【オンライン】生成AIを活用した、知財業務の実践セミナー

セミナー趣旨

【このようなお悩みはありませんか？】
・ChatGPTを導入したが、データ分析や資料作成が思うように進まない…。
・何度も指示を修正しないと、意図した回答が返ってこない…。
・生成されたコードや文章の間違いがどこにあるのか分からず、修正に時間がかかる…。
・「プロンプトの工夫次第」とは言うものの、具体的にどう改善すれば良いか分からない…。

本セミナーは、このような課題を抱える知財ご担当者様のために、生成AIを最大限に活用し、知財業務の質と速度を飛躍的に向上させるための具体的なノウハウを提供する実践的な講座です。

受講対象・レベル

知的財産部門の方など

習得できる知識

・AIから「意図した通りの回答」を引き出すための、具体的なプロンプト設計スキル
・プログラミングを使わずに、明日からすぐに試せる生成AIの業務活用術
・Python等を活用し、データ分析や定型業務を自動化するための第一歩
・AIを業務フローに組み込み、効率化を実現するための具体的な考え方

セミナープログラム

第 1 章：生成 AI の基本と知財業務への応用

1-1. 生成 AI の基本理解
　・AI の動作原理と特性
　・主要 AI サービスの比較
　・知財業務での活用可能性

1-2. 主要 AI サービスの活用
　・ChatGPT の活用方法
　・Claude の活用方法
　・Gemini の活用方法
　・Copilot の活用方法

1-3. ブラウザからの直接利用
　・基本的な利用方法
　・効率的な活用テクニック
　・活用事例とベストプラクティス


第 2 章：プロンプトエンジニアリングの基礎と実践

2-1. なぜ AI は思ったような答えを返してくれないのか？
　・AI の特性と限界の理解
　・よくある問題と原因
　・AI の「思考プロセス」を理解する
　・プロンプト設計の重要性

2-2. プロンプトエンジニアリングの基礎
　・プロンプトの基本構造
　・効果的なプロンプトの構成要素
　・基本テンプレート

2-3. 高度なプロンプトテクニック
　・Few-Shot Learning
　・Chain of Thought
　・プロンプト例と実践


第 3 章：コンテキストエンジニアリングの重要性

3-1. コンテキストエンジニアリングとは
　・プロンプトエンジニアリングの限界
　・コンテキストエンジニアリングの必要性
　・定義と基本概念
　・プロンプトエンジニアリングとの違い

3-2. コンテキストエンジニアリングの実践
　・コンテキスト設計の基本
　・効果的なコンテキスト構築
　・継続的な対話関係の構築

3-3. 周辺技術の理解
　・RAG(Retrieval Augmented Generation)
　・Agent の概念と活用
　・Tool の設計と実装
　・Model の選択と最適化
　・Context/Memory/Session の管理


第 4 章：プログラミングを活用した知財業務の自動化

4-1. プログラミング不要？生成 AI にコードを書かせる時代
　・従来のプログラミングの壁
　・生成 AI による解決
　・生成 AI によるコード生成の基本
　・実践例と利点

4-2. ノーコードでの開発の 2 つのアプローチ
　・ノーコード開発の基本概念
　・2 つの主要アプローチ
　・各アプローチの特徴と活用場面

4-3. 知財業務での自動化事例
　・特許文献処理の自動化
　・特許検索の自動化
　・明細書作成支援の自動化

4-4. ノーコードツールの活用
　・Dify の活用
　・n8n の活用
　・FlowiseAI の活用


第 5 章：新しい AI パートナーシップワークフローの構築

5-1. AI を単なる「便利な検索ツール」で終わらせないために
　・従来の AI 活用の限界
　・AI を「パートナー」として活用する意義
　・AI パートナーシップの基本概念

5-2. AI を「業務パートナー」としてチームに迎え入れる
　・組織文化の変革
　・チーム編成の最適化
　・AI パートナーの役割設計

5-3. 高度な自動化システムの構築
　・LangChain/LangGraph の利用
　・Google Agent Development Kit の利用
　・MCP/ACP の活用
　・統合的なワークフロー設計


第 6 章：完全自動化への道筋

6-1. コーディングアシスタントの活用
　・Claude Code の活用
　・Cursor の活用
　・Devin の活用
　・知財業務での活用例

6-2. 完全自動化の実現
　・自動化の段階的アプローチ
　・品質保証と監視
　・継続的改善の仕組み

6-3. 未来の展望
　・AI 技術の進歩と可能性
　・知財業務の変革
　・新しい価値の創造


※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)エンライトオン　代表取締役 兼 (株)Zuva AI・MLエンジニア 兼 ミノル国際特許事務所　サーチャー　
西尾啓 氏

早稲田大学理工学部資源工学科を卒業。特許事務所およびWeb系企業での実務経験を経て、2018年より早稲田大学にて招聘研究員（知財マネジメント）を務める。2012年に弁理士登録。専門は、特許調査・分析および知財コンサルティング。ソフトウェア領域を中心に、Google Cloudを活用したクラウドエンジニアリング、機械学習・ビッグデータ基盤に関する技術的知見を有する。2012年に応用情報技術者資格を取得し、2017年には知財アナリスト認定を受ける。言語処理学会所属。特許情報を対象としたテキスト分析、ポートフォリオ分析、特許分析システムの開発支援などを手がける。
著書に「Python（pandas）を用いた特許データの処理」（『情報の科学と技術』2020年4月号）がある。

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。