生成AIを用いた特許情報分析の活用方法について解説！
本セミナーを通じて、特許情報分析と生成AIを組み合わせた実践的なアプローチを学び、より精度の高い意思決定を目指します！
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
【アーカイブ配信：7/30～8/6（何度でも受講可能）】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。
１． はじめに
1-1. 講師紹介
1-2. 本セミナーで学べること
1-3. 生成AIとは？
(1) 生成AI概要
(2) 生成AIを活用する上で注意すべきポイント
２． 特許情報と生成AIについて
2-1. 特許情報分析とは？
2-2. 特許情報とは？
2-3. 特許情報の内訳
2-4. 特許情報分析の活用とステージ
2-5. 特許情報分析とは？
2-6. 特許情報分析活用ケース
2-7. 事業戦略戦略立案フレームワークと特許調査・分析の活用
2-8. 特許情報分析仮想事例
2-9. 特許情報分析で活用するツール
(1) ツール概要説明
(2) 特許データベース J-platpat、Google Patent、lens.org
３． 生成AIを用いた特許情報分析
3-1. 生成AIの機能と特許情報分析のタスクとは？
(1) 生成AIを実務に活用する上で注意すべきポイント
(2) 特許情報分析をタスク分解
(3) 生成AIの機能例
(4) 生成AIの機能のまとめ
(5) 生成AIの機能×特許情報分析のタスク
(6) 生成AIの機能×タスク 事例
(7) 特許情報分析支援生成AIツール
Chat-GPT、Google NotebookLM、Perplexity ai、Tokkyo.ai、サマリア
3-2. 目標の設定
(1) 事業性検討の論点
(2) 目標の設定 論点・課題の可視化
(3) 前調査 情報収集
(4) Tokkyo.AIを活用した特許内容の把握
(5) 検索式作成
3-3. プレ分析
(1) ビジネスフレームワーク分析
(2) ビジネスフレームワークとは？
(3) RAGについて
(4) Google NotebookLMを使ったビジネスフレームワーク分析
(5) 技術概念の把握
(6) Chat-GPTを活用した テキストマイニング
3-4. 現状分析
(1) pythonプログラムの生成
(2) Chat-GPTを活用した分析
(3) 分類軸の作り方
(4) サマリアの分類支援機能
3-5. 戦略の方向性の定義
(1) 特許クレーム分析 マーメイドチャート
(2) アイデア創出
3-6. 実行可能性評価
(1) 技術アイデアの事業可能性やアライアンス可能性評価
(2) 提案内容の評価軸
４． 分析を終えて提案、報告する時に注意事項
4-1. 提案の目的を明確にする
4-2. 提案が通るまでのプロセスを意識する
4-3. 提案は１つだけでなく、複数オプションを提示
4-4. エグゼクティブサマリーを用意する
4-5. 将来を示＆ネクストアクションを明確に（5W1H）
５． 生成AIを活用した分析事例の紹介（+実演）
5-1. 特許分析のケース一覧
5-2. 技術動向分析
5-3. 用途探索分析
5-4. 技術棚卸
６． まとめ
【質疑応答】
※一部修正をさせていただく場合がございます