生成AIを活用したIPランドスケープの進め方と
レポーティング,プレゼンテーションのポイント

よろず知財戦略コンサルティング　代表　萬 秀憲 氏

【アーカイブ（録画）配信】 ２０２６年５月２０日まで受付（視聴期間：５月２０日〜５月２８日まで）
※２０２６年５月１１日（月）　１０：３０〜１６：３０ Live配信セミナーの録画配信です

1名につき ５５,０００円（消費税込、資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき ４９,５００円〕

〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

【講演趣旨】
本講演では、IPランドスケープの基礎から実践までを体系的に整理し、生成AIを活用した高度化手法を具体事例とともに解説する。問いの設計、定量×定性分析、役割分担など成功の要諦を押さえつつ、特許情報を起点とした新規テーマ探索や競合分析、成長戦略提案への応用を紹介。さらに、経営・事業・研究開発を動かすデータストーリーテリングと戦略的可視化、決断を引き出すレポーティング／プレゼンの実践ポイントを提示する。



【講演項目】
1.IPランドスケープの基礎
　1.1 IPランドスケープとは（定義）
　1.2 典型ユースケース
　1.3 成果物の例（見せ方）
　1.4 進め方の型（全体プロセス）
　1.5 “問い”設計が8割
　1.6 分析観点（定量×定性）
　1.7 よくある失敗
　1.8 役割分担（R&D／事業／経営／知財）

2.生成AIの基礎
　2.1 生成AI（LLM）の基本
　2.2 急速に進化し続ける生成AIの現状
　2.3 生成AIに “任せる領域”と“人が担保する領域”
　2.4 入力データの注意（秘密情報・個人情報）
　2.5 生成AI活用の基本テクニック
　2.6プロンプト作成の考え方

3.IPランドスケープへの生成AI活用事例
　3.1 特許情報等を活用した新規技術テーマ探索
　3.2 競合他社の分析事例（事例１：次世代萌芽技術、事例２：新規事業）
　3.3 成長戦略提案（特定企業の公開情報を活用した生成AIによる分析）
　3.4 顧客特許情報分析から顧客へ刺さる開発テーマ提案
　3.5 競合特許情報分析から競合研究開発の一歩先を行く研究開発テーマ提案

4.経営層、事業部門、研究開発部門に刺さり、動かすレポーティング、プレゼンのポイント
　4.1 なぜあなたのIPLレポートは「読まれない」のか？
　4.2 人を動かす「データストーリーテリング」の実践
　4.3 一目で本質を掴む「戦略的」視覚化技術
　4.4 相手に響くレポーティング戦略
　4.5 「決断」を引き出すプレゼンテーション術

【質疑応答】