1 はじめに
1.1 セミナーの目的
1.2 異業種からの参入課題
1.3 メディカル系分野における情報入手についての課題
1.4 情報収集の技術革新
2 情報収集の基本戦略
2.1 情報収集リソース
2.2 最新の情報収集技術やリソースの活用
2.3 業界ネットワーキングの重要性
2.4 情報分析と戦略立案
2.5 継続的な情報更新と戦略の見直し
3 メディカル分野における情報収集リソースの基本と特徴
3.1 公的統計資料や官公庁からの発信資料事例
3.2 業界団体の資料事例
3.3 市場調査レポート事例
3.4 関連学会発表、論文事例
3.5 主要企業のIR資料、プレスリリース事例
3.6 KOLをはじめとするユーザーへの個別ヒアリングやアンケート調査
3.7 社内情報
4 AI技術を駆使した情報収集技術
4.1 生成AIとは何か
4.2 現在利用可能な生成AIの特徴
4.3 プロンプトの重要性
4.4 生成AIの便利な使い方
4.5 生成AIの可能性と限界、注意点
4.6 業界情報や規制情報の収集のための生成AI活用
（ChatGPT4、Gemini、Copilot、Claude3）と注意点
4.7 論文検索のために生成AI活用（Consensus、Scispace）
4.8 論文内容を解析しディスカッションするための生成AI活
（ChatPDT、Perplexity）と注意点
4.9 報告書やプレゼンテーション作成向けの生成AI活用（Gamma）と注意点
4.10 Google検索に代わる最新情報検索用AI技術（生成AI搭載検索エンジン）活用
（Genspark、Perplexity、PopAI）と注意点
5 生成AI搭載検索エンジン
5.1 現在利用可能な生成AI搭載検索エンジンの種類と用途、特徴や使用上の注意点
5.2 AI応用検索エンジン活用のポイント
- 適切なキーワード（プロンプト）設定と絞り込み
- 一次情報と二次情報のバランス
- 複数ソースのクロスチェック
- 定期的なアップデートと比較分析
6 具体的な生成AI関連技術の活用事例
6.1 体外診断薬分野での活用事例
- 新技術や競合他社の動向のまとめ
- 規制や業界標準の変更点の抽出
- 論文検索
6.2 医療機器分野での活用事例
- 特許調査とニッチ領域の探索
- 医療機器分野別の市場ニーズや課題の抽出
- 論文検索
6.3 再生医療分野での活用事例
- 基礎研究の動向と有望シーズの探索
- 倫理的、社会的課題の抽出
- 論文検索
7 体外診断薬市場分野
7.1 体外診断薬分野における情報収集の特徴
7.2 体外診断薬分野における情報リソースとその特徴、活用のポイント
- 公的統計資料事例
- 業界団体資料事例
- 市場調査レポート事例
- 学会発表、学術論文事例
- 主要企業のIR資料、プレスリリース
- 展示会や見本市
- KOLヒアリングやアンケート調査
8 医療機器市場分野
8.1 医療機器分野における情報収集の特徴
8.2 医療機器分野における情報リソースとその特徴、活用のポイント
- 公的統計資料事例
- 業界団体資料事例
- 市場調査レポート事例
- 学会発表、学術論文
- 主要企業のIR資料、プレスリリース
- 展示会や見本市
- KOLヒアリングやアンケート調査
9 再生医療市場分野
9.1 体外診断薬分野における情報収集の特徴
9.2 再生医療分野における情報リソースとその特徴、活用のポイント
- 公的統計資料事例
- 業界団体資料事例
- 市場調査レポート事例
- 学会発表、学術論文
- 主要企業のIR資料、プレスリリース
- 展示会や見本市
- KOLヒアリングやアンケート調査
10 まとめ
10.1 情報収集の重要性、リソース活用にかかる注意点
10.2 業界団体資料、公的統計、文献等の活用にかかる注意点
10.3 KOLへのインタビューやアンケート調査にかかる注意点
10.4 生成AI関連技術による効率的な情報収集、分析と報告にかかる注意点
10.5 社内情報の活用
10.6 収集した情報の整理と分析の必要性
10.7 情報に基づく戦略立案の重要性
【質疑応答】