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2025年3月24日(月)より、クレジットカード決済の手続きに本人認証サービス(3Dセキュア2.0)を導入いたしました。
クレジットカード決済の手続きでは、本人認証サービス(3Dセキュア2.0)に対応しているクレジットカードのみがご利用になれます。

本人認証サービス(3Dセキュア2.0)についての詳細は下記をご覧ください。
https://support.deliveru.jp/faq/docs/309

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2025/06/30(月) 13:00 ON AIR
2025年6月30日開催

AI×知財の最前線:特許出願からデータ分析まで実務で使える生成AI講座

【開催にあたって】 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。 本セミナーでは、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、本セミナーでは、2025年6月時点で最新の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。 【本セミナーの特徴】 ・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
質問OK 初~中級者向け
41,800 (税込)
4時間0分 詳細へ
2025/07/01 00:00 まで
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視聴期間/スケジュール

以下の期間でライブ配信を行ないます。
2025/06/30 13:00 から 2025/06/30 17:00 まで

イベント概要

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

詳細

受講レベル
初~中級者向け
※受講レベルについて
質問方法
チャットで質問できます
配布資料
なし
※資料がある場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。
修了証の発行
なし
※「あり」の場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。
提供方法
Zoom配信

講師のプロフィール

講師名
株式会社知財デザイン代表 川上成年 氏
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