IPランドスケープは「調査・分析業務」から「事業戦略を生み出す武器」へと変わり始めています。特許スクリーニングや分類に追われる従来業務から脱却し、AIエージェントを活用して工数を大幅に削減しながら、競合分析、勝ち筋探索、ホワイトスペース発見、M&A技術DD、経営層への戦略提言までを一気通貫で習得できます。明日から使える実務ノウハウを体系的に分かりやすく解説します!!
- 講師
よろず知財戦略コンサルティング 代表 萬 秀憲 先生
医学博士
- 日時
- 2026/2/17(火) 10:00〜16:00
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
- (消費税率10%込)1名:49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:44,000円
- テキスト
- PDF資料(受講料に含む)
受講概要
- 受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
- 受講対象
・業種: 製造業、化学、素材、IT・通信、医薬、食品など、研究開発を行う全業種
・所属部署: 知的財産部、特許調査・解析グループ、R&D戦略部、経営企画部、新規事業開発部
・ レベル: 中級以上(既にIPランドスケープやパテントマップ作成の経験があり、業務効率化や分析の高度化に課題を感じている方)
・リーダー・マネージャー層 ( 組織的なDXやAI導入を検討している方)
- 予備知識
・特許調査の基本的な手順(検索式の作成、公報の読み方、分類の概念)を理解していること。
・IPランドスケープの基本的な概念(知財情報と市場・事業情報を合わせて分析すること)を知っていること。
・ChatGPTなどの生成AIを一度でも触ったことがある、または基本的な仕組み(入力に対してテキストを生成するなど)を知っていれば、プログラミング等の専門知識は不要です。
- 習得知識
1)生成AI・AIエージェントを活用し、特許調査(スクリーニング・分類)の工数を50%以上削減する具体的な手法。
2)自然言語による指示(プロンプト)で、高度な技術分析や競合比較マトリクスを作成するスキル。
3)ハルシネーション(AIの嘘)のリスクを管理し、業務品質を担保するためのチェック体制・ガバナンス知識。
4)自社の知財業務フローに合わせて、最適なAIツールやエージェントを選定・構築するための設計図。
- 講師の言葉
これまでのIPランドスケープ(IPL)は、膨大な特許公報の読み込みや分類、ノイズ除去といった「作業」に多くの時間を奪われ、本来の目的である「経営・事業への戦略提言」に十分なリソースを割けないというジレンマを抱えていました。
本講演は、生成AIとAIエージェントをIPランドスケープに組み込み、分析効率の向上にとどまらず、事業創造に直結する戦略立案へと昇華させる実践講座です。理論は最小限に、競合分析、勝ち筋探索、ホワイトスペース発見、M&A技術DD、経営報告書化までをデモ中心に体得し、明日から使える協業ワークフローと導入の要点を提示します。
さらに、プロンプト設計、法的・倫理的留意点、スモールスタート等の実装ステップも整理し、知財部門を企業の「知のハブ」へと進化させる視座を提供します。
プログラム
1. はじめに:IPLを「分析」から「戦略創造」へ転換する意義
2. AIエージェントがもたらすパラダイムシフト
2.1 生成AIと自律型AIエージェントの基礎
2.2 従来型IPLの限界とAIによる拡張(網羅性・客観性・スピード)
2.3 主要AIエージェント紹介(例:ChatGPT Agent)
3. AI時代の戦略的IPLワークフロー
3.1 事業戦略起点のテーマ設定の重要性
3.2 人×AIの協業モデル
4. ケーススタディで学ぶ戦略的IPLプロセス
4.1 ケース1:競合他社の動向分析
4.2 ケース2:後発企業が先発企業に勝つ「勝ち筋」の発見
4.3 ケース3:新規事業のためのホワイトスペース探索
4.4 ケース4:M&Aのための技術デューデリジェンス
4.5 ケース5:経営層へのレポーティング
5. 導入のための要点とまとめ
5.1 明日から始めるための3つのステップ
5.2 最低限知っておくべき法的・倫理的留意点
5.3 まとめ:AIと共創する未来の知財戦略
Q&A
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、栃木研究所室長など。
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、執行役員知的財産部長、参与を歴任し 2020 年 1 月に退職。
2020年4月より、よろず知財戦略コンサルティング代表。
2025年10月より、一般社団法人知財・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
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