書籍
サイトリニューアルをしました。
May 8, 2017
生成AI・機械学習を活用した
特許(技術)調査・分析と技術マーケティングへの応用
【2027年】
【基礎編】＆【実践テクニック・応用編】で徹底解説する2日間セミナー
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
生成AIはこの1年で「プロンプトによる単発の対話・要約ツール」から
「自律的に複数タスクをこなすエージェント（Agentic AI）および高度な推論モデル」へと劇的に進化
進化するAIをいち早く実務に取り入れ、自ら実装・検証を重ねる専門家は、最新AI・機械学習をどう使っているのか？
講師自らがAIを活用して構築・検証したシステムや分析結果や実演も交えながら、
AIの可能性と限界、精度を高めるための工夫や実務への導入方法を具体的に解説します。
2027年版では、AI技術の進展や活用環境の変化を反映したアップデートに加え、
基礎編に「AIエージェントとMCPの基礎」を新たに追加
実践テクニック・応用編では、「図面・化学構造式・グラフ」の一括解析をはじめ、
AIの進化によって広がる新たな活用手法も取り上げながら、講師自らの実装・検証結果とデモを交えて紹介します。
AI特許調査ツールの選定チェックリスト、実践プロンプト集、
知財・情報フェア2026の独自分析レポートなど、実務に役立つ【充実の付録】付き★
「自律的に複数タスクをこなすエージェント（Agentic AI）および高度な推論モデル」へと劇的に進化
進化するAIをいち早く実務に取り入れ、自ら実装・検証を重ねる専門家は、最新AI・機械学習をどう使っているのか？
講師自らがAIを活用して構築・検証したシステムや分析結果や実演も交えながら、
AIの可能性と限界、精度を高めるための工夫や実務への導入方法を具体的に解説します。
2027年版では、AI技術の進展や活用環境の変化を反映したアップデートに加え、
基礎編に「AIエージェントとMCPの基礎」を新たに追加
実践テクニック・応用編では、「図面・化学構造式・グラフ」の一括解析をはじめ、
AIの進化によって広がる新たな活用手法も取り上げながら、講師自らの実装・検証結果とデモを交えて紹介します。
AI特許調査ツールの選定チェックリスト、実践プロンプト集、
知財・情報フェア2026の独自分析レポートなど、実務に役立つ【充実の付録】付き★
| 【 1日目：基礎編 】
2027年1月28日(木) 10:30～16:30
1. はじめに 2. 特許調査の基本とAIの余地 3. 機械学習・深層学習の基礎 4. 商用AI特許調査ツールの活用事例と選び方 5. 生成AIの基礎と特許調査における可能性 6. AIエージェントとMCPの基礎 2027注目！ 7. RAGとベクトル検索の基礎 8. プロンプト設計と簡易評価 9. AIを利用した知財・技術分野での活用例 10. 特許実務へのＡＩ利用の現状のまとめと将来展望 【付録】 ・知財・情報フェア2026 出展データ分析サマリー ・AI特許調査ツール選定チェックリスト ・特許×AI 基本用語集 |
【 2日目：実践テクニック・応用編】
2027年2月25日(木) 10:30～16:30
1. はじめに
2. なぜ今、特許業務にAIエージェントなのか？ 3. 実践テク：AIによる特許「調査・読解」の高速化・高精度化 4. 実践テク：AIによる特許「分析・可視化」 5. 応用編：技術マーケティング・新規事業への展開 6. 実務：構成要素抽出と対比表自動化 7. 実務：コーパス構築とRAG設計 2027注目！ 8. 実務：DuckDBベースの特許RAG基盤を MCPサーバー化してデモ 2027注目！ 9. 実務4：マルチモーダルAIによる 「図面・化学構造式・グラフ」の一括解析 2027注目！ 10. AI導入と未来展望 【付録】 ・自分でできる特許情報解析ツール紹介【2027年版】 ・実践プロンプト・テンプレート集 ・知財・情報フェア2026に見るAI特許ツール・サービス動向一覧 |
※1日目、2日目だけの受講も可能です※
| 日時 | ［1日目］基礎編 2027年1月28日（木） 10:30～16:30 |
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|---|---|---|---|---|
| ［2日目］実践テクニック・応用編 2027年2月25日（木） 10:30～16:30 |
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受講料(税込)
各種割引特典
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99,000円
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体90,000円＋税9,000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99,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の49,500円)
1名申込みの場合：77,000円 ( E-Mail案内登録価格 73,150円 ) 定価：本体70,000円＋税7,000円 E-Mail案内登録価格：本体66,500円＋税6,650円 ※１名様でライブ配信/WEB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。 ※他の割引は併用できません。 単日(1日目のみ／2日目のみ)受講料
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) ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
1名で 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。 ※他の割引は併用できません。 |
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| 特典 | ライブ配信受講に加えて、見逃し配信でも以下期間中に視聴できます ［1日目］2日目開催直前にも2回目の配信有！ 2027年1月29日(金)PM～2月4日(木)、2月18日(木)～2月24日(水) ［2日目］ 2027年2月26日(金)PM～3月4日(木) ※このセミナーは見逃し配信付です。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。 ※ライブ配信を欠席し見逃し配信の視聴のみの受講も可能です。 ※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ご連絡をいたします。 | |||
| 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。 ※ダウンロード期限：見逃し配信 終了日まで | |||
| オンライン配信 | Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
セミナー視聴・資料ダウンロードはマイページから お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード／映像視聴ページ」に お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。 開催日の【２日前】より視聴用リンクと配布用資料のダウンロードリンクが表示されます。 | |||
| 備考 | ※セミナーの録音・撮影はご遠慮申し上げます。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | |||
セミナー講師
アジア特許情報研究会 安藤 俊幸 氏
元花王(株) 知的財産部 技術情報戦略G
【専門】知財情報解析、AI活用、機械学習、テキストマイニング、分析化学
元花王(株) 知的財産部 技術情報戦略G
【専門】知財情報解析、AI活用、機械学習、テキストマイニング、分析化学
情報科学技術協会、人工知能学会、データサイエンティスト協会 各会員
1985年 現花王株式会社入社、研究開発に従事
1999年 研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）、2009年 知的財産部
2011年よりアジア特許情報研究会所属
2020年 特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞
2024年 花王定年退職 、AI技術情報アドバイザーとして活動
第49回「情報科学技術協会賞」研究発表賞受賞
2025年 ソフィア・リサーチラボ起業
1985年 現花王株式会社入社、研究開発に従事
1999年 研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）、2009年 知的財産部
2011年よりアジア特許情報研究会所属
2020年 特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞
2024年 花王定年退職 、AI技術情報アドバイザーとして活動
第49回「情報科学技術協会賞」研究発表賞受賞
2025年 ソフィア・リサーチラボ起業
セミナー講演内容
※イントロ部など、1日目、2日目で一部重複する内容がございます。
1日目 2027年1月28日(木)
1日目 2027年1月28日(木)
| 基礎編 |
【キーワード】特許調査、機械学習、AI、生成AI、AIエージェント、MCP、RAG、マルチモーダルAI、知財情報解析
［趣旨］
［趣旨］
本セミナー〈1日目：基礎編〉は、2日目の「生成AI・機械学習を活用した特許(技術)調査・分析と技術マーケティングへの応用〈実践テクニック・応用編〉」を最大限活用していただくための土台づくりを目的としています。2026年は、知財分野の生成AI活用が「導入するか否か」から「どのAIをどう使い分け、どうつなぐか」へと論点を移した年でした。2026年9月の知財・情報フェア＆コンファレンスでは、セミナー114件中76件（約67%）がタイトルでAIに言及し、AIエージェントやMCP（Model Context Protocol）による知財データベース連携、請求項の構成要件単位での対比、根拠提示・検証可能性の確保、オンプレミス／国内処理といった新しい論点が前面に出てきました。
基礎編の前半では、特許文献の構成や新規性・FTO・無効・動向といった代表的な特許調査タスク、および従来の検索・対比表作成の流れを整理し、その中でどこにAIの余地があるかを明確にします。後半では、機械学習・深層学習・生成AI（大規模言語モデル）の基本概念に加え、推論モデル、マルチモーダルAI、AIエージェントとMCP、RAG（検索拡張生成）とハイブリッド検索、プロンプト／コンテキスト設計と簡易評価の考え方を解説し、特許・技術分野での具体的な活用例と留意点までを概観します。AIの仕組みと限界を理解したうえで、〈実践テクニック・応用編〉で扱う「特許調査フローへの組み込み」「MCPによる特許RAG基盤とAIエージェントの連携」「マルチモーダル解析」「技術マーケティングへの応用」にスムーズに進めることを狙いとしています。
基礎編の前半では、特許文献の構成や新規性・FTO・無効・動向といった代表的な特許調査タスク、および従来の検索・対比表作成の流れを整理し、その中でどこにAIの余地があるかを明確にします。後半では、機械学習・深層学習・生成AI（大規模言語モデル）の基本概念に加え、推論モデル、マルチモーダルAI、AIエージェントとMCP、RAG（検索拡張生成）とハイブリッド検索、プロンプト／コンテキスト設計と簡易評価の考え方を解説し、特許・技術分野での具体的な活用例と留意点までを概観します。AIの仕組みと限界を理解したうえで、〈実践テクニック・応用編〉で扱う「特許調査フローへの組み込み」「MCPによる特許RAG基盤とAIエージェントの連携」「マルチモーダル解析」「技術マーケティングへの応用」にスムーズに進めることを狙いとしています。
［プログラム］
１．はじめに
1.1 講師自己紹介
1.2 アジア特許情報研究会紹介
1.3 本セミナー（基礎編・実践編）の全体像と2026年版からの主な更新点
２．特許調査の基本とAIの余地
2.1 特許文献の構成（書誌・要約・請求項・明細書・図面）と情報の所在
2.2 代表的な特許調査タスク：先行技術（新規性）・FTO（侵害予防）・無効資料・技術動向
2.3 従来の調査フロー：検索式作成→スクリーニング→精読→対比表作成→報告
2.4 各工程の「負荷」と「判断」を分けて考える：どこにAIの余地があるか
2.5 文献単位から構成要件単位へ：出力粒度の変化
３．機械学習・深層学習の基礎
3.1 人工知能（AI:Artificial Intelligence）とは
3.2 AIの使用と情報要求
3.3 AI／機械学習／深層学習／生成AIの関係（用語整理）
3.4 タスク例：分類・回帰・クラスタリング・生成
3.5 特徴量・モデル・評価指標（精度・再現率・F値、検索ではRecall@kなど）
3.6 データサイエンスベースの特許調査
3.7 実践的なAI活用と注意点
3.8 機械学習/AIの原理的な限界
４．商用AI特許調査ツールの活用事例と選び方
4.1 AI特許調査ツールへの要求性能（再現率・根拠提示・検証可能性・データの所在）
4.2 市場俯瞰：知財・情報フェア2026に見るAI活用の現在地（出展者169・セミナー114・製品215の突合分析から）
4.3 PatentfieldのAIセマンティック検索・AI分類予測と独自LLM／API連携
4.4 PatentSQUAREのAI検索・AI分類
4.5 Amplified.aiのAI検索とAPI・MCP・エージェント連携
4.6 THE調査力AIのSDI調査事例
4.7 根拠提示・検証可能性を前面に出すツール群（参照段落表示、調査過程の可視化など）
4.8 オンプレミス・ローカルLLM・国内処理を訴求するツール群
4.9 選定の視点：汎用・内製・特化の使い分けと「効果数値」の読み方
５．生成AIの基礎と特許調査における可能性
5.1 生成AIのしくみと限界（次トークン予測、ハルシネーション、知識の鮮度）
5.2 主要フロンティアモデルの現在地
OpenAI GPTシリーズ／Google Gemini 4系／Anthropic Claude（Opus 5.5等）
5.3 推論（Reasoning）モデルと長文脈：何が変わり、何が変わらないか
5.4 マルチモーダルAIの基礎：図面・化学構造式・グラフ・表を「読む」AI
5.5 要約や要点の自動生成
5.6 特許明細書の査読支援
5.7 特許明細書の自動作成支援と発明創出（壁打ち・複数LLMの合議）
5.8 質問応答やクエリ生成
5.9 AI特許調査ツールと生成AIの連携
６．AIエージェントとMCPの基礎
6.1 「チャットで聞くAI」から「仕事を任せるAI」へ
6.2 AIエージェントの基本構造：計画→ツール実行→観察→再計画のループ
6.3 Deep Research型エージェントとコーディングエージェント
6.4 MCP（Model Context Protocol）とは：AIと既存DB・システムをつなぐ共通規格
6.5 知財分野のMCP事例：2026年に講演で6件、製品仕様での明記はまだ少数
6.6 エージェント利用時のリスク：権限設計、プロンプトインジェクション、操作ログ
6.7 実践編「特許RAG基盤のMCPサーバー化デモ」への前振り
７．RAGとベクトル検索の基礎
7.1 RAG（検索拡張生成）
7.2 「事前学習モデル」＋「自社/公報データ」の発想
7.3 埋め込みベクトル（意味の近さ＝距離の近さ）と日本語埋め込みモデル
7.4 ベクトル検索→関連文書取得→LLMで回答生成
7.5 キーワード検索（BM25）とベクトル検索のハイブリッド、リランキング
7.6 GraphRAG・引用ネットワークなど「関係」を使う検索の考え方
7.7 RAGの評価：検索段階と生成段階を分けて測る
・検索段階：審査官引用を「正解」とする評価の考え方と指標（MRR・Recall@k・NDCG）
・生成段階：回答と公報番号・請求項番号の紐付け（根拠の検証可能性）
・「生成より先に検索精度」：検索の取りこぼしは生成では取り戻せない
８．プロンプト設計と簡易評価
8.1 良いプロンプトの要素：役割指定・条件・出力形式・禁止事項
8.2 出典必須プロンプト／「わからない」と答えることの許容
8.3 プロンプトから「コンテキスト設計」へ：渡す資料・ツール・手順の設計
8.4 構造化出力（表・JSON）で後工程につなぐ
8.5 簡易評価の型：少数サンプルでの比較・チェックリスト評価・逐語一致の確認
8.6 実践編で使うプロンプト（構成要素抽出・対比表生成・図面解析）の“前振り”
９．AIを利用した知財・技術分野での活用例
9.1 利用例（特許領域）：要約・翻訳、構成要素抽出、先行技術サマリ、動向マップ
9.2 利用例（技術・事業側）：アイデア発散、技術比較、技術→市場の言い換え、新用途探索
9.3 利用例（発明創出・権利網）：基本特許からの周辺出願案、発明発掘支援
9.4 留意点：秘密情報・個人情報、権利関係、責任分担（「AIが探し、人が見極める」）
9.5 留意点：データの所在（クラウド／国内処理／オンプレミス）と経済安全保障
9.6 EvalOps（評価運用）・FinOps（費用最適化運用）のごく簡単な紹介
10．特許実務へのＡＩ利用の現状のまとめと将来展望
10.1 特許庁（JPO、USPTO、EPO、KIPO等）におけるAI技術の活用動向
10.2 特許調査分野におけるAI技術の活用動向（エージェント化・構成要件単位化・検証可能性）
10.3 国産大規模言語モデル・特許特化型LLMの開発動向
10.4 「知財DX」「IP-AX」：用語と潮流の整理
10.5 AI活用が手薄な領域（意匠・標準必須特許・営業秘密・契約／ライセンス）と今後の可能性
10.6 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための３要素
□質疑応答□
１．はじめに
1.1 講師自己紹介
1.2 アジア特許情報研究会紹介
1.3 本セミナー（基礎編・実践編）の全体像と2026年版からの主な更新点
２．特許調査の基本とAIの余地
2.1 特許文献の構成（書誌・要約・請求項・明細書・図面）と情報の所在
2.2 代表的な特許調査タスク：先行技術（新規性）・FTO（侵害予防）・無効資料・技術動向
2.3 従来の調査フロー：検索式作成→スクリーニング→精読→対比表作成→報告
2.4 各工程の「負荷」と「判断」を分けて考える：どこにAIの余地があるか
2.5 文献単位から構成要件単位へ：出力粒度の変化
３．機械学習・深層学習の基礎
3.1 人工知能（AI:Artificial Intelligence）とは
3.2 AIの使用と情報要求
3.3 AI／機械学習／深層学習／生成AIの関係（用語整理）
3.4 タスク例：分類・回帰・クラスタリング・生成
3.5 特徴量・モデル・評価指標（精度・再現率・F値、検索ではRecall@kなど）
3.6 データサイエンスベースの特許調査
3.7 実践的なAI活用と注意点
3.8 機械学習/AIの原理的な限界
４．商用AI特許調査ツールの活用事例と選び方
4.1 AI特許調査ツールへの要求性能（再現率・根拠提示・検証可能性・データの所在）
4.2 市場俯瞰：知財・情報フェア2026に見るAI活用の現在地（出展者169・セミナー114・製品215の突合分析から）
4.3 PatentfieldのAIセマンティック検索・AI分類予測と独自LLM／API連携
4.4 PatentSQUAREのAI検索・AI分類
4.5 Amplified.aiのAI検索とAPI・MCP・エージェント連携
4.6 THE調査力AIのSDI調査事例
4.7 根拠提示・検証可能性を前面に出すツール群（参照段落表示、調査過程の可視化など）
4.8 オンプレミス・ローカルLLM・国内処理を訴求するツール群
4.9 選定の視点：汎用・内製・特化の使い分けと「効果数値」の読み方
５．生成AIの基礎と特許調査における可能性
5.1 生成AIのしくみと限界（次トークン予測、ハルシネーション、知識の鮮度）
5.2 主要フロンティアモデルの現在地
OpenAI GPTシリーズ／Google Gemini 4系／Anthropic Claude（Opus 5.5等）
5.3 推論（Reasoning）モデルと長文脈：何が変わり、何が変わらないか
5.4 マルチモーダルAIの基礎：図面・化学構造式・グラフ・表を「読む」AI
5.5 要約や要点の自動生成
5.6 特許明細書の査読支援
5.7 特許明細書の自動作成支援と発明創出（壁打ち・複数LLMの合議）
5.8 質問応答やクエリ生成
5.9 AI特許調査ツールと生成AIの連携
６．AIエージェントとMCPの基礎
6.1 「チャットで聞くAI」から「仕事を任せるAI」へ
6.2 AIエージェントの基本構造：計画→ツール実行→観察→再計画のループ
6.3 Deep Research型エージェントとコーディングエージェント
6.4 MCP（Model Context Protocol）とは：AIと既存DB・システムをつなぐ共通規格
6.5 知財分野のMCP事例：2026年に講演で6件、製品仕様での明記はまだ少数
6.6 エージェント利用時のリスク：権限設計、プロンプトインジェクション、操作ログ
6.7 実践編「特許RAG基盤のMCPサーバー化デモ」への前振り
７．RAGとベクトル検索の基礎
7.1 RAG（検索拡張生成）
7.2 「事前学習モデル」＋「自社/公報データ」の発想
7.3 埋め込みベクトル（意味の近さ＝距離の近さ）と日本語埋め込みモデル
7.4 ベクトル検索→関連文書取得→LLMで回答生成
7.5 キーワード検索（BM25）とベクトル検索のハイブリッド、リランキング
7.6 GraphRAG・引用ネットワークなど「関係」を使う検索の考え方
7.7 RAGの評価：検索段階と生成段階を分けて測る
・検索段階：審査官引用を「正解」とする評価の考え方と指標（MRR・Recall@k・NDCG）
・生成段階：回答と公報番号・請求項番号の紐付け（根拠の検証可能性）
・「生成より先に検索精度」：検索の取りこぼしは生成では取り戻せない
８．プロンプト設計と簡易評価
8.1 良いプロンプトの要素：役割指定・条件・出力形式・禁止事項
8.2 出典必須プロンプト／「わからない」と答えることの許容
8.3 プロンプトから「コンテキスト設計」へ：渡す資料・ツール・手順の設計
8.4 構造化出力（表・JSON）で後工程につなぐ
8.5 簡易評価の型：少数サンプルでの比較・チェックリスト評価・逐語一致の確認
8.6 実践編で使うプロンプト（構成要素抽出・対比表生成・図面解析）の“前振り”
９．AIを利用した知財・技術分野での活用例
9.1 利用例（特許領域）：要約・翻訳、構成要素抽出、先行技術サマリ、動向マップ
9.2 利用例（技術・事業側）：アイデア発散、技術比較、技術→市場の言い換え、新用途探索
9.3 利用例（発明創出・権利網）：基本特許からの周辺出願案、発明発掘支援
9.4 留意点：秘密情報・個人情報、権利関係、責任分担（「AIが探し、人が見極める」）
9.5 留意点：データの所在（クラウド／国内処理／オンプレミス）と経済安全保障
9.6 EvalOps（評価運用）・FinOps（費用最適化運用）のごく簡単な紹介
10．特許実務へのＡＩ利用の現状のまとめと将来展望
10.1 特許庁（JPO、USPTO、EPO、KIPO等）におけるAI技術の活用動向
10.2 特許調査分野におけるAI技術の活用動向（エージェント化・構成要件単位化・検証可能性）
10.3 国産大規模言語モデル・特許特化型LLMの開発動向
10.4 「知財DX」「IP-AX」：用語と潮流の整理
10.5 AI活用が手薄な領域（意匠・標準必須特許・営業秘密・契約／ライセンス）と今後の可能性
10.6 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための３要素
□質疑応答□
| 付 録 ・知財・情報フェア2026 出展データ分析サマリー （出展者・セミナー・製品の3リスト突合から読む業界動向と、数字を読むときの注意点） ・AI特許調査ツール選定チェックリスト （再現率・根拠提示・データ所在・MCP/API対応・費用・評価方法の確認項目） ・特許×AI 基本用語集 （LLM、推論モデル、マルチモーダル、埋め込み、RAG、リランキング、AIエージェント、MCP 等） |
| 得られる知識 ・AI、機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化の考え方 ・特許調査における生成AI・AIエージェント利用の現状と注意点 ・RAG、ベクトル検索、MCP、マルチモーダルAIの仕組みと実務上の位置づけ ・AI特許調査ツールを「使い分ける」ための選定・評価の視点 |
| 受 講 対 象 ・研究者・エンジニア・知的財産部門の担当者・マネジャー・技術マーケティング・新規事業開発・企画担当者 ・生成AI／機械学習の概要は聞いたことがあるが、特許調査や技術マーケティングとの関係を体系的に押さえておきたい方 ・AIエージェントやMCPという言葉を聞くようになり、自社の知財業務との関係を整理したい方 |
| 予備知識、前提スキル ・特許に関する基本用語（請求項・明細書・公報番号など）の初歩的な理解があることが望ましいですが、必須ではありません。 ・数式やプログラミングの詳細知識は不要です。AI・機械学習・生成AIの仕組みは、図解と実務イメージを中心に平易なレベルで説明します。 ・PC操作（ブラウザ・Officeソフト等）の基本に慣れていること。 |
※市場動向の数値は、2026年9月開催の知財・情報フェア＆コンファレンス公式ポータルの
会期前公開情報を講師が集計・分析したものです。
会期前公開情報を講師が集計・分析したものです。
1日目の基礎編の内容を前提として、2日目の実践テクニック・応用編では
特許調査フローへの具体的なAI組み込み、DuckDBベースの特許RAG基盤をMCPサーバー化したAIエージェント連携デモ、マルチモーダルAIによる図面・化学構造式・グラフの一括解析、技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。
2日目 2027年2月25日(木)
| 実践テクニック・応用編 |
【キーワード】特許調査、機械学習、AI、生成AI、AIエージェント、MCP、RAG、DuckDB、マルチモーダルAI、知財情報解析
［趣旨］
［趣旨］
特許情報は「技術の宝庫」ですが、その膨大な量と複雑さから調査・分析は属人化し、事業活用にも壁がありました。本セミナー〈実践編〉では、生成AIと機械学習、そして2026年に急速に実用段階へ入った「AIエージェント」が、この状況をどう変革するかを解説します。AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、特許調査・分析を高速化・高精度化する実践テクニックを、デモを交えて具体的に紹介します。
2027年版では、新たに二つの実務デモを加えました。一つは、特許庁の公開データのみで構築した日本特許公報（約1,634万件・1971〜2026年）のDuckDBベースの特許RAG基盤をMCP（Model Context Protocol）サーバー化し、AIエージェントが自然言語の指示から検索・請求項取得・対比表作成までを実行するデモです。2026年9月の知財・情報フェアでは、MCPに言及する講演が6件あった一方、製品仕様に明記したものは1件にとどまりました。自社や手元のデータ基盤をエージェントに「つなぐ」具体像を、構築者の視点から示します。もう一つは、マルチモーダルAIによる「図面・化学構造式・グラフ」の一括解析です。テキストだけでは拾えなかった情報を、公報まるごと構造化して対比に活かす方法と、その精度・限界を検証します。
さらに、AIを活用して自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域（ホワイトスペース）」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法も深掘りします。研究、知財、マーケ、新規事業の各担当者がAIを「共通言語」とし、部門の壁を越えて「技術的優位性」を「事業成果」に繋げるための、明日から使えるAI活用法を学びます。機密保持やハルシネーション対策など、導入時のリスク管理についても解説します。
2027年版では、新たに二つの実務デモを加えました。一つは、特許庁の公開データのみで構築した日本特許公報（約1,634万件・1971〜2026年）のDuckDBベースの特許RAG基盤をMCP（Model Context Protocol）サーバー化し、AIエージェントが自然言語の指示から検索・請求項取得・対比表作成までを実行するデモです。2026年9月の知財・情報フェアでは、MCPに言及する講演が6件あった一方、製品仕様に明記したものは1件にとどまりました。自社や手元のデータ基盤をエージェントに「つなぐ」具体像を、構築者の視点から示します。もう一つは、マルチモーダルAIによる「図面・化学構造式・グラフ」の一括解析です。テキストだけでは拾えなかった情報を、公報まるごと構造化して対比に活かす方法と、その精度・限界を検証します。
さらに、AIを活用して自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域（ホワイトスペース）」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法も深掘りします。研究、知財、マーケ、新規事業の各担当者がAIを「共通言語」とし、部門の壁を越えて「技術的優位性」を「事業成果」に繋げるための、明日から使えるAI活用法を学びます。機密保持やハルシネーション対策など、導入時のリスク管理についても解説します。
［プログラム］
１．はじめに
1.1 講師自己紹介
1.2 アジア特許情報研究会紹介
２．イントロダクション：なぜ今、特許業務にAIエージェントなのか？
2.1 本講演のゴールと対象
2.2 特許情報活用における「4つの壁」とAIによる変革
(1) 調査の壁（キーワード検索の限界）
(2) 読解の壁（文献の膨大さ、図面・化学式・グラフなど非テキスト情報）
(3) 活用の壁（分析の属人化）
(4) 連携の壁（DB・ツール・部門ごとに分断されたデータ）
2.3 2026年の地殻変動：「導入するか」から「どう使い分け、どうつなぐか」へ
（知財・情報フェア2026の出展データ分析から：MCP、構成要件単位の対比、根拠提示、オンプレミス）
2.4 本日紹介する「AIツールボックス」の全体像（公開情報から）
2.5 AI/ML搭載の統合型特許調査・分析プラットフォーム
Patsnap, Derwent／IPOne, Orbit Intelligence／Qthena など
2.6 生成AI・特化型AIを活用した調査・分析ツール
Amplified, LexisNexis PatentSight+（Protégé）, AI Samurai, サマリア, Patlytics など
2.7 汎用的な生成AIの応用
OpenAI GPTシリーズ, Google Gemini 4系, Anthropic Claude（Opus 5.5等） など
2.8 エージェント・リサーチ系ツール
Deep Research, NotebookLM, Perplexity, コーディングエージェント（Claude Code 等）
2.9 内製・ローカルLLM・オンプレミスという選択肢
３．実践テクニック1：AIによる特許「調査・読解」の高速化・高精度化
3.1 【調査編】「思い込み」を排除するAI検索術
3.2 テクニック1：概念（セマンティック）検索とキーワード検索のハイブリッド活用
3.3 テクニック2：生成AIによる検索クエリ拡張とその限界
（エージェントの反復検索は単発の深掘りに届かない―反復で候補を増やすより、1本の検索で候補をどう作るかが効く）
3.4 【読解編】「読む時間」を1/10にするAI要約術
3.5 テクニック3：クレーム（請求項）の構造的解読（構成要件単位への分解）
3.6 テクニック4：外国語公報のピンポイント翻訳・要約
3.7 テクニック5：複数特許の自動比較分析
４．実践テクニック2：AIによる特許「分析・可視化」
4.1 【分析編】「勘と経験」を「データ」で裏付ける
4.2 テクニック6：AIパテントマップ（ランドスケープ）の活用
4.3 テクニック7：大量文献からの技術トレンド抽出
4.4 【評価編】「質の高い特許」を見抜く
4.5 テクニック8：AIによる特許価値評価（スコアリング）とその活用
５．応用編：技術マーケティング・新規事業への展開
5.1 知財部と事業部を「繋ぐ」AI活用
5.2 テクニック9：技術シーズの「応用先（他業界）」探索
5.3 テクニック10：AIマップによるホワイトスペースの特定
5.4 「売れる技術」にするためのAI活用
5.5 テクニック11：特許文書からマーケティング資料への自動変換
5.6 テクニック12：シナジー候補（提携・M&A先）の探索
5.7 テクニック13：基本特許からの周辺出願案・特許網の発想支援（複数LLMの合議）
６．実務1：構成要素抽出と対比表自動化
6.1 請求項の要素分割テンプレ／生成AIの安全プロンプト（出典必須・引用表記）
6.2 「要素×文献×根拠」対比表（◎/◯/△）と該当スニペット自動貼付
6.3 引用スニペットの逐語一致チェック：「根拠のある対比表」にするための検証工程
6.4 先行技術の欠落要素抽出 → 進歩性/差別化要素の仮説化
７．実務2：コーパス構築とRAG設計 ―「生成より先に検索精度」の実証
7.1 設計の立場：検索の取りこぼしは生成では取り戻せない
7.2 データ取得→正規化（番号・種別・重複・ファミリー）→段落化／請求項分割→embedding
7.3 大規模コーパスの実例：公開系約425万件から、全種別約1,634万件のマスター構築、
検索用約1,115万件の索引作成・DuckDB単一ファイル化まで
7.4 データ品質の落とし穴：請求項の切断修正（完全性3.2％→99.1％）によって検索精度が46～64％向上
7.5 評価フレームワーク：審査官引用を正解とした検索精度の評価（MRR・Recall@100・NDCG@10）
7.6 疎・密検索の比較：技術文書ではBM25が密検索の約2倍、埋め込みモデルの軽量版・大規模版の性能比較
7.7 ハイブリッド検索の統合：親子チャンク、分類（FI/Fターム）、自前特徴語の活用による検索精度の向上（基底比＋37％）
7.8 信号の直交性と加法性：異なる情報源の組み合わせによる検索精度の改善
7.9 【負の結果から学ぶ】生成AIによる観点の重要度判定とその限界（AUC約0.52）
7.10 審査官引用の大規模分析：組み合わせ引用約5.7万組の分析と分類観点の共通性
7.11 統制語彙はフィルタではなくシグナル：特許分類による絞り込みと候補生成時の加点の比較
7.12 公開データのみで完結する評価基盤：審査官引用約2,567万ペアの構築と商用正解との一致率97.1％
7.13 コスト最適化：二段推論（粗＝廉価モデル／最終＝高精度）、キャッシュ、しきい値、CPUのみで完結する検索・絞り込み
８．実務3：DuckDBベースの特許RAG基盤をMCPサーバー化してデモ
8.1 なぜMCPか：講演では語られ始めたが製品仕様はこれから―自前の基盤を「つなぐ」意味
8.2 全体アーキテクチャ
DuckDB（公報メタデータ・請求項・構成要件テーブル）＋全文検索／ベクトル検索
→ MCPサーバー（ツール・リソース・プロンプトの定義）
→ MCPクライアント（AIアシスタント／エージェント）
8.3 ツール設計の勘所：何を「道具」として公開するか
例）特許検索（キーワード／意味／ハイブリッド）、書誌・請求項取得、構成要件取得、引用文献取得、要素対比
確定的制約（出願日・優先日・国・出願人）は必須引数のハードフィルタ、
推定的情報（付与FI・予測FI）は候補生成時の加点重みの任意引数として、
プロンプトの自然文ではなくツールのシグネチャで区別する
8.4 【デモ】自然言語の指示から、エージェントが検索→請求項取得→構成要件分解→対比表作成までを自律実行する様子
8.5 【デモ】同じ基盤を複数のAIクライアントから利用する／既存の商用ツールとの併用
8.6 安全な運用設計：読み取り専用権限、ローカル実行による機密保持、操作ログ、プロンプトインジェクション対策
8.7 3層デプロイとポータブルDB：ベンダー計算資源／顧客サーバー／顧客端末の役割分担、
全件を外付け記憶装置の単一ファイルで持ち歩き、未公開の調査意図を外に出さない
8.8 ローカル完結の「判断する調査」へ：小型モデル（16GB級GPU）による構成要件分解・対比と、
公報番号・請求項番号の紐付けを必須とする根拠検証
8.9 エージェント経由の検索の評価：再現率・再現性・処理時間・費用の測り方
8.10 自社で始めるための最小構成とステップ
９．実務4：マルチモーダルAIによる「図面・化学構造式・グラフ」の一括解析
9.1 なぜ今マルチモーダルか：テキスト検索では拾えない情報が対比の決め手になる
9.2 図面の解析：符号の説明と図面の対応付け、構成要素の位置関係・接続関係の抽出
9.3 化学構造式の解析：構造式画像から構造情報（SMILES等）への変換、
マーカッシュ構造の扱いと限界、構造検索データベースとの併用
9.4 グラフ・表の解析：実施例データの数値化、数値範囲の抽出と数値限定発明の対比
9.5 【デモ】公報PDFを丸ごと投入し、本文・図面・構造式・グラフを横断した構造化サマリと
「要素×文献×根拠（図番号・段落）」対比表を作成
9.6 精度検証と限界：読み取り誤りの典型例、解像度・画像PDF・古い公報の問題、人が必ず確認すべきポイント
9.7 意匠・商標の画像検索との関係と、今後の展開
10．AI導入と未来展望
10.1【最重要】AI活用の「落とし穴」と鉄壁のリスク管理
10.2 機密保持の徹底（入力データの管理、クラウド／国内処理／オンプレミスの選び方）
10.3 ハルシネーション（嘘）の見抜き方と対策：根拠提示・逐語一致・調査過程の可視化
10.4 ベンダーの「効果数値」を読む：何を基準に、何を測ったのかを問う
10.5 汎用・内製・特化の使い分けと、部門別・AI導入のファーストステップ（研究員・知財・マーケ・新規事業担当者への提言）
10.6 未来展望：AIエージェントと知財人材の進化（「AIが探し、人が見極める」時代の役割）
□質疑応答□
※デモの内容は、当日のAIサービスの提供状況により一部変更する場合があります。
| 付 録 自分でできる特許情報解析ツール紹介【2027年版】 （Python＋DuckDBによる公報データベース構築と、MCPサーバーの最小構成サンプル） 実践プロンプト・テンプレート集 （構成要素抽出、根拠付き対比表、図面・化学構造式・グラフ解析、エージェントへの作業指示） 知財・情報フェア2026に見るAI特許ツール・サービス動向一覧 （MCP/API対応、根拠提示、構成要件単位の対比、オンプレミス・国内処理などの観点別整理） |
| 得られる知識 ・AIによる「概念検索（セマンティック検索）」とハイブリッド検索の活用法 ・AIによる「大量文献の高速読解・要約」テクニック ・AIによる「パテントマップ（競合分析）」の自動可視化 ・大規模特許コーパスにおけるハイブリッド検索の設計と、定量評価に基づく「AIをどの工程に使うか」の設計指針 ・特許データベースをMCPでAIエージェントにつなぐ仕組みと構築の勘所 ・マルチモーダルAIによる図面・化学構造式・グラフの解析方法と限界 ・AIを使った「技術の応用先（マーケティング）」探索 ・AI活用の「最重要リスク管理（機密保持・ハルシネーション対策）」 |
| 受 講 対 象 研究員・エンジニア・知財部員・マーケ・新規事業担当 （AIエージェントやMCPを自社の知財業務に取り入れたい方、特許データ基盤の内製を検討している方を含む |
| 前提スキル ・基礎編（1日目）を受講されていない方も参加できますが、基礎編の「AIエージェントとMCPの基礎」「RAGとベクトル検索の基礎」を前提に進めます。 ・実践テクニック・応用編では、受講者が任意でハンズオン学習もしていただけるよう、実演を多く取り入れております。以下前提スキルがあるとより体験的に学習していただけいます。 検索や特許の基礎用語が分かる Python/Excelの基本操作（※ハンズオンはノーコード／ローコードを併用。数式やプログラミングの詳細知識は不要です。MCPサーバー構築の解説ではコード例を示しますが、構成と考え方の理解を主眼とします。） |
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11月26日
＜独自性があり付加価値の高い研究開発を行うために＞R&D競合他社・異業種ベンチマーキングの基本、実践とすすめ方
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B261126
開催日
11月26日
12月16日
生成AIを活用した技術＆知財戦略の策定方法
受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 A261127
開催日
11月27日
12月14日
数値限定発明・パラメータ発明の特許要件と出願・権利化の留意事項
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 O260966
開催日
11月27日
【オンデマンド配信】化学分野における特許出願戦略と強い明細書の作成
【オンデマンド配信】※会社・自宅にいながら学習可能です※
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 A261157
開催日
11月27日
＜高校数学の知識で理解できる＞カルマンフィルタの基礎理論（原理と計算法）と実問題への応用
受講可能な形式：【ライブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 S261170
開催日
11月30日
12月08日
12月09日
研究開発・技術開発におけるリーダーシップとマネジメント【3日間講座】 NEW
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
セミナー
番号 B261130
開催日
11月30日
01月08日
改正JIS、安衛法に対応！GHS分類SDS・ラベル作成のルールと混合物におけるグレーゾーンの解決法
受講可能な形式：【ライブ配信(アーカイブ配信付)】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
化学・材料
セミナー
番号 K261130
開催日
11月30日
技術・研究開発部門の特質に合わせた組織マネジメント NEW
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
セミナー
番号 A261130
開催日
11月30日
特許情報からみた光電融合材料・技術開発戦争［2026］
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B261242
開催日
12月02日
明日からできる生成AI/AIエージェントによるデータ分析 入門
受講可能な形式：ライブ配信(見逃し配信付)】
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 K261208
開催日
12月08日
12月09日
≪実践経験から学ぶ≫研究開発組織のマネジメントとリーダーシップ【2日間】 NEW
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
セミナー
番号 O261035
開催日
12月11日
【オンデマンド配信】知財業務における生成AIの賢い使い方
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 K261211
開催日
12月11日
01月12日
利益力のある製品を生みだす設計・開発担当者が身に着けるべきコストマネジメントと「利益思考力®」セミナー
受講可能な形式：【ライブ配信(アーカイブ配信付)】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 K261215
開催日
12月15日
＜将来を見据えた＞研究開発ポートフォリオのマネジメントの全体像と具体的展開法
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B261245
開催日
12月15日
01月06日
陸上養殖入門～産業の現状・飼育技術・新規参入の戦略～ NEW
受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化学・材料
セミナー
番号 K261218
開催日
12月18日
自社保有技術ベースの研究開発テーマ・アイデアの創出‐技術機能展開法を使ったテーマ創出活動の全体体系‐
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B261238
開催日
12月18日
知らないと危ないメーカー技術者のための安全保障輸出管理（製品輸出・技術情報提供）
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
セミナー
番号 B261273
開催日
12月23日
マテリアルズ・インフォマティクスの基礎から実践までのポイントと事例 NEW
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 K270100
開催日
01月19日
01月26日
研究開発部門が行うべきマーケティングの知識と活動【基本理論編＆実践編】
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
医薬品
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B270152
開催日
01月22日
研究開発・設計業務における戦略的な特許発明の創造・発掘・具体化と権利化ノウハウ NEW
受講可能な形式：【ライブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
セミナー
番号 B270166
開催日
01月26日
画像品質評価の基礎と最新研究動向と画像処理・AIシステム開発における適切な評価技術の選択・活用
受講可能な形式：【ライブ配信】
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
医薬品 | 医療機器
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B270188
開催日
01月28日
成果につなげる失敗しないデザインレビュー（DR）の基本とすすめ方、抜け漏れ防止策
受講可能な形式：【ライブ配信（見逃し配信付）】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 A270218
開催日
02月18日
セミナー
番号 B270229
開催日
02月19日
新しい時代を切り開く技術の発想と実現＜実習・生成AI解説付＞ NEW
受講可能な形式：【ライブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
セミナー
番号 K270226
開催日
02月26日
02月26日
研究開発テーマの評価と意思決定―Go/Stop判断・優先順位付けのための考え方と進め方―
受講可能な形式：【会場受講】or【ライブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
通信講座
番号 V260522
開講日
05月18日
受付終了
Pythonの入門講座と機械学習（教師あり学習,教師なし学習）【各講 ZoomでのQ&A付】
第１講 機械学習とPythonの基礎
第２講 教師あり学習
第３講 教師なし学習
ビジネススキル・新規事業
医薬品 | 化粧品
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
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