生成AIを活用したIPランドスケープの進め方とレポーティング、プレゼンテーションのポイント

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本セミナーでは、IPランドスケープの基礎から実践までを体系的に整理し、生成AIを活用した高度化手法を具体事例とともに解説いたします。

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プログラム

本講演では、IPランドスケープの基礎から実践までを体系的に整理し、生成AIを活用した高度化手法を具体事例とともに解説する。問いの設計、定量×定性分析、役割分担など成功の要諦を押さえつつ、特許情報を起点とした新規テーマ探索や競合分析、成長戦略提案への応用を紹介。さらに、経営・事業・研究開発を動かすデータストーリーテリングと戦略的可視化、決断を引き出すレポーティング/プレゼンの実践ポイントを提示する。

  1. IPランドスケープの基礎
    1. IPランドスケープとは (定義)
    2. 典型ユースケース
    3. 成果物の例 (見せ方)
    4. 進め方の型 (全体プロセス)
    5. “問い”設計が8割
    6. 分析観点 (定量×定性)
    7. よくある失敗
    8. 役割分担
      • R&D
      • 事業
      • 経営
      • 知財
  2. 生成AIの基礎
    1. 生成AI (LLM) の基本
    2. 急速に進化し続ける生成AIの現状
    3. 生成AIに “任せる領域”と“人が担保する領域”
    4. 入力データの注意 (秘密情報・個人情報)
    5. 生成AI活用の基本テクニック
    6. プロンプト作成の考え方
  3. IPランドスケープへの生成AI活用事例
    1. 特許情報等を活用した新規技術テーマ探索
    2. 競合他社の分析事例
      • 事例1 : 次世代萌芽技術
      • 事例2 : 新規事業
    3. 成長戦略提案 (特定企業の公開情報を活用した生成AIによる分析)
    4. 顧客特許情報分析から顧客へ刺さる開発テーマ提案
    5. 競合特許情報分析から競合研究開発の一歩先を行く研究開発テーマ提案
  4. 経営層、事業部門、研究開発部門に刺さり、動かすレポーティング、プレゼンテーションのポイント
    1. なぜあなたのIPLレポートは「読まれない」のか?
    2. 人を動かす「データストーリーテリング」の実践
    3. 一目で本質を掴む「戦略的」視覚化技術
    4. 相手に響くレポーティング戦略
    5. 「決断」を引き出すプレゼンテーション術

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