……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
☆生成AIを活用した特許情報の分析・活用は、2025年現在、どこまで実現可能なのか？
☆本講座では、ChatGPT等の最新生成AIツールを踏まえて、業務を飛躍的に向上させるカギをご説明いたします！
☆事業企画・研究開発・知財部門等、新人から中堅の方に至るまで、ご参加をお待ちしております！
講師
LeXi/Vent
代表取締役
上村 侑太郎 氏
講師紹介
■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
■専門および得意な分野・研究
・データ分析
・化学
＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年7月14日(月) 13:00-16:00 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 40,700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29,700円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：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。
お申込みはこちらから
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・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いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・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、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●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・販売などは禁止いたします。
●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）
オンライン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。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
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.まとめ
6.質疑応答
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