受講概要
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
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。
オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。
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。