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

本セミナーは終了いたしました。

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。

配信期間

2026年2月17日(火) 10時30分～ 2026年2月26日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年2月17日(火) 10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

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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

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。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		開催方法
2026/9/11	AI時代のナレッジマネジメント	オンライン
2026/9/14	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
2026/9/14	外観検査の自動化技術とシステムの構築	オンライン
2026/9/14	AIを活用したデータ分析実践講座	オンライン
2026/9/15	知財の投資対効果の考え方と適正な知財予算の策定、管理のポイント	オンライン
2026/9/15	生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方	オンライン
2026/9/15	実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法	オンライン
2026/9/15	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
2026/9/15	英文契約書の読み方・書き方基礎講座	オンライン
2026/9/15	医薬品開発における日米欧のAI法規制/AI利用ガイダンスの現状と留意すべきポイント	オンライン
2026/9/16	生成AIで効率化する情報収集・資料作成・企画立案の実践ノウハウ	オンライン
2026/9/16	CFRP 3Dプリンター技術の最前線	オンライン
2026/9/16	英文契約書の読み方・書き方基礎講座	オンライン
2026/9/16	MTシステム (MT法) の基礎および異常検知・異常モニタリング・予防保全技術入門	オンライン
2026/9/16	AIを活用したデータ分析実践講座	オンライン
2026/9/17	生成AIで効率化する情報収集・資料作成・企画立案の実践ノウハウ	オンライン
2026/9/17	生成AIの法的リスクと実務対応	オンライン
2026/9/17	安定供給を持続させるためのAI需要予測と精度向上	オンライン
2026/9/18	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
2026/9/18	開発者/技術者のための発想法と実現方法	オンライン

発行年月
2010/6/1	森永乳業、雪印メグミルク、明治乳業3社技術開発実態分析調査報告書
2010/5/25	ガラス業界10社技術開発実態分析調査報告書
2010/5/10	楽器技術開発実態分析調査報告書
2010/5/1	筆記具技術開発実態分析調査報告書
2010/4/25	特殊鋼7社技術開発実態分析調査報告書
2010/4/20	高血圧対応製品の研究開発動向と市場分析
2010/4/10	日本ガイシ技術開発実態分析調査報告書
2010/4/1	パナソニック技術開発実態分析調査報告書
2010/3/1	本田技研工業技術開発実態分析調査報告書
2010/2/25	中堅重電5社技術開発実態分析調査報告書
2010/2/25	新日本製鐵とJFEスチール技術開発実態分析調査報告書
2010/2/5	塗料技術技術開発実態分析調査報告書
2010/2/5	東芝機械とアマダ技術開発実態分析調査報告書
2010/2/1	音響機器技術開発実態分析調査報告書
2010/2/1	プラスチックリサイクル技術開発実態分析調査報告書
2010/1/10	コマツとクボタ技術開発実態分析調査報告書
2010/1/5	ベアリング (軸受) 10社技術開発実態分析調査報告書
2009/12/10	天然繊維15社技術開発実態分析調査報告書
2009/11/25	中堅無線通信機10社技術開発実態分析調査報告書
2009/11/20	時計技術開発実態分析調査報告書

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