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【講演趣旨】
本セミナーでは、生成AIを知財業務に活用するための実践的な知識とスキルを体系的に習得できます。ChatGPTやClaude、Geminiなど比較的ローコストで導入できるAIツールを中心に取り上げ、プロンプトエンジニアリングの基本からコンテクストエンジニアリングまでを解説。
AI関数やAIコーディングエージェントを駆使した特許データの分類・視覚化・マーケティング戦略立案、発明提案書の生成から明細書・図面作成、中間処理の省力化まで、特許業務の上流から下流までを一気通貫でカバーします。講師がAIツールを実際に操作しながら解説するデモ形式のため、操作手順や活用のコツを具体的にイメージでき、受講後すぐに自社業務へ展開できます。生成AIで知財業務の生産性を飛躍的に高めたい方に最適な講座です。
【講演項目】
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コーディングエージェント（Codex、Claude Code、Antigravity）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.Ⅱ章の紹介：生成AIを活用した特許データ分析（特許マップやマーケティング戦略作成）
4-2.Ⅲ章の紹介：生成AIを活用した特許出願実務（特許性確認、明細書や図面作成）
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活用型特許分析の比較
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.CodexやGeminiによる出願人名寄せ・スクリーニング処理
2-2.CodexやGemini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（Copilot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マーケティング戦略の作成
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.Google Patentsによる先行技術調査
2-2.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 Banana Pro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
【質疑応答】
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