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【講座の趣旨】
汎用の生成AIの他、知財専用のAIも多数存在し、どのAIを使えば良いのか知財担当者にとっては、選択するのが難
しい時代になりました。 講師自身は、特許実務の全工程で汎用の生成AIを活用しており、まず汎用AIでどこまで対応できるかを
確かめることが重要と考えています。 一方で、同じ資料を同じAIに入力しても、問い方や確認・修正の進め方によって成果物は
変わります。また、異なるAIでも、対話を通じて同等の実務水準に到達できる場合があります。 本講座では、成果物を左右する
「元資料・AI・人の関わり方」を整理し、仮想案件を用いて、情報の追加や問い直しによって検討内容がどう変わるかを紹介し
ます。 講師が2年半以上にわたりChatGPTを中心に特許実務の全工程で活用してきた手順をもとに、企業の知財・研究開発担当
者・弁理士が自らの業務で試せる進め方を解説します。GPT・Gemini・Claude等の違いや知財専用AIの動向にも触れ、自らの業
務に合うAIの活用・使い分けを考えます。
【講座内容】
＜第1部 生成AIによる成果物を左右するもの＞
1．生成AIの進化と知財業務への活用
1.1 特許実務の全工程における汎用AIの活用
1.2 プロンプトの工夫と、業務を進める手順の関係
1.3 GPT・Gemini・Claude等を見る際の基本的な視点
2．元資料・AI・人の関わり方の整理
2.1 判断の根拠となる元資料・元データ
2.2 AIの違いによって変わること
2.3 同じAIでも、人の関わり方によって変わること
2.4 対話を通じた目的・条件・判断基準の具体化
＜第2部 仮想案件で見る、対話と資料追加による成果物の変化＞
3．未整理の資料から検討を始める
3.1 開発メモ・図面・実験データ等の投入
3.2 最初の出力で確認すること
3.3 不明点と不足情報の整理
3.4 発明者への質問と追加確認
4．問い直しと情報の追加で検討を深める
4.1 同じ資料・同じAIで、問いや着目点を変える
4.2 AIの提案から新たな論点に気付く
4.3 追加資料によって、判断の根拠と方針が変わる
4.4 対話・確認・修正を経て成果物に仕上げる
5．別のAIで同じ案件を進める
5.1 比較する資料・目的・利用条件のそろえ方
5.2 初期の応答と、その後の対話の違い
5.3 成果物の品質と、確認・修正に要する手間
5.4 到達できる範囲と、自分の業務との適合性
＜第3部 特許実務に展開する活用フロー＞
6．発明整理・特許調査・出願への活用
6.1 発明のブラッシュアップと発明提案書の作成
6.2 検索方針・検索式の検討と先行技術調査
6.3 文献対比、新規性・進歩性の検討と報告
6.4 クレーム・明細書等の作成・確認への活用
7．拒絶理由対応・侵害予防・無効資料調査への活用
7.1 拒絶理由・引用文献の分析と対応方針の検討
7.2 補正案・意見書案の作成と確認
7.3 対象製品と特許請求の範囲との対比
7.4 無効資料の調査と証拠・主張の整理
＜第4部 自らの業務に合うAIの活用と使い分け＞
8．汎用AIと知財専用AIの位置付け
8.1 知財・情報フェア2026でのヒアリング等から見た動向
8.2 汎用AIによる実務を基準に考える専用AIの付加価値
8.3 特許データベース・検索機能との連携
8.4 入力情報の保存・利用・提供先の確認
8.5 業務での選び方と使い分けの考え方
【質疑応答】
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