知財AIを活用した効率的な特許調査手法の構築

限られた時間を有効活用するための、知財AIを用いた実践的な特許調査手法を解説します！ 

セミナー講師

 株式会社SCREENグラフィックソリューションズ 開発統轄部 シニアアドバイザー 要素開発担当 知財管理者     山本 隆治 氏

■ご経歴1985年　大阪大学大学院 精密工学専攻 修士課程 修了1985年　大日本スクリーン製造株式会社入社　1985～1990年　印刷関連機械の開発担当者として、主に精密駆動ユニットを開発1990～1995年　フィルムセッター：フィルム搬送・露光技術を開発1995～2000年　平面型プレートセッター：テーブル駆動・プレート搬送を開発2000～2008年　デジタル印刷機：インラインスキャナによるインク･水同時制御を開発2008～2014年　インクジェット印刷機の開発要素のブラッシュアップを担当2014～2020年　全社技術者育成委員会にて機械WGの教育カリキュラムを構築　　　　　　　   OEM先への技術指導(アメリカ)、コストダウン設計(中国)2020年　 株式会社SCREENキャリアサービス入社 シニアアドバイザー　　　　  GA開発統轄部：要素開発・知財・専門教育を担当、知財AIの活用研究2000～2024年　知財管理者として特許調査効率化を担当■ご専門および得意な分野・ご研究・知財AIを活用した効率的な特許調査手法の研究・知財コンサルティング(機械設計、インクジェット技術、光学機器)・要素開発の開拓(Web搬送、乾燥効率化、スキャナー技術向上など)■本テーマ関連学協会でのご活動・知財AI活用研究会(アイピーファイン社主催)・INFOPRO2023での研究発表(INFESTA)

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  知財AI活用研究会での5年間の研究を通じて、知財AIの活用方法次第で重要特許を前方にソートできることが判ってきました。  今回のセミナーでは、知財AIの活用方法を説明します。①出願前特許調査(査読率30％でサーチの80%抽出)②製品化前特許調査及びSDI(知財AIを2回活用し、査読率100％でありながら調査時間1/2に短縮)③USEP特許調査(JP特許調査の教師化)④公報判定スキルアップ(ABC判定基準の明確化)  汎用的な知財AIで活用できる技術であり、多くのエンジニア及びサーチャーが、限られた時間を有効活用できることを期待します。

受講対象・レベル

・特許調査に知財AIを効率的に導入したいと考えている知財担当者・特許調査を効率的に行いたいと考えている知財管理者・特許調査を短時間で効率的に行いたいと考えている開発エンジニア・知財AIを導入したいが、どのように運用するのが良いかを考えている開発マネージャー

習得できる知識

・出願前特許調査の効率的な実施(査読率30％でサーチの80%抽出)・通常調査/SDI調査の効率的な実施(査読率100％で調査時間1/2)・素早く正確なABC判定(公報判定のスキルアップ)・JP調査結果からのUSEP特許調査の教師データ作成・知財AIを活用した効率的な特許調査手法の習得

セミナープログラム

1．知財AIにより特許調査が効率化する仕組み　1-1. 特許調査の課題と知財AIの仕組み　1-2. 知財AIの活用により特許調査を効率化するための工夫　1-3. AIに対する期待が大きすぎた失敗から学んだこと2．知財AIによる出願前特許調査の効率化(査読率30％でサーチ80%抽出)　2-1. 知財AIを活用した出願前特許調査について　2-2. 知財AIによる出願前特許調査の活用事例3．製品化前特許調査の効率化(査読率100％で調査時間1/2に短縮)　3-1. 調査用の特許調査集合の作成(3Dプリンターの製造方法)　3-2. 数学モデル法による知財AI特許調査結果の分析　3-3. 定率法による知財AI特許調査結果の分析　3-4. 通常調査における数学モデル法と定率法の時間短縮とAUC比較　3-5. SDIにおける数学モデル法と定率法の時間短縮とAUC比較　3-6. 様々な技術分野における定率法の効率化事例4．外国公報(USEP)特許調査の効率化(通常調査、SDI)　4-1 .JP調査結果をUSEP特許調査の教師データに反映する方法　4-2. 翻訳ソフト選定についての考察5．知財AIをより効率化するのための工夫　5-1. 評価ワード法(ポジティブワード／ネガティブワード)と知財AIをクロス集計　5-2. 技術用語(IPC、FI、Fターム)を活用6．知財AIの調査結果を安定化させるための工夫　6-1. 知財AIの判定結果を平均化　6-2. 公報判定者のスキルアップ①(ABC判定基準の明確化)　6-3. 公報判定者のスキルアップ②(特許技術の要約)7．まとめ＜終了後、質疑応答＞

■講演中のキーワード知財AI、ディープラーニング、効率的な特許調査、数学モデル、SDI、外国公報(USEP)