|
【講座の趣旨】
生成AIの活用が注目される中、知財実務においてもChatGPTを導入する動きが急速に広がっています。本講演では、まずChatGPTの技術的背景や仕組みについて平易に解説した上で、知財実務での応用方法を、発明ブレストから先行技術調査、アイデア整理、明細書作成、さらには契約書ドラフトに至るまで、実務の流れに沿って網羅的に紹介します。講師自身が日常的にChatGPTを業務に取り入れてきた実例を多数交えながら、どのようにChatGPTを活用すれば業務の質とスピードが向上するのか、また人が担うべき判断の領域をどこに残すべきか、ChatGPTの仕組みを理解しつつ、具体的なプロンプト・出力例を用いて、実践的かつ戦略的な知財業務の変革方法を提案します。
【講座内容】
１．ChatGPTとは何か？
1.1 大規模言語モデル（LLM）の概要
1.2 ChatGPTの文脈理解と出力構造
1.3 トークン・自己注意機構・対話履歴の扱い
1.4 オプトアウト設定とその実務的意味
1.5 情報漏洩リスクとChatGPTのデータ保持方針
1.6 新規性保持の観点から見た安全な使い方
２．ChatGPT活用の4段階レベル
2.1 初級：試しに聞いてみる
2.2 中級：プロンプトの工夫と評価力
2.3 上級：対話を通じた知的補助
2.4 超上級：AIと共創による創造支援
３．特許調査におけるChatGPT活用
3.1 命令型と会話型プロンプトの比較
3.2 検索式の生成とブラッシュアップの流れ
3.3 IPC・キーワードの抽出プロンプト
3.4 HYPATやJ-PlatPat検索との組み合わせ
3.5 10件単位での文献要約・比較・類似抽出
3.6 文献200件時代の絞り込み戦略
3.7 ChatGPTに差分・特徴を分類させる方法
４．ChatGPTで作る調査報告書
4.1 報告書の構成テンプレート
4.2 プロンプトで構造を指定する重要性
4.3 差異分析と出願可否の考察支援
4.4 FTO調査への応用と限界
５．発明ブレストにおけるChatGPTの活用
5.1 課題起点／構成要素起点でアイデアを発散させる
5.2 技術視点・用途視点で拡張する方法
5.3 会話を通じた視点の深堀り
5.4 高山流・ブレストプロンプト設計の実例
６．発明の構造整理と出願構想の形成
6.1 従来技術の洗い出しプロンプト
6.2 技術課題の構造的提示方法
6.3 解決手段の整理と新規性の根拠形成
6.4 効果の明確化と実施例への落とし込み
７．ChatGPTによるクレームたたき台作成
7.1 請求項1の作成プロンプト例
7.2 構成要素分解→条文風再構成
7.3 補正・再構築を前提とした下書き生成
7.4 会話式による修正案の育て方
８．明細書本文の支援生成
8.1 背景技術・課題・解決手段・効果の段落生成
8.2 実施形態の展開（構成ベース）
8.3 図面説明文・構成番号の挿入補助
8.4 一貫性チェックと推敲支援プロンプト
９．ChatGPTによる契約書ドラフト支援
9.1 NDA（秘密保持契約）の構成案
9.2 ライセンス契約書（特許・商標）の構成案
9.3 共同出願英訳の構成案
9.4 ChatGPTによる契約条項の比較・改善提案
10．ChatGPTの限界と倫理的活用
10.1 生成された内容の事実性・信頼性の限界
10.2 新規性喪失・情報漏洩リスクの管理
10.3 人間が最終判断すべき領域の明確化
11．まとめ・実務導入のためのステップ
11.1 プロンプトテンプレートの蓄積
11.2 業務別AI活用フローの設計
11.3 社内教育・チェック体制との組み合わせ
11.4 ChatGPTを“共創パートナー”として捉える視点
【質疑応答】
|
