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本セミナーでは、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。

本セミナーでは、電子実験ノート (ELN) や研究機器データ管理システム (SDMS) の導入・活用について取り上げ、研究や生産活動における情報管理体制、電子的ツールを用いることによる利点、運用における紙と電子の違い、情報管理によるDX (Digital Transformation) の進め方、選定や導入において想定される課題について解説いたします。

本セミナーでは、特許調査においてAIを活用するために必要となる、AIの基礎やAIツールの選定基準から、母集団作成、クレーム対比といった実践的な活用フローまでを体系的に解説いたします。
特に課題となるハルシネーション対策や調査精度の検証手法も詳述いたします。
AIを「有能な助手」として使いこなし、調査効率の向上と知財業務の高度化を実現するための具体的なノウハウを習得いただけます。

本セミナーでは、特許調査・明細書作成・中間処理において、生成AIを活用するプロセスと留意点について解説いたします。
また、具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の適切な与え方とポイントについて解説いたします。

本セミナーでは、特許調査においてAIを活用するために必要となる、AIの基礎やAIツールの選定基準から、母集団作成、クレーム対比といった実践的な活用フローまでを体系的に解説いたします。
特に課題となるハルシネーション対策や調査精度の検証手法も詳述いたします。
AIを「有能な助手」として使いこなし、調査効率の向上と知財業務の高度化を実現するための具体的なノウハウを習得いただけます。

本セミナーでは、見える化ツールによる低生産性業務の発見方法および生産性向上方法を解説いたします。
受講された方が自分たちで実施できるようにわかりやすく、具体例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、最新の生成AI技術の動向を踏まえ、知財戦略の高度化、競合他社の動向把握、M&A・提携における知財価値評価といった経営判断への活用可能性を解説いたします。

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

本セミナーでは、製造現場の品質管理をテーマに、Excel/Pythonを使ったデータ分析で品質不良の原因を特定し、品質向上を目指す方法を解説いたします。
Excel/Pythonの基本知識や操作方法、分析の考え方を事例演習を交えててわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、蒸留の基礎から解説し、物性推算・気液平衡・理論段数・塔設計まで、蒸留技術の核心を実際に手を動かして習得いただけます。
Excelの強力な機能やVBAの使いこなし、さらにAI・深層学習の最新応用まで、現場で役立つ実践的な計算スキルを体系的に身につけていただけます。

本セミナーでは、より有効な実験条件を効率的に探索するための基本的な統計手法として、まず分散分析について解説いたします。
また、近年注目されているベイズ最適化を用いた実験計画について講義を行います。そして、複数特性に対して最適化を目指す方法についても概要を紹介いたします。

本セミナーでは、生成AIを効果的に活かしながら、知財業務で人が担うべき「目的設計」「分析設計」「価値創出」の手法を、演習と事例を通じて学びます。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。