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

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

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

～特許・知財実務へのAI導入と具体的活用テクニック～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す
  • ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
  • アーカイブ配信の視聴期間は、2024年6月19日〜25日を予定しております。
  • ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

開催日

  • 2024年6月18日(火) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • 機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化
  • 特許調査におけるAI利用の現状と注意点

プログラム

　特許調査や特許実務における知的生産性の向上は、企業の知的財産戦略の鍵となります。本セミナーでは、機械学習やAI技術を効果的に活用してこれらの業務を高度化するための実践的なテクニックと事例を紹介します。
　自然言語処理による関連特許文献の自動抽出、特許分類の自動付与、特許クレームのマッピングなど、様々な機械学習アプローチを特許調査に適用する方法を解説します。さらに、要約自動生成や特許明細書読解・作成支援、質問応答システムなど、最新の生成AIモデルを活用した実用事例も取り上げます。また、実務での導入を見据えて、適切なデータ前処理、学習モデルの構築と評価、セキュリティ対策、人的監視とフィードバックといった実践的な注意点についても詳しく説明します。機械学習やAIを効果的に取り入れることで、特許調査業務を飛躍的に効率化し、質の高い特許ポートフォリオを構築する戦略的な指針が得られます。スマートな特許戦略を実現するための具体的な方策を習得できるセミナーとなっています。

  1. はじめに
    1. 講師自己紹介
    2. アジア特許情報研究会紹介
  2. 特許調査と検索の基礎
    1. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
    2. マッチングと適合
    3. 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
    4. 先行技術調査と侵害防止調査の検索モデルの違い
    5. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
    6. 特許調査システムとその評価方法
    7. 従来の人手作業による課題と限界
  3. 機械学習/AIによる特許調査の高度化
    1. 人工知能 (AI:Artificial Intelligence) とは
    2. AI、機械学習、深層学習について
    3. データサイエンスベースの特許調査
    4. AIの使用と情報要求
    5. 自然言語処理技術の活用
    6. 関連特許文献の自動抽出
    7. 特許分類の自動付与
    8. 特許クレームマッピング
  4. 商用AI特許調査ツールの活用事例
    1. AI特許調査ツールへの要求性能
    2. 特許庁におけるAI活用動向
    3. PatentfieldのAIセマンティック検索
    4. PatentfieldのAI分類予測
    5. Patentfieldの生成系AIを用いた読解支援機能
    6. PatentSQUAREのAI検索・AI分類
    7. Amplified.aiのAI検索
    8. THE調査力AI (Deskbee5) のSDI調査事例
    9. Summariaの読解支援AIアシスタント機能
  5. 生成系AIの概要と特許調査における可能性
    1. 生成系AIの概要
    2. OpenAIのChatGPT4 モデル
      • GPT-4Turbo
      • GPT-4
      • GPT-3.5
    3. GoogleのGemini モデル
      • Ultra
      • Pro
      • Nano
    4. AnthropicのClaude3 モデル
      • Opus
      • Sonnet
      • Haiku
    5. 要約や要点の自動生成
    6. 特許明細書の査読支援
    7. 特許明細書の自動作成支援
    8. 質問応答やクエリ生成
    9. AI特許調査ツールと生成系AIの連携
  6. 実践的なAI活用と注意点
    1. AI活用特許調査システムへの過剰な期待
    2. 特許調査への機械学習適応時の留意点
    3. 人とAIの役割分担
    4. 機械学習/AIの原理的な限界
  7. オープンソースを用いた機械学習の特許調査への応用
    1. 特許調査のためのオープンソース (OSS) の基礎
    2. 特許調査における「OSSツール」と「商用ツール」の相互補完的使用
    3. 機械学習概要 (分類、回帰、クラスタリング、次元圧縮)
    4. 単語・文書のクラスタリングによる動向調査への応用
    5. 文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化
    6. 文書分類との組み合わせによるパテントマップの自動作成
  8. 特許実務へのAI利用の現状のまとめと将来展望
    1. 特許庁 (JPO) における人工知能 (AI) 技術の活用動向
    2. 特許調査分野におけるAI技術の活用動向
    3. 国産大規模言語モデルの開発動向
    4. 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための3要素
    • 質疑応答

付録: 自分でできる特許情報解析ツール紹介

  • キーワード抽出関係
    • word2vec,doc2vecによる単語・文書の類似度計算と類似単語・文書抽出
    • termextractによる専門用語 (キーワード) 自動抽出
    • 生成系AI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
ページのトップヘ

講師

  • 安藤 俊幸 氏
    アジア特許情報研究会 知財情報解析グループ
    グループリーダー
ページのトップヘ

主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 36,200円 (税別) / 39,820円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500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 36,200円(税別) / 39,820円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

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
2026/9/14 AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 オンライン
2026/9/15 知財の投資対効果の考え方と適正な知財予算の策定、管理のポイント オンライン
2026/9/15 生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方 オンライン
2026/9/16 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 オンライン
2026/9/17 生成AIの法的リスクと実務対応 オンライン
2026/9/18 化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務 オンライン
2026/9/18 生成AIの法的リスクと実務対応 オンライン
2026/9/24 FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 オンライン
2026/9/25 侵害予防調査への生成AI活用とその進め方 オンライン
2026/9/25 材料実験AIエージェントを自分で作る オンライン
2026/9/28 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 オンライン
2026/9/28 FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 オンライン
2026/9/28 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 オンライン
2026/9/28 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 オンライン
2026/9/28 AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 オンライン
2026/9/28 AI創薬の特許戦略 オンライン
2026/9/29 生成AIを活用したバイブコーディングの進め方 オンライン
2026/9/29 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 オンライン
2026/9/29 機械学習を利用した多成分混合物の物性予測・物性推算 オンライン
2026/9/29 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2025/4/14 化学業界30社〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版)
2025/4/7 ペロブスカイト太陽電池〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版)
2025/4/7 ペロブスカイト太陽電池〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2025/3/31 電子顕微鏡〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2025/3/31 電子顕微鏡〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版)
2025/3/24 電気自動車のバッテリ冷却 (リチウムイオン電池、全固体電池) 〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2025/3/24 電気自動車のバッテリ冷却 (リチウムイオン電池、全固体電池) 〔2025年版〕技術開発実態分析調査報告書 (書籍版)
2024/10/31 自然言語処理の導入と活用事例
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
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)
2024/5/31 適正な知財コストの考え方と権利化、維持、放棄の決め方
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) (CD-ROM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)
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)
ページのトップヘ