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生成AIを活用した特許調査の実務

生成AIで、特許検索・英文読解・文献整理を効率化する / 検索式作成からスクリーニング、要約・比較まで / 生成AIを活用した、精度の高い特許調査の進め方 / 検索・英文特許読解・技術/競合分析からファクトチェックまで

生成AIを活用した特許調査の実務

～検索スキル・技術調査・英文特許読解の新しい進め方～
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    • 配信期間

    • 2026年11月24日(火) 14時00分 ～ 2026年12月4日(金) 16時30分

    お申し込みの締切日

    • 2026年11月24日(火) 14時00分

    修得知識

    • 特許調査の目的、種類、基本的な進め方に関する基礎知識
    • 生成AIの基本特性と、知財業務における活用可能領域の理解
    • 特許調査における人とAIの適切な役割分担の考え方
    • 生成AIを活用した業務効率化の具体的な方法
    • 特許調査に適したプロンプト設計の基本
    • J-PlatPat、Espacenet、PATENTSCOPE、Google Patentsなど主要特許検索データベースの特徴と活用法
    • 検索式作成やスクリーニング業務への生成AI活用方法
    • 英文特許の読解、要約、比較を効率化するための生成AI活用手法
    • 長文特許文献を効率的に把握するための読み方と整理方法
    • 技術調査や競合分析における特許情報と非特許文献の統合的な活用方法
    • 競合企業の強み・弱み分析や技術動向分析の進め方
    • 調査レポート作成を効率化するための生成AI活用方法
    • ハルシネーション、誤読、機密情報漏洩、著作権・知財上のリスクに関する注意点
    • 生成AI出力のファクトチェック方法と調査品質を維持する運用方法
    • 社内ルール、ガバナンスを踏まえた安全な生成AI活用の考え方
    • 今後の生成AIと知財業務の関係性、実務への展望

    プログラム

    　本講座は、特許調査の基礎から主要な特許検索データベースの実践的な活用方法、さらに生成AIを用いた調査業務の効率化までを体系的に学ぶことを目的としています。特許調査は、研究開発、事業戦略、競合分析、権利侵害リスクの把握など、企業活動において重要な役割を担います。一方で、検索式の作成、英文特許の読解、大量文献のスクリーニング、調査結果の整理には多くの時間と専門知識が求められます。
    　本講座では、J-PlatPat、Espacenet、PATENTSCOPE、Google Patentsなどの特徴を理解し、目的に応じた検索手法を習得するとともに、生成AIを検索式作成、要約、比較、競合分析、レポート作成に活用する具体的な方法を解説します。また、ハルシネーションや特許解釈の誤読、機密情報、著作権・知財面のリスクなど、生成AI活用時に不可欠な注意点も取り上げます。AIを単なる自動化ツールとしてではなく、調査品質を維持しながら業務を高度化する補助者として活用するための実務的な視点を身につける講座です。

    1. 第1部 特許調査の基礎と生成AI活用の全体像
      • 特許調査の目的と種類
      • 生成AIの基本特性
      • 知財業務におけるAI活用領域
      • 知財業務における人とAIの役割分担
      • AI活用による業務効率化の具体例
      • 特許調査に必要なプロンプトの考え方
    2. 第2部 特許検索データベースを用いた特許検索の実践
      • 特許検索の基本的な進め方
      • J-PlatPatの特徴と活用法
      • Espacenetの特徴と活用法
      • PATENTSCOPEの特徴と活用法
      • Google Patentsの特徴と活用法
      • 商用特許データベースの紹介
      • 検索式作成への生成AI活用
      • スクリーニングへの生成AI活用
    3. 第3部 生成AIによる英文特許の読解・要約・比較の効率化
      • 英文特許読解における課題
      • 生成AIを利用した英文読解、要約
      • 長文特許の効率的な読解方法
    4. 第4部 技術調査・競合分析への生成AI活用
      • IPランドスケープの進め方
      • 特許と非特許文献の統合活用
      • 強み・弱み分析への活用
      • 競合企業分析の進め方
      • レポート作成の効率化
    5. 第5部 生成AI活用時の注意点と実務上のポイント
      • ハルシネーションの典型例
      • 生成AI出力のファクトチェック方法
      • 特許解釈における誤読リスク
      • 機密情報の留意事項
      • 著作権・知財面での注意点
      • 社内ルールとガバナンス
      • 生成AI活用に適した業務・不適な業務
      • 調査品質を維持する運用方法
      • 今後の生成AIと知財業務の展望
      • 質疑応答
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    講師

    • 小田 紘之 氏
      トヨタテクニカルディベロップメント 株式会社 IPソリューション事業本部 商品開発事業室 AI商品開発・AIS支援G
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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
    : 35,000円 (税別) / 38,500円 (税込)
    複数名
    : 30,000円 (税別) / 33,000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 30,000円(税別) / 33,000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 35,000円(税別) / 38,500円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
      • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
      • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 150,000円(税別) / 165,000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11月24日〜12月4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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    2026/11/2 技術者・研究者のための成果につながるR&Dテーマの選び方 オンライン
    2026/11/2 IPランドスケープにおける知財情報の分析と戦略策定への落とし込み方、伝え方 オンライン
    2026/11/2 研究開発におけるKPI (重要業績評価指標) の設定と生成AI活用 オンライン
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    2026/11/6 社内データ活用の具体的実装と現場展開 オンライン
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    2026/11/9 他社の分割出願への対抗策と実務上の留意点 オンライン
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