〈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
~ChatGPT・Geminiを活用した特許実務の分業設計と検証ポイント~
~プロンプトの型、作業の再現性、情報管理、AI審査・AI解析への耐性まで~
受講可能な形式:【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
★見逃し視聴のみの申込みも可能です(視聴期間:5/20~5/26)
生成AIの活用で知財業務はここまで変わる
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、従来の手順では効率と品質の両立が難しくなっています。
本セミナーでは、機械・情報処理・ソフトウェア・制御系の事例を中心に、知財実務の「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」を整理します。
AIの出力を確実に活用するためのプロンプト設計、作業の再現性、情報管理、そして将来のAI審査・AI解析への耐性まで踏み込み、明日から実務で使える判断軸と手順を具体的に解説。
特許調査の検索式設計、FI・Fタームの活用、発明整理、明細書・クレーム設計、拒絶理由対応、IPランドスケープの構築まで、生成AIを組み込んだ知財業務の実践ノウハウを網羅的に解説します。
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、従来の手順では効率と品質の両立が難しくなっています。
本セミナーでは、機械・情報処理・ソフトウェア・制御系の事例を中心に、知財実務の「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」を整理します。
AIの出力を確実に活用するためのプロンプト設計、作業の再現性、情報管理、そして将来のAI審査・AI解析への耐性まで踏み込み、明日から実務で使える判断軸と手順を具体的に解説。
特許調査の検索式設計、FI・Fタームの活用、発明整理、明細書・クレーム設計、拒絶理由対応、IPランドスケープの構築まで、生成AIを組み込んだ知財業務の実践ノウハウを網羅的に解説します。
キーワード:生成AI, ChatGPT, 知財DX, 特許調査, 検索式, FI, Fターム, スクリーニング, 発明整理,明細書作成, クレーム設計, 進歩性, 拒絶理由対応, IPランドスケープ, プロンプト, 情報管理, テンプレート化
| 日時 | 【ライブ配信(見逃し配信付)】 2026年5月19日(火) 10:30~16:30 |
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受講料(税込)
各種割引特典
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55,000円
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体50,000円+税5,000円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額の27,500円)
1名申込み: 受講料 44,000円(E-Mail案内登録価格 42,020円)
定価:本体40,000円+税4,000円E-Mail案内登録価格:本体38,200円+税3,820円 ※1名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 |
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| 特典 | ライブ配信受講者特典のご案内 ライブ配信受講者には、特典(無料)として「見逃し配信」の閲覧権が付与されます。 オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 見逃し配信 視聴期間:[5/20~5/26中]を予定 ※見逃し配信は原則として編集は行いません ※ライブ配信を欠席しアーカイブ視聴のみの受講も可能です。 | |||
| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 | |||
| オンライン配信 | ライブ配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください) ライブ配信受講の見逃し(アーカイブ)配信について 視聴期間:終了翌営業日から7日間[5/20~5/26中]を予定 ※見逃し配信は原則として編集は行いません ※視聴準備が整い次第、担当から視聴開始のメールご連絡をいたします。 (開催終了後にマイページでご案内するZoomの録画視聴用リンクからご視聴いただきます) | |||
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 | |||
| 得られる知識 | ・生成AIを前提にした、特許調査・明細書作成・拒絶対応の作業手順(再現可能な型) ・AI出力の検証方法(根拠の取り方、誤りの潰し方) ・検索式設計、FI/Fターム活用、スクリーニングの効率化手法 ・発明整理からクレーム設計までの一貫設計 ・情報管理と社内導入の要点 ・将来のAI審査・AI解析を見据えた記載・構造化の考え方 | |||
| 対象 | ・企業の知財部門、研究開発部門、技術企画部門、法務部門のご担当者 ・弁理士、特許事務所スタッフ、調査担当者 ・特許制度の基礎(出願、クレーム、拒絶理由)を理解していると吸収が早いですが、必須ではありません。 ・材料・医薬品分野の個別論点は扱わず、機械・情報処理・ソフトウェア・制御系の事例を中心に解説します。 | |||
| 講師より ・講演はオンラインを前提に、講義+要所で質疑応答を入れて進行します。 ・ChatGPTによる実演を含むため、可能であれば受講者様側でChatGPTを参照できる環境(ブラウザ)をご用意ください(操作は必須ではありません)。 |
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セミナー講師
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
[HP] http://takayama-patent.com/
[ご経歴]
2000年より知財実務に従事。
2004年 弁理士登録、2005年 たかやま特許商標事務所を開業。
中小企業の知財顧問(20社以上)として、調査・発明整理・出願・権利化・審判・訴訟対応まで一貫して支援。
2021年に完全テレワーク化し、長野県白馬村へ本店移設。
2024年以降は「生成AI×知財実務」「知財DX」をテーマに企業向け講演を多数実施。
[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
[HP] http://takayama-patent.com/
[ご経歴]
2000年より知財実務に従事。
2004年 弁理士登録、2005年 たかやま特許商標事務所を開業。
中小企業の知財顧問(20社以上)として、調査・発明整理・出願・権利化・審判・訴訟対応まで一貫して支援。
2021年に完全テレワーク化し、長野県白馬村へ本店移設。
2024年以降は「生成AI×知財実務」「知財DX」をテーマに企業向け講演を多数実施。
セミナー趣旨
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。
セミナー講演内容
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□
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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