知財実務者のためのAI活用セミナー:生成AIで実現する業務効率化とデータ解析

本セミナーは、生成AI (大規模言語モデル:LLM) を活用して知財業務を効率化し、特許データ分析の新たな可能性を追求することを目的としています。 　生成AIは、特許明細書作成やデータ分類、要約生成、トレンド解析といった知財業務のさまざまな場面で強力なサポートツールとして注目されています。 　本セミナーでは、生成AIとテキストマイニングの基礎を学び、具体的な活用事例を通じて、これらの技術を融合した高度なデータ分析手法を習得します。さらに、ChatGPTなどの主要ツールを活用し、プロンプトエンジニアリングやAPIを用いた実務効率化技術についても解説します。また、生成AIを応用した特許データの可視化や新製品コンセプトの提案など、次世代知財業務に必要なスキルを実践的に学べる内容となっています。 　本セミナーを通じて、受講者が生成AIを駆使して知財業務を革新し、戦略的な意思決定に貢献する力を養うことを目指します。

1. 生成AI (大規模言語モデル) の基礎と特許データ分析への活用
   1. 生成AIとは
      1. 大規模言語モデル (LLM) の基本概念
      2. 2024年におけるLLMの進化とトレンド (OpenAIを含む他の主要なLLMの動き)
      3. 生成AIを知財業務で使用するためのツール紹介 (ChatGPT、Claude等)
   2. 知財業務における生成AIの具体的活用シーン
      1. 特許明細書の作成補助 (効率的な文章生成)
      2. 特許データの処理 (自動分類、要約生成、トレンド解析)
   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
      1. プロンプトエンジニアリング
      2. GPT4o-mini APIをスプレッドシートで利用するための実装スキル
2. テキストマイニングと生成AIのハイブリッドアプローチによる特許データ分析
   1. テキストマイニングによる特許データ分析の目的:質的データ分析というアプローチ
      1. 量的データ分析と質的データ分析の相互関係
      2. KH Coder:テキストマイニングのための強力なツール
         • KH Coderの基本的な操作手順
         • KH Coderによるテキスト分析
   2. コンセプト分析:生成AIを活用した新しいアプローチ
      1. コンセプト分析とは
         • ChatGPTによるコーディングルール作成
      2. 生成AIを活用したKH Coderによるコンセプト分析
         • 対応分析
         • 課題・解決手段マトリクスの分析
         • マーケティング戦略の立案
3. 生成AIを中心に据えた次世代特許データ分析
   1. ChatGPTを使用した特許データの処理テクニック
      1. 基本的なチャット形式でのプロンプトとデータ処理の流れ
         • インタラクティブテーブル&チャートを利用したデータの加工
         • 生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計
      2. データの視覚化と分析
         • 生成AIによる特許マップの生成
         • 生成AIによる新製品コンセプトの生成
   2. GPT4o-mini APIを使用した大量の特許データの処理テクニック
      1. スプレッドシートでの自動化処理
         • GPT関数を利用した大量データの処理
         • 特許データの集約・分類・要約の効率化
         • スプレッドシートでの具体的なコード (スクリプト) の説明
4. 質疑応答
   • 参加者からの質問への回答
   • 今後の知財業務におけるAI活用の展望についてのディスカッション