生成AIと技術情報・特許情報分析の基礎と応用－分析設計から新事業創出への知的プロセス－

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生成AIを実務に取り入れたい知財・技術企画・事業開発担当者に向けた、現場で使える実践型セミナーです

No. 99K251858

25/11/26 更新

講義のねらい
研修プログラム
注意事項
スケジュール

受講対象target

生成AIを実務に取り入れたい、知財・技術企画・事業開発担当者の方など

講義のねらいoutline

生成AIの活用が進む中、特許や論文などの技術情報分析にも新しい手法が求められています。しかし、AIに単に分析を任せるだけでは、表面的な結果にとどまり、実務で活かせる示唆や事業アイデアにはつながりません。

本セミナーでは、生成AIの「できること」と「できないこと」を正しく理解し、人が果たすべき“分析設計”の考え方を具体的な事例とともに学びます。特許情報を中心に、AIを用いた分析設計、トレンド抽出、用途・市場探索などを実践的に解説。また、日常業務への導入ポイントやチームでの活用ステップも紹介します。生成AIを実務に取り入れたい知財・技術企画・事業開発担当者に向けた、現場で使える実践型セミナーです。

主催団体organizer

本コースは、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program

１. 生成AIの正しい理解：できること・できないこと
　1-1. 生成AIの原理と本質
　1-2. 生成AIが“できないこと”５選
　1-3. 生成AIが“得意なこと”
　1-4. 導入ワーク：AIに“できない問い”を考える

２. 特許情報分析の設計力を磨く
　2-1. 分析設計とは何か
　2-2. 特許情報を分解して理解する
　2-3. 生成AIができること
　2-4. 生成AIによる補助例

３. 生成AIを使った技術・事業探索
　3-1. 特許×非特許情報を活用した探索
　3-2. AIによる事業アイデア探索の手順
　3-3. ケーススタディ
　3-4. 演習：分析テーマを設計してみる
　3-5. 演習：AIを使った仮説探索

４. 生成AIツールと分析手段
　4-1. Chat-GPT
　4-2. Claude
　4-3. Google NotebookLM
　4-4. Google opal
　4-5. Perplexity ai
　4-6. Rows ai
　4-7. サマリア
　4-8. ChatTokkyo

５. 実務応用と次のステップ
　5-1. 特許分析業務の分解
　5-2. 生成AI導入ロードマップ
　5-3. まとめ：AIに任せず、AIと共に設計する

６. 分析を終えて提案、報告する時に注意事項
　6-1. 提案の目的を明確にする
　6-2. 提案が通るまでのプロセスを意識する
　6-3. 提案は１つだけでなく、複数オプションを提示
　6-4. 提案内容を自身で評価する
　6-5. エグゼクティブサマリーを用意する
　6-6. 将来を示す＆ネクストアクションを明確に（5W1H）

７．まとめ

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