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title: AI時代のキャリア形成とCA活用のススメ ～知財人材に必要なToBeの描き方～
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author: [上池 睦](https://docswell.com/user/MutsumiKamiike)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026年6月16日に知的財産教育協会主催で開催したセミナーの資料です。 https://ip-edu.org/renkeiseminer20260616-noon
published: July 28, 26
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AI時代のキャリア形成と
CA活用のススメ
～知財人材に必要なToBeの描き方～
株式会社知財塾 代表取締役社長
上池 睦
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はじめに
こんな課題、感じていませんか？
●
生成AIの進化で、知財実務の価値がどう変わるのか見えにくい
●
現在の延長線上で、今後のキャリアを進んでよいか迷っている
●
視座を高めたいが、状況の整理の仕方が分からない
●
ToBeを描けずに、行動に移せない
AIが“こなす”を引き受けたとき、最後に残るのは 「何を大事にし、何を成し遂げたいか」
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本日の流れ
― 本セミナーの内容 ―
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セッション1
AI時代に変わる役割
セッション2
これからの知財人材像
セッション3
ToBeを語る ／ CA活用
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はじめに
自己紹介
上池 睦 （かみいけ むつみ）
株式会社知財塾 代表取締役社長／サイボウズ株式会社 知財部／Smart-IP株式会社 取締役兼CRO
経歴
登壇
東京理科大学専門職大学院イノベーション研究科知的財産戦略専攻
を修了後、2015年サイボウズ株式会社に入社。
•生成AIを活用したこれからの知財実務
（知財学会 第22回年次学術研究発表会 企画セッション）
品質保証部で自社クラウド基盤の品質保証に従事。
異動後は知財・法務業務に幅広く取り組み、2021年は知財業務をメイ
ンとして体制整備などを行う。
2022年からは開発部門に移り、エンジニアと近い距離で特許業務に
従事。
•生成AIで加速する“生産性格差” ～これからの
知財実務とキャリアの再設計～
（すごい知財EXPO2025 企画セミナー）
知財業務を始めた2019年より、IPTech弁理士法人で複業を開始。
2021年 株式会社知財塾代表取締役就任、2022年 Smart-IP株式会
社取締権CRO就任。
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•生成ＡＩ時代における知財実務教育のこれから
（日本テクノセンター）
・AI活用で変わる知財業務の未来
（知財×AIリーガルテックセミナー）
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はじめに
１
知財塾の紹介
教育事業
実務家育成を目的とした演習形式のゼミ開催・動画販売
2024年からはサブスク型動画配信サービス『知財塾Now』スタート
累計受講生数：500人以上（知財塾Now利用者250人以上）
２
人材紹介事業
知財業界に特化したマッチング重視の人材紹介サービス（2022年アスタミューゼ社から買収）
『知財お仕事ナビ』『PatentJob Agent』
自社運営サイトの累計登録者数：10,000人以上
知財塾HP
３
イベント事業
「すごい知財EXPO」「特許の鉄人」の開催
2024年開催の集客数合計：2,500人以上
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はじめに
自己紹介
橋本 尚弥 （はしもと なおや）
株式会社CAREAR 代表取締役社長
経歴
現在の取り組み
立教大学法学部を卒業後、日刊スポーツ新聞社へ入社。
・祖父から承継した鉄道車両部品メーカーを経営
その後、株式会社リクルート（旧リクルートエージェント）に転職。経営
幹部・専門職の転職・採用支援を行う部門の事業責任者を務めた。リ
クルート在籍時から現在に至るまで、知財人材の転職・採用を支援。
・直近では、未来を創る子どもたちに対して、無償で学習の
支援や食事の提供を行うNPO法人やAI教材とヒトならでは
の価値が融合した学習塾を経営
延べ10,000人以上のキャリア支援実績を有する。
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Part 1 AI時代に変わる役割
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Part 1
AIが“こなす”ようになった仕事
01
02
書面作成：
・発明内容から発明提案書を
作成
・発明提案書から明細書のド
ラフトを作成
・中間書類を作成
調査分析：
・他社動向や技術動向の調
査と分析
・調査後のスクリーニング
・分析のラベリングや判断材
料の提示
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03
情報管理：
・出願情報や社内知見の検
索
・社内への情報流通
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残るのは“判断”
Part 1
特徴
●
●
AIが担う
調査・ドラフト・管理
（定型タスクの実行）
形式・スピード・物量
（人間より速く安く）
☑ 正解のある作業に強い
☑ 誰がやっても同じ結果
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ここで差がつく
●
●
人間に残る
“判断”
AIに何を問い・何をさせるか
を設計する（デザイン）
何をやりたいかを決める（意
思決定）
☑ 不確実な中で決め、動かす
⇒ 専門性だけでは決まらない
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Part 1
問題提起
では、その「判断」は何で決まる？
●
AIに「何を問い、何をさせるか」を決めるのは人間
●
不確実な未来に対し、「何をやりたいか」を決められるか
●
その方向を定めるのが、借り物でない価値観・理念・経験
その“判断軸”を、あなたは 持っていますか？
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Part 2 これからの人材像
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Part 2
業務の上流～下流 ― 中流はAIが担う
上流（人間） ｜ 価値が高い
決める：何をやりたいかを“経営目線”で決める
中流 ｜ AIが担う
調査・ドラフト・中間処理・管理 などの定型タスク
下流（人間） ｜ 価値が高い
動かす：社内・社外のコミュニケーションで人を動かす
→ 価値が高いのは“両端”。中流（今の知財実務の多く）はAIと価格勝負になる
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価値が高いのは、上流と下流
Part 2
上流：決める＝経営目線
やること
「何をやりたいか」を不確実な中で決める。
経営課題を自分事で考え、自ら打ち手を出す。
行き先
① 知財部門から越境（経営企画など）
② 知財部門でマネージャーに
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下流：動かす＝人を動かす
やること
社内：経営・他部署を動かす（折衝・調整）
社外：顧客・競合を動かす（技術営業・交渉）
行き先
① 権利行使、ライセンス
② 技術営業、技術広報の担い手
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Part 2
ビジネススキルからキャリアプランを考える
4つのビジネススキル → キャリア視点
4つのスキル
ビジネス視点（事業・実務で）
キャリア視点（自分の進路で）
目標設定力
事業や実務で何を成し遂げるか
自分は何をやりたいか（ToBe）
現状把握力
目標に対する現状とのギャップ
今の自分とToBeの差分
マーケティング力
誰にどういった価値を提供するか
人材市場で自分をどう売るか
コミュニケーション力
関係者を動かし成果にする
自分の価値をどう伝えるか
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Part 3 ToBeを語る／CA活用
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Part 3
AsIs と ToBe のギャップがアクションになる
ギャップ ＝ アクション（課題）
AsIs（現状）
ToBe（ありたい姿）
今の自分／組織はどうか
どうなっていたいか
このギャップを埋める行動が、キャリアの“次の一手”。まず現状とありたい姿を言語化する。
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Part 3
Will・Can・Must で自分を捉える
Will
（やりたい）
Can
（できる）
Must
（求められる）
3つが重なるほど価値を出せる。まずは Will × Can で“現在地”を見てみる。
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Part 3
自分と向き合う：Will（やりたい）× Can（できる）
やりたい × できる
やりたい × できない
→ 理想ゾーン。さらに価値を高める
→ できるようにする／AI・人の力を借りる
やりたくない × できる
やりたくない × できない
→ 本当にそれでいい？Willと向き合う
→ 早く動く。Will・Canを問い直す
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Part 3
ToBeの“言語化”がオリジナルの価値観に
やりたいこと
Will×Canを踏まえて
どこへ向かうのか
（ToBe）
できること・現状
今の自分はどうか
（AsIs）
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会社との重なり
会社のビジョンと
Willは重なるか
（共感）
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Part 3
徐々にToBeを大きく、より未来に
最初から明確な
ToBeがあったわけじゃない
「今の部署で、自分の長所を活かした
成果を出す」というのも立派な ToBe
上池のパターン
人に話し、壁打ちしながら
少しずつ言語化してきた
まず大切なのは “大きさ”ではなく、自分の言葉で語れること
一人で描けないなら、壁打ちしながら固めていけば OK
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Part 3
CA活用
言語化が進まないなら、 CAに相談しよう
CA（キャリアアドバイザー）とは …
●
常に転職市場に触れ、転職の “イマ”を理解している
●
どんな企業が、どんな人材を欲しているかを把握している
●
数多くの転職者を見てきたからこそのアドバイス
●
さらに、キャリアチェンジした人の “その後”の情報も豊富
転職をあまり意識していなくても、 CAに話を聞いてみる価値あり
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まとめ
AI時代
の核心
次の
一歩
01
02
最後に差を生むのは
借り物でない価値観
ToBeを描き、一人で無理な ら
壁打ちを
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ご清聴ありがとうございました
お問合せ
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キャリア相談（転職）
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知財塾
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