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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

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

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概要

本セミナーでは、製薬分野における特許調査や分析の効率化、精度向上に向けて、多種多様なAI特許調査ツールの中から自社に最適なツールを選定するポイント、スムーズな導入プロセスの留意点、導入後の効果的な運用のポイントについて詳解いたします。

配信期間

  • 2025年12月8日(月) 12時30分 ～ 2025年12月18日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2025年12月8日(月) 12時30分

修得知識

  • 製薬業界に特有の知財業務の特徴と課題
    • 特許網
    • 用途発明
    • FTOの重要性など
  • 生成AIと従来型AIの違い、知財業務における適用可能性
  • 先行技術調査・FTO・無効資料調査における生成AIの具体的な活用方法
  • 知財業務の効率化技術
    • 請求項要素分解
    • 構成要素抽出
    • 対比表自動生成など
  • 明細書作成やレビュー支援におけるAI活用の利点とリスク管理のポイント
  • 製薬知財分野における生成AI導入のロードマップと将来展望 (短期〜長期)

プログラム

　本講演では、製薬分野における知的財産業務の効率化をテーマに、近年急速に進展する生成AI技術の活用可能性を解説します。
　複雑かつ膨大な特許網に対応するための先行技術調査やFTO (Freedom-to-Operate) 解析、無効資料調査の支援手法を具体例とともに紹介し、生成AIによる構成要素抽出やクレーム解析、対比表自動生成といった実務に直結する応用を示します。さらに、明細書作成やレビュー業務での活用、導入におけるセキュリティ・コスト・教育面の課題にも触れ、研究開発現場と知財部門双方にとって実践的な活用ロードマップを提示します。

  • 導入
    • 講師自己紹介と研究背景
    • 製薬業界における知財の重要性
      1. 特許網の複雑性
      2. 訴訟リスクの大きさ
    • 生成AIが注目される理由
      1. 情報量の爆発
      2. 知財人材の不足
      3. 研究開発スピードの加速
  1. 第1部 製薬知財業務とAI技術の基礎
    1. 製薬業界における知財業務の特徴
      1. 新薬開発に伴う特許網
        • Submarine Patent
        • Evergreen特許など
      2. クリアランス調査・FTO (Freedom-to-Operate) の重要性
      3. 医薬用途発明、製剤特許など特有の課題
    2. AIの基礎と生成AIの位置づけ
      1. 従来AI (機械学習) と生成AI (LLM) の違い
      2. 自然言語処理・マルチモーダル技術の概要
      3. 特許調査・文献解析における活用例
    3. 製薬分野でのAI応用事例
      1. 化合物スクリーニングや創薬支援と知財業務の連携
      2. 特許分類とAIの相性
        • IPC
        • FI
        • Fターム
      3. 海外の先進事例
        • 米国大手製薬
        • 欧州機関の導入事例
  2. 第2部 生成AIを活用した知財業務の効率化
    1. 先行技術調査の効率化
      1. 生成AIによる構成要素抽出・対比表の自動作成
      2. 化学式・配列・用途に対応した検索支援
      3. RAG (検索拡張生成) を用いたハイブリッド調査モデル
    2. FTO・無効資料調査の高度化
      1. AIによる請求項要素の分解・一致判定
      2. 重み付けによるクレーム評価手法 (強い要件/弱い要件の判別)
      3. ケーススタディ:特許網を跨いだリスク可視化
    3. 明細書作成・レビューへの応用
      1. 生成AIによるドラフト文の提案とリスク
        • 誤情報
        • リーガルチェック
      2. 化学用語や請求項表現の標準化支援
      3. Human-in-the-Loopによる品質保証
    4. 組織導入・実務適用時の留意点
      1. セキュリティ・機密保持 (クラウドvsオンプレ)
      2. コスト管理とKPI設定
        • 処理速度
        • 再現率
        • 適合率
      3. 人材育成と社内教育
  3. 第3部 将来展望と実践的ロードマップ
    1. 今後2〜5年の技術進展予測
      1. マルチモーダルAI (化学構造式や配列データを直接処理)
      2. ベクトルDBによる特許・論文横断検索
      3. 自律エージェントによる調査自動化
    2. ベンダーとユーザー双方の視点
      1. ツール開発側の課題
        • 精度
        • 責任
        • 法的リスク
      2. 利用者側の課題
        • 社内導入の合意形成
        • 教育
        • ワークフロー適合
    3. 製薬知財における生成AI活用ロードマップ
      • 短期
        • 検索効率化
        • 自動要約
        • 分類補助
      • 中期
        • クレーム解析
        • FTO可視化ツール
      • 長期
        • 創薬
        • 臨床データと知財を統合した戦略立案支援
    • 質疑応答
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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
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主催

株式会社 技術情報協会
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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

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 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000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。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 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。

アーカイブ配信セミナー

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  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2025年12月8日〜18日を予定しております。
    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。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
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