継続的にイノベーションを生み出せる組織・仕組みづくり
~ 技術シーズを事業化につなげ、成功率を高める実践手法とAI活用 ~
受講可能な形式:【ライブ配信】 or【アーカイブ配信】のみ
| 日時 | 【ライブ配信】 2026年11月26日(木) 13:00~16:00 |
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| 【アーカイブ配信】 2026年12月14日(月) まで受付(視聴期間:12/14~12/25) |
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受講料(税込)
各種割引特典
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49,500円
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体45,000円+税4,500円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
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2名で49,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
定価:本体36,000円+税3,600円 E-Mail案内登録価格:本体34,400円+税3,440円 ※1名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 |
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| 配布資料 | ・PDFテキスト(印刷不可・編集不可) ※開催2日前を目安に、S&T会員のマイページよりダウンロード可となります。 ※アーカイブ配信受講の場合は配信開始日からダウンロード可となります。 | |
| オンライン配信 | 本セミナーはライブ配信 or アーカイブ配信の選択受講となります。 Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください) アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
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| 備考 | ※講義の録音・録画・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | |
| 得られる知識 | ・研究所発の技術シーズが事業化に至らない原因を分析する考え方 ・研究所、新規事業部門、事業部門などを横断して事業化を進める仕組みの設計方法 ・技術・市場・事業・組織の不確実性を把握し、事業化リスクに対応する考え方 ・研究開発テーマ・ポートフォリオを評価・選択・見直す考え方 ・個別プロジェクトの経験・知識を蓄積・再利用し、組織能力へ転換する考え方 ・AIを活用したイノベーションマネジメントの支援方法 ・イノベーションマネジメントの仕組み導入による効果を評価する考え方 | |
| 対象 | ・企業の研究所、研究開発部門で、新技術・技術シーズの事業化を担当する研究者・技術者 ・研究開発テーマ、新規事業テーマの企画・評価・管理を担当する方 ・研究所長、研究開発部門長、研究開発企画・技術企画の管理者・リーダー ・新規事業開発、事業企画、技術マーケティングを担当する方 ・研究所と事業部門との連携、研究成果の事業部門への移管に課題を持つ方 ・AIを研究開発・イノベーションマネジメントの高度化に活用したい方 | |
セミナー講師
IDX研究所 代表 博士(工学) 江口 隆夫 氏
<プロフィール>
野村総合研究所、日本IBMコンサルティング部門などを経て、現職。製造業を中心に、IT戦略、業務改革、DX、スマートファクトリー、イノベーションマネジメント領域で30年以上にわたりコンサルティングに従事。50件以上のプロジェクトマネージャー経験を有し、戦略立案からPoC、業務改革、システム構想、導入支援まで一貫して推進。近年は、製造業の新規事業開発、研究開発部門改革、イノベーションマネジメントの制度・仕組み設計などを支援している。東京大学大学院工学系研究科、相模女子大学専門職大学院の非常勤講師も務める。
<プロフィール>
野村総合研究所、日本IBMコンサルティング部門などを経て、現職。製造業を中心に、IT戦略、業務改革、DX、スマートファクトリー、イノベーションマネジメント領域で30年以上にわたりコンサルティングに従事。50件以上のプロジェクトマネージャー経験を有し、戦略立案からPoC、業務改革、システム構想、導入支援まで一貫して推進。近年は、製造業の新規事業開発、研究開発部門改革、イノベーションマネジメントの制度・仕組み設計などを支援している。東京大学大学院工学系研究科、相模女子大学専門職大学院の非常勤講師も務める。
セミナー趣旨
日本企業の研究開発部門は高い技術力を有する一方、研究所で生み出した技術シーズを継続的に新規事業へつなげることには、多くの課題があります。研究開発そのものが成功しても、顧客ニーズや用途の探索、事業性の評価、経営による投資判断、事業部門との連携などが十分に整備されていなければ、事業化まで到達することは容易ではありません。
本セミナーでは、まず研究所主導の技術シーズ事業化が進まない背景と失敗原因を整理し、研究所、新規事業部門、事業部門、経営などが連携して、技術シーズを事業化へつなげるためのイノベーションマネジメントの仕組みについて解説します。
特に、最初から大規模な全社制度を構築するのではなく、個別のイノベーションプロジェクトについて失敗原因や技術・市場・事業・組織の不確実性を把握し、必要な対策や仕組みを試行し、その経験と学習を次のプロジェクトへ展開しながら、組織としての仕組みを段階的に整備していく実践的なアプローチを取り上げます。また、技術の棚卸、研究所と事業部門の戦略整合、技術シーズの市場展開、ポートフォリオ管理、部門横断連携などの実施例を紹介します。
さらに、AIを活用した技術・市場・顧客情報の分析、知識活用、技術機会探索、研究開発テーマの分析・評価支援、研究開発チームや部門横断連携への支援について、既存研究を踏まえて解説します。その上で、イノベーションプロセスの各段階において、人間とAIをどのように役割分担させるべきかを考えます。
最後に、こうしたイノベーションマネジメントの仕組みを導入することで、リスクの早期把握と意思決定、研究開発部門と事業部門等の連携、研究開発テーマ・ポートフォリオの管理、プロジェクト経験・知識の再利用と組織能力への転換に、どのような効果が期待できるかを整理します。
本セミナーでは、まず研究所主導の技術シーズ事業化が進まない背景と失敗原因を整理し、研究所、新規事業部門、事業部門、経営などが連携して、技術シーズを事業化へつなげるためのイノベーションマネジメントの仕組みについて解説します。
特に、最初から大規模な全社制度を構築するのではなく、個別のイノベーションプロジェクトについて失敗原因や技術・市場・事業・組織の不確実性を把握し、必要な対策や仕組みを試行し、その経験と学習を次のプロジェクトへ展開しながら、組織としての仕組みを段階的に整備していく実践的なアプローチを取り上げます。また、技術の棚卸、研究所と事業部門の戦略整合、技術シーズの市場展開、ポートフォリオ管理、部門横断連携などの実施例を紹介します。
さらに、AIを活用した技術・市場・顧客情報の分析、知識活用、技術機会探索、研究開発テーマの分析・評価支援、研究開発チームや部門横断連携への支援について、既存研究を踏まえて解説します。その上で、イノベーションプロセスの各段階において、人間とAIをどのように役割分担させるべきかを考えます。
最後に、こうしたイノベーションマネジメントの仕組みを導入することで、リスクの早期把握と意思決定、研究開発部門と事業部門等の連携、研究開発テーマ・ポートフォリオの管理、プロジェクト経験・知識の再利用と組織能力への転換に、どのような効果が期待できるかを整理します。
セミナー講演内容
1.イノベーションマネジメントの進化と研究所主導の役割変革
1.1 研究所主体の限界とイノベーションマネジメントの進化
1.2 全社統合型の仕組みと研究所主導での移行の考え方
1.3 イノベーションマネジメントの仕組みの全体像
2.研究所主導の技術シーズ事業化が失敗する原因
2.1 イノベーション・新規事業に共通する失敗原因
2.2 研究所主導で起きやすい失敗原因と不足する事業化機能
2.3 失敗原因に対応する解決策の全体像
3.研究所主導イノベーションの成功率を高める組織・仕組みづくり
3.1 失敗原因と不確実性を事前に把握する
3.2 必要な対策・仕組みをプロジェクトで試行する
3.3 プロジェクトの学習を蓄積し、組織・チームの運営へ展開する
4.研究所主導による実施例
4.1 技術の棚卸と研究所・事業部の戦略整合
4.2 技術シーズの市場展開とポートフォリオ管理
4.3 コミュニティ・技術プラットフォームによる部門横断的な組織運営
5.AIを活用したイノベーションマネジメントの支援
5.1 AIによってイノベーション活動はどう変わるか
5.2 情報分析・知識活用・技術機会探索へのAI活用
5.3 研究開発テーマの分析・評価、部門横断連携へのAI活用
5.4 イノベーションプロセスにおける人間とAIの役割分担
6.イノベーションマネジメントの仕組み導入による効果
6.1 リスクの早期把握と意思決定の高度化
6.2 部門横断連携とテーマ・ポートフォリオ管理の改善
6.3 経験・知識の再利用と組織能力への転換
□ 質疑応答 □
1.1 研究所主体の限界とイノベーションマネジメントの進化
1.2 全社統合型の仕組みと研究所主導での移行の考え方
1.3 イノベーションマネジメントの仕組みの全体像
2.研究所主導の技術シーズ事業化が失敗する原因
2.1 イノベーション・新規事業に共通する失敗原因
2.2 研究所主導で起きやすい失敗原因と不足する事業化機能
2.3 失敗原因に対応する解決策の全体像
3.研究所主導イノベーションの成功率を高める組織・仕組みづくり
3.1 失敗原因と不確実性を事前に把握する
3.2 必要な対策・仕組みをプロジェクトで試行する
3.3 プロジェクトの学習を蓄積し、組織・チームの運営へ展開する
4.研究所主導による実施例
4.1 技術の棚卸と研究所・事業部の戦略整合
4.2 技術シーズの市場展開とポートフォリオ管理
4.3 コミュニティ・技術プラットフォームによる部門横断的な組織運営
5.AIを活用したイノベーションマネジメントの支援
5.1 AIによってイノベーション活動はどう変わるか
5.2 情報分析・知識活用・技術機会探索へのAI活用
5.3 研究開発テーマの分析・評価、部門横断連携へのAI活用
5.4 イノベーションプロセスにおける人間とAIの役割分担
6.イノベーションマネジメントの仕組み導入による効果
6.1 リスクの早期把握と意思決定の高度化
6.2 部門横断連携とテーマ・ポートフォリオ管理の改善
6.3 経験・知識の再利用と組織能力への転換
□ 質疑応答 □
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