拒絶理由通知分析、対応作成への生成AI活用

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本セミナーでは、新規性・進歩性の判断方法を基礎から最新動向までを解説し、新規性・進歩性による拒絶理由通知への対応に生成AIを活用する方法について詳解いたします

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プログラム

本セミナーでは、知財担当者および発明者を対象に、特許庁からの拒絶理由通知への対応業務において、生成AIを効果的に活用する方法を実践的な視点から解説します。生成AIの基礎から、拒絶理由通知分析、対応策の立案、応答書類の作成支援などのスキルを習得できます。さらに、特許調査など、知財実務における幅広い応用例を、具体的な活用方法と注意点を含めてご紹介しますので、生成AIを実務に導入し、業務効率化、品質向上を目指すための知識とスキルを習得できます。

  1. 生成AIの基礎
    1. 生成AIとは?
    2. 生成AIの進化と最新動向
    3. 生成AIの種類と特徴
    4. 生成AIの仕組みの理解
  2. 拒絶理由通知の基礎
    1. 拒絶理由通知とは何か
    2. 主な拒絶理由の種類と判断基準
    3. 拒絶理由通知への対応と戦略
    4. 出願段階での準備と拒絶理由予防
    5. 拒絶理由通知の活用と今後の展望
  3. 生成AI活用上の注意点
    1. セキュリティ・秘密情報の取り扱い
    2. 法的リスク・コンプライアンス
    3. 精度と限界の理解とハルシネーション対策
    4. 組織的観点からの運用ガイドライン
    5. 今後の展望とリスクとイノベーションのバランス
  4. 拒絶理由通知書分析への活用
    1. 生成AIによる拒絶理由通知書分析の全体像
    2. 拒絶理由の抽出と要約におけるAI活用
    3. 審査官の認定・判断のチェック支援
    4. 対応方針の整理とアイデア出し
    5. 運用上の注意点とリスク管理
    6. 今後の展望と応用可能性
  5. 拒絶理由通知対応作成支援
    1. 意見書・補正書作成の基本手順と生成AIの活用
    2. 手続補正書案の作成支援
    3. 効果的な反論案の作成方法
    4. ドラフト作成の効率化と品質向上
    5. 今後の展望と応用可能性
  6. ドラフト作成後にチェックすべきポイント
    1. 法的観点でのチェック
    2. 技術的観点でのチェック
    3. 文章表現・論理構成のチェック
    4. AI特有のリスクとその対策
    5. チェックリストと運用体制の確立
  7. 新規性/進歩性の判断
    1. 新規性/進歩性判断の基本
    2. 生成AIを用いた新規性判断の支援
    3. 生成AIを用いた進歩性判断の支援
    4. 生成AIの推論活用とチェーン・オブ・ソート
    5. 注意点とリスク管理
    6. 今後の展望
  8. 特許調査、分析など知財業務への活用
    1. 特許調査への活用
    2. ポートフォリオ分析・マッピング
    3. 外国出願時の翻訳支援
    4. 今後の展望と組織的な活用

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