日　時
令和８年９月１８日（金）　　14：00～17：00

テーマ
「研究テーマの将来像を描くIPインテリジェンス初級編～知財・市場・企業情報を仮説と次のアクションに変える～」

本研修の狙い
• 無駄な投資や手戻りの抑制：研究テーマの初期段階から知財・市場・企業情報を活用し、
開発終盤での大きな方向転換や手戻りに伴うサンクコストの発生を抑えるための考え方を身につけます。
• 「検索」から「意思決定」へ
情報を集めること自体を目的とせず、ヒアリングや市場情報から検討すべき論点を明確にし、
調査結果を研究テーマの方向性や次のアクションに結び付ける力を養います。
• 研究活動の質とスピードの向上
AIを活用して、用途候補の発散、検索、要約、分類、比較等を効率化し、
研究者が顧客課題や技術の活かし方を考える本質的な検討に注力できる状態を目指します。
• 知財部門の戦略的パートナー化：知財部門が後工程の「チェック役」にとどまらず、研究・事業部門と早期に連携し、
技術の活用先、競合・協業候補などを共に考えるための進め方を習得します。

プログラム構成（案）
食品・飲料分野を想定した仮想事例も織り交ぜつつ、一連の進め方を具体的に解説します。
（１）【意識改革】なぜ今、研究者にIPインテリジェンスが必要なのか
• スピードが勝敗を分けるR&Dの現状と、情報の遅れがもたらす課題
• 知財情報を後工程の「チェック」ではなく、研究テーマの方向性を考えるための「羅針盤」として活用する考え方
（２）【問いの整理】AI時代における情報収集の最適解
• ヒアリングや市場情報から「何を判断し、何を明らかにすべきか」を探索する方法
• 情報収集・整理をAIで効率化し、人間が本質的な問いと判断に注力するための実践的手法
（３）【結果の整理】差と共通性から仮説を導く整理術（※本研修のメイン）
• 特許・市場・企業情報を整理し、企業間・技術間・用途間の差と共通性を捉える方法
• その理由を市場・技術・サプライチェーン・法規制等の観点からMECEを意識して整理し、複数の仮説へ変換する手法
• 特許上の空白と、顧客課題や自社の強みを踏まえた「事業として意味のある余地」を見極める方法
（４）【アウトプット】研究テーマの将来像を描く「初期レポート」
• 用途、顧客、提供価値、協業候補、競合候補等を整理し、研究テーマの将来像に関する「第一案」を作る方法
• 調査で確認できた事実、解釈仮説、未確認事項を区別し、研究・知財・事業部門との次の議論につなげるアウトプット術

講　師
旭化成株式会社 知財インテリジェンス室　戦略チーム
AIPE認定 シニア知的財産アナリスト　　織田　旺紀　氏

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