政府が、知的財産やブランドといった無形資産への投資額の開示を企業に求める方針を示しました（内閣府要綱、日本経済新聞 2026年7月29日）。金融庁・東京証券取引所によるコーポレートガバナンス・コードの改訂を受けた対応で、知財・無形資産は成長投資の重要な柱と位置づけられています。知財を「守るもの（コスト）」ではなく「稼ぐ経営資源（投資・資産）」として、投資家や経営に説明する時代が始まっています。

こうした流れの中で、多くの企業が特許調査、技術探索、競合分析、ポートフォリオ分析などの実務にAIの活用を始めています。――。汎用AIツールを社内で使いこなす動きが広がる一方、自社での内製や、知財業務に特化したAIの導入を検討する企業も増えています。しかし、いざ本格活用となると「結局、どのAIを使えばいいのか」という問いに、多くの実務者が直面しています。

本セミナーでは、汎用AI・内製・特化型AIという3つのアプローチを、精度・透明性・機密保持・再現性・導入負荷・専門知識といった実務の観点から整理します。そのうえで、AIに任せられる部分と、専門家の検証・人の最終判断が必要な部分の線引きを、具体的な作業レベルで解説します。汎用的な企業例を用いたデモ動画もご覧いただけます。

本セミナーは、XLSCOUT（TTCグループ）と 株式会社テクノ・エージェンツの共催です。知財実務の最前線と、AI・LLMの解決策の両面から、実践的にお伝えします。