第1部 膨大な論文・特許データの分析による事業展開可能性の探索

(2022年6月16日 10:00〜12:00)

　研究開発を支援するために、さまざまな人工知能が提案されてきた。素材や機能の発見、知識の生成など新しいアプリケーションが日々生まれている。
　本発表では、まず、人工知能の外観と実態について整理をする。その上で、研究開発における機械学習の応用について触れる。そして、研究の探索フェーズと、評価フェーズについて、それぞれ事例を紹介する。本発表で紹介する内容が、政策立案者や研究開発部門のマネージャー等にとって、今後取り組むべき革新的な研究開発のシーズを効果的・効率的に特定したり、それを評価するための一助になることができれば幸いである。

1. 背景
   1. 人工知能の外観
   2. 人工知能の実装の実態
2. 研究開発系の人工知能
   1. 機械学習の研究開発分野への応用
   2. さまざまな研究開発系AIの登場
   3. 研究開発の支援系AIの分類
   4. 探索フェーズの事例
   5. 評価フェーズの事例
3. まとめ
• 質疑応答

第2部 俯瞰解析を用いた新規事業探索

(2022年6月16日 13:00〜15:00)

　現在のビジネス環境は、ゼタバイト級の莫大な情報空間に晒されており、指数関数的な変化が過去の延長としての物事の予測を困難にしている。精度高い俯瞰図に写像することにより、空白領域 (ホワイトスペース) を見つけ出し、競合相手よりもいち早くビジネスチャンスをものにすることが求められている。
　本セミナーでは公知のデータを客観的かつ俯瞰的に可視化することにより、新しいアイディアや今後予見される事象を抽出する方法を、事例を交えて解説し、既存のビジネスプロセスの中から新規事業の種や、スタートアップを含むアライアンス先の探索に資するスキルを習得することを目的とする。

1. 背景整理
   1. なぜイノベーションが起きないのか?
   2. 埋もれてしまうキラッと光る多数のアイディア
   3. 見えない壁を越えられない
   4. 指数関数的に変化する時代
2. データ・情報・知識への昇華
   1. 私たちはどこに向かうのか
   2. Big Data, IoT, AI, DX… バズワードを使い倒すには
   3. 精度良く俯瞰することの必要性
   4. データフュージョン
   5. 研究開発、マーケティング、ファイナンス
3. 研究開発の型
   1. 技術進展型と技術深耕型
   2. 進展を迫られる重厚長大型産業
   3. 進展に欠けるコンシューマー産業
4. データにもどづく未来予測
   1. どこまで未来を見渡せるか
   2. 既存事業、先進事業、創造事業、未来事業
5. M&Aへの俯瞰解析の適用
   1. 自社に最適なアライアンス先の探索
   2. 投資金額の推計
6. 意外な組み合わせを元にした発想法
   1. 身近なブランドの特徴づけ
   2. 日常にある商品の新しい活用アイディア
7. ホワイトスペース
   1. ホワイトスペースの三つの型
   2. 発見と活用
8. 起業するとは?
9. まとめ
• 質疑応答

第3部 AIを活用したアイデア発想支援システム

(2022年6月16日 15:15〜16:15)

　日立製作所の研究開発グループでは、イノベーションを創生していくための協創方法論NEXPERIENCEを開発し、研究や事業の現場で実践している。そこでは、様々な分野の有識者を集めたクリエイティブ・ワークショップにより、異なる分野の知見を活かしたイノベーティブなアイデアの発想を促進している。しかし、毎回、有識者を数多く集めることは難しい。
　そこで我々は、AI を活用してアイデア発想を支援するシステムを開発し、クリエイティブ・ワークショップで活用している。本講演では、方法論NEXPERIENCEの概要について述べた後に、アイデア発想支援システムとそれを用いた実践例について紹介する。

1. 背景
2. イノベーション創生のためのアイデア発想の課題
3. AIを活用したアイデア発想支援システム
4. アイデア発想支援システムを用いたワークショップの進め方
5. アイデア発想支援システムを適用した新サービス発想ワークショップの実践