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【講演趣旨】
本セミナーでは、知財担当者および発明者を対象に、特許庁からの拒絶理由通知への対応業務において、生成AIを効果的に活用する方法を実践的な視点から解説します。生成AIの基礎から、拒絶理由通知分析、対応策の立案、応答書類の作成支援などのスキルを習得できます。さらに、特許調査など、知財実務における幅広い応用例を、具体的な活用方法と注意点を含めてご紹介しますので、生成AIを実務に導入し、業務効率化、品質向上を目指すための知識とスキルを習得できます。
【講演項目】
1. 生成AIの基礎
1-1. 生成AIとは？
1-2. 生成AIの進化と最新動向
1-3. 生成AIの種類と特徴
1-4. 生成AIの仕組みの理解
2. 拒絶理由通知の基礎
2-1. 拒絶理由通知とは何か
2-2. 主な拒絶理由の種類と判断基準
2-3. 拒絶理由通知への対応と戦略
2-4. 出願段階での準備と拒絶理由予防
2-5. 拒絶理由通知の活用と今後の展望
3. 生成AI活用上の注意点
3-1. セキュリティ・秘密情報の取り扱い
3-2. 法的リスク・コンプライアンス
3-3. 精度と限界の理解とハルシネーション対策
3-4. 組織的観点からの運用ガイドライン
3-5. 今後の展望とリスクとイノベーションのバランス
4. 拒絶理由通知書分析への活用
4-1. 生成AIによる拒絶理由通知書分析の全体像
4-2. 拒絶理由の抽出と要約におけるAI活用
4-3. 審査官の認定・判断のチェック支援
4-4. 対応方針の整理とアイデア出し
4-5. 運用上の注意点とリスク管理
4-6. 今後の展望と応用可能性
5. 拒絶理由通知対応作成支援
5-1. 意見書・補正書作成の基本手順と生成AIの活用
5-2. 手続補正書案の作成支援
5-3. 効果的な反論案の作成方法
5-4. ドラフト作成の効率化と品質向上
5-5. 今後の展望と応用可能性
6. ドラフト作成後にチェックすべきポイント
6-1. 法的観点でのチェック
6-2. 技術的観点でのチェック
6-3. 文章表現・論理構成のチェック
6-4. AI特有のリスクとその対策
6-5. チェックリストと運用体制の確立
7. 新規性／進歩性の判断
7-1. 新規性／進歩性判断の基本
7-2. 生成AIを用いた新規性判断の支援
7-3. 生成AIを用いた進歩性判断の支援
7-4. 生成AIの推論活用とチェーン・オブ・ソート
7-5. 注意点とリスク管理
7-6. 今後の展望
8. 特許調査、分析など知財業務への活用
8-1. 特許調査への活用
8-2. ポートフォリオ分析・マッピング
8-3. 外国出願時の翻訳支援
8-4. 今後の展望と組織的な活用
【質疑応答】
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