ＡＩ×知財の最前線：特許出願からデータ分析まで実務で使える生成ＡＩ講座

人事/総務/財務/法務

財実務ですぐに活かせる具体的な活用方法を、実践的なデモンストレーションを交えながら基礎から解説

No. 99K242116

25/08/14 更新

講義のねらい
研修プログラム
注意事項
スケジュール

受講対象target

低コストで生成AIの業務への活用を考えたい方、特許事務所や企業の知財部門で業務効率化を模索されている方、生成AIを知財業務に活用したいが具体的な方法がわからない方、特許データ分析の自動化に興味がある方など

講義のねらいoutline

知財業務の現場が大きく変わろうとしています。ChatGPT、Claude、Geminiといった最新の生成AI技術の登場により、特許出願や先行技術調査、データ分析の効率が劇的に向上する可能性が生まれています。しかし、これらのツールを効果的に活用するためには、適切な知識とスキルが不可欠です。

本セミナーでは、無料・低コストで利用できる最新AIツールを使用し、特許明細書作成から特許データの自動分析まで、知財実務ですぐに活かせる具体的な活用方法を、実践的なデモンストレーションを交えながら基礎から解説します。

【本セミナーの特徴】

・無料・低コストで利用できる最新のAIツール（ChatGPT、Claude、Gemini）を実際に操作しながら解説
・特許出願実務の各フェーズにおける具体的な活用シーンとテクニックを詳細に解説
・GoogleスプレッドシートやPythonとLLMとの連携など、実務で即戦力となる技術的スキルも習得

主催団体organizer

本コースは、一般社団法人企業研究会が主催しております。

研修プログラム例program

Ⅰ．生成AI（大規模言語モデル）の基礎と知財業務への活用
　1. 生成AI（LLM）の概要
　　- 大規模言語モデルの基本概念（ChatGPTやClaudeなどの仕組み）
　　- LLMの最新トレンド：OpenAI、Gemini、Claudeなど主要モデルのアップデート
　　- 主要ツール紹介(ChatGPT、Claude、NotebookLMの特徴と活用シーン)
　2．知財業務における生成AIの具体的活用シーン
　　- 特許明細書・意見書・補正書の作成補助（効率的な文章生成）
　　- 特許データの処理（自動分類、要約生成、特許マップの作成、トレンド解析）
　3. 生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
　　- GPT4o-mini やGemini 2.0 Flash のLLM API使用について
　　- GoogleスプレッドシートやExcelとLLMとの連携スキル
　　- Pythonの基本知識（LLM APIとの連携プログラム）
　4. 生成AIを知財業務で利用する上での注意点
　　- 情報漏洩・セキュリティリスク（オプトアウト設定など）
　　- ハルシネーション（幻覚）: AIが生成する情報の正確性の問題

Ⅱ．生成AIを活用した特許出願実務
　1. 特許出願実務の流れ×生成AIの役割
　　- 全体フロー（発明提案書作成→先行技術調査→明細書作成→中間処理）を可視化
　　- 各段階でのAIアシストポイント（作業補助の具体例）
　2. 先行技術調査の効率化
　　- 特許検索式の最適化＆キーワード発掘（GeminiやClaudeの活用）
　　- Googleスプレッドシートを使った先行技術文献の一次スクリーニング
　　- NotebookLMを使用した２次スクリーニング、及び文献分析（論点整理・対比表作成）
　3. 発明提案書・特許明細書・請求項のドラフト作成
　　- Gemini 2.5 Proを用いた発明提案書ドラフトの作成
　　- GeminiやChatGPTのCanvas機能を用いた明細書ドラフトの効率アップ
　　- OpenAI o3を用いた請求項（クレーム）作成のサポート
　4. 中間処理の省力化
　　- Gemini 2.5 Proを用いた拒絶理由の分析サポート
　　- GeminiやOpenAI o3を用いた意見書・補正案の作成サポート

Ⅲ．生成AIを活用した特許データ分析
　1. ChatGPTによる特許データ分析の基礎
　　- プロンプト設計のポイントとチャット形式のメリット
　　- ChatGPT4.1-miniによるインタラクティブ・テーブルでの特許データの処理
　　- ChatGPT4oによるインタラクティブ・チャートでの特許マップの生成
　　- OpenAI o3による新製品コンセプト発想の事例
2．大量特許データの自動処理テクニック
　　- GPT4o-mini APIを使ったGoogleスプレッドシート自動化（特許データの分類・要約）
　　- PythonによるGPT4o-miniのAPI連携テクニック
　　- 大量の特許データに対する連続処理（要約・分類・特許マップ出力）
　　- 特許データ処理プログラムのStreamlitを使用したアプリ化事例の紹介

Ⅳ．Q&Aセッションとまとめ

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