知財AIを活用した
効率的な特許調査手法の構築

～知財AIの特性と活用方法～

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

エデュテックソリューションズ 代表　山本隆治 氏

講師紹介

■経歴
1985年　大阪大学大学院 精密工学専攻 修士課程 修了
1985年　大日本スクリーン製造株式会社入社　
　1985～1990年　印刷関連機械の開発担当者として、主に精密駆動ユニットを開発
　1990～1995年　フィルムセッター：フィルム搬送・露光技術を開発
　1995～2000年　平面型プレートセッター：テーブル駆動・プレート搬送を開発
　2000～2008年　デジタル印刷機：インラインスキャナによるインク･水同時制御を開発
　2008～2014年　インクジェット印刷機の開発要素のブラッシュアップを担当
　2014～2020年　全社技術者育成委員会にて機械WGの教育カリキュラムを構築
　　　　　　　　OEM先への技術指導(アメリカ)、コストダウン設計(中国)
2020～2025年　株式会社SCREENキャリアサービス入社 シニアアドバイザー
　　　　　　　GA開発統轄部：要素開発・知財・専門教育を担当、知財AIの活用研究
2025年～　教育・技術・ソリューションの理念のもと、エデュテックソリューションズを設立
　　　　　SCREEN GAと業務委託契約(開発支援、知財支援)
　　　　　知財DXラボ研究会

■専門および得意な分野・研究
・知財AIを活用した効率的な特許調査手法の研究
・知財/教育コンサルティング(機械設計、インクジェット技術、光学機器)
・要素開発の開拓(Web搬送、乾燥効率化、スキャナー技術向上など)

■本テーマ関連学協会での活動
・知財DXラボ研究会(アイピーファイン社主催)
・INFOPRO2023での研究発表(INFESTA)
・IPIフォーラム

日時・会場・受講料

●日時　2025年4月16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

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名51,700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40,700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
知財AI活用研究会での5年間の研究を通じて、知財AIの活用方法次第で重要特許を前方にソートできることが判ってきました。今回のセミナーでは、知財AIの活用方法を説明します。
①出願前特許調査(査読率30％でサーチの80%抽出)
②製品化前特許調査及びSDI(知財AIを2回活用し、査読率100％でありながら調査時間1/2に短縮)
③USEP特許調査(JP特許調査の教師化)
④スピーディな知財スキルアップトレーニング(短時間での正確なABC判定)
汎用的な知財AIで活用できる技術であり、多くのエンジニア及びサーチャーが、限られた時間を有効活用できることを期待します。

■受講後、習得できること
・出願前特許調査の効率的な実施(査読率30％でサーチの80%抽出)
・通常調査/SDI調査の効率的な実施(査読率100％で調査時間を1/2に短縮)
・素早く正確なABC判定(判定者のスキルアップトレーニング)
・JP調査結果からのUSEP特許調査の教師データ作成
・知財AIを活用した効率的な特許調査手法の習得

■受講対象
・特許調査に知財AIを効率的に導入したいと考えている知財担当者
・特許調査を効率的に行いたいと考えている知財管理者
・特許調査を短時間で効率的に行いたいと考えている開発エンジニア
・知財AIを導入したいが、どのように運用するのが良いかを考えている開発マネージャー

■講演中のキーワード
知財AI、ディープラーニング、効率的な特許調査、数学モデル、SDI、外国公報(USEP)

セミナー内容

１．知財AIが調査集合を抽出する仕組みと知財AIの特性(クセ)
　1-1.知財AIが調査集合を抽出する仕組み
　1-2.知財AIの特性①：抽出結果のバラツキ
　1-3.知財AIの特性②：調査集合の数と抽出精度の関係
　1-4.知財AIの特性③：サーチ割合の大小と抽出精度の関係
　1-5.知財AIの特性④：教師データの割合と抽出精度の関係
　1-6.知財AIの特性⑤：教師データにおけるサーチ/ノイズの割合と抽出精度の関係

２．知財AIを活用して特許調査を効率化するための工夫(定率法)
　2-1.特許調査を効率化するための必要要件(集合のどこまで精読すれば良いか？)
　2-2.知財AIを活用した出願前特許調査(査読率30％でサーチの80%抽出)
　2-3.知財AIを活用した通常特許調査(査読率100％で調査時間を1/2に短縮)
　2-4.知財AIを活用したSDI(査読率100％で調査時間を1/2に短縮)

３．知財AIにおける定率法の有効性(モデル法と定率法の比較)
　3-1.調査用の特許調査集合の作成(3Dプリンターの製造方法)
　3-2.数学モデル法による知財AI特許調査結果の分析
　3-3.定率法による知財AI特許調査結果の分析
　3-4.通常調査における数学モデル法と定率法の時間短縮とAUC比較
　3-5.SDIにおける数学モデル法と定率法の時間短縮とAUC比較
　3-6.様々な技術分野における定率法の効率化事例

４．外国公報(USEP)特許調査の効率化(通常調査、SDI)
　4-1.JP調査結果をUSEP特許調査の教師データに反映する方法
　4-2.翻訳ソフト選定についての考察
　4-3.様々な技術分野におけるUSEP特許調査の効率化事例

５．知財AIをより効率化するのための工夫
　5-1.技術用語(IPC,FI,Fターム)の活用方法
　5-2.複数の知財AI結果のランク集計(アンサンブル学習)
　5-3.OpenAIの要約機能の活用事例とその効果

６．知財AIの調査を正しく行うための工夫
　6-1.判定者の判定スキル調査とスキルアップトレーニング
　6-2.公報判定者のスキルアップ①(明細書の読み方)
　6-3.公報判定者のスキルアップ②(特許技術の要約)

７．まとめ

＜終了後、質疑応答＞