IPランドスケープは、特許情報と市場・事業・技術などの非特許情報を組み合わせ、経営戦略、事業戦略、研究開発戦略などの意思決定を支援する活動です。しかし、目的が曖昧なまま調査を開始すると、精緻な特許マップを作成しても、「何を判断すべきか」「自社は何をすべきか」が明確にならず、具体的な行動につながりません。

本講演では、IPランドスケープの出発点として、「誰が、何を判断するために、どのような情報を必要としているのか」を明確にし、適切な「問い」を設定する方法を解説します。

また、IPランドスケープを知財部門だけで完結させず、経営企画、事業、研究開発、マーケティング、生産などの関係部門との対話を、調査開始前、分析途中、提案作成時に組み込む方法を取り上げます。各部門が持つ情報、仮説、強み、制約を持ち寄り、「市場機会」「顧客価値」「自社の強み」「競合との差別化」「知財ポジション」「実行可能性」を統合して、自社固有の「勝ち筋」を具体化します。

さらに、生成AIを、特許文献の要約や資料作成の効率化にとどまらず、論点整理、検索設計、仮説形成、技術・企業比較、競争構造の把握、反対仮説の検討、ホワイトスペースの探索、シナリオ分析、勝ち筋の候補作成などに活用し、分析を深化させる方法を紹介します。あわせて、ハルシネーション、出典確認、機密情報の取扱いなど、実務上の留意点も解説します。

分析結果を意思決定につなげるには、グラフやデータを並べるだけでなく、「なぜ今、判断が必要なのか」「何が変化しているのか」「自社はどこで勝てるのか」「何を選択し、誰が実行すべきか」という一貫したストーリーに構成する必要があります。

本講演では、複数の仮想事例を通じて、分析結果から勝ち筋を導き、経営層、事業部門、研究開発部門、知財部門など、報告相手の関心と意思決定課題に応じて提案ストーリーを組み替える方法を具体的に示します。

IPランドスケープを、特許情報を調べて可視化する活動から、関係部門との対話を通じて自社の勝ち筋を構想し、組織の意思決定と行動を動かす活動へ進化させるための実践的な4時間講演です。

 

主な受講対象者

《中心となる対象者》

• 企業の知的財産部門・知財戦略部門の担当者、管理職
• IPランドスケープを担当している方、これから担当する方
• 特許調査・技術動向調査を事業提案につなげたい方
• 生成AIを知財業務に導入・活用したい方
• 知財部門の経営・事業への提案機能を強化したい方

《関係部門の対象者》

• 研究開発・技術企画部門の担当者、管理職
• 新規事業開発・事業企画部門の担当者
• 経営企画・技術戦略部門の担当者
• マーケティング・市場調査部門の担当者
• 生産技術・製造企画部門の担当者
• オープンイノベーション、アライアンス、M&Aの担当者

《意思決定者・専門家》

• CIPO、CTO、知財部長、研究開発責任者
• 新規事業責任者、事業部門責任者
• 弁理士、特許情報調査・分析担当者
• IPランドスケープの報告を受け、意思決定を行う立場の方

《想定レベル》

IPランドスケープの初学者から、すでに調査・分析経験を有する実務担当者までを対象とします。高度な特許検索や生成AIの知識は前提としません。

 

期待される効果

• 調査開始前に目的と意思決定課題を明確化できる
• 曖昧な調査依頼を、意思決定につながる問いへ変換できる
• 必要な分析と不要な分析を区別できる
• 調査範囲の過度な拡大や手戻りを減らせる
• 関係部門に対するヒアリングの質を高められる
• 分析途中の対話を通じて仮説を更新できる
• 特許情報と市場・事業・技術・自社情報を統合できる
• 生成AIを要約や検索補助以上の用途に活用できる
• AIを使って複数仮説、反対仮説、失敗条件を検討できる
• AIの出力を批判的に検証できる
• 自社の強みを顧客価値、競争優位、知財と結び付けられる
• 関係部門との議論を通じて、自社固有の勝ち筋を構築できる
• 分析結果から複数の戦略的選択肢を作成できる
• 推奨案に前提条件、リスク、見直し条件を付けられる
• 分析を一貫した提案ストーリーへ変換できる
• 経営層・事業・研究開発・知財など、報告相手に応じて伝え方を変えられる
• 分析結果を具体的な意思決定と次の行動につなげられる

 

セミナープログラム（予定）

１．導入　意思決定を動かすIPランドスケープとは
1.1　IPランドスケープの基本的な位置付け
1.2　本講演を貫く五つの視点

２．第1部　目的の明確化と「問い」の設定
2.1　調査テーマと意思決定の問い
2.2　問いの階層化
2.3　初期仮説と評価基準の設定

３．仮想事例1　次世代放熱材料市場への参入判断
3.1　当初の曖昧な調査依頼
3.2　意思決定の問いへの変換
3.3　自社固有の勝ち筋

４．第2部　関係部門との共創による分析設計と勝ち筋の検討
4.1　知財部門単独型から部門共創型への転換
4.2　関係部門の役割
4.3　各部門の情報・仮説・制約の統合
4.4　勝ち筋を構成する要素
4.5　勝ち筋の基本形
4.6　部門間対話における典型的な失敗

５．第3部　生成AIによる仮説形成と分析の深化
5.1　IPランドスケープにおける生成AIの位置付け
5.2　目的設定・問いの設計における活用
5.3　検索・スクリーニングにおける活用
5.4　技術・企業分析における活用
5.5　仮説形成・反証における活用
5.6　多面的・批判的な検討
5.7　勝ち筋・将来シナリオの検討
5.8　生成AI活用上の留意点
5.9　生成AI活用の基本原則

６．仮想事例2　競合企業の出願急増をどう読むか
6.1　事例の状況
6.2　生成AIによる複数仮説の設定
6.3　支持材料・反証材料の整理
6.4　競合分析から自社の対応策への展開

７．第4部　勝ち筋をストーリーとして提案する
7.1　なぜストーリーが必要なのか
7.2　強い提案を支える三つの線
7.2.1　事実の線
7.2.2　論理の線
7.2.3　実行の線
7.3　戦略的選択肢の比較
7.4　提案ストーリーの基本構造
7.5　報告相手に応じたストーリーの組替え

８．仮想事例3　同じ分析結果を4部門へ報告する
8.1　事例の設定
8.2　共通する勝ち筋
8.3　経営層向けの報告
8.4　事業部門向けの報告
8.5　研究開発部門向けの報告
8.6　知財部門向けの報告
8.7　相手別報告のポイント

９．仮想事例4　研究開発テーマの継続・転換判断
9.1　関係部門の当初の意見
9.2　IPランドスケープによる共通認識の形成
9.3　戦略的選択肢の比較
9.4　関係部門が合意した勝ち筋
9.5　提案のストーリー
9.6　見直し条件

１０．全体総括
10.1　意思決定を動かす七つの実践
10.2　調査開始前に行うこと
10.3　分析途中に行うこと
10.4　提案・報告時に行うこと
10.5　最終メッセージ

 

備考

【会場受講】【LIVE配信】をお申込みの方は、追加料金なしでアーカイブ配信の受講が可能です。
　セミナー開催日当日（12/16）に受講可能な方は、会場またはLIVE配信での受講をお勧めします。
　開催日当日の受講が難しい方は、アーカイブ配信受講のお申込みをご検討ください。

 

【複数名受講割引あり】

同一企業様から複数名同時にお申し込み頂くと、人数に応じて下記割引が適用されます。
［2名様⇒20％、3名様⇒30％、4名様⇒40％、5名様以上⇒50％ の割引となります］

 

※アーカイブ配信の申込は12/25までとなります。