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■はじめに
最近話題の生成AI（ChatGPT）を活用した特許調査に焦点を当て、特許調査の基礎から詳しく解説します。特許調査のための基本的なツール（Google Patentsなどの無償で利用可能なツールを予定）も合わせて紹介します。また、調査シーンに合わせた生成AIの具体的な活用方法についても説明いたします。本講座では、生成AIを活用することによって、従来、時間がかかっていた特許調査業務の一部を効率化できる可能性が高い点にも着目します。具体的には、AIを用いた特許調査の種類とその適用場面を解説し、実際の活用事例やプロンプト（生成AIの指示文）を交えながら、効果的な調査方法を共有します。
■想定される主な受講対象者
特許調査に関心のある企業の製造部門や開発部門に属する方で、今後AIの活用を検討している方。また、企業の知的財産部に属する方で、特許調査の基礎や生成AIの活用に関心のある方。
■本セミナーに参加して修得できること
1. 特許調査の種類とその基本的な理解
2. 調査の各シーンと生成AI活用のポイント
3. 特許調査に活用する場合のプロンプト（生成AIの指示文）例と留意点
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
1．特許調査の基礎と主な調査の種類
1.1．先行技術調査
1.2．無効資料調査
1.3．他社権利調査（FTO,クリアランス）
1.4．技術動向調査
2．特許調査で使用する無償ツールの紹介
2.1．Google Patents
2.2．その他
3．特許調査業務の現状と課題
4．生成AI（ChatGPT5.5）の基本的な理解
4.1．ChatGPTの特徴
4.2．他のツールとの比較
4.3．特許調査業務との適正
5．調査における生成AI活用のシーンと実務上のポイント
5.1 技術観点整理、技術理解における活用
5.1.1 情報収集・読解・整理の効率化
5.1.2 技術理解における生成AI活用のポイント
5.1.3 活用事例
5.2 特許検索式作成における活用
5.2.1 特許分類の選定
5.2.2 キーワードの選定
5.2.3 特許分類とキーワードの組み合わせ
5.2.4 活用事例
5.3 スクリーニング、公報の仕分けにおける活用
5.3.1 公報の概要把握
5.3.2 ノイズ公報の仕分け
5.3.3 関連性の高い公報の抽出
5.3.4 活用事例
5.4 特許情報の補充、拡充における活用
5.4.1 書誌情報等への情報付加
5.4.2 関連情報の補完と整理
5.4.3 活用時の留意点
5.5 リスト作成、集計における活用
5.5.1 リスト作成・集計の効率化
5.5.2 Excel関数・VBA等との組み合わせ
5.5.3 活用事例
5.6 データチェックにおける活用
5.6.1 集計リストの誤記・漏れの確認
5.6.2 表記ブレ修正、名義統制への活用
5.6.3 チェック結果の確認と判断
5.7 翻訳における活用
5.7.1 外国語公報の和訳と日本語公報の外国語訳
5.7.2 調査関連資料の翻訳
5.7.3 翻訳内容の確認と留意点
5.8 分析における活用
5.8.1 分析方針のブレスト
5.8.2 仮説設定
5.8.3 論点・課題の整理
5.8.4 活用事例
6．その他、生成AI活用時のポイントやプロンプト例
7．生成AI活用時の留意点
7.1．データ保護、情報セキュリティ
7.2．正確性、信頼性
7.3．他者の知的財産権
7.4．透明性
8．まとめ
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
NGB株式会社 IP総研 主任研究員 水谷 太朗 氏
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
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