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生成AIの活用による知財業務の効率化と高度化

生成AIの活用による知財業務の効率化と高度化

~出願実務・意見書作成・特許マップ生成に活かす生成AIツールとプロンプト設計の技術~
オンライン 開催
  • 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、2025年8月22日〜28日を予定しております。
  • ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーは、生成AI (大規模言語モデル・LLM) を知的財産業務へ導入・活用し、業務の効率化・高度化を図ることを目的としております。
ChatGPT, ClaudeやGeminiなど主要AIの仕組みや最新トレンドを解説し、特許明細書や意見書の作成支援、特許データ処理 (分類、要約、マップ作成) など具体的な活用例、特許出願実務全般での生成AI活用方法や、大量特許データ分析におけるプロンプト設計・API連携について詳解いたします。

開催日

  • 2025年8月21日(木) 13時00分16時30分

受講対象者

  • 知財業務の効率化を目指す特許担当者や知財部門関係者
  • 特許出願業務を効率化・高度化したい弁理士や特許技術者
  • 生成AIを業務に取り入れたいが具体的な方法を知りたい方

修得知識

  • 生成AI (LLM) の基本的仕組みと最新動向
  • ChatGPT、Claude、Geminiなど主要な生成AIツールの特徴と活用法
  • 特許明細書・意見書の効率的な作成支援方法
  • 特許データの自動分類、要約、マップ作成の技術
  • 特許出願実務 (発明提案〜中間処理) でのAIの具体的活用例
  • 効果的なプロンプト設計法
  • API連携を活用した大量データの処理・分析スキル

プログラム

 本セミナーは、生成AI (大規模言語モデル・LLM) を知的財産業務へ導入・活用し、業務の効率化・高度化を図ることを目的としています。セミナーでは、ChatGPTやClaudeやGeminiなど主要AIの仕組みや最新トレンドを解説し、特許明細書や意見書の作成支援、特許データ処理 (分類、要約、マップ作成) など具体的な活用例を紹介します。また、特許出願実務全般での生成AI活用方法や、大量特許データ分析におけるプロンプト設計・API連携など実践的スキルを習得します。

  1. 生成AI (大規模言語モデル) の基礎と知財業務への活用
    1. 生成AI (LLM) の概要
      1. 大規模言語モデルの基本概念 (ChatGPTやClaudeなどの仕組み)
      2. LLMの最新トレンド (主要モデルのアップデート)
        • OpenAI
        • Gemini
        • Claudeなど
      3. 主要ツール紹介 (特徴と活用シーン)
        • ChatGPT
        • Claude
        • NotebookLM
    2. 知財業務における生成AIの具体的活用シーン
      1. 特許明細書・意見書・補正書の作成補助 (効率的な文章生成)
      2. 特許データの処理
        • 自動分類
        • 要約生成
        • 特許マップの作成
        • トレンド解析
    3. 生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
      1. GPT4o-mini のAPI使用について
      2. GoogleスプレッドシートとLLMとの連携スキル
      3. Pythonの基本知識 (LLM APIとの連携プログラム)
  2. 生成AIを活用した特許出願実務
    1. 特許出願実務の流れ×生成AIの役割
      1. 全体フローを可視化
        • 発明提案書作成
        • 先行技術調査
        • 明細書作成
        • 中間処理
      2. 各段階でのAIアシストポイント (時間削減の具体例)
    2. 先行技術調査の効率化
      1. 特許検索式の最適化&キーワード発掘 (Gemini 2.5 Proの活用)
      2. Googleスプレッドシートを使った先行技術文献スクリーニング
      3. NotebookLMでの文献分析
        • 要約
        • 論点整理
        • 対比表作成
    3. 発明提案書・特許明細書・請求項のドラフト作成
      1. Gemini2.5 Proを用いた発明提案書ドラフトの作成
      2. OpenAI o3 with canvasやGemini2.5 Proを用いた明細書ドラフトの効率アップ
      3. Claude 3.7 Sonnetを用いたフローチャートの作成
      4. OpenAI o3を用いた請求項 (クレーム) 作成のサポート
    4. 中間処理の省力化
      1. OpenAI o3を用いた拒絶理由の分析サポート
      2. Gemini2.5 Proを用いた意見書・補正案の作成サポート
  3. 生成AIを活用した特許データ分析
    1. ChatGPT4oによる特許データ分析の基礎
      1. プロンプト設計のポイントとチャット形式のメリット
      2. インタラクティブ・テーブルでの特許データの処理
      3. インタラクティブ・チャートでの特許マップの生成
      4. ChatGPTによる新製品コンセプト発想の事例
    2. 大量特許データの自動処理テクニック
      1. GPT4o-mini APIを使ったスプレッドシート自動化
        • 特許データの分類
        • 特許データの要約
      2. PythonによるGPT4o-miniのAPI連携テクニック
      3. 大量データに対する連続処理
        • 要約
        • 分類
        • 特許マップ出力
  4. Q&Aセッションとまとめ
    • 質疑応答

講師

  • 川上 成年
    株式会社 知財デザイン
    代表取締役

主催

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
: 34,400円 (税別) / 37,840円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750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 22,500円(税別) / 24,750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 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250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。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 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、 Zoomのシステム要件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。

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