ＡＩによる知財業務の効率化と効果的な使い方、運用のポイント

セミナープログラム

＜１０：３０〜１２：００＞

【第１部】AI技術を活用した知財業務の効率化と運用の仕方

アイ・ピー・ファイン(株) 取締役副社長　平尾 啓氏氏

【講演趣旨】
知財情報調査の効率化に向けたAI技術を活用した様々な ツールが提案されているが、他業界で紹介される成功事例をよそに、なか なか知財業務の効率化に結び付かず、「幻滅期に入った」などと報道され て久しい。多くの会社では、せっかく導入しても「しばらく使っていない」 ツールになっていることもある。これはAI技術に対する非常に高い期待と 現実のギャップが大きいのではないかと思われる。 弊社はAI技術を活用 した商品「Deskbee5」「THE調査力AI」を販売し、また主催する「知財AI活 用研究会」や他研究会ののべ約230社にこれらAIツール等を無償提供 し、業務効率化への研究成果について意見交換させていただいている。 「教師特許の品質評価方法」など新たな取組みも紹介する。

【講演項目】

1. 知財業務とAIツール
   1. AIツール紹介
   2. AI技術に対する各知財業務の適用評価例
2. 人工知能を活用したツール紹介
   1. Deskbee５の仕組み
   2. THE調査力AIの仕組み
3. 知財AI活用研究会活動
   1. 知財AI活用研究会紹介
   2. 期待とギャップ
4. Deskbeeの機能改善（ギャップを埋める）
   1. 教師データの精緻化、ゴミ特許群の品質向上
   2. 用語（同意語、類義語）などの取扱い
   3. AIを使わなくてもできること
5. 教師特許の品質評価
   1. 品質評価方法例

【質疑応答】

＜１３：００〜１４：３０＞

【第２部】人工知能による特許評価や明細書作成の効率化と品質向上

北陸先端科学技術大学院大学 知識科学系 教授 神田 陽治氏
(株)AI Samurai 代表取締役社長 白坂 一氏
(株)AI Samurai マーケティング本部 アカウント エグゼクティブ 國安 慧氏

【講演趣旨】
人工知能の登場によって、特許業務にはどのような変化が起こるでしょうか。人工知能によって、特許評価や明細書作成の業務が肩代 わりされていく時代に、知財の専門家である、弁理士や特許技術者には、 どのような仕事振りが求められるようになるでしょうか。短期的には変化が無 いように見えていても、長期的には大きく変わる可能性があります。業務の 効率化は言うまでもなく、業務の品質向上が強く求められて行くに違いありません。 本講演では、人工知能と人間の協働に関する話から、人工知能 による特許評価や明細書作成の最新の状況や、活用方法と課題、さらに は将来予想まで、人工知能の時代の特許業務をテーマに説明をいたします。

【講演項目】

1. はじめに
   1. 人工知能と人間の協働
   2. 人工知能時代の専門家に求められるもの
   3. 人工知能時代の弁理士・特許技術者の特許業務
2. 人工知能による特許評価
   1. 最新の状況
   2. 仕組みの要点
   3. 特許評価業務での活用方法
   4. 特許評価の品質を高める上での課題
3. 人工知能による明細書作成
   1. 最新の状況
   2. 仕組みの要点
   3. 明細書作成業務での活用方法
4. おわりに
   1. 将来予想

【質疑応答】

＜１４：４５〜１６：１５＞

【第３部】機械学習による先行技術調査、技術動向調査と使い方

アジア特許情報研究会／ 花王(株) 研究開発部門 研究戦略・企画部 研究員　安藤 俊幸氏

【講演趣旨】
最初に特許調査と検索の基礎について概観します。第３章で はＡＩの概要と特許調査への応用について留意点と原理的な制限事項に ついて述べます。第４章では、２種類の商用AI特許調査ツールの活用事 例を紹介します。第５章では、デモを交えてオープンソースを用いた機械 学習の特許調査への応用事例を単語・文書のベクトル化、文書分類、文 書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への 応用を紹介します。調査目的に応じたアルゴリズムと特徴量の選択が重要 であり、ツールの特徴を把握して使いこなすことが大事です。また教師あり 機械学習には質・量の両面で教師特許の準備が大切です。

【講演項目】

1. はじめに
   1. 講師自己紹介
   2. アジア特許情報研究会紹介
2. 特許調査と検索の基礎
   1. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
   2. 特許調査における再現率（網羅性）と適合率（効率）
   3. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
3. ＡＩの概要と特許調査への応用
   1. 人工知能（AI:Artificial Intelligence）とは
   2. 特許調査への機械学習適応時の留意点
   3. 人とAIの役割分担
4. 商用AI特許調査ツールの活用事例
   1. Patentfieldの活用事例
   2. Deskbee５のSDI調査事例
5. オープンソースを用いた機械学習の特許調査への応用
   1. 機械学習の概要と特許調査への応用
   2. 機械学習概要（分類、回帰、クラスタリング、次元圧縮）
   3. 先行技術調査の流れ（進め方）
   4. doc2vecによる公報（文書）単位の類似度計算
   5. doc2vecによる発明の要素（文）単位の類似度計算
   6. 機械学習のクラス分類の応用事例
   7. 機械学習による文書分類
   8. 文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化
   9. 文書分類との組み合わせによるパテントマップの自動作成

【質疑応答】

セミナー講師

1. アイ・ピー・ファイン(株) 取締役副社長 平尾 啓 氏
2. 北陸先端科学技術大学院大学 知識科学系 教授　神田 陽治 氏
   (株)AI Samurai 代表取締役社長　白坂 一 氏
   (株)AI Samurai マーケティング本部 アカウント エグゼクティブ　國安 慧 氏
3. アジア特許情報研究会／ 花王(株) 研究開発部門 研究戦略・企画部 研究員　安藤 俊幸 氏

セミナー受講料

1名につき60,500円（税込・資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円（税込）〕

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
• 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
  　→ https://zoom.us/test
• 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
  Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
• パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
• セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
  お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• Zoomのグループにパスワードを設定しています。
  部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
  万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。