よろず知財戦略コンサルティング 代表　萬 秀憲氏

【講師略歴 】
北海道大学理学部卒業，岡山大学医学部にて博士号取得。花王(株)にて，医薬品開発，医薬部外品，化 粧品などの商品開発研究に従事。1999年より大王製紙(株)にて，家庭紙，衛生用品などの商品開発業務に従事後， 2005年より同社ホーム＆パーソナル事業部知的財産部長，2013年より同社執行役員，2018年同社参与，2020年1月 同社を退職後，同年4月よろず知財戦略コンサルティング代表として企業への知財戦略等のアドバイスを開始。企業へ のコンサルティング業務，企業内セミナーを含む各種セミナーの講師等を実施。

【Live配信】２０２５年９月４日（木）　１０：３０〜１６：３０
【アーカイブ（録画）配信】 ２０２５年９月２日まで受付（視聴期間：９月１６日〜９月２６日まで）

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のみ１名につき４９,５００円〕

〔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〕

【講座の趣旨】
生成AIの飛躍的な進化により、従来のAIでは不可能だった高度な知的作業も実現可能となってきまし た。特許調査の分野でも、年間数千件規模のクリアランス調査に生成AIを導入する企業が現れ、実務への活用が加速 しています。生成AIは調査時間の大幅な短縮に加え、調査の精度や網羅性の向上にも寄与すると報告されており、そ の活用可否が企業の競争力を左右する時代が到来しつつあります。本講演では、生成AIの基礎から最新動向、特許調 査への応用と今後の展望までを俯瞰的に解説します。

【講座内容】
１．生成AI進化の概要とその可能性
　　1.1 生成AIとは？
　　1.2 生成AI進化の概要
　　1.3 生成AIが有効な領域とその可能性

２．技術動向調査への生成AIの活用
　　2.1 生成AI特許情報分析GPT
　　2.2 Deep Researchの活用

３．特許出願前先行技術調査への生成AIの活用
　　3.1 特許検索式作成GPT
　　3.2 生成AI先行技術調査GPT

４．特許クリアランス調査への生成AIの活用
　　4.1 特許クリアランス調査の基礎
　　　　（１）特許クリアランスの概念
　　　　（２）特許クリアランスが必要となる場面
　　　　（３）従来の特許クリアランス調査の課題
　　　　（４）クレームの意義と重要性
　　4.2 生成AIを用いた特許クリアランス調査の手法
　　　　（１）データの収集と整形
　　　　（２）検索クエリ生成と検索
　　　　（３）特許リストのフィルタリングと分類
　　　　（４）クレームチャートの自動生成・サマライズ
　　4.3 実運用におけるワークフロー例
　　　　（１）ワークフローの全体像
　　　　（２）第1段階：特許文献の抽出
　　　　（３）第2段階：侵害可能性評価
　　　　（４）まとめ：2段階比較による全体像
　　4.4 AIモデル選択と運用上のポイント
　　　　（１）AIモデル選択と学習
　　　　（２）実施上のポイントと注意点
　　　　（３）チーム構成・役割分担
　　4.5 生成AI活用におけるリスクと課題
　　　　（１）正確性・信頼性の問題
　　　　（２）プロンプト依存性とバイアス
　　　　（３）法的責任と知財リスク
　　　　（４）データプライバシーとセキュリティ
　　4.6 実際の利用例
　　　　（１）特許検索式作成
　　　　（２）特許検索
　　　　（３）特許検索

５．おわりに

【質疑応答】