……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
IPランドスケープを対象に、情報分析の考え方から生成AI活用の可能性までを体系的に整理。
NotebookLMによる分析比較と実務での使いどころについて解説します。
講師
神戸佐藤特許事務所 シニア知的財産アナリスト（特許）／弁理士 佐藤 貢司 氏
【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）、弁理士
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、2017年に弁理士登録。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／産業資材用素材
【本テーマ関連学協会での活動】
・IPランドスケープ経営戦略（日本経済新聞社, 2019年3月）
・IPランドスケープの実践事例集（株式会社技術情報協会, 2019年5月）
・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～）
・JIPA研修会（C9B）；化学分野における実践的特許調査の基礎（2025年～）
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年7月13日(月) 13:00-17:00 ＊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 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
【オンライン受講（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
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊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）
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商品コード：AD260784
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。
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＊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。
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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。）
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→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。
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＜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
■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、講師が実践した2つの事例をもとに、講師による分析と生成AI（NotebookLM）による分析結果を比較しながら、IPランドスケープにおける生成AIの活用について紹介します。
■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
・生成AIの活用を検討している方
・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 ～“誰に”、“何を”、伝えるのか～
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
2）IPランドスケープ
a) IPランドスケープと言っても色々
b) IPランドスケープに求められるスキル
c) IPランドスケープ実践に必要なこと
2．IPランドスケープのプロセス ～因数分解と生成AIの活用～
1）IPランドスケープのプロセス
a) 情報分析：正しいものを、正しく見て、正しく捉える
b) 次への発想：情報をつなげて考える、ずらす
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
b) 特許情報分析におけるAIへの期待
・データの収集と仕分け
・腹落ち感のある区分付け
・提案策定へのサポート
c) 生成AI活用における留意点
・出力結果の見極め
・人による解釈・判断の重要性
3．IPランドスケープ事例 ～講師作成事例とNoteBookLM作成事例との比較～
1）事例1：技術トレンド「サービス業における人型ロボット」
・講師作成事例
・NotebookLM作成事例
・比較から見える特徴と活用の可能性
2）事例2：新商品提案「乳酸菌食品」
・講師作成事例
・NotebookLM作成事例
・比較から見える特徴と活用の可能性
3）今後の活用
a) 生成AIが有効に機能する場面
b) 人が担うべき役割
c) IPランドスケープ実務への活かし方
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