IPランドスケープへのAIエージェント導入と活用のポイント

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本セミナーでは、競合分析、勝ち筋探索、ホワイトスペース発見、M&A技術DD、経営報告書化などに、生成AI、自律型AIエージェントをIPランドスケープに組み込む方法、プロンプト設計のコツ、知っておくべき法的・倫理的留意点について詳解いたします。

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プログラム

本講演は、生成AIと自律型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。

  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
    1. 生成AIと自律型AIエージェントの基礎
    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
    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
    1. 事業戦略起点のテーマ設定の重要性
    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
    1. ケース1 : 競合他社の動向分析
    2. ケース2 : 後発企業が先発企業に勝つ「勝ち筋」の発見
    3. ケース3 : 新規事業のためのホワイトスペース探索
    4. ケース4 : M&Aのための技術デューデリジェンス
    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
    1. 明日から始めるための3つのステップ
    2. 最低限知っておくべき法的・倫理的留意点
    3. まとめ:AIと共創する未来の知財戦略

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