自社技術を棚卸し、特許情報と組み合わせて、新たなテーマ／商品／用途のアイデア創出に活かす仕組みについて、Ｒ＆Ｄ組織で体系的に進めるための考え方や実践的なフレームワーク、技術者に必要なスキルを、事例を交えて解説します。

技術者・研究者のための特許情報・技術情報の見える化・構造化を活用した新テーマ創出の進め方

株式会社ケミストリーキューブ エグゼクティブコンサルタント 葉山 英樹氏

1981年名古屋大学を卒業、日東電工（株）入社。エンジニアとして水処理用膜モジュールの製品開発、企画、市場開発などに取り組む。その後、経営企画、新規事業推進部門、技術企画部門において、ナレッジマネジメント、新規事業・技術の企画立案、特許情報を活用した新規テーマの探索プロセスの教育と社内コンサルティングを推進。2016年、ワイズ特許サービス（株）で特許の活用を進める。2017年より（株）ケミストリーキューブにて、自社の強み技術を核にした新商品・新用途創造マーケティングの技術開発に取り組んでいる。

Ⅰ．変化するＲ＆Ｄの役割と技術者・研究者に必要な新たなスキル
① ものつくり企業が直面する変化と危機感
② イノベーションの時代
③ Ｒ＆Ｄのミッションの変化　
④ 新テーマ創出のための技術者・研究者のスキル

Ⅱ．新しいアイデアを生み出すための情報・知識の構造化
① ３つの思考様式
・目的思考
・仮説思考
・構造化思考
② 情報リテラシー　
・情報分析・活用でよくある失敗　
・仮説立案、仮説の演習問題
・構造化によるアイデア創出のプロセス　
・問題と課題の正しい解釈と応用　
・思考支援ツール・分析ツールの活用方法
③ 構造化手法～新たなアイデアを生み出す　
・２つの構造化モード（iモード・Ｌモード）
・Ｒ＆Ｄにおいて構造化が有効なシーン
・研究開発・事業化における構造化思考の活用例

Ⅲ．研究開発のための特許・技術情報の活用
①イノベーションに有効な特許情報とは？　
②特許情報活用原則
③Ｒ＆Ｄのステージ別、目的別の特許情報、文献情報の活かし方
・技術シーズの活用（オープンイノベーション）
・ニーズ・課題の抽出
・研究ステージ～開発ステージ～販売ステージ
④生成AI活用
・基本原則
・特許情報と生成AIの使い分け

Ⅳ．自社技術の見える化による自社技術の強みの設定・顧客価値創出
①技術の捉え方
・技術を捉える５つの次元（５階層モデル）
・技術棚卸がうまくいかないのはなぜか？
②顧客価値を起点とした技術の構造化～技術の構造化手法iMap
・顧客価値の考え方
・価値コンセプトの視点
・目的機能の定義
③iMap実践ステップ
・思考プロセス
・コア技術の設定
④生成AIを用いたiMapの活用方法
➄iMapのイノベーションへの活用　価値の革新、技術の展開、技術の進化

Ⅴ．技術の構造化による新用途の創出　
1. 特許情報を活用した新用途探索
①探索の基本的考え方
②探索設計
・ゴール設定
・iMap作成
・機能の上位概念化
③用途候補の抽出
・探索用の特許母集合作成
・用途候補の調査
・有力候補選定
④用途発明
・「課題、困り事」を探索する視点　
・進化分析
・特許情報を活用した発明
2. 新用途探索における生成AI活用例
・新用途探索の各プロセスにおける生成AIの活用
・実践における生成AIの活用ポイント

Ⅵ．特許情報を活用したイノベーション
①連続的イノベーション
・特許情報の構造化による数年先の課題発見（eMap）
・特許情報を用いた課題実現手段創出
②非連続的イノベーション
・非連続イノベーションへの特許情報活用のフレームワーク（cMap）
・事例：農業分野のＩoＴでの事例、ヒント

7．自社でのプロセスの構築と技術者のスキル習得
①技術者のスキル習得方法
②Ｒ＆Ｄ組織における新たなプロセスの獲得～どのように組織知とするのか？
③未来の技術者のあるべき姿