1.生成AI(大規模言語モデル)の基礎
(1).LLM(大規模言語モデル)の基本概念
a.開発現場で活かす!LLMの仕組みと押さえておくべき特性
b.ChatGPT、Claude、Gemini:用途別使い分けのための最新動向と技術比較
(2).生成AIツールの具体的な紹介と使い方
a.明日から使える! 技術者のためのChatGPT・Claude初期設定と業務効率化Tips
b.情報収集から報告書作成まで:ChatGPT/Claude/NotebookLM 機能比較と活用シナリオ
(3).生成AIを効果的に活用するための基礎スキル
a.欲しい回答を引き出す! 実践プロンプトエンジニアリング入門
b.低コストで自動化!GPT4o-mini APIとGoogleスプレッドシート連携テクニック
c.開発環境への応用:Pythonを使ったLLM連携プログラム導入の第一歩
2.生成AI利活用における重要な留意点
(1).技術者が知っておくべき基本ルール
a.会社の機密情報を守る! 生成AI利用時の情報入力NGパターン
b.うっかり漏洩を防ぐ!開発現場での情報セキュリティリスクと対策
(2).知的財産権の取り扱いと生成AIの出力評価
a.AI生成コンテンツはどこまでOK? 著作権の基本と開発における注意点
b.AIの嘘を見抜く!誤情報(ハルシネーション)のリスクと回避・対処法
(3).安全かつ効果的にAIを導入するための実践ポイント
a.現場で迷わない!社内ガイドライン策定・運用のヒント
b.AIを過信しない!出力結果の妥当性チェックと修正プロセス
c.チーム全体のスキルアップ!技術者のためのAIリテラシー継続教育
3.生成AIによる技術アイデアの権利化支援と効率化とポイント
(1).開発スピードを落とさない!AI時代の特許業務との関わり方
a.コア業務に集中するために:特許出願プロセス効率化の重要性
b.面倒な作業はAIにお任せ:特許関連業務の負荷軽減と開発への好影響
(2).アイデア創出から権利化まで:AIによるサポート事例
a.発明の種を形にする:アイデアメモからの発明提案書ドラフト作成支援
b.質の高い明細書作成のために: ChatGPT/Claudeによる構成案・表現支援
c.拒絶理由通知への対応を効率化: 中間処理におけるAI活用ポイント
(3).AIで加速する!高精度な先行技術調査テクニック
a.効果的な検索式をAIが提案!ChatGPT/Claude活用による調査効率UP術
b.大量文献のスクリーニングを高速化!Googleスプレッドシート&NotebookLM連携分析
(4).AIアシストによる技術文書作成:明細書・請求項・図面
a.発明のポイントを明確化:Claude 3.7 Sonnetによる発明提案書からのドラフト生成
b.構成要素の洗い出しと表現支援:ChatGPT with Canvasによる明細書・請求項作成
c.視覚的な説明を簡単に:Claude 3.7 Sonnetによるブロック図・フローチャート作成支援
4.生成AIによる実践的特許データ分析:技術トレンド把握と競合分析
(1).技術戦略に活かす!特許データ分析の重要性とAI活用のメリット
a.未来の技術を見通すために:製品開発や新技術創出と特許分析
b.時間とコストを削減!生成AIによる効率的な特許データ処理とは
(2).AIで自動化・効率化!特許データ分析の実践テクニック
a.データ準備の手間を削減:特許データの整形・分類・要約のAI活用例
b.分析結果を分かりやすく:AIによる特許マップ・技術トレンド可視化
(3).ChatGPTで実現するインタラクティブ特許分析
a.深い洞察を得るために:特許分析に特化したプロンプト設計と対話型分析
b.大量データを手軽に整理:インタラクティブ・テーブルによる特許データ整形
c.技術の全体像を掴む:インタラクティブ・チャートによる特許マップ作成
d.分析から次のアクションへ:技術解釈と新製品コンセプト創出への応用
(4).API連携による特許分析の自動化と高度化
a.定型業務を自動化:Googleスプレッドシート連携による特許分類・要約
b.大量データも一括処理:PythonとGPT4o-mini APIによる連続処理とレポート生成
5.Q&Aセッションとまとめ
(1).質疑応答
(2).生成AIの進化と今後の研究開発へのインパクト
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