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