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弁理士法人磯野国際特許商標事務所 弁理士 綾木 健一郎 氏
明細書を規則ベースで検査する「明細書Lint」、特許庁に提出する各種書類の書誌事項をチェックする「書誌事項Lint」を作成し、特許事務所でのチェック業務の効率化を図っています。更にフリーソフトとして親指シフト配列エミュレータ「紅皿」を作成しています。
【専門】
電気工学、ソフトウェア
【資格】
・弁理士
・第１種情報処理技術者
・電気通信主任技術者
【記事】
情報の科学と技術、２０１１年６１巻第１号、
「請求項の記載限定度合を示す格成分数の自動抽出方法の提案」
日本知財学会会誌、２０１２年、
「LED 照明の特許における技術的範囲の広さの定量分析」
パテント、２０１４年１月号、
「明細書における符号の考察と符号の自動検出ソフトウェアの評価」
パテント、２０１５年１１月号、「外国出願対応可能な特許図面様式」
知財管理、２０２４年１月号、「知っておきたい特許情報取得API」
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学生：
55,000円
（本体価格：50,000円）
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こちらは8/21実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。
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企業の知財部門ご担当者、研究開発部門で特許創出に関わる方、弁理士や特許事務所員の方を対象とします。レベルは、生成AIの基礎から実務への応用までを網羅するため、AI活用については初級〜中級レベルを想定しています。自社の知財業務（調査、発明発掘、明細書作成）を生成AIで効率化・高度化したい、または情報漏洩リスクを正しく理解し、安全にAIを活用したいとお考えの方に最適です。
生成AIに関する高度な専門知識やプログラミングスキルは不要ですが、特許制度、請求項、国際特許分類（IPC）、先行技術といった知的財産に関する基本的な実務知識を有していることを前提とします。また、ExcelやGoogleスプレッドシートの基本的な操作経験があることで、第1章や第2章で解説されるAI関数によるスクリーニング等の実践的な内容をよりスムーズに理解いただけます。
各種生成AIの特性比較と、情報漏洩やハルシネーションを防ぐリスク管理・検証手法を習得できます。さらに、効果的なプロンプト設計やAI関数を用いた「技術動向調査の効率化」「SCAMPER法を活用した発明発掘と評価」、そして「発明提案書からの明細書ドラフト・請求項・図面の生成とレビュー手順」まで、知財実務を一気通貫で加速させる実践的なノウハウが身につきます。
生成AIは、知財実務における技術動向調査、発明発掘、明細書作成までを一気通貫で効率化し、検討のスピードを飛躍的に高めることができます。一方で、契約プランの違いによる利用範囲、学習への利用可否、入力情報の取り扱いを誤ると、情報漏えい等の重大なリスクにもつながります。
本セミナーでは、各生成AIの特徴と使い分け、効果的なプロンプト設計、カスタムGPT／Gemsの活用、ExcelのCopilot関数やGoogleスプレッドシートAI関数までを含め、知財業務に直結する実践手順を体系化します。さらに仮想事例を通じた実践的な解説により、技術動向調査による空白領域の可視化から、その領域を埋める発明の発掘・スクリーニング、そして発明提案書から請求項・図面を含む明細書ドラフトを生成するまでの一連の流れを具体的に習得していただきます。
第１章 生成AIの基礎と知財業務におけるリスク管理
1-1 生成AIの基礎知識（知識カットオフ、トークン、コンテキストウィンドウ、
ハルシネーション）
1-2 知財実務で利用する主要な生成AIの特徴（ChatGPT、Copilot、Claude、Gemini）
1-3 ChatGPT等の契約プランと機密情報の保護（オプトアウト、企業向けプランの留意点）
1-4 生成AI利用における主要なリスクと対応策
1-5 知財業務において生成AIに向く作業・向かない作業
1-6 ハルシネーションが生じやすい典型場面と回避策
1-7 生成AIの回答を検証するためのチェックリスト
1-8 カスタムGPTおよびGemの活用
1-9 Excel Copilot関数とGoogleスプレッドシートAI関数
第２章 技術動向調査の効率化
2-1 技術動向調査（IPランドスケープ）の手順
2-2 調査対象と分析軸の設定
2-3 自然文や実施形態からの国際特許分類（IPC）の推定
2-4 検索式作成のための類義語・上位概念の調査
2-5 検索式を改善する際の観点（漏れ防止・ノイズ低減）
2-6 AI関数を用いた文献スクリーニング
2-7 AIスクリーニング結果の再確認方法
2-8 分析軸（目的×解決手段）の付与
2-9 バブルチャートによる技術動向の可視化
2-10 技術動向調査の結果の活用例
第３章 生成AIを活用した発明発掘
3-1 SCAMPER法の基礎と知財的解釈
3-2 SCAMPER法を活用するためのAIプロンプト設計
3-3 AIによる多角的な発明アイデアの提案（小型化の事例等）
3-4 提案アイデアの技術的深掘り（イオニックウィンド、誘電体バリア放電）
3-5 発明アイデアの評価基準（実現性、効果、進歩性、回避困難性）
3-6 他社特許を踏まえた発明の差別化観点
3-7 提案アイデアのスクリーニングと絞り込み
第４章 明細書作成支援
4-1 発明提案書（原稿）から明細書ドラフトへの変換
4-2 明細書ドラフトに含まれやすい不備のチェックポイント
4-3 請求項（クレーム）の生成
4-4 クレームに入れる要素と明細書本文にとどめる要素
4-5 先行技術調査による進歩性検証
4-6 引例との差異を明確にするための請求項の補正と理由付け
4-7 引例との差異を文章化する際の注意点
4-8 従属請求項および方法クレームのバリエーション生成
4-9 生成AI出力を人手で仕上げるレビュー手順
4-10 Mermaid記法を用いたブロック図・フローチャートの自動生成
（各項目は適宜修正する場合があります）
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