【Live配信 or アーカイブ配信】生成AIを活用した発明創出と特許戦略設計の高度化

＜セミナー　No.603234（Live配信）＞

＜セミナー　No.603284（アーカイブ配信）＞

生成AIを活用した発明創出と

特許戦略設計の高度化

★　発明提案書作成、新規性・進歩性の事前検証、意見書案・補正書案の作成など…
　　　　　実際にデモンストレーションを交えながら、生成AIの使いどころを解説します！

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■講師

(株)パックエール　代表取締役社長　内村 元一 氏

弁理士法人スズエ国際特許事務所　代表社員　所長弁理士　赤堀 孝 氏

【略歴】
1985年4月　京セラ株式会社　入社
　新規事業の開発部門に所属し、アモルファスシリコン使用デバイスの研究開発を担当。
1986年2月　住友金属工業株式会社（現日本製鉄）入社
　総合技術研究所に入所し、半導体製造装置技術のプラズマCVD装置の開発を担当。
1996年5月　東京エレクトロン株式会社　入社
　半導体製造プロセスおよび半導体製造装置の開発に従事。
2004年3月　鈴榮特許綜合法律事務所入所を経て、現弁理士法人スズエ国際特許事務所（特許業務法人スズエ国際特許事務所から改称）に在籍。2009年4月に弁理士登録し、2017年10月より代表社員 所長弁理士に就任。
2025年4月　生成AIによる知財業務をサポートする事業を目的に、ａｉｉｐ株式会社を設立し、代表取締役社長に就任。

■聴講料

１名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）

１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

【講座の趣旨】

　研究開発現場では、アイデア創出や発明発掘のスピードが企業競争力を左右しています。本講座では、生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を活用して、発明提案・技術要素整理・明細書作成・知財戦略立案を結びつける具体的手法を、デモンストレーションを交えて紹介します。
　さらに、PatentSight+Ⓡ、SPEEDAⓇ、PatSnapⓇ、PatentFieldⓇなどのデータを統合し、R&Dテーマ設計から特許ポートフォリオ最適化まで支援す“AI×知財戦略”の新しいアプローチを解説します。

【習得できる知識】

・研究開発と知財を統合する生成AIの活用事例
・発明者対話の自動構造化（AIマインドマップ）
・特許群要約・トレンド分析・競合動向分析
・R&Dテーマ設計から権利化までの効率的ワークフロー

１．生成AIの最新動向とR&D×知財連携の必要性

　1.1　ChatGPT、Claude、Geminiの最新アーキテクチャ比較
　1.2　技術文書（特許／論文）におけるLLMの強み・弱み
　1.3　R&D・知財におけるAI導入の成功／失敗パターン

２．発明創出プロセスの再設計とAI活用の全体像

　2.1　発明創出フローの可視化：従来方式とAI活用方式の比較
　2.2　アイデア創出時にAIを使うべき場面／使うべきでない場面
　2.3　R&Dテーマ設定と知財企画の橋渡しに必要な要件

３．AIによる発明提案書の生成と技術要素の構造化

　3.1　発明者ヒアリング内容のテキスト化・要素抽出
　3.2　AIマインドマップによる技術要素の自動階層化
　3.3　課題・解決手段・作用効果の自動整理
　3.4　類似技術の自動サジェスト（特許／論文横断分析）

４．先行技術調査（Prior Art Search）の高度化

　4.1　検索キーワードのAI自動生成（シソーラス拡張）
　4.2　IPC・CPC分類を用いた自動検索戦略設計
　4.3　特許群要約・要旨比較の自動化
　4.4　生成AIによる非特許文献（論文・ペーパー）の統合分析

５．発明の新規性・進歩性の事前検証（AIによるPre-FTO的分析）

　5.1　引用文献との構成比較表のAI自動生成
　5.2　クレーム構成要素の精緻な分解とマッピング
　5.3　競合技術との差異抽出・差別化ポイントの可視化

６．AIを用いたクレームドラフティング技術

　6.1　広い概念・狭い概念のAI生成とバリエーション管理
　6.2　実施例／効果の一貫性確保のための文脈保持（RAG活用）
　6.3　マルチクレームセットの自動生成（請求項1→従属項群）

７．意見書案・補正書案作成の半自動化

　7.1　審査官拒絶理由の自動要点抽出
　7.2　反論ロジック（相違点・阻害要因・作用効果）の自動生成
　7.3　補正書案の自動生成と法的妥当性チェック

８．AIによるR&Dテーマ創出と技術ロードマップ作成

　8.1　特許ビッグデータによる技術トレンド抽出
　8.2　新規テーマ候補の生成とスコアリング
　8.3　5年・10年視点の技術ロードマップAI生成

９．知財ポートフォリオ戦略の高度化

　9.1　PatentSight+Ⓡを用いた特許価値スコアのAI活用
　9.2　コア技術・周辺技術の自動クラスタリング
　9.3　ライセンス可能領域の抽出と収益機会分析

１０．AIによる競合企業の知財・技術動向把握

　10.1　出願傾向の自動可視化（IPC・出願人・年度別）
　10.2　技術アーキテクチャ比較（例：EUV等の特許クラスター分析）
　10.3　M&A候補企業の技術強みの自動抽出（SPEEDAⓇ活用）

１１．AI活用時のリスクとガバナンス

　11.1　機密情報流出リスクとその対策（オンプレ／API方式）
　11.2　生成AI特有のハルシネーションと品質管理プロセス
　11.3　著作権・二次利用・クリーンルーム対応

１２．社内展開・導入プロセスの実務ノウハウ

　12.1　R&D／知財の横断プロセス設計
　12.2　社内教育のカリキュラム構築
　12.3　部門別AI利用ガイドラインの作成

【質疑応答】

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