講 師

株式会社知財デザイン　代表　川上 成年 氏

講 師 略 歴

・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ローコスト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。

【学歴】
1994年：東京工業大学大学院 理工学研究科 生産機械工学専攻 修了
2011年：東京農工大学大学院 技術経営研究科 技術リスクマネジメント専攻 修了

【職歴・資格】
1994年～2000年：日本電気株式会社にて生産機械開発業務に従事
2003年：弁理士試験合格、弁理士業務開始　　2011年：株式会社知財デザインを設立
2013年：特定侵害訴訟代理業務付記試験合格、付記登録完了。
その他：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)

プログラム

開催主旨

知財業務の現場が大きく変わろうとしています。ChatGPT、Claude、Geminiといった最新の生成AI技術の登場により、特許出願や先行技術調査、データ分析の効率が劇的に向上する可能性が生まれています。しかし、これらのツールを効果的に活用するためには、適切な知識とスキルが不可欠です。

本研修では、無料・低コストで利用できる最新AIツールを使用し、特許明細書作成から特許データの自動分析まで、知財実務ですぐに活かせる具体的な活用方法を、実践的なデモンストレーションを交えながら基礎から解説します。なお、最新のLLMを使用しますので、下記プログラムで使用するLLMを最新のものに変更する場合があります。

【本研修の特徴】
・無料／低コストで利用できる最新のAIツール（ChatGPT、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro）を実際に操作しながら解説。
・特許出願実務の各フェーズにおける具体的な活用シーンとテクニックを詳細に解説。
・GoogleスプレッドシートやPythonとLLMとの連携など、実務で即戦力となる技術的スキルも習得。

プログラム

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（LLM）の概要
　　・大規模言語モデルの基本概念（GPTやClaudeなどの仕組み）
　　・LLMの最新トレンド：OpenAIやGeminiなど主要モデルのアップデート
　　・主要ツール紹介(ChatGPT、Claude、NotebookLMの特徴と活用シーン)
　2．知財業務における生成AIの具体的活用シーン
　　・特許明細書・意見書・補正書の作成補助（効率的な文章生成）
　　・特許データの処理（自動分類、要約生成、特許マップの作成、トレンド解析）
　3. 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
　　・GPT4o-mini のAPI使用について
　　・GoogleスプレッドシートとLLMとの連携スキル
　　・Pythonの基本知識（LLM APIとの連携プログラム）

Ⅱ．生成AIを活用した特許出願実務
　1. 特許出願実務の流れ×生成AIの役割
　　・全体フロー（発明提案書作成→先行技術調査→明細書作成→中間処理）を可視化
　　・各段階でのAIアシストポイント（時間削減の具体例）
　2. 先行技術調査の効率化
　　・特許検索式の最適化＆キーワード発掘（Claude 3.7 Sonnetの活用）
　　・Googleスプレッドシートを使った先行技術文献スクリーニング
　　・NotebookLMでの文献分析（要約・論点整理・対比表作成）
　3. 発明提案書・特許明細書・請求項・図面のドラフト作成
　　・Claude 3.7 Sonnetを用いた発明提案書ドラフトの作成
　　・ChatGPT with canvasを用いた明細書ドラフトの効率アップ
　　・OpenAI o1を用いた請求項（クレーム）作成のサポート
　　・Claude 3.7 Sonnetを用いたブロック図やフローチャートの作成
　　・(LLMの能力比較のため、Gemini 2.5 Proも使用する場合があります。）
　4. 中間処理の省力化
　　・Claude 3.7 Sonnetを用いた拒絶理由の分析サポート
　　・OpenAI o1を用いた意見書・補正案の作成サポート
　　・(LLMの能力比較のため、Gemini 2.5 Proも使用する場合があります。）

Ⅲ．生成AIを活用した特許データ分析
　1. ChatGPT4oによる特許データ分析の基礎
　　・プロンプト設計のポイントとチャット形式のメリット
　　・インタラクティブ・テーブルでの特許データの処理
　　・インタラクティブ・チャートでの特許マップの生成
　　・ChatGPT4oによる新製品コンセプト発想の事例
　2.大量特許データの自動処理テクニック
　　・GPT4o-mini APIを使ったスプレッドシート自動化（特許データの分類・要約）
　　・PythonによるGPTや GeminiのAPI連携テクニック
　　・大量データに対する連続処理（要約・分類・特許マップ出力）

Ⅳ．Q&Aセッションとまとめ

プログラムについてのご相談、ご質問等は以下担当までご連絡ください。

（一社）企業研究会　池田（いけだ）
TEL　080-1393-5595
mail s-ikeda@bri.or.jp