生成AIを活用した特許クリアランス実務 ～製品モデル駆動型ワークフローの設計と実演～

（Live配信）608503
（アーカイブ配信）608553 生成AIを活用した特許クリアランス実務
【Live配信 or アーカイブ配信】 ★製品仕様の構造化から大量スクリーニングまで生成AIの使い方を学びます！
★侵害評価、リスク管理における生成AIの使い方と品質確保のポイント！
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■Live配信日時：２０２６年８月１９日（水）1３：00～1７：00
■アーカイブ配信日程：２０２６年８月２８日まで申込み受付（視聴期間：8/28～9/7）
　※お申し込み時に備考欄に、Live配信、アーカイブ配信、いずれの受講かをご記入ください
■講師
　(株)知財デザイン 代表取締役　川上 成年氏
■聴講料
　１名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）
　１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円（税込）
　大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム -------------
【講座の趣旨】
新製品の市場投入にあたって他社特許の侵害リスクを評価する特許クリアランスは、知財実務の中でも判断の難 しい工程の一つです。本セミナーでは、この特許クリアランスの一連の工程に生成AIをどう活かしていくかを、J-PlatPatと組み 合わせた実演を交えながらご紹介します。 本セミナーでは、2つの手法を重点的にご紹介します。一つは、対象製品を「構成 要素・機能・作用・効果」の観点から構造化し、クレーム対比に直接使える形へと整理する手法です。この整理結果を起点とす ることで、従来は分断されていたサーチワークとリーガルワークがシームレスに接続されます。これは、特許権侵害訴訟の訴状 作成時に行う製品特定と同等の法的視座を、クリアランスの最上流に取り入れる試みです。もう一つは、生成AIによる大量スク リーニングの効率化です。数百件規模の母集合を一括評価し、人間が精読すべき高リスク案件へと絞り込む手法を実演します。 明日から自部署で再現していただける実務手法をお持ち帰りいただきます。

【講座内容】
１．特許クリアランスの全体像と生成AI活用の設計原則
　　1.1 特許クリアランスの基本工程と従来型の構造的課題
　　　　（１）特許クリアランス（FTO）の標準的な工程を概観する
　　　　（２）サーチワークとリーガルワークの断絶という従来型の課題を整理する
　　1.2 製品モデル駆動型ワークフローの設計思想
　　　　（１）対象製品の構造化モデルを起点に全工程を一貫して駆動する新機軸
　　　　（２）ワークフロー設計・LLM処理の配置・人間レビューの三層で考える進め方
　　1.3 本セミナーで使用する生成AIの特徴と活用上の留意点
　　　　（１）ChatGPT等の主要な生成AIの特性と特許実務での適性
　　　　（２）機密情報の取扱い、出力の検証義務、ハルシネーションへの対処
２．サーチワークへの生成AI活用
　　― 製品の構造化と大量母集合の効率的な絞り込み【実演】
　　2.1 製品仕様の構造化
　　　　（１）製品仕様テキストから構成要素・機能・作用・効果を抽出・整理する
　　　　（２）クレーム対比に直結する形式へと整理するプロセスを示す
　　2.2 構造化結果を活用した検索設計
　　　　（１）構造化結果からのキーワード展開、FI/Fターム候補の推薦、検索式ドラフト生成
　　　　（２）J-PlatPat PMGSでの分類検証と検索式の調整プロセス
　　2.3 大量スクリーニングの効率化と高リスク案件の絞り込み
　　　　（１）構造化結果をスコアリング基準とした特許データ（200.300件）の一括評価
　　　　（２）技術テーマ別クラスタリングと出願人分析
　　　　（３）「AIが除外した案件」を抜き取り確認する品質チェックの手順
３．リーガルワークへの生成AI活用
　　― クレームチャートから侵害評価・リスク管理まで【実演】
　　3.1 クレームチャートの自動ドラフト
　　　　（１）サーチワークで作成した構造化結果を対比軸とした構成要件分説と充足判定のドラフト生成
　　　　（２）出願経過からの意識的除外検出と均等論の論点抽出
　　3.2 侵害評価における人間の関与とAIの限界
　　　　（１）AIの法的判断の限界と人間レビューの不可欠性
　　　　（２）「AIドラフト→人間レビュー」の二段構成による品質確保
　　3.3 Go/No-Go判断支援と発売後の継続的なリスク管理
　　　　（１）リスクマトリクスの自動生成と意思決定支援
　　　　（２）発売後の新規公開公報の継続監視と再評価の仕組み
【質疑応答】

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