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生成AIによる商標の立案・調査・出願への活用

生成AIによる商標の立案・調査・出願への活用

～生成AIによる商標候補の創出と比較・評価の方法 / 類似性評価、調査報告書作成、拒絶理由対応 … 生成AI活用の留意点～
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概要

本セミナーでは、マーケティング視点からの商標立案、著名商標の設計思想を流用した発想法、複数の生成手法を組み合わせた商標候補の創出と比較・選択までを体系的に解説いたします。
また、指定商品・役務の設計、J-Plat-Patを用いた調査、AIによる類似性評価の補助、調査報告書作成、出願実務、拒絶理由 (商標法3条1項3号、4条1項11号) への対応まで、商標実務の一連の流れを解説いたします。

配信期間

  • 2026年4月16日(木) 10時30分 ～ 2026年4月26日(日) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年4月16日(木) 10時30分

プログラム

　生成AIは商標実務においても活用が進んでいますが、「コンセプトを与えて商標案を出させる」だけでは、実務で使える水準には至りません。
　本講演では、マーケティング視点からの商標立案、著名商標の設計思想を流用した発想法、複数の生成手法を組み合わせた商標候補の創出と比較・選択までを体系的に解説します。さらに、指定商品・役務の設計、J-Plat-Patを用いた調査、AIによる類似性評価の補助、調査報告書作成、出願実務、拒絶理由 (商標法3条1項3号、4条1項11号) への対応まで、商標実務の一連の流れを生成AIと人の役割分担という観点から整理し、受講者が自ら商標立案・判断を行える実践的手法を提供します。

  1. 生成AIを活用した商標立案の考え方と実践
    1. 商標立案における従来のAI活用の限界
    2. 「コンセプトを与えて商標を出させる」だけでは足りない理由
    3. 商標立案におけるマーケティング思考の位置づけ
    4. ペルソナ・利用シーン・感情変化を起点とした商標立案
    5. Before/After (状態変化) から考える商標生成
    6. 著名商標の構造を分析し、発想法として流用する考え方
    7. 商標の「型」を変えると候補がどう変わるかの実例
    8. NGワード・業界語をあらかじめ除外する生成手法
    9. 語感・称呼・使われ方を意識した商標案の生成
    10. 医療・B2B・BtoCなど分野別に異なる商標設計思想
    11. AIを用いた複数の商標立案手法の整理 (発想の引き出し化)
    12. 同一テーマに対して複数手法で商標候補を生成する実演
    13. 生成された商標候補をAIで比較・評価する方法
    14. 「どの商標を選ぶか」をAIに分析させ、人が判断するプロセス
    15. 商標立案は“答え作り”ではなく“思考プロセス設計”であることのまとめ
  2. 生成AIを活用した商標調査・指定商品役務設計と出願実務
    1. 第1コマの振り返りと第2コマの位置づけ
    2. 商標実務における「調査」と「選定」の役割の違い
    3. 指定商品・役務は“事実記載”ではなく“権利設計”であること
    4. ビジネス内容と将来展開を踏まえた指定商品・役務の考え方
    5. AIを用いた指定商品・役務のたたき台作成と注意点
    6. 類似群コードと区分の基本構造の整理
    7. J-Plat-Patを用いた商標調査の基本操作
    8. 称呼・外観・観念を意識した調査範囲の設定方法
    9. 調査結果をどこまで確認すれば十分かという実務判断
    10. 調査で抽出した商標と候補商標の類似性判断の考え方
    11. 類似性判断をAIに補助させる試みとその限界
    12. AIによる比較結果を人がどのように評価・修正すべきか
    13. クライアント向け調査報告書に盛り込むべき要素
    14. AIを用いた調査結果の整理・リスク説明文の作成
    15. 出願に向けた最終判断と願書作成・電子出願時の注意点
  3. 生成AIを活用した拒絶理由対応と意見書作成の実務
    1. 第2コマの振り返りと第3コマの位置づけ
    2. 商標実務における拒絶理由対応の全体像
    3. 拒絶理由通知書の構造と読み取り方
    4. 商標法3条1項3号の判断枠組みの整理
    5. 3条1項3号における「記述的」と判断される典型パターン
    6. 3条1項3号対応にAIを活用する基本方針
    7. 3条1項3号を覆すための論点整理をAIに行わせる方法
    8. 商標法4条1項11号の判断枠組みの整理
    9. 類否判断 (外観・称呼・観念) における着眼点
    10. 4条1項11号対応にAIを活用する基本方針
    11. 引用商標との差異点抽出をAIに補助させる方法
    12. AIを用いた意見書ドラフト作成の実演
    13. AIが作成した意見書を人が修正すべきポイント
    14. AI使用時に陥りやすい誤りと注意点
    15. 拒絶理由対応における生成AI活用のまとめと今後の展望
    • 質疑応答
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講師

  • 高山 嘉成 氏
    たかやま特許商標事務所
    所長 弁理士
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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。
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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。

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  • 視聴期間は2026年4月16日〜26日を予定しております。
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