AIを活用した特許調査および知財業務の効率化

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プログラム

第1部 AI技術を活用した知財業務の効率化と運用の仕方

(12:30〜13:30)

　人工知能の進化、知財業務へのAI導入、課題、生成系AIの可能性、そして未来の知財業務像について、多角的に考察します。人工知能の発展は第3世代AIであるディープラーニングを基盤に急速に進み、知財業務においても特許調査や分析業務に活用されつつあります。 　本講演では、特許庁をはじめとする公的機関の資料を基に、知財調査業務におけるAI導入試行がもたらした具体的な成果と、その一方で明らかになった限界について詳述します。また、知財調査業務担当者や企画担当者が抱きがちな、AIへの過剰な期待や誤解についても指摘し、正しい理解の重要性を強調します。その上で、AIは万能ではないものの、適切な運用や活用の工夫次第で業務効率化に貢献する有力なツールであることを説明します。さらに、ChatGPTなど生成系AIの具体的な応用可能性として、要約、キーワード抽出、翻訳、アイデア創出などの活用例を示し、知財業務への新たな展望を提示します。最後に、今後の知財業務担当者像、AIに対する教育体制なども言及する。

  1. 人工知能進化の軌跡
    1. 人工知能誕生からの簡単な歴史
    2. AIの基礎知識
    3. 第3世代AIブーム
  2. 知財業務への人工知能の導入
    1. 一般ベンダーによる知財業務ツールの開発事例
    2. 特許庁の取組みとその成果など
  3. 人工知能導入における課題
    1. 過剰な期待と注意点
    2. 第4世代AI
  4. 生成系AIの登場と可能性
    1. 生成系AIの特性
    2. 生成系AIの利用への取組み
  5. 未来の知財業務像と業務効率化
    1. 知財業務・R&Dランドスケープへの貢献
    2. AI専門家の育成、部員教育

第2部 生成AIを活用したIPランドスケープの省力化

(13:40〜14:40)

　IPランドスケープへの注目度合いが高まっています。IPランドスケープを実施するためにはIPランドスケープにおいて何をどのように実施するのかを定型化すること、つまりIPランドスケープ実践のためのフレームワークを準備することが有効な方法の一つです。 　本セミナーではこのフレームワークの一つを紹介し、その中で知的財産担当者や技術担当者が直面すると思われる難しさがどこにあるのかを示します。そして、その解決策として生成AIを活用することを提案します。これによって、新たにIPランドスケープを実施してみようと考えている方、IPランドスケープの実施経験はあるが特許情報以外の情報の取扱いに苦労した方でも比較的スムーズにIPランドスケープを実施できるようになることを目的としています。また、生成AIの回答は必ずしも正しくないことから、その内容を確認することが求められます。この確認によって、IPランドスケープを実施するために必要な調査能力の向上も期待できます。

  1. はじめに
  2. IPランドスケープの考え方
    1. IPランドスケープとは 〜特許庁の定義から〜
    2. 特許庁の定義に基づくフレームワーク
    3. 何をすればよいのか
    4. 調査方針の確立
    5. 公開情報調査の課題
  3. 生成AIの活用
    1. フレームワークの俯瞰
    2. 生成AIを活用してみよう
    3. 生成AI使用上の問題点
    4. 使用方法の提案
    5. 実施例1 (エンターテインメント分野)
    6. 実施例2 (カーボンニュートラル分野)
  4. 注意事項
    1. 回答の正確性
    2. 公開情報の検証
  5. まとめ

第3部 AI活用で変わる特許調査の効率化とクローズドデータの活用について

(14:50〜15:50)

　LLM (大規模言語モデル) は、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理を行うAI技術です。ChatGPTなどの一般LLMは利便性が高いが、オプトアウト申請によるデータ学習の制限や、API利用時のセキュリティ・コスト管理が重要となっております。 　一方、IDX・AI孔明は、企業のクローズドデータ環境での最適化を可能にし、業界ごとの専門知識に適応することで、企業内に眠る重要データを安全かつ高度にAI活用します。さらに、プライベート特許検索内のChatTokkyoでは、特許文書を専門的に解析し、類似技術の特定や競合分析を効率化することで、新たなアイディア創発にも繋げられます。 　今後、LLMは業界別チューニングやマルチモーダル対応が進み、企業や研究機関におけるAI活用が加速すると予想されます。本講義では、一般LLMと専門LLMの活用法を比較し、適切なAIの導入・運用のポイントを解説します。

  1. LLMとは?
  2. ChatGPT (一般LLM) の利用について
    • オプトアウト申請
    • APIでの利用の注意点
  3. IDX・AI孔明のご紹介
    • クローズドデータの最適化と今後の拡張性
  4. プライベート特許検索・Chattotokkyo
    • 専門分野LLMのご紹介

第4部 ChatGPTなどの生成AIを用いた特許調査法と留意点

(16:00〜17:00)

　近年注目を集めている生成AI、特にChatGPTを活用した特許調査に焦点を当てます。まず、特許調査の基本事項を解説いたします。また、特許調査に役立つ基本ツールとして、Google Patentsなどの無料で利用可能なツールも併せてご紹介いたします。 　さらに、調査業務の各シーンにおける生成AIの具体的な活用法についてご説明します。本講座では、生成AIを取り入れることで、従来時間がかかっていた特許調査業務の一部を大幅に効率化できる可能性が高い点に注目します。特に、生成AIを駆使した特許調査の各種類と、その適用できる場面を具体的に解説いたします。実際の活用事例やAIへの指示文 (プロンプト) を交えながら、調査方法の例をお伝えします。

  1. 特許調査の基礎と主な調査の種類
    1. 先行技術調査
    2. 無効資料調査
    3. 他社権利調査
      • FTO
      • クリアランス
    4. 技術動向調査
  2. 特許調査で使用する無償ツールの紹介
    1. GooglePatents
    2. その他
  3. 特許調査業務の現状と課題
  4. 生成AI (ChatGPT) の基本的な理解
    1. ChatGPTの特徴
    2. 他のツールとの比較
    3. 特許調査業務との適正
  5. 調査における生成AI活用のシーンとポイント
    1. 技術観点整理、技術理解
    2. 特許検索式作成
    3. スクリーニング、公報の仕分け
    4. 特許情報の補充、拡充
    5. リスト作成、集計
    6. データのチェック
    7. 翻訳
    8. 分析
  6. その他、生成AI活用時のポイントやプロンプト例
  7. 生成AI活用時の留意点
    1. データ保護、情報セキュリティ
    2. 正確性、信頼性
    3. 他者の知的財産権
    4. 透明性
  8. まとめ

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