生成AI(大規模言語モデル)の活用による知財業務の効率化と実践的アプローチ

プログラム

Ⅰ．生成AI(大規模言語モデル)の基礎と知財業務への活用
　１．生成AI技術の最前線
　　1-1.大規模言語モデル(LLM)の基本概念
　　1-2.最近のLLMの進化とトレンド(OpenAIを含む他の主要なLLMの動き)
　２．生成AIを知財業務で使用するためのツール紹介
　　2-1.LLM(ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLMなど)の紹介
　３．知財業務における生成AIの具体的活用シーン
　　3-1.特許明細書の作成補助(効率的な文章生成)
　　3-2.特許データの処理(自動分類、要約生成、トレンド解析)
　４．生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
　　4-1.Googleスプレッドシートの操作スキル
　　4-2.Pythonの基本知識(LLM APIとの連携)

Ⅱ．生成AIを活用した特許出願実務補助
　１．特許出願実務の流れ
　　1-1.特許出願実務の作業と生成AIの役割
　２．先行技術調査
　　2-1.特許情報検索の最適化(キーワード検索)
　　　・GeminiやChatGPTを使った特許検索式の作成サポート
　　2-2.先行技術文献のスクリーニング
　　　・Googleスプレッドシートを使用した先行技術文献のスクリーニング
　　2-3.先行技術文献の分析
　　　・NotebookLMを使った先行技術文献分析のサポート
　３．発明提案書や特許明細書の作成補助(効率的な文書生成)
　　3-1.発明提案書の作成補助
　　　・GeminiやChatGPTを用いた発明提案書ドラフトの作成サポート
　　3-2.特許明細書の作成補助
　　　・GeminiやChatGPTを使った特許明細書の作成サポート
　　3-3.請求項の作成補助
　　　・OpenAI o3を使った特許請求の範囲の作成サポート
　４．中間処理の省力化(反論案の検討補助)
　　　・GeminiやOpenAI o3を用いた拒絶理由分析サポート
　　　・GeminiやOpenAI o3を用いた意見書・補正案の作成サポート

Ⅲ．生成AIを活用した特許データ分析
　１．ChatGPTを使用した特許データの処理テクニック
　　1-1.基本的なチャット形式でのプロンプトとデータ処理の流れ
　　　・インタラクティブテーブル＆チャートを利用した特許データの加工
　　　・生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計
　　1-2.データの視覚化と分析
　　　・ChatGPTによる特許マップの生成
　　　・ChatGPTによる新製品コンセプトの生成
　２．GPT4o-mini APIを使用した大量の特許データの処理テクニック
　　2-1.Googleスプレッドシートでの自動化処理
　　　・GPT関数を利用した大量データの自動処理
　　　・特許データの集約・分類・要約の効率化
　　　・スプレッドシートでの具体的なスクリプトの説明
　　2-2.Pythonを使用した大量データの生成AIによる処理テクニック
　　　・Pythonを使用したGPT4o-mini API連携による特許データの処理

Ⅳ．質疑応答(Q&Aセッション)
　・参加者からの質問への回答
　・今後の知財業務におけるAI活用の展望についてのディスカッション