AIを用いて特許実務の効率を高める手法と将来性について、全3回の講座でご紹介します。
第1回となる本講では、特許調査におけるAIの活用法に焦点を当てます。

特許手続業務における効果的なAI活用の考え方

【第1回】 特許調査におけるAIの活用法

Rita特許事務所 所長　弁理士 野中 剛氏

松下通信工業（現パナソニック）においてカーナビ・カーオーディオの営業・商品企画を担当。退職後、平成14年弁理士登録、特許事務所に勤務し、国内外の特許・意匠・商標の実務を担当。平成22年に現事務所を開設。【専門分野】電気、機械、制御関連の特許出願業務、商標出願業務。英語、中国語、韓国語も対応。【著書】「拒絶理由通知の対応」、「ニッポンのサムライたち　士業資格者15人の素顔と本音」「知的財産管理技能検定１級（特許専門業務）　過去問題・解答解説」

Ⅰ. 今日のゴール
　1. 特許調査の全体像を理解
　2. 特許調査においてAIに
　「任せていいところ/ダメなところ」を見極める

Ⅱ. なぜAIに丸投げ出来ないのか？
　1. AIに全てお任せじゃダメ？
　2. 特許制度の知識がないと迷子になる
　3. プロンプトに入力してはいけない情報がある
　4. 出力をどこまで信じていいか問題
　5. 将来も多分変わらない人間側の役割

Ⅲ. 調査の種類と位置づけ
　1. 調査の種類
　2. 先行技術文献調査の流れ
　3. 侵害予防調査の流れ
　4. 無効資料調査の流れ
　5. パテントマップとは
　6. 調査の種類とAIの関わり方 一覧

Ⅳ. 調査の基礎スキル
　1. 特許分類とは
　2. キーワード検索と特許分類検索の違い
　3. 検索式の使い方
　4. 検索の進め方
　5. 上位概念/下位概念の整理例
　6. 経過情報・審査書類情報照会の例
　7. 公開特許公報の例
　8. Espacenetなどの紹介

Ⅴ. 侵害調査VS特許性判断
　1. 侵害調査と特許性判断の違い
　2. 特許性判断の調査手法の例
　3. 侵害調査の進め方
　　① 第三者の特許権/実用新案権を調査する
　　② 最低限これだけはチェック
　　③ 調査対象
　　④ 調査対象が多すぎる
　　⑤ 検索画面例

Ⅵ. 具体例（太陽光パネル付きカーナビ）
　1. 発明の概要（参加者に直感的に伝わる図）
　2. 特徴部分の抽出（請求項のような構成に分解）
　3. キーワード検索で技術分野抽出
　4. 特許分類検索の実例
　5. 似た文献をいくつかピックアップ
　6. 新規性チェック（文献1つで構成要件が揃うか）
　7. 進歩性チェック（複数文献の組み合わせ）
　8. 具体例から分かるAIに任せられること/任せられないこと

Ⅶ. 定期的な他社特許管理
　1. 定期的収集のやり方
　2. 期待出来る効果（データベース化、瞬時の調査）
　3. 導入時の苦労と、その後のルーティン化
　4. AIと定期ウォッチングの相性（分類付け、要約など）

Ⅷ. AIの仕組みと得意/不得意・活用領域
　1. AIの基本構造（プロンプト→モデル内部の計算
　　→アウトプット→学習モデル）の図解
　2. 入力すると公知技術になってしまうかもしれない問題
　3. AIが得意なこと（整理・要約・一般知識）
　4. AIが苦手なこと（最終的な判断）
　5. AIを使ってはいけない領域