★本セミナーは、生成AIを活用して知財業務を効率化し、特許データ分析の新たな可能性を追求することを目的としています★
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
【アーカイブ配信：3/3～10（何度でも受講可能）】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。
Ⅰ．生成AI(大規模言語モデル)の基礎と特許データ分析への活用
1. 生成AIとは
1-1.大規模言語モデル(LLM)の基本概念
1-2.2024年におけるLLMの進化とトレンド(OpenAIを含む他の主要なLLMの動き)
1-3.生成AIを知財業務で使用するためのツール紹介（ChatGPT、Claude等)
2. 知財業務における生成AIの具体的活用シーン
2-1.特許明細書の作成補助(効率的な文章生成)
2-2.特許データの処理(自動分類、要約生成、トレンド解析)
3. 生成AIをより効果的に活用するために必要なスキルセット
3-1.プロンプトエンジニアリング
3-2.GPT4o-mini APIをスプレッドシートで利用するための実装スキル
Ⅱ．テキストマイニングと生成AIのハイブリッドアプローチによる特許データ分析
1. テキストマイニングによる特許データ分析の目的：質的データ分析というアプローチ
1-1.量的データ分析と質的データ分析の相互関係
1-2.KH Coder：テキストマイニングのための強力なツール
・KH Coderの基本的な操作手順
・KH Coderによるテキスト分析
2. コンセプト分析：生成AIを活用した新しいアプローチ
2-1.コンセプト分析とは
・ChatGPTによるコーディングルール作成
2-2.生成AIを活用したKH Coderによるコンセプト分析
・対応分析
・課題・解決手段マトリクスの分析
・マーケティング戦略の立案
Ⅲ． 生成AIを中心に据えた次世代特許データ分析
1. ChatGPTを使用した特許データの処理テクニック
1-1.基本的なチャット形式でのプロンプトとデータ処理の流れ
・インタラクティブテーブル＆チャートを利用したデータの加工
・生成AIを効果的に活用するためのプロンプト設計
1-2.データの視覚化と分析
・生成AIによる特許マップの生成
・生成AIによる新製品コンセプトの生成
2. GPT4o-mini APIを使用した大量の特許データの処理テクニック
2-1.スプレッドシートでの自動化処理
・GPT関数を利用した大量データの処理
・特許データの集約・分類・要約の効率化
・スプレッドシートでの具体的なコード（スクリプト）の説明
Ⅳ． 質疑応答
・参加者からの質問への回答
・今後の知財業務におけるAI活用の展望についてのディスカッション