特許調査・明細書・IPランドスケープの実践体系

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本セミナーでは、IPランドスケープを「特許情報と外部要因 (市場・規制・競合動向) を統合し、経営や研究開発の意思決定に活かすプロセス」と再定義し、全行程でChatGPT (Copilot含む) 、特に進化したGPT-5を最大限活用し、実演を交えながら、その場で構築するプロセスを体験いただきます。

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プログラム

ChatGPTやGeminiなどの生成AI (汎用AI) の普及により、特許調査・発明整理・明細書作成・拒絶対応・IPランドスケープは、従来の手順では効率と品質の両立が難しくなっています。  本セミナーでは、機械・情報処理・ソフトウェア・制御系の事例を中心に、知財実務の「どの工程を人が担い、どの工程をAIに任せ、どう検証するか」を整理します。  AIの出力を確実に活用するためのプロンプト設計、作業の再現性、情報管理、そして将来のAI審査・AI解析への耐性まで踏み込み、明日から実務で使える判断軸と手順を具体的に解説。  特許調査の検索式設計、FI・Fタームの活用、発明整理、明細書・クレーム設計、拒絶理由対応、IPランドスケープの構築まで、生成AIを組み込んだ知財業務の実践ノウハウを網羅的に解説します。

  1. 生成AIと知財実務の現在地
    • できること/できないこと
    • 誤り方の特徴
  2. 実務での前提整理
    • 守秘・著作権・個人情報
    • 社内規程と運用の落とし穴
  3. 生成AI活用の基本設計
    • 入力 (素材) – 出力 (成果物) – 検証 (根拠) の三層モデル
  4. プロンプトの型
    • 対話型
    • 目的
    • 制約条件
    • 役割付与
    • 出力フォーマット固定
  5. 先行技術調査の再設計 (1)
    • 調査目的の定義
      • 無効
      • 侵害
      • 出願前
      • FTO
  6. 先行技術調査の再設計 (2)
    • 検索式設計の考え方 (漏れとノイズの制御)
  7. FI・Fタームの使い方
    • 分類をAIに提案させる手順と、人が確認すべきポイント
  8. スクリーニング効率化
    • 要約・対比・論点抽出の分業 (AI/人)
  9. 発明整理の再設計 (1)
    • 課題 – 手段 – 作用効果の構造化
  10. 発明整理の再設計 (2)
    • 実施形態のバリエーション展開と、クレーム群の設計
  11. 明細書作成の再設計 (1)
    • AIに書かせる範囲と、人が書くべき範囲
  12. 明細書作成の再設計 (2)
    • 背景技術・課題の書き方
  13. 明細書作成の再設計 (3)
    • 実施形態の書き分け (広さとサポートの両立)
  14. クレーム作成 (1) 独立項の骨格
    • 構成要件の粒度
    • 冗長性の管理
  15. クレーム作成 (2) 従属項の設計
    • 迂回困難化
    • 審査・係争の先読み
  16. 進歩性検討
    • 差異抽出
    • 容易想到性の論点整理
    • 作用効果の位置付け
  17. 拒絶理由対応
    • 審査官の読み方を踏まえた反論・補正の設計
  18. IPランドスケープ入門
    • 技術テーマ設定
    • 母集団の作り方
    • 分類・可視化の考え方
  19. ChatGPTを用いた実演例
    1. 発明整理
    2. 検索軸作成
    3. クレーム
    4. 明細書
    5. 中間処理
  20. 新人教育からチーム運用まで
  21. まとめ

受講料

複数名受講割引

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。

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