AI×知財の最前線:特許出願からデータ分析まで実務で使える生成AI講座

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    セミナー趣旨

    知財業務の現場が大きく変わろうとしています。ChatGPT、Claude、Geminiといった最新の生成AI技術の登場により、特許出願や先行技術調査、データ分析の効率が劇的に向上する可能性が生まれています。しかし、これらのツールを効果的に活用するためには、適切な知識とスキルが不可欠です。

    本セミナーでは、無料・低コストで利用できる最新AIツールを使用し、特許明細書作成から特許データの自動分析まで、知財実務ですぐに活かせる具体的な活用方法を、実践的なデモンストレーションを交えながら基礎から解説します。


    【本セミナーの特徴】

     ・無料・低コストで利用できる最新のAIツール(ChatGPT、Claude、Gemini)を実際に操作しながら解説
     ・特許出願実務の各フェーズにおける具体的な活用シーンとテクニックを詳細に解説
     ・GoogleスプレッドシートやPythonとLLMとの連携など、実務で即戦力となる技術的スキルも習得

    受講対象・レベル

    低コストで生成AIの業務への活用を考えたい方、特許事務所や企業の知財部門で業務効率化を模索されている方、生成AIを知財業務に活用したいが具体的な方法がわからない方、特許データ分析の自動化に興味がある方など

    セミナープログラム

    Ⅰ.生成AI(大規模言語モデル)の基礎と知財業務への活用

     1. 生成AI(LLM)の概要
      - 大規模言語モデルの基本概念(ChatGPTやClaudeなどの仕組み)
      - LLMの最新トレンド:OpenAI、Gemini、Claudeなど主要モデルのアップデート
      - 主要ツール紹介(ChatGPT、Claude、NotebookLMの特徴と活用シーン)
     2.知財業務における生成AIの具体的活用シーン
      - 特許明細書・意見書・補正書の作成補助(効率的な文章生成)
      - 特許データの処理(自動分類、要約生成、特許マップの作成、トレンド解析)
     3. 生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
      - GPT4o-mini やGemini 2.0 Flash のLLM API使用について
      - GoogleスプレッドシートやExcelとLLMとの連携スキル
      - Pythonの基本知識(LLM APIとの連携プログラム)
     4. 生成AIを知財業務で利用する上での注意点
      - 情報漏洩・セキュリティリスク(オプトアウト設定など)
      - ハルシネーション(幻覚): AIが生成する情報の正確性の問題


    Ⅱ.生成AIを活用した特許出願実務

     1. 特許出願実務の流れ×生成AIの役割
      - 全体フロー(発明提案書作成→先行技術調査→明細書作成→中間処理)を可視化
      - 各段階でのAIアシストポイント(作業補助の具体例)
     2. 先行技術調査の効率化
      - 特許検索式の最適化&キーワード発掘(GeminiやClaudeの活用)
      - Googleスプレッドシートを使った先行技術文献の一次スクリーニング
      - NotebookLMを使用した2次スクリーニング、及び文献分析(論点整理・対比表作成)
     3. 発明提案書・特許明細書・請求項のドラフト作成
      - Gemini 2.5 Proを用いた発明提案書ドラフトの作成
      - GeminiやChatGPTのCanvas機能を用いた明細書ドラフトの効率アップ
      - OpenAI o3を用いた請求項(クレーム)作成のサポート
     4. 中間処理の省力化
      - Gemini 2.5 Proを用いた拒絶理由の分析サポート
      - GeminiやOpenAI o3を用いた意見書・補正案の作成サポート


    Ⅲ.生成AIを活用した特許データ分析

     1. ChatGPTによる特許データ分析の基礎
      - プロンプト設計のポイントとチャット形式のメリット
      - ChatGPT4.1-miniによるインタラクティブ・テーブルでの特許データの処理
      - ChatGPT4oによるインタラクティブ・チャートでの特許マップの生成
      - OpenAI o3による新製品コンセプト発想の事例
    2.大量特許データの自動処理テクニック
      - GPT4o-mini APIを使ったGoogleスプレッドシート自動化(特許データの分類・要約)
      - PythonによるGPT4o-miniのAPI連携テクニック
      - 大量の特許データに対する連続処理(要約・分類・特許マップ出力)
      - 特許データ処理プログラムのStreamlitを使用したアプリ化事例の紹介


    Ⅳ.Q&Aセッションとまとめ


    ※申込状況により、開催中止となる場合がございます。
    ※講師・主催者とご同業の方のご参加はお断りする場合がございます。
    ※録音、録画・撮影・お申込者以外のご視聴はご遠慮ください。

    セミナー講師

    株式会社知財デザイン代表 川上成年 氏

    ・事業戦略、技術戦略、そして知財戦略という三位一体の事業経営の実現に向けて活動しています。
    ・中小企業向けの知的財産サービス「御社の知財部」を提供し、企業の成長を支援しています。
    ・Excel、KH-Coder、Python等のツールを駆使した独自のローコスト特許分析手法の開発も手掛けており、これらの業務を通じて、知的財産の有効活用を支援しています。

    ■学歴
    1994年:東京工業大学大学院 理工学研究科 生産機械工学専攻 修了
    2011年:東京農工大学大学院 技術経営研究科 技術リスクマネジメント専攻 修了

    ■職歴・資格
    1994年~2000年:日本電気株式会社にて生産機械開発業務に従事
    2003年:弁理士試験合格、弁理士業務開始  2011年:株式会社知財デザインを設立
    2013年:特定侵害訴訟代理業務付記試験合格、付記登録完了。
    その他:規格開発エキスパート補(日本規格協会)、JPAA知財経営コンサルタント(日本弁理士会)

    セミナー受講料

    1名につき 
    会員 38,500円(本体 35,000円)  一般 41,800円(本体 38,000円)

    ※会員価格適用については、企業研究会会員が対象となります。
    (所属先の会員登録有無がわからない場合、お申込みの際に備考欄へ「会員登録確認希望」とご記入ください。)
    ※最少催行人数に満たない場合には、開催を中止させて頂く場合がございます。
    ※お申込後のキャンセルは原則としてお受けしかねます。お申込者がご出席いただけない際は、代理の方のご出席をお願い申し上げます。

    受講について

    視聴用アカウント・セミナー資料は、原則として開催1営業日前までにメールでお送りいたします。
    ※最新事例を用いて作成する等の理由により、資料送付が直前になる場合がございます。


     

    受講料

    41,800円(税込)/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    13:00

    受講料

    41,800円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込

    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    知的財産マネジメント一般   デジタル情報管理   AI(人工知能)

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