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

---------------------------------------------------------------------------------
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の基本
1-1. 大規模言語モデル（LLM）の仕組み
1-2. Human-in-the-Loop（人間参加型）の概念
２．生成AIを知財業務で使用するためのツール紹介
2-1. 対話型AIツール（ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLM、MS Copilot）の紹介と比較
2-2. スプレッドシートAI関数（Gemini関数・Copilot関数）の紹介
2-3. AIエージェント（Codex、Claude Code）の紹介
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
3-1. プロンプトエンジニアリングの基本
3-2. プロンプトエンジニアリングからコンテクストエンジニアリングへ
４．本セミナーで紹介する生成AI時代の特許業務プロセス
4-1. 生成AIを活用した特許データ分析（特許マップ、マーケティング戦略作成）（Ⅱ章）
4-2. 生成AIを活用した特許出願実務（特許性確認、明細書・図面作成）（Ⅲ章）

---------------------------------------------------------------------------------
Ⅱ．生成AIを活用した特許データ分析
---------------------------------------------------------------------------------
１．次世代の特許データ分析手法
1-1. 従来型特許分析と生成AI活用特許分析の比較
1-2. 生成AIツールを活用したデータ分析
２．特許データの加工と整形
2-1. ChatGPTによる出願人名寄せ・スクリーニング処理
2-2. ChatGPTによる課題・解決手段の抽出処理
３．特許データの分類と視覚化
3-1. Gemini関数を活用した課題・解決手段分類の生成・付与
3-2. ChatGPTによるランキンググラフ、時系列グラフ、ヒートマップの作成
４．特許データ分析からのマーケティング戦略立案
4-1. ChatGPTによる競合他社比較分析と新規事業戦略案の作成
4-2. NotebookLMを使用したプレゼンテーション資料の作成

---------------------------------------------------------------------------------
Ⅲ．生成AIを活用した特許出願実務
---------------------------------------------------------------------------------
１．特許出願実務の流れと発明提案書の作成
1-1. 特許出願実務の作業と生成AIの役割
1-2. ChatGPTを使用した発明提案書の生成
２．先行技術調査の効率化
2-1. ChatGPTを使用した特許検索式の作成
2-2. Codex(Computer Use)を使用したJ-PlatPatによる特許検索
2-3. NotebookLMによる特許性評価
３．特許明細書・図面の作成
3-1. CodexやClaude Codeを活用した特許明細書作成
3-2. Claudeによるフローチャートの作成
3-3. Nano Babanana によるブロック図の作成
４．中間処理の省力化
4-1. ChatGPTによる拒絶理由通知の分析
4-2. ChatGPTによる補正書案・意見書案の作成補助

---------------------------------------------------------------------------------
Ⅳ．その他生成AIの活用
---------------------------------------------------------------------------------
１．生成AIのマルチモーダル機能を活用した画像分析
1-1. グラフや表の分析と解釈
1-2. 意匠の類否判断支援
1-3. SEM画像の分析
２．生成AIのマルチモーダル機能を活用した図面作成
2-1. 回路図からのブロック図作成
2-2. CAD図面からの特許図面作成