知財セミナー・知財イベント 2025年12月開催の知財セミナー・知財イベント一覧

電気・機械分野における先行技術調査を学ぶ講座です。元審査官の視点から、新規性／進歩性の論理付けに沿った調査戦略の立て方、先行文献の選び方などの基本を丁寧に解説。PCを実際に使い特許情報検索しながら理解を深めます。

クリアランス調査と障害特許対策に加え、自社の強みを活かす、後発ならではの戦略の構築について解説。さらに知財への関心が低い関係者を巻き込んで、どう実践するかまで具体的ノウハウも伝授。

本セミナーでは、元特許審査官として拒絶理由作成側の視点、現役弁理士として拒絶理由対応側の視点の両方をあわせもつ講師が、「審査基準」のどこをどう読むべきなのかを示し、審査官の拒絶理由作成にあたっての思考プロセスを明らかにします。さらに、その思考プロセスに沿って、各拒絶理由に対してどのように対応方針を立てればよいのか、実務的かつ具体的に解説します。

今回の特別講演では、IPランドスケープの第一線で活躍される知財ランドスケープ社CEO山内氏から光産業におけるIPランドスケープの具体的な活用事例についてご講演いただきます。また、一般講演では光関連企業(古河電気工業(株))における知的財産活動の取組や特許庁による特許出願技術動向調査結果(ペロブスカイト太陽電池関連技術)についてご紹介いただきます。皆様のご参加を心よりお待ちしております。

YouTubeチャンネル『知財実務オンライン』で有名な人気講師が解説する講座です。 生成AI×知的財産で事業創出に革新をもたらすことができます。模倣対策や参入障壁構築など、競争優位を確立する知財戦略も徹底解説。変化の激しい市場で差別化された事業を成功させたい方に最適のプログラムを提供します。新規用途探索から協業パートナーの発見まで、実践的テクニックを1日で修得できる先進講座です。

生成AIを用いた特許調査のワークショップを行います。出願前の先行技術調査の演習では、出願予定の発明に関する調査対象リストを作成し、スクリーニングする手順を体験します。侵害予防調査の演習では、新製品に関する調査対象リストを作成・スクリーニングし、抽出した高リスク特許と新製品のクレームチャートを作成する手順を体験します。これらの演習を通じて、生成AIを調査プロセスに組み込む方法を実感いただけます。

侵害予防調査への心構えから実際の調査の進め方や留意点を3時間半で集中講義します。 侵害予防調査の考え方の理解、事前計画の重要性の理解とその方法の把握、事例により理解を深めること、網羅性に配慮した検索式作成手法を身に付けることをコースに盛り込んでいます。的確な文献の提供、権利侵害を回避するためにどのような取り組みが必要かを習得します。

第1部【模倣リスクに立ち向かう実践知財戦略】、模倣品は企業にとって利益を奪う最大の脅威です。実際の模倣被害の事例を取り上げ、特許・商標を活用した実践的な知財戦略をわかりやすく解説します。 第2部【特許・商標の権利取得入門（国内・アジア編）】、日本・中国を中心にアジアでの特許・商標取得の流れやコストを整理し、中小企業が事業展開に活かすための基本知識と実践ポイントをわかりやすく解説します。

令和7年度弁理士試験の合格者を対象とした「合格祝賀会」です。今年度合格者のみが集うフラットな雰囲気でご交流いただける、例年大好評のイベントです。今年は都内のホテル会場を貸し切り、豪華ビュッフェや景品付きゲーム大会などをご用意しております。定員に限りがありますので、お早めにお申し込みください！

2025年もAIの進化がめざましい一年となり、企業R&Dの新たな可能性が問われる機会は来年ますます拡大していくものと予想されます。 本セミナーでは、文部科学省 科学技術・学術政策研究（NISTEP）データ解析政策研究室長 上席フェローの林様を講師に迎え、AIを科学研究に組み込みスピードに飛躍的に高める「AI for Science」についてお話いただきます。

生成AIを用いた特許調査のワークショップを行います。出願前の先行技術調査の演習では、出願予定の発明に関する調査対象リストを作成し、スクリーニングする手順を体験します。侵害予防調査の演習では、新製品に関する調査対象リストを作成・スクリーニングし、抽出した高リスク特許と新製品のクレームチャートを作成する手順を体験します。これらの演習を通じて、生成AIを調査プロセスに組み込む方法を実感いただけます。

数値限定発明・パラメータ発明は、権利範囲の明確化や技術差異の立証に極めて有効な手法です。 本講座では、廣田講師が豊富な判例をもとに、これらの発明類型の活用メリットを実務目線で徹底解説します。 成功・失敗事例から学び、出願戦略や審査対応力を高める絶好の機会です。 現場で使える知識を、4時間で一気に習得できます。