……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★既存のツールやチャットAIを「安全かつ高精度」に使いこなすための基礎講座！
プロンプト設計の基本・コツやツール徹底活用のためのワークフロー、
RAG・Difyによる知財DX構築展開まで、効果的な実務展開の要点を解説！
★ハルシネーション回避や運用ルールについても言及、
リスクを恐れず生成AIを正しく安全に使いこなす運用・管理方法とは。
講師
アジア特許情報研究会 知財情報解析グループ グループリーダー
ソフィア・リサーチラボ 代表 安藤 俊幸 氏
＊ご略歴：
1985年 花王（株）入社、情報事業関連の研究開発に従事。
2000年頃から知財関係。
2011年 アジア特許情報研究会所属。
2025年 ソフィア・リサーチラボ設立。
＊ご専門および得意な分野・研究：
知財情報解析、テキストマイニング、機械学習、AI
＊本テーマ関連のご活動：
2015年よりJapio YEAR BOOKに毎年寄稿
情報科学技術協会(INFOSTA)、人工知能学会、データサイエンティスト協会 各会員
＜その他関連商品＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年5月21日(木) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600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39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100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45,100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）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・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いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・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。）
●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）
＊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。
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オンライン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。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
2026年、生成AIは知財実務に不可欠なインフラとなりましたが、その一方で「使いこなせている層」と「リスクを恐れて足踏みする層」の格差が広がっています。
本セミナー（基礎・入門編）のねらいは、生成AIの原理を正しく理解し、既存の特許ツール（無料／有料）やチャットAIを「安全かつ高精度」に使いこなすための土台を築くことにあります。知財実務特有のプロンプト設計や、AIの回答を検証するプロセスを体系的に学ぶことで、ハルシネーション（虚偽回答）等のリスクを適切に管理しながら、日常業務の圧倒的な効率化を実現します。「AIに何ができるか」を知る段階から、「AIをどう指示し、どう実務に組み込むか」を判断できるスキルの習得を目指します。
また、リスク対策の観点から、企業ポリシーの策定や運用ルールについても言及します。
さらに締めくくりとして、汎用AIの限界（自社情報の欠如）を突破するための「Dify」や「RAG」といった次世代技術の入り口を提示します。
○受講対象：
生成AI活用をこれから本格化させたい実務者、研究員。全般的な効率化を求める方。
○受講後、習得できること：
・修得目標（ゴール）
2026年最新のAI環境の把握
2026年時点での主要LLMの特性と、知財庁の動向、法的リスクを正しく理解し、実務への適用範囲を判断できるようになります。
・知財特化型プロンプトスキルの習得
クレーム解釈、発明の要約、構成要件の抽出など、知財実務に最適化された指示（プロンプト）を自ら作成・調整できるようになります。
・特許ツールの効率的な使いこなし
最新のAI搭載型特許調査ツールの機能をフル活用し、先行技術調査やスクリーニングの工数を劇的に削減するワークフローを習得できます。
・ハルシネーション（虚偽回答）の制御と検証
AI特有の「もっともらしい嘘」を回避・検知し、回答の根拠を効率的に裏取りするための「検証プロセス」が身につきます。
・自社専用ツール構築への準備
「チャット形式」の限界を知り、より高度なRAGやDifyを用いた「自社専用AI環境」を構築するために必要な基礎知識（データ整理の考え方等）が整います。
セミナー内容
【第一部】2026年のAI革命と知財業務へのインパクト
1. 2026年の技術到達点
：テキスト・画像・数式をシームレスに扱うマルチモーダルAIの現状。
2. 特許調査プロセスの劇的変化
：キーワード検索から「意味・文脈検索」への完全移行。
3. 知財部員・研究員に求められる新スキル
：AIを指示し、結果を検証する「AIディレクション力」。
4. グローバルな法的動向
：日米欧知財庁のAI活用ガイドラインと、AI生成物の権利化の最新事例。
5. 導入の第一歩
：まずは何から着手すべきか？スモールスタートの成功モデル。
【第二部】生成AIの仕組みと知財実務での正しい向き合い方
1. LLM（大規模言語モデル）の原理
：なぜAIは特許のような複雑な文章を「理解」できるのか。
2. 知財特化型AI vs 汎用AI
：それぞれの得意・不得意と、業務に応じた使い分けのコツ。
3. 図面解釈の基礎
：マルチモーダル機能を活用した、図面からの構成要素抽出の可能性。
4. データセキュリティの鉄則
：入力データが学習に使われないための設定と、企業ポリシーの策定。
5. RAG（外部データ連携）が必要になる理由とその概念の理解
【第三部】特許AIツールの徹底活用と標準的な活用ワークフロー
1. 主要特許ツールの最新機能紹介
：先行技術調査、無効資料調査におけるAIアシスト機能。
2. AIによる自動スクリーニング
：数千件の公報を瞬時にランク付けする実務フローの構築。
3. 要約・対比の自動化
：発明提案書と先行文献の差異をAIに抽出させ、分析時間を短縮する手法。
4. 特許マップ・可視化の現在
：AIが提案する分析軸を用いた、説得力のあるレポート作成。
5. ツール選定のチェックリスト
：自社の業務内容に合ったツールを選ぶための評価基準。
【第四部】明日から使える！知財専用プロンプト設計の基本
1. プロンプト設計の黄金律
：知財実務で必須となる「役割・背景・タスク・制約」の指定法。
2. クレーム解釈のプロンプト
：複雑な多項式クレームを分かりやすく分解・解説させるテクニック。
3. 構成要件の抽出演習
：公報から特定の技術的特徴を漏れなく抽出させるための指示の出し方。
4. 「問い」の繰り返し（Iterative Prompting）
：一度で正解を出そうとせず、対話を通じて精度を高めるコツ。
5. 雛形（テンプレート）の活用
：拒絶理由通知の検討、発明のブラッシュアップに使える標準テンプレート。
【第五部】精度評価の考え方とリスク管理
1. ハルシネーション（虚偽回答）の正体
：なぜAIはもっともらしい嘘をつくのか、その回避策。
2. 「根拠」の徹底検証法
：AIが提示した公報番号や引用箇所を人間が効率的にダブルチェックする手順。
3. AIの回答精度を測る「物差し」
：定性的な評価から、定量的な精度管理へ。
4. 利用規約と法的リスク
：著作権侵害や秘密保持契約（NDA）違反を防ぐための運用ルール。
5. RAGやエージェント化で解決できる「一歩先の課題」の提示
【第六部】独自ツールの構築：Dify・RAG・エージェント（基礎・入門）
1. 「チャットAI」から「自社専用アプリ」へ
：なぜ汎用ツールだけでは不十分なのか。
2. RAG（検索拡張生成）の基礎概念
：社内秘の技術資産をAIに「参照」させる仕組みの理解。
3. Difyで変わる知財DX
：ノーコードで「専門調査エージェント」を作成できる可能性の提示。
4. 自社データ連携のメリット
：過去の調査報告書や自社出願の「暗黙知」をAIの知識に変える。
5. 自社専用ツール構築のためのデータ準備とロードマップ
＜質疑応答＞
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セミナーコード：AD2605M3
