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新規事業テーマ、アイデア創出における生成AI活用の仕方

新規事業テーマ、アイデア創出における生成AI活用の仕方

～データに基づいた俯瞰的かつ客観的なアイディア創出の仕方 / 生成AIと自社・他社の特許情報、SNSとの組み合わせ～
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開催日

  • 2025年12月18日(木) 10時30分 ～ 16時15分

プログラム

第1部 新規事業テーマ、アイデア創出におけるBigDataThinkingと生成AIの適用

(2025年12月18日 10:30〜12:00)

　日本の伝統的規範でもある、慣習主義と、協調性は、長期的かつ組織としての競争力の源泉であった。しかし、近年の外部変化の激しい世界では、このような行動様式は、古風で非効率であり、新規の事業やサービスを生み出すためには、負の機能としての側面が浮き彫りになってきた。
　そこで、AIを投入し、データにもとづく俯瞰的かつ客観的なアイディア創出を実施し、組織を活性化させる方法について、事例を交えながら概説を行うことを目的とする。

  1. 新規事業・新規テーマ創出の困難性の背景
  2. 俯瞰的客観的かつ経営視点への転換
  3. 他部署・異論の中での合意形成
  4. AIの原理と活用の限界
  5. AIを用いた改変と改革
  6. Big Data Thinking
  7. 読むから見るへ (Intangible to Tangible)
  8. 空白に商機あり
  9. AIを用いた全自動化への挑戦
  10. まとめ
    • 質疑応答

第2部 新規事業アイデア創出における生成AIの活用と特許情報との組み合わせ方

(2025年12月18日 13:00〜14:30)

　本講演では、生成AIと特許情報を活用して、新しいビジネスの可能性を広げる手法をご紹介します。漠然としたアイデアを具体的な事業へと発展させるためのイノベーションアプローチを取り上げ、時代をリードする技術革新の中で新たな価値を生み出す方法をお伝えします。
　近年、企業規模にかかわらず新規事業の展開が企業成長の鍵となっており、生成AIと特許情報を戦略的に組み合わせることで、曖昧な発想を現実のビジネス機会に変えるプロセスを、具体的な事例を用いて解説します。

  1. 生成AIの登場によって激変するビジネス状況
    1. 生成AIとは何か 〜従来のAIとの違い〜
    2. ビジネスにおける生成AIの活用事例
    3. 生成AIと特許情報の融合がもたらす価値
    4. 今後の社会・業界への影響と展望
  2. 生成AI×特許情報による新規事業アイデア創出テクニック
    1. 新規事業を生み出すための基本ステップ
    2. 特許情報から発想を得る「パクリ」テクニック
    3. 他社の特許情報を活用する方法
    4. 自社の特許情報を再活用する方法
    5. SNSとChatGPTによる潜在ニーズの抽出方法
    6. 事例で学ぶ:特許情報を起点としたアイデアの拡張
  3. 生成AIを活用したR&Dテーマ創出と知財分析支援ツール
    1. 生成AIによる発明文案生成の仕組みと実演
    2. AI特許文書分析サービス「Summaria」の紹介
    3. 特許検索・文案生成ツール「Tokkyo.AI」の使い方
    4. アイデア創出プラットフォーム「ideaflow」の事例
    5. ChatGPT×特許情報で提案書を自動作成する方法
  4. オープンイノベーションの時代における知財戦略
    1. オープンイノベーション活動のプロセスと課題
    2. 連携先の探索における特許情報の活用法
    3. 連携提案書の作成と「価値創造メカニズム」
    4. 特許情報を使って協業候補を効率的に絞り込む方法
    5. INPITなどの支援事例紹介
    • 質疑応答

第3部 新規事業テーマの発掘、アイデア創出へのAIエージェント/生成AI活用のポイント

(2025年12月18日 14:45〜16:15)

　生成AIやAIエージェントは、単なる業務効率化を超え、企業の知的創造力を拡張する「共創パートナー」として進化しています。
　本講演では、アイデア創出・新規事業テーマの発掘に焦点を当て、生成AIの基礎から、コンテキストエンジニアリング、RAG、マルチエージェントなどの先端手法まで、実践的な活用ポイントを解説します。

  1. 生成AI・AIエージェントの最新動向と概念整理
  2. AIエージェントとは何か:自律思考とタスク連携の仕組み
  3. 新規事業創出におけるAIの役割と可能性
  4. 自社データ×AIによる事業アイデアの探索プロセス
  5. コンテキストエンジニアリングとは:AIの“文脈理解”を設計する
  6. 生成AIの出力精度を高める文脈構築とプロンプト設計法
  7. RAG (Retrieval-Augmented Generation) による知識強化型AI活用
  8. 社内ドキュメントや市場情報を活かすRAG実践事例
  9. マルチエージェントによるアイデア創発・評価の自動化
  10. チーム×AIの協働:人間中心の共創プロセス設計
  11. 幻覚・著作権・倫理リスクへの対処とガイドライン
  12. 小さく始めるAI導入:PoC設計と社内展開のステップ
  13. 今後の展望:AIが拓く“共創型イノベーション”の未来
    • 質疑応答
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講師

  • 中村 達生 氏
    VALUENEX株式会社
    代表取締役 社長執行役員 CEO
  • 加島 広基 氏
    日本橋知的財産総合事務所
    代表弁理士
  • 田本 芳文 氏
    株式会社MatrixFlow
    代表取締役
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主催

株式会社 技術情報協会
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  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
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  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
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    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
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  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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