AIの基礎、ツールの選定基準から母集団作成、クレーム対比などの実践的な活用まで

特許クリアランス調査への生成AI活用の仕方

～網羅性と正確性が求められるクリアランス調査とAIツールの活用 / AIツール利用の課題となるハルシネーション対策、調査精度の検証手法～

オンライン開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年2月17日〜26日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年2月17日まで承ります。

概要

本セミナーでは、特許調査においてAIを活用するために必要となる、AIの基礎やAIツールの選定基準から、母集団作成、クレーム対比といった実践的な活用フローまでを体系的に解説いたします。
特に課題となるハルシネーション対策や調査精度の検証手法も詳述いたします。
AIを「有能な助手」として使いこなし、調査効率の向上と知財業務の高度化を実現するための具体的なノウハウを習得いただけます。

開催日

2026年2月5日(木) 10時30分～ 16時30分

修得知識

AIの基礎
AIツールの選定基準
実践的な活用フロー
- 母集団作成
- クレーム対比
- ハルシネーション対策
- 調査精度の検証手法

プログラム

　生成AIの進化は知財実務に革新をもたらしていますが、網羅性と正確性が求められるクリアランス調査への適用には適切な理解とリスク管理が不可欠です。
　本講演では、AIの基礎やツール選定基準から、母集団作成、クレーム対比といった実践的な活用フローまでを体系的に解説します。特に課題となるハルシネーション対策や調査精度の検証手法も詳述します。AIを「有能な助手」として使いこなし、調査効率の向上と知財業務の高度化を実現するための具体的なノウハウを習得いただきます。

イントロダクション
- 講師自己紹介
- 今の生成AIで「できること」と「まだできないこと」
- クリアランス調査における「見逃し (リスク) 」とAIの親和性について

生成AIと特許調査ツールの基礎
1. 生成AIの基礎知識
  1. 大規模言語モデル (LLM) の仕組み (確率的な単語予測)
  2. 汎用LLMと特許特化型AIの違い
    - ChatGPT
    - Claude
    - Gemini
  3. セキュリティとデータ機密保持の基本ルール
2. AI特許調査ツールの概要と選定
  1. 主要ツールの紹介:対話型AI
    - ChatGPT Enterprise
    - Gemini Advanced 等
  2. 検索拡張生成 (RAG) 搭載の特許DB
    - Patentfield
    - Amplified など
  3. 選定基準と使い分け方:
    - 「アイデア出し・概念検索」に向くツール
    - 「網羅的スクリーニング」に向くツール
    - 「請求項 (クレーム) 対比」に向くツール
日常業務への導入 (技術動向・先行技術)
1. 技術動向調査への活用
  1. 技術ランドスケープの作成補助
  2. 膨大な特許公報からの「課題・解決手段」の自動抽出と要約
  3. 新規用途探索 (アイデアの壁打ち相手としてのAI)
2. 先行技術調査 (無効資料調査含む)
  1. 検索クエリ (キーワード・分類) の生成支援
  2. 類似特許のリストアップとランキング付け
  3. ポイント:クリアランス調査へ進む前の「基礎体力」としての活用法
特許クリアランス調査への生成AI活用プロセス
- 本講座のメインパート、具体的なフローを解説
リスク管理と高度な分析
1. ハルシネーション (嘘・幻覚) 対策
  1. なぜAIは特許番号や条文を間違えるのか
  2. 対策技術:RAG (検索拡張生成) の重要性
  3. 「Grounding (根拠付け) 」機能の活用
  4. 必ず一次情報 (公報原本) へリンクさせるワークフロー
  5. 「AIの回答を鵜呑みにしない」ダブルチェック体制の構築
2. 調査結果の分析と報告書作成
  1. リスク特許のヒートマップ作成
  2. 知財部から開発部へ:技術者にも伝わる「分かりやすい報告書」のAI生成
  3. 回避案 (設計変更案) のブレインストーミング
AIエージェントと知財業務の未来
1. 生成AIを活用した知財業務の高度化
  1. 単純作業からの解放と「戦略的業務」へのシフト
  2. 社内知財チャットボットの構築事例
2. AIエージェントを活用した業務効率化
  1. AIエージェントとは:指示待ちではなく、自律的に調査・推論・報告を行うAI
  2. 次世代のクリアランス調査:「今週公開された特許から、自社製品に関連するものを毎朝ピックアップして報告するエージェント」の可能性
  3. 複数のAIエージェントによる模擬ディベート (侵害主張AI vs 非侵害主張AI)
まとめ

質疑応答

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

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。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件と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。
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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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2026年2月17日〜26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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開始日時		会場	開催方法
2025/12/16	AIを活用した感性の「見える化」と製品付加価値向上への活用		オンライン
2025/12/16	ChatGPT・Pythonを活用した業務効率化・自動化のポイント		オンライン
2025/12/17	生成AIを使用した製造・品質管理		オンライン
2025/12/17	ChatGPT・Pythonを活用した業務効率化・自動化のポイント		オンライン
2025/12/18	R&Dにおける競合他社・異業種ベンチマーキングの基本、実践と生成AI活用のすすめ方		オンライン
2025/12/18	新規事業テーマ、アイデア創出における生成AI活用の仕方		オンライン
2025/12/18	生成AIを活用した情報収集、分析と戦略立案への応用		オンライン
2025/12/18	研究開発部門における実験データとCAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント		オンライン
2025/12/18	生成AIを使用したサプライチェーン・調達管理		オンライン
2025/12/19	生成AIによる特許実務の効率化とプロンプト設計		オンライン
2025/12/19	AI前提の知財実務		オンライン
2025/12/19	後発でも負けない特許戦略と先行特許攻略法		オンライン
2025/12/19	コンテンツ「制作」に関する契約書のチェックポイントと法律実務	東京都	会場・オンライン
2025/12/22	AI前提の知財実務		オンライン
2025/12/22	無効審判・無効抗弁の基本と実践		オンライン
2025/12/22	後発でも負けない特許戦略と先行特許攻略法		オンライン
2025/12/22	プリンテッド有機半導体デバイスの設計・作製方法、応用例、および機械学習の活用		オンライン
2025/12/23	生成AIも活用した「トヨタ流仕事のカタ基本編」		オンライン
2025/12/23	サブ原理85種の40の発明原理など最新教材で学ぶTRIZ実践		オンライン
2025/12/23	医薬品製造工場・試験室における紙文書・紙記録から完全電子化/ペーパーレス化へのプロセス・管理とDX、DI、AIを活用した対応策・運用の留意事項		オンライン

発行年月
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
2011/8/10	ごみ焼却技術開発実態分析調査報告書

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