知財業務における生成AIの活用法と選び方、使い分けのポイント

汎用の生成AIの他、知財専用のAIも多数存在し、どのAIを使えば良いのか知財担当者にとっては、選択するのが難しい時代になりました。講師自身は、特許実務の全工程で汎用の生成AIを活用しており、まず汎用AIでどこまで対応できるかを確かめることが重要と考えています。一方で、同じ資料を同じAIに入力しても、問い方や確認・修正の進め方によって成果物は変わります。また、異なるAIでも、対話を通じて同等の実務水準に到達できる場合があります。 　本講座では、成果物を左右する「元資料・AI・人の関わり方」を整理し、仮想案件を用いて、情報の追加や問い直しによって検討内容がどう変わるかを紹介します。講師が2年半以上にわたりChatGPTを中心に特許実務の全工程で活用してきた手順をもとに、企業の知財・研究開発担当者・弁理士が自らの業務で試せる進め方を解説します。ChatGPT・Gemini・Claude等の違いや知財専用AIの動向にも触れ、自らの業務に合うAIの活用・使い分けを考えます。

1. 第1部 生成AIによる成果物を左右するもの
   1. 生成AIの進化と知財業務への活用
      1. 特許実務の全工程における汎用AIの活用
      2. プロンプトの工夫と、業務を進める手順の関係
      3. GPT・Gemini・Claude等を見る際の基本的な視点
   2. 元資料・AI・人の関わり方の整理
      1. 判断の根拠となる元資料・元データ
      2. AIの違いによって変わること
      3. 同じAIでも、人の関わり方によって変わること
      4. 対話を通じた目的・条件・判断基準の具体化
2. 第2部 仮想案件で見る、対話と資料追加による成果物の変化
   1. 未整理の資料から検討を始める
      1. 開発メモ・図面・実験データ等の投入
      2. 最初の出力で確認すること
      3. 不明点と不足情報の整理
      4. 発明者への質問と追加確認
   2. 問い直しと情報の追加で検討を深める
      1. 同じ資料・同じAIで、問いや着目点を変える
      2. AIの提案から新たな論点に気付く
      3. 追加資料によって、判断の根拠と方針が変わる
      4. 対話・確認・修正を経て成果物に仕上げる
   3. 別のAIで同じ案件を進める
      1. 比較する資料・目的・利用条件のそろえ方
      2. 初期の応答と、その後の対話の違い
      3. 成果物の品質と、確認・修正に要する手間
      4. 到達できる範囲と、自分の業務との適合性
3. 第3部 特許実務に展開する活用フロー
   1. 発明整理・特許調査・出願への活用
      1. 発明のブラッシュアップと発明提案書の作成
      2. 検索方針・検索式の検討と先行技術調査
      3. 文献対比、新規性・進歩性の検討と報告
      4. クレーム・明細書等の作成・確認への活用
   2. 拒絶理由対応・侵害予防・無効資料調査への活用
      1. 拒絶理由・引用文献の分析と対応方針の検討
      2. 補正案・意見書案の作成と確認
      3. 対象製品と特許請求の範囲との対比
      4. 無効資料の調査と証拠・主張の整理
4. 第4部 自らの業務に合うAIの活用と使い分け
   1. 汎用AIと知財専用AIの位置付け
      1. 知財・情報フェア2026でのヒアリング等から見た動向
      2. 汎用AIによる実務を基準に考える専用AIの付加価値
      3. 特許データベース・検索機能との連携
      4. 入力情報の保存・利用・提供先の確認
      5. 業務での選び方と使い分けの考え方
• 質疑応答