AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント【アーカイブ配信】

１．はじめに ～特許調査とAIの基礎知識～
　　1.1　開会のご挨拶と本日の講演主旨
　　1.2　本日のアジェンダと到達目標の共有
　　1.3　【AIの基礎知識】
　　　　（１）AI（人工知能）とは何か？ - 分かりやすい定義
　　　　（２）私たちの身の回りにあるAI活用事例
　　　　（３）AIが得意とすること、苦手とすること
　　1.4　【生成AIの基礎知識】
　　　　（１）生成AIとは何か？ - 従来のAIとの違い
　　　　（２）生成AIができること（文章作成、要約、アイデア出し等）
　　　　（３）代表的な生成AIサービスと簡単な利用上の注意点
　　1.5　【特許調査の基礎知識】
　　　　（１）特許調査の定義とその重要性
　　　　（２）主な特許調査の種類
　　　　　　（先行技術調査、無効資料調査、侵害予防調査、技術動向調査）
　　　　（３）従来の特許調査手法とその限界・課題点
　　1.6 なぜ今、特許調査に「AI」が活用されるのか？
　　　　（１）増え続ける特許情報（ビッグデータ化）への対応
　　　　（２）調査業務の効率化と質の向上に対する強いニーズ
　　　　（３）AI技術（特に自然言語処理）の目覚ましい進化
２．AI特許調査ツールの概要と可能性
　　2.1　AI特許調査ツールとは？ - 従来型検索ツールとの比較
　　2.2　AI特許調査ツールが実現する主な機能
　　　　（１）セマンティック検索（意味・概念に基づく検索）
　　　　（２）AIによる特許文献の自動分類・クラスタリング
　　　　（３）AIによる類似特許文献の高度なスクリーニングとスコアリング
　　　　（４）調査結果のAIによる分析・可視化（技術マップ、パテントマップ等）
　　　　（５）生成AIを活用した機能（発明の要約生成、質疑応答による情報抽出等）
　　2.3　AI特許調査ツール導入のメリット
　　　　（１）調査時間の大幅な短縮とコスト削減効果
　　　　（２）調査の網羅性向上とノイズ低減による質の向上
　　　　（３）調査スキルへの依存度軽減と業務の標準化
　　　　（４）新たな視点や気づきの発見支援
　　2.4　AI特許調査ツールの限界と利用上の注意点
　　　　（５）AIの判断は万能ではない（過信は禁物）
　　　　（６）最終的な判断は人間が行うことの重要性
３．AI特許調査ツールの選定基準
　　3.1　選定に着手する前の準備
　　　　（１）自社・自組織の特許調査ニーズと課題の明確化
　　　　（２）導入目的（何を解決・達成したいか）の設定
　　3.2　選定ポイント①：調査性能と精度
　　　　（１）対応データベース
　　　　（２）AI検索エンジンの品質と技術的背景
　　　　（３）評価指標の確認ポイント
　　3.3　選定ポイント②：機能の充実度と専門性
　　　　（１）必要な調査目的に合致するAI機能の有無
　　　　（２）分析機能、可視化機能、レポート作成支援機能の充実度
　　　　（３）生成AI搭載機能の実用性と信頼性
　　3.4　選定ポイント③：操作性（UI/UX）と学習コスト
　　　　（１）インターフェースの直感性、分かりやすさ
　　　　（２）操作習熟に要する時間、マニュアル・サポートの質
　　3.5　選定ポイント④：サポート体制とベンダーの信頼性
　　　　（１）導入支援、トレーニングプログラムの有無と内容
　　　　（２）問い合わせ対応の迅速性・的確性
　　　　（３）ベンダーの実績、継続的な開発力、将来性
　　3.6　選定ポイント⑤：セキュリティと情報管理
　　　　（１）機密情報の取り扱いポリシー
　　　　（２）検索クエリや入力情報がAIの学習データとして利用されるか否か
　　3.7　選定ポイント⑥：コストパフォーマンス
　　　　（１）料金体系
　　　　（２）費用対効果（ROI）の試算と比較
　　3.8　効果的な比較検討の進め方
　　　　（１）情報収集と候補の絞り込み
　　　　（２）デモンストレーションの依頼と比較
　　　　（３）トライアル利用による実践的な評価と比較検証
４．AI特許調査ツールの導入と運用のポイント
　　4.1　導入計画の策定
　　　　（１）明確な導入目的の再確認とKPIの設定
　　　　（２）導入スケジュール、体制、予算の確保
　　4.2　社内（組織内）の合意形成とコミュニケーション
　　　　（１）経営層・関連部門への説明と理解促進
　　　　（２）期待される効果と限界、リスクの事前共有
　　4.3　ツール提供ベンダーとの連携と試験導入（PoC）
　　　　（１）契約内容の精査、要件定義
　　　　（２）一部門・特定プロジェクトでの試験導入と効果検証
　　4.4　本格導入と組織内への展開時の留意点
　　4.5　【運用のポイント①】利用者トレーニングとスキルアップ支援
　　　　（１）ツールの基本操作と応用的な使い方
　　　　（２）AIの特性を理解した上での活用法
　　　　（３）プロンプトエンジニアリングの基礎
　　4.6　【運用のポイント②】運用ルールとガイドラインの策定・周知
　　　　（１）利用範囲、アカウント管理、権限設定
　　　　（２）機密情報の取り扱い、情報セキュリティに関するルール
　　　　（３）生成AI利用時の倫理的・法的注意事項の共有
　　4.7　【運用のポイント③】AIと人間の最適な協調体制の構築
　　　　（１）AIはあくまで「強力なアシスタント」という位置づけ
　　　　（２）AIの出力結果の検証と最終判断は人間が責任を持つ
　　4.8　【運用のポイント④】継続的な効果測定と業務プロセスの改善
　　　　（１）KPIモニタリングと定期的なレビューの実施
　　　　（２）利用者からのフィードバック収集と改善活動への反映
　　4.9　【運用のポイント⑤】最新技術動向のキャッチアップと知識のアップデート
　　　　（１）AI技術やツールの進化に合わせた運用方法の見直し
　　　　（２）社内勉強会や情報交換の場の設定
５．AI特許調査ツールの将来展望とまとめ
　　5.1　AI技術の進化がもたらす特許情報活用の近未来
　　　　（１）より高度な意味理解に基づく分析・予測機能の実現
　　　　（２）異分野技術の関連性発見や発明創出支援への展開
　　　　（３）知財戦略立案におけるAIの役割拡大
　　5.2　これからの特許専門家・調査担当者に求められるスキル
　　5.3　本日のまとめ ～AI特許調査ツールを使いこなし、知財戦略を強化するために～

付録－AI特許調査ツール動向まとめ