生成AIやGPTを使用した特許情報分析とデータ活用のポイント【アーカイブ配信】

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

※一部修正をさせていただく場合がございます