不確実性が高まる産業環境の中で、商標出願が企業の戦略的な羅針盤として浮上しています。 特許庁は6日、最近10年間で約230万件に達する商標出願データを分析した結果を公開しました。分析は産業別商標出願動向、出願者のタイプ、景気変動との関係を中心に行われました。この結果は単なる統計を越えて、企業戦略の策定や政策決定の手がかりを提供する資料として評価されています。 製造業の商標出願が最も多かったものの、割合は減少傾向にあります。一方、小売業と情報通信業の割合はそれぞれ6.9%p、2.5%p増加しました。産業構造が製造業中心からサービス業中心に移行していることを示しています。実際に食品、情報通信、小売分野での商標活動が活発です。企業はこれを通じて、消費者接点に近い産業が商標競争の主要な舞台であることを確認できます。 出願者のタイプ別でも商標戦略は異なります。大企業は専門サービス業と情報通信業を中心に商標を集中的に出願しました。高付加価値産業でブランド価値を先取りしようとする戦略です。中小企業は小売業中心の商標出願が増えました。オンライン流通の拡大と非対面消費の増加による流れです。 特許庁は商標出願が景気変動を反映または先行する性格も持つと分析しました。製造業と小売業は景気の同伴または後行指標として作用し、建設業と運輸倉庫業は景気の先行指標として示されました。これは企業が商標データを通じて景気の流れを早期に察知し、先制的に対応戦略を立てることができる可能性を示唆します。 特許発想拡張のためのキーワードブレインストーミングのイメージ。（写真=特許庁） 商標ビッグデータ分析は単なる情報提供を超え、産業構造変化の方向を示す羅針盤の役割を果たしています。特許庁は分析結果を毎月産業別協会や団体に提供し、現場の意見を聴取する予定です。また韓国銀行などとの協力を通じて商標情報を景気指標として定着させようとする計画も進めています。 イ・チュンム商標デザイン審査局長は「企業が商標出願動向を活用すれば、製品発売、市場参入のタイミングといった戦略的判断を具体化できる」とし、「グローバル市場を狙った商標分析も強化し、海外進出企業のリスクを減少させる」と述べました。 商標は単なる登録手続きではなく市場のシグナルです。データを正しく読むと市場の方向と消費者のニーズが見えてきます。変化の流れを事前に読み、動く企業だけが生き残ります。

所得税の申告を適当にすませると、元々よりもはるかに多くの税金を支払うことになる可能性があります。国税庁は、総合所得税の申告期間に合わせて、個人別の誠実申告の案内とビッグデータに基づく申告の検証を強化しています。 国税庁は7日、119万人の納税者に対し、モバイルを通じて個人別の申告留意事項を含む案内文を送信しました。事前案内の対象者は、特許権譲渡所得、事業用資産売却収入、海外プラットフォーム収入、業務専用車両保険加入の有無など、誤りの可能性が高い項目を中心に選定されました。 写真提供 = 国税庁 実際の事例は誠実申告の重要性を証明します。専門講師のA氏は、複数の企業で講義を行い報酬を受けましたが、これを雑所得として申告しました。国税庁は、A氏の講義活動が独立的・反復的に行われていることから事業所得と判断しました。A氏は総合所得税を修正申告し、加算税まで負担しなければなりませんでした。 写真提供 = 国税庁 別の事例として、個人納税者のB氏がアパート売買契約解除に伴う違約金を受領しても、これを雑所得に含めず追徴されています。不動産契約資料を基にB氏が違約金を受け取ったことが明らかになり、国税庁は説明要求後、加算税と共に修正申告を促しました。 写真提供 = 国税庁 卸売業者のC氏は一人で事業を運営し、従業員を置いていないにもかかわらず、旅費交通費、福利厚生費などを必要経費に過大計上しました。実際には事業と無関係な費用であり、国税庁は勘定別元帳と金融取引資料を分析してこれを摘発しました。 写真提供 = 国税庁 国税庁はこうした事例を防ぐために「申告ヘルプサービス」を強化しました。ホームタックスとスマートタックスに接続すると、個人別の所得率分析、業種別販管費比率、既納税額、所得控除項目などを一目で確認できます。税務代理人も受任納税者の資料を閲覧することができ、実務活用度も高まります。 国税庁は申告後も申告ヘルプ資料を実際に反映したかどうかを分析します。昨年の申告内容確認結果、案内を受けても誤って申告した事例が多数摘発されました。これはビッグデータ基盤の分析を通じて可能でした。 誠実な申告は単なる納税義務の履行を超えて節税戦略でもあります。加算税はもちろん、事後検証と追徴を避けるためには、最初の申告から正確に行う必要があります。国税庁は誠実申告が最善の節税であると繰り返し強調しています。 国税庁は申告ミスを減らすために納税者向けのカスタマイズデータをリアルタイムで提供しています。個人別の誠実申告事前案内内容はホームタックス・スマートタックスにアクセスして「申告ヘルプサービス」で確認できます。

不均衡な学習格差の解消に乗り出した人工知能 親の不安を和らげ、子供の好奇心を満たす。 中学生の科学問題を説明していると、困惑することがあります。 概念は理解しているが、説明がうまくいかない。 ソウル陽川区に住むパクさん（42歳）は、中学1年生の娘の科学宿題を一緒に解いていて困惑しました。「気体の拡散」という概念は漠然と知っているが、どのように説明すればいいのか見当がつかなくなる瞬間がある。言葉が詰まり、娘は苛立ちを訴えました。 この言葉に頷く親は少なくありません。教育現場では、日常生活を基にした記述型問題や探求型授業が拡大していますが、親は依然として正解中心の学習経験に留まっています。授業方式と評価基準が変わったが、これについていくには家庭内の情報格差が大きい。親は昔のやり方で説明しようとし、子供は今のやり方で理解しようとします。 教える親から共に学ぶパートナーへ デジタル教科書授業をテーマにしたイラスト。人工知能基盤の学習が教室に適用される様子を描写しています。 最近、親の間で注目される解決策の一つはAIの力を借りることです。特にChatGPTのような人工知能ツールは、子供の質問の前に躊躇する時に有用なサポーターとなります。 例えば、中学1年生の科学問題集の1ページを写真に撮ってChatGPTにアップロードすると、問題を読み、概念を分析した後、段階的に解法過程を教えてくれます。単に正解を教えるだけではなく、「この概念はこう動く」、「なぜこのような結果が出るのか説明するよ」といった感じで対話を続けます。 もっと効果的に活用したい場合は「プロンプト」を活用するのが良いです。例えば、こう入力すると良いでしょう。 「あなたは中学1年生の子供を持つ親です。今、子供が科学問題を尋ねています。難しく言わずに、核心の概念をわかりやすく例を交えて説明してください。」 このような「役割プロンプト」は、AIが話し方や説明方法を親の立場に合わせて調整するようにします。問題の種類によっては数学公式の適用過程を見せたり、国語の文章から核心の文を抜き出す機能も可能です。 エドテックプラットフォームでもこの流れを反映し、親用の解説コンテンツやチャットボットベースの学習ガイドを開発中です。子供とスマートフォンを前にして、AIと三者対話をするように説明を依頼する光景も今ではあまり珍しくありません。 政府も共に実験中 政府は今年から教室に人工知能技術を本格導入します。AIのデジタル教科書学習分析結果を通じて学生ごとのレベルをより密に分析し、教室では実質的なレベル別学習が行われるように支援します。 教室ではAI分析データを基に学生個々の理解度や学習の流れをリアルタイムで把握できるようになります。教師はこれを元にレベル別授業の設計が可能です。単純な正解の伝達ではなく、思考過程中心のフィードバックが可能となります。 また、教師のデジタル教育能力を向上させるため、大規模研修や訪問相談プログラムも併行されます。人工知能デジタル教科書を活用した優れた授業事例を発掘・拡散し、これを通じて現場への適用可能性を広げる計画です。 教育部はこのようなAI基盤の学習システムが学生のカスタマイズ教育の実現だけでなく教育格差の解消にも寄与すると見ています。技術が学習を代替するのではなく、学習を理解し助ける方向で位置付けられています。 しかし、デジタル教科書導入に対する懸念の声も上がっています。首都圏教育監たちは先月29日、「第3回首都圏教育監懇談会」を通じてAIデジタル教科書の追加開発に反対意見を表明しました。使用料の問題、システムの安定性、現場適応力の不足などが指摘され、技術適用より授業効果と現場受容性をまず考慮すべきだという指摘です。 関係改善効果も期待 専門家はAI教育コーチが親子関係にもプラスの影響を及ぼすと考えています。葛藤の瞬間ごとに仲裁者となるAIが心理的負担を和らげ、子供との対話が増える可能性があるからです。 京畿道一山市西区に住む親のジョンさん（44歳）は「以前は子供が質問するその瞬間が恐ろしかった」とし、「今はAIの助けを受けて私も一緒に学ぶ感じなので、子供ともっと自然に話すことができるようになった」と話しました。 学習は教師と教室内だけで行われるものではありません。家庭というもう一つの教育空間で、親と子供の言語をつなぐ役割をAIが担当し始めました。子供の質問の前でこれ以上顔をそむける必要がない時代が到来しています。