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)

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。　また、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についても詳解いたします。　2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

2日目実践テクニック・応用編

(2026年1月29日 10:30〜16:30)

　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、ChatGPTに代表される「生成AI」と「機械学習」が、この状況をどう劇的に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」、膨大な公報を瞬時に読み解く「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。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、マーケティング、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。機密保持など、導入時のリスク管理についても解説します。

はじめに
1. 講師自己紹介
2. アジア特許情報研究会紹介
イントロダクション:なぜ今、特許業務にAIなのか?
1. 本講演のゴールと対象
2. 特許情報活用における「3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)
  3. 活用の壁 (分析の属人化)
3. 本日紹介する「AIツールボックス」の全体像
4. AI/ML搭載の統合型特許調査・分析プラットフォーム
  - PatSnap
  - Derwent Innovation
  - Orbit Intelligence
5. 生成AI・特化型AIを活用した調査・分析ツール
  - Amplified
  - LexisNexis PatentSight
  - AI Samurai
6. 汎用的な生成AIの応用
  - ChatGPT 5
  - Gemini 2.5 Pro
  - Claude 4 Opus など
7. 特定タスク向けツール
  - Deep Research
  - NotebookLM
  - Perplexity
  - Felo.AI (検索エンジン)
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
1. 【調査編】「思い込み」を排除するAI検索術
2. テクニック1:概念 (セマンティック) 検索の活用
3. テクニック2:生成AIによる検索クエリ拡張
4. 【読解編】「読む時間」を1/10にするAI要約術
5. テクニック3:クレーム (請求項) の構造的解読
6. テクニック4:外国語公報のピンポイント翻訳・要約
7. テクニック5:複数特許の自動比較分析
実践テクニック2:AIによる特許「分析・可視化」
1. 【分析編】「勘と経験」を「データ」で裏付ける
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
3. テクニック7:大量文献からの技術トレンド抽出
4. 【評価編】「質の高い特許」を見抜く
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
応用編:技術マーケティング・新規事業への展開
1. 知財部と事業部を「繋ぐ」AI活用 .
2. テクニック9:技術シーズの「応用先 (他業界) 」探索
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
4. 「売れる技術」にするためのAI活用 .
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
6. テクニック12:シナジー候補 (提携・M&A先) の探索
実務1:構成要素抽出と対比表自動化
1. 請求項の要素分割テンプレート/生成AIの安全プロンプト (出典必須・引用表記)
2. 「要素×文献×根拠」対比表 (◎/◯/△) と該当スニペット自動貼付
3. 先行技術の欠落要素抽出 → 進歩性/差別化要素の仮説化
実務2:コーパス拡張とRAG設計
1. データ取得→正規化 (番号・重複・ファミリー) →段落化→embedding
2. チャンク粒度とウィンドウ拡張、メタデータでの再ランキング
3. 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
AI導入と未来展望
1. 【最重要】AI活用の「落とし穴」と鉄壁のリスク管理
2. 機密保持の徹底 (入力データの管理)
3. ハルシネーション (嘘) の見抜き方と対策
4. 部門別・AI導入のファーストステップ (研究員・知財・マーケティング・新規事業担当者への提言)
5. 未来展望:AIエージェントと知財人材の進化

質疑応答

付録: 自分でできる特許情報解析ツール紹介

Deep ResearchによるAI関連特許調査ツールレポート

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

2日間コースのお申込み

2026年1月22日、1月29日「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 (2日間)」
- 通常受講料 : 84,040円(税込) → 全2コース申込割引受講料 73,150円(税込)
- 通常受講料 : 76,400円(税別) → 全2コース申込割引受講料 66,500円(税別)

割引対象セミナー

2026年1月22日「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 (基礎編)」
- 受講料 : 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
2026年1月29日「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)」
- 受講料 : 38,200円(税別) / 42,020円(税込)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。