セミナー概要
セミナーのテーマ
- IPランドスケープの概要と実践
- 特許情報分析の基礎とAI活用
- 情報分析から提案への展開
こんな方におすすめです
- 特許情報分析のスキルを向上させたい方
- IPランドスケープへの取り組みを検討している方
- IPランドスケープの人材育成に携わる方
| セミナータイトル | IPランドスケープとAI ～IPランドスケープにおけるAI活用への期待～ |
| 開催日時 | 【ライブ配信】 2025年9月17日（水）13:00～16:00 【アーカイブ配信】 |
| 開催場所/配信の補足・注意事項 | 【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】 |
| 受講料 | 49,500円（税込、資料付） ■会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から |
| 主催 | R&D支援センター |
受付中
IPランドスケープとAI ～IPランドスケープにおけるAI活用への期待～
IPランドスケープの捉え方、その実践における留意点や対策、
AI活用に対しての期待や現状での課題・求められる機能向上について
講師
シニア知的財産アナリスト（特許）／弁理士
佐藤 貢司 氏
【ご経歴等】
AIPE認定 シニア知的財産アナリスト（特許）、（コンテンツ・ビジネスプロフェッショナル）
1993年繊維メーカーに入社、工業用繊維での商品開発に従事した後、自動車分野、電機資材など産業資材の営業担当を経て2010年に知的財産部へ異動、2018年に化学系メーカー知的財産部へ転職、2023年9月に研究開発本部へ異動。主に研究者の情報分析スキル向上など人財育成や情報分析活用の啓発に取り組んでいる。
著書・寄稿
・IPランドスケープ経営戦略（日本経済新聞社, 2019年3月）
・IPランドスケープの実践事例集（株式会社技術情報協会, 2019年5月）
・情報の科学と技術 73 巻7 号，1～6（2023）；IP ランドスケープとAI～今後の展開
・Japio YEAR BOOK 2023；特許分析勉強会に関する考察
・早稲田大学エクステンションセンター 知財関連講座講師（2015年～）；3つの視点で学びなおす知財情報分析
・2022年度 JIPA 臨時研修会（J50）；企業実務者が語る等身大のIPランドスケープ講座
・3i研究会（一般社団法人 情報科学技術協会主催）サポーター（2022年～）
セミナー趣旨、ポイント
近年AI技術が大きく進歩しており、知財業界で注目を集めているIPランドスケープへの活用の期待が大きくなっています。IPランドスケープはその重要な要素である情報分析（3つのプロセス、1.情報を集める、2.項目ごとに分ける、3.状況を理解する）に加え、4.提案する、というプロセスが加わることもあり、プロセス全体または各プロセスにおいて、AI活用による正確性や効率向上への検討が進んでいます。特に生成AIには、最初の段階である実施目的（何が知りたいのか）の正しい共有および最後の段階である提案における内容のブラッシュアップといった点でも活用が期待できます。
本セミナーでは、IPランドスケープに取り組んだ立場から、IPランドスケープの捉え方、その実践における留意点や対策など講師の考え方を述べるとともに、AI活用に対しての期待や現状での課題・求められる機能向上について担当者視点で紹介します。
受講対象者、必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
こんな方におすすめ
特許情報分析のスキル向上を目指す方
IPランドスケープに取り組もうとしている方
IPランドスケープの人財育成を考えている方
得られる知識
・情報分析に関する基礎知識
・IPランドスケープに関する知識とスキル
・IPランドスケープにおける情報分析の意義の理解
・IPランドスケープ・特許情報分析でのAI活用方法
プログラム
1. IPランドスケープの概要
～何故“刺さらない”のか？誰に、何を、どうやって？～
1）特許情報分析からIPランドスケープへの変遷
a) 特許分析、知財戦略からIPランドスケープへ
b) 受信者の変化と発信者に求められること
（コラム１）生成AIに聞いてみた！：IPランドスケープってどういうこと？
2）IPランドスケープと特許情報分析との違い
a) 特許分析報告書からの脱皮
（コラム２）生成AIに聞いてみた： IPランドスケープって何をすればいいの？
b) IPランドスケープと言っても色々
c) IPランドスケープに求められるスキル
3）IPランドスケープ実践の悩み
a) IPランドスケープ実践に必要なこと
b) 現状の分析と対応：因数分解
c) 登りきってみることが大事
2. 特許情報分析の概要～“刺さる”報告書への基本
1）特許情報分析プロセス
a) 現状把握と次への発想
b) なぜその分析が必要なのかを明確にする
（コラム３）生成AIに聞いてみた：AIって情報分析にどう使えるの？
2）特許情報分析の目的とデータ
a) 分析目的と対象データ
（コラム４）生成AIに聞いてみた：どんな情報をどう分析すればいいの？
b) 被引用分析事例
3）特許情報分析におけるAIへの期待
a) 大量データの収集と仕分け
b) 腹落ち感のある区分付け
c) 提案策定へのサポート
3. 情報分析からIPランドスケープへ～“刺さる”提案にするために
1）情報をつなげて考える
（コラム５）生成AIに聞いてみた：報告内容って相手によって違うの？
a) 技術（特許）とビジネス情報
2）情報の分け方と倍率
a) 目的に合わせた選択
3）次に向けた発想
（コラム６）生成AIに聞いてみた：アイディアの発想ってどうすれば身につくの？
a) 発想のヒント
b) 図にして考える
受付中