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
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
(2023年12月14日 10:30〜11:30)
ChatGPTをはじめとする生成AIを用いた新たなサービスが連日創出される中、特許に対する注目が集まっている。それに伴い、特許分析自体を生成AIでサポートする実用レベルでの試みも開始されている。
本講演では、生成AIが特許分析に与えるインパクトをより深く理解するため、生成AIおよび特許分析の基本から、適用方法、活用事例に至るまで、技術や特許に詳しくない方に対しても平易に紹介する。
(2023年12月14日 12:15〜13:45)
近年、知財業務で大規模言語モデルを用いた人工知能 (AI) 使用して、特許調査の効率化や洞察・気付き得る取り組みが始まっています。ChatGPTをはじめとした生成系AIがAI利用特許調査ツールの機能向上に試行されています。生成系AIの利用にあたっては、ポジティブ・ネガティブ両面で留意点も多いのが現状です。ユーザーにもこれらの新しいAIツールへの対応が求められています。
本セミナーでは大規模言語モデルの代表例としてGoogle BERTとOpenAI ChatGPTを取り上げ、共通点と相違点、対話型AIの問題点等に関して具体的に紹介します。具体的には特許文書の類似文書検索、分類、俯瞰可視化を検討しました。調査目的に応じてBERT、GPT等、モデルの特徴を理解して使いこなすことが重要です。
(2023年12月14日 14:00〜15:30)
現在の生成AI・人工知能は知的労働プロセスの7割を自動化できるところまできている。価値ベースでみると、時間短縮、安定性をもたらしているが、創造性のある結論を得るにはまだ難がみうけられる。人智と組み合わせて、洗練された高度な知的資本を生み出す方法の一端をご紹介する。
(2023年12月14日 15:45〜17:15)
本講演では、特許文書の分析で用いられるテキストマイニングと自然言語処理技術について、トピックモデルやChatGPTに代表される大規模言語モデルなど、体系立てて解説します。そして、従来のテキストマイニングに加え、トピックモデルのPLSAと確率的因果モデルのベイジアンネットワークという2つのAI技術を応用して開発した「Nomolytics」という新しい分析手法をご紹介します。
AIを(1)理解系AI、(2)識別系AI、(3)生成系AIに大別すると、Nomolyticsは1番目に該当し、AIによって人間がテキストデータに潜む傾向や要因関係を理解し、そこから人間が有用なビジネスアクションを検討するための手法です。これを特許文書データに適用した分析事例をご紹介します。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
---|---|---|---|
2024/5/8 | AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 | オンライン | |
2024/5/8 | 核酸医薬品の特許戦略 | オンライン | |
2024/5/10 | IPランドスケープの取り組み事例と実施体制の構築 | オンライン | |
2024/5/14 | 他社特許をヒントにした特許出願の方法 | オンライン | |
2024/5/15 | 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 | |
2024/5/16 | 拒絶理由通知の対応と新規性・進歩性の判断基準のポイント | オンライン | |
2024/5/16 | 医薬品ライセンス契約のドラフティングと紛争回避・解決のポイント | オンライン | |
2024/5/16 | 営業秘密漏洩対応と予防策 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/5/17 | AIを巡る主要国の動向と日本におけるAI実務対応のポイント | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/5/17 | スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 | オンライン | |
2024/5/17 | 後発で勝てる特許戦略と先行特許の崩し方、攻め方 | オンライン | |
2024/5/20 | 他社特許をヒントにした特許出願の方法 | オンライン | |
2024/5/21 | 医薬品開発におけるグローバルマーケットを見据えた知財戦略と出願・権利化選定/評価 | オンライン | |
2024/5/23 | ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 | オンライン | |
2024/5/24 | マテリアルインフォマティクスの材料開発への適用と活用事例 | オンライン | |
2024/5/24 | 他社特許侵害の判断基準と実務対応 | オンライン | |
2024/5/27 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
2024/5/27 | 研究開発・技術部門が行う特許情報調査の基本とすすめ方、調査精度を高めるポイント | オンライン | |
2024/5/27 | 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 | オンライン | |
2024/5/27 | 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 | |
---|---|
2011/11/30 | NTTグループ8社 (NTTを除く) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/25 | アクリル酸エステル 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/25 | インキ業界10社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/20 | カテーテル 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/15 | 半導体露光装置 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/9 | IBM (米国特許版) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/15 | 通信機器大手3社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/10 | 酸化チタン 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/5 | 電子部品大手8社 技術開発実態分析調査報告書 |
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 |