情報調査の結果が、うまく事業に反映されていないとお悩みの方は多いのではないでしょうか。当講座では調査分析項目の設定の基本的な考え方から、特許情報や生成AIなどを用いた実践的調査の方法など、情報調査分析のスキルを向上させるためのポイントを解説します。

特許情報と生成AIを活用した情報調査分析の実践ノウハウ

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. なぜ、情報調査分析は、うまくいかないのか？
~調査分析の質を高める障害を特定し克服するための考え方を学ぶ~
1. 情報調査分析を取り巻く変化と課題
2. 情報調査分析の失敗パターンから学ぶ

Ⅱ. 情報調査分析のフレームワーク
~効果的な分析の基礎となる思考法と手法を習得し分析の質を向上する~
1. 情報調査分析は、何のために行うのか？
2. マインドセット、思考パラダイムを理解する
3. 情報の見える化・構造化～情報の整理で止まっていないか？
4. 仮説立案の考え方
5. 分析のフレームワークと価値創出のフレームワークの違い
6. 情報調査分析のプロセス

Ⅲ. 事業への貢献・価値創出のための実践フレームワーク
~調査分析結果を実際のビジネス価値に転換する方法を学ぶ~
1. 情報調査分析から価値を創出するための考え方
2. 価値を創出するための基本方向性
（新製品・新用途・新需要）
3. 技術と顧客価値をつなぐ技術の構造化（iMap）
4. 調査分析の前提：問題・課題を正しく捉える
5. 新価値創造・イノベーションの原理

Ⅳ. 情報調査分析への特許情報・生成AI活用の活用
1. 特許情報の活用
　　イノベーション・マーケティング情報／特許情報活用の原則／パテントマップの本質
2. 生成AI活用の基礎と活用例
　　生成AI活用の原則／プロンプトの知識
　　情報調査分析のための生成AI用の生成AIアプリ
　　AI搭載特許検索システム・チャットボットの自作

Ⅴ. 情報調査分析事例
~実践事例を通して、特許情報・生成AI活用のコツを学ぶ~
1. 実践を進める上でもっとも重要なこと
2. 基本の調査分析
　　技術動向／競合分析／技術融合（M＆A）
3. 新用途創出
　　前提の設定／用途候補抽出／用途発明
4. 演習
　　目的の設定／目的・手段の構造化／切り口・仮説創出

Ⅵ. 調査分析業務における今後のスキル
1. スキル向上の考え方
2. 生成AIを調査分析スキル向上に活用する
3. 依頼部門（R&D、事業部門、経営等）との効果的な連携方法
4. 将来の調査分析業務の方向性～サーチャーの声から