＜今知っておくべき＞IPランドスケープ®とAI ～IPランドスケープにおけるAI活用への期待～

IPランドスケープが「刺さらない」のはナゼ？経営層が期待している提案とは？実務の視点でIPランドスケープ・特許情報分析でのAI活用方法を解説！

セミナー講師

 AIPE認定 シニア知的財産アナリスト（特許）／弁理士    佐藤 貢司 氏

■ご略歴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）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、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。■ご専門知財情報分析■本テーマ関連学協会でのご活動・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～）

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800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30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300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36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  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、IPランドスケープに取り組んだ立場から、IPランドスケープの捉え方、その実践における留意点や対策など講師の考え方を述べるとともに、AI活用に対しての期待や現状での課題・求められる機能向上について担当者視点で紹介します。

受講対象・レベル

・IPランドスケープに取り組もうとしている方・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

習得できる知識

・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

セミナープログラム

1. IPランドスケープの概要～何故“刺さらない”のか？誰に、何を、どうやって？～　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ランドスケープと特許情報分析との違い　　　a) 特許分析報告書からの脱皮　　　b) IPランドスケープと言っても色々　　　c) IPランドスケープに求められるスキル　3）IPランドスケープ実践の悩み　　　a) IPランドスケープ実践に必要なこと　　　b) 現状の分析と対応　　　c) 登りきって見ることが大事　　　　　 2. 特許情報分析の概要～“刺さる”報告書への基本　1）特許情報分析プロセス　　　a) 現状把握と次への発想　　　b) なぜその分析が必要なのかを明確にする　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) 被引用分析事例　3）特許情報分析におけるAIへの期待　　　a) 大量データの収集と仕分け　　　b) 腹落ち感のある区分付け　　　c) 提案策定へのサポート3. 情報分析からIPランドスケープへ～“刺さる”提案にするために　1）情報をつなげて考える　　　a) 技術（特許）とビジネス情報　2）情報の分け方と倍率　　　a) 目的に合わせた選択　3）次に向けた発想　　　a) 発想のヒント　　　b) 図にして考える