研究開発現場では、アイデア創出や発明発掘のスピードが企業競争力を左右しています。
　本講座では、生成AI (ChatGPT、Claude、Geminiなど) を活用して、発明提案・技術要素整理・明細書作成・知財戦略立案を結びつける具体的手法を、デモンストレーションを交えて紹介します。
　さらに、PatentSight+、SPEEDA、PatSnap、PatentFieldなどのデータを統合し、R&Dテーマ設計から特許ポートフォリオ最適化まで支援す“AI×知財戦略”の新しいアプローチを解説します。

1. 生成AIの最新動向とR&D×知財連携の必要性
   1. ChatGPT、Claude、Geminiの最新アーキテクチャ比較
   2. 技術文書 (特許/論文) におけるLLMの強み・弱み
   3. R&D・知財におけるAI導入の成功/失敗パターン
2. 発明創出プロセスの再設計とAI活用の全体像
   1. 発明創出フローの可視化:従来方式とAI活用方式の比較
   2. アイデア創出時にAIを使うべき場面/使うべきでない場面
   3. R&Dテーマ設定と知財企画の橋渡しに必要な要件
3. AIによる発明提案書の生成と技術要素の構造化
   1. 発明者ヒアリング内容のテキスト化・要素抽出
   2. AIマインドマップによる技術要素の自動階層化
   3. 課題・解決手段・作用効果の自動整理
   4. 類似技術の自動サジェスト (特許/論文横断分析)
4. 先行技術調査 (Prior Art Search) の高度化
   1. 検索キーワードのAI自動生成 (シソーラス拡張)
   2. IPC・CPC分類を用いた自動検索戦略設計
   3. 特許群要約・要旨比較の自動化
   4. 生成AIによる非特許文献 (論文・ペーパー) の統合分析
5. 発明の新規性・進歩性の事前検証 (AIによるPre-FTO的分析)
   1. 引用文献との構成比較表のAI自動生成
   2. クレーム構成要素の精緻な分解とマッピング
   3. 競合技術との差異抽出・差別化ポイントの可視化
6. AIを用いたクレームドラフティング技術
   1. 広い概念・狭い概念のAI生成とバリエーション管理
   2. 実施例/効果の一貫性確保のための文脈保持 (RAG活用)
   3. マルチクレームセットの自動生成 (請求項1→従属項群)
7. 意見書案・補正書案作成の半自動化
   1. 審査官拒絶理由の自動要点抽出
   2. 反論ロジック (相違点・阻害要因・作用効果) の自動生成
   3. 補正書案の自動生成と法的妥当性チェック
8. AIによるR&Dテーマ創出と技術ロードマップ作成
   1. 特許ビッグデータによる技術トレンド抽出
   2. 新規テーマ候補の生成とスコアリング
   3. 5年・10年視点の技術ロードマップAI生成
9. 知財ポートフォリオ戦略の高度化
   1. PatentSight+を用いた特許価値スコアのAI活用
   2. コア技術・周辺技術の自動クラスタリング
   3. ライセンス可能領域の抽出と収益機会分析
10. AIによる競合企業の知財・技術動向把握
    1. 出願傾向の自動可視化
       • IPC
       • 出願人
       • 年度別
    2. 技術アーキテクチャ比較 (例:EUV等の特許クラスター分析)
    3. M&A候補企業の技術強みの自動抽出 (SPEEDA活用)
11. AI活用時のリスクとガバナンス
    1. 機密情報流出リスクとその対策
       • オンプレ
       • API方式
    2. 生成AI特有のハルシネーションと品質管理プロセス
    3. 著作権・二次利用・クリーンルーム対応
12. 社内展開・導入プロセスの実務ノウハウ
    1. R&D/知財の横断プロセス設計
    2. 社内教育のカリキュラム構築
    3. 部門別AI利用ガイドラインの作成
• 質疑応答