知財担当者のための実務で使える生成AI活用術（セミナー）

　　セミナー　　技術分野共通　　知財担当者のための実務で使える生成AI活用術（セミナー）

開催日時	【LIVE配信受講】2025/12/4（木）13:00～17:00 , 【アーカイブ配信】2025/12/8～12/22
担当講師	川上成年講師
開催場所	オンライン受講
定員	-
受講費	39,600円(税込)

すぐに役立つ実践的ノウハウをデモンストレーション付きで解説！

知財担当者のための実務で使える生成AI活用術

《無料・低コストツールを使いこなし知財業務を効率化する最新テクニック》

講座概要

「先行技術調査に時間がかかりすぎる」「膨大な特許データの分析に手が回らない」——。

多くの知財担当者が抱えるこのような課題を、生成AIは解決できる大きな可能性を秘めています。ChatGPTやGeminiといったAIの進化は、知財実務に革命的な変化をもたらし、業務の生産性を劇的に向上させます。
しかし、その一方で「何から手をつければいいかわからない」といった声も少なくありません。

本講座では、知財実務の専門家が、無料または低コストで始められる最新AIツールに絞って解説。

特許調査や明細書作成の効率化から、APIを活用した高度なデータ分析まで、明日からすぐに使える実践的ノウハウを、豊富なデモンストレーションを交えてお伝えします。

AIを「脅威」ではなく「最強の武器」に変える、その第一歩を本講座で踏み出しませんか。

【本セミナーの特徴】

明日から使える実践的スキル：

無料・低コストのツール（ChatGPT, Gemini等）に限定し、講師がPC画面を共有しながらライブで活用法を実演します。

知財業務の全フローを網羅：

先行技術調査、発明提案、明細書作成、中間処理、データ分析まで、各業務シーンでの具体的なプロンプト例やテクニックを惜しみなく公開します。

一歩先の活用法も習得：

APIを活用したGoogleスプレッドシートやPythonとの連携による業務自動化など、ライバルと差がつく応用スキルまでカバーします。

【こんな方におすすめ】

生成AIを導入したいが、何から学ぶべきか分からない方
特許調査や書類作成の時間を短縮し、より創造的な業務に集中したい方
膨大な特許データを効率的に分析し、経営戦略に活かしたい方

担当講師

川上成年講師

セミナープログラム（予定）

１．生成AI（大規模言語モデル）の基礎と知財業務への活用

１．1　生成AI（LLM）の概要
– 大規模言語モデルの基本概念
– LLMの最新トレンド：OpenAI、Gemini、Claudeなど主要モデルのアップデート
– 主要ツール紹介(ChatGPT、Claude、NotebookLMの特徴と活用シーン)

１．2　知財業務における生成AIの具体的活用シーン
– 特許明細書・意見書・補正書の作成補助（効率的な文章生成）
– 特許データの処理（自動分類、要約生成、特許マップの作成、トレンド解析）

１．3　生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
– GPT4o-mini のLLM API使用について
– GoogleスプレッドシートやExcelとLLMとの連携スキル
– Pythonの基本知識（LLM APIとの連携プログラム）

１．4　生成AIを知財業務で利用する上での注意点
– 情報漏洩・セキュリティリスク（オプトアウト設定など）
– ハルシネーション（幻覚）: AIが生成する情報の正確性の問題

２．生成AIを活用した特許出願実務

２．1　特許出願実務の流れ×生成AIの役割
– 全体フロー（発明提案書作成→先行技術調査→明細書作成→中間処理）を可視化
– 各段階でのAIアシストポイント（作業補助の具体例）
２．2　先行技術調査の効率化
– 特許検索式の最適化＆キーワード発掘（GeminiやClaudeの活用）
– Googleスプレッドシートを使った先行技術文献の一次スクリーニング
– NotebookLMを使用した２次スクリーニング、及び文献分析（論点整理・対比表作成）
２．3　発明提案書・特許明細書・請求項のドラフト作成
– Gemini 2.5 Proを用いた発明提案書ドラフトの作成
– GeminiやChatGPTのCanvas機能を用いた明細書ドラフトの効率アップ
– GeminiやChatGPTを用いた請求項（クレーム）作成のサポート
２．4　中間処理の省力化
– Gemini 2.5 Proを用いた拒絶理由の分析サポート
– GeminiやOpenAI o3を用いた意見書・補正案の作成サポート

３．生成AIを活用した特許データ分析

３．1　ChatGPTによる特許データ分析の基礎
– プロンプト設計のポイントとチャット形式のメリット
– ChatGPT4.1-miniによるインタラクティブ・テーブルでの特許データの処理
– ChatGPT4oによるインタラクティブ・チャートでの特許マップの生成
– OpenAI o3による新製品コンセプト発想の事例
３．2　大量特許データの自動処理テクニック
– GPT4o-mini APIを使ったGoogleスプレッドシート自動化（特許データの分類・要約）
– PythonによるGPT4o-miniのAPI連携テクニック
– 大量の特許データに対する連続処理（分類出力）
– 特許データ処理プログラムのStreamlitを使用したWebアプリ化事例の簡単な紹介

４．Q&Aセッションとまとめ