特許調査の基礎と生成AI活用の可能性

～特許調査の種類と場面、生成AIの活用事例、

生成AIを用いた特許調査法～

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

NGB株式会社 IP総研　主任研究員　水谷 太朗 氏

日時・会場・受講料

●日時　2025年3月19日（水）　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

■はじめに
最近話題の生成AI（ChatGPT）を活用した特許調査に焦点を当て、特許調査の基礎から詳しく解説します。特許調査のための基本的なツール（Google Patentsなどの無償で利用可能なツールを予定）も合わせて紹介します。また、調査シーンに合わせた生成AIの具体的な活用方法についても説明いたします。
加えて、本講座では、生成AIを活用することによって、従来、時間がかかっていた特許調査業務の一部を効率化できる可能性が高い点にも着目します。具体的には、AIを用いた特許調査の種類とその適用場面を解説し、実際の活用事例やプロンプト（生成AIの指示文）を交えながら、効果的な調査方法を共有します。

■想定される主な受講対象者
特許調査に関心のある企業の製造部門や開発部門に属する方で、今後AIの活用を検討している方。また、企業の知的財産部に属する方で、特許調査の基礎や生成AIの活用に関心のある方。

■必要な予備知識
国内特許制度の基礎的な知識や特許出願の経験があれば好ましいです。
特許制度の詳細な理解や、実際の特許出願業務や特許調査の経験などは不要です。

■本セミナーに参加して修得できること
1. 特許調査の種類とその基本的な理解
2. 調査の各シーンと生成AI活用のポイント
3. 特許調査に活用する場合のプロンプト（生成AIの指示文）例と留意点

セミナー内容

1 特許調査の基礎と主な調査の種類
　　1.1 先行技術調査
　　1.2 無効資料調査
　　1.3 他社権利調査（FTO,クリアランス）
　　1.4 技術動向調査

2 特許調査で使用する無償ツールの紹介
　　2.1 Google Patents
　　2.2 その他

3 特許調査業務の現状と課題

4 生成AI（ChatGPT0）の基本的な理解
　　4.1 ChatGPTの特徴
　　4.2 他のツールとの比較
　　4.3 特許調査業務との適正

5 調査における生成AI活用のシーンとポイント
　　5.1 技術観点整理、技術理解
　　　　　5.1.1 ポイント
　　　　　5.1.2 活用事例
　　5.2 特許検索式作成
　　　　　5.2.1 ポイント
　　　　　5.2.2 活用事例
　　5.3 スクリーニング、公報の仕分け
　　　　　5.3.1 ポイント
　　　　　5.3.2 活用事例
　　5.4 特許情報の補充、拡充
　　　　　5.4.1 ポイント
　　　　　5.4.2 活用事例
　　5.5 リスト作成、集計
　　　　　5.5.1 ポイント
　　　　　5.5.2 活用事例
　　5.6 データのチェック
　　　　　5.6.1 ポイント
　　　　　5.6.2 活用事例
　　5.7 翻訳
　　　　　5.7.1 ポイント
　　　　　5.7.2 活用事例
　　5.8 分析
　　　　　5.8.1 ポイント
　　　　　5.8.2 活用事例

6 その他、生成AI活用時のポイントやプロンプト例

7 生成AI活用時の留意点
　　7.1 データ保護、情報セキュリティ
　　7.2 正確性、信頼性
　　7.3 他者の知的財産権
　　7.4 透明性

8 まとめ

講師紹介

【略歴】
1999年 NGB株式会社（旧日本技術貿易株式会社）に入社。
特許部にて外国出願に従事。その後、同社グループ傘下の特許事務所にて国内特許出願を担当。
その後、同社IP総研に異動となり、特許調査及び特許分析業務に従事し、現在に至る。

【専門】
主に自動車及び自動車部品関連の特許調査及び特許分析を専門とする。
産業機械や工作機械などの機械分野案件やプロジェクトにも携わっている。
現在では、大手自動車メーカーからの依頼を中心に特許調査や特許分析業務を担当している。

【本テーマ関連学協会での活動】
1. 知的財産アナリスト（一般財団法人知的財産研究教育財団知的財産教育協会主催・運営）の（特許）、及び（コンテンツ・ビジネスプロフェッショナル）コースを修了。
2. 所属するNGB株式会社のYouTube公式チャンネルにて「生成AI×特許調査」をテーマに動画を配信中。