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。
- はじめに:IPLを「分析」から「戦略創造」へ転換する意義
- AIエージェントがもたらすパラダイムシフト
- 生成AIと自律型AIエージェントの基礎
- 従来型IPLの限界とAIによる拡張
- 主要AIエージェント紹介 (例:ChatGPT Agent)
- AI時代の戦略的IPLワークフロー
- 事業戦略起点のテーマ設定の重要性
- 人×AIの協業モデル
- ケーススタディで学ぶ戦略的IPLプロセス
- ケース1:競合他社の動向分析
- ケース2:後発企業が先発企業に勝つ「勝ち筋」の発見
- ケース3:新規事業のためのホワイトスペース探索
- ケース4:M&Aのための技術デューデリジェンス
- ケース5:経営層へのレポーティング
- 導入のための要点とまとめ
- 明日から始めるための3つのステップ
- 最低限知っておくべき法的・倫理的留意点
- まとめ:AIと共創する未来の知財戦略
- Q&A
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