生成AIを活用した競合特許分析と弱点の見つけ方,戦略的対抗アイデアの生成

セミナー趣旨

近年、生成AIの進化により、膨大な特許情報の分析や知財戦略の立案プロセスが劇的に変化しています。本講義で は、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を 体系的に解説します。さらに、発見した弱点を突くための戦略的な対抗アイデア（回避設計、無効資料探索と無効理由構築、対抗 出願、新規事業の創出など）をAIとの対話を通じて創出する実践的アプローチを学びます。講義を通じて、プロンプトエンジニア リングの基礎から応用、ツール選定、ケーススタディ、社内ガバナンス上の留意点まで、IP実務者が生成AIを武器として競合と戦 うための具体的手順と判断軸を習得することを目指します。

セミナープログラム

1. 生成AIがもたらす知財戦略のパラダイムシフト
　　1.1　生成AIの基礎知識と最新動向
　　1.2　従来の特許分析手法とその限界
　　1.3　生成AIを知財実務に導入するメリットと期待される効果
　　1.4　主な生成AIの特徴と使い分け
　　1.5　主なAIエージェントの特徴と使い分け
　　1.6　主な特許特化型生成AI活用ツールの特徴と使い分け

2. 生成AIを活用した特許情報の収集と整理
　　2.1　効率的な特許検索と母集団形成の基本
　　2.2　生成AIを用いた検索式の自動生成と最適化
　　2.3　特許公報の要約と重要度スコアリング
　　2.4　クレーム（特許請求の範囲）の構造化と可視化
　　2.5　明細書からの課題・解決手段・効果の自動抽出
　　2.6　パテントマップ、課題解決手段マトリックスの自動作成
　　2.7　外国特許の翻訳と技術用語の文脈理解

3. 競合特許の分析と「弱点」の特定手法
　　3.1　強い特許／弱い特許の定義
　　3.2　競合他社の特許ポートフォリオの全体像把握
　　3.3　ポートフォリオレベルの弱点分析
　　3.4　生成AIを用いた技術トレンドと出願人動向の俯瞰
　　3.5　クレーム解釈におけるAIの活用
　　3.6　均等論適用可能性・外国ファミリーとのクレーム差異の分析
　　3.7　競合特許の「弱点」とは何か
　　3.8　「抜け穴」の探索
　　3.9　審査経過情報（包袋）の分析と拒絶理由通知の読み解き
　　3.10　審査官の論理と出願人の反論から弱点を見抜く
　　3.11　引用文献ネットワークの分析と無効化の糸口の発見
　　3.12　異議申立・無効審判に向けた先行技術調査におけるAIの活用
　　3.13　弱点から戦略への変換フレーム

4. 戦略的対抗アイデアの生成と評価
　　4.1　発見した弱点に基づく対抗戦略の全体像
　　4.2　回避設計のアイデア出し
　　4.3　AIを活用した代替技術・代替素材のブレインストーミング
　　4.4　クレームの構成要件を意図的に外すためのプロンプト技術
　　4.5　自社技術との掛け合わせによる新規発明の創出
　　4.6　TRIZ（発明的問題解決理論）と生成AIの融合
　　4.7　生成されたアイデアの実現可能性と特許性の一次評価
　　4.8　アイデアのブラッシュアップと絞り込みのプロセス
　　4.9　クロスライセンス交渉に向けた自社特許の強み再発見
　　4.10　侵害成立シナリオ vs 回避シナリオ
　　4.11　競争優位性の定量評価
　　4.12　R&Dテーマへの落とし込み
　　4.13　出願戦略設計
　　4.14　事業戦略との接続

5. 組織への導入と今後の展望
　　5.1　知財部門における生成AIの業務フローへの組み込み方
　　5.2　AIツールと既存の特許検索データベースとの連携
　　5.3　人間とAIの協働（Human-in-the-loop）の重要性
　　5.4　知財部員に求められる新たなスキルセット
　　5.5　生成AIの進化がもたらす未来の知財業務

6. ガバナンスと留意点
　　6.1　ハルシネーション対策と根拠提示
　　6.2　【失敗事例の共有】 AIに特許分析を任せて失敗したアンチパターン
　　6.4　秘密保持・入力データ管理
　　6.5　AI事業者ガイドライン等への準拠
　　6.6　知財部門におけるAI利用ルール策定

【質疑応答】

セミナー講師

よろず知財戦略コンサルティング 代表　萬 秀憲氏

セミナー受講料

1名につき 55,000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49,500円〕

主催者

開催場所

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