R&D部門での“生成AI”導入と特許評価、情報収集、戦略策定への活用
開催日 |
11:00 ~ 16:15 締めきりました |
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主催者 | 株式会社 技術情報協会 |
キーワード | 技術マネジメント総合 デジタル情報管理 AI(人工知能) |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Zoomを利用したLive配信※会場での講義は行いません。 |
研究開発者の業務の効率化、スピード化を実現する生成AIの使いこなし術! 特許分析、新規事業の事業計画書作り、未来予測…活用ノウハウを詳解します!
セミナー講師
1.(株)VAIABLE 代表取締役・ファウンダー 貞光 九月氏2. ビジネスファイターズ(同) CEO 飯田 剛弘氏 3. VALUENEX(株) 代表取締役CEO 中村 達生氏
セミナー受講料
1名につき60,500円(消費税込み、資料付) 〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕
受講について
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セミナープログラム
<11:00〜12:00>【第1部】大規模言語モデルを用いた特許評価 (株)VAIABLE 代表取締役・ファウンダー 貞光 九月氏
【講演趣旨】ChatGPTをはじめとして、大規模言語モデル(LLM)を用いた新たなサービスが連日創出される中、特許に対する注目が高まっている。 それと同時に、生成AIによって特許創出をサポートする新たな試みが始まっている。 本講演では、生成AIが特許評価に与えるインパクトを理解するため、以下の話題を提供する。・LLMによる特許評価が可能となった理由・LLMによる特許評価の課題・LLMは特許評価のどこまでを可能とするか・LLMによる特許評価デモ
【講演項目】1.生成AIによる特許評価が可能となった理由 1.1 特許に対するAI適用領域 (1)特許検索 (2)特許評価 (3)特許作成 1.2 生成AI以前の特許評価 (1)AIモデルの変遷 (2)AI特徴量の変遷 1.3 生成AI以降の特許評価 (1)生成AIのプロンプト (2)生成AIによるRAG
2.生成AIによる特許評価の実例 2.1 特許評価システムの構成例 2.2 特許評価システムの実行例 2.3 特許評価システムの精度評価
3.今後、生成AIは特許分析のどこまでを可能とするか 3.1 特許ドメインへの高度な適応 3.2 特許作成に向けて 3.3 ハルシネーションへの対策
【質疑応答】
<13:00〜14:30> 【第2部】生成AIを使った情報の収集・分析と新規事業への活かし方 ビジネスファイターズ(同) CEO 飯田 剛弘氏
【講演趣旨】この講演では、ITやAIが苦手な方でも簡単に理解できるように、生成AIの基礎から教えます。情報の収集・分析を通じて新規事業に活かす方法をデモを交えながらわかりやすく解説します。生成AIを身近なツールとして見ることで、ビジネスの新たな可能性を見出しましょう。
【講演項目】1.自己紹介 1.1 ビジネスファイターズ合同会社の概要 1.2 一般社団法人中小企業AI活用協会の概要
2.AIがもたらす社会現象 2.1 人工知能とは何か? 2.2 AI の主な分類(弱いAIと強いAI) 2.3 AI と機械学習、ディープラーニング等 2.4 便利なAIツールやサービスの紹介(Copilot や Gemini 等の違い紹介も含む)
3.最先端の生成AIの概要と使い方 3.1 生成AIの基本概念 3.2 AI技術の最新動向とそのビジネスへの応用例
4.情報収集における生成AIの活用方法 ・トレンド分析 ・市場調査 ・競合分析 ・デモンストレーション:ChatGPTを使った実際の情報収集と分析
5.新規事業における生成AIの活用方法 ・事業計画書作り ・フレームワークの活用
6.これからのビジネスにおいて
7.質疑応答
【質疑応答】
<14:45〜16:15>【第3部】俯瞰解析と生成AIの融合による未来予測と戦略策定への活用 VALUENEX(株) 代表取締役CEO 中村 達生氏
【講演趣旨】生活や産業を問わず変革が進み、事業環境が加速的に変化する社会では、経験と思い込みではなく、データに基づく客観性と俯瞰性を担保した意思決定プロセスの確立が求められる。本セミナーでは事業をとりまく膨大な情報を一枚の俯瞰図に投影し、疎密のある注目領域について、生成AIを活用して読み解き、戦略策定に資するプロセスについて解説する。俯瞰解析の基礎と生成AIについて簡単に触れた後、現状の戦略策定における問題点を列挙し、俯瞰解析と生成AIの適用による改善案を示す。最後にデータに基づく未来に向けた事業構築の考え方について言及する。
【講演項目】1.俯瞰解析 1.1 客観的に俯瞰する 1.2 空白を読む 1.3 気づきと直感
2.戦略策定 2.1 一般的戦略策定フロー 2.2 戦略策定の主な課題とAI活用による改善
3.AI、生成AIの活用工程 3.1 広く適切に収集 3.2 客観的・俯瞰図可視化 3.3 気づきの提供と人的バイアスの排除 3.4 複数のストーリーの提供 3.5 人の意思への代替不能
4. 未来に向けた戦略策定 4.1 どこまで未来を見渡せるか 4.2 既存事業、先進事業、創造事業、未来事業
5. まとめ
【質疑応答】