知財実務者のためのAI活用セミナー：生成AIで実現する業務効率化とデータ解析【アーカイブ配信】

ChatGPT、KH CoderやGPT-4-mini APIを活用した知財業務の効率化方法と、特許データの高度な解析技術を紹介します

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