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【講座主旨】
近年、IPランドスケープを経営戦略、研究開発戦略、知財戦略に活用することが求められています。特に、薬事規制の影響を強く受ける医薬品・バイオ分野においては、他の技術分野とは異なる情報や視点に基づくIPランドスケープの実践が必要です。
本講座では、医薬品・バイオ分野の特許を対象に、IPランドスケープの基本概念から、目的設定、検索式の検討、特許情報の収集・整理、漏れ・ノイズ対策、分析用データの整形、請求項・明細書・実施例の読み取り方、定量分析とマップ化、競合分析、強み・弱みの把握、戦略示唆の導き方までを実践的に解説します。
また、生成AIについては、検索語の検討、特許情報の整理、要約、分類、レポート作成などを支援するツールとして位置づけ、その有効な活用方法と限界を整理します。
【講座内容】
１．イントロダクション
1.1 IPランドスケープとは何か
1.2 医薬品開発におけるIPランドスケープの位置づけと活用
1.3 生成AIの活用（支援にとどめる）
２．特許情報の収集・整理（AIの活用を含む）
2.1 IPランドスケープの目的の設定
2.2 検索式の検討と情報収集
2.3 検索結果・収集データの検証（漏れ・ノイズ対策）
2.4 分析用データの整形（AIにインプットするための前処理）
３．医薬品・バイオ特許の読み取り方と分析
3.1 請求項・明細書・実施例の読み取り方
3.2 物質特許・用途特許・製剤特許・製法特許の分析
3.3 疾患・標的分子・作用機序・モダリティによる特許分析
４．特許情報の定量分析とマップ化
4.1 出願年推移、出願人ランキング、国・地域別動向の分析
4.2 疾患・標的分子・作用機序・モダリティによる出願動向分析
4.3 基本特許・周辺特許・権利存続状況の可視化
4.4 競争激化領域とホワイトスペースの把握
５．特許情報から見る競合分析と強み・弱みの把握
5.1 特許情報からの競合分析
5.2 重要特許・要注意特許・リスクの抽出
5.3 強み・弱みの把握と対策の方向性
5.4 自社出願戦略・周辺特許戦略への活用
６．ケーススタディ：特許情報の収集・分類・可視化から戦略示唆まで
７．経営・研究開発・知財戦略に活用するアウトプットの作成
7.1 IPランドスケープレポートの基本構成
7.2 生成AIを活用したレポート作成・プレゼン資料作成のポイント
7.3 AIによる誤分類・誤要約・ハルシネーションへの対応、その他注意点
まとめとＱ＆Ａ
（内容は若干変更になる場合があります）
◆◆講師プロフィール◆◆◆
1990年3月千葉大学理学部卒業
帝人、ファイザー、住友スリーエム（いずれも知的財産部）を経て、2013年4月にエスキューブ株式会社を、同年8月エスキューブ国際特許事務所を設立し現在に至る。
国立大学法人 東京農工大学大学院 非常勤講師
知的財産権訴訟における専門委員（東京高等裁判所、東京地方裁判所及び大阪地方裁判所所属）
関税法第69条の5等に規定する専門委員（東京税関）
株式会社ストラテジックキャピタル 社外取締役
国立大学法人 富山大学 非常勤講師（2016年度前期）
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