しかし、時代の変遷と共により高いレベルでの研究開発と同時に、スピードと効率性も強く求められるようになってきている。
　これらの要求に対応すると同時に研究開発の目標を達成するためには、目標設定、研究開発のための思考力、計画力、実行力や、これらを支える仮説思考と検証力を持って目的志向で考え、進めることが必要となる。
　そして、これらを駆使することで得た結果を成果とするためには、コミュニケーション力、情報発信力も必要不可欠となる。
　このように、今後の研究開発成功のためには、従来に増してより高いレベルでの、様々な思考力や能力が求められており、ただ漠然と研究開発を進めていては、他の技術者や同業他社、ひいてはグローバルな生存競争に勝ち残るのは困難といわざるを得ない。
　本講では、様々な研究開発の場面はもちろん、製造トラブルなどの問題解決においても必要となる、技術者としての考え方、進め方について、詳細な解説と演習とによって修得することを目指す。

1. 企業における研究開発
   1. Not Academia
   2. 必要な要素
   3. 強み伝い (新規性の難しさ)
   4. 結果を成果へ
   5. 魔の川・死の谷・ダーウィンの海
2. 目的と目標
   1. 目的 (ゴール) の確認
   2. 演習① (目的と目標)
   3. 目的と目標
   4. 目的とうれしさ
   5. 目的の構成要素
   6. 目標の条件
   7. 判断基準
   8. 目標設定のためのSMARTルール
   9. 演習② (目的と目標)
3. 戦略、計画と実行
   1. 目的・目標の計画化
   2. 戦略とは
   3. ロードマップ (全体戦略)
   4. 演習② (ロードマップ作成)
   5. 未来予想
   6. 絵コンテシナリオ
   7. ポジショニング (ベンチマーク)
   8. 情報とリソースの棚卸し
   9. 演習③ (棚卸し)
   10. スタートとゴール
   11. 優先順位
   12. イシュードリブン
   13. ボトルネックシーク
   14. リスクの評価とヘッジ
   15. ディシジョンポイント
   16. 研究開発型PDCA
   17. 基本的な研究開発フロー
   18. 演習④ (計画策定)
4. 研究開発のための思考
   1. 思考とは
   2. 目的志向
   3. アウトプット志向
   4. ロジック、要素と逆走思考
   5. メタフィールド思考 (多分野・異分野視点)
   6. 逆説的思考
   7. 思考のポイント
   8. 失敗からのリカバリー
   9. ポジティブ思考のパワー
   10. 認知バイアスの罠
   11. 目利き力
   12. ヒラメキの種
   13. イノベーションを生む発想と行動
5. 思考の道具
   1. 本当のフレームワーク
   2. チャンク思考 (情報のグルーピング)
   3. If then思考
   4. 思考の拡張
   5. 構造化
   6. 分解、結合
   7. 独立性と相関性
   8. 要素分解
   9. 思い付きとアイデア
   10. ブレストのポイント
   11. アイデア生産の5ステップ
   12. 様々なアイデア発想法
   13. 演習⑤ (アイデア発想)
   14. 抽象化と具体化
   15. 情報・思考の階層
   16. 概算力
   17. 演習⑥
   18. SCAMPER法
   19. 創造、拡張
   20. ランキング
   21. Fast Idea Generator
   22. フェニックスのチェックリスト
   23. 認識の転換
   24. 情報収集の考え方
   25. 情報・結果・分析のゴール
   26. アイデアの評価
   27. 具体的現実化
   28. アイデアの源泉
   29. 演習⑦
6. 仮説と検証
   1. 仮説が必要な理由
   2. 仮説の考え方
   3. 仮説の精度を決めるもの
   4. 仮説→課題設定→計画
   5. 仮説構築における認知バイアス
   6. 2種類の事実
   7. 2種類の感
   8. 情報の条件
   9. 多面視点
   10. 情報の意味と価値
   11. 実験の本当の意味
   12. 実験を考えるとは
   13. 実験≠R&D
   14. 結論の条件
   15. 実験の神髄
   16. ロジックの条件
7. 分析・解析
   1. 実験、思考、分析
   2. Howは行動の最後
   3. 何が必要か
   4. 何に使うのか
   5. 視ること
   6. データ解釈における認知バイアス
   7. 相関解析
   8. 情報次元の拡張
   9. 数字 (データ) の取り扱い
8. 研究者の心得
   1. 探究心と追求心
   2. 技術者の報連相
   3. 技術力のポテンシャル要素
   4. 4つの基本力
   5. 研究者の成功要素
   6. モチベーションの真理
   7. やってみなければ分からない?
   8. 情報の価値
   9. 知識と知恵
   10. 演習⑧ (思考)
9. まとめと質疑
10. 演習⑨