生成AIを使用したパテントマップ作成・特許ポートフォリオ分析入門講座【PC実習付/東京会場】~事業企画・研究開発・知財戦略部門等、幅広い担当者様を対象として~<会場受講>

生成AIによる特許情報の分析・活用について、PC実習と共に更なる理解度向上を目指す!
本講座では、業務をどこまで任せることができるのか、そのノウハウとスキルについて、ChatGPT等の最新生成AIツールを踏まえて、業務効率化につながるポイントを解説します! 

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

      本セミナーは、生成AIを活用して特許情報を効率的に分析・活用する方法を習得し、事業戦略や新規事業創出に役立てることを目的としています。特許ポートフォリオ分析やパテントマップ作成において、ChatGPTやGoogle NotebookLMなど最新の生成AIツールを導入することで、技術動向の把握から戦略立案、提案書作成までのプロセスを飛躍的に効率化できます。
      セミナーでは、特許情報の基本から実際のAI活用事例、ビジネスフレームワーク分析やBCGマトリクスによる戦略検討まで、実務に直結するノウハウを体系的に学べます。事業企画・研究開発・知財部門に携わる方を対象に、特許情報を事業に結びつけるスキルを段階的に習得できる内容となっています。

    受講対象・レベル

    ①GPT-Plusなどエクセルを生成AIツールなどにインポートできる方
    ②事業企画部門、研究開発部門、知財部門に携わっているキャリア中堅~新人の方
    ※上記記載以外のご担当者様も大歓迎です。

    習得できる知識

    ・生成AIを活用した特許情報分析手法の理解
    ・特許情報を分析することで事業に関わる技術動向分析や事業戦略への特許情報の活用 

    セミナープログラム

    1.はじめに
     1-1.講師紹介
     1-2.本セミナーで学べること
     1-3.生成AIとは?
      (1)生成AI概要
      (2)生成AIを活用する上で注意すべきポイント
    2.特許情報と生成AIについて
     2-1.特許情報分析とは?
     2-2.特許情報とは?
     2-3.特許情報の内訳
     2-4.特許情報分析の活用とステージ
     2-5.特許情報分析・パテントマップ作成とは?
     2-6.特許情報分析活用ケース
     2-7.事業戦略戦略立案フレームワークと特許調査・分析の活用
     2-8.特許情報分析仮想事例
     2-9.特許ポートフォリオ分析とは?
      (1)特許ポートフォリオ分析の目的
      (2)特許ポートフォリオ分析の手順
      (3)特許ポートフォリオ分析の事例
     2-10.特許情報分析で活用するツール
      (1)ツール概要説明
      (2)特許データベース J-platpat 、Google Patent 、lens.org
    3.生成AIを用いたパテントマップ作成事例と特許ポートフォリオ分析
     3-1.生成AIを実務に活用する上で注意すべきポイント
     3-2.生成AIによる事例
      (1)特許情報分析支援生成AIツールの紹介 Chat-GPT、Google NotebookLM、Perplexity ai、Tokkyo.ai、サマリア
      (2)生成AIによるパテントマップ作成事例
      (3)生成AIによる特許ポートフォリオ分析の事例
     3-3.生成AIを活用した特許情報分析の事例 目的の設定
      (1)特許情報分析のフロー
      (2)事業性検討の論点
      (3)目標の設定 論点・課題の可視化
      (4)前調査 情報収集
      (5)検索式作成
     3-4.プレ分析
      (1)ビジネスフレームワーク分析
      (2)ビジネスフレームワークとは?
      (3)RAGについて
      (4)Google NotebookLMを使ったビジネスフレームワーク分析
      (5)技術概念の把握
      (6)Chat-GPTを活用した テキストマイニング
     3-5.現状分析
      (1)pythonプログラムの生成
      (2)Chat-GPTを活用した分析
      (3)分類軸の作り方
      (4)サマリアの分類支援機能
     3-6.戦略の方向性の定義
      (1)特許クレーム分析 マーメイドチャート
      (2)アイデア創出
      (3)BCGマトリクス
     3-7.実行可能性評価
      (1)技術アイデアの事業可能性やアライアンス可能性評価
      (2)提案内容の評価軸
    4.分析を終えて提案、報告する時に注意事項
     4-1.提案の目的を明確にする
     4-2.提案が通るまでのプロセスを意識する
     4-3.提案は1つだけでなく、複数オプションを提示
     4-4.提案内容を自身で評価する
     4-5.エグゼクティブサマリーを用意する
     4-6.将来を示す&ネクストアクションを明確に(5W1H)
    5.PC実習
    6.まとめ
    7.質疑応答


    *途中、小休憩を挟みます。

    セミナー講師

     LeXi/Vent 代表取締役    上村 侑太郎 氏

    ■ご経歴
    【学歴】
    2011年~2015年 九州工業大学 生命情報工学科 卒業
    2015年~2017年 九州工業大学大学院 学際情報工学専攻 卒業
    【主な職歴】
    2017年~2022年 JNC株式会社でデータサイエンス業務、知的財産アナリスト業務
    2022年~2025年 大手化学メーカーで知的財産アナリスト・新規事業創出業務
    2023年 LeXi/Ventを設立
    現在に至る
    ■ご専門および得意な分野・ご研究
    ・データ分析
    ・化学

    セミナー受講料

    1名46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
    学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。

    受講について

    • 感染拡大防止対策にご協力下さい。
    • セミナー会場での現金支払いを休止しております。
    • 新型コロナウイルスの感染防止の一環として当面の間、昼食の提供サービスは中止させて頂きます。
    • 配布資料は、当日セミナー会場でのお渡しとなります。
    • 希望者は講師との名刺交換が可能です。
    • 録音・録画行為は固くお断り致します。
    • 講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
    • 講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
      場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。(*PC実習講座を除きます。)

     

    受講料

    46,200円(税込)/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    12:30

    受講料

    46,200円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込、コンビニ払い

    開催場所

    東京都

    MAP

    【品川区】きゅりあん

    【JR・東急・りんかい線】大井町駅

    主催者

    キーワード

    パテントマップ   AI(人工知能)

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    12:30

    受講料

    46,200円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込、コンビニ払い

    開催場所

    東京都

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    キーワード

    パテントマップ   AI(人工知能)

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