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