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
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本セミナーでは、機械学習・自然言語処理を活用した大量の特許情報・技術文献の調査・分析手法を解説いたします。
(2020年4月9日 10:00〜11:30)
知財業務(特に特許調査)にAI技術を活用した提案が2015年にされて以来、様々なツールが開発されてきた。他業界での成功事例をよそに、なかなか知財業務の効率化に結び付かないということで、近年は「幻滅期に入った」などと報道されるようにもなってきた。せっかく導入しても「しばらく使っていない」ツールになっていることもある。これは、AI技術に対する非常に高い期待と現実のギャップが大きいのではないかと思われる。当社はAI技術を活用した商品「Deskbee4」を開発し、主催する「知財AI活用研究会」や、他の研究会を含めのべ約200社にDeskbeeの試用結果について、様々な意見交換をさせていただいた。弊社「Deskbee4」を事例に期待と現実及び、弊社のそれに向けての取組みをご紹介する。
(2020年4月9日 12:15〜13:45)
特許分析業務は専門知識が必要であり、またその内容は非常に多岐にわたっている。近年の人工知能の発展に伴い、特許分析業務でも人工知能の活用が期待されるが、実際にはどのような業務にどの程度適用が可能なのだろうか。
本講演では、一般のテキストとは異なる特許文書固有の性質や業務の多様性について述べた後、特許分析全般にどのようなアプローチが可能かをデモを交えて紹介する。また、特許特有の事情が引き起こす困難な点を解説し、今後の可能性について論じる。
(2020年4月9日 14:00〜15:30)
知的財産関連業務におけるAI活用の事例として、世界中の公開特許の調査を効率化するためのシステム開発が国内外の特許調査会社が主導となって進められているものの、企業内の知的財産業務にAIを活用している事例は殆どない。Hondaは数万件ある知的財産の維持判断にAIを活用することで、知的財産部のスタッフが新たな領域に従事できるようにする取組みにチャレンジしており、本講演では、AI活用による権利維持判断の精度を高めるうえでの工夫を含め、この取組みの紹介を行う。
(2020年4月9日 15:45〜17:15)
近年、企業では、管理部門の生産性向上や働き方改革が求められ、知財部門においても業務の効率化を進める必要に迫られています。特に少人数知財部では、業務量が増大する中、いかに知財業務の効率化を図るかは切実な問題となっています。効率化手段としては、RPAやAI導入による知財管理業務の自動化、特許調査や明細書作成の簡便化等、情報システムツールの活用が検討されています。一方、社内関係部門や特許事務所等との役割分担や連携方法等の見直しも効率化に寄与し、更に知財業務の強化策にも繋がります。
本講演では、少人数知財部における効率的な知財業務の進め方として、RPAやAI等の新たな情報システムツールの活用方法及び社内関係部門や特許事務所等との役割分担や連携等について解説します。
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/5/25 | 数値限定発明、パラメータ発明の特許要件と戦略的出願 | オンライン | |
| 2026/5/25 | 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 | オンライン | |
| 2026/5/26 | 外観検査の自動化におけるAI活用の実際 | オンライン | |
| 2026/5/26 | 生成AIとスプレッドシートのAI関数による特許調査手法 | オンライン | |
| 2026/5/26 | レーザー加工分野における機械学習の活用手法 | オンライン | |
| 2026/5/27 | 後発参入で勝つパテントマップと技術&知財戦略の策定と実践方法 | オンライン | |
| 2026/5/27 | 生成AIを活用した業務効率化とAIの急速な進化に対応するための仕事術 | オンライン | |
| 2026/5/27 | レーザー加工分野における機械学習の活用手法 | オンライン | |
| 2026/5/28 | 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/6/1 | 生成AIによる特許調査の進め方とプロンプト設計のポイント | オンライン | |
| 2026/6/1 | 新規モダリティの事業価値を最大化する特許・知財戦略 : 取得タイミング、範囲設定、ポートフォリオ、費用対効果 | オンライン | |
| 2026/6/2 | 特許調査・分析、明細書作成における生成AI活用とプロンプト設計の仕方 | オンライン | |
| 2026/6/2 | 機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用 | オンライン | |
| 2026/6/3 | 適正な知財コストの考え方と権利維持、放棄の決め方 | オンライン | |
| 2026/6/3 | 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント | オンライン | |
| 2026/6/4 | ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/4 | 外観検査の自動化におけるAI活用の実際 | オンライン | |
| 2026/6/5 | 他社特許分析の実務と生成AIを使った効率化、"強い" 特許を得るための考え方・具体的方法 | オンライン | |
| 2026/6/5 | 研究開発のための知財戦略 | オンライン | |
| 2026/6/8 | 研究開発のための知財戦略 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2011/10/1 | 大日本印刷 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/25 | クリーンルーム 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/20 | 三菱化学 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/15 | 電線7社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/10 | 旭化成グループ9社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/1 | スクリーン印刷 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/8/25 | ボイラー 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/8/20 | キャノン (2011年版) 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/8/10 | ごみ焼却 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/8/5 | ポリスチレン 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/7/25 | ビール4社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/7/15 | 菓子 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/7/10 | 抗癌剤 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/7/5 | カーナビゲーション (2011年版) 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/6/30 | 医療機器 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/6/15 | トヨタ、ホンダ、日産3社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/6/10 | ガス3社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/5/25 | 事務用品・什器備品12社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/5/20 | セメント業界5社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/5/15 | 日立グループ11社 技術開発実態分析調査報告書 |