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. 制約条件を忘れて、調査で生成AIに丸投げしてみる
　1. 具体的な調査用プロンプト①～④
　2. 特許調査で生成AIへ丸投げは可能か？

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