「IPランドスケープ」という言葉は耳にする機会が増えましたが、実務者にとっては抽象的で分かりにくい概念です。
　本セミナーでは、これを「特許情報と外部要因 (市場・規制・競合動向) を統合し、経営や研究開発の意思決定に活かすプロセス」と再定義します。全行程でChatGPT (Copilot含む) 、特に進化したGPT-5を最大限活用し、実演を交えながら、その場で構築するプロセスを体験できます。コーディングによって自社だけのオリジナル分析ツールを構築する方法を解説します。非プログラマでもGPT-5が自動生成するコードを実行できるため安心です。特許動向の可視化から外部要因タグを組み込んだ分析、さらにそこから導く知財戦略までを、実演を交え、その場で構築するプロセスを体験できます。受講後には、自社課題に即した調査・分析・戦略立案を自走できる“実務の武器”を手にできます。

1. 導入と基礎理解
   1. セミナー全体像
   2. 生成AIの基礎
      • ChatGPT
      • Copilot
      • Gemini
   3. 「IPランドスケープ」の曖昧さと実務的再定義
   4. パテントマップとの違い
   5. 知財戦略との関係性
   6. 外部要因の重要性
      • 市場
      • 規制
      • 競合
2. 特許調査の基礎と実践
   1. 先行技術調査の基礎と生成AIの活用法
   2. クリアランス調査 (FTO) の考え方
   3. 無効資料調査の活用場面
   4. GPT-5によるFI/Fターム・キーワード抽出 (専門知識不要)
   5. 検索式の自動生成と結果確認
   6. 調査結果の自動要約・比較方法
3. Python超入門
   1. Pythonって何?なぜ知財分析に使えるのか
   2. 実行環境の選び方
      • Google Colab
      • VS Code
   3. Google Colabでの基本操作 (ノートブック作成)
   4. VS Codeでの基本操作
      • 拡張機能
      • .pyファイル実行
   5. GPT-5にコードを書かせる流れ (指示→生成→実行)
   6. Matplotlibで簡単グラフ表示 (出願件数推移)
   7. コードを理解しなくても使える工夫と修正依頼の方法
4. マップ化の設計と準備
   1. 何をマップ化するかの決定方法
   2. 外部要因から技術要素を抽出するプロセス
   3. マップに必要な分類軸
      • 時系列
      • 技術分類
      • 地域別など
   4. 必要データ項目とフォーマット化
   5. GPT-5活用でのオリジナルツール作成 (非プログラマでも可能)
5. カスタムツール構築とマップ化実演
   1. GPT-5がコードを自動生成・修正する流れ
   2. コードを理解しなくても使える実行方法
   3. 出願件数推移グラフ作成デモ
   4. 技術分類別ヒートマップ作成デモ
   5. 地域別出願分布マップ作成デモ
   6. 外部要因タグを組み込んだ可視化
   7. 実務で見やすいレイアウトの工夫
6. マップから戦略へ
   1. マップから技術トレンドを読む
   2. 特許空白地帯の発見
   3. 競合の強み・弱み分析
   4. 成長市場と高密度領域のクロス分析
   5. 攻める/守る/撤退領域の決定
7. IPランドスケープ実践
   1. 「IPランドスケープ=マップ+外部要因+戦略」の再確認
   2. 外部情報との統合
      • 市場規模
      • 規制動向
   3. 外部要因別のマップ色分け・フィルタリング
   4. ケーススタディ1
      • 規制強化への先回り戦略
   5. ケーススタディ2
      • 市場成長性を加味した国際出願戦略
   6. AIによる将来予測とロードマップ案作成
8. 戦略資料作成と運用
   1. GPT-5で戦略提案文書を自動生成
   2. 社内報告用プレゼン資料の生成例
   3. AI分析結果の限界と人間判断の役割
   4. 戦略策定後の実務プロセス
      • 出願
      • ライセンス
      • 秘匿化
      • 継続運用体制
• 質疑応答