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
(2025年8月6日 9:00〜10:30)
少人数で運営している知的財産部門においては、そのリソース不足に起因する課題を抱えていることが多い。知的財産の部門では、発明発掘や特許出願、特許調査や侵害判断、意匠や商標の出願・調査対応、などの権利化業務・調査業務に加えて、技術契約などの周辺業務を担当することも多い。さらに、法改正対応や職務発明制度の整備運用といった、知的財産に関連する多くの業務を担当することとなる。小規模な知的財産部門では、それらの業務を少人数で担当することとなり、自ずと多くの業務を並行して担当することとなり、効率的な業務遂行が難しい環境となりがちである。さらに、人が少ないことにより情報が不足するなどの課題も発生することも課題となる。
本講演では、それらの多くの業務を効果的に進めるための対応として、より優先的な業務に注力するための考え方や、社内外との連携、特に業務判断に繋がる情報収集やネットワークづくりについて言及する。
(2025年8月6日 10:40〜12:10)
競争力強化のためにすべき知財活動として、さまざまな知財活動が提案・推奨され、また、それらを実施している大企業から実践例の紹介がなされている。少人数知財部門の企業には、提案されているような知財活動をすべて実施することは工数的に困難であり、業務に優先順位をつけ、優先度の高い業務から対応することが求められる。優先順位の決定おいて、その知財業務は本当に自社でしなければならない業務なのか、自社の知財部門が担当すべき業務なのか、等々の検討が重要と考える。
この講演では、自社ですべき知財業務は何かを考え、自社の知財戦略を検討するきっかけを提供する。
(2025年8月6日 12:40〜14:10)
少人数の知財部において、リソースの有効活用が課題であり、業務の効率化は重要な論点である。他方、知財業務である知的財産権の取得、維持および活用において、社内他部門との連携が欠かせない。加えて事業環境の変化が早くなっていること、コーポレートガバナンス・コードの知財に関する改訂により知財部門に求められる内容が変化していること、により連携を発展、深化させる必要に迫られている。
そこで本講演では、少人数の知財部がAIを駆使して、より効率的かつ効果的に業務を遂行し、連携を行っていくのか、について実践的なアプローチを紹介する。
〜AIやアウトソースの活用と、知財部員の役割〜
(2025年8月6日 14:20〜15:50)
知財業務は多岐にわたり、売り上げ規模や特許出願件数に応じた人員が必要です。大企業では、長年のノウハウの蓄積によって、効率的に知財業務が定型化されていますが、知財部を持たない企業様や数名で試行錯誤しながら知財を回しておられる企業様が大多数です。そのような少数部員であっても、近年の生成AIの発達や、外部委託の利便性向上により、大企業と同様の知財活動を展開できる下地ができてきているといえます。
今回のセミナーでは、部内のDX化、AI化を強力に推し進めてきた経験から、数人規模でも本格的な知財活動を行う体制づくりのヒントをお届けします。
(2025年8月6日 16:00〜17:30)
従来の知的財産組織は、特許や商標の権利取得を業務とし、突発的なトラブルの発生に対応する部署であった。しかし、現在、活用を前提とした権利取得はもちろん、将来に発生する可能性のあるトラブルを予測し、対処を早い時期から着手することが求められている。大きく変化する知的財産組織のミッションに対して、人的リソースや経済的リソースを上手に活用して少数知財部のアウトプットの最大化について検討してみたい。
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 | |
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2025/7/28 | 知財ポートフォリオの構築と知財戦略の策定・遂行の仕方 | オンライン | |
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2025/7/29 | 人工知能応用技術ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・エンジニアリング応用入門 | オンライン | |
2025/7/29 | Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用 | オンライン | |
2025/7/29 | 生成AIやGPTを使用した特許情報分析とデータ活用のポイント | オンライン | |
2025/7/29 | 最近の裁判例の論点をふまえた核酸医薬品の特許戦略 | オンライン | |
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2025/7/29 | 医薬品モダリティの特許戦略 | 東京都 | 会場・オンライン |
2025/7/30 | AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント | オンライン | |
2025/7/30 | ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 | オンライン | |
2025/7/30 | 生成AIやGPTを使用した特許情報分析とデータ活用のポイント | オンライン | |
2025/7/30 | ドロップアウト防止にむけたAIによるリスク回避・評価と意思決定にむけたデータ補完 | オンライン | |
2025/7/31 | 生成AIを活用した新規事業構築プロセス : 調査から評価までの包括的活用 | オンライン | |
2025/7/31 | ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 | オンライン | |
2025/8/1 | 生成AIを活用した新規事業構築プロセス : 調査から評価までの包括的活用 | オンライン | |
2025/8/4 | エンジニアのための発明ブレスト・特許明細書作成への生成AI活用 | オンライン | |
2025/8/5 | 拒絶理由通知対応の基本と生成AI等のツールを活用した効率化 | オンライン | |
2025/8/8 | エッジコンピューティングの基礎と効果的な活用法 | オンライン | |
2025/8/8 | ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法 | オンライン | |
2025/8/12 | Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用 | オンライン |
発行年月 | |
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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 |
2011/6/10 | ガス3社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/5/25 | 事務用品・什器備品12社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/5/20 | セメント業界5社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/5/15 | 日立グループ11社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/4/15 | 大手合成繊維7社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/4/10 | 日本電気 (NEC) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/3/20 | 自動車部品17社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/3/20 | 有機EL (2011年版) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/3/10 | 花王 (2011年版) 技術開発実態分析調査報告書 |