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

25/05/23 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。

なお、本セミナーでは、2025年6月時点で最新のLLMを使用しますので、下記プログラムで使用するLLMを最新のものに変更する場合があります。

◇◇◇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 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro）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（GPTやClaudeなどの仕組み）
　　・LLMの最新トレンド：OpenAIやGemini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 のAPI使用について
　　・Googleスプレッドシートと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）

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（時間削減の具体例）
　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（Claude 3.7 Sonnetの活用）
　　・Googleスプレッドシートを使った先行技術文献スクリーニング
　　・NotebookLMでの文献分析（要約・論点整理・対比表作成）
　３. 発明提案書・特許明細書・請求項・図面のドラフト作成
　　・Claude 3.7 Sonnetを用いた発明提案書ドラフトの作成
　　・ChatGPT 4o with canvasを用いた明細書ドラフトの効率アップ
　　・OpenAI o1を用いた請求項（クレーム）作成のサポート
　　・ Claude 3.7 Sonnetを用いたブロック図やフローチャートの作成
　　・ (LLMの能力比較のため、Gemini 2.5 Proも使用する場合があります。）
　４. 中間処理の省力化
　　・Claude 3.7 Sonnetを用いた拒絶理由の分析サポート
　　・OpenAI o1を用いた意見書・補正案の作成サポート
　　・(LLMの能力比較のため、Gemini 2.5 Proも使用する場合があります。）

Ⅲ．生成AIを活用した特許データ分析
　１．ChatGPT4o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
　　・インタラクティブ・テーブルでの特許データの処理
　　・インタラクティブ・チャートでの特許マップの生成
　　・ChatGPT4o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GPTや GeminiのAPI連携テクニック
　　・大量データに対する連続処理（要約・分類・特許マップ出力）

Ⅳ．Q＆A　セッションとまとめ

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