5/19 〈生成AI時代の知財実務を再設計〉 特許調査・明細書・IPランドスケープの実践体系

たかやま特許商標事務所　弁理士　高山 嘉成　氏
[ご専門]　特許・商標・意匠実務、生成AI活用による知財DX、特許調査・明細書・拒絶対応・特許係争

　ChatGPTやGeminiなどの生成AI（汎用AI）の普及により、特許調査・発明整理・明細書作成・拒絶対応・IPランドスケープは、従来の手順のままでは品質と効率の両立が難しくなっています。本講演では、機械・情報処理・ソフトウェア・制御系の具体例を用い、汎用AIを前提に「どの工程を人が担い、どの工程をAIに任せ、どう検証するか」を体系化して解説します。プロンプトの型、作業の再現性、情報管理、将来のAI審査・AI解析への耐性まで踏み込み、明日から実務に落とし込める手順と判断軸を提供します。

1. 生成AIと知財実務の現在地：できること／できないこと、誤り方の特徴

2. 実務での前提整理：守秘・著作権・個人情報、社内規程と運用の落とし穴

3. 生成AI活用の基本設計：入力（素材）- 出力（成果物）- 検証（根拠）の三層モデル

4. プロンプトの型：対話型、目的、制約条件、役割付与、出力フォーマット固定

5. 先行技術調査の再設計(1)：調査目的の定義（無効／侵害／出願前／FTO）

6. 先行技術調査の再設計(2)：検索式設計の考え方（漏れとノイズの制御）

7. FI・Fタームの使い方：分類をAIに提案させる手順と、人が確認すべきポイント

8. スクリーニング効率化：要約・対比・論点抽出の分業（AI／人）

9. 発明整理の再設計(1)：課題-手段-作用効果の構造化

10. 発明整理の再設計(2)：実施形態のバリエーション展開と、クレーム群の設計

11. 明細書作成の再設計(1)：AIに書かせる範囲と、人が書くべき範囲

12. 明細書作成の再設計(2)：背景技術・課題の書き方

13. 明細書作成の再設計(3)：実施形態の書き分け（広さとサポートの両立）

14. クレーム作成(1)：独立項の骨格（構成要件の粒度、冗長性の管理）

15. クレーム作成(2)：従属項の設計（迂回困難化、審査・係争の先読み）

16. 進歩性検討：差異抽出、容易想到性の論点整理、作用効果の位置付け

17. 拒絶理由対応：審査官の読み方を踏まえた反論・補正の設計

18. IPランドスケープ入門：技術テーマ設定、母集団の作り方、分類・可視化の考え方

19. 実演例：ChatGPTを用いた(1)発明整理、(2)検索軸作成、(3)クレーム、(4)明細書、(5)中間処理

20. 新人教育からチーム運用まで

21. まとめ

□質疑応答□

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