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10月22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10月22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10月22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10月22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 | |
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2025/6/2 | 生成AIを活用した特許業務の効率化 | オンライン | |
2025/6/3 | カルマンフィルタの実践 | オンライン | |
2025/6/3 | 研究者・技術者のやる気を変える発明の具体的手法 | オンライン | |
2025/6/4 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
2025/6/6 | 業務効率向上による人手不足解決方法 | 会場 | |
2025/6/6 | AI利活用におけるEU AI法の影響と今後の課題 | オンライン | |
2025/6/9 | 現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座 | オンライン | |
2025/6/9 | 時系列データによる将来予測、異常検知への応用 | オンライン | |
2025/6/10 | 現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座 | オンライン | |
2025/6/11 | パテントマップの作成と研究開発テーマの発掘、アイデア創出への活用 | オンライン | |
2025/6/12 | IPランドスケープによる戦略的な知財分析・活用のすすめ方 | オンライン | |
2025/6/12 | 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 | |
2025/6/12 | Pythonを活用したデータ分析手法 | オンライン | |
2025/6/13 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
2025/6/13 | 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 | |
2025/6/13 | Pythonを活用したデータ分析手法 | オンライン | |
2025/6/13 | 他社の用途発明、数値限定発明、パラメータ発明への対抗策 | オンライン | |
2025/6/13 | 計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用 | オンライン | |
2025/6/13 | AI利活用におけるEU AI法の影響と今後の課題 | オンライン | |
2025/6/16 | 計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用 | オンライン |
発行年月 | |
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2025/4/30 | "知財DX"の導入と推進ポイント |
2024/10/28 | メディカルバイオニクス (人工臓器) 〔2024年版〕 |
2024/10/28 | メディカルバイオニクス (人工臓器) 〔2024年版〕(CD-ROM版) |
2024/4/30 | 人工光合成技術 (CD-ROM版) |
2024/4/30 | 人工光合成技術 |
2024/4/22 | トプコングループ (CD-ROM版) |
2024/4/22 | トプコングループ |
2024/4/15 | テンセント (騰訊Tencent) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) |
2024/4/15 | テンセント (騰訊Tencent) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) (CD-ROM版) |
2024/3/29 | 後発で勝つための研究・知財戦略と経営層への説明・説得の仕方 |
2024/3/11 | アリババ (阿里巴巴 Alibaba) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) |
2024/3/11 | アリババ (阿里巴巴 Alibaba) 〔中国特許および日本特許〕技術開発実態分析調査報告書 (日本語版) (CD-ROM版) |
2024/3/4 | 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2024/3/4 | 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書 |
2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
2022/7/29 | 費用対効果に基づく外国特許出願国の選び方・進め方 |
2022/4/4 | 軸受6社 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2022/4/4 | 軸受6社 技術開発実態分析調査報告書 |
2021/10/25 | AIプロセッサー |