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生成AIを活用した発明創出と特許戦略設計の高度化

生成AIを活用した発明創出と特許戦略設計の高度化

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    • 概要

    本セミナーでは、生成AIを活用した知財戦略について取り上げ、発明提案書作成、新規性・進歩性の事前検証、意見書案・補正書案の作成など実際にデモンストレーションを交えながら、生成AIの使いどころを解説いたします。

    配信期間

    • 2026年3月27日(金) 13時00分 ～ 2026年4月6日(月) 16時30分

    お申し込みの締切日

    • 2026年3月27日(金) 13時00分

    受講対象者

    • 知財部門の担当者、責任者・マネージャー
    • 経営企画部門や研究開発戦略部門の担当者、管理者

    修得知識

    • 研究開発と知財を統合する生成AIの活用事例
    • 発明者対話の自動構造化 (AIマインドマップ)
    • 特許群要約・トレンド分析・競合動向分析
    • R&Dテーマ設計から権利化までの効率的ワークフロー

    プログラム

    　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
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    講師

    • 赤堀 孝 氏
      弁理士法人スズエ国際特許事務所
      代表社員 所長弁理士
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    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
    : 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
    複数名
    : 40,000円 (税別) / 44,000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 40,000円(税別) / 44,000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 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
      • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
      • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000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3月27日〜4月6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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