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生成AIを活用した競合特許分析と弱点の見つけ方、戦略的対抗アイデアの生成

生成AIを活用した競合特許分析と弱点の見つけ方、戦略的対抗アイデアの生成

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概要

本セミナーでは、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を体系的に解説いたします。

配信期間

  • 2026年7月27日(月) 10時30分 ～ 2026年8月6日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年7月27日(月) 10時30分

修得知識

  • 生成AIの基本から活用の現状まで
  • 特許調査業務における生成AIの活用法
  • 特許出願・権利化業務における生成AIの活用法
  • 知財戦略策定等の知財業務における生成AIの活用法
  • 生成AIを巡る主なリスクと対応

プログラム

　近年、生成AIの進化により、膨大な特許情報の分析や知財戦略の立案プロセスが劇的に変化しています。
　本講義では、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を体系的に解説します。さらに、発見した弱点を突くための戦略的な対抗アイデア(回避設計、無効資料探索と無効理由構築、対抗出願、新規事業の創出など)をAIとの対話を通じて創出する実践的アプローチを学びます。講義を通じて、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用、ツール選定、ケーススタディ、社内ガバナンス上の留意点まで、IP実務者が生成AIを武器として競合と戦うための具体的手順と判断軸を習得することを目指します。

  1. 生成AIがもたらす知財戦略のパラダイムシフト
    1. 生成AIの基礎知識と最新動向
    2. 従来の特許分析手法とその限界
    3. 生成AIを知財実務に導入するメリットと期待される効果
    4. 主な生成AIの特徴と使い分け
    5. 主なAIエージェントの特徴と使い分け
    6. 主な特許特化型生成AI活用ツールの特徴と使い分け
  2. 生成AIを活用した特許情報の収集と整理
    1. 効率的な特許検索と母集団形成の基本
    2. 生成AIを用いた検索式の自動生成と最適化
    3. 特許公報の要約と重要度スコアリング
    4. クレーム (特許請求の範囲) の構造化と可視化
    5. 明細書からの課題・解決手段・効果の自動抽出
    6. パテントマップ、課題解決手段マトリックスの自動作成
    7. 外国特許の翻訳と技術用語の文脈理解
  3. 競合特許の分析と「弱点」の特定手法
    1. 強い特許/弱い特許の定義
    2. 競合他社の特許ポートフォリオの全体像把握
    3. ポートフォリオレベルの弱点分析
    4. 生成AIを用いた技術トレンドと出願人動向の俯瞰
    5. クレーム解釈におけるAIの活用
    6. 均等論適用可能性・外国ファミリーとのクレーム差異の分析
    7. 競合特許の「弱点」とは何か
    8. 「抜け穴」の探索
    9. 審査経過情報 (包袋) の分析と拒絶理由通知の読み解き
    10. 審査官の論理と出願人の反論から弱点を見抜く
    11. 引用文献ネットワークの分析と無効化の糸口の発見
    12. 異議申立・無効審判に向けた先行技術調査におけるAIの活用
    13. 弱点から戦略への変換フレーム
  4. 戦略的対抗アイデアの生成と評価
    1. 発見した弱点に基づく対抗戦略の全体像
    2. 回避設計のアイデア出し
    3. AIを活用した代替技術・代替素材のブレインストーミング
    4. クレームの構成要件を意図的に外すためのプロンプト技術
    5. 自社技術との掛け合わせによる新規発明の創出
    6. TRIZ (発明的問題解決理論) と生成AIの融合
    7. 生成されたアイデアの実現可能性と特許性の一次評価
    8. アイデアのブラッシュアップと絞り込みのプロセス
    9. クロスライセンス交渉に向けた自社特許の強み再発見
    10. 侵害成立シナリオ vs 回避シナリオ
    11. 競争優位性の定量評価
    12. R&Dテーマへの落とし込み
    13. 出願戦略設計
    14. 事業戦略との接続
  5. 組織への導入と今後の展望
    1. 知財部門における生成AIの業務フローへの組み込み方
    2. AIツールと既存の特許検索データベースとの連携
    3. 人間とAIの協働 (Human-in-the-loop) の重要性
    4. 知財部員に求められる新たなスキルセット
    5. 生成AIの進化がもたらす未来の知財業務
  6. ガバナンスと留意点
    1. ハルシネーション対策と根拠提示
    2. 【失敗事例の共有】 AIに特許分析を任せて失敗したアンチパターン
    3. 秘密保持・入力データ管理
    4. AI事業者ガイドライン等への準拠
    5. 知財部門におけるAI利用ルール策定
    • 質疑応答
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講師

  • 萬 秀憲 氏
    よろず知財戦略コンサルティング
    代表
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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。
(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
: 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。

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7月27日〜8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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