本セミナーでは、生成AIを活用した大量の特許情報・技術文献の調査・分析手法の導入から実運用までを解説いたします。
(2026年7月28日 13:00〜14:30)
生成AIの急速な進展により、大量の言語情報を扱う知財業務の効率化に大きな可能性が開かれました。しかし、生成AIはその汎用性の高さや再現性、正確性への不安から、現場での業務導入は容易ではありません。 本講演では、浜松ホトニクス知的財産本部における生成AI導入の経緯と、出願業務や調査業務を中心に活用事例をご紹介します。大手企業のような高度なAIツールの内製化ではなく、汎用AIツールと知財専用AIツールを業務特性に応じて使い分け、簡単なところから始める等身大のAI活用がテーマです。まずは導入して使って試し、効率化の感触を得ながら生成AIに慣れること。そして、課題起点で小さな成功を積み上げていく実践的アプローチを共有いたします。
(2026年7月28日 14:45〜16:15)
AI技術の進展により、特許や技術文献の調査・解析を支援するツールもAIを搭載したものが当たり前になってきており、関連する知財実務にも大きな変革をもたらしています。しかし、生成AIの普及に見られるAI技術の進展が非常に速く、手法のライフサイクルが短いこと等がうまく活用することが課題となっています。 本講演では、特許調査解析に携わる知財部門の方や技術調査に携わる技術・開発部門の方向けを中心に、企業知財担当の観点から、まさに“今“実践している特許調査の種類に応じた生成AIを含むAIの活用法について、事例を交えて、AIを用いた特許調査における留意点や調査の精度向上と効率化に向けた具体的なヒントをご紹介します。
(2026年7月29日 10:30〜12:00)
特許調査や明細書読解で必要とする知財スキルの向上は、指導者側の負担が大きく属人化しやすいという課題があります。 本講演では、生成AIを「24時間365日伴走する専属トレーナー」として位置づけ、受講者の知財力を効率的に引き上げる特許要約トレーニングの実践手法を解説します。従来のようにAIが受講者に不足している能力を指摘するだけでなく、AIが提示する具体的な上達アドバイスに従って受講者自身が要約のブラッシュアップ (再要約) することにより、明確なスキルアップ効果と高い学習の再現性が確認されました。ロジスティック関数を用いた上達の可視化、Mermaid記法による特許構造の図解表現、さらに主要AIモデル (Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude) の特性に応じたAIの使い分けと実務運用まで、知財DXを推進する導入運用のポイントを分かりやすく提示します。
(2026年7月29日 13:00〜14:30)
本講演では、株式会社レゾナックにおける知財DXの導入と実践についてご紹介します。計算情報科学研究センターでは、計算科学・情報科学・AIを活用した開発を支えています。また、知的財産部では、研究開発者の負担軽減と新たな価値創造を実現するための取り組みとして、AIを活用した特許読解の効率化や知財業務の効率化に焦点を当て、各種ツールの内製化や外部ツールの導入を進めています。 本講演では、特許読解や知財情報解析の効率化を目指し、研究開発者の創造的活動を支援する活動についてご紹介します。
(2026年7月29日 14:45〜16:15)
生成AIの登場により、知財業務は大きな変革期を迎えている。オムロンでは、全社AI推進プロジェクト「AIZAQ」、セキュアな生成AI基盤「RDinX」、内製した知財AIエージェントの三層構造で、個人活用から組織実装へとシフトを進めてきた。 本講演では、発明創出から知財戦略策定まで多様なユースケースの具体例と、導入・運用で直面した課題と対処法を紹介する。さらに、AIを業務プロセスの構成員として位置づけ、エンジニア・知財部門の役割を再定義する取組みと、「Human in the Loop」を貫く品質保証・人材育成の考え方を共有する。これから導入する方、運用に悩む方が、明日から動き出すための実践的なヒントを提供する。
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