☆市場探索から仮説生成、新規用途探索、素材改良、事業化提案までを一気通貫！
☆膨大な情報量の収集・整理・構造化を担い、探索力とスピードを飛躍的に高める方法とは！

新規事業テーマ探索・アイデア創出への
AIエージェント活用の仕方

◇第１章　仕組みと特徴◇

★“回答を生成するAI”から“業務を遂行するAI”へ！
　　　推論、計画、記憶、観察、行動...AIエージェントの特徴とは！


第1節　製造業におけるAIエージェント ― 仕組み・進化と戦略的可能性
はじめに：なぜ今、製造業にAIエージェントが必要なのか
1.AI進化の構造変化 ― 制御型から自律型へ
　1.1　従来AIから生成AI、そしてAIエージェントへの進化
　1.2　AIエージェントのワークフロー
　1.3　AIエージェントの基本サイクル
2.デジタル空間からフィジカル空間への拡張
　2.1　課題1：フィジカル環境への対応力を持つAIモデルの未成熟
　2.2　課題2：CPSにおける双方向同期の制約
3.製造業バリューチェーンにおける応用と実装動向
　3.1　製造業におけるAIエージェントの実装例
　3.2　事例のまとめと示唆
4.AIエージェントが再構築する次世代製造業に向けて
　4.1　インテリジェント時代にふさわしい経営目標とAI変革戦略の再設計
　4.2　デジタルとフィジカルをつなぐ「橋渡し」の構築
　4.3　AIと共創する組織文化の醸成
次章に向けて

第2節　AIエージェントにおける市場・技術の最新動向とビジネス導入のポイント
はじめに
1.AIエージェント市場の現在地
　1.1　生成AI活用は「対話」から「業務実行」へ移行している
　1.2　AIエージェント市場の拡大と企業導入の現状
　1.3　主要プレイヤーと導入領域の類型
　1.4　過度な期待と「PoC止まり」のリスク
2.AIエージェントを支える技術動向
　2.1　ワークフロー型と自律型エージェント
　2.2　ツール連携と標準化プロトコルの進展
　2.3　マルチエージェントとオーケストレーション
　2.4　グラウンディングとAgentic RAG
　2.5　評価・監視・セキュリティの重要性
3.ビジネス導入のポイント
　3.1　AIエージェントを導入すべき業務の見極め
　3.2　PoCから本番導入へ進める段階的ロードマップ
　3.3　データ整備と人間の役割再設計
　3.4　新規事業テーマ・アイデア創出への活用
　3.5　AIエージェント導入を組織変革として捉える

◇第２章　法的問題点、倫理問題への対応◇

★倫理・ガバナンス・セキュリティは価値創出を持続させるための前提条件
★モデル更新や利用範囲の拡大に伴うリスク変化への対応方法！


第1節　AIエージェント導入に伴うリスクとAI倫理ガバナンスへの取り組み
はじめに：AIエージェントの革新性と責任ある利用の必要性
1.AIエージェントに特有・顕在化するリスク
　1.1　自律的行動と予期せぬ結果・暴走リスク
　1.2　責任の所在不明確化
　1.3　誤情報・有害コンテンツ生成および拡散のリスク
　1.4　サイバーセキュリティ・データ保護リスクの増大
　1.5　バイアス（偏見）の増幅と公平性の喪失
　1.6　人間中心設計の阻害と制御喪失
2.AI倫理の原則とAIエージェントへの適用
　2.1　公平性 (Fairness)
　2.2　透明性・説明可能性 (Transparency & Explainability)
　2.3　説明責任・責任追及可能性 (Accountability)
　2.4　安全性・堅牢性 (Safety & Robustness)
　2.5　プライバシー保護 (Privacy)
　2.6　人間中心性 (Human-Centricity)
3.AI倫理ガバナンスへの取り組み：AIエージェント時代の組織体制・プロセス
　3.1　企業におけるAIガバナンス構築の必要性
　3.2　AI倫理ガバナンスの基本要素とAIエージェントへの適用
　3.3　AIエージェントのライフサイクルを通じたガバナンス
　3.4　人間中心のAIエージェント活用に向けたアプローチ
4.富士通におけるAI倫理ガバナンスの取組み
　4.1　富士通におけるAI倫理ガバナンス体制
　4.2　富士通グループAIコミットメント
　4.3　富士通グループAI倫理外部委員会
　4.4　AI倫理浸透
おわりに：AIエージェント時代の信頼と成長

第2節　AIエージェントと不法行為・AI倫理の考え方
はじめに
1.AIエージェントと不法行為に基づく民事責任
　1.1　民事責任の検討の前提
　1.2　補助・支援型における民事責任
　　1.2.1　想定事例1：配送ルート最適化AI
　　1.2.2　想定事例2：弁護士業務支援AI
　　1.2.3　想定事例3：画像生成AI
　　1.2.4　想定事例4：取引審査AI
　　1.2.5　開発者・提供者の因果関係に関する留意点
　1.3　依拠・代替型における民事責任
　　1.3.1　想定事例5：外観検査AI
　　1.3.2　想定事例6：自律走行ロボット（AMR）
　　1.3.3　想定事例7：補論―AIエージェント
　1.4　若干の考察
　　1.4.1　前方視野的な対応
　　1.4.2　2類型の境界と訴訟における総合考慮
2.AIエージェントとAI倫理
　2.1　AI倫理の基本的な視座
　2.2　AI倫理に関する国際的・国内的な枠組み
　2.3　不法行為責任との接点
おわりに

第3節　AIエージェントと個人情報・営業秘密・秘密情報の入力
はじめに
1.AIエージェントとエージェンティックAI
2.対象サービスのリーガルドキュメント
　2.1　EDP
　2.2　DPA
　2.3　製品条項等
3.個人情報保護法上の論点
　3.1　問題の所在と各論点
　　3.1.1　提供該当性
　　3.1.2　委託該当性
　　3.1.3　基準適合体制
　3.2　対象サービスの検討
　　3.2.1　提供該当性
　　3.2.2　委託該当性
　3.3　小括
4.不正競争防止法上の論点（営業秘密該当性）
　4.1　問題の所在
　4.2　営業秘密の要件（秘密管理性）
　4.3　対象サービスの検討
5.契約に基づき受領した秘密情報の論点
　5.1　目的外利用の禁止
　5.2　第三者への開示禁止
　　5.2.1　１．入力が秘密情報の開示にあたるか
　　5.2.2　２．開示にあたるとして、開示者の明示又は黙示の承諾があるか
　　5.2.3　３．現実的なリスク顕在化の有無
　5.3　返還・廃棄義務
　5.4　補論

第4節　AIエージェント，生成AIを活用する際の法的問題点と社内対応
はじめに
1.AIエージェント・生成AI活用における法的リスクの全体像
　1.1　AIエージェントの法的リスクをどのように捉えるか
　1.2　「入力」「ベンダ処理」「出力・利用」で切り分ける
　1.3　規制動向と社内ガバナンスの位置づけ
　1.4　AIエージェント特有のセキュリティ・権限管理リスク
2.生成AI・AIエージェントへの入力に関する法的問題
　2.1　個人情報を入力できるか
　　2.1.1　利用目的の範囲内か
　　2.1.2　ベンダに個人データを「提供」していないか
　2.2　他社から受領した情報を入力できるか
　2.3　著作物を入力できるか
　　2.3.1　入力は複製権侵害になり得る
　　2.3.2　「要約」は翻案に当たるか
　　2.3.3　非享受利用に該当する入力
3.出力・利用に関する法的問題
　3.1　NDA違反・営業秘密漏えいとしての出力リスク
　3.2　ハルシネーション，バイアス及び不法行為責任
　3.3　AI生成物が第三者著作物の複製・翻案に当たる場合
　3.4　商標権・不正競争・炎上リスク
　3.5　生成されたものは著作物として保護されるか
　3.6　発明・知財戦略との関係
4.社内対応・ガバナンスの実務
　4.1　導入前評価
　4.2　社内利用規程に定めるべき事項
　4.3　教育・監査
おわりに

第5節　AIエージェントを事業に実装する　〜スケールを支えるガバナンスと運用設計〜
はじめに
1.なぜAIエージェントにはガバナンスが必要か
　1.1　「答えるAI」から「実行するAI」へ
　1.2　リスクの質的変化：誤答から誤執行へ
　1.3　PoCの成功は、本番運用の成功ではない
2.AIエージェント・ガバナンスの全体像
　2.1　ライフサイクル軸で捉える三層のガバナンス
　　2.1.1　設計時ガバナンス：「何をさせるか」を決める統制
　　2.1.2　実行時ガバナンス：「逸脱をどう防ぐか」のリアルタイム統制
　　2.1.3　事後ガバナンス：「何が起きたか」を検証する統制
　2.2　統制対象軸で捉えるガバナンスの構成要素
　　2.2.1　Model：モデル選定と利用条件の統制
　　2.2.2　Prompt／Policy：目的・制約・エスカレーション条件の設計
　　2.2.3　Tool：ツール利用の範囲・権限・引数の制御
　　2.2.4　Identity：代理権限と委譲範囲の明確化
　　2.2.5　Memory／Context：文脈情報の保持・共有・消去の設計
　　2.2.6　Observation：ログ・検知・監査の設計
　2.3　ライフサイクル軸と統制対象軸を重ねて読む
3.個別対策から統制基盤へ
　3.1　個別対策アプローチの限界
　3.2　統制基盤の構成要素
　　3.2.1　モデルゲートウェイ
　　3.2.2　ガードレール層
　　3.2.3　認証・認可基盤
　　3.2.4　ツールレジストリ
　　3.2.5　ログ収集・監査基盤
　　3.2.6　ポリシーエンジン
4.技術的な実装論
　4.1　リファレンスアーキテクチャの全体像
　4.2　Model層の統制実装
　　4.2.1　Amazon Bedrockによるモデルアクセスの統一
　　4.2.2　モデルバージョンの固定と更新管理
　4.3　Prompt／Policy層の統制実装
　　4.3.1　Amazon Bedrock Guardrailsによる入出力フィルタリング
　　4.3.2　プロンプト管理の実装
　4.4　Tool層の統制実装
　　4.4.1　ツール実行環境の設計
　　4.4.2　入力バリデーションとスキーマ制御
　　4.4.3　読み取り・書き込みの分離
　　4.4.4　MCPサーバーの実装パターン
　4.5　Identity層の統制実装
　　4.5.1　エージェントのIAMロール設計
　　4.5.2　ユーザーコンテキストの伝搬
　4.6　Memory／Context層の統制実装
　　4.6.1　セッション管理とコンテキスト保持
　　4.6.2　長期記憶の設計と統制
　　4.6.3　RAGにおけるコンテキスト統制
　4.7　Observation層の統制実装
　　4.7.1　三層のログ設計
　4.8　キルスイッチとサーキットブレーカーの実装
　　4.8.1　キルスイッチの実装パターン
　　4.8.2　サーキットブレーカーの実装パターン
　4.9　Infrastructure as Code
5.運用と人間中心設計
　5.1　Day2から逆算する運用設計
　5.2　Human-in-the-Loopの設計パターン
　　5.2.1　パターン1：実行前承認（Approval-before-Execution）
　　5.2.2　パターン2：実行後確認（Review-after-Execution）
　　5.2.3　パターン3：例外時エスカレーション（Exception-based Escalation）
　　5.2.4　パターン4：段階的自律（Graduated Autonomy）
　5.3　モニタリング設計
　5.4　インシデント対応設計
　5.5　継続的改善サイクル
　5.6　変更管理
6.ガバナンスの組織論
　6.1　なぜ組織設計がガバナンスの成否を分けるのか
　6.2　中央集権の限界、完全分散の危うさ
　6.3　ハブ＆スポーク型ガバナンスの設計
　　6.3.1　ハブの役割：標準・基盤・監査・教育
　　6.3.2　スポークの役割：ユースケース設計・評価・運用改善
　　6.3.3　ハブとスポークの接続設計
　6.4　FDE：現場と基盤をつなぐ実装伴走型人材
　　6.4.1　なぜ従来型CoEでは足りないのか
　　6.4.2　FDEの定義と役割
　　6.4.3　FDEが組織にもたらす効果
おわりに

第6節　AIエージェント・生成AIの倫理・セキュリティ問題と企業対応
はじめに
1.生成AIリスクチェックの全体像
2.倫理枠組の設計と運用
　2.1　Govern：AI利用に関する会社としてのルール、責任者、承認体制を決める
　2.2　Map：このAIを、どの業務で、誰が、どのデータを使い、どの範囲まで利用してよいかを整理する
　2.3　Measure：利用開始後も、AIが期待どおりに動いているか、問題が起きていないかを測る
　2.4　Manage：測定結果を踏まえ、必要に応じて修正、制限、停止などの対応を行う
3.セキュリティ観点も取り入れた具体的実装例
　3.1　リスク定義
　3.2　リスク評価
　3.3　リスク対応
　3.4　ベンチマーク設定
　3.5　テスト
　3.6　閾値逸脱時の是正
4.AIエージェントで新たに考慮すべきリスク
5.AIエージェントに対するリスク管理の具体的実装例
　5.1　リスク定義
　5.2　リスク評価
　5.3　リスク対応
　5.4　ベンチマーク設定
　5.5　テスト
　5.6　閾値逸脱時の是正
終わりに

◇第３章　AIエージェント構築と研究開発への導入◇

★単にツールを選ぶだけでは成功しない！
　　　エージェント化するべき業務をどう見極め、推進し、どの段階で見直すか！


第1節　製造業における生成AI・AIエージェントの適用とR&Dへの導入
はじめに
1.【製造業】生成AI活用 1.0（生成AI単独活用での効率化）
2.【製造業】生成AI活用 2.0（自社・産業でございます。と生成AIを組み合わせたオペレーション）
3.【製造業】生成AI活用 3.0（生成AI活用によるビジネスモデル強化、顧客・社会価値創出）
4.製造業におけるAIエージェント活用
　4.1　AIエージェントのバリューチェーンごとの設置
　4.2　個別AIエージェント化の必要性
　4.3　トヨタのO-beya、ホンダのワイガヤ
　4.4　AIファーストカンパニーBMWのマルチAIエージェント化
　4.5　業務フローをマルチAIエージェント化する際のアプローチ
　4.6　設計開発におけるAI活用
　4.7　ジェネレーティブデザインの基本構造と導入
　4.8　アノテーション・暗黙知・ナレッジの抽出の課題
　4.9　ジェネレーティブエコノミーと、CADエージェント
　4.10　現場データ・暗黙知が眠る日本の戦い方

第2節　AIエージェント化すべき業務の見つけ方と社内導入を見据えた戦略設計
はじめに
1.見極める
　1.1　なぜAIエージェントなのか
　　1.1.1　「知るための生成AI」から「動くためのAIエージェント」へ
　　1.1.2　成果を分けるのは業務の選び方
　　1.1.3　投資判断の新しい物差し
　　1.1.4　人間が「判断と創造」に集中できる組織へ
　1.2　業務をどう選ぶか
　　1.2.1　エージェント化の芽を見つける
　　1.2.2　5軸で評価する
　　1.2.3　受注業務で試す
2.設計する
　2.1　選んだ業務をどう分けるか
　　2.1.1　判断と作業を切り分ける
　　2.1.2　文脈を整理する
　　2.1.3　受注対応を分解して見る
　2.2　業務を実行可能な形に設計する
　　2.2.1　既存システムにつなぐ
　　2.2.2　知識と判断を守る
　　2.2.3　内製と外部活用を分ける
3.導入し、広げる
　3.1　どう導入するか
　　3.1.1　合意をつくる
　　3.1.2　基準をそろえる
　3.2　どう運用し続けるか
　　3.2.1　任せる範囲を運用で定める
　　3.2.2　見える化する
　　3.2.3　例外対応をルールに反映する
　　3.2.4　リスクを抑える

第3節　エージェント化すべき業務の見つけ方と社内導入を見据えた戦略設計
はじめに
1.エージェントとは何か
2.エージェント化すべき業務の見つけ方─3つの条件
　2.1　避けるべき業務の典型
　2.2　条件１：高頻度であること
　2.3　条件２：定型作業であること
　2.4　条件３：判断が属人化していること
　2.5　ここから始めるべき業務の具体例
3.業務を「4つの要素」で解体する設計術
　3.1　要素１：トリガー(Trigger)─何を「きっかけ」に動くか
　3.2　要素２：入力(Input)─何を「材料」に処理するか
　3.3　要素３：判断(Judgment)─どこで「AIの脳」を使うか
　　3.3.1　6つの判断パターン
　　3.3.2　判断設計の鉄則
　3.4　要素�C：出力(Output)─何を「実行」して終わるか
　3.5　4要素の全体像─「AIが判断し、ツールが動かす」分業構造
4.実践例─業務を4要素で設計する
　4.1　Before─従来の営業フォロー業務のペインポイント
　4.2　After─エージェントを4要素で設計する
　　4.2.1　トリガー(Trigger)
　　4.2.2　入力(Input)
　　4.2.3　判断(Judgment)─AIの役割
　　4.2.4　出力(Output)─ノーコードツールの役割
　4.3　設計前と設計後の業務インパクト
　4.4　研究開発業務への適用─同じ4要素で設計する
5.「育てる」改善サイクルと戦略設計
　5.1　最初の精度は70％で構わない
　5.2　チューニングの3つの打ち手
　　5.2.1　プロンプトの精緻化
　　5.2.2　Few-shot例示の追加
　　5.2.3　社内情報(RAG)との連携
　5.3　本格導入のための戦略設計フレーム
　　5.3.1　業務の「型」化
　　5.3.2　人材と組織能力の設計
　　5.3.3　投資対効果(ROI)の見える化
　　5.3.4　段階的なガバナンス設計
6.社内導入でつまずきやすい5つの落とし穴
　6.1　落とし穴１：現場の巻き込み不足による精度停滞
　6.2　落とし穴２：データ基盤の未整備による入力品質の破綻
　6.3　落とし穴３：ROI測定の曖昧さによる予算打ち切り
　6.4　落とし穴４：セキュリティ懸念による運用停止
　6.5　落とし穴５：型化の失敗による横展開の停滞
おわりに

第4節　DNPにおけるAIエージェント実装及び定着プロセスと研究開発への導入
はじめに
1.DNPにおける生成AI推進の歩みと実装への現在地
　1.1　全社展開から「DNP生成AIラボ・東京」の設立
　1.2　AIエージェント化の捉え方
2.AIエージェント化に向けた課題とアプローチ
　2.1　「与えられるDX」から「自ら設計するAX」へ
　2.2　人間とAIエージェントの役割分担
3.現場主導のAIエージェント定着プロセス
　3.1　ステップ1：業務の分解と言語化
　3.2　ステップ2：リスクマネジメント
　3.3　ステップ3：プロンプト生成（指示の設計）
　3.4　ステップ4：エージェント実装と内製化
4.実装の壁となる「暗黙知」と「UI／UX」
　4.1　ノウハウの言語化という最大の障壁とその抽出アプローチ
　4.2　 UI／UXの改善：「Ctrl+Cat」の取り組み
5.研究開発部門におけるAIエージェントの高度活用
　5.1　AI-Ready Dataと自社アセットのマッチングによるテーマ探索
　5.2　AI駆動型開発による高速プロトタイピング
6.組織風土の醸成とコミュニティの力
おわりに

◇第４章　性能評価と社内・外データ連携◇

★データ前処理、ベクトル化、ナレッジグラフによる構造的な知識表現．．．
　　　　　組織的活用に向けた非構造化データとの連携方法と効果の測り方！


第1節　AIエージェントと自社データとの連携方法及び効果測定のための可観測性
はじめに
1.AIエージェントにおけるデータ連携の基盤
　1.1　エージェントアーキテクチャとデータフロー
　1.2　データ連携における要件定義
2.自社データとの具体的な連携方法
　2.1　API連携とFunction Calling
　2.2　Model Context Protocol（MCP）による標準化
　2.3　RAGパイプラインによる社内ナレッジ統合
　2.4　データベース直接連携とText-to-SQL
　2.5　エージェント通信のセキュリティとガバナンス
　　2.5.1　Agent-to-Agent（A2A）プロトコルとエージェントアイデンティティ
　　2.5.2　Model Armorによるコンテンツセキュリティ
　　2.5.3　Sensitive Data Protectionによるデータ漏洩防止
　　2.5.4　ネットワーク境界とVPC Service Controls
　　2.5.5　監査ログとガバナンスダッシュボード
3.AIエージェントの可観測性（Observability）
　3.1　可観測性の三本柱とAIエージェントへの適用
　3.2　Google Cloud上での可観測性実装
　3.3　LLMオブザーバビリティプラットフォームとの統合
4.効果測定の手法と評価指標
　4.1　定量的な評価指標の設計
　4.2　ビジネスメトリクスとの統合
　4.3　継続的モニタリングとフィードバックループ
おわりに

第2節　R&D業務への生成AI導入と現状の課題、課題を乗り越えるためのAI導入方法
はじめに
1.R&D業務への生成AI活用の現状はどこにあるか？ -到達したことと直面している課題-
2.直面する課題を乗り越える方策とは
　2.1　多くの企業が採用している発想で乗り越えられるのか？
　2.2　AIを使いこなすという発想からの脱却が新たな方策を示す
3.意思決定プロセスへのAI導入で課題を解決する
おわりに　-AIと共に時代を生き抜く力を磨くには-

第3節　AIエージェントの組織的な活用に向けた非構造化データとの連携
はじめに
1.企業における非構造化データの現状と課題
　1.1　非構造化データの種類と特性
　1.2　組織内データサイロの問題
2.非構造化データの前処理パイプライン
　2.1　テキスト抽出と正規化
　2.2　Google Cloud Document AIによるOCR・文書構造解析
　2.3　マルチモーダルデータの処理
3.ベクトル検索基盤とナレッジグラフの構築
　3.1　テキストエンベディングの原理と選択基準
　3.2　Agent Searchによるエンタープライズ検索基盤
　3.3　Cloud Spannerを活用したナレッジグラフの構築
　3.4　コードベース・構造化テキストに対するgrepベースのAgentic検索
　　3.4.1　データ形式・フォーマットによる検索手法の使い分け
　　3.4.2　エージェントによるgrep操作の自律的制御
　　3.4.3　ベクトル検索・グラフ検索・grep検索の統合
　3.5　チャンキング戦略の設計
4.組織的活用に向けたデータガバナンスと運用
　4.1　アクセス制御とセキュリティ
　4.2　データ品質管理とメタデータ戦略
　4.3　スケーラブルな運用体制の構築
　4.4　運用KPIと改善サイクル
おわりに

第4節　AIエージェントと業務データ連携による自律思考型AI「Agentic RAG」
はじめに
1.RAGからAgentic RAGへの進化
　1.1　従来型RAGの構造と限界
　1.2　Agentic RAGの定義と主要特徴
2.Agentic RAGの実装パターン
　2.1　Self-RAGパターン
　2.2　Corrective RAG（CRAG）パターン
　2.3　メモリとコンテキスト管理
3.Google Agent Development Kit（ADK）によるAgentic RAG実装
　3.1　ADKの概要とアーキテクチャ
　3.2　ADKを用いたAgentic RAGの実装パターン
　3.3　他フレームワークとの比較
4.業務データ連携と評価・運用
　4.1　構造化データと非構造化データの統合検索
　4.2　評価手法とベンチマーク
　4.3　企業導入における留意点
　4.4　実装・運用上のベストプラクティス
おわりに

第5節　R&D部門における生成AI・AIエージェント活用に向けたデータ共有のポイント
はじめに
1.R&D部門において機械学習・AIに期待して良いこと、悪いこと
2.R&D部門において生成AIに期待して良いこと、悪いこと
3.R&D部門においてAIエージェントに期待して良いこと、悪いこと
4.AI・機械学習などのMIの特性と注意すべき点
5.AI・機械学習などのMIの研究への組み込み方法
6.R&D部門におけるデータ蓄積、共有、利活用の実情
7.データ蓄積、共有で研究の何が改善できるのか？
8.そもそもデータ蓄積、共有は何のために行うのか？
9.教科書などであまり触れられていない多変量データ分析の重要な注意点
10.実験パラメータ項目は、どのような独立変数系にするかが重要
おわりに

第6節　ROIが出るAIエージェント導入のポイントと事例
はじめに
1.生成AI，AIエージェント導入によりROIが出る業務の選定方法
　1.1　人間がすでにやっている，既存業務であること
　1.2　すでにROIが出ている業務であること
　1.3　プロジェクト期間内に効果検証までできる重さの業務であること
2.導入の成功とAIエージェントの教育に寄与する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」
　2.1　ヒューマン・イン・ザ・ループとは
　2.2　AIエージェントの教育
　2.3　人とAIの協働
3.展望
4.事例
　4.1　ヒューマン・イン・ザ・ループによってAIの教育を実現した事例
　4.2　AIエージェントを活用した開発フローの自動化と教育の事例
　4.3　AIエージェントによる商品分析の事例

◇第５章　情報収集、分析の進め方◇

★ユーザーが“気づかない”情報を取得するための機能設計とは！
★調査業務における「暗黙知」をAIが理解できる「形式知」への言語化！


第1節　AIエージェントを活用した情報収集の高度化
1.情報爆発時代における「業務の言語化」の重要性
　1.1　「集める」競争から「生かす」競争へ
　1.2　生成AIの登場による新たな可能性
　1.3　VUCA時代に問われる「解釈とアクションの速度」
　1.4 AI時代の情報収集のあり方
　1.5　AIを活用した情報収集高度化への可能性
2.生成AIによる情報収集の現状と高度化に向けた課題
　2.1　生成AIを活用した情報収集の「強み」
　2.2　生成AIを活用した情報収集の「弱み」
　2.3　高度化を阻む課題と、解決に向けた方向性
　2.4　AI「エージェント」である価値
　2.5　AIエージェント実装における課題
3.AIエージェント活用による高度な分析・示唆の抽出
　3.1　AIエージェントの定義と現在地
　3.2　AIエージェントによる情報収集タスクの実行
　3.3　AIエージェントに対する役割の付与・相互コミュニケーション
　3.4　ユーザーが“気づかない”情報を取得するための機能設計
4.情報収集機能特化AIエージェントの検証
　4.1　機能検証の観点
　4.2　情報収集機能特化AIエージェントの活用方針
　4.3　本検証の示唆
おわりに

第2節　生成AI、AIエージェントによる情報収集と新規事業構築プロセス
はじめに
1.新規事業構築プロセスにおける情報収集の位置づけ
2.生成AIによる情報収集−自律性レベル：低
3.エージェント的システムによる情報収集−自律性レベル：中〜高
4.人間とAIの役割分担−発散・収束モデルの再構築
5.限界・リスクと組織的対応
おわりに

◇第６章　アイデア創出と新規事業テーマ発掘◇

★不確実性の高い領域における生成AI／AIエージェントの活用法！
★ヒトの創造性を拡張し、意思決定の質を高める方法とは！
★技術探索、特許調査への業務特化型AIエージェント導入と効率化の実現！


第1節　新規事業企画におけるデータの重要性とインターネット、AI活用に際しての留意点
はじめに
1.新規事業におけるデータの重要性と取り扱いの留意点
　1.1　データの信頼性
　1.2　データとどう接するべきか
　1.3　自社リソースのデータベース化
　1.4　データに基づく事業設計
　1.5　Chrysler（現Stellantis）の事例
2.インターネット、AI活用に際しての留意点
　2.1　事業の基本設計
　2.2　裏取りの重要性
　2.3　AIの使い方
おわりに

第2節　新規事業テーマ・アイデア創出へのAIエージェント活用の仕方
はじめに
1.なぜ新規事業開拓・研究開発・商品開発は生成AIと相性がよいのか
2.生成AI価値創造ユースケース
3.アイデア創出の再設計（AIを前提とした思考法）
4.活用事例
5.AIエージェントによる進化
6.研究開発への応用
7.実装のための設計ポイント
8.研究開発DXの未来
9.今後やるべきこと
おわりに

第3節　ヒトではなくAIがモノを買う時代に：生成AI・AIエージェントで購買行動はどう変わるのか
はじめに
1.従来の顧客ニーズの把握における課題
2.エージェンティック・コマースの到来と購買行動の3極化
3.AIエージェントがなぜ潜在ニーズ発掘の武器になるのか
4.AIエージェントによる業界構造の大変革
5.AIで顧客接点をいかに築くか――先進的な企業事例
　5.1　ユニ・チャーム――高頻度な接点で心身のデータを蓄積する
　5.2　ホーム・デポ――圧倒的な利便性で顧客接点の頻度の低さを補う
6.イノベーションとAIの限界
7.成功の鍵は「信頼」の設計とビジネスモデルの転換
　7.1　信頼の設計
　7.2　ビジネスモデルの転換
8.小売企業とメーカーそれぞれの戦略展開
9.AIエージェント実装におけるコンセプト設計の重要性
10.AI時代に求められる経営トップの視点
　10.1　AIの限界を見極める
　10.2　自社のビジネスモデルとAIとの相性を理解する

第4節　技術探索／特許調査エージェントを活用したR&D業務の効率化と自動化
はじめに
1.生成AIの進化とR&D業務への適用における課題
　1.1　生成AI技術の進化の概観
　1.2　汎用生成AIのR&D業務適用における限界
　1.3　「特化」という解決の方向性
2.R&D現場における専門調査の課題
　2.1　激化する開発環境
　2.2　技術開発プロセスにおける効率化阻害要因
　2.3　属人化したナレッジ活用の問題
3.技術探索エージェントによるR&D業務の効率化
　3.1　技術探索業務の構造
　3.2　業務特化型技術探索エージェントの設計思想
　3.3　Aconnectにおける顧客導入事例と効果
4.特許調査エージェントによる知財業務の効率化
　4.1　R&D技術者における特許調査業務の実態
　4.2　特許調査エージェントの仕組みと特徴
　4.3　Aconnectにおける導入事例
　4.4　精度検証と実用性
5.AIエージェントがもたらすR&Dの将来像
　5.1　効率的なナレッジ活用（Just-in-Time情報提供）
　5.2　暗黙知・コンテキストを踏まえた質の向上
　5.3　標準化による若手育成と組織力の底上げ
　5.4　個別業務エージェントから研究パートナーへ
おわりに

第5節　アイデア創出から仮説検証へ：AIエージェントを活用した新規事業探索の再設計
はじめに
1.新規事業テーマ探索の難しさ
　1.1　不確実性の高まりと「知の深化・探索」の両立
　1.2　筋の良い新結合を見つけることの難しさ
2.生成AI・AIエージェントが変える新規事業テーマ探索
　2.1　生成AIが広げたアイデア創出の可能性
　2.2　AIエージェントへの期待
　2.3　人間の役割は「発想する人」から「探索を設計する人」へ変わる
3.AIエージェントを活用した新規事業テーマ探索プロセスの再設計
　3.1　AIエージェントが支援する5つの機能
　3.2　従来型の新規事業探索プロセスの限界
　3.3　AIエージェントを前提にした探索プロセス
　3.4　一回のアイデア出しから継続的な探索サイクルへ
4.AIエージェント活用における実践上の設計ポイント
　4.1　探索起点と思考フレーム
　4.2　多面的な評価プロセス
　4.3　人間とAIエージェントの役割分担
　4.4　ライフサイクルを踏まえたガバナンス
おわりに：AIエージェント時代の新規事業探索

第6節　事業テーマ創出ワークショップにおける生成AIとの共創
はじめに
1.構想の背景
　1.1　サービスデザインのプロセス
　1.2　従来の事業テーマ創出ワークショップについて
　1.3　従来の事業テーマワークショップの有用性と改善点
2.生成AIを組み込んだ事業テーマ創出ワークショップの開発コンセプト
　2.1　コンセプトとプロセス
　2.2　思考の拡張
3.実践プロセス
　3.1　ワーク１：AIペルソナによるニーズ発散
　3.2　ワーク２：ユーザー価値観点のニーズ収束
　3.3　ワーク３：AIツールによるアイデア発散
　3.4　ワーク４：AIツールによる事業アイデアの具体化
　3.5　ワーク５：ユーザー価値観点のアイデア収束
　3.6　ワーク６：AIツールによるビジネスモデル作成
　3.7　ワーク７：ビジネス実現性観点の相互検討
　3.8　ワークショップ実施後
おわりに

第7節　技術資産から新市場を探索するAIエージェント　〜新規事業開発における「生成AI×特許情報」の実践知〜
はじめに：AIエージェントは新規事業開発をどう変えるのか
1.特許情報はなぜ新規事業開発に役立つのか
　1.1　特許情報は「権利情報」であると同時に「事業情報」である
　1.2　知的資産を異業種の課題に結び付ける
2.生成AIからAIエージェントへ
　2.1　生成AIは特許情報活用の入り口を広げた
　2.2　AIエージェントは探索プロセスを連続化する
3.AIエージェントによる新用途・新市場探索の実践
　3.1　新規事業探索を担うAIエージェントの基本構造
　3.2　技術起点で新用途・新市場を探索する実践プロセス
　3.3　「何ができるか」と「何をしたいか」を接続する
4.AIエージェント活用の限界と人間の役割
　4.1　AIエージェントを過信してはいけない
　4.2　人間の役割はむしろ高度化する
おわりに：AIエージェントを新規事業開発のパートナーに

第8節　特許情報と生成AI・AIエージェントによる新規事業アイデア創出の仕方
はじめに　第4次AIブームの到来と「平均への回帰」という罠
1.生成AIからAIエージェントへの進化
2.新規事業アイデア創出の３つのステップとAIエージェントによる自律化
　2.1　課題設定の自律化：SNS情報からの潜在ニーズ抽出
　2.2　解決手段候補選択の自律化：特許情報を用いたシーズの探索
　2.3　実効性評価の自律化：多角的な事業性検証
　2.4　新規事業アイデア創出の３つのステップのまとめ
3.自社特許の再評価と「妄想大喜利」のAIエージェント化
4.オープンイノベーションと共同研究における知財の戦略的活用
おわりに

第9節　生成AI、AIエージェントを活用した俯瞰的なアイデア、新事業の創出
はじめに
1.AIの潮流
　1.1　人とAIの共創
　1.2　AIの進化と共創の在り方の変化
　1.3　誰もが利用するAIは平均化する
2.共創
　2.1　異なる背景を持つ人材の登用が鍵となる
　2.2　精緻かつ精錬されたデータの投入の必要性
3.生成AIを活用するための条件
　3.1　差別化を図るためには自社のデータ活用とその維持が求められる
　3.2　独自の非構造データの構造化
　3.3　俯瞰するための可視化
4.生成AIと俯瞰解析を用いた新事業創出の実践
　4.1　生成AIの発展の鍵を握る量子技術
　4.2　量子技術の開発トレンドを生成AIで読み解く
　4.3　新規事業のアイディアをデータから抽出する
まとめ

第10節　化学・素材分野におけるAIエージェントを活用した“新規テーマ探索”と”素材開発”の実践
はじめに
1.化学・素材分野における新規テーマ探索の現状と課題
　1.1　新規テーマ探索が抱える構造的課題
　1.2　既存アプローチの限界
　1.3　「情報収集」で止まる分断
2.AIエージェントとは何か ―「回答するAI」から「業務を前に進めるAI」へ
　2.1　生成AI・LLMとAIエージェントの違い
　2.2　Deep Research型AIエージェントの構造
　2.3　処理アーキテクチャの違い ― 汎用LLM・RAG・複数LLM・Deep Research型
　2.4　化学・素材ドメインに特化する意味
3.探索から改良・提案までを一気通貫でつなぐ活用の型
　3.1　全体像
　3.2　用途探索 ― 素材の強みから顧客・市場へつなぐ
　3.3　素材改良 ― 用途探索とは別モジュールとして連携
　3.4　顧客・市場の特定と科学的根拠の付与
　3.5　規制・特許など制約条件の織り込み
4.実践プロセスとPoCの進め方
　4.1　導入の流れ
　4.2　目的別PoCの代表パターン
　4.3　人とAIエージェントの役割分担
　4.4　成果を再利用可能な資産にする
5.導入にあたっての論点と展望
　5.1　投資対効果と評価の考え方
　5.2　データ・組織・体制の準備
　5.3　現場で使われるAIから戦略支援AIへ ― 構築の順序
おわりに

第11節　AIペルソナ（生活者AIエージェント）を活用した生活者理解と価値仮説創出の実践ポイント
はじめに：新規事業開発における生活者理解の難しさ
1.「即席AIペルソナ」と「業務に使えるAIペルソナ」の違い
2.業務で使えるAIペルソナを見極める基本観点
3.AIペルソナの使い方：1on1デプス、グループディスカッション、質問設計
4.新規事業開発での活用：技術・アイデアを生活者価値へ翻訳する
5.事例：大手消費財メーカーにおけるAIペルソナを活用した商品開発調査
6.AIペルソナ活用の価値と注意点
7.AIペルソナを育てる：生活者理解を自社の学習資産にする
おわりに：生活者理解を検証可能にするAIペルソナ

第12節　新規事業開発の成否を分ける生成AIの活用
はじめに　〜生成AIは新規事業開発をどう変えるのか〜
1.新規事業開発における生成AI活用の実態
　1.1　2026年現在、新規事業開発経験者の多くが生成AIを活用している
　1.2　高活用層ほど、成果認識・検証深度・顧客価値の明確度が高い
　1.3　AIの効きどころは、売上化よりも上流の仮説・検証・判断にある
2.新規事業開発で生成AIが効く理由
　2.1　新規事業開発の難しさは「問いが曖昧なまま進むこと」にある
　2.2　生成AIは「思考の代替」ではなく「仮説のたたき台」を作る道具である
3.新規事業開発における生成AI活用の基本アプローチ
　3.1　生成AI活用は「作業効率化」ではなく「仮説検証プロセスへの組み込み」で考える
　3.2　活用ポイント１：顧客課題と提供価値を分解する
　3.3　活用ポイント２：競合・代替品との差別化を早期に検討する
　3.4　活用ポイント３：KOF・KSF・検証KPIを具体化する
　3.5　活用ポイント４：顧客インタビューと実証の質を高める
　3.6　活用ポイント５：MVP・プロトタイプ作成を高速化する
　3.7　活用ポイント６：意思決定材料に変換する
4.生成AIを活用した新規事業開発を組織に定着させる
　4.1　個人のAI活用だけでは成果に限界がある
　4.2　組織として整備すべき3つの仕組み
　4.3　生成AI時代の新規事業開発人材に求められる力
おわりに　生成AI時代の新規事業開発で重要なこと

第13節　地方食品製造業の商品開発をマーケットインに近づける生成AI・AIエージェント活用
はじめに
1.地方食品メーカーの商品開発にありがちな課題
　1.1　作り手発想（プロダクトアウト）に偏る商品開発
　1.2　現場で繰り返し見る7つの課題
　1.3　構造的な背景
2.本節における生成AIとAIエージェントの捉え方
　2.1　二つの実務的な捉え方
　2.2　「何を聞くか」より「どの順番で考えさせるか」
3.商品開発工程とAI活用領域の全体像
　3.1　商品開発の工程
　3.2　各工程でAIができること、人間が判断すべきこと
　3.3　工程の連続性こそがエージェント化の本質
4.仮想ケーススタディ：地域かまぼこメーカーの新商品開発
　4.1　ケース前提：A社の設定
　4.2　エージェント設計の全体像
　4.3　市場・顧客理解エージェントを動かす
　4.4　競合分析エージェントで差別化軸を設定する
　4.5　コンセプト設計エージェントとターゲット設定
　4.6　試作支援、ネーミング・パッケージ、価格設定
　4.7　販路設計、テスト販売、レビュー分析
　4.8　このケースから見えるポイント
5.AIエージェント化による効果
6.導入時の注意点
　6.1　AIの出力は事実とは限らない
　6.2　AIの提案は一般論になりやすい
　6.3　機密情報の取り扱い
　6.4　食品分野で関わる法令への配慮
　6.5　問いの設計が成否を分ける
おわりに

第14節　令和のプロダクト開発に必要な考え方とAIエージェント活用のポイント
1.良いモノが売れない時代
2.令和の時代背景にそぐわなくなってきているマトリクス型分析手法
3.現代のプロダクト開発に必要な視点は何か
4.令和のプロダクト開発に適したプロダクト・マネジメント(PdM)手法
5.文脈として顧客課題を掘り下げる
6.課題の掘り下げに生成AIを活用する
　6.1　LLMに顧客の本質課題を類推させ答えさせる
　6.2　LLMになぜなぜ質問の問いかけ役を担わせ、質問者が背景を類推する　
7.AIエージェントの活用
8.AIエージェントによるインサイト分析の自動化は可能か？

第15節　データベースとAIエージェントの融合による新規事業創出の加速と意思決定支援
はじめに
1.定義
　1.1　一般的AI エージェント
　1.2　新規事業創出に資するAI エージェント
2. 新規事業創出における課題とそれを解決するための「データベース x AI エージェント」
　2.1　新規事業創出におけるワークフロー例
　2.2新規事業創出における課題
　　2.2.1　再現性
　　2.2.2　目標とする事業規模への到達と継続的な成長
　　2.2,3　文化/組織醸成
　2.3　新規事業創出に資するデータベースとは
　　2.3.1　単一データベースで出来ること
　　2.3.2　データベースを有機的につなげる効果
3.新規事業創出における「データベース x AI エージェント」でのポイント
　3.1　AIの役割
　3.2　プロンプトスキルよりも分析プロセスの標準化・平準化
　3.3　意思決定プロセスに資する分析
　　3.3.1　用途探索（事業案探索）
　　3.3.2　市場性評価
　　3.3.3　KOL探索
　　3.3.4　協業先探索（企業DD）
4.経営層を納得させるには
　4.1　失敗リスク偏重な経営層に必要なこと
　4.2　失敗リスク許容な経営層の意思決定に必要なこと
　　4.2.1　なぜこのテーマなのか
　　4.2.2　なぜ今なのか
　　4.2.3　なぜ自社がやるべきなのか
5.最後に
　5.1　AIの信頼性
　5.2　アスタミューゼの目指すところ

第16節　生成AIとAIエージェントは人間の創造性をどう拡張し、人間の意思決定をどのように支援するのか
はじめに
1.基礎研究におけるAIエージェント活用
2.応用研究・製品開発への活用
3.科学論文生成・仮説提案の自動化
4.研究チームのAIエージェント化
5.ビジネス現場における生成AI・AIエージェント活用
6.創造性を拡張する事例
7.意思決定を支援する事例
8.成功する場合の特徴
9.失敗する場合の特徴
おわりに

◇第７章　研究開発業務へのAIエージェント導入と活用事例◇

★特許・文献検索システムとエージェントを融合した新たな知財情報分析環境！
★汎用AIの能力と限界を正しく見極め、特化型AIとどう組み合わせるか！


第1節　AIエージェントを活用した技術サポート業務支援 − AIエージェント適用の取り組み
はじめに
1.なぜ技術サポートにAIエージェントが必要なのか
　1.1　AIエージェントの概要
　1.2　技術サポート業務の流れ
　1.3　技術サポート業務におけるAIエージェントの活用の考え方
2.回答作成を支えるAIエージェント
　2.1　対象業務と課題
　2.2　AIエージェントによる業務支援
　2.3　効果と考察
3.レビュー業務を支えるAIエージェント
　3.1　対象業務と課題
　3.2　AIエージェントによるレビュー支援
　3.3　効果と考察
4.AIエージェントを実業務で活用するためのポイント
　4.1　人とAIの協働を前提に業務プロセスを見直す
　4.2　確認や判断を支援するアプリケーション設計
　4.3　AIが理解しやすい形に情報を整理する
　4.4　暗黙知をAIに伝える
おわりに

第2節　AIと人が互いに能力を補完するAI Nativeな社会の実現に向けて
はじめに
1.NECのAI Native CompanyとAIアロマ誕生の背景
　1.1　AI Native Companyとしてのビジョン
　1.2　「AI Analytics for Good」とAIアロマの誕生
2.NEC社内におけるAIネイティブの実践：クライアントゼロとしてのAI活用
　2.1　NECが目指すAIネイティブ企業への変革と「クライアントゼロ」の思想
　2.2　AIが「デジタル労働力・パートナー・分身」となる業務変革とAI実践の広がり
　2.3　クライアントゼロ実践の象徴：経営から個人までを支えるAI
　　2.3.1　経営マネジメント領域：社長AI
　　2.3.2　営業領域：アカウントプランニングAIと提案書作成支援AI
　　2.3.3　HR領域：AIキャリアトーク
3.AIアロマ：AIエージェントが拓く健康経営とウェルビーイングな働き方
　3.1　AIアロマの概要：パーソナライズされた香りが支援する健康経営
　3.2　AIと人による協働：AIアロマの開発プロセス
　3.3　AIアロマの社会実装：レコメンドエージェントによる香り体験
　3.4　AIアロマの活用効果と活用事例
　　3.4.1　AIアロマ利用に関するアンケート結果と従業員の声
　　3.4.2　健康経営の観点からの評価と今後の課題
　　3.4.3　お客様との接点におけるAIアロマの活用事例
4.ハイブリッド・インテリジェンスと構成的知覚による自己認識の深化
　4.1　AIミラー効果による「メタ認知的気づき」の加速
　4.2　AIとの対話を通じた「意味の共創」ループの形成
　4.3　AIとの協働による「自己効力感と行動の自律性向上」
5.結論と今後の展望
　5.1　まとめ
　5.2　理論的・実務的貢献
　5.3　限界と今後の課題
おわりに

第3節　生成系AIを活用した技術論文・技術文書作成及び校正の効率化
はじめに
1.技術文書作成における生成AIの役割と導入の意義
　1.1　生成AIの進化がもたらす執筆プロセスの変革
　1.2　「すべてをAIに任せない」人間の責任と基本姿勢
　1.3　従来作業における具体的メリット
2.目的・工程に応じた生成AIツールの選定と文献リサーチ法
　2.1　主要大規模言語モデルの特徴比較と実務での使い分け
　　2.1.1　創造的な文章生成・アイデア出しに適したツール
　　2.1.2　データ分析・ロジカルな文章構築に適したツール
　　2.1.3　業務文書・Office製品連携に優れたツール
　2.2　NotebookLM等を活用した複数文献の横断分析とエビデンスの確保
　2.3　関連文献の効率的な収集・要約・比較分析プロセス
3.生成AIによる技術論文・文書の構成案作成手法
　3.1　イントロダクション、方法、結果、考察の形式に準拠した基本設計
　3.2　プロンプトの具体化による精度向上
　3.3　初稿の自動生成と人間の編集による独自性の付加
4.専門用語の最適化と言い回し・文体の自動統一
　4.1　表記ゆれ・敬体と常体の混在自動検出と一括修正
　4.2　業界標準用語の抽出とプロジェクト固有ルールの反映手法
　4.3　文書形式に応じたトーン＆マナーの自動調整
5.視覚的表現（図表・グラフ）のAI提案とキャプション生成
　5.1　テキストデータから視覚的に理解しやすい比較表・グラフ案の自動生成指示
　5.2　本文中における効果的な図表挿入箇所の特定と、適切なキャプションの作成
6.生成AIによる品質管理と誤情報を防ぐプロンプト設計
　6.1　ハルシネーションのリスクとその形態的特徴
　6.2　誤情報リスクを最小化する「3条件指定プロンプト」の実践
　　6.2.1　憶測や誇張を排除し「事実限定」で回答させる指示法
　　6.2.2　信頼性を担保するための「出典明記」の要求法
　　6.2.3　冗長さを回避し、1文の文字数を抑えた「簡潔な表現」への圧縮リライト
　6.3　「論理性・明確さ・妥当性・整合性」を網羅する4ステップ一括総合レビュー手法
7.技術文書作成におけるAI運用の限界と人間とのハイブリッド運用
　7.1　人工知能では対応が困難な高度な専門的判断・意図やニュアンスの理解限界
　7.2　最終判断・論理的整合性の責任を人間が持つハイブリッド運用のワークフロー
おわりに

第4節 R&Dの効率を最大化するためのAI導入と定着のために
1.研究開発は、なぜ汎用AIだけでは足りないのか？
2.本当に使えるAIに必要なものは何か？
3.スキルという概念が導く、再現性の高い調査とノウハウの共有
4.スキルを活用した業務プロセスとノウハウを共有する方法
　4.1　Case１：自社技術の強みを活かした新規用途アイデアの探索
　4.2　Case２：考案したアイデアのFTO（特許侵害予防）調査タスク
まとめ：速く探すためではなく、より正確に判断するために

第5節 生成AIが変えるR&D現場の知財情報活用??「読む」から「考える」へのパラダイムシフト
はじめに：R&D現場における「読み込みコスト」の壁と生成AIによるブレイクスルー
1.生成AIの得意領域と技術者・研究者の新たな役割
　1.1　AIの領分：広さ・速さ・そして「自社分類」への対応
　1.2　人間の領分：問いの設計と意味の付与、そして研究者の新たな役割
2.生成AIを活用した知財情報分析の事例
　2.1　事例１：技術動向の把握と先行技術の構造化
　　2.1.1　検索式の構築支援
　　2.1.2　文献の読解と構造化
　2.2　事例２：「課題・解決手段」マップの作成
　2.3　事例３：AIとの壁打ちによる異分野展開とアイデア創出
　　2.3.1　特許ランドスケープ：FCV（Fuel Cell Vehicle：燃料電池自動車）偏重を定量化する
　　2.3.2　技術の抽象化とAIとの壁打ち
　　2.3.3　課題ブリッジ分析：弱点を新市場への橋に転換する
　　2.3.4　白地スコアリングと優先用途の深掘り
　2.4　事例４：外部市場ニーズと自社シーズのマッチング
　　2.4.1　フェーズ1：技術棚卸
　　2.4.2　フェーズ2〜4：市場・課題設定→マッチング→検証
　2.5　事例５：デザインランドスケープ??意匠×形状×商標の3層分析
　　2.5.1　コーヒードリッパーへの適用：339件の意匠を白地図に変える
3.次世代の知財情報分析：自律型AIエージェントの可能性
　3.1　研究者を支援するAIエージェントへの進化
　3.2　パーソナライズLLM：研究者専用AIアシスタントの構築
　3.3　先行技術分析の「下流」への拡張：実験計画への接続
　　3.3.1　先行技術の空白から実験条件を逆算する
おわりに：AI時代の技術者・研究者に求められる真の価値

第6節 生成AI・AIエージェントを活用した知財情報分析の進め方
1.AI時代、知財情報分析は新たな転換点を迎えている
2.Horizontal AIからVertical AIへ
3.AI Native時代の知財情報調査分析のソリューション
4.AIと融合する特許・文献分析プラットフォーム
　4.1　AI Taggingが変える特許分析 ― 「分析軸」をAIが創る時代へ
　4.2　New Hiro Modeが切り拓く「検索から読解・推論」への進化
5.Eurekaがもたらすワークフロー自動化
6.Skillsが知財業務を再利用可能にする
7.知財情報分析から経営意思決定へ
おわりに―AIエージェント時代の知財情報分析

第7節　材料開発におけるMI、生成AIの活用とAIエージェント時代の展望
　　　―MIをこれから始めようとする方にとって、取り組みやすい提案も含む―
はじめに
1.MIについて
　1.1　研究開発における代表的ステージとその中でのMIの役割
　　1.1.1　基礎ステージ
　　1.1.2　開発ステージ
　　1.1.3　事業開発ステージ
　　1.1.4　事業化
　1.2　MIの活用イメージ
　1.3　MIは魔法の方法か
　1.4　MIをこれから導入するために
　1.5　AJS(株)のMIシステムの概要
　　1.5.1　AJS(株)のMIシステムの特徴
　　1.5.2　AJS(株)のMI受託における結果解析コンサルティング
2.材料開発における生成AIの概要と意義
3.材料開発におけるAIエージェントの概要と意義
4.研究開発におけるコンピューター・シミュレーション（CS）の意義
さいごに

第8節　AIエージェントを活用した創薬プロセス効率化
はじめに
1.AIエージェントの概要
　1.1　AIエージェントの種類
　1.2　ローカルLLM
　1.3　Model Context Protocol
2.創薬AIエージェント
　2.1　創薬AIエージェントのアーキテクチャ
　2.2　創薬用ツール
　　2.2.1　MCP Server (UniProt)
　　2.2.2　MCP Server (分子特性)
　　2.2.3　MCP Server (分子画像)
　　2.2.4　MCP Server (REINVENT4)
　　2.2.5　MCP Server (Boltz-2)
3.創薬AIエージェントによる化合物の最適化
　3.1　創薬AIエージェントへの創薬戦略の立案依頼
　3.2　創薬AIエージェントの作成した設計戦略
　3.3　創薬戦略の実行結果
おわりに