生成AI・データ解析で加速する技術探索/新規事業テーマ/アイデア創出

構成数 : 1

第1章 テーマ探索の基本とアプローチ
第1節 情報源の種類と使いこなしかた(特許、論文、市場データ、技術資料など)
1. 生成AI 時代における情報源の再定義
1.1 「探す」から「答えさせる」への転換
1.2 情報源の分類とAI の適性
2. 公開情報の活用
2.1 特許・論文データの解析による技術探索
2.2 市場データの収集とDeep Research
3. 非公開情報の活用
3.1 社内ナレッジの武器化
3.2 社内ドライブ連携による横断検索
4. 情報源を扱う際のリスク管理
4.1 ハルシネーションへの対処
4.2 情報の鮮度とバイアス

第2節 データ収集・整理・分析の進め方
1. データから価値を生み出すプロセス
1.1 IPO モデルによるプロセスの再定義
2. データ収集:AI エージェントによる自動化
2.1 目的の明確化と仮説設定
2.2 収集の自動化・効率化
3. データ整理:非構造化データの構造化
3.1 クレンジングと構造化
4. データ分析:フレームワークの適用と対話
4.1 フレームワークによる多角的視点
4.2 ユーザーインサイトの深掘り
5. アウトプットへの昇華:人間にしかできないこと
5.1 「マシン」が読むものと「ヒト」が見るもの
5.2 最後の「価値判断」

第3節 技術マーケティングからのテーマ創出
1. 技術マーケティングの全体像
1.1 技術マーケティングとは
1.2 技術マーケティングの基本要素
1.2.1 市場と顧客の構造(社会、顧客、顧客の顧客)
1.2.2 企業活動
1.2.3 企業と市場・顧客のコミュニケーション
2. 技術マーケティングによるテーマ創出の基本プロセス
2.1 顧客の発見
2.2 顧客の理解
2.2.1 評価グリッド法
2.2.2 AHP(階層分析法)
2.2.3 コンジョイント分析
2.3 自社能力の把握と発揮
2.3.1 自社の技術の把握
2.3.2 技術の整理と評価
2.3.3 製品属性からみた強みの把握
2.4 自社能力の発揮(開発テーマの創出)
2.4.1 アイディア創造
2.4.2 コンセプト創造
3. これからの技術マーケティングとテーマ創出の進化
3.1 社会変化の予兆を捉える(ホライズン・スキャニングの導入)
3.2 オープンな連携と集合知の活用
3.3 生成AI の活用

第4節 顧客に必要とされるプロダクトを探索するプロダクト・マネジメント手法と生成AI活用
1. 令和の時代のプロダクト開発
- プロダクト・マネジメント手法が必要となる背景
2.「文脈」を読み解くために必要な視点
3. プロダクト・マネジメントとは何か
4. 文脈としての顧客課題を掘り下げる
5. プロダクト・マネジメントにおける生成AI の活用
5.1 インサイト分析における生成AI 活用
5.2 クラスタリングにおける生成AI 活用

第5節 新規事業テーマ探索/ アイデア創出の従来手法と限界
1. 従来手法の強みと限界:手順は良くても良い企画がでてこない
2. 生成AI がR&D の質的向上へ与えてくれるもの
おわりに–AI だからこその強み-

第2章 生成AIによる技術探索・情報分析プロセスの高度化
第1節 生成AI を用いた自然言語によるデータ探索/分析を実現する仕組みと精度向上手法
1. データ活用の現在地
1.1 モダンデータスタックとデータ民主化
1.2 自然言語処理とAI の民主化
1.3 ...