生成AIとスプレッドシートのAI関数による特許調査手法

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本セミナーでは、特許調査において、生成AIを活用する方法について解説いたします。
具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の与え方、GoogleスプレッドシートのAI関数の業務への組み込みについて詳解いたします。

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プログラム

従来のブラウザ上での生成AIとの対話では、大量案件を処理する調査業務との親和性は十分ではありませんでした。手作業で大量の案件を一つ一つ入力し、それら出力を纏めてゆく必要があったためです。 2025年8月に、Googleからスプレッドシート上で生成AIを使うことができるAI関数が発表されました。このAI関数は、ブラウザ等から生成AIを呼び出すのではなく、直接にスプレッドシート上の情報を生成AI (Gemini) に問い掛けることができる関数であり、大量のデータを短時間で処理することが可能です。  本講座では、特許調査において、生成AIがどのように使えるかを習得します。具体事例にて、プロンプトと呼ばれる命令文をどのように与えるかを学びます。そしてGoogleスプレッドシートのAI関数をどのように業務に組み込むかについて解説いたします。これにより、特許調査を効率的に品質よく実施可能となります。

  1. はじめに
    1. 生成AIと基礎的用語
    2. 各種生成AIの紹介
    3. ExcelのCopilot関数
    4. Googleスプレッドシート
      1. AI関数が使えるプラン
      2. Excelインポートとダウンロード
      3. AI関数の使用方法
  2. 基礎的な調査におけるAI関数の活用
    1. 出願前の先行技術調査
      1. コア特許の特定
      2. 検索式の設計
      3. 母集団スクリーニング (AI関数)
      4. 引用文献の妥当性確認
    2. 侵害予防調査
      1. コア特許の特定
      2. 検索式の設計
      3. 母集団スクリーニング (AI関数)
      4. 要検討特許と自社製品/サービスのクレームチャート (マイGPT)
  3. 高度な調査におけるAI関数の活用
    1. 無効資料調査
      1. コア特許の特定
      2. 検索式の設計
      3. 母集団スクリーニング (AI関数)
      4. 対象特許と文献のクレームチャート (マイGPT)
    2. 技術動向調査
      1. 調査テーマと分析軸の選定
      2. 検索式の設計
      3. 母集団スクリーニング (AI関数)
      4. 分析軸の項目付与 (AI関数)
      5. パテントマップによる可視化

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