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本セミナーでは、AIを用いた特許分析の効率化、他社特許の正しい読み方・アイデア発想・弱点把握、“強い特許 (無効化されにくく、事業に活かせる特許) ” を取得するための実務を、企業 (研究者) 、特許庁 (審査官) 、国際特許事務所 (弁理士) 、大学 (知財マネージャー) の全てを経験した講師が体系的に解説いたします。

本セミナーでは、医薬品のマーケティングについて取り上げ、生成AIを活用した医薬品市場分析・患者数/売上予測の実務プロセス、文献・公開データを基に説明可能な予測モデルを自社内で構築するための実務について詳解いたします。

本セミナーでは、生成AIの進化により劇的に変わりつつある最新マーケティング実務について、実践的な観点から体系的に解説いたします。

本セミナーでは、生成AIの進化により劇的に変わりつつある最新マーケティング実務について、実践的な観点から体系的に解説いたします。

本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。

本セミナーでは、高分子材料の内部構造の画像解析について取り上げ、材料画像に特有の課題を踏まえつつ、Pythonを用いた一連の処理手順を体系的に解説いたします。
基本的な画像前処理から、領域抽出に向けたアルゴリズム、特徴量の算出、解析結果の可視化まで、実データを扱う上で役立つポイントを中心に解説いたします。

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、外観検査AIの基礎となる異常検知の考え方から解説し、学習データを用いないZero-shot手法、少量データで高性能を狙うFew-shot手法、数十枚程度の画像から構築できる最新の高性能検査AIまでを体系的に解説いたします。
各手法の特性や適した現場、導入の進め方やつまずきやすいポイントを具体例とともに示して解説いたします。

本セミナーでは、AI・機械学習・深層学習の基礎から生成AIと言語モデルの進化を整理し、医薬品・化粧品・食品分野のAI活用事例を交えて、生成AIの普及状況と、技術・倫理両面での課題を整理いたします。

本セミナーでは、顧客の「心の声」を捉える思考法、AIを使った課題仮説づくり、新しい体験価値の構築、ストーリー起点の価値設計、そして小さく試して学ぶMVP思考まで、事業づくりのプロセスを解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントを利用したマーケットやターゲット設定、競合分析について取り上げ、具体的な活用法とそのポイントを詳解いたします。

本セミナーでは、医薬品の特許権利化と知財戦略について取り上げ、進歩性克服のための戦略、進歩性判断との違いを例に特許権侵害の属否判断の考え方について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIがビジネス環境に与える影響と、それによって生まれる新たな事業機会について概観し、他社の特許情報を活用するテクニック、自社の埋もれた特許を再発掘しビジネスに繋げる方法、さらにSNSのビッグデータから顧客の潜在的なニーズを掘り起こす手法など、明日から実践できるアイデア創出のテクニックを具体的な事例を交えて詳しく解説いたします。