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本セミナーでは、機械学習を活用した物性推算の限界要因を体系的に整理した上で、Physics-Informed Neural Network (PINN) や従来の物性推算式・熱力学モデルとのハイブリッド手法により、これらの課題を克服・超越するアプローチを紹介いたします。
また、グラフ畳み込みネットワーク (GCN) による分子構造表現、SMILES文字列をシーケンスとして扱うTransformerベースモデルがもたらすAI独自の強みを活かした最新の物性予測手法を解説いたします。

本セミナーでは、他社の特許を調査し、正しく読み込み分析し、アイデアを創出し、それを有用な特許として成立させるためのノウハウを、企業研究者、特許庁の審査官、弁理士等など様々な立場から特許に携わってきた講師が分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを知財業務に活用するための実践的な知識とスキルを体系的に解説いたします。
ChatGPTやClaude、Geminiなど比較的ローコストで導入できるAIツールを中心に取り上げ、プロンプトエンジニアリングの基本からコンテクストエンジニアリングまでを解説いたします。

本セミナーでは、核酸医薬、遺伝子治療、細胞・再生医療、次世代抗体 (ADC等) などの「新規モダリティ」を対象に、事業価値を最大化するための特許・知財戦略を、実務の意思決定 (いつ/何を/どこまで取るか) に落とし込んで解説いたします。

本セミナーでは、戦略的技術マネジメントをテーマとして、自ら未来を創造する研究・開発へ向けて、技術者、研究者のスキルとマインドを高め、現場の自己変革を促進するための取り組みについて、講師らが開発した実践手法をもとに解説いたします。また、戦略的技術マネジメントの実践における生成AI活用について解説いたします。

本セミナーでは、マンダラート、TRIZ、オズボーンのリストなど多様な発想法に加え、独自の連想法やロジカルシンキングを組み合わせ、アイデア創出から評価・実装までの流れを具体的に解説いたします。
さらにChatGPTなど生成AIを活用した発想支援の方法も紹介し、実習を通じて実務に直結する発想力と課題発見・解決力を習得いただけます。

本セミナーでは、ケモメトリクスの基礎から、スペクトルデータへのケモメトリクスや機械学習の適用による分類・定量の具体的な方法、Pythonを用いた解析まで、基礎と実践の両面を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を活用した物性推算の限界要因を体系的に整理した上で、Physics-Informed Neural Network (PINN) や従来の物性推算式・熱力学モデルとのハイブリッド手法により、これらの課題を克服・超越するアプローチを紹介いたします。
また、グラフ畳み込みネットワーク (GCN) による分子構造表現、SMILES文字列をシーケンスとして扱うTransformerベースモデルがもたらすAI独自の強みを活かした最新の物性予測手法を解説いたします。

本セミナーでは、レーザー加工分野への応用を例として、少ないデータで機械学習を適用した際に発生する問題点と対策、データを取得して機械学習する際のデータ取得方法の設計について詳解いたします。

本セミナーでは、自社が勝つ為のパテントマップ作成方法の解説をはじめ、将来を見据えた事業を鳥瞰し、自社の勝てる開発戦略・知財戦略策定について解説いたします。

本セミナーでは、自社技術の見える化で技術者、研究者のイノベーションマインドを高め、技術の共有と融合を促進する戦略的な活動を実践する方法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、生成AIを活用する方法について解説いたします。
具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の与え方、GoogleスプレッドシートのAI関数の業務への組み込みについて詳解いたします。