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～

日時・会場・受講料・お申込みフォーム

●日時：2025年11月10日(月)　12:30-16:30　＊途中、小休憩を挟みます。

●会場：[東京・大井町]きゅりあん 6階中会議室　→「セミナー会場へのアクセス」

●受講料：
【会場受講】：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。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。

●録音・録画行為は固くお断りいたします。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

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お申込みはこちらから

会場（対面）セミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）

●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。

●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。
●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●録音・撮影行為は固くお断りいたします。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください（パソコン実習講座を除きます。）

セミナーポイント

■講座のポイント
　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。

■主な受講対象者様
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。

■受講後、習得できること
・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

セミナー内容

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