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
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関連セミナーとの同時申し込みで特別割引にて受講いただけます。
本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。
本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
(2026年1月22日 10:30〜16:30)
本セミナー〈1日目:基礎編〉は、2日目の「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用〈実践テクニック・応用編〉」を最大限活用していただくための土台づくりを目的としています。
基礎編の前半では、特許文献の構成や新規性・FTO・無効・動向といった代表的な特許調査タスク、および従来の検索・対比表作成の流れを整理し、その中でどこにAIの余地があるかを明確にします。後半では、機械学習・深層学習・生成AI (大規模言語モデル) の基本概念、RAG (検索拡張生成) やベクトル検索のイメージ、プロンプト設計と簡易な評価の考え方を解説し、特許・技術分野での具体的な活用例と留意点までを概観します。AIの仕組みと限界を理解したうえで、〈実践テクニック・応用編〉で扱う「特許調査フローへの組み込み」「技術マーケティングへの応用」にスムーズに進めることを狙いとしています。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/24 | 生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ方法 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 読み手を意識した日本語メディカルライティングの基本 | オンライン | |
| 2026/9/24 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/24 | マーケティング実務への生成AI活用実践講座 | オンライン | |
| 2026/9/25 | 分かりやすい技術文章作成のポイント | オンライン | |
| 2026/9/25 | 侵害予防調査への生成AI活用とその進め方 | オンライン | |
| 2026/9/25 | 材料実験AIエージェントを自分で作る | オンライン | |
| 2026/9/25 | フロー合成マイクロリアクターと新技術との融合 | オンライン | |
| 2026/9/25 | マーケティング実務への生成AI活用実践講座 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FMEA・FTAの考え方、実施手順と事例 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 | オンライン | |
| 2026/9/28 | AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン | |
| 2026/9/28 | AI活用を活用した組立評価 (DFA) によるコストダウン研修 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 生成AIを活用したバイブコーディングの進め方 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/29 | 生成AI・AIを活用した暗黙知の言語化と技術・技能伝承への応用 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2011/12/10 | 製薬大手5社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/12/5 | 住友電気工業 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/12/1 | 建設大手9社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/11/30 | NTTグループ8社 (NTTを除く) 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/11/25 | アクリル酸エステル 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/11/25 | インキ業界10社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/11/20 | カテーテル 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/11/15 | 半導体露光装置 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/11/9 | IBM (米国特許版) 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/10/15 | 通信機器大手3社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/10/10 | 酸化チタン 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/10/5 | 電子部品大手8社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/10/1 | 大日本印刷 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/25 | クリーンルーム 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/20 | 三菱化学 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/15 | 電線7社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/9/10 | 旭化成グループ9社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 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 |