方を奨励する変革的な可能性を秘めている。

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