生成AIは、知財実務における技術動向調査、発明発掘、明細書作成までを一気通貫で効率化し、検討のスピードを飛躍的に高めることができます。一方で、契約プランの違いによる利用範囲、学習への利用可否、入力情報の取り扱いを誤ると、情報漏洩等の重大なリスクにもつながります。
　本セミナーでは、各生成AIの特徴と使い分け、効果的なプロンプト設計、カスタムGPT/Gemsの活用、ExcelのCopilot関数やGoogleスプレッドシートAI関数までを含め、知財業務に直結する実践手順を体系化します。さらに仮想事例を通じた実践的な解説により、技術動向調査による空白領域の可視化から、その領域を埋める発明の発掘・スクリーニング、そして発明提案書から請求項・図面を含む明細書ドラフトを生成するまでの一連の流れを具体的に習得していただきます。

1. 第1章 生成AIの基礎と知財業務におけるリスク管理
   1. 生成AIの基礎知識
      • 知識カットオフ
      • トークン
      • コンテキストウィンドウ
      • ハルシネーション
   2. 知財実務で利用する主要な生成AIの特徴
      • ChatGPT
      • Copilot
      • Claude
      • Gemini
   3. ChatGPT等の契約プランと機密情報の保護
      • オプトアウト
      • 企業向けプランの留意点
   4. 生成AI利用における主要なリスクと対応策
   5. 知財業務において生成AIに向く作業・向かない作業
   6. ハルシネーションが生じやすい典型場面と回避策
   7. 生成AIの回答を検証するためのチェックリスト
   8. カスタムGPTおよびGemの活用
   9. Excel Copilot関数とGoogleスプレッドシートAI関数
2. 第2章 技術動向調査の効率化
   1. 技術動向調査 (IPランドスケープ) の手順
   2. 調査対象と分析軸の設定
   3. 自然文や実施形態からの国際特許分類 (IPC) の推定
   4. 検索式作成のための類義語・上位概念の調査
   5. 検索式を改善する際の観点
      • 漏れ防止
      • ノイズ低減
   6. AI関数を用いた文献スクリーニング
   7. AIスクリーニング結果の再確認方法
   8. 分析軸 (目的×解決手段) の付与
   9. バブルチャートによる技術動向の可視化
   10. 技術動向調査の結果の活用例
3. 第3章 生成AIを活用した発明発掘
   1. SCAMPER法の基礎と知財的解釈
   2. SCAMPER法を活用するためのAIプロンプト設計
   3. AIによる多角的な発明アイデアの提案 (小型化の事例等)
   4. 提案アイデアの技術的深掘り
      • イオニックウィンド
      • 誘電体バリア放電
   5. 発明アイデアの評価基準
      • 実現性
      • 効果
      • 進歩性
      • 回避困難性
   6. 他社特許を踏まえた発明の差別化観点
   7. 提案アイデアのスクリーニングと絞り込み
4. 第4章 明細書作成支援
   1. 発明提案書 (原稿) から明細書ドラフトへの変換
   2. 明細書ドラフトに含まれやすい不備のチェックポイント
   3. 請求項 (クレーム) の生成
   4. クレームに入れる要素と明細書本文にとどめる要素
   5. 先行技術調査による進歩性検証
   6. 引例との差異を明確にするための請求項の補正と理由付け
   7. 引例との差異を文章化する際の注意点
   8. 従属請求項および方法クレームのバリエーション生成
   9. 生成AI出力を人手で仕上げるレビュー手順
   10. Mermaid記法を用いたブロック図・フローチャートの自動生成