……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
☆より一歩踏み込んだ内容で‘生成AI×IPランドスケープ’の最前線をお届け！
☆事業企画・研究開発・知財部門・その他、幅広い担当者様のお申込み大歓迎です！
☆本講座は「7月28日のみ／7月29日のみ／両日参加」のご選択が可能です！
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
＜その他関連商品＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年7月29日(水) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
7/29 「②AI特許」セミナーのみご受講の場合：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100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34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600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39,600円
7/28 「①AI特許」セミナーとセットでご受講の場合：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 68,200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57,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 77,000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66,000円
※「7/28 ①AI特許」セミナーの詳細はこちら
＊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）
お申込みはこちらから
7/29 ②AI特許セミナーのみ受講：お申込みフォーム
7/28、7/29セット受講：お申込みフォーム
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。）
※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
IPランドスケープは「分析作業」ではなく「意思決定支援」です。本講座では、IPランドスケープが失敗する典型パターンを整理した上で、生成AIを各工程にどう組み込めば提案の質と速度を両立できるかを6段階の実践フローに沿って解説します。AI-in-the-Loopの考え方、ハルシネーションを前提にした工程ごとの品質確定設計、そして分析結果を経営提案に変換する方法まで、仮想事例を交えながら実務で再現可能な形でお伝えします。
■受講後、習得できること
・IPランドスケープの定義・対象ケースと、失敗する典型パターンの理解および回避策
・生成AIをIPランドスケープの各工程（目的設定〜調査設計〜プレ分析〜深掘り〜戦略整理〜提案）に組み込む具体的手法
・AI-in-the-Loopの考え方 — 「人間が問いと提案を担い、AIが探索・整理を拡張する」協働設計
・ハルシネーションを前提にした工程ごとの品質確定設計（完了条件の定義と上流品質の作り込み）
・分析結果をファクト→示唆→提案→次アクションへ変換し、意思決定に接続するエグゼクティブサマリーの作り方
・少人数体制でもIPランドスケープを組織に実装するための運用設計（依頼・受託構造、KPI、レビュー体制）
■講演中のキーワード
・IPランドスケープ
・AI-in-the-Loop
・生成AI×知財戦略
・品質確定設計（工程品質管理）
・エグゼクティブサマリー
セミナー内容
【IPランドスケープの概要】
1.1 IPランドスケープとは・定義
1.2 知財ガバナンスとの関係
1.3 公開されている他社事例と生成AI活用事例
1.4 IPランドスケープを行う対象・ケース（既存事業強化・用途探索・新規事業探索・アライアンス先探索等）
【生成AIとは何か】
2.1 生成AIができること／できないこと
2.2 生成AIの基本構造 —「もっともらしい次」を生成する仕組み
2.3 ハルシネーションとは何か — なぜ構造的に起こるのか
2.4 特許・知財実務で起こりやすい誤り
2.5 生成AIを「思考と探索を拡張する装置」として捉える
【IPランドスケープが失敗する理由】
3.1 失敗の典型パターン（目的不明確・事業理解の浅さ・期待値コントロール不足・次アクション未接続等）
3.2 IPランドスケープを実施している企業のタイプ
3.3 失敗を減らすために生成AIをどう組み込むか
【IPランドスケープに生成AIを活用するメリット】
4.1 調査の初速を上げる（論点整理・仮説発散・周辺領域の洗い出し）
4.2 情報収集の幅を広げる（自然言語検索・同義語展開・隣接市場探索）
4.3 プレ分析の高速化と深掘り分析の効率化
4.4 戦略整理・提案書作成の生産性向上
4.5 少人数でもIPランドスケープを回しやすくなる
【IPランドスケープを成功に導く「AI-in-the-Loop」】
5.1 AI-in-the-Loopとは何か — 人間→AI→人間のサンドイッチ構造
5.2 人間が担う役割（問いの設定・意味づけ・提案・意思決定接続）
5.3 AIが担う役割（情報収集・要約・分類・可視化・比較整理）
5.4 AI-in-the-Loop運用で外してはいけない点
【ハルシネーションを前提にした工程ごとの品質確定設計】
6.1 品質管理の基本思想 —「正しい結果」ではなく「検証可能な手順」を設計する
6.2 工程ごとの品質確定設計とは（入力・AI処理・人間確認・完了条件）
6.3 品質確定の基本チェック項目
6.4 「AIが出力した」で完了しない —「次工程に渡せる状態」で完了とする
【失敗しないための生成AI×IPランドスケープ実践フロー（6段階）】
7.1 目的設定・問いの設計
7.2 調査設計・母集団形成
7.3 プレ分析（ランドスケープ俯瞰）
7.4 現状分析（深掘り分析）
7.5 戦略の方向性整理
7.6 提案・意思決定への接続
【仮想事例】
8.1 仮想事例①：半導体企業A社×飲料メーカーのアライアンス
8.2 仮想事例②：A社の生成AIを活用した新事業探索
【分析から提案に変える方法】
9.1 ファクト→示唆→提案→次アクションの変換
9.2 エグゼクティブサマリーの作り方
9.3 良い成果物と悪い成果物の違い
【組織に実装するには】
10.1 依頼・受託構造の設計（誰が依頼し、誰が受け、どの会議体につなぐか）
10.2 KPIの設計とAIの標準化範囲
10.3 運用ルールとレビュー体制
【まとめ】
＜質疑応答＞
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