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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2024/12/11 | AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術 | オンライン | |
2024/12/11 | 音・画像情報処理技術の基礎と認識・検査システムへの応用 | オンライン | |
2024/12/11 | 医薬品モダリティ (抗体/核酸/中分子/再生医療) の実用化とDDS技術の特許戦略 | オンライン | |
2024/12/11 | ADCを含む次世代抗体医薬の知財戦略および強い特許明細書・クレームの書き方 | オンライン | |
2024/12/12 | 特許明細書の効率的な読み方と強い特許明細書のつくり方 | オンライン | |
2024/12/12 | 共同研究・開発契約の実務とトラブル対応 | オンライン | |
2024/12/13 | AI/生成AIを活用した研究開発の意思決定と評価軸の考え方 | オンライン | |
2024/12/13 | 機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略 | オンライン | |
2024/12/13 | 特許情報調査の基本と競合他社調査および技術テーマ調査、技術動向分析の進め方 | オンライン | |
2024/12/13 | AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術 | オンライン | |
2024/12/13 | AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点 | オンライン | |
2024/12/13 | 特許出願・ノウハウ保護の選択基準と留意点 | オンライン | |
2024/12/16 | AI機械学習の活用・導入のためにこれだけは押さえておきたい数学 超入門 2日間セミナー | オンライン | |
2024/12/16 | 生成AIの支援による特許調査・明細書作成・中間処理の効率化 | オンライン | |
2024/12/16 | AI機械学習に的を絞った行列・偏微分・確率密度の超入門 | オンライン | |
2024/12/16 | 少ないデータによる異常検知技術の導入と活用方法 | オンライン | |
2024/12/16 | 国内外のAI法規制と企業のAIリスク対策 | オンライン | |
2024/12/17 | 少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略 | オンライン | |
2024/12/17 | 進化計算を利用した多目的最適化技術とその応用 | オンライン | |
2024/12/17 | はじめての化学系特許出願 | オンライン |
発行年月 | |
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2011/3/10 | 花王 (2011年版) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/3/1 | バッテリー関連技術 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/2/10 | トヨタグループ9社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/2/10 | タイヤ4社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/1/20 | コンタクトレンズ 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/1/5 | ブリヂストン 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/12/10 | 総合化学7社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/11/15 | 防犯・監視カメラ 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/11/10 | 燃料電池 (中国特許版) 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/11/1 | 印刷業界6社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/9/20 | TDK 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/9/10 | エンジニアリング大手10社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/8/25 | 石油業界7社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/8/20 | 日立製作所 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/8/20 | マッサージ機 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/8/1 | ミズノ、アシックス、デサント3社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/8/1 | 水処理業界18社 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/7/20 | 電子ブック 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/7/20 | 三菱電機 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/6/20 | ポット・マホービン 技術開発実態分析調査報告書 |