知的財産部門の担当者・管理職の方、知財業務で生成AIの活用を検討している技術者・研究者の方など

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知的財産部門の担当者・管理職の方、知財業務で生成AIの活用を検討している技術者・研究者の方など
生成AI(ChatGPT、Claude、Gemini など)の登場により、知財業務は急速に変化しています。特許調査や明細書作成の効率化が注目されがちですが、実際の企業実務では、
・知財調査の進め方
・発明創出のプロセス
・特許情報の読み方・使い方
・知財部門が果たすべき役割
そのものが、静かに、しかし確実に変わり始めています。本セミナーでは、生成AIと特許・技術情報データベース(PatentSight+(R)、TotalPatent One(R)、PatentField(R)、PatSnap(R)、Amplified AI(R)、JDREAMIII(R)、SPEEDA(R) 等)を活用した実際の知財実務の変化を、現場視点から整理します。単なるAIツール紹介ではなく、
・何が本当に変わったのか
・どこは今も人の判断が必要なのか
・企業知財部は、これから何を担うべきなのか
といった「実務判断の軸」を明確にし、研究開発部門・知財部門・事業部門が 共通認識を持つためのヒントを提供します。
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。
1.生成AIは知財業務に何をもたらしたのか
・生成AI(ChatGPT・Claude・Gemini)の基本特性
・知財業務におけるAIの得意領域・不得意領域
・「効率化」で終わらなかった業務変化
2.知財調査業務はどう変わったのか
・AIによる特許要約・分類・比較の実務的使いどころ
・検索式作成・キーワード抽出の考え方の変化
・TotalPatent One(R)、PatentSight+(R)、PatentField(R)、Amplified AI(R) 等を用いた実務例
3.特許情報の読み方はどう変わったのか
・特許明細書の要点抽出と技術構成の可視化
・引用関係(Citation)を用いた技術の流れの把握
・大量特許群を「読む」から「俯瞰する」へ
4.研究開発と知財の関係はどう変わったのか
・発明者ヒアリング内容のAI整理
・AIマインドマップによる技術要素の構造化
・研究開発初期段階への知財視点の組み込み
5.発明創出の現場はどう変わったのか
・発明提案書・アイデア整理へのAI活用
・課題・解決手段・効果の整理支援
・出願前の論点整理と差別化ポイント抽出
6.特許明細書・中間処理はどう変わったのか
・明細書ドラフト作成支援と注意点
・拒絶理由通知の要点抽出と論点整理
・意見書・補正案作成におけるAIの役割
7.特許情報の「活用」はどう変わったのか
・PatentSight+(R) を用いた特許価値の把握
・競合企業の出願傾向/技術分野分析
・知財情報を事業・技術判断につなげる視点
8.企業知財部の役割はどう変わるのか
・AI導入における情報漏洩・セキュリティの考え方
・社内展開・教育の進め方
・AIに任せる業務と人が判断すべき業務の切り分け
9.まとめ
・生成AI時代における知財業務の現在地
・知財部門が今後担うべき役割
※申込状況により、開催中止となる場合がございます。
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動作確認ページ
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弁理士法人スズエ国際特許事務所 代表社員 所長弁理士 aiip株式会社 代表取締役社長 赤堀孝 氏
研究開発部門・知財部門・事業部門が 共通認識を持つためのヒントを提供します