☆AIが研究テーマを自動的に決めるのではなく、

AIを活用して人間が発想するための探索範囲を広げることを目指す！

AI+機械学習を活用した研究開発テーマ探索と仮説創造

－ 概念調査アプローチと概念形成型AIの未来 －

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

研究開発テーマを探索する時、論文、特許、技術記事、市場情報、社内報告書などの情報を全方位的に1つの欠損もなく完璧に収集し、それを論理的・客観的に分析すれば、正しくテーマを決定できるはずだという期待を抱きがちです。残念ながら、もしそれを本当に実行しようとすると、時間的損失が大きく、疲弊するだけです。

なぜなら、第一に、この世界は日々、1日も休みなく動き続けており、日々新たな情報が生まれているのですから、それらの情報を1つの見落としもなく完全に収集することなど不可能に近いことです。仮に今日完全な情報があったとしても、明日には何か重大な事件が起きるかもしれません。それは永久に完成することがありません。

第二に、定性的な情報は無数の詳細を含んでおり、その中のどれが重要で、どれがそれほど重要ではないかを、その情報が収集された時点ですでに暗黙的に取捨選択されているのですが、通常、それは明示されません。言い換えれば、人間は何らかのフィルタを通してでしか情報を認識できないのですが、そのフィルタが少し違っただけでも、物事の見え方がすっかり変わってしまう可能性を秘めています。

本セミナーでは、できるかぎり虚構性を廃した情報分析を可能にするための技術的ツールとして、LLM（大規模言語モデル）と機械学習（ConceptMiner）を活用する方法を紹介します。

概念構造をモデルすることにより、一部情報に欠損があっても、全体構造はそれほど大きく揺るがないという見通しを持つことができ、あるいは空白部分のコンセプトを推論できたり、何を重要と考えるか、すなわち視点を変えることで、見え方がどう変わるのかを確かめることができたりします。

ConceptMinerは、KJ法を機械学習に置き換えたものとみなすこともできます。かつてのKJ法は、人間がカードを恣意的に移動させる方法で実行されるため、もはや21世紀の我々が採用するべき手法ではありませんが、その哲学的背景には19世紀から20世紀の認識論哲学があったと推測できます。ConceptMinerは同じ哲学から出発して、LLMと機械学習を取り入れることにより、KJ法の限界を突破したとも言えます。

したがって、認識論哲学や認知科学などの理解をとおしてConceptMinerを見るとより深い納得が得られるはずですが、そこまで考えなくても、単に「発見のツール」として使用することができます。たとえば、多数の開発テーマが、その類似性によって空間に並べられる時、

• 自社の領域はどこか？
• 自社領域に隣接するこの領域のコンセプトは何か？
• 空間のどの方向に新領域を開拓するべきか？
• この領域とこの領域の中間点は何か？
• この技術とこの技術を組み合わせるとどの位置になるのか？
• この領域を制覇するには、どんな要素技術が必要か？
• ニーズ・シーズの連関から新しいコンセプトを連想するとどうなるか？

というようなマイニングが可能になります。これは全体構造を知ることによる大局観の効果であり、従来の事実調査でありがちな全方位的な詳細情報の収集に汲々とするのではなく、自由な発想を促すことができながら、それでいて戦略的に的外れにならないように的確な方向づけが可能になります。

◆習得できる知識

受講者が次の点を理解し、自社で小規模な概念調査を試せるようになることを目的とします。

• 事実調査と概念調査の違い
• 定量調査と定性調査が持つ異なる限界
• LLM埋め込みを技術情報の探索に利用する意味
• ベクトル検索と概念マップの違い
• GNG＋MSTによる概念構造化の基本的な考え方
• テーマ探索、コンセプト立案、要素技術探索への応用
• 自由な発想と根拠確認を両立させる方法

本セミナーは、機械学習アルゴリズムや厳格な定性分析手順を習得する講座ではありません。大量の技術情報を普段とは異なる配置で眺め直し、研究者自身の知識、直観、問題意識を活かして、次の一歩につながるヒントを得る方法を扱います。AIが研究テーマを自動的に決めるのではなく、人間が発想するための探索範囲を広げることを目指します。

◆受講対象

• 企業の研究者、技術者
• 研究開発企画、技術企画、新規事業開発の担当者
• 技術戦略、技術マーケティング、知財戦略の担当者
• 論文、特許、技術記事の調査を担当している方
• 自社技術の新用途を探索している方
• 研究テーマの固定化やマンネリ化に課題を感じている方
• 生成AIを研究開発業務へ活用したい方

◆必要な前提知識

プログラミングや高度な機械学習の知識は不要です。

担当講師

マインドウエア総研（株）　代表取締役　多田 薫弘　氏

セミナープログラム（予定）

第1部　事実調査と概念調査
1. 調査の客観性神話
2. ではどうするか？理念・戦略の自己言及性
3. 悉皆的調査ではなく指向的（戦略的）調査
4. 自社にとっての世界モデルの構築
5. 自社基準でゲームのルールを再定義する
6. ゲームに勝つための調査活動

第2部　従来の定性調査・定量調査
1. 定性調査と定量調査（アンケート調査）
2. ついやってしまう権威追従型のリサーチ
3. GTAの気高い理想と問題点
4. KJ法はおとなの「こっくりさん」
5. 分類して共通特性を出し、関係性を説明する
6. クラスタ分析、プロファイル分析、回帰・分散分析など
7. LLMの登場により定性と定量が統合された

第3部　LLMによって変わる技術情報分析
1. 埋め込みベクトルによるテキストの数値表現
2. RAG：単純なベクトル検索で周囲が見えない状態
3. Graph RAG：推論ができて高度だが設計が難しい
4. 次元削減可視化：PCA, MDS, t-SNE, UMAP
5. 自己組織化マップ（SOM: Self-Organizing Maps）
6. 成長バッチ・ニューラルガス（GNG）
7. LLM Wiki, OKF
8. AIエージェントとエピソード記憶

第4部　ConceptMinerによる概念マップ
1. 自働リサーチによるデータ準備
2. 概念マップの構築
3. 3Dネットワーク図の見方
4. クラスタリングとプロファイル分析
5. データテーブルへのアクセス
6. AI分析エージェントに利用
7. 新規テキストのマッチング
8. 新コンセプトの推論

第5部　応用事例
1. 技術思想マップ
2. 競合製品マップ
3. 官能評価マップ
4. ニュース記事マップ
5. 論文マップ
6. 特許マップ
7. さらなる応用

第6部　ディスカッション・質疑応答
1. 今後の改良計画
2. 質疑応答

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2026/12/3（木） 13:00～16:30
【アーカイブ配信】12/7～12/14

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 49,500円 （本体：45,000円）
会員： 44,000円 （本体：40,000円）

非会員の方は1名につき49,500円（税込み）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
★1名で申込の場合、44,000円（税込）に割引になります。
★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の24,750円（税込）に割引になります。
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備考

• 本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

お申し込み方法

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