生成AI導入で特許の数・質を飛躍させる方法から、経営層・開発部門との連携のコツや現場の反発への対応策まで、講師が自ら主導した出願数10倍増の実績と、数々のトライ＆エラー＆成功事例を交えて解説する。

生成AI時代の「特許に取り組まない理由（特許否定論）」を論破する!

研究開発部門における特許出願の数・質の飛躍的向上策

よろず知財戦略コンサルティング 代表、医学博士（元 大王製紙株式会社 知的財産部長） 萬 秀憲氏

人間味あふれるアプローチが魅力の講師です。講義は、難しい法律用語を使わず、豊富な経験に裏打ちされた知見・ノウハウを、現場目線で分かりやすく解説されます。また、成功事例だけでなく、他では聞けないトライ＆エラーの失敗事例も交えた内容となっており、受講者はリアルで実践的な学びを得ることができます。さらに、企業への知財戦略コンサルティングや数々の研究会への参画を通じて新たな知見をアップデートし続けており、少人数の知財部を抱える企業の課題や知財業務へのAI活用についても、実践的な解決策を提供し、講義内容に反映されています。

【略歴】花王（株）にて商品開発研究に従事(入浴剤バブ等を開発)、東京研究所室長、栃木研究所室長を務める。1999年 大王製紙（株）入社、 家庭紙開発部長、2005年よりH&PC事業部知的財産部長、執行役員、参与を歴任し2020年1月に退職。大王製紙（株）に入社当初35件だった年間特許出願数を335件まで引き上げた実績を持つ「現場を知る知財のプロ」です。 2020年4月より現職にて、延べ２０社以上への知財戦略等のコンサルティング業務やセミナー講師など多岐に活躍。2021年より知財AI活用研究会に参加し、最新AIの知財実務への活用を深く研究しています。2025年12月より、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

１．2026年現在の特許否定論とその対応
　・古典的な特許否定論への対応（出願する技術がない、費用対効果が合わない等）
　・新たな特許否定論への対応（ノウハウ秘匿が大事、他社牽制の出願は意味がない等）
　・AI時代の特許否定論への対応（生成AIが発明を代替するから出願不要、AI進化が速すぎて特許が追いつかない等）

２．生成AIを活用して、いかに少ない工数で出願の数と質を向上させられるか
　・発明発掘、先行技術調査、明細書作成補助における生成AIの具体的な活用方法
　・AIを用いた多角的なクレーム構築と他社牽制を意識した特許網の提案手法
　・AI活用の限界と人間の役割 ～事業戦略との紐付け、暗黙知の言語化

３．特許に積極的に取り組む風土・組織・仕組み作りの成功例と失敗例
　・発明者への教育・啓蒙 ～発明者には新規性だけ考えさせ、進歩性は知財部と特許事務所が担保する
　・社内体制の構築・特許担当者の育成・外部採用 ～外部弁理士に発明の発掘をまかせる！
　・生成AIにきいても難しそうなところの経験談 ～経営層・開発部門との連携、現場の反発への対応など

４．知財コンサルタント活動での成功と失敗事例
　・成功事例 ～クライアント企業の知財力を飛躍的に向上させた具体的なアプローチ
　・失敗事例 ～制度導入の失敗、現場の反発、AIツールの不適切な導入などリアルな失敗体験とその教訓

５．経営/事業の課題を解決する知財活動
～知財部門の知財活動は、自己完結（部分最適）ではなく全体最適で
　・部分最適からの脱却 ～事業戦略と連動した全体最適の知財活動とは
　・IPランドスケープの実践 ～経営の進むべき道を示すための知財情報の活用
　・三位一体の知財活動 ～事業部門、研究開発部門、知財部門の強固な連携体制の構築