《体外診断薬、医療機器、再生医療分野…etc各分野の特性に応じた調査法と活用法とは？》

メディカル系分野

（体外診断薬・医療機器・再生医療）における

情報収集戦略とAIを駆使した情報収集事例と分析

☆毎年新たなトピックを踏まえて解説！

・教科書的な調査方法の話ではなく、すぐに役に立つ手段や考え方を解説いたします！

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

本セミナーは、メディカル系分野はもとより、広く周辺産業領域に属する企業の事業開発、研究企画の職務にある方も対象としています。

メディカル系分野は他産業領域からは見えにくい市場であり、当該市場参入戦略を立案する上で必要な情報収集に困難を来しているのが現状です。

そこで、各分野における情報収集リソースの紹介、これらの特徴や利用方法を網羅的に紹介するとともに、生成AIや生成AI搭載の検索エンジンを利用することによる簡便、迅速な情報収集、分析、報告の手法や利用のノウハウなども紹介します。

生成AI関連のセッションでは実際にシステム画面を用いながらのデモンストレーションも行います。

◆　習得できる知識

〇 最先端の生成AIや生成AI搭載の検索エンジンやプレゼンテーション作成技術を用いた情報収集や分析の勘所、報告書作成のノウハウ
〇 メディカル系分野における特徴ある情報収集戦略
〇 メディカル系分野における情報収集リソースの種類、利用方法や注意点

◆　キーワード

医薬品,体外診断用医薬品,IVD,再生医療,バイオ,講習会,マーケティング,研修,講習

担当講師

笹嶋グローバルコンサルティング 代表 笹嶋 政昭 氏

【専門】
分子生物学、光学分析、機能材料、医療情報管理

【経歴】
チバ・コーニング・ダイアグノスティックス株式会社（現シーメンスヘルスケアダイアグノスティックス）にて化学発光法により全自動検査診断システムの薬事、設計開発、日本メドトロニック株式会社にて植込み型医療機器の臨床開発、三菱化学株式会社にて体外診断薬と検査機器の薬事、新規事業開発並びにライフサイエンス事業の再構築を行った。2007年から2014年まで極東製薬工業株式会社にて取締役研究開発本部長、事業企画部門長を歴任。2014年から現在まで、笹嶋グローバルコンサルティング代表。
2014年度から2015年度にかけて経済産業省所管（現在はAMED所管）医工連携事業化推進事業の技術支援、医療機器開発支援ネットワーク事業の立ち上げ支援に尽力。
現在は、主として大手の異業種参入企業を中心に、医療機器や体外診断用医薬品事業立ち上げ、中期経営計画立案支援、製品開発支援、海外事業展開支援、さらに様々な医療ICTシステム開発支援を行っている。
診断にかかる分析技術、特に、イムノクロマト法、磁性粒子、化学発光免疫測定法、グレーティングカップルドSPRなどは世界で最も早く商業化したメンバーの一員であり、これらの先端技術や関連事業の特性評価と商品化、普及活動に尽力。

セミナープログラム（予定）

1 はじめに
1.1 セミナーの目的
1.2 異業種からの参入課題
1.3 メディカル系分野における情報入手についての課題
1.4 情報収集の技術革新

2 情報収集の基本戦略
2.1 情報収集リソース
2.2 最新の情報収集技術やリソースの活用
2.3 業界ネットワーキングの重要性
2.4 情報分析と戦略立案
2.5 継続的な情報更新と戦略の見直し

3 メディカル分野における情報収集リソースの基本と特徴
3.1 公的統計資料や官公庁からの発信資料事例
3.2 業界団体の資料事例
3.3 市場調査レポート事例
3.4 関連学会発表、論文事例
3.5 主要企業のIR資料、プレスリリース事例
3.6 KOLをはじめとするユーザーへの個別ヒアリングやアンケート調査
3.7 社内情報

4 AI技術を駆使した情報収集技術
4.1 生成AIとは何か
4.2 現在利用可能な生成AIの特徴
4.3 プロンプトの重要性
4.4 生成AIの便利な使い方
4.5 生成AIの可能性と限界、注意点
4.6 業界情報や規制情報の収集のための生成AI活用
（ChatGPT4、Gemini、Copilot、Claude3）と注意点
4.7 論文検索のために生成AI活用（Consensus、Scispace）
4.8 論文内容を解析しディスカッションするための生成AI活
（ChatPDT、Perplexity）と注意点
4.9 報告書やプレゼンテーション作成向けの生成AI活用（Gamma）と注意点
4.10 Google検索に代わる最新情報検索用AI技術（生成AI搭載検索エンジン）活用
（Genspark、Perplexity、PopAI）と注意点

5 生成AI搭載検索エンジン
5.1 現在利用可能な生成AI搭載検索エンジンの種類と用途、特徴や使用上の注意点
5.2 AI応用検索エンジン活用のポイント
– 適切なキーワード（プロンプト）設定と絞り込み
– 一次情報と二次情報のバランス
– 複数ソースのクロスチェック
– 定期的なアップデートと比較分析

6 具体的な生成AI関連技術の活用事例
6.1  体外診断薬分野での活用事例
– 新技術や競合他社の動向のまとめ
– 規制や業界標準の変更点の抽出
– 論文検索
6.2  医療機器分野での活用事例
– 特許調査とニッチ領域の探索
– 医療機器分野別の市場ニーズや課題の抽出
– 論文検索
6.3  再生医療分野での活用事例
– 基礎研究の動向と有望シーズの探索
– 倫理的、社会的課題の抽出
– 論文検索

7 体外診断薬市場分野
7.1 体外診断薬分野における情報収集の特徴
7.2 体外診断薬分野における情報リソースとその特徴、活用のポイント
– 公的統計資料事例
– 業界団体資料事例
– 市場調査レポート事例
– 学会発表、学術論文事例
– 主要企業のIR資料、プレスリリース
– 展示会や見本市
– KOLヒアリングやアンケート調査

8 医療機器市場分野
8.1 医療機器分野における情報収集の特徴
8.2 医療機器分野における情報リソースとその特徴、活用のポイント
– 公的統計資料事例
– 業界団体資料事例
– 市場調査レポート事例
– 学会発表、学術論文
– 主要企業のIR資料、プレスリリース
– 展示会や見本市
– KOLヒアリングやアンケート調査

9 再生医療市場分野
9.1 体外診断薬分野における情報収集の特徴
9.2 再生医療分野における情報リソースとその特徴、活用のポイント
– 公的統計資料事例
– 業界団体資料事例
– 市場調査レポート事例
– 学会発表、学術論文
– 主要企業のIR資料、プレスリリース
– 展示会や見本市
– KOLヒアリングやアンケート調査

10 まとめ
10.1 情報収集の重要性、リソース活用にかかる注意点
10.2 業界団体資料、公的統計、文献等の活用にかかる注意点
10.3 KOLへのインタビューやアンケート調査にかかる注意点
10.4 生成AI関連技術による効率的な情報収集、分析と報告にかかる注意点
10.5 社内情報の活用
10.6 収集した情報の整理と分析の必要性
10.7 情報に基づく戦略立案の重要性

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2025/3/10（月） 12:30～16:30

【アーカイブ配信】3/11～3/18　（何度でも受講可能）

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 （本体価格：45,000円）
会員：  46,200円 （本体価格：42,000円）

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• 1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
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