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【講座の趣旨】
「IPランドスケープ」という言葉は耳にする機会が増えましたが、実務者にとっては抽象的で分かりにくい概念で
す。本セミナーでは、これを「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」と再定義します。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できます。コーディングによって自社だけのオリジナル分析ツールを構築する方法を解説します。
非プログラマでもGPT-5が自動生成するコードを実行できるため安心です。特許動向の可視化から外部要因タグを組み込んだ分
析、さらにそこから導く知財戦略までを、実演を交え、その場で構築するプロセスを体験できます。受講後には、自社課題に即
した調査・分析・戦略立案を自走できる“実務の武器”を手にできます。
【講座内容】
１．導入と基礎理解
1.1 セミナー全体像
1.2 生成AIの基礎（ChatGPT, Copilot, Gemini）
1.3 「IPランドスケープ」の曖昧さと実務的再定義
1.4 パテントマップとの違い
1.5 知財戦略との関係性
1.6 外部要因（市場・規制・競合）の重要性
２．特許調査の基礎と実践
2.1 先行技術調査の基礎と生成AIの活用法
2.2 クリアランス調査（FTO）の考え方
2.3 無効資料調査の活用場面
2.4 GPT-5によるFI/Fターム・キーワード抽出（専門知識不要）
2.5 検索式の自動生成と結果確認
2.6 調査結果の自動要約・比較方法
３．Python超入門
3.1 Pythonって何？なぜ知財分析に使えるのか
3.2 実行環境の選び方（Google Colab／VS Code）
3.3 Google Colabでの基本操作（ノートブック作成）
3.4 VS Codeでの基本操作（拡張機能・.pyファイル実行）
3.5 GPT-5にコードを書かせる流れ（指示→生成→実行）
3.6 Matplotlibで簡単グラフ表示（出願件数推移）
3.7 コードを理解しなくても使える工夫と修正依頼の方法
４．マップ化の設計と準備
4.1 何をマップ化するかの決定方法
4.2 外部要因から技術要素を抽出するプロセス
4.3 マップに必要な分類軸（時系列・技術分類・地域別など）
4.4 必要データ項目とフォーマット化
4.5 GPT-5活用でのオリジナルツール作成（非プログラマでも可能）
５．カスタムツール構築とマップ化実演
5.1 GPT-5がコードを自動生成・修正する流れ
5.2 コードを理解しなくても使える実行方法
5.3 出願件数推移グラフ作成デモ
5.4 技術分類別ヒートマップ作成デモ
5.5 地域別出願分布マップ作成デモ
5.6 外部要因タグを組み込んだ可視化
5.7 実務で見やすいレイアウトの工夫
６．マップから戦略へ
6.1 マップから技術トレンドを読む
6.2 特許空白地帯の発見
6.3 競合の強み・弱み分析
6.4 成長市場と高密度領域のクロス分析
6.5 攻める／守る／撤退領域の決定
７．IPランドスケープ実践
7.1 「IPランドスケープ＝マップ＋外部要因＋戦略」の再確認
7.2 外部情報との統合（市場規模・規制動向）
7.3 外部要因別のマップ色分け・フィルタリング
7.4 ケーススタディ①：規制強化への先回り戦略
7.5 ケーススタディ②：市場成長性を加味した国際出願戦略
7.6 AIによる将来予測とロードマップ案作成
８．戦略資料作成と運用
8.1 GPT-5で戦略提案文書を自動生成
8.2 社内報告用プレゼン資料の生成例
8.3 AI分析結果の限界と人間判断の役割
8.4 戦略策定後の実務プロセス（出願・ライセンス・秘匿化／継続運用体制）
【質疑応答】
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