【Live配信 or アーカイブ配信 4/22】生成AIによるパテントマップの作成と新規事業テーマの発掘

＜セミナー　Ｎｏ 604506＞

【Live配信 or アーカイブ配信】

生成AIによるパテントマップの作成と

　　　　　　　　　　新規事業テーマの発掘

★超速スクリーニング、競合ポートフォリオ比較、分析レポートの自動生成！
★パテントマップから新規事業テーマを導き出すためのAIの使いこなし術！！

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■　講師
アジア特許情報研究会　知財情報解析グループリーダー　安藤 俊幸氏

■　聴講料 ：

１名につき ５５,０００円（消費税込、資料付）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円

〔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〕

プログラム                                                                                    

【講座の趣旨】
2026年、生成AIは「自律型エージェント」へと進化を遂げ、知財実務の在り方を根本から変えています。本セミナーでは、企業の知財部員や研究員を対象に、生成AIを駆使してパテントマップ作成を劇的に効率化し、戦略的な新規事業テーマを導き出す実践的手法を詳説します。 従来のパテントマップ作成における「膨大な工数」と「分析の主観性」という課題に対し、最新のAI技術がいかに解を与えるかを解説。知財専用プロンプト設計の極意から、DifyやRAGを活用した独自ツールの構築入門、商用ツールの最適な使い分けまで、2026年の最新トレンドを網羅します。 単なる作業の自動化に留まらず、AIとの対話を通じて技術の空白地帯（ホワイトスペース）を特定し、攻めの事業戦略を立案するための「知のパートナー」としてAIを使いこなす術を習得します。変化の激しい時代に、知財を武器に未来を切り拓くための必修カリキュラムです。

【講座内容】　
１．2026年のAI革命と知財実務の変容
　　1.1　2026年のAI到達点：
　　　　　チャット型から「自律型AIエージェント」への進化と知財への影響
　　1.2　検索技術のパラダイムシフト：
　　　　　従来のキーワード/分類検索と、LLMによる高度なセマンティック検索の融合
　　1.3　分析スピードの次元変化：
　　　　　数週間かかっていた数千件の公報スクリーニングを数分で終える実力
　　1.4　知財部員のロール・リインベンション（役割の再定義）：
　　　　　「作業者」から「AIディレクター兼戦略参謀」へ
　　1.5　2026年の法的・倫理性：
　　　　　AI生成物の進歩性と、学習データに関する最新のガイドライン・機密保持対策
　　1.6　「AI前提」の知財戦略：
　　　　　競合他社もAIを使っている時代の、スピード感ある権利化と防衛

２．パテントマップの基礎と生成AIの統合
　　2.1　マップ作成の4工程：
　　　　　「目的設定」「情報収集」「加工・分析」「可視化」の再確認
　　2.2　従来手法の限界：
　　　　　人手による分類の主観性と、更新の遅れ（タイムラグ）をどう打破するか
　　2.3　AI統合型ワークフロー：
　　　　　どの工程をAIに任せ、どの工程を人間が主導すべきかの「分担設計」
　　2.4　知財専用プロンプト設計（基礎）：
　　　　　請求項の階層構造や技術的特徴を正確に捉えさせる指示出し
　　2.5　「意味的分類」の自動化：
　　　　　IPC/FIに依存しない、自社独自の技術軸・用途軸による自動ラベリング
　　2.6　品質管理：
　　　　　AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）を検知し、

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　分析の妥当性を担保する手法

３．生成AIを活用した実践的特許分析
　　3.1　超速スクリーニング：
　　　　　抄録だけでなく「実施形態」まで踏み込んだ、高精度なノイズ除去
　　3.2　課題・解決手段の構造化抽出：
　　　　　数百件の公報から「未解決の課題」をマトリクス形式で自動整理
　　3.3　AIによるクレームチャートの試作：
　　　　　自社製品と他社特許の対照表作成をアシストするテクニック
　　3.4　動的トレンド分析：
　　　　　時系列データとAIの解釈を組み合わせた、技術成熟度の自動判定
　　3.5　競合ポートフォリオ比較：
　　　　　競合の「弱点」を特定するための、AIによる強み・弱みの定性評価
　　3.6　分析レポートの自動生成：
　　　　　マップの図解に基づき、経営層が理解しやすい「要約・示唆」を書かせる方法

４． 独自ツールの構築と商用ツールの使い分け
　　4.1　商用ツールの最新動向：
　　　　　2026年時点の主要特許DBに搭載されたAI機能の評価と使い分け
　　4.2　RAG（検索拡張生成）による知財脳：
　　　　　自社の過去の調査報告書や拒絶理由通知を活用する仕組み
　　4.3　Difyを用いた内製化：
　　　　　プログラミングなしで「自社専用パテントマップ作成ツール」を構築する実演
　　4.4　API連携のメリット：
　　　　　大量データのバッチ処理と、セキュアな閉域環境でのAI利用
　　4.5　カスタマイズの勘所：
　　　　　自社独自の技術用語集（シソーラス）をAIに学習・参照させる方法
　　4.6　コストパフォーマンス：
　　　　　ツール導入コスト vs. 削減される人件費・外部委託費の試算

５．分析結果から新規事業テーマを導き出す
　　5.1　ホワイトスペースの論理的特定：
　　　　　マップ上の「空白」が「未踏のチャンス」か「不毛の地」かをAIと検証
　　5.2　技術の抽象化と転用探索：
　　　　　「この技術を異業種に使うなら？」という問いへのAIの意外な回答
　　5.3　バックキャスト型発想法：
　　　　　2030年の社会課題（AI予測）から逆算した、勝てる特許ポートフォリオの構築
　　5.4　「攻め」の知財ミックス：
　　　　　特許だけでなく、意匠・商標も含めた新事業の保護戦略をAIと練る
　　5.5　ビジネスモデルキャンバスへの落とし込み：
　　　　　特許分析から導き出した技術優位性を事業価値に変換
　　5.6　経営層への提言：
　　　　　データの羅列ではない、「投資判断を促すパテントマップ」のプレゼン術

【質疑応答】

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