生成AIは導入した。知財情報も現場で使い始めた。

でもテーマは小粒なまま。

「それで次の成長テーマは?」と聞かれると、まだ答えられない。

研究者・技術者の間でも、生成AIを使うこと自体は、すでに当たり前です。

では、生成AI・知財情報を導入したことで、
「これまでとは違うR&Dテーマが生まれるようになった」
「新しい市場や用途を見つけられるようになった」
「経営が期待する成長テーマを提案できるようになった」
とまで言えるでしょうか?

AIを使うことと、AIを使って新しいR&Dテーマを生み出すことの間には、まだ大きな隔たりがあります。

生成AIによる「効率化」と、R&Dが生み出す「成果」は同じではありません。

AIで情報収集の効率化はできた。

では、どうやって新しいテーマ、新しい市場、将来の事業へ変えていくのか。

本セミナーでは、生成AI導入後のR&Dテーマの成果創出に至る「次の一手」を解説します。

講師の中村です
講師の中村です

あなたの会社は、どのレベルでしょうか?

あなたの会社は、生成AI活用でどこまで「R&D成果」に変えられているでしょうか?

【レベル5|事業・成長につながるテーマが継続的に生まれている】

生成AIを組み込んだテーマ創出プロセスが定着し、実際に有望なR&Dテーマや新用途・新市場が生まれている。成果を検証しながら、プロセスそのものも改善されている。

【レベル4|組織としてテーマ創出の仕組みができている】

技術棚卸し、用途探索、顧客課題探索、テーマ化までの方法がある程度標準化され、複数の研究者・技術者が共通の方法で生成AIを活用している。

【レベル2|テーマ創出に生成AIを使い始めた・業務効率化には成功している】

用途探索、市場調査、顧客課題探索、アイデア創出などにも生成AIを使っている。調査、要約、資料作成、特許分析などには生成AIを活用し、仕事は確実に速くなっている。しかし、成果にはつながっていない。

【レベル1|生成AIを使える環境を整えた】

社内で生成AIを使えるようになった。自社情報を利用できる環境も整いつつある。しかし、R&Dの成果をどう変えるのかまでは設計されていない。

多くの企業が、いまレベル1から2へ急速に進んでいます。

しかし、本当に難しいのはここからです。

あなたの会社はレベル3に到達していますか?
レベル2から3・4・5へ進むために、何を変えればよいのでしょうか。

問題は、「AIを使えていないこと」ではありません。

AIがどれほど高性能になっても、

「自社のどの技術を起点にするのか」
「どの市場や用途を見るのか」
「そこで、どんな顧客課題を探すのか」
「競合に対して、どのような違いをつくるのか」

といったテーマ創出の考え方そのものが曖昧であれば、自社らしいR&Dテーマを安定して生み出すことは難しくなります。

つまり、生成AI導入後に考えるべきなのは、

「もっとAIを使わせるにはどうするか」ではありません。

生成AIで情報を集める効率は飛躍的に高まりました。

AIに何をさせ、集めた情報をどう解釈して、どうテーマをだすのか?

この一連の流れを整理する必要があります。

セミナーで「便利なプロンプト集」を得ることは無意味です。

生成AIを導入した後、技術棚卸しとR&Dテーマ創出で成果を出すために、何を整える必要があるのか。

その全体像から考えていきます。

技術の棚卸しは、目的ではありません。

技術の棚卸しといえば、かつてはテーマ創出に必要不可欠とされてきました。

手間を掛けて「まず社内の技術を一覧表にしよう」と考えがちですが、今や生成AIで一瞬でできます。

その組み合わせも一瞬で出せます。

一昔前なら夢に見ていた「技術融合」が簡単に起こるように見えます。

しかし、その「技術融合」がテーマの創出に至るか?と言えば話は別です。

なぜか?それには複数の原因があります。

技術融合ができるのにテーマが生まれない理由は?

原因は人と組織にあります。

技術者がAIが吐き出す大量の情報を正しく評価・解釈して正しい次の一手を出せていないのです。

しかし、私は技術者が悪いとは思いません。

技術者に情報を正しく評価・解釈して正しい次の一手を出させるのは組織(会社)です。

会社が技術者にそうさせている、と解釈するのに理があると思います。

AIの時代こそ、人と組織のちからがものを言う

生成AIは、これからさらに高性能になっていくでしょう。

しかし、だからといって、自社にとって有望なR&Dテーマが自動的に生まれるわけではありません。

AIをどう使い、情報をどう評価・解釈してテーマ創出をさせるか。

技術者のAIマネジメントだけでなく、組織の技術者マネジメントが問われているのです。

本セミナーでは、生成AIのテクニックだけではなく、

「技術棚卸しからR&Dテーマ創出までを、生成AIを使いながらどうつなげるのか」

その実践的な流れをお伝えします。

講師の中村です
講師の中村です

このセミナーで得られること

このセミナーでは、生成AIの便利な使い方やプロンプト集を紹介することを目的としていません。

生成AIをすでに導入している企業が、技術棚卸しやR&Dテーマ創出で成果を出すために「次に何を整えればよいのか」を整理します。

参加後には、主に次のことが見えるようになります。

・生成AIを使っているのに、R&Dテーマ創出につながらない原因をどこから確認すればよいか

・技術の棚卸しを「一覧表づくり」で終わらせず、用途探索やテーマ創出につなげるには何が必要か

・自社技術から市場・用途・顧客課題へと探索を広げる際に、生成AIをどこで活用できるか

・AIに任せる部分と、人間が考え、判断する部分をどう分ければよいか

・一度整理した技術情報を、次のテーマ探索でも使える「技術プラットフォーム」へどうつなげるか

生成AIそのものを学ぶセミナーというよりも、

「AIはもうある。その次に、技術棚卸しとテーマ創出をどう変えるのか」

を考えるセミナーです。

📌 過去の類似セミナーのご感想例

化学メーカーの方
化学メーカーの方

本日のセミナー、ありがとうございました。今日は以下の手法が非常に参考になりました。
①技術の棚卸しが生成AIで簡単に作成できること、その技術はソリューションカタログにまとめることで技術交流に活用できること。
②知財の担当をしているので、知財情報を使ったサプライチェーン全体の把握や課題の先読みができること。
非常に役立ちました。ありがとうございました。

化学メーカーの方
化学メーカーの方

新規事業テーマの創出という課題に取り組んでいますが、技術の棚卸、顧客の潜在課題の調査など、時間をかけて行っても活用できていないという状況に正に陥っています。①顧客の潜在課題の発掘、F軸の考案など、生成AIをうまく活用して進める点が最も印象に残った点です。これまで時間をかけて作成してた部分をできるだけ短時間で行い、その後の部分に時間をかけるというのはかなり有用であり、むしろそれが当たり前になりつつあるということを実感しました。②特に顧客の潜在課題の発掘については手法などさらに深堀したいと思いました。

精密機械メーカーの方
精密機械メーカーの方

・生成AIを用いて、1週間程度でテーマ骨子を創出できることが説明され、非常に参考になった。
・F軸をみつけるため、自社独自技術と組み合わせるとよいという話があったが、かならず、自社独自技術がなくても、テーマ創出可能な手法を提案されていたことが印象に残った。

機械メーカー技術戦略部
機械メーカー技術戦略部

技術の棚卸しの重要性について理解できた。セミナーを受けて、自社にはどんな技術があるのか把握しきれていない部分があると思ったので、技術棚卸しを行いたいと思いました。また、最終製品まで作らない開発(材料開発)の場合の進め方については深堀りしなければならないと感じました。技術棚卸しの方法について(自社製品はない)の具体的手法はこれから検討をして進めていきたい。

電機メーカーの方
電機メーカーの方

差別化とはF軸の創出であること、道具を上手く活用することで効率的にできる作業があることが印象に残りました。
(A~E軸の中で)ナンバーワンであることも大事だが、F軸というオンリーワンの軸が必要ということを、分かり易くご説明いただけて良かったす。もともと知財部門に在籍していたこともあり、現在の業務内でテーマを提案するにあたって、自社技術・他社技術の技術一覧マップを作成しているのですが、出来上がったものをどう活用していけばよいかが分からずにいました。どういうタイミング・内容で他部門に情報共有を行うか、どこまでは自分でやるかなど含め、技術の棚卸の先の具体的なアクション例が分かり、今後の進め方の参考にさせていただきたいと思いました。テーマ創出にあたっては、効率化できる部分に多く時間を割いていることは実態としてあり、大変な作業だからやる気が出てこないという節はあるのかなと感じています。道具を上手く活用することで、最初のハードルを下げることもできそうだと思いました。

セミナーの講師

株式会社如水・代表・弁理士 中村大介

最少の投資で最大の効果を上げる研究開発の仕組みづくりを支援する高収益技術経営のコンサルタント。

弁理士でありながら弁理士の独占業務に甘んじず、知財を生かした高収益技術経営で経営者を支援する数少ない専門家。

成熟ものづくり企業の新商品・新事業創出法「キラー技術開発法」で数十社のクライアントを支援し実績を上げている。 中には、ほとんど手間がかけずに、粗利90%以上の事業と優良な知財を両立させるクライアントも輩出するなど、効果的なR&Dを実現するノウハウには定評がある。 

3つの仕組み
①潜在ニーズを先取りする技術マーケティングの仕組み
②研究開発テーマ創出・知財形成の仕組み
③持続的成長を保証する技術戦略の仕組み

を連携させて最少の投資で最大の効果を上げる研究開発の仕組みづくりが強み。

NEC、ガートナージャパンを経てベンチャー企業を設立。粗利9割の高収益ビジネスを実現したものの、その事業が模倣されたことをきっかけに弁理士に。

現在では技術と知財の専門家として数多くの企業経営者を支援している。

セミナー内容

1.生成AIは導入した。それでもR&Dテーマが出ないのはなぜか

生成AIを使える環境を整え、研究者・技術者も使い始めた。それでもテーマ創出に大きな変化が起きないのはなぜでしょうか。「プロンプト」「情報収集」「テーマ創出の考え方」を切り分けながら、まず問題の所在を整理します。

2.「良いプロンプト」の前に考えるべきこと

生成AIから良いアウトプットを得るためには、質問の書き方だけではなく、AIに何を考えさせるのかを明確にする必要があります。自社技術、用途、市場、顧客課題など、テーマ創出に必要となる情報と、その考える順序について整理します。

3.技術の棚卸しを「テーマ創出の入口」に変える

過去有効だった「技術の棚卸し」。しかしいくら技術を一覧表にしても、それだけでは新しいテーマは生まれません。重要なのは、このプロセスの位置づけ。生成AIで一瞬で実施して、次のステップにつなげる考え方を提示します。「この技術は何ができるのか」「どこで使えるのか」「どんな課題を解決できる可能性があるのか」という次の探索へつなげられる形で整理するのが肝要です。

4.自社技術から、新しい市場・用途・顧客課題を探索する

自社技術を起点として、新しい用途や市場をどのように探せばよいのでしょうか。候補となる市場を考え、そこで起きている顧客課題を探索し、既存の製品や技術との違いを考えていく。ここで重要になるのが潜在ニーズ。見過ごされやすいその課題にメスを入れます。この一連の探索に、生成AIをどのように組み込めるのかを具体的に考えます。

5.具体ケースで考える「技術からR&Dテーマが生まれるまで」

例えば、ある材料メーカーが自社技術を使って6G通信市場への参入を考えるとします。自社技術を整理する。市場との接点を探す。電磁波シールドなどの課題に着目する。顧客が抱えている課題や既存技術を調べる。そして、自社ならではの違いを考え、R&Dテーマへ具体化する。こうしたケースを通じて、生成AIをどこで使い、人間がどこを考えるのかを確認します。

6.テーマ創出を繰り返せる技術戦略と「技術プラットフォーム」へ

テーマを考えるたびに、毎回ゼロから自社技術を説明し、市場を調べ直していては、生成AIを導入してもテーマ創出は個人の仕事から抜け出せません。自社技術や用途に関する情報を蓄積し、次のテーマ探索でも再利用できる状態をつくる。研究者・技術者が利用し、生成AIも利用できる。そのようなテーマ創出の基盤としての「技術プラットフォーム」の考え方を解説します。

当社セミナー・コラムなどの開催実績

当社クライアントの例(守秘義務の関係上、公開はしておりません)

・大手自動車メーカー
・大手自動車部品メーカー
・大手医薬品メーカー
・大手化粧品メーカー
・大手化学メーカー
・大手エンジニアリングメーカー
・大手機械メーカー
・中堅機械部品メーカー
・大手インフラ部品メーカー
・大手機能化学品メーカー
・大手電気メーカー
・大手食品メーカー
・大手菓子メーカー
・大手電機メーカー
・大手材料メーカー
・大手化学メーカー
・大手エネルギー
・中堅商社
・中堅エンジニアリングメーカー
・中堅機械加工メーカー
その他多数
受講者特典

📌 R&D部門レベル診断書・レポート進呈
自社のR&D部門にどういう状態にあってどういう課題があるのか?どの段階にあるかを確認できます。

📌 受講後、「課題明確化会議」に無料招待!
貴社の課題に合わせたディスカッションで、すぐに実践できるアクションプランを作成できます。

📌 研究開発ガイドライン(50ページ)を無料配布!
技術企画・マーケティングに必要なフレームワークをすべてまとめた特別資料です。

セミナー詳細

開催日11月6日(金)15時半〜17時
所要時間90分
会場ZOOM、オンライン受講
参加費用無料
主催株式会社如水
代表者 中村大介
京都市下京区中堂寺南町134ASTEMビル8F
受講環境ZOOM
資料PDFにて提供
セミナー参加までの流れ
  1. お申込み
    • 下のフォームに沿ってお支払いください。
  2. 申し込み確認メール兼請求書の受信
    • お申込み内容を確認するため、当方からメールをお送りいたします。ご確認下さい。
      ZOOMのURLが記載されています。
  3. セミナー当日
    • ZOOMのURLにご入室の上で、セミナーをご受講ください。
セミナー規約について

お席の譲渡はできません。

集合での受講は出来ません。個別申し込みください。このページURLはご転送ください。

講師の中村です
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お問い合わせがあれば、こちらにご連絡ください。
セミナー担当者宛

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参加者が複数名おられる場合でも、参加者ごとに個別にお申し込みください(本ページURLはご自由にご転送ください)。

コーポレートか事業部か、技術系か営業系か、意思決定者か否かなどを
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テーマ企画、成長投資、ROIC経営、R&Dマネジメント、人事評価、テーマ評価、IPランドスケープ、技術マーケなど、ご自由にご記入ください。なければ「なし」でも結構です。