株式会社イーコンプライアンス

規制対応と品質保証に、そのまま使える文書と知識を。

医療機器・医薬品から、化粧品・医薬部外品、化学・材料、エレクトロニクス、エネルギー・環境・機械まで。規制を受けるあらゆる業種の品質保証と規制対応を、セミナー/AIで作るQMS文書/専門書/VOD で支えます。

【アーカイブ配信】技術マーケティング入門と生成AIの活用ノウハウ~生成AI時代に必要なスキル、生成AI活用の具体例~

¥50,600 (税込)
  • 主催株式会社情報機構(お申し込みは情報機構のページで承ります)
  • 視聴期間11/1〜11/30(申込締切 11/24)
  • 講師日本工業大学 技術経営大学院 教授 清水 弘 氏
  • 受講料50,600円(税込・アーカイブ配信・1名)ほか

講演要旨・プログラム・講師の紹介は、下のタブをご覧ください。

主催・お申し込み・お支払いは株式会社情報機構です。当社(イーコンプライアンス)では、この講座の申込・決済・見積・ポイント付与は扱いません。

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SKU: JK-CD261104
Category:
受講形式アーカイブ配信

日時・受講料

  • 視聴期間:2026-11-01〜2026-11-30
  • 動画時間:約4時間41分
  • 【アーカイブ配信】1名 50,600円(税込)/1社2名以上同時申込の場合 1名につき 39,600円

受講料・日程・割引の詳細と最新の情報は、情報機構のページでご確認ください。

会場・受講形式

  • 会場:オンライン(アーカイブ配信)
  • 受講形式:アーカイブ配信

お申し込み

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○講師より:本セミナーの受講を検討している方へ
 研究開発活動において社会環境が変化する中、既存とは異なるプロダクトやそのマーケットの探索が必要となります。顧客ニーズとして顕在化した機会は競合との厳しい競争となるため、潜在的な顧客ニーズを膨らみの機会(顧客も気付いていない既存と異なる機会)として把握することが必要です。また、通常のマーケティング手法は技術と市場をマッチさせる視点がやや薄く、研究開発活動での活用が限られていました。技術マーケティング手法ではこれらを補うことが可能です。
 これらと生成AIを組み合わせると、外部情報からの生成ですので仮置きではありますが、市場・技術機会の探索もビジネスプランへの深堀も、これまで数日掛かっていた検討が数分で出来るようになりました。まさに、設計シミュレータの技術マーケティング版です。
 本セミナーは、特に、マーケティング(技術マーケティング)を体系的に学んだことの無い方、マーケティングを本業としていない研究開発・技術系の方を対象にしています。すぐに実践できる考え方や具体的手法もお届けします。加えて、それぞれの手法や生成AIの活用例やコツなども示したいと思います。ぜひご参加下さい。
※またセミナー申込者には「事前アンケート」を実施しています(回答は任意)。当日可能な限り回答します。

○主な受講対象者
・技術・研究開発職に従事している方で、マーケティング(技術マーケティング)を学びたい方、体系的には学んでこなかった方
・役職やポジションが上がり、技術や研究開発関連だけでなく「マーケティング」にも注力する必要を感じ始めた方
・開発企画や研究戦略関連セクションの新任者、マーケティングの知識を補強したい方
・自社の技術マーケティング戦略・マーケティング手法の改善、チェックをしたい方 等
・技術マーケティングでの生成AIの活用例やコツを知りたい方
※事例は製造業BtoBを中心に紹介します。

○受講して得られる情報・知見
・技術マーケティングの全体概要
・技術マーケティングを実施する際の基本的な考え方
・技術マーケティングにまつわる具体的な取り組み手法
・技術マーケティングをめぐるよくある疑問と対応策
・技術マーケティングでの生成AIの活用例やコツ 等

出典:株式会社情報機構 講座案内より(情報機構の講座ページ)

1.技術マーケティングの重要性
 1-1.技術マーケティングの重要性
  ―膨らみの構想へ
  ―リードユーザ不在の時代
  ―従来と異なる市場・顧客の理解とコミュニケーション
  ―将来指向での市場の変化の先読み構想とストーリーが必要
  ―自社/組織にあったストーリー
  ―技術者のマーケティングの重要性
 1-2. 無形なアイデア・技術からチャリン(儲ける)まで
  ―市場ニーズと技術シーズのマッチとアイデア
  ―コンセプト企画とビジネスプランの重要性
  ―ビジネスプランの作成
  ―新製品・新事業開発はなぜ難しいか
  (参考)フレームワークとは
 1章の振り返り

2.技術マーケティングの基本
 2-1.マーケティングの誤解
  ―マーケティングと情報収集、得意先指向、セリングの違いと解決手法
  ―自社・市場・競合の理解 3C(Customer、Competitor、Company)
  ―市場製品の分類・個客標的・競合位置取りSTP(Segmentation、Targeting、Positioning)
   ―価値を届ける仕組み 4P(Product、Price、Place、Promotion)
 2-2.機会を見出しとコンセプトを評価する手法
  ―アイデア創出・コンセプト企画・ビジネスプラン作成で3Cの三廻し
  ―社会、市場・個客と自社の関係を描く価値連鎖
  ―技術を活かすマーケティングとしてのMPT-L(M-F-T(Market-Function-Technology、BOM(Bill of Materials、PMD(Product Manufacturing Design))
 ◆機会探索での生成AI活用とコツ(3C、価値連鎖、MPT-L(M-F-T、BOM、PMD)、アンゾフ・マトリックスとSWOT(Strength、Weakness、Opportunity、Threat)や魅力度適合度評価
 ◆機会評価での生成AI活用とコツ2 (アンゾフ・マトリックス、SWOT 、魅力度適合度評価)
 2-3. ビジネスプラン立案ステップ
  ―市場規模とフェルミ推定
  ―2つの売上推定
  ―収益シミュレーション
  ―リスク評価
 ◆ビジネスプランの深堀での生成AI活用とコツ3
 2章の振り返り

3.仮説・情報収集・検証サイクルとマーケティングリサーチ手法
 3-1.仮説・情報収集・検証サイクル
  ―仮説・情報収集・検証サイクルと思考方法
  ―演繹と帰納的表現
  ―アイデア~市場拡大ステップと論点の変化
 3-2.マーケティングリサーチの基本
  ―情報収集
  ―マーケティングリサーチのステップ
  ―マーケティングリサーチの手法と特徴
 3章の振り返り

4.技術マーケティングのスキルとマインド
  ―人の能力の氷山モデル
  ―マーケティング力強化のスキルと動き方
  ―スキル:言語化、コミュニケーション、論理的思考、分析的思考力、概念的思考力、問題解決力
  ―動き方:顧客組織と自社組織に働きかける、4つの行動・思考特性
 ◆生成AI活用によって起こるスキルの重要度の変化

5.全体まとめ

出典:株式会社情報機構 講座案内より(情報機構の講座ページ)

日本工業大学 技術経営大学院 教授 清水 弘 氏

講師紹介

 京都大学工学部合成化学科卒業。東洋エンジニアリング株式会社で化学プラントの設計部門に勤務後、1990年よりアーサー・D・リトル(ADL)に参画。製造業を中心にIT企業、技術系サービス業のイノベーションとグローバル展開に関する戦略、技術、組織の経営課題の解決に従事。2003年よりパートナー。同年にADLシニアアドバイザー(2024年度まで)、
 2010年から日本工業大学技術経営大学院で技術と経営に関する教育と研究にも携わる。2015年より教務委員長、2022~2025年研究科長。
IT企業、材料企業、中国自動車部品企業などの社外取締役、監査役やアドバイザーにも従事(現任)。

出典:株式会社情報機構 講座案内より(情報機構の講座ページ)

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