事業に貢献する情報調査分析の基礎と実践

～生成AIと特許情報を活用した分析事例を交えて解説～

＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し視聴あり＞

講師

株式会社ケミストリーキューブ
テクノロジーアウト・マーケティング（TOM）担当　エグゼクティブコンサルタント
葉山 英樹 氏

講師紹介

1981年3月　名古屋大学大学院工学研究科（化学工学専攻）修士課程　卒業
1981年4月　日東電工株式会社入社
　事業部門：製品開発、マーケティング、企画を推進
　経営企画部：新規事業の企画、推進、事業創出ツール活用・プロセス化
　技術企画部：オープンイノベーション、ナレッジマネジメント、特許活用マーケティング、R＆D技術者の分析・思考・発想教育
2016年9月　日東電工定年退職
2016年11月　ワイズ特許サービス　特許情報分析・活用アドバイザー
2017年11月　株式会社ケミストリーキューブ
テクノロジーアウト・マーケティング（TOM）担当　エグゼクティブコンサルタント

日時・受講料

●日時　2025年2月26日（水）　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料
　【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300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36,300円

　【オンライン：見逃し視聴あり】　1名52,800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41,800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」を確認下さい。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

※配布資料・当日のご質問等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
　ご質問はマイクを使って口頭、またはチャットにてお受け致します。
　ご使用頂ける環境の方はマイクでのご質問をお勧め致します。
　※全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

セミナー開催にあたって

■はじめに：
　情報調査分析のスキルを高める方法として、分析手法やツールの使い方が重要視されがちです。しかし、成果を上げるためには、「分析の目的や仮説を明確にする準備段階」と「分析結果を具体的な価値に結びつける段階」が、鍵となります。これらのスキルは経験を重ねて習得されるもので、初級から中級の方には難しいと感じるかもしれません。
　本セミナーでは、情報調査分析の基礎的な考え方を初心者でも理解しやすいようにわかりやすく解説します。そして、生成AIの活用方法や、スキル向上のための具体的なステップを、実務で直面する課題や成功事例をもとに紹介します。
　セミナーを通じて、AIと特許情報を活用した効果的な情報調査分析の進め方を理解し、研究開発や事業化の分析などにおいて、実務に直結する視点とスキルを養うことをめざします。

■受講対象者：
・情報調査分析の初心者で基本を習得したい方から中堅でスキルをアップデートしたい方
・情報調査分析を通じて研究開発・事業化に貢献したい方
・生成AIを活用し、情報分析業務の効率化や精度向上、キャリアアップを図りたい方

■事前に目を通しておくと理解が深まるWebサイト（閲覧必須ではありません）：
・情報調査分析を進める方の取り組み姿勢
https://chemistrycube.com/column/vol35/
・情報調査分析を進める方の思考スキル、分析の進め方
https://chemistrycube.com/column/vol42/
https://chemistrycube.com/column/vol40/
・特許情報分析ツールのコツ
https://chemistrycube.com/column/vol37/

■本セミナーで習得できること：
・情報調査分析の基礎知識　
・価値創造（研究開発・事業化等）につなげるための実践フレームワーク
・実務に使える分析知識、効果的な報告のコツ（技術動向、競合分析、Ｍ＆Ａ、用途探索）
・特許情報と生成AIの基礎知識・活用のコツ　
・生成AI時代に求められる調査分析スキルと将来展望のヒント
など

セミナー内容

１．なぜ、情報調査分析は、うまくいかないのか？
　1.1　情報調査分析を取り巻く変化と課題
　1.2　情報調査分析の失敗パターンから学ぶ　

２．情報調査分析の基礎
　2.1　情報調査分析とは？
　2.2　情報調査分析の基本プロセス
　2.3　情報整理の基本的な考え方～情報の見える化・構造化
　2.4　仮説の考え方
　2.5　価値とは？
　2.6　情報調査分析のスキルの理解～初級、中級、上級で必要なスキルと壁

３．事業への貢献・価値創出のための実践フレームワーク
　3.1　情報調査分析から価値創出の基本的考え方
　3.2　価値創出のための具体的フレームワーク
　3.3　習得すべき重要ビジネスフレームワーク
　3.4　技術と顧客価値をつなぐ技術の構造化（iMap）
　3.5　調査分析の前提：問題・課題を正しく捉える
　3.6　アイデア創出の基本原理
　　　～調査分析結果を実際のビジネス価値に転換する方法を学ぶ～

４．特許情報活用のコツ
　4.1　特許情報の活用意義～イノベーション・マーケティング
　4.2　効果的に特許情報を活用するための原則
　4.3　パテントマップの使い方

５．生成AI活用のコツ
　5.1　生成AI活用の原則
　5.2　プロンプトの知識（基礎・応用）
　5.3　情報調査分析のための生成AI
　5.4　スキル向上のための生成AIの活用
　5.5　汎用の生成AIアプリ・AI搭載特許検索システム・チャットボットの自作

６．実践分析事例をもとに学ぶ
　6.1　代表的な情報調査分析の種類
　6.2　技術動向
　6.3　競合分析
　6.4　M&A
　6.5　実践ケースと報告（Ａ３方式）
　6.6　演習
　　良く発生する悩みについて考え方と生成AIの活用を演習で学ぶ。

７．調査分析業務における今後のスキル
　7.1　将来の調査分析業務、キャリアのあり方
　7.2　生成AIをスキル向上に活用する
　7.3　依頼部門・依頼者との効果的な連携方法

＜質疑応答＞