特許分析における生成AI／ChatGPT活用と競合他社の弱みの見つけ方

セミナー趣旨

本講演では、生成AI、特にChatGPTを活用した特許分析の効率化と競合他社の弱点発見手法について解説します。従来の特許分析では膨大なデータ処理が課題でしたが、生成AIを活用することで、要約生成や分類、競合ポートフォリオ分析が迅速かつ正確に行えます。また、競合の技術的なギャップや未開拓領域を発見する具体的な手法を事例とともに紹介し、知的財産戦略への応用を提案します。知財業務の新たな可能性を切り拓く生成AIの活用法をぜひ体感してください。

セミナープログラム

1.はじめに
　1-1.講師自己紹介
　1-2.アジア特許情報研究会紹介

2.特許分析の現状と課題
　2-1.特許分析の重要性
　2-2.新規参入市場の理解
　2-3.競合他社の動向把握
　2-4.自社の技術戦略策定
　2-5.現在の特許分析の課題
　2-6.膨大なデータ量による作業負荷
　2-7.分析の偏りや見落とし
　2-8.リソースや専門知識の限界

3.生成AIとChatGPTの基礎知識
　3-1.生成AIの概要（ChatGPT4o、Google Gemini、Claude3）
　3-2.生成AIの仕組みと特長（自然言語処理、データ生成能力）
　3-3.ChatGPTの特徴と強み（多言語対応、リアルタイム回答）
　3-4.特許分析における生成AIの活用可能性
　3-5.データ検索・分類
　3-6.内容の要約
　3-7.パターン分析

4.ChatGPTを使った特許分析の実践
　4-1.基本的な活用方法
　4-2.特許文献の要約生成
　4-3.重要キーワードの抽出
　4-4.競合特許ポートフォリオの分類
　4-5.ChatGPTを使って特許分類を効率化するデモ
　4-6.キーワード検索と関連特許の発見
　4-7.競合企業の特許分析を行う簡単なケーススタディ
　4-8.メリットと限界
　4-9.人間の判断との補完的関係
　4-10.データの機密性とプライバシー管理

5.競合他社の弱みを見つける方法
　5-1.競合の特許ポートフォリオ分析
　5-2.強み・弱みの抽出
　5-3.未開拓分野や技術的なギャップを見つける手法
　5-4.生成AIを使った弱点発見の具体例
　5-5.不足している技術領域を探す
　5-6.特許申請時期や地域の偏りを分析

6.知的財産戦略における活用術
　6-1.戦略的意思決定への応用
　6-2.競合優位性を活かした事業戦略の提案
　6-3.生成AIを活用した知財業務の今後の展望
　6-4.定型業務の効率化
　6-5.創造的な知財活動の支援

【質疑応答】

セミナー講師

アジア特許情報研究会　知財情報解析グループリーダー　安藤 俊幸 氏（元 花王(株)　知的財産部）

略歴
1985年現花王株式会社入社、研究開発に従事
1999年研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）
2011年よりアジア特許情報研究会所属
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
2021年4月より研究開発部門　研究戦略・企画部。
情報科学技術協会、人工知能学会、データサイエンティスト協会　各会員

セミナー受講料

  1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

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