生成AI×パテントマップ活用と意思決定の高速化セミナー2026【基礎と実践】

■本セミナーの受講形式（会場／Zoom両アイコンある場合は受講形式選択可）

zoom ……Zoomオンライン受講

見逃し視聴あり ……見逃し視聴選択可

☆生成AIによる特許情報の分析・活用は、2026年現在、どこまで応用が可能なのか？
☆本セミナーでは、プロセス効率化の実務ノウハウをあらゆる視点から徹底検証いたします。
☆事業企画・研究開発・知財部門等の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＞
特許・知財・契約・パテントマップ一覧はこちら

日時・受講料・お申込みフォーム

●日時：2026年3月11日(水)　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。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

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。）
●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）

＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
　ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
　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。）

PC／タブレット／スマートフォンなど、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。

インターネット回線速度の目安（推奨）　下り：20Mbps以上

開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡いたします。開催前日（営業日）の12：00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。

⇒よくある事例として「弊社ドメイン（johokiko.co.jp）のメールがスパム扱いとなっている」「メールアドレスのご記載ミス」などがございます。お申込み後にフォームへご記載いただいたメールアドレスへ自動返信メールを送信しますので、こちらのメールが受信できない場合、弊社からのZoom入室URLや配布資料のご案内メールもお届けすることができなくなってしまいます。予め受信できる設定にお願いいたします。
※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）

受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域などのネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応いたしかねますので予めご了承ください。

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。また、申込者以外の受講・動画視聴は固くお断りいたします（代理受講ご希望の際は、開催前日までに弊社までご連絡お願いします）。

Zoom使用に関する注意事項（クリックして展開）

公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。

→ 確認はこちら
→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

Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。

→参加方法はこちら
→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）

申込み時に（見逃し視聴あり）を選択された方は、見逃し視聴が可能です。（クリックして展開）

見逃し視聴ありでお申込みされた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。

セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。

原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。

視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。

ex）2/6（月）開催セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
→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＞

メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。

準備出来しだい配信いたしますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。上記例の2/6開催セミナーの場合、2/8から開始となっても2/17まで視聴可能です。

GWや年末年始・お盆期間などを挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。

原則、配信期間の延長はいたしません。

万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。

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：生成AI時代の特許分析とは
　a. 本セミナーの目的とゴール
　b. 事業企画・研究開発・知財担当者が抱える課題（情報のサイロ化、分析の工数、戦略への活用難）
　c. 生成AI活用による「効率化」と「質の向上」の両立
　d. 生成AIの基本概要
　e. 生成AI（ChatGPT, Claude等）とは何か
　f.. 活用におけるリスクと注意点（ハルシネーション、機密情報の取り扱い、著作権）

2. 特許情報分析とポートフォリオの基礎
　a. 特許情報分析の基本
　b. 特許情報に含まれる要素（発明の名称、請求項、出願人など）とその読み解き方
　c. 部門別活用ケース（事業企画、R&D、知財、営業）
　d. 特許ポートフォリオとは
　e. 技術資産の可視化と競合差別化のための整理・評価
　f. 評価軸の設定（技術的観点、ビジネス的観点、法的観点）

3. 特許分析を支援する生成AI・ツール群
　a. 主要ツールの特徴と使い分け
　b. ChatGPT (OpenAI)：自然言語処理による要約、Pythonを使ったグラフ作成
　c. Claude (Anthropic)：長文読解、Artifactsによるビジュアライズ
　d. Perplexity AI：リアルタイムウェブ検索とソースの明示
　e. Google NotebookLM：RAG（検索拡張生成）を活用した信頼性の高い要約・分析
　f. 特許特化型AI：Tokkyo.ai、サマリア（特許文書読解支援）

4. 実践：生成AIを活用した分析フローとプロンプト
　a. Step 1: 目的の設定とプレ分析
　b. Perplexityを用いた市場環境・技術トレンドの初期調査
　c. 論点・課題の可視化（大論点・小論点の整理）
　d. Step 2: 現状分析（特許マップと可視化）
　e. 検索式作成：GPTを活用した同義語展開と検索式の構築
　f. 分類の自動化：サマリアやGPTを用いた技術分類（大分類・小分類）の自動生成
　g. データの可視化：Python（Code Interpreter）を用いたバブルチャート、共起ネットワーク、ヒートマップの作成
　h. テキストマイニング：ワードクラウドによる技術要素の俯瞰
　i. Step 3: 戦略の方向性定義（フレームワーク分析）
　j. BCGマトリクス：市場成長率×シェア（または技術独自性）によるポートフォリオ評価
　k. ビジネスモデルキャンバス (BMC)：特許情報と市場情報を統合したビジネスモデルの可視化
　l. SWOT/PEST分析：Google NotebookLMを用いた外部環境・内部環境分析　
　m. Step 4: 実行可能性評価とアライアンス検討
　n. AIを用いた技術マッチングとアライアンス先企業の探索・評価

5. ケーススタディ：分析の実例
　a. 提案・報告への落とし込み
　b. 意思決定を促すアウトプット
　c. エグゼクティブサマリーの作成
　d. 提案内容の自己評価（市場性、技術優位性、リスク、コスト）
　e. 戦略レイヤー（経営・事業・マーケティング）を意識した提案

6. 将来展望とまとめ

7. 質疑応答