Category: 検証記事

生成AIを使ったアメリカOA対応:102条の拒絶を解消する候補を明細書から特定することはできるのか?

アメリカ特許出願における拒絶理由を解消するために生成AIを活用し、特に102条に基づく拒絶理由を明細書から特定することができるかを検証しました。本記事では、特定の特許案件を題材にして、クレーム1に対する補正案の提案と先行技術との比較を通じて、その有効性を探ります。生成AIのサポートにより、クレーム補正案を迅速に作成し、対立する先行技術との違いを明確に示すことで、特許性を立証する一連のプロセスを詳述します。具体的な補正案の作成から、拒絶理由に対する反論まで、実践的な手法を用いた効率的なOA対応の実例を紹介します。これにより、出願人の時間を節約し、質の高い特許出願を実現するための戦略的なアプローチを学ぶことができます。

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生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜3. 書面作成編〜 (最終回)

アメリカの特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるかどうかを検証する記事のパート3です。実際のオフィスアクション対応を事例に、ChatGPTを用いて対応方針の立案から主張部分の作成までを検証します。生成AIによる対応案と実際の対応を比較した結果、類似度は70%程度でしたが、本質的な違いはなく、どちらの対応でも特許査定を得られる可能性が高いことがわかりました。生成AIと人間の判断力・専門性を組み合わせることで、質の高いオフィスアクション対応が効率的に行える時代が到来しつつあります。

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生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜2. 理解編〜

アメリカの特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるかどうかを検証する記事のパート2です。特許出願の拒絶理由通知を読み解くのに、生成AIを活用する方法を実践的に検証します。具体的には、英語の拒絶理由を生成AIに日本語で解説させ、クレームと引用文献を比較し、組み合わせの妥当性まで考察しています。知財担当者の視点から、生成AIを使った効率的なオフィスアクション対応の可能性を探りし、生成AIにできること、人間にしかできないことを整理しながら、英語の壁を越えて特許の中身を理解するプロセスを紹介します。

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生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜1. 準備編〜

近年、生成AIの発展により特許業界でも効率化や品質向上が期待されています。本記事では、アメリカ特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるか検証します。結論として一定の成果は得られましたが、実務レベルで使うには経験とノウハウが不可欠であることが分かりました。本記事では『準備編』として、検証に至る経緯とAIに取り込むデータの検証を中心に解説。次回以降で、OA・先行文献・クレームの検証とOA対応の実務を紹介していきます。

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Using AI to identify candidates to overcome 102 rejections based on specification in US OA: Can we do that?

生成AIを使ったアメリカOA対応:102条の拒絶を解消する候補を明細書から特定することはできるのか?

アメリカ特許出願における拒絶理由を解消するために生成AIを活用し、特に102条に基づく拒絶理由を明細書から特定することができるかを検証しました。本記事では、特定の特許案件を題材にして、クレーム1に対する補正案の提案と先行技術との比較を通じて、その有効性を探ります。生成AIのサポートにより、クレーム補正案を迅速に作成し、対立する先行技術との違いを明確に示すことで、特許性を立証する一連のプロセスを詳述します。具体的な補正案の作成から、拒絶理由に対する反論まで、実践的な手法を用いた効率的なOA対応の実例を紹介します。これにより、出願人の時間を節約し、質の高い特許出願を実現するための戦略的なアプローチを学ぶことができます。

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Generating AI used to verify if OA responses in the U.S. can be done.

生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜3. 書面作成編〜 (最終回)

アメリカの特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるかどうかを検証する記事のパート3です。実際のオフィスアクション対応を事例に、ChatGPTを用いて対応方針の立案から主張部分の作成までを検証します。生成AIによる対応案と実際の対応を比較した結果、類似度は70%程度でしたが、本質的な違いはなく、どちらの対応でも特許査定を得られる可能性が高いことがわかりました。生成AIと人間の判断力・専門性を組み合わせることで、質の高いオフィスアクション対応が効率的に行える時代が到来しつつあります。

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Generating AI used to verify if OA responses in the U.S. can be done.

生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜2. 理解編〜

アメリカの特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるかどうかを検証する記事のパート2です。特許出願の拒絶理由通知を読み解くのに、生成AIを活用する方法を実践的に検証します。具体的には、英語の拒絶理由を生成AIに日本語で解説させ、クレームと引用文献を比較し、組み合わせの妥当性まで考察しています。知財担当者の視点から、生成AIを使った効率的なオフィスアクション対応の可能性を探りし、生成AIにできること、人間にしかできないことを整理しながら、英語の壁を越えて特許の中身を理解するプロセスを紹介します。

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Generating AI used to verify if OA responses in the U.S. can be done.

生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜1. 準備編〜

近年、生成AIの発展により特許業界でも効率化や品質向上が期待されています。本記事では、アメリカ特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるか検証します。結論として一定の成果は得られましたが、実務レベルで使うには経験とノウハウが不可欠であることが分かりました。本記事では『準備編』として、検証に至る経緯とAIに取り込むデータの検証を中心に解説。次回以降で、OA・先行文献・クレームの検証とOA対応の実務を紹介していきます。

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Using AI to identify candidates to overcome 102 rejections based on specification in US OA: Can we do that?
検証記事

生成AIを使ったアメリカOA対応:102条の拒絶を解消する候補を明細書から特定することはできるのか?

アメリカ特許出願における拒絶理由を解消するために生成AIを活用し、特に102条に基づく拒絶理由を明細書から特定することができるかを検証しました。本記事では、特定の特許案件を題材にして、クレーム1に対する補正案の提案と先行技術との比較を通じて、その有効性を探ります。生成AIのサポートにより、クレーム補正案を迅速に作成し、対立する先行技術との違いを明確に示すことで、特許性を立証する一連のプロセスを詳述します。具体的な補正案の作成から、拒絶理由に対する反論まで、実践的な手法を用いた効率的なOA対応の実例を紹介します。これにより、出願人の時間を節約し、質の高い特許出願を実現するための戦略的なアプローチを学ぶことができます。

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Generating AI used to verify if OA responses in the U.S. can be done.
検証記事

生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜3. 書面作成編〜 (最終回)

アメリカの特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるかどうかを検証する記事のパート3です。実際のオフィスアクション対応を事例に、ChatGPTを用いて対応方針の立案から主張部分の作成までを検証します。生成AIによる対応案と実際の対応を比較した結果、類似度は70%程度でしたが、本質的な違いはなく、どちらの対応でも特許査定を得られる可能性が高いことがわかりました。生成AIと人間の判断力・専門性を組み合わせることで、質の高いオフィスアクション対応が効率的に行える時代が到来しつつあります。

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Generating AI used to verify if OA responses in the U.S. can be done.
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生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜2. 理解編〜

アメリカの特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるかどうかを検証する記事のパート2です。特許出願の拒絶理由通知を読み解くのに、生成AIを活用する方法を実践的に検証します。具体的には、英語の拒絶理由を生成AIに日本語で解説させ、クレームと引用文献を比較し、組み合わせの妥当性まで考察しています。知財担当者の視点から、生成AIを使った効率的なオフィスアクション対応の可能性を探りし、生成AIにできること、人間にしかできないことを整理しながら、英語の壁を越えて特許の中身を理解するプロセスを紹介します。

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生成AIを使ってアメリカのOA対応はできるか? 〜1. 準備編〜

近年、生成AIの発展により特許業界でも効率化や品質向上が期待されています。本記事では、アメリカ特許出願におけるオフィスアクション(OA)対応に生成AIを活用できるか検証します。結論として一定の成果は得られましたが、実務レベルで使うには経験とノウハウが不可欠であることが分かりました。本記事では『準備編』として、検証に至る経緯とAIに取り込むデータの検証を中心に解説。次回以降で、OA・先行文献・クレームの検証とOA対応の実務を紹介していきます。

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