生成AI 特許ポートフォリオ 活用   
『自然言語処理の導入と活用事例』
『実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法』
 
<セミナー No.501515>
【Live配信】

★ネックとなっていた膨大なデータ処理を解消!!
   特許文献の要約生成、競合ポートフォリオ分析、特許分類を迅速かつ正確に行う方法とは!
★どのように生成AIを活用し、未開拓領域や競合他社の弱点を見つけ出すか!!

  特許分析における生成AI/ChatGPT活用と
競合他社の弱みの見つけ方

■ 講師

アジア特許情報研究会 知財情報解析グループリーダー 安藤 俊幸 氏(元 花王(株) 知的財産部)

■ 開催要領
日 時

2025年1月29日(水) 10:30〜16:30

会 場 Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
Live配信セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。
聴講料

1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい。

■ プログラム

 

【講演趣旨】
本講演では、生成AI、特にChatGPTを活用した特許分析の効率化と競合他社の弱点発見手法について解説します。従来の特許分析では膨大なデータ処理が課題でしたが、生成AIを活用することで、要約生成や分類、競合ポートフォリオ分析が迅速かつ正確に行えます。また、競合の技術的なギャップや未開拓領域を発見する具体的な手法を事例とともに紹介し、知的財産戦略への応用を提案します。知財業務の新たな可能性を切り拓く生成AIの活用法をぜひ体感してください。


【講演項目】
1.はじめに
 1-1.講師自己紹介
 1-2.アジア特許情報研究会紹介

2.特許分析の現状と課題
 2-1.特許分析の重要性
 2-2.新規参入市場の理解
 2-3.競合他社の動向把握
 2-4.自社の技術戦略策定
 2-5.現在の特許分析の課題
 2-6.膨大なデータ量による作業負荷
 2-7.分析の偏りや見落とし
 2-8.リソースや専門知識の限界

3.生成AIとChatGPTの基礎知識
 3-1.生成AIの概要(ChatGPT4o、Google Gemini、Claude3)
 3-2.生成AIの仕組みと特長(自然言語処理、データ生成能力)
 3-3.ChatGPTの特徴と強み(多言語対応、リアルタイム回答)
 3-4.特許分析における生成AIの活用可能性
 3-5.データ検索・分類
 3-6.内容の要約
 3-7.パターン分析

4.ChatGPTを使った特許分析の実践
 4-1.基本的な活用方法
 4-2.特許文献の要約生成
 4-3.重要キーワードの抽出
 4-4.競合特許ポートフォリオの分類
 4-5.ChatGPTを使って特許分類を効率化するデモ
 4-6.キーワード検索と関連特許の発見
 4-7.競合企業の特許分析を行う簡単なケーススタディ
 4-8.メリットと限界
 4-9.人間の判断との補完的関係
 4-10.データの機密性とプライバシー管理

5.競合他社の弱みを見つける方法
 5-1.競合の特許ポートフォリオ分析
 5-2.強み・弱みの抽出
 5-3.未開拓分野や技術的なギャップを見つける手法
 5-4.生成AIを使った弱点発見の具体例
 5-5.不足している技術領域を探す
 5-6.特許申請時期や地域の偏りを分析

6.知的財産戦略における活用術
 6-1.戦略的意思決定への応用
 6-2.競合優位性を活かした事業戦略の提案
 6-3.生成AIを活用した知財業務の今後の展望
 6-4.定型業務の効率化
 6-5.創造的な知財活動の支援

【質疑応答】

 

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