【2026年7月27日開催セミナーのアーカイブ配信】

生成AI・AIエージェント活用による
知財戦略の進め方

―国内外ツールの使い分けとAI事業者ガイドラインv1.2対応を踏まえて―

日時・受講料・お申込みフォーム

●視聴可能期間：2026年9月1日～2026年9月30日（申込締切：9月24日）
　＊2026年7月27日開催セミナーのアーカイブ配信です。期間中は何度も繰り返しご視聴できます。
　＊視聴に必要な情報（視聴URL、パスワード、資料のダウンロードリンクなど）は別途メールで送付いたします。
　　・8月27日の11:30より前にお申込みの方：9月1日に視聴用URLなどを送付予定です。
　　・8月27日の11:30以降にお申込みの方：お申込み後3日以内（土日祝除く営業日ベース）に視聴用URLを送付します。
　　　→4営業日経過しても視聴用URLがお手元に届かない場合、弊社までご一報ください。
　　連絡先：joho-lms@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

●動画時間：約3時間40分

●受講料：
【アーカイブ配信】：1名46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　joho-lms@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

→「LMS・アーカイブ配信申込要領・手順」を確認ください。

お申込みいただく前に　※かならずご一読ください。

●ご視聴の流れ：
・視聴に必要な情報（視聴URL、パスワード、資料のダウンロードリンクなど）は別途メールで送付いたします。
　8月27日の11:30より前にお申込みの方：9月1日に視聴用URLなどを送付予定です。
　8月27日の11:30以降にお申込みの方：お申込み後3日以内（土日祝除く営業日ベース）に視聴用URLを送付します。

・上記までにメールが届かない場合は迷惑メールフォルダ等ご確認のうえ、弊社まで必ずご一報ください。
　連絡先：joho-lms@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
・視聴期間の延長は出来ませんので、ご了承ください。
・請求書は、別途郵送で送付いたします。

●配布資料
・PDFなどのデータで共有いたします（共有可能なもののみとなりますのでご了承ください）。
・配布資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●アーカイブ配信では原則講師へのご質問はお受けできませんのでご了承ください。

●事前に必ず以下のサンプルページより動作確認をしてからお申込みください。
情報機構テスト用動画へ→
パスワード：123456

●本セミナーで使用す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・販売およびそれに類する行為を禁止いたします。

●動作確認やシステム設定に関するサポートは弊社では行っておりませんので、PC設定等のお問い合わせはご遠慮ください。

●お申込みに関してお問い合わせなどございましたら、下記メールアドレスまでご連絡ください。
joho-lms@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

セミナーポイント

　従来の知財戦略策定・IPランドスケープ（IPL）は、膨大な公報の読み込み・分類・ノイズ除去といった「作業」に多くの工数を奪われ、本来の目的である「経営・事業への戦略提言」にリソースを割けないというジレンマを抱えてきました。生成AIによる拡張でこの構造は一変しつつありますが、単発のチャット利用では「作業の一部自動化」にとどまり、戦略価値の創出にはなお距離があります。
　2025年から2026年にかけて本格化したのは、計画立案・ツール実行・検証・レポート作成までを自律的にこなす「AIエージェント」の実務活用です。MCP（Model Context Protocol）を介した特許DB連携、マルチステップ推論、Human-in-the-loopによる品質担保が組み合わさり、IPLは「分析の場」から「意思決定の場」へと再定義されつつあります。一方で、AI事業者ガイドラインv1.2、AI推進法（2025年成立）、知財推進計画2025のAI関連KPIなど、遵守すべき政策・ガバナンスの枠組みも整備が進んでいます。
　本セミナーでは、知財戦略の基礎を短時間で俯瞰したうえで、AIエージェントを組み込んだIPLの実践ワークフローを具体ツール（AI Samurai／Patentfield AIR／Summaria等）を用いたデモで提示します。競合分析・ホワイトスペース探索・経営報告の3ケースを各25分で深掘りし、最後に国内政策動向を踏まえた導入・ガバナンス設計と組織づくりに落とし込みます。知財部門を企業の「知のハブ」へと進化させるための、実装可能なノウハウを体系的に提供します。

○受講対象：
　・知的財産部門、研究開発部門、新規事業開発部門、経営企画部門のリーダー・マネージャー層
　・IPランドスケープ（IPL）・特許調査の実務経験があり、AI活用で業務を一段高度化したい方
　・生成AIを試したが「使いこなし」と「ガバナンス」に課題を感じている方
　・経営層・事業部門に響く知財提言を目指す方

セミナー内容

1．知財戦略の基礎とAIがもたらすパラダイムシフト
　1-1. 知財戦略の要点俯瞰
　　・知財活動の5つの発展段階（ディフェンス→ビジョン）の到達点診断
　　・経営・事業に評価される知財活動の3条件（数値・仮説・タイミング）
　1-2. IPLの到達点と限界
　　・「分析」偏重で「戦略創造」に至らない構造的理由
　　・工数配分の実態データ（作業70%：思考30%を逆転できるか）
　1-3. 生成AIからAIエージェントへ
　　・生成AI・AIエージェント・マルチエージェントの違いと2026年現在の到達点
　　・MCP（Model Context Protocol）と特許DB／社内DB連携の意味
　　・主要モデルの知財業務適性比較：GPT-5系、Claude Opus 4.x、Gemini 3系、国産LLM（GENIAC由来）
　　・パラダイムシフト：「作業代替」から「思考・提言のパートナー」へ

2．AIエージェントを組み込んだ戦略的IPLワークフロー
　2-1. 事業戦略起点のテーマ設定
　　・経営課題・事業課題と知財課題の紐付けフレーム
　　・AIによる仮説構築：複数シナリオ並走型プロンプト
　2-2. 人とAIの協業モデル（Human-in-the-loop）
　　・任せる領域／判断する領域の切り分け原則（可逆性・責任・専門性）
　　・スクリーニング・分類工数の削減事例（実測データに基づく）
　　・ハルシネーション検出を組み込んだ二重化ワークフロー
　2-3. デモ：エージェントによる自動化ワークフロー
　　・デモ①：公報分析
　　・デモ②：ポートフォリオ分析
　2-4. プロンプト設計の勘所
　　・構造化プロンプト（役割・前提・制約・出力形式）の実例
　　・うまくいかない時のデバッグ手順（反復・分解・検証）

3．ケーススタディ
　3-0. ケース選定の考え方
　　・頻度×インパクトで選定した3ケース。M&A技術DDと経営報告の要素は各ケースに分散
　3-1. ケース①：競合他社の動向分析＆「勝ち筋」発見
　　・AIによる競合ポートフォリオ俯瞰と強み・弱み抽出
　　・後発企業が先発企業に勝つための空白領域特定
　3-2. ケース②：新規事業のためのホワイトスペース探索
　　・異業種特許データ×市場データ×論文データの統合分析
　　・AIによる事業機会仮説の生成と検証プロセス
　　・注意点：AI生成仮説の鵜呑み防止チェックリスト
　3-3. ケース③：経営層への戦略提言レポート作成
　　・「刺さる」レポートの構成原則（結論先行・数値根拠・選択肢提示）
　　・AIによるドラフト生成→人によるブラッシュアップの工程
　　・役員会・事業部会議それぞれへの最適化テクニック

4．導入・ガバナンス・組織づくり／Q&A
　4-1. 2026年時点の国内AI政策・ガバナンス動向
　　・AI事業者ガイドラインv1.2の知財実務への含意
　　・AI推進法（2025年成立）と事業者の留意事項
　　・知財推進計画2025のAI関連KPIと産業界への期待
　　・JPO審査・審判におけるAI関連論点（除くクレーム、発明者性ほか）
　　・機密情報・営業秘密の取扱いと社内規程整備のポイント
　4-2. 導入ステップと組織づくり
　　・スモールスタートから全社展開へ：12か月ロードマップ雛形の解説
　　・自社業務フローに合わせたツール選定の判断軸
　　・知財部門を「知のハブ」に進化させる人材・評価・風土

Q&A