研究開発促進のための特許情報の見える化・構造化

受講対象

技術者・研究者、研究開発を支援するR&Dスタッフ（企画部門・知財部門・調査部門）の方

講義のねらい

特許情報は、技術や顧客ニーズが詳細に記載され、研究開発促進や新規事業創出に役立つ重要な情報源です。
しかし、その情報量は膨大かつ複雑です。そのため、単に、表やパテントマップを作成しただけではその真価を引き出すことは難しいと言えます。

そこで、本セミナーでは、まず、パテントマップを作成するための基盤の知識である『情報の見える化・構造化思考』についてご理解頂きます。その上で、統計解析型・内容解析型のパテントマップを作成・活用するスキルを身につけていただきます。

統計解析型パテントマップとは、特許件数を可視化することで、技術開発の方向性判断に役立ちます。また、内容解析型パテントマップとは、技術や課題、顧客価値などの進化を可視化するもので、テーマや課題の発見・解決に繋がります。さらに、最近登場したchatGPTなどの生成AIを活用して、『情報の見える化・構造化思考』やパテントマップ作成スキルを高める方法についても紹介致します。

主催団体

本講義は、一般社団法人企業研究会が主催しております。

研修プログラム例

１．パテントマップ概論
(1)よくある情報分析の失敗
・なぜ、パテントマップは失敗するのか？
(2)可視化・見える化・構造化の定義
・見える化することで情報から知識・知恵を生み出すことができる
(3)パテントマップの定義
(4)パテントマップの種類と研究開発・事業化を促進するための活用シーン
・内容解析型パテントマップ（定性分析）、統計解析型パテントマップ（定量分析）
(5)特許庁提唱ＩＰランドスケープにおけるパテントマップの位置づけ

２．特許情報分析の基礎知識とスキル（情報リテラシー）
(1)分析とは？・・分析において、全体と切り口がポイント
(2)３つの基本思考
・目的思考・仮説思考・構造化思考
(3)構造化演習・討議
・なぜ、構造化を行うことで切り口・アイデアを生み出せるのか？
・生成系AIを活用する上でも構造化思考は必要
・よく特許で行われている分類との違いは何か？
(4)情報源としての特許情報の理解
・技術情報・市場・顧客情報・技術戦略情報・特許情報活用の原則

３．統計解析型（動向分析）パテントマップの活用
(1)統計解析型パテントマップとは？
(2)パテントマップが役立たない原因
(3)統計解析型パテントマップを役立つようにするためのルール
　・目的と仮説の設定、シャープな仮説
　・目的を実現するための母集合　・目的を実現するための分類
　・重要マップの理解（時系列動向、２軸マップ）
　・ビジネスフレームワークの理解
(4)表的な統計解析型パテントマップの活用と事例紹介
　・時系列出願動向
　・出願人別時系列出願動向
　・競合他社比較
　・ポートフォリオ
(5)演習　パテントマップ作成の基本、実践ミニ演習

４．内容解析型（アイデア創出）パテントマップの活用
(1)内容解析型パテントマップとは？
(2)マップ活用基本プロセス
　・目的・仮説設定
　・マップ作成
　・アイデア創出
(3)マップ活用事例
　・bMap（基本構成図、ビジネス俯瞰図）
　・iMap（技術の構造化・自社技術からの顧客価値創出）
　・eMap（対象業界の時系列動向）
　・cMap（未来の革新的テーマのヒント）
　・tMap（問題・課題・解決手段を捉える）
(4)演習　特許情報をもとに切り口を考える、特許情報を構造化する

５．スキル向上・組織的活用のヒント
(1)スキル習得の原則・トレーニング方法
(2)人間と生成系AIとの協働、スキルの習得のヒント
(3)部門別（R&D、知財・調査部門）の進め方
・技術者・研究者の活用ポイント・知財部門担当者における活用ポイント
・初心者の勉強の方法・初級者～中級者の勉強方法

６．サービス紹介・質疑応答