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こんにちは。
IDEAの鹿倉です。

さて、皆さんには次のような経験がないでしょうか？

「ずっと試行錯誤していた技術課題を解決するアイデアがようやく閃いた！あるいは、TRIZのような体系的なアプローチで、課題を徹底的に分析し、豊富なアイデアを組み合わせ、解決コンセプトを練り上げた！さあ、開発に着手しよう！」

…しかし、現実はそう簡単ではありません。

何かのきっかけでふと閃いたアイデアであれ、時間をかけて生み出したコンセプトであれ、実際に技術開発に着手しようとすると、どうしても足が止まってしまう。

技術開発をスタートさせるには、机上で課題やアイデアを考えていた時とは比較にならないほど、大きなコミットメントが伴います。開発予算の面でも、時間と工数の面でも。そして…心理的にも。躊躇してしまうのもやむを得ません。

ステージゲート法のような厳格なテーマ管理プロセスを前に、この先の道のりの険しさを想像して一歩を踏み出せない。そんな場合もあるでしょう。しかしそれ以上に、エンジニアの皆さんの心の奥底にある「見えない壁」が、開発に手を着けることを阻んでいるのではないでしょうか？

「この技術は本当に実現可能なのか？」「実は市場ニーズとズレていないか？」「過去にも失敗したことがある。また同じようなことになりはしないか？」…
たとえ上司や経営トップから「どんどん進めろ！」と激励されていたとしても、なかなか不安が拭い切れない。

実際、私たちがTRIZ手法を活用したコンサルティングでサポートさせていただいた案件でも、課題を解決する良いアイデアは出ているのに開発に至らない、ときには残念ながらそんなケースもあります。

この記事を読まれている方は、開発テーマを抱えるエンジニア、チームを率いるマネージャー、あるいは開発全体の責任者かもしれません。
周りを見渡してみてください。あなたのチームでも、同じような状況が見受けられませんか？

新製品の市場投入、競争力維持のための新ソリューションの開発…
新たな技術や課題解決のアイデアを形にする道のりは、決して平坦ではありません。研究開発部門のR&Dチームには、迅速かつ確信を持ってそのプロセスを進むことが期待されます。しかし、現実には、その入り口で立ち止まったり、途中で行き詰まってしまうケースも少なくないでしょう。

では、どうすればこの「心理的な壁」を合理的に乗り越え、研究開発を加速させることができるでしょうか？　このコラムでは、研究開発の初期段階における「壁」を乗り越え、スムーズに開発を進めるための「AIを活用した知財・R&Dインテリジェンスの活用」をご紹介します。

知財・R＆D特化型の専門AIが、R＆Dプロセスを大きく効率化
AIを活用したR&Dイノベーションプラットフォーム
​​​​​​​「Patsnap Eureka」の紹介はこちらから

さて、下の図を見てください。

この図は、R&Dチームが開発テーマを創出し事業化に向けて開発を進める過程で考慮すべき5つの重要な要素を示しています。

【市場・顧客の声】（顧客ニーズ、競合情報など）、【テクノロジーの変化】（技術トレンド、新技術の出現など）、【自社の経営・事業戦略】（経営目標、事業計画など）、【社会環境・課題】（社会ニーズ、環境問題など）、【規制の変化】（法規制、業界規格など）です。これらの要素を総合的に検討し、研究開発の各段階で適切な意思決定を行うことが求められます。

この図は、15年ほど前のイノベーションに関するカンファレンスで、ある米大手医療機器メーカーのR&D部門責任者が提唱していた内容です。当時から、研究開発部門にはこうした多様な視点からの検討と迅速な意思決定が求められていたと思いますが、現在では、これらの要素の変化スピードは格段に加速し、情報量も膨大になっています。例えば、AIやIoTなどの技術革新により、市場ニーズや競合状況は常に変化しており、企業はこれらの変化に迅速に対応する必要があります。また、地球温暖化やSDGsなどの社会課題への対応も、企業にとって重要な経営課題となっています。

開発の後工程に進むほど費用や工数は増大するため、慎重にならざるを得ません。しかし、ここで立ち止まってしまえば、新しい価値を訴求できるような新製品や新技術、そういったイノベーションは生まれません。せっかくの革新的なアイデアがあっても、絵に描いた餅に終わってしまいます（さらに悪いことには、自社が躊躇しているうちに、競合他社がその課題を解決するイノベーションを実現してしまうかもしれません）

そうならないために、R&Dチームのメンバーは、限られた時間とリソースの中で、複雑で膨大な情報を収集・分析し、有望な開発テーマを見極め、事業化へと向けて研究開発を着実に進める必要があります。各段階で「自分たちが選ぼうとしている方向は間違っていないか」「この先にどんな課題やリスクが待っているのか」といった問いを常に持ちながら、情報と洞察に基づいた意思決定を繰り返すことが求められます。

今日ご紹介する「Patsnap Eureka」は、そんな研究開発部門のR&Dチームを、圧倒的なスピードと確かな情報・洞察によってサポートする「R&Dイノベーション・インテリジェンス・プラットフォーム」です。

Patsnap Eurekaは、確かな情報と洞察で、研究開発の加速とイノベーションの実現を強力に支援します

2007年にシンガポールで設立されたPatsnap社は、AIを活用した知財・R&Dインテリジェンスの分野で世界をリードする企業です。

そのPatsnap社が開発したR&D部門向けのイノベーションプラットフォーム、それがPatsnap Eurekaです。Eurekaは、2億件もの特許文書と科学技術文献を学習した独自のAI、大規模言語モデル（LLM）を搭載しています。これにより、研究開発の方向性、課題解決策の提案、新しい技術アイデアのリスク評価など、R&Dチームの重要な意思決定を迅速かつ的確にサポートします。

膨大な情報が溢れている今日では、研究開発において、問題は「データへのアクセス」ではなく、「必要な洞察をいかに素早く抽出するか」です。Eurekaは、膨大な特許や文献の海から、テーマの文脈に合った価値のある情報を素早く見つけ出し、研究開発の羅針盤となる洞察を提供します。

技術の方向性：新たな機会を特定し、より的確な意思決定を支援

増え続ける情報や複雑化するテクノロジー環境下で、研究開発リソースをどこに注力すべきか判断するのは大変難しい課題です。Patsnap Eurekaは、膨大なイノベーションデータから重要な洞察を提示することにより、R&Dチームの的確な意思決定をサポートします。

例えば、業界における技術開発トレンドや、業界・分野を超えた技術のつながりを分析することで、より自信を持って課題の優先順位を見極め、合理的に開発テーマを決定することができます。また技術開発の最新の動向を常にモニタリングすることで、市場の変化や顧客・競合の動きにタイムリーに対応できるでしょう。

技術ソリューション：アイデアを形にする、課題解決の羅針盤

アイデアから実用的なソリューションをつくり上げるためには、アイデアを効率的に分析、評価、洗練させる方法が必要です。Patsnap Eurekaは、膨大な特許・文献情報から、その課題に対してどのようなアプローチがされているかを瞬時に調査し、明確で具体的な視点やデータ（例えば、高度なAIが特許文書などから抽出する材料特性値など）に基づいて、最適な解決策の発見、具体化、そして選択を支援します。

技術ソリューションの評価：リスクを早期に検討、開発を加速

有望な開発テーマと、そのテーマを実現するための解決策が構想できたら、次はその実現可能性と知財リスクの評価です。Patsnap Eurekaは、想定される技術的な課題（設計・製造上の課題など）を洗い出すと共に、知財的視点では、他社の知財侵害リスク（新規性・類似性）を評価します。これにより、R&Dチームは開発に着手する前に技術課題や潜在的なリスクを十分に把握し、迅速な対策を講じることができます。

また、開発段階でさらに新たな課題が発生した場合も、Patsnap Eurekaは過去の解決事例や異分野のアイデアを提案し、R&Dチームの突破口を開きます。

大規模言語モデル（LLM）と生成AIについては、Chat GPTのような汎用的LLMが普及すると共に、医療、金融、法律、そしてこのR&Dのような分野では、専門データや知識でトレーニングされた分野特化型のLLMの利用が進んでいくと言われています。これらの特化型のLLMは、ユーザーに、より高度な専門性と情報の精度を提供します。Patsnap Eurekaは、研究開発や製品開発、また生産技術開発領域のR&Dチームのイノベーション創出を支援する最先端のAIソリューションです。

Patsnap Eurekaは、知財・R&D特化型AIならではの機能により、エンジニアがアイデアを具現化するプロセスを確信を持って進んでいくために必要な情報・洞察を提供します。

Patsnap Eurekaの主な機能を紹介する資料を準備しました。下記のリンク先から資料をダウンロードしてください。

鹿倉＠アイデア

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