これまで多くの時間を要していた情報収集や分析業務は、生成AIの活用で大幅に効率化されつつあります。しかし、価値ある成果を生み出すには効率化だけでは不十分です。重要なのは、「依頼者の意思決定や事業の成功にどう貢献できるか」という視点から、目的を設計し、価値につなげる力です。これらはAIには代替できない、人間ならではの思考力であり、事業価値・顧客価値を高め、企業の競争力向上にも直結します。
　本セミナーでは、特許情報調査分析の基本からはじめ、依頼者や事業に貢献するための価値創出フレームワークを、演習を通じて学びます。生成AIは効率化ツールではなく、思考を高める協働ツールとして活用します。セミナーを通じて、組織の成果創出や新たなキャリアパスを描くきっかけとしていただければ幸いです。

1. 生成AIと特許情報分析の新たな意義
   1. 情報調査分析を取り巻く変化と課題
   2. 調査分析における生成AIの活用 (現状と将来)
   3. 効率化から事業・顧客価値創出へのシフト
   4. 事業成果につながる調査分析の新たな役割
2. 生成AI時代に必要な情報分析と価値創出の基礎
   1. 実務で使える基本原則
      1. 情報整理の基本的な考え方 〜情報の見える化・構造化
      2. 情報調査分析のプロセス
   2. 情報分析の実践知識
      1. 事業への貢献・価値創出のためのフレームワーク
      2. 問題・課題を正しく捉える
   3. 特許情報からの事業価値・顧客価値を導く
      1. 技術価値、市場価値、構造化価値
      2. 効果的に特許情報を活用するための原則
   4. 生成AIの活用
      1. 調査分析のプロンプト設計でおさえておくべきこと
      2. 「効率化ツール」としてのAIから「思考協働ツール」としてのAIへ
      3. 生成AIを活用したスキル向上
3. 依頼者起点で調査分析の価値を高める手法:a-iMap〜生成AIを併用
   1. a-iMapとは何か (依頼者の価値、分析要件を明確化するツール)
   2. 調査分析部門が「作業提供者」から「価値提供者」へ変わる視点
   3. 個人演習:依頼事例をもとに、依頼者の意思決定や事業成果につながる価値を描く
   4. a-iMapの活用
      • ポートフォリオ分析
      • M&A
      • 用途探索
4. 自社技術から顧客価値を創出する手法:iMap/m-iMap
   1. 自社技術の強みから顧客価値につなげる手法
   2. 個人演習:シンプルな技術テーマを題材に、自社技術から顧客価値をマッピング
   3. ケース紹介:用途探索における生成AIの活用
5. 実践事例をもとに学ぶ
   1. ケース1:新市場参入 (技術動向・競合動向分析)
   2. ケース2:自社技術の強みを起点とした用途探索
   3. 報告のまとめ方 (A3方式) のヒント
6. 総合まとめ・Q&A
   1. 本日の学びを整理
   2. 生成AI時代の調査分析における「真の役割」とキャリア展望
   3. 参考資料・追加学習の案内
• 質疑応答