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本セミナーでは、特許情報分析の基礎とIPランドスケープの実践を、生成AI (ChatGPT・Claude・Gemini等) の活用方法について解説いたします。
生成AIを各工程に組み込んだ6段階の実践フローを仮想事例とともに紹介し、分析結果を経営提案・意思決定に接続する方法までを詳解いたします。

本セミナーでは、ChatGPT・Gemini・Copilotなどの主要な生成AIツールの基本的な仕組みや機能から、AIを使った構成案・下書き作成の具体的手法からAI生成文書に潜む誤情報・論理破綻の見抜き方など実務に活かせるポイントまでを詳解いたします。

本セミナーでは、ChatGPT・Gemini・Copilotなどの主要な生成AIツールの基本的な仕組みや機能から、AIを使った構成案・下書き作成の具体的手法からAI生成文書に潜む誤情報・論理破綻の見抜き方など実務に活かせるポイントまでを詳解いたします。

本セミナーでは、生成AIをデータ解析に用いるため、学習・解析パートナーとして活用する方法について詳解いたします。

本セミナーでは、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまでを解説いたします。

本セミナーでは、対象とするデータに合ったAIの選び方、AI改良することができる人材の育成方法、深層学習の効率化のための手法、説明可能AI (XAI) の基礎、複雑かつ高度な業務へのAI導入のコツについて解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用した前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

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。

生成AIの進化により、技術論文・技術文書の作成は大きく効率化できるようになりました。
一方で、誤情報や論理の破綻といったリスクもあり、すべてをAIに任せることはできません。
本セミナーでは、生成AIを「人間の思考を補助するパートナー」として位置づけ、構成作成から下書き、用語統一、品質チェックまでの各工程におけるAIの使いどころと、人間が判断すべきポイントを整理し、解説いたします。

本セミナーでは、回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまでを解説いたします。

本セミナーでは、IPランドスケープを「特許情報と外部要因 (市場・規制・競合動向) を統合し、経営や研究開発の意思決定に活かすプロセス」と再定義し、全行程でChatGPT (Copilot含む) 、特に進化したGPT-5を最大限活用し、実演を交えながら、その場で構築するプロセスを体験いただきます。