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──技術者塾の講座では、どのようなポイントに力点を置きますか。

山内氏:ポイントという表現が適切かどうか分かりませんが、構成にこだわりました。前半と後半の2部構成とし、より広範な解析事例を提供すべく第2部を知的財産アナリストとして活躍中の創成国際特許事務所第2事業部調査課課長の望月俊一氏に担当してもらうことにしました。具体的には、第1部に[1]簡易PSET分析と[2]自動運転解析事例を配し、第2部に[3]テレマティクス簡易解析事例と[4]FCV解析事例を配しました。

 [1]の簡易PSET分析では、経済産業省の自動車課などが開示しているマクロトレンドなどを勘案し、パワートレーンの電動化や自動運転の潮流を紹介しつつ、先述したEVと自動駐車とワイヤレス給電が相互に影響しながら普及するシナリオを仮説/検証した事例を紹介する予定です。知財情報戦略における重要ポイントの1つである「仮説/検証の積み上げ」の実践例ともいえるもので、比較的平易な事例を通じてエッセンスをお伝えしたいと思います。

 [2]の自動運転解析事例では、「自動運転におけるグーグルの脅威」を中心に紹介する予定です。50時間ルール(50時間という制限の中でグローバルに知財情報を解析し、将来予測または具体的な提言を行うというルール)による成果物のエッセンスを紹介します。加えて、この解析事例を発表した後の各種リリース情報などに基づく該否結果(自己採点)や、解析上の裏話なども紹介する予定です。

 [3]のテレマティクス簡易解析事例では、最近、提携話が報じられているGoogle社と米Ford Motor社を中心として、両者の知財面でのシナジー(相乗効果)などを簡易検証する予定です。

 [4]のFCV解析事例については、2015年に発表されたトヨタ自動車の開放特許の内容を分析し、電極開発という切り口でのコラボレーションについて検証する予定です(関連資料2)。

──想定する受講者はどのような方ですか。

山内氏:自動車業界に従事している方はもちろん、同業界に従事していない場合でも自動車業界に新規参入を検討されている方には、ぜひ参加していただきたいと思います。また、知財部門に所属する知財に詳しい方だけではなく、詳しくない方でも役に立つ内容だと自負しています。特に、問題意識の高い方や具体的な課題を持っている方にとっては、当日の質疑応答やその後の互教の精神でのやり取りを通じて、得られるものが多いと考えています。

──受講することでどのようなスキルを得られますか。

山内氏:特許マップから気付きを得るスキルや、気付きに基づく仮説を設定して非特許情報も勘案しながら検証するスキル、仮説/検証結果に基づいて戦略提言するスキルが身に付きます。

 より具体的には、発明者プロファイリングと非特許情報を駆使してキーパーソンや企業間の人的つながりを検証するスキルや、知財/技術の親和性や補完性からコラボレーションや買収に好適な企業を探索したり候補を目利きしたりするスキルが身に付きます。  さらには、注目企業がどのような新商品/サービスを市場投入するかといった、将来予測を行うスキルも身に付けることができます。

 しかし、これらは一例に過ぎません。受講者の立ち位置や問題意識に応じていろいろな気付きが得られるはずです。