| 開催日 | 2027年1月15日(金) |
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| 開催地 | Web |
＜セミナー No.701502（Live配信）＞
＜セミナー No.701555（アーカイブ配信）＞
【Live配信 or アーカイブ配信】※いずれか選択
生成AI、AIエージェントによる
知財実務の効率化と活用の仕方
★知財業務を自動的、自律的に実行するAIエージェントを実務でどう使うか！
★特許調査、分析、IPL、明細書作成…業務別の活用手順、プロンプトを詳解！
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■Live配信日時：
２０２７年１月１５日（金）１０：３０～１６：３０
■アーカイブ配信日程：
２０２７年１月２６日（火）まで申込み受付（視聴期間：1/26～2/5）
■講師
よろず知財戦略コンサルティング 代表 萬 秀憲氏
■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。
プログラム
【講座主旨】
生成AIは文章作成の道具から、調査・分析・資料作成までを自律的に進める「AIエージェント」へと進化し、知財実務の前提が大きく変わりつつあります。一方で、ツールを導入しても一部の担当者の利用にとどまり、成果につながらない企業も少なくありません。本講座では、花王での研究開発、大王製紙での知財部門改革を経験し、現在は知財部門のAI活用推進に取り組む講師が、特許調査・分析、IPランドスケープ、発明発掘、明細書作成、中間処理までの業務別活用法を実演を交えて解説します。さらに「AIに任せる／人が監督する／人が判断する」の役割分担、情報セキュリティ、組織への定着法まで、明日から実践できるノウハウをお伝えします。
【講座内容】
１． 自己紹介：研究開発・知財部門改革の実務とAI活用推進の取組み
２． 生成AI・AIエージェントで知財実務はどう変わるか
2.1 チャット型生成AIからAIエージェントへ：何が変わったのか
2.2 主要生成AI（ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot等）の特徴と使い分け
2.3 知財特化AIツールの最新動向（調査・分析・明細書作成支援）
2.4 特許庁・海外主要特許庁におけるAI活用の動向
2.5 企業知財部門の活用事例と「導入しても使われない」課題
2.6 講師の枠組み：「AIに任せる／人が監督する／人が判断する」の3区分
３． 知財実務で成果を出すためのAI活用の基本
3.1 知財業務の棚卸しとAI適用領域の見極め方
3.2 成果を左右するプロンプト設計の基本（役割・目的・条件・出力形式）
3.3 知財業務ですぐ使えるプロンプトテンプレート
3.4 ハルシネーション（もっともらしい誤り）の見抜き方と一次資料による検証
3.5 未公開発明・機密情報を扱う際の情報セキュリティ対策
４． 特許調査・分析への活用【実演】
4.1 技術内容から検索式・特許分類（IPC・FI・Fターム）を作る
4.2 先行技術調査：大量の公報のスクリーニングと要約
4.3 侵害予防調査（FTO）：クレームチャートの作成支援
4.4 無効資料調査：構成要件ごとの対比表の作成
4.5 外国語公報の翻訳・読解の効率化
５． IPランドスケープ・知財戦略立案への活用
5.1 競合他社の特許ポートフォリオ分析と技術動向の可視化
5.2 特許情報と市場・企業情報を統合したIPランドスケープの作成
5.3 新規事業探索・用途探索へのAI活用
5.4 経営層向けレポート・提言資料の作成
６． 発明創出・権利化業務への活用【実演】
6.1 講師の実践（大王製紙で年間特許出願を約30件から335件へ）に学ぶ
発明発掘の仕組みとAIによる再現
6.2 AIとの壁打ちによる発明の深掘り・アイデア拡張
6.3 発明提案書のブラッシュアップと先行技術との差別化
6.4 明細書・クレームのドラフト作成支援と人が担うべき判断
6.5 拒絶理由通知の分析と意見書・補正案の作成支援
6.6 特許事務所との協働のあり方の変化
７． AIエージェントによる知財業務の自動化【実演】
7.1 AIエージェントの仕組み：自律的に計画・実行・検証する
7.2 ディープリサーチによる技術・競合調査レポートの自動作成
7.3 社内データ・外部ツールと連携するエージェント（MCP等）
7.4 特許ウォッチング・定期レポートの自動化
7.5 契約書レビュー・ライセンス業務・社内問い合わせ対応への応用
7.6 エージェント活用時のリスク管理と人による監督のポイント
８． 知財部門へのAI定着と人材育成
8.1 社内ガイドラインの整備（利用範囲・入力情報・検証責任）
8.2 小さく始めて広げる導入ステップと効果測定（KPI）
8.3 生成AI活用推進協議会（IPIAGA）の議論から見える各社の課題と工夫
8.4 生成AIと知財をめぐる法的論点（AI生成物の発明者・著作権、学習データ）
8.5 AI時代に知財担当者に求められるスキルと育成方法
8.6 「権利の守護者」から「事業創造の先導者」へ：知財部門の役割の再定義
8.7 まとめ：明日から始める3つのアクション
【質疑応答】
