生成AI(大規模言語モデル)の活用による知財業務の変革と実践的アプローチ～特許データ分析・明細書作成から図面生成まで、最新ツールの使い分けと活用術～

セミナー趣旨

  本セミナーでは、生成AI(大規模言語モデル)の基礎から知財業務への具体的な活用まで、実践的な内容を網羅します。ChatGPT、Claude、Gemini等の最新かつローコストなツールを用いた特許データ分析、明細書作成、中間処理の効率化手法を学びます。さらに、Gemini関数(AI関数)やCopilot関数を活用したデータ処理の自動化テクニックも紹介します。座学と実演を通じて、生成AIを知財業務に効果的に導入するためのスキルセットを身につけ、業務効率の大幅な向上を目指します。

受講対象・レベル

・知財部門の担当者や管理職
・特許事務所の弁理士や特許技術者
・研究開発部門の技術者や研究者
・IT部門でAI導入を検討している担当者
・知財戦略に関心のある経営層や事業部門の方々

必要な予備知識

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・特許法

習得できる知識

・生成AI(LLM)の基本概念と最新トレンドの理解
・知財業務における生成AIの具体的な活用方法(特許データ分析、明細書作成、中間処理等)
・生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計と操作テクニック
・Gemini関数(AI関数)やCopilot関数を用いた特許データの自動処理技術

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の基本
　　1-1.大規模言語モデル(LLM)の仕組み
　　1-2.Human-in-the-Loop(人間参加型)の概念
　２．生成AIを知財業務で使用するためのツール紹介
　　2-1.ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLM、Copilotの紹介と比較
　　2-2.業務内容に応じたLLMの使い分けガイド
　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
　　3-1.プロンプト作成の基本と応用テクニック
　　3-2.Gemini関数(AI関数)やCopilot関数の操作スキル
　４．生成AI時代の特許業務プロセス
　　4-1.生成AIを活用した特許データ分析から出願までの特許業務プロセス全体像
　　4-2.特許データ分析からのアイデア創出：本セミナーⅢ章の概略紹介
　　4-3.アイデアの権利化(特許性確認、明細書・図面作成)：本セミナーⅡ章の概略紹介
Ⅱ．生成AIを活用した特許出願実務補助
　１．生成AIを活用した特許出願実務の流れ
　　1-1.特許出願実務の作業と生成AIの役割
　２．発明提案書の作成補助
　　2-1.Visual Promptingの活用法
　　2-2.図面からの発明提案書生成テクニック
　３．先行技術調査の効率化
　　3-1.Google Patentsによる先行技術調査
　　3-2.NotebookLMによる先行技術文献データベースの作成
　　3-3.Geminiによる発明の特許性評価
　４．特許明細書の作成補助(効率的な文書生成)
　　4-1.Canvas機能の活用と明細書編集テクニック
　　4-2.関連ファイルをアップロードしたプロンプト設計
　　4-3.Claude Skillsを使用した特許明細書の作成事例紹介
　５．中間処理の省力化(反論案の検討補助)
　　5-1.拒絶理由通知のAI分析
　　5-2.補正書案・意見書案の作成補助
Ⅲ．生成AIを活用した特許データ分析
　１．次世代の特許データ分析手法
　　1-1.従来型分析と生成AI活用分析の比較
　　1-2.ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能の活用
　２．特許データの加工と整形
　　2-1.出願人名寄せ、出願人スクリーニングの自動化処理
　　2-2.課題・解決手段の自動抽出処理
　３．生成AIによるデータの分類と視覚化
　　3-1.課題・解決手段分類の自動生成と付与処理
　　3-2.Gemini関数(Copilot関数)の設定と活用法
　　3-3.ランキング、時系列、2軸分析グラフ(ヒートマップ)の自動作成処理
　　3-4.ChatGPT Agentの活用事例紹介
　４．特許データ分析から戦略立案へ
　　4-1.競合他社との比較分析
　　4-2.比較分析からのマーケティング戦略の作成
Ⅳ．生成AIによる図・画像の分析と作成
　１．生成AIのマルチモーダル機能を活用した画像分析
　　1-1.グラフや表の自動解釈と要約
　　1-2.意匠公報画像の類否判断支援
　　1-3.特許図面からの技術的特徴の抽出
　２．生成AIによる特許図面の作図支援
　　2-1.フローチャートの自動作成
　　2-2.ブロック図の自動作成
Ⅴ．質疑応答(Q&Aセッション)
　・参加者からの質問への回答
　・今後の知財業務におけるAI活用の展望についてのディスカッション

＊途中、小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
生成AI、大規模言語モデル、LLM、知財業務、特許情報、明細書作成、ChatGPT、Gemini 

セミナー講師

 株式会社知財デザイン 代表取締役   川上 成年 氏

■ご経歴
株式会社知財デザイン 代表
・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。
＜資格＞
・弁理士(特定侵害訴訟代理業務付記)
・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)
＜著書＞
・「テキストマイニングでできる特許データ分析入門」(kindle版 2022年)
・「Excelでできる特許データ分析入門」(kindle版 2022年)
・「Pythonでできる特許データ視覚化入門」(kindle版 2023年)
・「ChatGPTでできる特許データ分析入門」(kindle版 2024年)
＜発表論文＞
・「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」(月刊パテント 2025年)
・「Google スプレッドシートAI関数による特許データ分析の効率化」(日本マーケティング学会 2025年)
・「生成AIを活用した特許データの処理、視覚化、分析、及び、解釈について」(月刊パテント 2024年)
・「KH Coder分析への生成AIの活用について」(日本マーケティング学会 2023年)
・「生成AIの特許データ分析への活用について」(日本マーケティング学会 2023年)
■ご専門および得意な分野・ご研究
・知的財産(弁理士)
・機械工学(工学修士：東京科学大学大学院)
・技術経営学(技術経営学修士：東京農工大学大学院)
■本テーマ関連学協会でのご活動
・日本知財学会：2024年第22回学術研究発表会 分科会・企画・協賛セッション パネリスト
・日本知財学会：2024年第22回学術研究発表会 インテンシブセッション発表
  「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」
・日本マーケティング学会：
   マーケティングカンファレンス2024 ワーキングペーパー2024 トップダウンロード賞 「KH Coder分析への生成AIの活用について」

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

主催者

開催場所

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
  →こちらをご確認ください