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【講座の趣旨】
生成AIの台頭は、特許情報の読解、要約、分類といった実務を劇的に効率化しています。本講演 では、ChatGPTやClaude等の汎用AIに加え、サマリアやTokkyo.aiといった特許特化型ツールの実務への適用
ポイントを具体的に解説します。プロンプトエンジニアリングやRAG、Few-shot等の技術を駆使し、用途探索
やBCGマトリクスによる戦略立案、ビジネスモデルキャンバス（BMC）の可視化を実演します。将来のエー
ジェント型AIへの展望も踏まえ、AIには代替できない「問いを立てる力」や「責任ある意思決定」を軸とし
た、知財実務者の新たな生存戦略を提示します。
【講座内容】
１．生成AIとは？
1.1 生成AI概要
1.2 生成AIを活用する上で注意すべきポイント
1.3 GPTの機能を上位概念化
1.4 生成AIが“できること・できないこと”
1.5 生成AIの開発トレンド
1.6 生成AIの基礎・現状
２．特許調査・分析への生成AI活用の現状
2.1 特許情報分析で活用するツール
2.2 Chat-GPT
2.3 Google NotebookLM
2.4 Perplexity ai
2.5 Gemini
2.6 Tokkyo.ai ChatTokkyo
2.7 特許文書読解支援サービス サマリア
2.8 GPTの機能を上位概念化（再掲）
2.9 特許情報分析のフローについて
2.10 GPTの機能×タスク
2.11 生成AI無料プランの範囲でできること
2.12 現状分析 分類軸の作り方
2.13 特許情報分析への活用例 ～論点・課題の可視化①～
2.14 イーパテント 特許検索式作成GPT
2.15 特許情報分析への活用例 ～論点・課題の可視化 mapify～
2.16 生成AI有料プランの範囲でできること
2.17 現状分析 Chat-GPTを活用した分析
2.18 用途探索 ChatTokkyoを活用
2.19 サマリアの一括処理ツールと分類支援
３．プロンプトエンジニアリング
3.1 プロンプトエンジニアリングとは？
3.2 LLMのプロンプトエンジニアリングを参考に
3.3 データ分析の視点からプロンプトエンジニアリング
４．生成AIを活用したアイデア創出
4.1 アイデア創出・仮説構築
4.2 生成 AI を用いた多空間デザインモデルの構築と
アイデア創出プロセスの効率化
4.3 自社技術を活用したテーマ創出フロー
５．生成AI技術×特許情報分析の将来展望
5.1 マルチモーダル化
5.2 長文処理のさらなる向上
5.3 エージェント型AI
5.4 パーソナライズLLM
６．特許調査・分析における生成AI活用判断
6.1 生成AI導入のプロセスと事例
6.2 特許調査・分析における生成AI活用判断
【質疑応答】
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