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イベント

【Live配信 or アーカイブ配信 11/17】ChatGPTを最大限活用したIPランドスケープの実践

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研究開発マネジメント:セミナー  / 2025年09月02日 /  産学連携 医療・バイオ 化学・樹脂
イベント名 ChatGPTを最大限活用したIPランドスケープの実践
開催期間 2025年11月17日(月)
10:30~16:30
会場名 Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
会場の住所 東京都
お申し込み期限日 2025年11月16日(日)15時
お申し込み

<セミナー No 511504>

 

【Live配信 or アーカイブ配信】
ChatGPTを最大限活用した

      IPランドスケープの実践

 

★IPLの全工程をChatGPTで実践!特許調査、マップ化、戦略、資料作成!
★具体的なプロンプト、修正のコツ、運用ポイントなど詳解します!

 

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■講師
たかやま特許商標事務所 所長 弁理士 高山 嘉成氏

 

■聴講料
1名につき 55,000円(消費税込、資料付)
1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問合せください〕

 


プログラム                                                                                    

【講座の趣旨】
「IPランドスケープ」という言葉は耳にする機会が増えましたが、実務者にとっては抽象的で分かりにくい概念で す。本セミナーでは、これを「特許情報と外部要因(市場・規制・競合動向)を統合し、経営や研究開発の意思決定に活かすプ ロセス」と再定義します。全行程でChatGPT(Copilot含む)、特に進化したGPT-5を最大限活用し、実演を交えながら、その 場で構築するプロセスを体験できます。コーディングによって自社だけのオリジナル分析ツールを構築する方法を解説します。 非プログラマでもGPT-5が自動生成するコードを実行できるため安心です。特許動向の可視化から外部要因タグを組み込んだ分 析、さらにそこから導く知財戦略までを、実演を交え、その場で構築するプロセスを体験できます。受講後には、自社課題に即 した調査・分析・戦略立案を自走できる“実務の武器”を手にできます。

【講座内容】 
1.導入と基礎理解
  1.1 セミナー全体像
  1.2 生成AIの基礎(ChatGPT, Copilot, Gemini)
  1.3 「IPランドスケープ」の曖昧さと実務的再定義
  1.4 パテントマップとの違い
  1.5 知財戦略との関係性
  1.6 外部要因(市場・規制・競合)の重要性
2.特許調査の基礎と実践
  2.1 先行技術調査の基礎と生成AIの活用法
  2.2 クリアランス調査(FTO)の考え方
  2.3 無効資料調査の活用場面
  2.4 GPT-5によるFI/Fターム・キーワード抽出(専門知識不要)
  2.5 検索式の自動生成と結果確認
  2.6 調査結果の自動要約・比較方法
3.Python超入門
  3.1 Pythonって何?なぜ知財分析に使えるのか
  3.2 実行環境の選び方(Google Colab/VS Code)
  3.3 Google Colabでの基本操作(ノートブック作成)
  3.4 VS Codeでの基本操作(拡張機能・.pyファイル実行)
  3.5 GPT-5にコードを書かせる流れ(指示→生成→実行)
  3.6 Matplotlibで簡単グラフ表示(出願件数推移)
  3.7 コードを理解しなくても使える工夫と修正依頼の方法
4.マップ化の設計と準備
  4.1 何をマップ化するかの決定方法
  4.2 外部要因から技術要素を抽出するプロセス
  4.3 マップに必要な分類軸(時系列・技術分類・地域別など)
  4.4 必要データ項目とフォーマット化
  4.5 GPT-5活用でのオリジナルツール作成(非プログラマでも可能)
5.カスタムツール構築とマップ化実演
  5.1 GPT-5がコードを自動生成・修正する流れ
  5.2 コードを理解しなくても使える実行方法
  5.3 出願件数推移グラフ作成デモ
  5.4 技術分類別ヒートマップ作成デモ
  5.5 地域別出願分布マップ作成デモ
  5.6 外部要因タグを組み込んだ可視化
  5.7 実務で見やすいレイアウトの工夫
6.マップから戦略へ
  6.1 マップから技術トレンドを読む
  6.2 特許空白地帯の発見
  6.3 競合の強み・弱み分析
  6.4 成長市場と高密度領域のクロス分析
  6.5 攻める/守る/撤退領域の決定
7.IPランドスケープ実践
  7.1 「IPランドスケープ=マップ+外部要因+戦略」の再確認
  7.2 外部情報との統合(市場規模・規制動向)
  7.3 外部要因別のマップ色分け・フィルタリング
  7.4 ケーススタディ①:規制強化への先回り戦略
  7.5 ケーススタディ②:市場成長性を加味した国際出願戦略
  7.6 AIによる将来予測とロードマップ案作成
8.戦略資料作成と運用
  8.1 GPT-5で戦略提案文書を自動生成
  8.2 社内報告用プレゼン資料の生成例
  8.3 AI分析結果の限界と人間判断の役割
  8.4 戦略策定後の実務プロセス(出願・ライセンス・秘匿化/継続運用体制)
【質疑応答】

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