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

このセミナーは2024年6月に開催したセミナーのオンラインセミナー:オンデマンド配信です。
オンラインセミナーは、お申し込み日より10営業日の間、動画をご視聴いただけます。
お申込は、2024年11月28日まで受け付けいたします。
(収録日:2024年6月18日 ※映像時間:約4時間12分)

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。

申込期間

  • 2024年11月28日(木) 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。

オンデマンドセミナーの留意点

  • 申込み後、すぐに視聴可能なため、本セミナーのキャンセルは承りかねます。 予めご了承ください。
  • 録画セミナーの動画をお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 3営業日後までに、メールをお送りいたします。
  • 視聴期間は申込日より10営業日の間です。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • 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。
  • 動画視聴・インターネット環境をご確認ください
    • セキュリティの設定や、動作環境によってはご視聴いただけない場合がございます。
    • サンプル動画が閲覧できるかを事前にご確認いただいたうえで、お申し込みください。
  • 本セミナーの録音・撮影、複製は固くお断りいたします。
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
2025/12/8 製薬分野に特化した生成AIによる知的財産業務の効率化 オンライン
2025/12/9 カルマンフィルタの実践 オンライン
2025/12/10 日本型パテントリンケージ制度の実務と考慮した特許戦略 オンライン
2025/12/11 やさしく学ぶ化学物質法規制 講座 オンライン
2025/12/12 マテリアルズ・インフォマティクスのための実験データ統合、一元化とデータベースの構築、効果的な活用法 オンライン
2025/12/15 自社が勝つためのパテントマップの作成方法と事業の優位性を築ける戦略の策定 オンライン
2025/12/15 生成AIによる特許実務の効率化とプロンプト設計 オンライン
2025/12/16 第3世代のニューラルネットワーク "Spiking Neural Networks" の基礎と未来 オンライン
2025/12/19 生成AIによる特許実務の効率化とプロンプト設計 オンライン
2025/12/19 第3世代のニューラルネットワーク "Spiking Neural Networks" の基礎と未来 オンライン
2025/12/19 後発でも負けない特許戦略と先行特許攻略法 オンライン
2025/12/19 未知の異常も検知する製造業向け人工知能技術MTシステムの基礎および適用事例 オンライン
2025/12/22 後発でも負けない特許戦略と先行特許攻略法 オンライン
2025/12/23 データ駆動科学基礎とPythonによる実践 オンライン
2025/12/24 データ駆動科学基礎とPythonによる実践 オンライン
2026/2/27 基礎から学ぶ知財戦略セミナー オンライン
2026/3/2 基礎から学ぶ知財戦略セミナー オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

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
ページのトップヘ