生成AIを活用した発明の創出･発掘とその進め方
―特許データを起点としたアイデア発想から発明提案書・特許性検証まで
人とAIが協働するワークフロー・デザイン―

(株)知財デザイン　代表取締役／弁理士　川上 成年 氏

【Live配信】２０２６年１２月３日（木）　１３：００〜１７：００
【アーカイブ（録画）配信】 ２０２６年１２月１４日まで受付（視聴期間：１２月１４日〜１２月２３日まで）
※Live配信とアーカイブ配信は別講座となります。お申し込みの際は、どちらか一方をお選びください。

1名につき ４９,５００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 ４４,０００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〕

【講演趣旨】
生成AIにより、数百件の特許を読み解き、発明や事業のアイデアを導く作業を、人が検証できる形で進められるようになった。
本講座では、特許データ分析による機会領域の発見、多空間デザインモデルに基づく課題設定とアイデア創出、進歩性を意識したブラッシュアップと用途展開、埋もれた発明の発掘、発明提案書の作成、新規性・進歩性の事前検証までを、実際のプロンプトと出力例で解説する。AIに判断を丸投げせず、人とAIの役割分担を設計して使いこなす進め方を示す。


【講演項目】
1.導入と基本
　1-1.なぜ今、発明の創出・発掘に生成AIなのか
　　　　　　　　　　　　　―知財実務の変化と、生成AIがもたらした3つの革新
　1-2.生成AIを実務で使うための基本作法
　　　　　　　　　　　　　 ―1プロンプト1タスク、入出力設計、秘密情報の取り扱い
　1-3.人とAIが協働するワークフロー・デザイン
　　　　　　　　　　　　　 ―工程の細分化、AIとの壁打ち、Human-in-the-Loop

2.発明創出の土台をつくる：特許データから課題と機会を見つける
　2-1.特許データの取得・構造化と課題×解決手段マップ
　　　　　　　　　　　　　―検索式、名寄せ、課題・解決手段分類、注目領域と空白領域の読み方
　2-2.分析結果から事業アイデア・発明テーマを導く
　　　　　　　　　　　　　 ―顧客起点への転換、事業コンセプトと知財戦略

3.発明の創出：アイデア発想・展開・ブラッシュアップ
　3-1.多空間デザインモデルによるアイデア発想の考え方
　　　　　　　　　　　　　―課題空間と解決手段空間、ニーズ／シーズドリブン、異分野特許の二層構造
　3-2.課題設定プロセス
　　　　　　　　　　　　　 ―ユーザー要求を評価軸に分解し、特許データの根拠付きで技術課題を確定する
　3-3.アイデア創出プロセス
　　　　　　　　　　　　　 ―特許の解決手段を部品として組み合わせ、10案→3案→1案へ収束させる
　3-4.進歩性を高めるアイデアのブラッシュアップ
　　　　　　　　　　　　　 ―5つのガードレール（隔たり・阻害要因・同時成立・差分比較・必須構成）
　3-5.用途展開とポートフォリオ展開
　　　　　　　　　　　　　 ―コア発明の具体化、周辺防衛・用途応用展開、5軸評価による優先度づけ

4.埋もれている発明の発掘
　4-1.研究開発資料からの発明候補の抽出と一次評価、発明者ヒアリングの支援

5.発明提案書と特許性の検証
　5-1.発明提案書の作成支援
　　　　　　　　　　　　　 ―請求項案を含む発明提案書の生成と人が確認すべきポイント
　5-2.新規性・進歩性の事前検証
　　　　　　　　　　　　　―特許検索用MCPサーバーの活用紹介、審査官役AIによる拒絶理由の構築と弁理士役AIによる反論

6.まとめ
　6-1.生成AI利用時の注意点とこれからの知財担当者に求められる力
　　　　　　　　　　　　　―ハルシネーション対策、法的判断は人が担う、業務をデザインする力・問いを立てる力・検証する力

【質疑応答】