AI、生成AIによる知財業務の効率化、スピード化

オンライン開催

概要

本セミナーでは、知的財産分野におけるDXについて取り上げ、特許調査、特許データ分析、特許文書評価・特許分類、翻訳等における導入、活用の実際について詳解いたします。

開催日

2024年9月27日(金) 10時00分～ 17時15分

修得知識

特許データの効率的な整形・分類手法
AIを用いた高度な視覚化と分析テクニック
特許情報からの革新的な製品アイデア創出
生成AIツールのリアルタイム実演と解説

プログラム

第1部知財AIの活用による効率的な特許調査手法

(2024年9月27日 10:00〜11:30)

　印刷関連技術分野で25年知財管理者を担当し、知財AIを活用して効率良く精度の高い調査手法の構築を5年間研究してきました。知財AIを活用した特許調査手法の研究を通じて、知財AIは活用の仕方次第では、抽出すべき公報を大幅に前方にソートしてくれることが判ってきました。
　今回のセミナーでは、出願前特許調査では知財AI活用により査読率30%で終了する手法を説明します。また製品化前特許調査では知財AIの2回活用し、適切なタイミングで精読・粗読を効率的に切替え、査読率100%でありながら調査時間1/2に短縮する特許調査手法について説明します。本手法により多くのエンジニア及び特許調査者が、限られた時間を有効活用できることを期待します。

特許調査が知財AIにより効率化する仕組み
1. 特許調査の課題と知財AIの仕組み
2. 知財AIにより特許調査を効率化するための工夫
知財AIによる出願前特許調査の効率化
1. AIに対する期待と失敗から学んだこと
2. 出願前特許調査への応用
製品化前特許調査の効率化 (通常調査、SDI)
1. 調査用の特許調査集合の作成 (3Dprinterによる製造方法)
2. 数学モデル法について
3. 数学モデル法による知財AI特許調査結果の分析
4. 定率法について
5. 定率法による知財AI特許調査結果の分析
6. 数学モデル法と定率法の時間短縮とAUC比較
技術分野での定率法による知財AI特許調査の効率化 (通常調査、SDI、USEP)
1. 通常調査における特許調査の効率化
2. SDIにおける特許調査の効率化
3. JPの調査結果を活用するUSEP特許調査の効率化
まとめ

質疑応答

第2部生成AIで革新する特許データ分析

(2024年9月27日 12:15〜13:45)

　最新のAI技術を活用し、特許データ分析の効率と精度を飛躍的に向上させませんか?本講演では、ChatGPTを中心とした生成AIの活用方法を、特許データの収集から新商品コンセプト創出まで、実践的に学びます。さらに、講師による生成AIの使用実演を交えて、理解を深めていただきます。
　ビジネス戦略に直結する特許分析スキルを身につけ、イノベーションを加速させましょう。AI時代の特許戦略に不可欠な知識とスキルを、実演を交えて習得できる貴重な機会です!

はじめに
1. 特許データ分析の重要性
2. ChatGPTを用いた特許データ分析
特許データ分析の進め方
1. 特許データ分析の進め方
2. ChatGPTの使用方法
特許データの整形処理
1. 不要列・不要語削除
2. 出願人名寄せ
3. 出願人スクリーニング
4. 課題・解決手段抽出
特許データの分類処理
1. 課題と解決手段の要約
2. 課題分類と解決手段分類の生成
3. 課題分類と解決手段分類の追加
特許データの視覚化と分析
1. ランキンググラフ
2. 時系列グラフ
3. 円グラフ
4. クロス集計 (ヒートマップ)
5. 比較分析
新商品コンセプトの生成
1. 新商品コンセプトの複数案の生成
2. 新商品コンセプトの詳細生成
3. 新商品コンセプトの画像生成
4. 新商品のマーケティング戦略生成
5. 新商品コンセプトの評価

質疑応答

第3部 AIによる特許文書評価と特許分類への活用

(2024年9月27日 14:00〜15:30)

　生成AI (ChatGPT4.0) 、機械学習 (SVR) 、および自然言語処理による定性的・定量的特許文書評価について述べる。生成AIを用いた評価において、発明着想から明細書作成までの各フェーズでの利用結果の例について紹介する。また、「産業日本語研究会特許文書分科会」における研究の成果である「特許文書品質特性モデル」について概説し、その「特許文書品質特性モデル」と生成AIとの関係についても説明する。
　AIの特許分類へ活用については、各種の機械学習のアルゴリズムを用いた最適アルゴリズム探索技術について説明した後、当該アルゴリズムを搭載したツール (PatentNoiseFilter) について説明する。

AIによる特許文書評価
1. 生成AIによる定性特許文書評価
  1. 特許文書品質向上のためのツール
  2. 生成AIを用いた特許文書品質向上のための取り組み
    - 発明着想フェーズでの生成AIの利用
    - 発明構築フェーズでの生成AIの利用
    - 特許調査フェーズでの生成AIの利用
    - クレーム作成フェーズでの生成AIの利用
    - 図面作成フェーズでの生成AIの利用
    - 明細書作成フェーズでの生成AIの利用
  3. 産業日本語研究会特許文書分科会の取り組み
    - 特許文書品質特性モデルの概要
    - 特許文書品質特性モデルの学習用テキスト
2. 機械学習等による定量的特許文書評価
  1. 機械学習を用いた定量的特許文書評価
    - 機械学習モジュールに与えるパテントメトリクス
    - 定量的特許文書評価ツール (PatentValueAnalyst)
  2. 演算式による定量的特許文書評価
3. 明細書チェックツール (PatentQC)
AIの特許分類へ活用
1. AIによる最適アルゴリズム探索技術
  1. 最適アルゴリズム探索技術の概要
  2. 最適アルゴリズム探索技術を搭載した特許自動分類ツール (PatentNoiseFilter)
2. PatentNoiseFilterのSDIへの応用
まとめ

質疑応答

第4部外国出願における機械翻訳と生成AIの効果的な利用方法

(2024年9月27日 15:45〜17:15)

　最近の生成AIの進歩により知財業務での効果的な活用が大きなテーマとなっています。また従来から利用されている機械翻訳はすでに知財業務に欠かせないものになっています。
　本講演はそのなかでも外国出願の翻訳業務にフォーカスして、両システムの概要、機械翻訳と生成AIの違い、特許明細書への効果的な活用方法、今後の課題と生成AIが翻訳業務/業界に及ぼす影響について解説します。機械翻訳の活用を部門として検討している方、生成AIをどのように業務に組み込むべきか思案している方、既に機械翻訳と生成AIを利用している方にも本講演の内容がお役に立てば幸いです。

イントロダクション
1. 講師紹介
2. 講演のアジェンダと本講演のテーマ紹介
機械翻訳の概要
1. これまでの機械翻訳の歴史
2. 機械翻訳の種類と特徴
3. 機械翻訳の得意なこと、不得意なこと
4. 外国出願業務への効果的な活用と利用方法
生成AIの概要
1. 生成AIの種類と特徴
2. 生成AIを活用するうえでの注意事項
3. 生成AIと機械翻訳の違いは?
4. 外国出願業務への効果的な活用と利用方法
機械翻訳と生成AIのアウトプット比較
1. 評価手法と比較結果
2. 機械翻訳と生成AIはどちらが優れている?
3. それぞれの活用方法について考察
機械翻訳と生成AIを活用するうえでの課題と展望
1. 課題の見える化から始めませんか?
2. 翻訳業界及び外国出願の翻訳に及ぼす影響
3. まとめ

質疑応答

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講師

山本隆治氏
株式会社SCREENグラフィックソリューションズ

要素開発担当 (シニアアドバイザー) 、知財管理者
川上成年氏
株式会社知財デザイン

代表取締役
谷川英和氏
IRD国際特許事務所

所長
鈴木祐介氏
株式会社サン・フレアお客様サービス本部

部長補佐

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主催

株式会社技術情報協会

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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

: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

免責事項

講師と同業の方のご参加はお断りする場合があります。

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
同一法人内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。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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。

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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
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。

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発行年月
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
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

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