生成AI・機械学習を活用した 特許(技術)調査・分析と技術マーケティングへの応用 【 2日間セミナー 】
AIパテントマップ
競合動向を可視化する最先端手法
ホワイトスペース探索
市場の空白領域を発見
新規事業開発
技術の新たな応用先を発見
高速・高精度化
調査・分析業務を劇的に効率化
開催概要
開催日時
1日目【基礎編】
2026年1月22日(木) 10:30~16:30
2日目【実践テクニック・応用編】
2026年1月29日(木) 10:30~16:30
受講料(税込)
2日間通し受講: 99,000円
E-Mail案内登録価格: 94,050円
2名同時申込で1名分無料!
単日受講: 55,000円
受講形式
ZoomによるLive配信
アーカイブ視聴可
(1日目:1/23-2/5, 2日目:1/30-2/13)
講師紹介
坂巻 佳壽美 氏
元花王(株) 知的財産部 技術情報戦略G
ソフィア・リサーチラボ 代表
専門分野
主な経歴・受賞
- 2025年 ソフィア・リサーチラボ起業
- 2024年 花王定年退職、AI技術情報アドバイザーとして活動
- 2020年 特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞
- 2011年より アジア特許情報研究会所属
- 2009年 知的財産部配属
- 1999年 研究所の特許調査担当(新規プロジェクト)
- 1985年 現花王株式会社入社、研究開発に従事
- 第49回「情報科学技術協会賞」研究発表賞受賞
セミナー概要
競合動向を可視化する「AIパテントマップ」
特許調査・分析を高速化・高精度化する実践テクニックを紹介。さらに、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域(ホワイトスペース)」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法も深掘りします。
1日目【基礎編】の特徴
代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念・仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理します。生成AI／機械学習と特許調査や技術マーケティングとの関係を体系的に押さえておきたい、という方にもおすすめです。
2日目【実践テクニック・応用編】の特徴
特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。研究、知財、マーケティング、新規事業の各担当者がAIを「共通言語」とし、部門の壁を越えて「技術的優位性」を「事業成果」に繋げるための、明日から使えるAI活用法を学びます。
こんな方におすすめ
研究者・エンジニア・知的財産部門の担当者・マネジャー
技術マーケティング・新規事業開発・企画担当者
生成AI／機械学習の概要は聞いたことがあるが、特許調査や技術マーケティングとの関係を体系的に押さえておきたい方
1日目プログラム【基礎編】
2026年1月22日(木) 10:30~16:30
1はじめに
- 講師自己紹介
- アジア特許情報研究会紹介
2特許調査と検索の基礎
- 特許文献の基本構成：請求項・明細書・図面・書誌
- 主な調査タスク：新規性／FTO／無効資料／動向調査
- 調査対象と調査範囲の特定・明確化
- マッチングと適合
- 特許調査における再現率(網羅性)と適合率(効率)
- 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
- 従来の特許調査標準フロー
- 典型的なアウトプット：対比表、技術動向レポート
- 従来の人手作業による課題と限界
3機械学習・深層学習の基礎
- 人工知能(AI)とは
- AIの使用と情報要求
- AI／機械学習／深層学習の関係(用語整理)
- タスク例：分類・回帰・クラスタリング・生成
- 特徴量・モデル・評価指標(精度・再現率など)
- データサイエンスベースの特許調査
- 実践的なAI活用と注意点
- 機械学習/AIの原理的な限界
4商用AI特許調査ツールの活用事例
- AI特許調査ツールへの要求性能
- PatentfieldのAIセマンティック検索
- PatentfieldのAI分類予測
- PatentSQUAREのAI検索・AI分類
- Amplified.aiのAI検索
- THE調査力AI(Deskbee5)のSDI調査事例
- 最新AI特許調査ツールの開発動向
5生成AIの基礎と特許調査における可能性
- 生成AIのしくみと限界
- OpenAIのChatGPT-5
- Google Gemini 2.5 Pro
- Anthropic Claude 4
- 要約や要点の自動生成
- 特許明細書の査読支援
- 特許明細書の自動作成支援
- 質問応答やクエリ生成
- AI特許調査ツールと生成系AIの連携
6RAGとベクトル検索の基礎
- RAG(検索拡張生成)
- 「事前学習モデル」＋「自社/公報データ」の発想
- 埋め込みベクトル(意味の近さ＝距離の近さ)
- ベクトル検索→関連文書取得→LLMで回答生成
7プロンプト設計と簡易評価
- 良いプロンプトの要素：役割指定・条件・出力形式・禁止事項
- 出典必須プロンプト／「わからない」と答えることの許容
- 簡易評価の型：少数サンプルでの比較・チェックリスト評価
- 実践編で使うプロンプト(構成要素抽出・対比表生成)の”前振り”
8AIを利用した知財・技術分野での活用例
- 利用例(特許領域)：要約・翻訳、構成要素抽出、先行技術サマリ、動向マップ
- 利用例(技術・事業側)：アイデア発散、技術比較、技術→市場の言い換え
- 留意点：秘密情報・個人情報、権利関係、責任分担
- EvalOps(評価運用)・FinOps(費用最適化運用)のごく簡単な紹介
9特許実務へのAI利用の現状のまとめと将来展望
- 特許庁(JPO, USPTO)におけるAI技術の活用動向
- 特許調査分野におけるAI技術の活用動向
- 国産大規模言語モデルの開発動向
- 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための3要素
【付録】自分でできる特許情報解析ツール紹介
- 生成AIをExcelマクロ(VBA)より利用する
- termextractによる専門用語(キーワード)自動抽出
- Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析
2日目プログラム【実践テクニック・応用編】
2026年1月29日(木) 10:30~16:30
研究、知財、マーケティング、新規事業の各担当者がAIを「共通言語」とし、部門の壁を越えて「技術的優位性」を「事業成果」に繋げるための、明日から使えるAI活用法を学びます。機密保持など、導入時のリスク管理についても解説します。
1はじめに
2イントロダクション：なぜ今、特許業務にAIなのか？
- 本講演のゴールと対象
- 特許情報活用における「3つの壁」とAIによる変革
- (1) 調査の壁(キーワード検索の限界)
- (2) 読解の壁(文献の膨大さ)
- (3) 活用の壁(分析の属人化)
- 本日紹介する「AIツールボックス」の全体像
- AI/ML搭載の統合型特許調査・分析プラットフォーム
- 生成AI・特化型AIを活用した調査・分析ツール
- 汎用的な生成AIの応用
- 特定タスク向けツール
3実践テクニック①：AIによる特許「調査・読解」の高速化・高精度化
【調査編】「思い込み」を排除するAI検索術
- テクニック1：概念(セマンティック)検索の活用
- テクニック2：生成AIによる検索クエリ拡張
【読解編】「読む時間」を1/10にするAI要約術
- テクニック3：クレーム(請求項)の構造的解読
- テクニック4：外国語公報のピンポイント翻訳・要約
- テクニック5：複数特許の自動比較分析
4実践テクニック②：AIによる特許「分析・可視化」
【分析編】「勘と経験」を「データ」で裏付ける
- テクニック6：AIパテントマップ(ランドスケープ)の活用
- テクニック7：大量文献からの技術トレンド抽出
【評価編】「質の高い特許」を見抜く
- テクニック8：AIによる特許価値評価(スコアリング)とその活用
5応用編：技術マーケティング・新規事業への展開
知財部と事業部を「繋ぐ」AI活用
- テクニック9：技術シーズの「応用先(他業界)」探索
- テクニック10：AIマップによるホワイトスペースの特定
「売れる技術」にするためのAI活用
- テクニック11：特許文書からマーケティング資料への自動変換
- テクニック12：シナジー候補(提携・M&A先)の探索
6実務①：構成要素抽出と対比表自動化
- 請求項の要素分割テンプレ／生成AIの安全プロンプト(出典必須・引用表記)
- 「要素×文献×根拠」対比表(◎/◯/△)と該当スニペット自動貼付
- 先行技術の欠落要素抽出 → 進歩性/差別化要素の仮説化
7実務②：コーパス拡張とRAG設計
- データ取得→正規化(番号・重複・ファミリー)→段落化→embedding
- チャンク粒度とウィンドウ拡張、メタデータでの再ランキング
- コスト最適化：二段推論(粗=廉価モデル/最終=高精度)、キャッシュ、しきい値
8AI導入と未来展望
【最重要】AI活用の「落とし穴」と鉄壁のリスク管理
- 機密保持の徹底(入力データの管理)
- ハルシネーション(嘘)の見抜き方と対策
- 部門別・AI導入のファーストステップ
(研究員・知財・マーケ・新規事業担当者への提言) - 未来展望：AIエージェントと知財人材の進化
【付録】自分でできる特許情報解析ツール紹介
- Deep ResearchによるAI関連特許調査ツールレポート
受講で得られる知識
1日目【基礎編】
- AI、機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化
- 特許調査における生成AI利用の現状と注意点
2日目【実践テクニック・応用編】
- AIによる「概念検索(セマンティック検索)」の活用法
- AIによる「大量文献の高速読解・要約」テクニック
- AIによる「パテントマップ(競合分析)」の自動可視化
- AIを使った「技術の応用先(マーケティング)」探索
- AI活用の「最重要リスク管理(機密保持・ハルシネーション対策)」
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アーカイブ視聴で復習可能
※単日受講も可能です
ご注意事項
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
