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IPランドスケープ®実践に役立つ知財情報戦略

IPランドスケープ®実践に役立つ知財情報戦略

~網羅的・効率的な「分析・戦略提言アプローチ」/新規事業開発向け「特許マーケティング」~
オンライン 開催

開催日

  • 2022年2月24日(木) 13時00分 17時00分

プログラム

 本講座では、まず、第1部として、知財経営の実践に向けた具体的手法として注目を集める、IPランドスケープの概念や定義・活用等について説明します。その後、実践に役立つ、知財情報戦略の理論と実践の基礎知識を習得することを目的とします。
 続いて、第2部として、具体的なテーマとしてドローンを題材として知財情報戦略を実践し、特定出願人の特徴分野や特徴技術を網羅的・効率的に分析する分析アプローチ (マクロ分析/ミクロ分析) 及び戦略提言アプローチ (魅せ方) について説明します。
 最後に、第3部として、特許は、大手企業を中心とする各出願人による技術開発の成果物であり、特許情報には、本来的にマーケティングのヒントが満載されており、これを上手く活用しない手はありません。そこで「知財情報戦略」本来の「特許マーケティング (1.0) 」に加えて「特許マーケティング2.0」の理論と実践事例を紹介します。
 本講座は、企業内知財部の方に限らず、研究開発部門や経営企画部門の方等、初心者の方でも理解し易く、多くの気付きを得ることが可能な内容です。

  1. 第1部
    1. はじめに – IPランドスケープの定義 –
      1. IPランドスケープとは (広義)
        • 広義では、知財経営
      2. IPランドスケープとは (狭義)
        • 狭義では、知財情報解析をフル活用して戦略提言を図ること
    2. IPランドスケープ – 知財情報戦略の基礎と実践のポイント –
      1. 知財情報戦略のポイント概要
      2. 同ポイント詳細
        1. 「特許情報/非特許情報」の両視点 (ブーメラン分析とは)
        2. 「攻め/守り」の両視点
        3. 「時系列/非時系列」の両視点
        4. 「マクロ/ミクロ」の両視点
        5. 「仮説/検証」の積上
        6. 「ポジション把握」
        7. 「ベンチマーク対比」
        8. 「将来予測」
  2. 第2部.
    1. 分析アプローチ
      - 具体的なテーマとしてドローンを題材とし、選別した情報 (特許マップや非特許情報) から出願人や技術特徴の傾向を読み取り、ある結論を導き出す等、網羅的・効率的に分析するポイント –
    2. マクロ分析 (全体俯瞰)
      • マクロ分析では、電気機器メーカー1社、ドローン専業2社、移動体通信メーカーの2社の計5社 (3業界) を対象とし、特許マップを用いて各社のストーリー (仮説) を立案
    3. ミクロ分析 (個社分析)
      • ミクロ分析では、複数の特許マップと非特許情報を活用して異業種5社の技術動向 (トレンド) や各社の技術特徴を炙り出しつつ、マクロ分析で立案した仮説に対する検証を実施
      • 他社注目度、自社注目度、技術特徴分野、直近公開の各アプローチ
      • 特許情報と非特許情報を活用する「ブーメラン分析」は必須
    4. 戦略提言アプローチ
      - 主役は、特許マップではなく、そこから気付きを得て仮説検証された、価値有る情報であり、戦略提言へ向けたオリジナル指標 (アプローチ例) は必見 –
      • 魅せるサマリ作成/アプローチ方法
  3. 第3部
    1. 特許マーケティングの概論
      • 課題解決アプローチとマーケティング
    2. 特許情報を活用したマーケティング手法の実践
      - 特許マーケティング1.0 –
      1. 実践事例1 (有望用途探索A)
        • 繊維系化学メーカーが開発した導電性素材の有望用途探索事例
      2. 実践事例2 (アライアンス/売込先探索)
        • 計測技術ベンチャーの売込先候補探索の実践事例 – 特許マーケティング2.0 –
      3. 実践事例3 (有望用途探索B)
        • サイテーション法 (特に「親子ミックス法」) を活用した某機能性素材の有望用途探索
      4. 実践事例4 (ニーズドリブンバリューチェーン検討)
        - 川上・川中メーカーにおけるエンドユーザニーズの活用法 –
        • モノづくりの最適化:ニーズ先取/自社シーズとの効果的マッチング
      5. 実践事例5 (データドリブンバリューチェーン検討)
        - データに着目し、どう分析してどうサービスに活かすかを把握可 –
        • コトづくりの最適化:データ (ニーズ) 先取/自社サービス (シーズ) との効果的マッチング

主催

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