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