生成AIの台頭は、特許情報の読解、要約、分類といった実務を劇的に効率化しています。
　本講演では、ChatGPTやClaude等の汎用AIに加え、サマリアやTokkyo.aiといった特許特化型ツールの実務への適用ポイントを具体的に解説します。プロンプトエンジニアリングやRAG、Few-shot等の技術を駆使し、用途探索やBCGマトリクスによる戦略立案、ビジネスモデルキャンバス (BMC) の可視化を実演します。将来のエージェント型AIへの展望も踏まえ、AIには代替できない「問いを立てる力」や「責任ある意思決定」を軸とした、知財実務者の新たな生存戦略を提示します。

1. 生成AIとは?
   1. 生成AI概要
   2. 生成AIを活用する上で注意すべきポイント
   3. GPTの機能を上位概念化
   4. 生成AIが“できること・できないこと”
   5. 生成AIの開発トレンド
   6. 生成AIの基礎・現状
2. 特許調査・分析への生成AI活用の現状
   1. 特許情報分析で活用するツール
   2. Chat-GPT
   3. Google NotebookLM
   4. Perplexity ai
   5. Gemini
   6. Tokkyo.ai ChatTokkyo
   7. 特許文書読解支援サービス サマリア
   8. GPTの機能を上位概念化 (再掲)
   9. 特許情報分析のフローについて
   10. GPTの機能×タスク
   11. 生成AI無料プランの範囲でできること
   12. 現状分析 分類軸の作り方
   13. 特許情報分析への活用例 〜論点・課題の可視化1〜
   14. イーパテント 特許検索式作成GPT
   15. 特許情報分析への活用例 〜論点・課題の可視化 mapify〜
   16. 生成AI有料プランの範囲でできること
   17. 現状分析 Chat-GPTを活用した分析
   18. 用途探索 ChatTokkyoを活用
   19. サマリアの一括処理ツールと分類支援
3. プロンプトエンジニアリング
   1. プロンプトエンジニアリングとは?
   2. LLMのプロンプトエンジニアリングを参考に
   3. データ分析の視点からプロンプトエンジニアリング
4. 生成AIを活用したアイデア創出
   1. アイデア創出・仮説構築
   2. 生成AIを用いた多空間デザインモデルの構築とアイデア創出プロセスの効率化
   3. 自社技術を活用したテーマ創出フロー
5. 生成AI技術×特許情報分析の将来展望
   1. マルチモーダル化
   2. 長文処理のさらなる向上
   3. エージェント型AI
   4. パーソナライズLLM
6. 特許調査・分析における生成AI活用判断
   1. 生成AI導入のプロセスと事例
   2. 特許調査・分析における生成AI活用判断
• 質疑応答