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  • (10/2)特許の深読み・リバースエンジニアリングと 読まれないための戦略的仕込み
(10/2)特許の深読み・リバースエンジニアリングと 読まれないための戦略的仕込み
  • 価格:39,600円(税込) 49,500円(税込)

商品説明

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セミナー講師
よろず知財戦略コンサルティング
代表 医学博士 萬 秀憲 氏
【兼任】財・無形資産ガバナンス協会 生成AI活用推進協議会共同代表
【専門】知的財産戦略その他知的財産関連のコンサルティング/家庭紙製品、医薬部外品、化粧品等の商品開発のコンサルティング
花王(株)にて医薬部外品、化粧品等の商品開発に従事。大王製紙(株)にて家庭紙製品の商品開発に従事、知的財産部門を立上げ、執行役員知的財産部長などを務めた。退職後、よろず知財戦略コンサルティング代表、現在に至る。
日本知的財産協会 特許委員会小委員長,ライセンス委員会委員、紙パルプ技術協会特許委員会委員、ナノセルロースフォーラム知財戦略ワーキンググループ委員などを歴任。
社内の通常業務として審査官、審判官との面接審査を多数実施すると共に、特許庁審判官、審査官らと下記のような様々な交流を行った。
・2005年~2019年、大王製紙(株)において、会社と特許庁審査部との意見交換会を毎年実施。
・2006年~2019年、紙パルプ技術協会特許委員会へ参加し、業界と特許庁との意見交換会、特許セミナー等を毎年実施。
・2010年~2012年、日本知的財産協会特許委員会と特許庁、裁判所との意見交換会に参加。同委員会からの派遣で、特許庁審査官の中堅研修、特許庁審判部「審判実務者研究会」(当初は「進歩性検討会」)等に参加。
2021年から、知財ガバナンス研究会サポーター(知財・無形資産専門調査・コンサルティング会社等分科会メンバー、知財・無形資産経営分科会アドバイザー)。
2025年から、知財・無形資産ガバナンス協会 生成AI活用推進協議会 共同代表

セミナー趣旨
特許明細書は、権利範囲を定める法的文書であると同時に、競合他社にとっては、技術課題、開発思想、成功条件、失敗条件、評価方法、将来の事業展開までを読み解くことができる重要な情報源でもあります。特に、請求項、発明の詳細な説明、実施例、比較例、数値範囲、図面、審査経過、ファミリー出願、公開論文や製品情報を組み合わせて読むことで、公報上に明示されていない発明の本質、回避設計の余地、無効化の糸口まで推測されることがあります。
本セミナーでは、まず「読む側」の視点から、特許公報をどのように深読みし、技術内容・開発方針・発明の狙い・弱点をどこまで推測できるのかを実務的に解説します。請求項だけでなく、実施例・比較例、数値範囲、測定方法、審査経過、周辺情報を組み合わせ、特許から技術や事業戦略を逆算するリバースエンジニアリングの考え方を学びます。
次に、その裏返しとして、「読まれる側」の視点から、競合他社、審査官、裁判所、ライセンス交渉相手にどのように読まれるかを想定した明細書作成上の工夫を取り上げます。必要な開示を満たしつつ、過剰な技術情報の開示、競合への不要なヒント、自ら権利範囲を狭める効果記載や比較例、審査経過での不用意な主張を避けるための戦略的な「仕込み」について解説します。
また、生成AIや特許分析ツールの進展により、特許公報は人間だけでなくAIによっても大量・高速・横断的に読まれる時代になりつつあります。AIが抽出しやすい課題、効果、実施例、比較例、数値範囲を意識しながら、他社特許を読み込む力と、自社明細書を読まれても崩れにくく設計する力の双方を高めることを目的とします。

講演内容

1. はじめに
 1.1 特許はなぜ「深読み」されるのか
 1.2 読み込む側と読まれる側の視点

2. 特許公報から読み取れる情報
 2.1 請求項から読み取る情報
 2.2 発明の詳細な説明から読み取る情報
 2.3 実施例・比較例から読み取る情報
 2.4 数値範囲・パラメータから読み取る情報
 2.5 周辺情報から読み取る情報

3. 深読み・リバースエンジニアリングの実務手順
 3.1 特許を読む順番と仮説設定
 3.2 請求項ツリーによる権利範囲の分解
 3.3 実施例・比較例のマッピング
 3.4 技術内容の逆算
 3.5 競合の開発方針・事業戦略の推定

4. 事例で学ぶ「読まれるポイント」
 4.1 実施例・比較例が発明の課題を再定義するリスク
 4.2 減塩醤油事件にみるサポート要件とデータの読まれ方
 4.3 モメタゾンフロエート事件にみる顕著な効果の読まれ方
 4.4 均等論・侵害立証・ライセンス交渉における読まれ方

5. 「読まれないため」の戦略的仕込み
 5.1 開示すべき情報と秘匿すべき情報の切り分け
 5.2 材料・製造条件・評価方法の書き方
 5.3 実施例の戦略的設計
 5.4 比較例の戦略的設計
 5.5 効果・課題・意見書の表現管理
 5.6 出願前の逆読みレビュー

6. 生成AI時代の深読みと防御
 6.1 生成AIによる特許分析の変化
 6.2 AIが読み取りやすい明細書情報
 6.3 生成AIを用いた他社特許の深読み
 6.4 生成AIを用いた自社明細書の防御的レビュー
 6.5 AI活用時のリスク管理

7. チェックリスト・まとめ
 7.1 他社特許を読むためのチェックリスト
 7.2 自社明細書を逆読みするチェックリスト
 7.3 研究開発部門が整理すべき事項
 7.4 知財部門・特許事務所が確認すべき事項
 7.5 総括

  □質疑応答□

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