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【講演趣旨】
本セミナーでは、知的財産関連業務における知財情報分析の手法について詳細に解説いたします。Pythonを用いてStreamlitアプリをゼロから自作し、実際にデータを活用する方法を学びます。効果的なプロンプトの書き方、データの取得・処理方法、分析結果の視覚化に加え、最新の情報検索技術であるRAG（Retrieval-Augmented
Generation）を活用した分析手法についても詳しく説明します。さらに、ChatGPTに質問しながらアプリを作成する方法も解説します。
【講師からのコメント】
新しい時代の知財業務への道しるべとして、ぜひ本セミナーにご参加ください。
実際のデータを用いた実践的な内容となっており、技術者の皆様にとって知財情報分析のスキルを向上させる絶好の機会です。
皆様のご参加を心よりお待ちしております。
【講演項目】
1. 知財業務の課題と最新動向
1-1. GPT-5の登場による業務の変化
1-2. 非エンジニアがコーディングする時代に
1-3. 企業のローカルLLMへのシフト
2. ChatGPTの基礎
2-1. 効果的なプロンプトの書き方
2-2. GPT-4 Omniを用いた知財情報分析
2-3. OpenAI APIの使い方
2-4. ChatGPTを活用したアプリ開発
3. Pythonによる知財情報分析
3-1. 開発環境としてのPythonとその利点
3-2. データの前処理
3-3. Pythonライブラリを用いたデータ解析手法
3-4. 知財データの特徴と扱い方
4. Streamlitによるアプリ作成
4-1. Streamlitを用いた知財情報分析アプリの作成
4-2. 知財情報分析アプリのコード解説
5. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用
5-1. RAGの概要と利点
5-2. RAGを用いた知財情報検索
5-3. RAGによる知財情報分析アプリと実用例
【質疑応答】
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