第1部 新規用途探索、アイデア発掘への生成AI活用とプロンプト設計のポイント

(2026年3月12日 10:00〜13:45) ※途中昼休憩を挟みます

　製造業で新しい用途やアイデアを見つけるのは難しい課題です。
　本講演では、生成AIを活用して「発想を広げる」「仮説を整理する」方法を、初心者にもわかりやすく解説します。プロンプト設計の基本から、実際に使えるテンプレート、アイデアの評価や検証の進め方まで、体系的に学べます。受講後は、自社で試せる具体的な型を持ち帰り、探索の第一歩を踏み出せる内容です。

1. オープニング
   1. 講演の目的と到達目標
   2. キーワードと全体像の提示
2. 製造業における新規用途探索の課題と機会
   1. なぜ用途探索は難しいか
   2. 機会領域のマッピング
   3. ケーススケッチ (匿名・一般化)
3. 生成AIがもたらす変革と適用範囲
   1. 生成AIの特性
   2. 用途探索への具体的活用ポイント
   3. アウトプット例 (閲覧のみ)
4. アイデア発掘におけるプロンプト設計の原則と型
   1. 良いプロンプトの5要素
   2. プロンプトテンプレート (用途探索用)
   3. 発想拡張のためのフレーム活用
   4. 製造業向けサンプルプロンプト (講義内でスライド提示)
   5. 出力の検証・反証の設計
5. 実務への落とし込み?評価・選定・小さく試す
   1. アイデア評価と絞り込み
   2. 検証ループの設計
   3. 運用上の注意点
6. まとめ・質疑
   1. 本日の学びの要約
   2. 質疑応答
   3. クロージング

第2部 生成AI×特許情報による自社の強みを生かした新規用途・新市場探索の仕方

(2026年3月12日 14:00〜15:30)

　企業の持続的な成長には、自社の強みを生かした新規事業開発が不可欠です。しかし、有望な市場の探索やアイデアの具体化は容易ではありません。
　本講演では、「特許情報」が持つ客観的な技術データと、「生成AI」の高度な分析・発想力を掛け合わせ、未知の用途や新市場を効率的に発掘する手法を解説します。自社技術の棚卸から、生成AIを活用した事業化プロセスの加速まで、実践的なアプローチを体系的に紐解き、企業の次なる成長戦略の指針を示します。アカデミアの方は、自身の研究テーマの発掘や研究内容と企業の事業との紐づけのヒントを得ることができます。

1. 新規用途・新市場探索の必要性
   1. 企業に求められる成長性
   2. 事業の多角化の重要性
   3. 新規事業開発を阻む壁
2. 特許情報を用いた新規用途・新市場探索
   1. 新規用途・新市場探索の観点で見る特許情報の性質
   2. 特許情報を活用した様々なアプローチ
3. 生成AI×特許情報
   1. 生成AIと特許情報の組み合わせ
   2. 新規用途・新市場探索の具体的アプローチ
4. 自社の強みとは
   1. 強みの種類
   2. 自社の強みを生かす理由
   3. 強みのまとめ方
5. 生成AIを活用して事業化を加速する
   1. 事業推進における課題
   2. 事業化を推進する際のポイント
   3. 生成AIを活用した事業化推進のためのアプローチ
• 質疑応答

第3部 令和のプロダクト開発に必要な考え方とAIエージェントの活用

- アイディアを発掘してもモノは売れない –

(2026年3月12日 15:45〜17:15)

　高機能で高品質なモノを次々と生み出し世界中を席捲してきた日本の製造業は、失われた30年で苦しんでいる。市場を分析し、アイディアを発掘し、良い技術を組み合わせ、「良いモノ」を造っても売れないのはなぜか?令和の顧客は、シンプルな「要件」ではなく多種多様な課題が混在する「文脈」を解くことを求めている。文脈に変化した顧客の課題を解かなければ、市場でモノは売れない。
　本セミナーでは、文脈を掘り下げるビジネス手法としてのプロダクト・マネジメント手法を紹介するとともに、AIエージェントを活用し発想を掘り下げる方法について紹介する。

1. アイディアを発掘し「良いモノを造っても売れない」とはどういうことか
2. 文脈とはなにか
3. プロダクト・マネジメント手法とはなにか
4. 顧客の課題とを解くとはなにか
5. AIエージェントとはなにか
6. AIエージェントを活用した発想の掘り下げ方
• 質疑応答