生成AIと特許情報を活用した研究開発とイノベーションの展開

受講対象

技術・開発部長、技術者・研究者、技術・開発企画スタッフ、知財・情報調査部門スタッフ特に、下記の課題認識をお持ちの方。
◆Ｒ＆Ｄの技術力・価値創造力を高めたい、そのための人材を育成したい
◆研究開発・イノベーション促進のための生成ＡＩ・特許情報の活用方法を知りたい
◆新たな事業及び顧客価値につながるＲ＆Ｄテーマを設定したい
◆情報調査分析における生成ＡＩ・特許情報分析などのツール活用のコツを学びたい

講義のねらい

技術者や研究者にとって、日々の問題解決に加え、未来を見据えた新テーマの創出が必要とされています。このための新たなツールとして着目されているのが、生成型AIです。しかし、AIだけでは新たな価値創造には限界があります。つまり、自分自身の能力を強化するIA（intelligence augmentation）としてAIを活用する姿勢が求められます。

本セミナーは、まず、問題解決や新テーマ創出に必要な思考基盤と実践フレームワークを理解することに焦点を当てます。思考基盤とは、目的思考（製品開発・AI活用の原点）、仮説思考（適切な答えを、早く引き出す）、構造化思考（問題を解くために必要な要素を組み立てる）の３つの要素です。実践フレームワークとは、自社の技術と顧客価値をつなぐことで、製品を生み出す技術の構造化手法（iMap）です。

次に、生成AIの具体的な活用法について解説します。但し、生成AIは未学習の領域では適切な回答が得られません。そこで、未学習の領域において、生成AIと特許情報を組み合わせて活用する方法について、新用途探索の実践事例を交えて紹介します。

最後に、スキルの習得方法や組織導入の注意点をふまえ、今後の技術者・研究者のあり方について議論します。

主催団体

本講義は、一般社団法人企業研究会が主催しております。

研修プログラム例

１．変化するR＆Dのミッションとイノベーション戦略
(1) イノベーションの時代
(2) 変化するR＆Dミッションと現場の課題
(3) 研究開発・イノベーション促進のために必要な新たなスキル

２．アイデア創出・生成ＡＩ活用に必要な情報リテラシー
(1) 言葉の定義
(2) ３つの基本思考　・目的思考　・仮説思考　・構造化思考
(3) 情報・知識の構造化・見える化～フレームワークの知識
(4) ツール活用の原則

３．研究開発・新テーマ創出のための基本フレームワーク
(1) プロセスの理解
(2) 新テーマへの基本アプローチ　新製品・新用途・新需要
(3) 研究開発の起点：問題と課題の理解
(4) アイデア創出の原則
(5) 技術の構造化　（自社技術と顧客価値をつなぐiＭapの基本）

４．特許情報と生成ＡＩ詳論
４．１特許情報活用の基礎知識とスキル
(1) イノベーションの情報源としての特許
　　・技術情報
　　・市場・顧客情報
　　・技術戦略情報
(2) 特許情報活用の原則
４．２生成ＡＩ活用（ChatGPT）の基礎知識とスキル
(1) 生成ＡＩとは？
(2) 研究開発における生成ＡＩの活用シーン
(3) 生成ＡＩ活用の心得・人の役割
(4) プロンプト（ＡＩへの質問設計）の基礎と実践
(5) 生成ＡＩの最新機能
　　・データ分析（コードインタープリター）
４．３特許情報と生成ＡＩの使い分け

５．生成ＡＩ・特許情報を活用した新用途探索事例
５．１機能部材における新用途探索プロセス実践事例
(1) ゴール設定
(2) スタート（技術）設定～iＭapの作成
(3) 検索方針設定（生成ＡＩプロンプト、特許検索検索式）
(4) 一次用途候補抽出
(5) 有力用途候補選定
(6) 用途発明
５．２材料開発に関する実践事例
５．２．１　自社の強みの設定と生成ＡＩによる仮説の設定
(1) 自社技術の強みの設定　材料の特性抽出・機能定義
(2) 技術の構造化m-iMapの作成
(3) 生成ＡＩによる一次用途候補抽出
５．２．２　特許情報による検証（プロアクティブ検索）
(1) 有力用途候補選定のための特許情報のプロアクティブ検索
(2) 一次用途候補の検証
(3) 材料メーカーが出願すべき用途発明とは
(4) 新用途における用途発明の創出