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生成AIによる特許調査の進め方とプロンプト設計のポイント

研究者、技術者のための

生成AIによる特許調査の進め方とプロンプト設計のポイント

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    • 概要

    本セミナーでは、研究開発に必要な知財業務について基礎から解説し、現状の知財業務をAI利用を前提とした知財業務へのアップデートのプロセスと留意点について詳解いたします。

    配信期間

    • 2026年6月1日(月) 13時00分 ～ 2026年6月11日(木) 17時00分

    お申し込みの締切日

    • 2026年6月1日(月) 13時00分

    修得知識

    • 研究または開発に必要な知財業務
    • AI利用を前提とした知財実務へのアップデート

    プログラム

    　生成AIの急速な進化は、特許調査の現場を大きく変えつつある。従来、専門的なノウハウと多大な時間を要していた先行技術調査・クリアランス調査・競合分析が、適切なプロンプト設計とツール活用により、研究者・技術者自身の手である程度、効率的に行えるようになってきた。
    　本講演では、特許制度の基礎から生成AIを活用した調査実務まで、実際に使えるプロンプト例を交えながら体系的に解説する。AIはあくまで道具であり、その出力を正しく評価・活用するには知識と判断力が不可欠である。本講演を通じて、開発・研究現場で明日から実践できる特許調査のリテラシーとAI協働スキルの習得を目指す。

    1. なぜ今、技術者が特許調査を学ぶのか
      1. 開発業務と知財のつながり
      2. 開発現場の実情
      3. 「知財は難しい」の正体
      4. 生成AIが下げるハードル、下げないハードル
      5. AI活用の前提条件
        • 基礎知識なしにAIは使いこなせない
      6. 本講演の全体像と進め方
    2. これだけは押さえたい!特許制度のキホン
      1. 特許とは何か
      2. 出願から登録までの流れ
      3. 2種類の公報
      4. 出願書類の構成
      5. 請求の範囲の読み方
      6. 構成要件の分解
      7. 特許のステータス管理
      8. 新規性と進歩性
      9. よくある誤解:「特許が取れた=売っていい」ではない
      10. 【ミニ演習】身近な製品のクレームを読んでみよう
    3. AIで加速する!特許公報の速読術
      1. 公報の読み方の基本
        • どこから読むか、どこを飛ばすか
      2. Google PatentsのURLを活用したAI連携の基本
      3. プロンプト設計の3原則
      4. 全体要約プロンプトの実践
      5. 請求項要約プロンプトの実践
      6. 主要AIツールの比較
      7. ハルシネーション対策
      8. 汎用AIと知財特化型AIの使い分け
      9. 【ミニ演習】指定特許をAIで要約してみよう
    4. AIで効率化!先行技術調査の実践フロー
      1. 調査の3種類
      2. 開発プロセスと調査タイミング
        • いつ・何を・どこまでやるか
      3. 調査観点の決定
        • A×B×Cで発明を分解する
      4. J-PlatPatでの検索実践
        • キーワード予備検索から分類検索へ
      5. 検索式の論理演算
        • AND・OR・NOTの使い方
      6. 特許分類 (IPC・FI・Fターム) の基礎と簡単な見つけ方
      7. AIによる検索式作成支援
      8. 段階的スクリーニングの設計
      9. AI要約を使った効率的なスクリーニング実践
      10. 【ミニ演習】調査観点を設定して検索式を作ってみよう
    5. AIでリスクを見抜く!クリアランス調査の実践
      1. 先行技術調査との違い
      2. 特許権侵害の判断基準
      3. 均等侵害とは
      4. AI前提の段階的スクリーニング設計
      5. クレームチャートの作り方
      6. クレームチャート作成プロンプトの設計ポイント
      7. 要注意特許発見後の対応フロー
      8. 出願中案件のウォッチング
    6. AIで可視化する!特許分析とレポート作成
      1. 分析の目的設定
      2. 出願動向グラフの作り方
        • 業界トレンドと主要プレイヤーの把握
      3. 競合ポートフォリオ分析
        • 技術分野別マップで強み・弱みを可視化
      4. AIへのデータ分析プロンプト
        • 仮説出しと考察の自動化
      5. 分析レポートの構成
        • Executive Summary・根拠データ・プロンプト条件の記載
      6. 応用:J-PlatPat APIを使った調査・分析自動化の可能性 (紹介)
    7. まとめ
      1. 本日のエッセンス
        • AIで「読む・調べる・分析する」の実践サイクル
      2. AI活用のマインドセット
      3. セキュリティ上の注意点
      4. 参考文献・ツール・学習リソースの紹介
      • 質疑応答
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    講師

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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
    : 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6月1日〜11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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