ChatGPTを最大限活用したIPランドスケープの実践

セミナー趣旨

「IPランドスケープ」という言葉は耳にする機会が増えましたが、実務者にとっては抽象的で分かりにくい概念で す。本セミナーでは、これを「特許情報と外部要因（市場・規制・競合動向）を統合し、経営や研究開発の意思決定に活かすプ ロセス」と再定義します。全行程でChatGPT（Copilot含む）、特に進化したGPT-5を最大限活用し、実演を交えながら、その 場で構築するプロセスを体験できます。　　コーディングによって自社だけのオリジナル分析ツールを構築する方法を解説します。 非プログラマでもGPT-5が自動生成するコードを実行できるため安心です。特許動向の可視化から外部要因タグを組み込んだ分 析、さらにそこから導く知財戦略までを、実演を交え、その場で構築するプロセスを体験できます。受講後には、自社課題に即 した調査・分析・戦略立案を自走できる“実務の武器”を手にできます。

セミナープログラム

１．導入と基礎理解
　　1.1 セミナー全体像
　　1.2 生成AIの基礎（ChatGPT, Copilot, Gemini）
　　1.3 「IPランドスケープ」の曖昧さと実務的再定義
　　1.4 パテントマップとの違い
　　1.5 知財戦略との関係性
　　1.6 外部要因（市場・規制・競合）の重要性

２．特許調査の基礎と実践
　　2.1 先行技術調査の基礎と生成AIの活用法
　　2.2 クリアランス調査（FTO）の考え方
　　2.3 無効資料調査の活用場面
　　2.4 GPT-5によるFI/Fターム・キーワード抽出（専門知識不要）
　　2.5 検索式の自動生成と結果確認
　　2.6 調査結果の自動要約・比較方法

３．Python超入門
　　3.1 Pythonって何？なぜ知財分析に使えるのか
　　3.2 実行環境の選び方（Google Colab／VS Code）
　　3.3 Google Colabでの基本操作（ノートブック作成）
　　3.4 VS Codeでの基本操作（拡張機能・.pyファイル実行）
　　3.5 GPT-5にコードを書かせる流れ（指示→生成→実行）
　　3.6 Matplotlibで簡単グラフ表示（出願件数推移）
　　3.7 コードを理解しなくても使える工夫と修正依頼の方法

４．マップ化の設計と準備
　　4.1 何をマップ化するかの決定方法
　　4.2 外部要因から技術要素を抽出するプロセス
　　4.3 マップに必要な分類軸（時系列・技術分類・地域別など）
　　4.4 必要データ項目とフォーマット化
　　4.5 GPT-5活用でのオリジナルツール作成（非プログラマでも可能）

５．カスタムツール構築とマップ化実演
　　5.1 GPT-5がコードを自動生成・修正する流れ
　　5.2 コードを理解しなくても使える実行方法
　　5.3 出願件数推移グラフ作成デモ
　　5.4 技術分類別ヒートマップ作成デモ
　　5.5 地域別出願分布マップ作成デモ
　　5.6 外部要因タグを組み込んだ可視化
　　5.7 実務で見やすいレイアウトの工夫

６．マップから戦略へ
　　6.1 マップから技術トレンドを読む
　　6.2 特許空白地帯の発見
　　6.3 競合の強み・弱み分析
　　6.4 成長市場と高密度領域のクロス分析
　　6.5 攻める／守る／撤退領域の決定

７．IPランドスケープ実践
　　7.1 「IPランドスケープ＝マップ＋外部要因＋戦略」の再確認
　　7.2 外部情報との統合（市場規模・規制動向）
　　7.3 外部要因別のマップ色分け・フィルタリング
　　7.4 ケーススタディ①：規制強化への先回り戦略
　　7.5 ケーススタディ②：市場成長性を加味した国際出願戦略
　　7.6 AIによる将来予測とロードマップ案作成

８．戦略資料作成と運用
　　8.1 GPT-5で戦略提案文書を自動生成
　　8.2 社内報告用プレゼン資料の生成例
　　8.3 AI分析結果の限界と人間判断の役割
　　8.4 戦略策定後の実務プロセス（出願・ライセンス・秘匿化／継続運用体制）

【質疑応答】

セミナー講師

たかやま特許商標事務所 所長 弁理士　高山 嘉成氏

セミナー受講料

1名につき 55,000円（消費税込、資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕

受講について

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