本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
　また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。

1日目 基礎編

(2026年1月22日 10:30〜16:30)

　本セミナー〈1日目:基礎編〉は、2日目の「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用〈実践テクニック・応用編〉」を最大限活用していただくための土台づくりを目的としています。
　基礎編の前半では、特許文献の構成や新規性・FTO・無効・動向といった代表的な特許調査タスク、および従来の検索・対比表作成の流れを整理し、その中でどこにAIの余地があるかを明確にします。後半では、機械学習・深層学習・生成AI (大規模言語モデル) の基本概念、RAG (検索拡張生成) やベクトル検索のイメージ、プロンプト設計と簡易な評価の考え方を解説し、特許・技術分野での具体的な活用例と留意点までを概観します。AIの仕組みと限界を理解したうえで、〈実践テクニック・応用編〉で扱う「特許調査フローへの組み込み」「技術マーケティングへの応用」にスムーズに進めることを狙いとしています。

1. はじめに
   1. 講師自己紹介
   2. アジア特許情報研究会紹介
2. 特許調査と検索の基礎
   1. 特許文献の基本構成
      • 請求項
      • 明細書
      • 図面
      • 書誌
   2. 主な調査タスク
      • 新規性
      • FTO
      • 無効資料
      • 動向調査
   3. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
   4. マッチングと適合
   5. 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
   6. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
   7. 従来の特許調査標準フロー
   8. 典型的なアウトプット:対比表、技術動向レポート
   9. 従来の人手作業による課題と限界
3. 機械学習・深層学習の基礎
   1. 人工知能 (AI:Artificial Intelligence) とは
   2. AIの使用と情報要求
   3. AI/機械学習/深層学習の関係 (用語整理)
   4. タスク例
      • 分類
      • 回帰
      • クラスタリング
      • 生成
   5. 特徴量・モデル・評価指標 (精度・再現率など)
   6. データサイエンスベースの特許調査
   7. 実践的なAI活用と注意点
   8. 機械学習/AIの原理的な限界
4. 商用AI特許調査ツールの活用事例
   1. AI特許調査ツールへの要求性能
   2. PatentfieldのAIセマンティック検索
   3. PatentfieldのAI分類予測
   4. PatentSQUAREのAI検索・AI分類
   5. Amplified.aiのAI検索
   6. THE調査力AI (Deskbee5) のSDI調査事例
   7. 最新AI特許調査ツールの開発動向
5. 生成AIの基礎と特許調査における可能性
   1. 生成AIのしくみと限界
   2. OpenAIのChatGPT5
   3. Google Gemini 2.5Pro
   4. Anthropic Claude4
   5. 要約や要点の自動生成
   6. 特許明細書の査読支援
   7. 特許明細書の自動作成支援
   8. 質問応答やクエリ生成
   9. AI特許調査ツールと生成系AIの連携
6. RAGとベクトル検索の基礎
   1. RAG (検索拡張生成)
   2. 「事前学習モデル」+「自社/公報データ」の発想
   3. 埋め込みベクトル (意味の近さ=距離の近さ)
   4. ベクトル検索→関連文書取得→LLMで回答生成
7. プロンプト設計と簡易評価
   1. 良いプロンプトの要素
      • 役割指定
      • 条件
      • 出力形式
      • 禁止事項
   2. 出典必須プロンプト/「わからない」と答えることの許容
   3. 簡易評価の型
      • 少数サンプルでの比較
      • チェックリスト評価
   4. 実践編で使うプロンプト (構成要素抽出・対比表生成) の“前振り”
8. AIを利用した知財・技術分野での活用例
   1. 利用例 (特許領域)
      • 要約
      • 翻訳
      • 構成要素抽出
      • 先行技術サマリ
      • 動向マップ
   2. 利用例 (技術・事業側)
      • アイデア発散
      • 技術比較
      • 技術→市場の言い換え
   3. 留意点
      • 秘密情報・個人情報
      • 権利関係
      • 責任分担
   4. EvalOps (評価運用) ・FinOps (費用最適化運用) のごく簡単な紹介
9. 特許実務へのAI利用の現状のまとめと将来展望
   1. 特許庁 (JPO,USPTO) におけるAI技術の活用動向
   2. 特許調査分野におけるAI技術の活用動向
   3. 国産大規模言語モデルの開発動向
   4. 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための3要素

付録 : 自分でできる特許情報解析ツール紹介

• 生成AIをExcelマクロ (VBA) より利用する
• termextractによる専門用語 (キーワード) 自動抽出
• Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析