【Live配信 or アーカイブ配信　1/21】特許調査への生成AI活用と判断ロジックのプロンプト化

セミナーNo.７０１５１７

【Live配信 or アーカイブ配信】
特許調査への生成AI活用と

判断ロジックのプロンプト化

☆新規性・無効資料・侵害予防・技術動向の各調査へ
　　生成AI,AIエージェントを活用する方法とは！精度向上のポイント！
☆熟練者の判断ロジックをプロンプトに落とし込み明文化する方法とは！

----------------------------------------------------------------------------------

■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／

　　　　　　　ソフィア・リサーチラボ　代表　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(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。

■Live配信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
・開催日が近くなりましたら、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。セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
　Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
・セミナー資料は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、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・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。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

プログラム                                                                                    

【講演趣旨】
生成AIの進化により、特許調査は「人が読んで探す」作業から「AIと協働して判断する」業務へと変わりつつあります。本講座では、新規性・無効資料・侵害予防・技術動向の各調査で、生成AIやAIエージェントをどう活用するかを具体的に解説します。あわせて、ハルシネーション対策と精度向上の要点も整理します。さらに、熟練者の判断ロジックをプロンプトとして明文化する手法を取り上げます。これにより、調査品質の標準化と属人化の解消につなげる実践的なノウハウを習得いただきます。

【講演項目】
第1部　特許調査の変化と生成AIの基礎

1.特許調査業務の進化と、生成AIがもたらす変化
　1-1.キーワード検索・分類検索から、概念検索・AI検索への変遷
　1-2.「読む調査」から「判断する調査」へ：調査担当者の役割の変化
　1-3.生成AIの登場で変わる業務、変わらない業務
2.生成AIの基礎：特許調査で得意なこと・苦手なこと
　2-1.大規模言語モデル（LLM）の仕組みと特徴
　2-2.得意なこと：要約、言い換え、観点整理、文書の対比
　2-3.苦手なこと：網羅性の保証、最新情報、厳密な法的判断
　2-4.主な生成AIサービスの比較と、利用時のセキュリティ上の留意点

第2部　生成AI・AIエージェントによる特許調査

3.生成AIを活用した特許調査の全体像
　3-1.調査プロセス（計画→検索→スクリーニング→精読→報告）のどこにAIを使うか
　3-2.検索式作成支援：同義語・上位下位概念の展開、分類の候補提示
　3-3.スクリーニング支援：大量文献の要約と関連度の一次判定
　3-4.対比・報告支援：対比表や調査報告書の下書き作成
4.AIエージェント型調査とは：従来の検索ツールとの違いと活用イメージ
　4-1.「質問に答えるAI」と「自ら計画して実行するAI」の違い
　4-2.エージェントが行う作業：検索の反復、結果評価、検索条件の修正
　4-3.活用イメージとデモ：調査依頼から一次報告までの自動化
　4-4.人が担うべき部分（判断の確定、最終確認）の切り分け

第3部　調査種別ごとの活用法

5.新規性・先行技術調査への活用
　5-1.発明提案書からの発明の要点・構成要素の抽出
　5-2.検索観点の洗い出しと検索式への落とし込み
　5-3.ヒット文献の関連度判定（X・Y・A文献の候補分け）
6.無効資料調査への活用
　6-1.対象特許のクレームを構成要件に分節する
　6-2.構成要件ごとの検索観点と、外国文献・非特許文献への展開
　6-3.構成要件と文献記載箇所を対応させたクレーム対比表の作成
7.侵害予防調査・クリアランス調査への活用
　7-1.自社製品・技術の特徴の整理と、調査範囲の設定
　7-2.他社クレームの権利範囲の解釈支援（文言・均等の観点）
　7-3.抵触リスクの一次判定と、専門家判断につなぐための整理
8.技術動向調査への活用
　8-1.大量の文献の自動分類（技術課題・解決手段など）
　8-2.出願人・技術分野ごとの傾向分析と可視化
　8-3.分析結果からの示唆の抽出と、レポート作成の効率化

第4部　ハルシネーション対策と精度向上

9.ハルシネーションの発生メカニズムと防ぎ方
　9-1.特許調査で起こりやすいハルシネーションの例（存在しない文献番号、記載のない内容の断定など）
　9-2.根拠箇所（段落番号・引用文）を必ず示させる指示
　9-3.原文照合のルール化と、RAG（検索拡張生成）による根拠付け
10.調査精度向上のポイント
　10-1.入力情報の質：発明の説明と調査目的の明確化
　10-2.段階的な処理：一度に全部ではなく、工程を分けて指示する
　10-3.精度の評価方法：既知文献を使った検証、人の判断との照合
　10-4.AIと検索システムの組み合わせによる網羅性の確保

第5部　判断ロジックのプロンプト化

11.判断ロジックのプロンプト化とは：熟練者の暗黙知を明文化する
　11-1.調査品質のばらつきと属人化という課題
　11-2.「判断ロジック」とは何か：熟練者が無意識に行っている判断の流れ
　11-3.プロンプト化による標準化・継承・効率化の効果
12.判断ロジックの分解と構造化
　12-1.判断基準：何をもって「関連あり」「一致」とするか
　12-2.判断手順：どの順序で何を確認するか
　12-3.例外処理：判断が分かれるケース、保留とすべきケースの扱い
　12-4.ヒアリングと事例分析による暗黙知の引き出し方
13.プロンプト化する時のコツ
　13-1.役割と前提条件の設定（調査の目的、判断の立場）
　13-2.出力形式の指定（表形式、判定ランク、根拠の記載欄）
　13-3.判断事例の提示（正例・負例を添えて判断をそろえる）
　13-4.実例紹介：関連度判定プロンプト、構成要件対比プロンプト
14.ロンプト化する時の注意点
　14-1.過度な一般化の回避：対象技術・調査種別に応じた調整
　14-2.結果の検証とプロンプトの継続的な改善
　14-3.機密情報の扱いと、利用するAIサービスの選び方
　14-4.AIの判断をそのまま結論にしない運用ルール

第6部　導入・運用と今後の展望／質疑応答

15.社内導入・運用のポイントと今後の展望
　15-1.小さく始めて広げる導入ステップ
　15-2.プロンプトの共有・管理と、社内ルールの整備
　15-3.生成AI時代に知財担当者に求められるスキル
【質疑応答】

セミナーの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

２名以上同時にお申込される場合、２人目以降の方の情報は【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄にご入力をお願いいたします。