【Live配信 or アーカイブ配信】生成AIによる特許明細書作成と人による内容確認・判断のポイント

（Live配信）605111
（アーカイブ配信）605162

生成AIによる特許明細書作成と

人による内容確認・判断のポイント
【Live配信 or アーカイブ配信】
★生成AIをフル活用した特許明細書作成オペレーションの理想形と「権利化の罠」の回避術

■このセミナーで学べる事

・生成AIを活用した明細書作成組織はなぜ機能しないのかと、組織体制構築のコツ
・企画書や研究日誌から、漏れなく発明の種を抽出するプロンプト技術
・「進歩性」の拒絶理由を予見した、多階層なクレーム構造とストーリー構築手法
・AI生成文特有の「不要な限定」や「断定的表現」を見抜き、
　権利範囲を狭めないためのチェック能力
・AIにより効率化した時間を、迂回可能性の低い「強い権利」の構築へ
　再投資する戦略的知財実務

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■講師
IPTech弁理士法人　副所長兼COO/Smart-IP(株)　代表取締役社長　湯浅 竜　氏

■聴講料
１名につき５５,０００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４９,５００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　　　　　
【講座主旨】
生成AI（ChatGPTやClaude等）の台頭は、特許実務の現場に劇的な変化をもたらしています。しかし、AIに指示を出して出力されたテキストをそのまま明細書として採用することは、単に質が低いだけでなく、将来の権利行使において致命的な弱点を抱えるリスクを孕んでいます。
講師が副所長を務めるIPTech弁理士法人では、2025年4月より全社的に生成AIを活用した明細書作成体制へと移行しました。また、代表取締役を務めるSmart-IP社では、100名以上のユーザーに生成AIを用いた特許明細書作成ツール「appia-engine」を提供する中で、多くの成功と失敗の知見を蓄積してきました。
本講座では、単なる「自動作成術」の紹介に留まらず、弁理士や知財担当者が「AIをどう操り、出力された内容をどう検証・修正すべきか」という、人間の専門性が介在すべきポイントに焦点を当てます。
具体的には、将来の拒絶理由通知を見越した「予備的構成」の配置判断、AIが陥りがちな「不要な限定条件」の排除、実施例不足によるサポート要件違反の回避方法などを詳説します。
AIは「平均的な記載」を得意としますが、特許の本質は「差異」の保護です。AIのスピードを武器にしつつ、人間の思考を「迂回路の遮断」や「分割出願を見据えた多角的な実施例の構築」へとシフトさせる、次世代の知財実務スタンダードを提示します。

【講座内容】
第１部：生成AI導入の現状と組織・スキルの基礎
　1.生成AIは特許実務をどう変えるのか？（2026年現在の到達点）
　2.なぜAI導入は失敗するのか：現場の抵抗と「ツール任せ」の限界
　3.プロンプトエンジニアリングの基礎：知財実務に効く「指示の構造」
　4.組織定着のコツ：特定の「達人」に依存しないオペレーション設計
　5.事務スタッフとの連携による「全体最適」な作成ワークフロー
　6.【事例】企画書・研究日誌から発明要素を自動抽出するデモンストレーション
　7.発明提案書の作成効率化：発明者とのコミュニケーションコストを最小化する
第２部：戦略的なクレーム設計と明細書の論理構築
　8.特許請求の範囲（クレーム）作成におけるAIとの役割分担
　9.「課題・解決手段・効果」の論理整合性をAIに死守させる指示出し
　10.進歩性否定を回避するための「技術的特徴」の階層化（上位・中位・下位）
　11.引用文献との組み合わせを想定した「副次的特徴」の埋め込み戦略
　12.実施例（Embodiments）を多角的に膨らませるための「深掘り」プロンプト
　13.AIが提案する「広すぎる範囲」と「狭すぎる限定」のバランス調整
第３部：品質管理と「権利化の罠」の排除、そして付加価値への投資
　15.AI生成文の検収ポイント：特許法規の観点からのチェックリスト
　16.「権利化の罠」特定：不要な限定条件（アドオン）が権利範囲を殺す
　17.将来の改良・設計変更を潰さないための「上位概念化」の検証手法
　18.AIが使いがちな「断定的表現」の修正と技術的範囲の最大化
　19.記載不備の自動検出：図面とクレームの不一致、サポート要件のチェック
　20.浮いた時間を何に使うか：競合他社の迂回路を塞ぐ「強いクレーム」への昇華
　21.分割出願に耐えうる変形例の拡充：AI時代だからこそできる「厚い」明細書
　22.総括・質疑応答

◆◆講師プロフィール◆◆◆

・専門分野：
IT・機電等の広範な技術分野の特許出願から、知財戦略、著作権、紛争交渉、社内研修まで、知財実務全般に精通。
・略歴・活動・著書など：
弁理士としてIPTech特許業務法人の設立・経営を担う傍ら、Smart-IP代表として知財業界のDX化を牽引。iU客員教授や東京理科大学特別招聘研究員として教育・研究に携わるほか、JIPAや日本弁理士会等で生成AI活用に関する講師を幅広く務める。2024/2025年度弁理士会生成AI利活用WG委員。著書・論文に『生成AIによる業務効率化と活用事例集』『人工知能に係る発明の主体と特許法による保護に関する試論』等がある。

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