（12/14）生成AI時代のパテントマップ分析の進め方・読み解き方～「何を決めるか」から分析を設計し、結果を提案・判断につなげる～【生成AIを使うミニ演習あり】

株式会社ケミストリーキューブ テクノロジーアウト・マーケティング（TOM）担当 エグゼクティブコンサルタント 葉山 英樹 氏

セミナーポイント

■ミニ演習について：本セミナーでは生成AIを活用した演習を行います。
・種類問わず普段お使いのAI（無料版でも可）で参加可能です。
・講師が提示するプロンプトを、受講者の方は実際に生成AIへ入力し、お手元で出力結果を確認できます。
・演習を通じ、曖昧な依頼を分析目的や分析スコープへ具体化するプロセスが体験できます。
・使用するシート・チェックリストは、受講後も実務で活用できる形で配布予定です。
※社内セキュリティ等の関係で生成AIが利用できない方もご安心ください。講師の操作画面と解説を通じて、同等の学びを得られるよう進行します。

■はじめに：
　生成AIやエージェント型AIの進展により、特許の分類・集計、パテントマップ作成、差異の抽出や仮説候補の提示まで、特許情報分析を支援・自動化できる範囲が広がっています。一方、実務では「依頼者が何を判断したいのかを捉えきれない」「どの軸・分類・マップで見るべきかを定めにくい」「仮説・提案までつなげにくい」といった課題が残ります。こうした課題は、AIによる作業の自動化だけでは解決しにくいものです。
　そのため、AI時代の分析担当者には、まず「何を決めるための分析か」を明確にし、そこから比較軸・分類・マップを設計する力が求められます。さらに、マップを読み解き、事実と仮説を区別しながら、提案・判断に使える分析へ深める力も重要です。
　本セミナーでは、競合特許分析の具体例を通じ、分析設計から読み解き、仮説・提案へつなげる方法を解説します。また、分析プロセスの各段階で生成AI・エージェント型AIをどのように活用するかを具体的に示します。そのうえで、AIに任せる部分と人が確認・評価すべき部分を整理し、実務で再現できる分析の進め方を学びます。

■受講対象者：
・企業の知財部門、特許調査・情報分析部門の担当者
・研究開発、技術企画等で特許情報・パテントマップを活用する方
・パテントマップを作成しても、読み解きや、その結果を提案・判断につなげることに課題を感じている方
・生成AIを活用して、特許分析・パテントマップ分析を高度化したい方

■必要な予備知識：
・特許情報・パテントマップに関する基本的な知識
・専門的なAI知識は必要ありません。ChatGPT等の生成AIを使ったことがあれば十分です。

■本セミナーで習得できること：
・分析依頼・問題意識を「何を決めるための分析か」に整理できる
・判断に必要な問いから比較軸・分類・マップを設計できる
・マップから観察事実・解釈・仮説を分けて読み解ける
・AIによる分類・分析結果の妥当性を評価できる
・仮説から「次に何を見るか」を決め、追加分析・提案・判断へ展開できる
など

セミナー内容

１．生成AI・エージェント型AI時代のパテントマップ分析
　1）生成AI・エージェント型AIで変わる特許情報分析
　2）パテントマップを「作る」ことと「分析する」ことの違い
　3）AIに任せる作業と、人が担う役割

２．「何を決めるか」から分析の切り口・マップを逆算する
　1）「競合動向」「ホワイトスペース」で止めない
　2）個別判断と総合判断を見分ける
　3）問いから比較軸を設計する
　4）比較軸から分類・マップを設計する
　5）分析に使えるマップになっているか
　6）【ミニ演習】判断目的から問い・比較軸・マップを設計する

３．パテントマップを読み解く―構造・差・変化から仮説へ
　1）マップから直接言えること／言えないこと
　2）分類によって全体構造を捉える
　3）分類では見えにくくなる差を捉える
　4）新しい動き・兆しを捉える
　5）観察事実・解釈・仮説を区別する
　6）【ミニ演習】マップの観察事実・解釈・仮説を仕分ける

４．仮説を深め、「次に何を見るか」を設計する
　1）当初のマップで、どこまで判断できるか
　2）差・変化から次の問い・仮説を設定する
　3）仮説を検証するための追加分析を設計する
　4）特許以外の情報を組み合わせる
　5）仮説が支持されない場合の見直し
　6）【ミニ演習】仮説を検証するための追加分析を設計する

５．生成AI・エージェント型AIをパテントマップ分析に活用する
　1）分析プロセス別の生成AI活用
　2）AI・エージェント型AIによる分類・情報抽出・集計・マップ作成
　3）具体的なプロンプト設計からAI分析ワークフローへ
　4）AIによる分類・分析結果の品質評価―誤分類・根拠・仮説の飛躍をチェック
　5）入力情報によってAI分析はどう変わるか
　6）特許専用AI・汎用生成AI・エージェント型AI・人の役割分担

６．分析結果を提案・判断につなげる
　1）分析結果を「説明」で終わらせない－「提案」とは何か
　2）複数の分析結果を統合して判断する
　3）仮説の重要性と確度を考える
　4）分析結果に応じた「次の行動」を選ぶ
　5）事実・仮説から提案・判断までのつながりを説明できる分析結果のまとめ方
　6）【総合ミニ演習】分析設計から技術・知財判断までをつなげる

＜質疑応答＞

※各演習では、共通の競合特許分析事例を適宜用い、分析設計、マップの読み解き、仮説・追加分析、AI活用、判断までの一連の分析プロセスを段階的に扱います。また、演習で使用するシート・チェックリストは、受講後も実務で活用できる形で配布予定です。

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD261221.php）。掲載は情報機構との提携によります。