＜今知っておくべき＞

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～

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

シニア知的財産アナリスト（特許）／弁理士　佐藤 貢司 氏

日時・会場・受講料

●日時　2025年7月7日（月）　13:00-17:00
●会場　会場での講義は行いません。
●受講料
　　【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：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

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名51,700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40,700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。

　●録音・録画行為は固くお断り致します。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

※配布資料等について

●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）

セミナーポイント

■はじめに
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。
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。

■想定される主な受講対象者
・IPランドスケープに取り組もうとしている方
・特許情報分析のスキル向上を目指す方
・IPランドスケープの人財育成を考えている方

■本セミナーに参加して修得できること
・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

セミナー内容

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

講師紹介

【略歴】
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。

【専門】
知財情報分析

【本テーマ関連学協会での活動】
・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～）