⭐2名の講師が解説いたします!
※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:7/1~7/14(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。
【第1部】 10:30~12:00
「特許調査のタスクをAI化したシステムの特許出願を題材とした
AI・IoT関連発明特有の保護を図るための特許戦略」
弁護士法人T&N長友国際法律事務所 弁理士 常本 俊幸 氏
<プログラム>
Ⅰ.AI、IoT関連の研究開発の成果を知的財産として保護するための知識
1.特許の活用
1-1.特許取得の効果(特に参入障壁、協業促進について)
1-2.企業が考える知財戦略
2.AI、IoT特許
2-1.AI、IoT関連技術の特許出願状況
2-2.IoT関連技術とAIの関係
3.AI、IoT技術の研究立案・初期段階で知財を意識した計画立案が必要な理由
3-1.AI、IoT技術の特徴
3-2.どの部分をどのような法律で保護できるかの大局的な視点
4.データを保有する事業者やIT企業などの協力事業者との関係
4-1.開発の進め方や役割分担によって保護できる範囲が変わる?
4-2.データサイエンティストとAI技術者の役割
Ⅱ.特許調査のタスクをAI化したシステムの特許出願を題材とした有利な特許取得の進め方
1.特許調査タスクのAIシステム化の例
1-1.従来技術と改善例
1-2.今回の検討対象の特許の概要
1-3.着想の経緯
1-4.システム化の方向性(特徴表現エンジニアリング)
1-5.システム化の方向性(ニューラルネットワーク内部構造)
1-6.ニューラルネット内の処理
1-7.その他(必要な学習データ量、畳込み計算量の見積もり)
2.AI関連発明の有利な特許取得の進め方(概論)
2-1.AI、IoT関連システムの特許による保護の課題(仮想事例の設定)
2-2.AI、IoT関連システムの特許による保護の課題(仮想事例における解決策)
2-3.各社の学習済みモデルの特許取得状況
3.AI関連発明の有利な特許取得の進め方(具体例)
(特許調査のタスクをAI化したシステムの特許出願を題材とした具体例)
3-1.クレーム構成
3-2.特徴表現エンジニアリング部分のクレーム
3-3.学習フェーズのクレーム
3-4.学習済みモデルのクレーム
3-5.推論フェーズのクレーム
3-6.その他
3-7.小括
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【第2部】 13:00~16:00
「知財AIの「クセ」を攻略!特許調査を最適化する「定率法」」
エデュテックソリューションズ 代表 山本 隆治 氏
<プログラム>
1.知財DXと知財AIの関連性
1-1.知財DXとは:背景、目的、現状
1-2.知財DXにおけるAIの役割:特許調査への影響
1-3.知財AIの進化:現状と将来展望
2.知財AIが調査集合を抽出する仕組みと知財AIの特性(クセ)
2-1.知財AIが調査集合を抽出する仕組み
2-2.知財AIの特性(1):抽出結果のバラツキ
2-3.知財AIの特性(2):調査集合の数と抽出精度の関係
2-4.知財AIの特性(3):サーチ割合の大小と抽出精度の関係
2-5.知財AIの特性(4):教師データの割合と抽出精度の関係
3.知財AIを活用して特許調査を効率化するための工夫(定率法)
3-1.特許調査を効率化するための必要要件(集合のどこまで精読すれば良いか?)
3-2.知財AIを活用した出願前特許調査の効率化
3-3.知財AIを活用した通常特許調査の効率化
3-4.知財AIを活用したSDIの効率化
4.知財AIにおける定率法の有効性(モデル法と定率法の比較)
4-1.調査用特許調査集合の作成(3Dprinterの製造方法)
4-2.数学モデルによる知財AI特許調査結果の分析
4-3.定率法による知財AI特許調査結果の分析
4-4.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
4-5.SDIにおける数学モデル法と定率法の時間短縮とAUC比較
4-6.さまざまな技術分野における定率法の効率化事例
5.外国公報(USEP)特許調査の効率化(通常調査、SDI)
5-1.JP調査結果をUSEP特許調査の教師データに反映する方法
5-2.翻訳ソフト選定についての考察
5-3.さまざまな技術分野におけるUSEP特許調査の効率化事例
6.知財AIをより効率化するための工夫
6-1.技術用語(IPC,FI,Fターム)の活用方法
6-2.複数の知財AIの結果をランク集計する。(アンサンブル学習)
6-3.OpenAIの要約機能の活用事例とその効果
7.知財AIの調査を正しく行うための工夫
7-1.判定者の判定スキル調査とスキルアップトレーニング
7-2.公報判定者のスキルアップ1(明細書の読み方)
7-3.公報判定者のスキルアップ2(特許技術の要約)
8.まとめ
8-1.本講演のまとめ
8-2.今後の知財DXの展望