生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用

セミナー趣旨

生成AIの台頭は、特許情報の読解、要約、分類といった実務を劇的に効率化しています。本講演 では、ChatGPTやClaude等の汎用AIに加え、サマリアやTokkyo.aiといった特許特化型ツールの実務への適用 ポイントを具体的に解説します。プロンプトエンジニアリングやRAG、Few-shot等の技術を駆使し、用途探索 やBCGマトリクスによる戦略立案、ビジネスモデルキャンバス（BMC）の可視化を実演します。将来のエー ジェント型AIへの展望も踏まえ、AIには代替できない「問いを立てる力」や「責任ある意思決定」を軸とし た、知財実務者の新たな生存戦略を提示します。 

セミナープログラム

１．生成AIとは？
　　1.1　生成AI概要
　　1.2　生成AIを活用する上で注意すべきポイント
　　1.3　GPTの機能を上位概念化
　　1.4　生成AIが“できること・できないこと”
　　1.5　生成AIの開発トレンド
　　1.6　生成AIの基礎・現状

２．特許調査・分析への生成AI活用の現状
　　2.1　特許情報分析で活用するツール
　　2.2　Chat-GPT
　　2.3　Google NotebookLM
　　2.4　Perplexity ai
　　2.5　Gemini
　　2.6　Tokkyo.ai ChatTokkyo
　　2.7　特許文書読解支援サービス サマリア
　　2.8　GPTの機能を上位概念化（再掲）
　　2.9　特許情報分析のフローについて
　　2.10　GPTの機能×タスク
　　2.11　生成AI無料プランの範囲でできること
　　2.12　現状分析 分類軸の作り方
　　2.13　特許情報分析への活用例 〜論点・課題の可視化①〜
　　2.14　イーパテント 特許検索式作成GPT
　　2.15　特許情報分析への活用例 〜論点・課題の可視化 mapify〜
　　2.16　生成AI有料プランの範囲でできること
　　2.17　現状分析 Chat-GPTを活用した分析
　　2.18　用途探索 ChatTokkyoを活用
　　2.19　サマリアの一括処理ツールと分類支援

３．プロンプトエンジニアリング
　　3.1　プロンプトエンジニアリングとは？
　　3.2　LLMのプロンプトエンジニアリングを参考に
　　3.3　データ分析の視点からプロンプトエンジニアリング

４．生成AIを活用したアイデア創出
　　4.1　アイデア創出・仮説構築
　　4.2　生成 AI を用いた多空間デザインモデルの構築と
　　　　　　　　　　　　　　　　　 アイデア創出プロセスの効率化
　　4.3　自社技術を活用したテーマ創出フロー

５．生成AI技術×特許情報分析の将来展望
　　5.1　マルチモーダル化
　　5.2　長文処理のさらなる向上
　　5.3　エージェント型AI
　　5.4　パーソナライズLLM

６．特許調査・分析における生成AI活用判断
　　6.1　生成AI導入のプロセスと事例
　　6.2　特許調査・分析における生成AI活用判断

【質疑応答】

セミナー講師

(株)LeXi/Vent　代表　上村 侑太郎氏

セミナー受講料

1名につき 49,500円（消費税込、資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44,000円〕 

主催者

開催場所

受講について

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