株式会社技術情報協会

生成AIによる“商標”の立案・調査・出願への活用

2026/02/20

開催日 2026年4月7日(火)
開催地 Web

<セミナー No.604502(Live配信)>
<セミナー No.604554(アーカイブ配信)>


生成AIによる“商標”の立案・調査・出願への活用


受講形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】いずれかのみ
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■Live配信:2026年4月7日(火)10:30~16:30
■アーカイブ配信:2026年4月16日(木)まで申込み受付
         (視聴期間:4月16日~4月26日)
■講師
たかやま特許商標事務所 所長 弁理士 高山 嘉成氏
■聴講料
1名につき55,000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49,500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。
■Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
・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
・開催日が近くなりましたら、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。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・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。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
■配布資料について
Live配信の開催前日(アーカイブ配信の場合は配信開始日)までにお送りいたします。

プログラム

【講座主旨】
 生成AIは商標実務においても活用が進んでいますが、「コンセプトを与えて商標案を出させる」だけでは、実務で使える水準には至りません。本講演では、マーケティング視点からの商標立案、著名商標の設計思想を流用した発想法、複数の生成手法を組み合わせた商標候補の創出と比較・選択までを体系的に解説します。さらに、指定商品・役務の設計、J-Plat-Patを用いた調査、AIによる類似性評価の補助、調査報告書作成、出願実務、拒絶理由(商標法3条1項3号、4条1項11号)への対応まで、商標実務の一連の流れを生成AIと人の役割分担という観点から整理し、受講者が自ら商標立案・判断を行える実践的手法を提供します。

【講座内容】
1.生成AIを活用した商標立案の考え方と実践
  1.1 商標立案における従来のAI活用の限界
  1.2 「コンセプトを与えて商標を出させる」だけでは足りない理由
  1.3 商標立案におけるマーケティング思考の位置づけ
  1.4 ペルソナ・利用シーン・感情変化を起点とした商標立案
  1.5 Before/After(状態変化)から考える商標生成
  1.6 著名商標の構造を分析し、発想法として流用する考え方
  1.7 商標の「型」を変えると候補がどう変わるかの実例
  1.8 NGワード・業界語をあらかじめ除外する生成手法
  1.9 語感・称呼・使われ方を意識した商標案の生成
  1.10 医療・B2B・BtoCなど分野別に異なる商標設計思想
  1.11 AIを用いた複数の商標立案手法の整理(発想の引き出し化)
  1.12 同一テーマに対して複数手法で商標候補を生成する実演
  1.13 生成された商標候補をAIで比較・評価する方法
  1.14 「どの商標を選ぶか」をAIに分析させ、人が判断するプロセス
  1.15 商標立案は“答え作り”ではなく“思考プロセス設計”であることのまとめ

2.生成AIを活用した商標調査・指定商品役務設計と出願実務
  2.1 第1コマの振り返りと第2コマの位置づけ
  2.2 商標実務における「調査」と「選定」の役割の違い
  2.3 指定商品・役務は“事実記載”ではなく“権利設計”であること
  2.4 ビジネス内容と将来展開を踏まえた指定商品・役務の考え方
  2.5 AIを用いた指定商品・役務のたたき台作成と注意点
  2.6 類似群コードと区分の基本構造の整理
  2.7 J-Plat-Patを用いた商標調査の基本操作
  2.8 称呼・外観・観念を意識した調査範囲の設定方法
  2.9 調査結果をどこまで確認すれば十分かという実務判断
  2.10 調査で抽出した商標と候補商標の類似性判断の考え方
  2.11 類似性判断をAIに補助させる試みとその限界
  2.12 AIによる比較結果を人がどのように評価・修正すべきか
  2.13 クライアント向け調査報告書に盛り込むべき要素
  2.14 AIを用いた調査結果の整理・リスク説明文の作成
  2.15 出願に向けた最終判断と願書作成・電子出願時の注意点

3.生成AIを活用した拒絶理由対応と意見書作成の実務
  3.1 第2コマの振り返りと第3コマの位置づけ
  3.2 商標実務における拒絶理由対応の全体像
  3.3 拒絶理由通知書の構造と読み取り方
  3.4 商標法3条1項3号の判断枠組みの整理
  3.5 3条1項3号における「記述的」と判断される典型パターン
  3.6 3条1項3号対応にAIを活用する基本方針
  3.7 3条1項3号を覆すための論点整理をAIに行わせる方法
  3.8 商標法4条1項11号の判断枠組みの整理
  3.9 類否判断(外観・称呼・観念)における着眼点
  3.10 4条1項11号対応にAIを活用する基本方針
  3.11 引用商標との差異点抽出をAIに補助させる方法
  3.12 AIを用いた意見書ドラフト作成の実演
  3.13 AIが作成した意見書を人が修正すべきポイント
  3.14 AI使用時に陥りやすい誤りと注意点
  3.15 拒絶理由対応における生成AI活用のまとめと今後の展望

【質疑応答】

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