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AIソリューションの権利化実務|3月13日東京会場セミナー|

AIソリューションの権利化実務:
新規性・進歩性の勘所と審査事例で学ぶ“通る”発明の立て方

■本セミナーの受講形式(会場/Zoom両アイコンある場合は受講形式選択可)

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・「何を権利化するか」から完全攻略!
・出願統計・各国審査動向を基に新規性/進歩性の事例を深掘り。UI/UX外形化クレーム、知財ミックス、分割出願ポートフォリオ、先行技術調査まで網羅し、研究開発から事業化の判断軸をチェックリストで即実践。

講師

中村合同特許法律事務所 電気・情報セクション パートナー 弁理士 博士(工学) 工藤 嘉晃 氏

※希望者は講師との名刺交換が可能です。

講師紹介

工藤嘉晃(クドウヨシミツ/中村合同特許法律事務所 パートナー弁理士/博士(工学)・元特許庁審査官)。AI研究者(発明者)としてR&Dに従事後、審査実務と弁理士業を経た三視点で、“事業に効く知財”の権利化をサポート。生成AI時代はUI/UX・提供形態・運用ログ・API等の外形を射程に、将来価値仮説×分割出願で長寿命ポートフォリオ構築を支援。特許庁・INPITのVC-IPAS/iAcaを通じ、大学・スタートアップの資金調達連動の実装も推進。

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日時・会場・受講料・お申込みフォーム

●日時:2026年3月13日(金) 13:00-16:30 *途中、小休憩を挟みます。

●会場:[東京・大井町]きゅりあん 5階第1講習室 →「セミナー会場へのアクセス」

●受講料:
【会場受講】:1名45,100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34,100円

学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
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。
 req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →


お申込みはこちらから

会場(対面)セミナーご受講に関する各種案内(必ずご確認の上、お申込みください。)

●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。

●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。
●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください(パソコン実習講座を除きます。)

●講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします(代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします)。

セミナーポイント

○講師より/本セミナーのポイント
 本セミナーでは、AI関連発明を「何を特許にするか」から整理し、出願統計・各国審査の動向を踏まえて新規性/進歩性の勘所を事例で学びます。さらに、UI/UXやログ等の“外形化”で侵害立証しやすいクレーム設計、特許×秘匿×契約の知財ミックス、将来価値仮説と分割出願による長寿命ポートフォリオ、先行技術調査・分析の実務まで扱い、研究・開発から事業化までを見据えた現場で迷わない判断軸を解説します。

○主な受講対象者は?
・知財担当者
・技術・研究開発担当者で、知財も取り扱っている方
・AI技術・AIソリューションビジネスを手掛けている方
・スタートアップ支援者(VC/アクセラレーター/大学TLO/自治体・支援機関)で、投資・提携の観点から知財の勘所を押さえたい方
・事業開発/アライアンス/法務(契約)担当者で、オープン&クローズ判断や交渉材料としての特許活用を学びたい方 等

○本セミナーで得られる主な知識・情報・ノウハウ
・AI関連発明/ビジネス関連発明の基本整理(何が特許対象になり得るか)
・統計から読み解くAIの研究開発動向/特許出願動向と、各国審査状況の捉え方
・新規性・進歩性の判断ポイントと、事例に基づく「通る」発明の立て方・記載の工夫
・侵害立証を意識した“効く”権利化(UI/UX・ワークフロー・API・ログ等の外形化とクレーム設計)
・先行技術調査の進め方(検索論理式・近傍検索)と、パテントマップ等による分析の勘所

セミナー内容

1.AI特許・AIソリューション権利化の入口
 1.1 AI関連発明/ビジネス関連発明の整理(何が“特許の対象”になり得るか)
 1.2 「AI特許いらない」論の分解(取る/取らないを判断する観点)
 1.3 特許だけに頼らない“知財ミックス”の基本(特許×秘匿×契約の考え方)

2.まず押さえる:AIビジネスと出願・審査の“現在地”
 2.1 統計でみる研究開発動向/特許出願動向(全体の流れを掴む)
 2.2 分野別の出願の広がり(ビジネス分野・産業適用の広がり)
 2.3 各国特許庁の審査状況の見方(どこで何が論点になりやすいか)

3.“通る”ための特許性:新規性・進歩性をやさしく実務化
 3.1 新規性・進歩性の基本(AI関連/ビジネス関連の典型論点)
 3.2 事例で学ぶ:落とし穴と改善パターン(何がダメで、どう直すか)
 3.3 “研究成果そのもの”が効きにくい場面と回避策(権利範囲の作り方)

4.“効く”ための設計:侵害立証しやすいAI特許の作り方
 4.1 どこを取るか:AI特許の4レイヤーで狙い所を決める
 4.2 “中身”より“外形”(UI/UX・ワークフロー・API・ログ等を権利に)
 4.3 クレームの基本型(装置/方法/プログラム、ログ・レポートの押さえ方)

5.出願戦略:ピボット前提で“長寿命”にする
 5.1 将来価値仮説の置き方(明細書を“未来の権利の源泉”にする)
 5.2 分割出願で後から強くする(オプション化/C・D→Bへ伸ばす発想)
 5.3 スタートアップ向け最小構成(限られた予算・時間で勝ち筋を作る)

6.調査・分析・運用:出願前後の“手戻り”を減らす
 6.1 先行技術調査の実践(検索論理式・近傍検索の考え方)
 6.2 パテントマップ/特許情報分析/IPランドスケープの使い分け
 6.3 出願後の動かし方(拒絶対応の基本、次の打ち手の整理)

7.まとめ:すぐ使えるチェックリストとテンプレ(発明抽出→外形化→クレーム→O/C判断)

<質疑応答・名刺交換・個別相談>


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セミナーコード:AC260314

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