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自然言語処理 (Natural Language Processing)のセミナー・研修・出版物

生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (実践テクニック・応用編)

2026年1月29日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (基礎編)

2026年1月22日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。

生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)

2026年1月22日(木) 10時30分16時30分
2026年1月29日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント

2025年12月11日(木) 10時30分2025年12月25日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント

2025年12月10日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

特許調査への生成AIの活用

2025年9月16日(火) 10時30分2025年9月26日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、生成AIの基礎から最新動向、特許調査への応用と今後の展望までを俯瞰的に解説いたします。

特許調査への生成AIの活用

2025年9月4日(木) 10時30分16時30分
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本セミナーでは、生成AIの基礎から最新動向、特許調査への応用と今後の展望までを俯瞰的に解説いたします。

実験の自動化による研究効率、データ品質の向上

2025年7月14日(月) 11時00分16時30分
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本セミナーでは、実験の自動化について基礎から解説し、実験の自動化導入手順やPoC (技術検証) の合理的な進め方、生成AI・ChatGPTの活用、効率的な実験自動化、ラボオートメーション環境の構築技術について詳解いたします。

Pythonプログラムにおける高速化と大容量データの扱い

2025年3月11日(火) 13時00分2025年3月13日(木) 15時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、Pythonプログラムについて取り上げ、コーディングの基本から、Hadoop/Spark等の活用まで、高速化、大容量データの扱いの基本を解説いたします。

Pythonプログラムにおける高速化と大容量データの扱い

2025年3月5日(水) 13時00分15時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、Pythonプログラムについて取り上げ、コーディングの基本から、Hadoop/Spark等の活用まで、高速化、大容量データの扱いの基本を解説いたします。

特許分析における生成AI/ChatGPT活用と競合他社の弱みの見つけ方

2025年1月29日(水) 10時30分16時30分
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本セミナーでは、特許調査や分析の効率化、精度向上のために、生成AI, ChatGPT等を活用する方法について、具体的な事例を交えて解説いたします。

自然言語処理を活用した研究開発、材料分野への適応事例

2025年1月14日(火) 10時00分17時00分
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本セミナーでは、自然言語処理について基礎から解説し、自然言語処理ツールの選定、使い方とその活用、課題を基礎から解説いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年12月13日(金) 10時30分2024年12月16日(月) 16時30分
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本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年11月29日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年11月28日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

Pythonによる実務に役立つデータサイエンス・AIのためのデータ前処理

2024年9月20日(金) 10時30分2024年9月24日(火) 16時30分
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本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

Pythonによる実務に役立つデータサイエンス・AIのためのデータ前処理

2024年9月11日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

機械学習 実践編

2024年8月5日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

特許調査、分析への生成AI活用とノイズ除去

2024年8月2日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査や分析の効率化、精度向上、そしてノイズ除去の技術について、具体的な事例を交えて解説いたします。

Transformerの基礎と応用

2024年7月29日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。

ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方

2024年7月8日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年6月18日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

Python基礎と機械学習 基礎

2024年6月10日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

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