生成AI(大規模言語モデル)の活用による
知財業務の効率化と実践的アプローチ
～特許データ分析・処理の最新テクニック～

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

株式会社知財デザイン 代表取締役　川上成年 氏

講師紹介

■経歴
株式会社知財デザイン（https://www.ip-design.co.jp/）代表
・事業戦略、技術戦略、そして知財戦略という三位一体の事業経営の実現に向けて活動しています。
・中小企業向けの知的財産サービス「御社の知財部」を提供し、企業の成長を支援しています。
・Excel、KH-Coder、Python等のツールを駆使した独自の特許分析手法の開発も手掛けており、これらの業務を通じて、知的財産の有効活用を支援しています。
＜資格＞
・弁理士（特定侵害訴訟代理業務付記）
・規格開発エキスパート補（日本規格協会）
・JPAA知財経営コンサルタント(日本弁理士会)
＜著書＞
・「テキストマイニングでできる特許データ分析入門」（kindle版 2022年）
・「Excelでできる特許データ分析入門」（kindle版 2022年）
・「Pythonでできる特許データ視覚化入門」（kindle版 2023年）
・「ChatGPTでできる特許データ分析入門」（kindle版 2024年）
＜発表論文＞
・「生成AIを活用した特許データの処理、視覚化、分析、及び、解釈について」(月刊パテント 2024年)
・「KH Coder分析への生成AIの活用について」(日本マーケティング学会 2023年)
・「生成AIの特許データ分析への活用について」(日本マーケティング学会 2023年)
・「テキストマイニングを使用した新市場の探索について」(月刊パテント 2022年)
・「テキストマイニングを活用したブランド分析について」(日本マーケティング学会 2022年)
・「テキストマイニングを使用した多空間デザインモデルの作成について」(月刊パテント 2021年)
・「特許情報を活用した商品開発手法について」(日本マーケティング学会 2020年)
・「テキストマイニングを使用したブランドQFDの作成」(月刊パテント 2020年)
・「テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発」(月刊パテント 2019年)
・「マーケティング・プロセスへの特許情報の活用について」(日本マーケティング学会 2018年)
・「ブランドQFDを活用した調査手法の開発」(月刊パテント 2017年)

■専門および得意な分野・研究
・知的財産法（弁理士）
・機械工学（工学修士：東京科学大学大学院）
・技術経営学（技術経営学修士：東京農工大学大学院）

■本テーマ関連学協会での活動
・日本知財学会：2024年第22回学術研究発表会 分科会・企画・協賛セッション パネリスト
・日本知財学会：2024年第22回学術研究発表会 インテンシブセッション発表 「生成AIを用いた多空間デザインモデルの構築とアイデア創出プロセスの効率化」
・日本マーケティング学会：マーケティングカンファレンス2024 ワーキングペーパー2024 トップダウンロード賞 「KH Coder分析への生成AIの活用について）」

日時・会場・受講料

●日時　2024年12月24日（火）　13:00-17:00
●会場　　会場での講義は行いません。
●受講料
　　【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800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30,800円

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300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36,300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」を確認下さい。

　●録音・録画行為は固くお断り致します。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・セミナー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。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本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・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

セミナーポイント

■講座のポイント
本セミナーでは、生成AI(大規模言語モデル)の基礎から知財業務への具体的な活用まで、実践的な内容を網羅します。ChatGPT、Claude、OpenAI o1等の最新ツールを用いた特許データ分析、明細書作成、中間処理の効率化手法を学びます。さらに、GoogleスプレッドシートやPythonを活用したデータ処理の自動化テクニックも紹介します。座学と実演を通じて、生成AIを知財業務に効果的に導入するためのスキルセットを身につけ、業務効率の大幅な向上を目指します。

■受講後、習得できること
・生成AI（LLM）の基本概念と最新トレンドの理解
・知財業務における生成AIの具体的な活用方法（特許データ分析、明細書作成、中間処理等）
・生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計と操作テクニック
・Googleスプレッドシートを用いた特許データの自動処理技術
・Pythonによる特許データの連続大量処理の自動化スキル

■受講対象
・知財部門の担当者や管理職
・特許事務所の弁理士や特許技術者
・研究開発部門の技術者や研究者
・IT部門でAI導入を検討している担当者
・知財戦略に関心のある経営層や事業部門の方々

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・特許法

■講演中のキーワード
生成AI、大規模言語モデル、LLM、知財業務、特許情報、明細書作成、ChatGPT

セミナー内容

Ⅰ．生成AI(大規模言語モデル)の基礎と知財業務への活用
　１．生成AIとは？
　　1-1.大規模言語モデル(LLM)の基本概念
　　1-2.2024年におけるLLMの進化とトレンド(OpenAIを含む他の主要なLLMの動き)
　２．生成AIを知財業務で使用するためのツール紹介
　　2-1.LLM(ChatGPT、Claude、NotebookLMなど)の紹介
　３．知財業務における生成AIの具体的活用シーン
　　3-1.特許明細書の作成補助(効率的な文章生成)
　　3-2.特許データの処理(自動分類、要約生成、トレンド解析)
　４．生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
　　4-1.Googleスプレッドシートの操作スキル
　　4-2.Pythonの基本知識(自動化スクリプト、APIとの連携)

Ⅱ．生成AIを活用した特許出願実務補助
　１．特許出願実務の流れ
　　1-1.特許出願実務の作業と生成AIの役割
　２．先行技術調査
　　2-1.特許情報検索の最適化(キーワード検索)
　　　・Claude 3.5 SonnetやOpenAI o1を使った特許検索式の作成サポート
　　2-2.先行技術文献のスクリーニング
　　　・Googleスプレッドシートを使用した先行技術文献のスクリーニング
　　2-3.先行技術文献の分析
　　　・NotebookLMを使った先行技術文献分析のサポート
　３．特許明細書の作成補助(効率的な文書生成)
　　3-1.特許明細書の作成補助
　　　・ChatGPT 4o with canvasやClaude 3.5 Sonnet Projectsを使った特許明細書の作成サポート
　　3-2.請求項の作成補助
　　　・OpenAI o1を使った特許請求の範囲の作成サポート

Ⅲ．生成AIを活用した特許データ分析
　１．ChatGPTを使用した特許データの処理テクニック
　　1-1.基本的なチャット形式でのプロンプトとデータ処理の流れ
　　　・インタラクティブテーブル＆チャートを利用したデータの加工
　　　・生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計
　　1-2.データの視覚化と分析
　　　・生成AIによる特許マップの生成
　　　・生成AIによる新製品コンセプトの生成
　２．GPT4o-mini APIを使用した大量の特許データの処理テクニック
　　2-1.Googleスプレッドシートでの自動化処理
　　　・GPT関数を利用した大量データの自動処理
　　　・特許データの集約・分類・要約の効率化
　　　・スプレッドシートでの具体的なスクリプトの説明
　　2-2.Pythonを使用した大量データの生成AIによる連続処理テクニック
　　　・Pythonを使用したGPT4o-mini API連携による特許データの連続処理
　　　・特許データの要約、分類、特許マップ出力、製品コンセプト出力の連続一括処理

Ⅳ．質疑応答(Q&Aセッション)
　・参加者からの質問への回答
　・今後の知財業務におけるAI活用の展望についてのディスカッション