【Live配信 or アーカイブ配信 1/15】生成AI、AIエージェントによる知財実務の効率化と活用の仕方

＜セミナー　Ｎｏ 701502＞

【Live配信 or アーカイブ配信】

生成AI、AIエージェントによる

　　　　　知財実務の効率化と活用の仕方

★知財業務を自動的、自律的に実行するAIエージェントを実務でどう使うか！
★特許調査、分析、IPL、明細書作成…業務別の活用手順、プロンプトを詳解！

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■　講師
よろず知財戦略コンサルティング 代表　萬 秀憲氏

■　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】
生成AIは文章作成の道具から、調査・分析・資料作成までを自律的に進める「AIエージェント」へと進化し、知財実務の前提が大きく変わりつつあります。一方で、ツールを導入しても一部の担当者の利用にとどまり、成果につながらない企業も少なくありません。本講座では、花王での研究開発、大王製紙での知財部門改革を経験し、現在は知財部門のAI活用推進に取り組む講師が、特許調査・分析、IPランドスケープ、発明発掘、明細書作成、中間処理までの業務別活用法を実演を交えて解説します。さらに「AIに任せる／人が監督する／人が判断する」の役割分担、情報セキュリティ、組織への定着法まで、明日から実践できるノウハウをお伝えします。

【講座内容】　
１． 自己紹介：研究開発・知財部門改革の実務とAI活用推進の取組み

２． 生成AI・AIエージェントで知財実務はどう変わるか
　　2.1　チャット型生成AIからAIエージェントへ：何が変わったのか
　　2.2　主要生成AI（ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot等）の特徴と使い分け
　　2.3　知財特化AIツールの最新動向（調査・分析・明細書作成支援）
　　2.4　特許庁・海外主要特許庁におけるAI活用の動向
　　2.5　企業知財部門の活用事例と「導入しても使われない」課題
　　2.6　講師の枠組み：「AIに任せる／人が監督する／人が判断する」の3区分

３． 知財実務で成果を出すためのAI活用の基本
　　3.1　知財業務の棚卸しとAI適用領域の見極め方
　　3.2　成果を左右するプロンプト設計の基本（役割・目的・条件・出力形式）
　　3.3　知財業務ですぐ使えるプロンプトテンプレート
　　3.4　ハルシネーション（もっともらしい誤り）の見抜き方と一次資料による検証
　　3.5　未公開発明・機密情報を扱う際の情報セキュリティ対策

４． 特許調査・分析への活用【実演】
　　4.1　技術内容から検索式・特許分類（IPC・FI・Fターム）を作る
　　4.2　先行技術調査：大量の公報のスクリーニングと要約
　　4.3　侵害予防調査（FTO）：クレームチャートの作成支援
　　4.4　無効資料調査：構成要件ごとの対比表の作成
　　4.5　外国語公報の翻訳・読解の効率化

５． IPランドスケープ・知財戦略立案への活用
　　5.1　競合他社の特許ポートフォリオ分析と技術動向の可視化
　　5.2　特許情報と市場・企業情報を統合したIPランドスケープの作成
　　5.3　新規事業探索・用途探索へのAI活用
　　5.4　経営層向けレポート・提言資料の作成

６． 発明創出・権利化業務への活用【実演】
　　6.1　講師の実践（大王製紙で年間特許出願を約30件から335件へ）に学ぶ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 発明発掘の仕組みとAIによる再現
　　6.2　AIとの壁打ちによる発明の深掘り・アイデア拡張
　　6.3　発明提案書のブラッシュアップと先行技術との差別化
　　6.4　明細書・クレームのドラフト作成支援と人が担うべき判断
　　6.5　拒絶理由通知の分析と意見書・補正案の作成支援
　　6.6　特許事務所との協働のあり方の変化

７． AIエージェントによる知財業務の自動化【実演】
　　7.1　AIエージェントの仕組み：自律的に計画・実行・検証する
　　7.2　ディープリサーチによる技術・競合調査レポートの自動作成
　　7.3　社内データ・外部ツールと連携するエージェント（MCP等）
　　7.4　特許ウォッチング・定期レポートの自動化
　　7.5　契約書レビュー・ライセンス業務・社内問い合わせ対応への応用
　　7.6　エージェント活用時のリスク管理と人による監督のポイント

８． 知財部門へのAI定着と人材育成
　　8.1　社内ガイドラインの整備（利用範囲・入力情報・検証責任）
　　8.2　小さく始めて広げる導入ステップと効果測定（KPI）
　　8.3　生成AI活用推進協議会（IPIAGA）の議論から見える各社の課題と工夫
　　8.4　生成AIと知財をめぐる法的論点（AI生成物の発明者・著作権、学習データ）
　　8.5　AI時代に知財担当者に求められるスキルと育成方法
　　8.6　「権利の守護者」から「事業創造の先導者」へ：知財部門の役割の再定義
　　8.7　まとめ：明日から始める3つのアクション

【質疑応答】

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