技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
先発/競合医薬品の特許分析とAIを用いた特許調査の進め方
先発/競合医薬品の特許分析とAIを用いた特許調査の進め方
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
開催日
- 2019年12月13日(金) 10時00分 ～ 16時45分
プログラム
第1部. 明細書の読み方と開発・特許戦略への応用
(2019年12月13日 10:00〜12:00)
特許明細書は、特許権者にとっては、特許発明の技術的範囲を定める権利書としての性質を有する一方、第三者にとっては、他社の開発状況を記した文献としての性質を有する。本講演では、明細書の読み方を学ぶとともに、侵害についての考え方と進歩性判断についての考え方の違いを理解し、自社の特許戦略に役立てる。
- 明細書の構成
- クレームの解釈
- 文言侵害
- 均等論
- 間接侵害
- 侵害についての考え方と進歩性判断についての考え方の違い
- 他社特許文献を利用した開発事例
- 質疑応答
第2部. 先発・競合企業の特許分析と特許戦略
(2019年12月13日 13:00〜14:30)
特許とは何か、あるいは特許取得の目的は何かといった基礎的なことから解説し、特許を取得することによりその無形的効果を獲得できること、それを上手く獲得できれば、当該効果に基づくリターンがオンすることにより特許取得のための投資は十分に回収しうること、即ち特許の無形的効果は特許取得のコストを上回りうることを解説したい。そして、事業収益を高めるための知財活動ないし方法論 (知財戦略) としてはどのようなものが考えられるかについて、一般論的視点で解説したい。
続いて、医薬品業界の動向をざっと俯瞰した後、医療用医薬品 (低分子医薬品) に関しては、当該一般論を踏まえながら、また医薬品の特殊事情を考慮しつつ、先発・競合企業はそれぞれどのように特許分析を行い、特許戦略を構築したらよいかなどについて解説したい。
- 特許分析・特許戦略の一般論
- なぜ特許を出願するのか
- 特許とは、特許取得の目的は何か
- 特許 (取得) は単なるコストのみでない
- 無形的効果の獲得
- なぜ特許を出願するのか
- 自社が先発又は後発の場合のケーススタディ
- 特許の無形的効果を奏したと思われる実例
- 収益を高めるための知財活動 (方法論) 例
- 小括
- 後発品の台頭、新薬創出の閉塞感
- 医薬品を取り巻く知的財産権と医薬品開発
- 先発企業に対して
- 競合企業に対して
- 質疑応答
第3部. AIを用いたライフサイエンス分野の特許調査
(2019年12月13日 14:45〜16:45)
最近ではAIの中心技術である各種機械学習のオープンソースライブラリが容易に入手可能である。特許調査担当者の実務的な観点から機械学習を用いた効率的な特許調査の可能性について述べる。先行技術調査ではdoc2vecによる公報文書単位のスコアで査読の優先順位を付け、文単位で発明の要素毎の類似文抽出検討を行い、13種類の教師あり分類アルゴリズムで適合判定を検討した。文単位の類似文抽出で記載の根拠箇所特定の可能性が示せた。動向調査では教師なしの次元圧縮による文書の俯瞰・可視化検討と教師あり機械学習の文書分類との組み合わせ検討を行った。文書分類はSDI調査、動向調査の効率化を目指している。調査目的に応じたアルゴリズムと特徴量の選択が重要である。教師あり機械学習には良質な教師データの準備が重要である。AIの出力結果の性能評価、自分でできるPython環境の構築についても簡単に紹介する。
- 人工知能 (AI) の概要と特許調査への応用事例紹介
- 調査目的×アルゴリズム×ドメインデータ
- 機械学習概要
- クラス分類
- クラスタリング
- 回帰
- 次元圧縮
- 特許調査への機械学習適応時の留意点
- Deep Learningの基礎検討
- 先行技術調査の流れ (進め方)
- doc2vecによる公報 (文書) 単位の類似度計算
- doc2vecによる発明の要素 (文) 単位の類似度計算
- 文書のベクトル化と文書分類
- 文書のベクトル化検討 (7種類)
- 文書分類検討 (8種類)
- AIの出力結果の性能評価
- 混同行列
- 交差検証
- 自分でできるキーワード抽出・活用ツール紹介
- word2vecによる類似語抽出
- 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
- Pythonで始める機械学習
- Python環境の構築
- Anaconda
- Google Colaboratory
- 機械学習ライブラリ
- scikit-learn等
- 自作特許データデータセットによる解析
- 2値分類
- 多値分類
- Python環境の構築
- 質疑応答
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
:
50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
これから開催される関連セミナー
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2024/7/3 | オンコロジー領域における医薬品売上予測手法とデータ収集及び注意点 | オンライン | |
| 2024/7/3 | 仮想医薬品例示で基本レギュレーションを理解し、効率的にCMC申請資料を作成するポイント | オンライン | |
| 2024/7/3 | PIC/S GMP Annex I改定セミナー | オンライン | |
| 2024/7/4 | 抗体医薬品の品質管理 | オンライン | |
| 2024/7/4 | リスクマネジメント/ワーストケースアプローチに基づく洗浄バリデーション実施 (残留限度値・DHT/CHT設定など) と残留物の評価法 | オンライン | |
| 2024/7/4 | バイオ医薬品製造におけるGMP対応をふまえたプロセス開発からの設備設計・スケールアップ | オンライン | |
| 2024/7/4 | 営業秘密漏洩対応と予防策 | オンライン | |
| 2024/7/5 | 小規模データに対する機械学習の効果的適用法 | オンライン | |
| 2024/7/5 | 分割出願、及び、除くクレームを活用した強い特許権の取得・行使のための特許戦略 | オンライン | |
| 2024/7/5 | 医薬品製造現場における少人数体制のQC/QA業務効率化/コスト削減 | オンライン | |
| 2024/7/5 | 改正GMPに対応する技術移転/移管での同等性評価とバリデーション/作業者教育 | オンライン | |
| 2024/7/5 | 基礎から学ぶラボと製造におけるCSVとデータインテグリティの実務 | オンライン | |
| 2024/7/5 | 製造サイトにおけるデータインテグリティの実務対応のポイント | オンライン | |
| 2024/7/5 | 経皮吸収の基礎と評価方法 | オンライン | |
| 2024/7/8 | ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方 | オンライン | |
| 2024/7/8 | 技術者・研究者のための特許の効率的な読み方と強い特許取得への生かし方 | オンライン | |
| 2024/7/8 | 医薬品開発における中国薬事規制・申請資料作成の留意点 | オンライン | |
| 2024/7/8 | 新規モダリティ医薬の市場規模/薬価/売上予測と事業性評価 | オンライン | |
| 2024/7/8 | mRNA/LNP (脂質ナノ粒子) 医薬品コース | オンライン | |
| 2024/7/8 | mRNA-LNP医薬品における製剤化・製造・品質管理と品質審査の論点 | オンライン |