出版書誌データベース

●発 刊：2026年3月23日
●体 裁 : B5判　337ページ
●定 価 : 67,100円 (税込(消費税10％））
●執筆者 : 21名

★自社が保有する技術で何ができるか？市場ニーズや用途を効果的に見つけるには？
特許・論文・市場・社内データを生成AI/AIエージェントで横断し、明日から回せる
アイデア創出の実務フローをプロンプト例と併せて解説！

■　目　次
第1章　テーマ探索の基本とアプローチ
　第1節　情報源の種類と使いこなしかた（特許、論文、市場データ、技術資料など）
　第2節　データ収集・整理・分析の進め方
　第3節　技術マーケティングからのテーマ創出
　第4節　顧客に必要とされるプロダクトを探索するプロダクト・マネジメント手法と生成AI活用
　第5節　新規事業テーマ探索/ アイデア創出の従来手法と限界
第2章　生成AIによる技術探索・情報分析プロセスの高度化
　第1節　生成AI を用いた自然言語によるデータ探索/分析を実現する仕組みと精度向上手法
　第2節　大規模言語モデルで拓く技術文献・特許分析
　第3節　生成AI を活用したPEST 分析効率
第3章　データ活用シーンにおけるオープンソース/ 商用ツールの比較
（Python, R, Tableau, Power BI,Looker Studio, ChatGPT,Gemini, Copilot　など）
第4章　新技術テーマ創出と評価のための具体的手順
　第1節　技術情報データの解析によるホワイトスペース発見
　第2節　保有技術からの新規事業アイデア創出
　第3節　生成AI による市場ニーズ/ 技術動向の調査と分析
　第4節　生成AIを活用した新規事業創出とアイデア評価プロセス
　第5節　生成AI 支援によるテーマ候補の選定及び事業検討事例
　第6節　従来の手法と生成AI を融合させた実践的発明創出手法
　第7節　保有技術（特許情報）と消費者ニーズ（SNS 情報）を掛け合わせたアイデア創出手法
　第8節　生成AI を活用した新規事業テーマ発掘と自社技術の活かし方
　第9節　生成AI によるアイデア創出と検証の実務フロー
　　　　　 ―検証起点で価値を立ち上げるための現場知
第5章　AIを活用した技術テーマ探索の実践と組織づくり
　第1節　人材領域におけるAI 活用
　第2節　 生成AI・エージェントによる研究DX とトレンド分析の進化
　　　　　 ～研究企画と研究実行の構造的分断を再接続する情報設計
　第3節　社内のAI リテラシー向上と教育
　第4節　 AI エージェントと協働する技術探索チームの組成と役割・人材のあり方
　第5節　生成AI の進化と新技術探索へのインパクト
　第6節　AI エージェントを活用した新商品開発

第1章　テーマ探索の基本とアプローチ
　第1節　情報源の種類と使いこなしかた（特許、論文、市場データ、技術資料など）
　　1. 生成AI 時代における情報源の再定義
　　　1.1　「探す」から「答えさせる」への転換
　　　1.2　情報源の分類とAI の適性
　　2. 公開情報の活用
　　　2.1　特許・論文データの解析による技術探索
　　　2.2　市場データの収集とDeep Research
　　3. 非公開情報の活用
　　　3.1　社内ナレッジの武器化
　　　3.2　社内ドライブ連携による横断検索
　　4. 情報源を扱う際のリスク管理
　　　4.1　ハルシネーションへの対処
　　　4.2　情報の鮮度とバイアス

　第2節　データ収集・整理・分析の進め方
　　1. データから価値を生み出すプロセス
　　　1.1　IPO モデルによるプロセスの再定義
　　2. データ収集：AI エージェントによる自動化
　　　2.1　目的の明確化と仮説設定
　　　2.2　収集の自動化・効率化
　　3. データ整理：非構造化データの構造化
　　　3.1　クレンジングと構造化
　　4. データ分析：フレームワークの適用と対話
　　　4.1　フレームワークによる多角的視点
　　　4.2　ユーザーインサイトの深掘り
　　5. アウトプットへの昇華：人間にしかできないこと
　　　5.1　「マシン」が読むものと「ヒト」が見るもの
　　　5.2　最後の「価値判断」

　第3節　技術マーケティングからのテーマ創出
　　1. 技術マーケティングの全体像
　　　1.1　技術マーケティングとは
　　　1.2　技術マーケティングの基本要素
　　　　1.2.1　市場と顧客の構造（社会、顧客、顧客の顧客）
　　　　1.2.2　企業活動
　　　　1.2.3　企業と市場・顧客のコミュニケーション
　　2. 技術マーケティングによるテーマ創出の基本プロセス
　　　2.1　顧客の発見
　　　2.2　顧客の理解
　　　　2.2.1　評価グリッド法
　　　　2.2.2　AHP（階層分析法）
　　　　2.2.3　コンジョイント分析
　　　2.3　自社能力の把握と発揮
　　　　2.3.1　自社の技術の把握
　　　　2.3.2　技術の整理と評価
　　　　2.3.3　製品属性からみた強みの把握
　　　2.4　自社能力の発揮（開発テーマの創出）
　　　　2.4.1　アイディア創造
　　　　2.4.2　コンセプト創造
　　3. これからの技術マーケティングとテーマ創出の進化
　　　3.1　社会変化の予兆を捉える（ホライズン・スキャニングの導入）
　　　3.2　オープンな連携と集合知の活用
　　　3.3　生成AI の活用

　第4節　顧客に必要とされるプロダクトを探索するプロダクト・マネジメント手法と生成AI活用
　　1. 令和の時代のプロダクト開発
　　　- プロダクト・マネジメント手法が必要となる背景
　　2.「文脈」を読み解くために必要な視点
　　3. プロダクト・マネジメントとは何か
　　4. 文脈としての顧客課題を掘り下げる
　　5. プロダクト・マネジメントにおける生成AI の活用
　　　5.1　インサイト分析における生成AI 活用
　　　5.2　クラスタリングにおける生成AI 活用

　第5節　新規事業テーマ探索/ アイデア創出の従来手法と限界
　　1. 従来手法の強みと限界：手順は良くても良い企画がでてこない
　　2. 生成AI がR&D の質的向上へ与えてくれるもの
　　おわりに–AI だからこその強み-

第2章　生成AIによる技術探索・情報分析プロセスの高度化
　第1節　生成AI を用いた自然言語によるデータ探索/分析を実現する仕組みと精度向上手法
　　1. データ活用の現在地
　　　1.1　モダンデータスタックとデータ民主化
　　　1.2　自然言語処理とAI の民主化
　　　1.3　RAG による知識の強化
　　　1.4　AI エージェントによる遂行能力の強化
　　2. データ探索における生成AI の応用
　　　2.1　生成AI が持つ知識
　　　2.2　ベクトル検索との統合
　　　2.3　データ探索におけるユースケース
　　3. データ分析における生成AI の応用
　　　3.1　インサイトとは
　　　3.2　Text to SQL
　　　3.3　データ分析におけるユースケース
　　4. 精度向上に向けたアプローチ
　　　4.1　非構造化データの前処理
　　　4.2　構造化データの前処理
　　　4.3　モデルによるアプローチ
　　　4.4　データパイプラインによるアプローチ
　　　4.5　AI エージェントによるアプローチ

　第2節　大規模言語モデルで拓く技術文献・特許分析
　　1. 技術文献・特許分析における課題
　　2. LLM が担える役割：読む・まとめる・関連付ける
　　3. 代表的なユースケース
　　4. 関連ツール・サービスの動向
　　5. 実務での使い分け：LLM を組み込んだワークフロー例
　　6. 導入時の留意点：正確性・再現性・機密

　第3節　生成AI を活用したPEST 分析効率化
　　1. PEST 分析の目的と、従来プロセスのボトルネック
　　2. 主要な生成AI の特徴と、PEST 用途での使い分け
　　3. 生成AI が支援するPEST 分析プロセス（4 ステップ）
　　4. アウトプット設計：PEST を「更新できる資産」にする
　　5. プロンプト設計例（テンプレート）

第3章　データ活用シーンにおけるオープンソース/ 商用ツールの比較
（Python, R, Tableau, Power BI,Looker Studio, ChatGPT,Gemini, Copilot　など）
　　1. Python とR（オープンソース）の概要と用途
　　2. Tableau・Power BI・Looker Studio
　　3. 生成AI
　　4. 生成AI とプログラミング・BI ツールの連携
　　5. 各ツールの役割と強み・弱みの整理
　　6. ビジネスでの実用性（導入コスト・教育・習得難易度）

第4章　新技術テーマ創出と評価のための具体的手順
　第1節　技術情報データの解析によるホワイトスペース発見
　　1. はじめに
　　2. 俯瞰経営による回避策：弱点の事前認識
　　　2.1　己を知る
　　　　2.1.1　俯瞰図の中心に何があるか
　　　　2.1.2　複数の島とその連携の考察
　　　　2.1.3　研究開発分布領域の広がりと重心の動き
　　　2.2　「井の中の蛙」を避ける
　　　2.3　トレンドを認識する
　　　　2.3.1　業界のトレンド
　　　　2.3.2　産業のトレンド
　　　　2.3.3　社会のトレンド
　　3. 日頃からの俯瞰分析によるシナリオシミュレーション：ホワイトスペースへの投資
　　　3.1　不足の把握と解決
　　　　3.1.1　自前で補充
　　　　3.1.2　外部から調達
　　　3.2　ホワイトスペースへの先回り思考
　　4. AI の活用と心得
　　5. レジリエンスな事業運営の必要性
　　6. おわりに

　第2節　保有技術からの新規事業アイデア創出
　　1. 技術シーズ起点の限界とニーズプル型アプローチへの転換
　　　1.1　「プロダクトアウト」の罠と認知バイアス
　　　1.2　ニーズプルとシーズプッシュの動的結合
　　2. 保有技術の棚卸し：VLM とナレッジグラフによる構造化
　　　2.1　「失敗データ」も資産へ：VLM（視覚言語モデル）の活用
　　　2.2　なぜ「ベクトル検索」だけでは不十分なのか：ナレッジグラフの必要性
　　3. 社会課題・トレンド探索：AI エージェントによるホライゾン・スキャニング
　　　3.1 自律型AI エージェントのアーキテクチャ
　　　3.2　規制動向とウィークシグナルの検知
　　　3.3　異業種データの統合とセレンディピティの創出
　　4. アイデア創出手法：生成AI を用いた強制発想と類推
　　　4.1　バイソシエーション（二重連想）とTrisociation
　　　4.2　アナロジー思考の加速
　　　4.3　ペルソナ・シミュレーションによる具体化
　　5. アイデア評価検証：LLM-as-a-Judge と多面的スコアリング
　　　5.1　LLM-as-a-Judge（評価者としてのLLM）のメカニズム
　　　5.2　多面的スコアリングとランキング
　　　5.3　Human-in-the-Loop（HITL）による評価の深化と学習
　　おわりに：自律型R&D エコシステムの構築へ

　第3節　生成AI による市場ニーズ/ 技術動向の調査と分析
　　1. 生成AI 登場以前「従来のマーケットリサーチ手法」
　　　1.1　デスクトップリサーチ（二次調査）
　　　1.2　定量調査（アンケート調査など）
　　　1.3　定性調査（インタビュー、フォーカスグループなど）
　　　1.4　従来のマーケットリサーチ手法の総括
　　2. 生成AI を活用したマーケットリサーチ手法
　　　2.1　情報収集の超高速化・網羅化
　　　2.2　定性データの超効率分析とインサイト抽出
　　　2.3　ペルソナ・カスタマージャーニーマップの生成支援
　　　2.4　アイデア創出と戦略立案の壁打ち相手
　　3. ジュニアキャリアでもプロレベルのリサーチから事業方向性の示唆出し提案まで実現可能
　　　3.1　【実施の具体例】CRM 系SaaS 製品の競合調査を実施する
　　　3.2　【 実施の具体例】CRM 系 SaaS 製品の今後のプロダクトの方向性として考えるべきことを示唆出しする
　　　　3.2.1　市場ニーズの探索（顧客の隠れた不満や要望の発見）
　　　　3.2.2　技術トレンドの調査と応用可能性の検討
　　　　3.2.3　示唆の統合とプロダクト方向性の提案
　　　3.3　【 実施の具体例】これから CRM 系 SaaS 製品をアップデートさせるべきプロダクトポジション仮説を立案
　　　3.4　【 実施の具体例】マーケティングにおける具体的なターゲティングの実施方法とマーケティング施策戦略を立案
　　4. 生成AI を活用したリサーチで気を付けるべき内容と潜むリスク
　　　4.1　ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク
　　　4.2　情報の鮮度と正確性の限界
　　　4.3　バイアスの内包と増幅
　　　4.4　情報漏洩とセキュリティのリスク
　　　4.5　思考停止と創造性の低下

　第4節　生成AIを活用した新規事業創出とアイデア評価プロセス
　　1. 生成AI を活用したアイデア創出
　　　1.1　事業機会探索
　　　　1.1.1　リソース起点による事業機会提案
　　　　1.1.2　技術起点 による事業機会提案
　　　　1.1.3　現場起点による事業機会提案
　　　1.2　デスク調査
　　　　1.2.1　PEST 分析
　　　　1.2.2　ファイブフォース分析
　　　　1.2.3　産業進化分析
　　　1.3　フィールド調査
　　　　1.3.1　生成AI によるフィールド調査先の出力
　　　　1.3.2　生成AI によるフィールド調査計画の策定
　　　1.4　分析
　　　　1.4.1　生成AI による内容分析
　　　　1.4.2　生成AI によるペルソナデザイン
　　　　1.4.3　アイディア創出
　　2. 生成AI を活用したアイデア評価
　　　2.1　評価軸
　　　2.2　アイディア評価

　第5節　生成AI 支援によるテーマ候補の選定及び事業検討事例
　　1. 生成AI が変える事業テーマ検討の前提条件
　　　1.1　事業テーマ検討における構造的課題
　　　1.2　生成AI 登場による変化
　　　1.3　創造性向上と均質化リスクの両立問題
　　2. 生成AI を用いたテーマ候補創出の実践アプローチ
　　　2.1　「アイデアを出す」から「テーマ候補を設計する」への転換
　　　2.2　探索・発散フェーズにおける生成AI の使い方
　　　2.3　変形・収束フェーズにおけるテーマ候補の骨格化
　　　2.4　テーマ候補の検証に向けた実践事例
　　3. 生成AI によるテーマ候補の整理・評価・絞り込み
　　　3.1　テーマ候補の構造化と類型化
　　　3.2　評価軸設定への生成AI 活用
　　　3.3　テーマ候補評価における実践事例
　　　3.4　絞り込み判断における人間の役割
　　4. 生成AI を用いた事業検討プロセスの実践事例
　　　4.1　事業検討事例の前提条件
　　　4.2　事業仮説構築への生成AI活用
　　　4.3　仮説の具体化と検討深化
　　5. 事業テーマ検討に生成AI を組み込む際の留意点と限界
　　　5.1　生成AI の出力を過信しないための視点
　　　5.2　チーム・組織で活用する際の注意点
　　　5.3　生成AI を思考支援として活かすために

　第6節　従来の手法と生成AI を融合させた実践的発明創出手法
　　1. 生成AI が拡張する人間の能力
　　　1.1　知識の拡張：人類の知の巨人を肩に乗る
　　　1.2　視点の拡張：認知バイアスからの解放
　　　1.3　スキルの拡張：アイデアを形にする力の民主化
　　2. 生成AI を活用した発明創出のフレームワーク
　　　2.1　機会の特定と分析：未知の課題とニーズの鉱脈を掘り当てる
　　　2.2　アイデア生成：AI との対話による創造性の増幅
　　　2.3　アイデアのスクリーニングと選択：AI の効率性と人間の洞察力の融合
　　　2.4　学術研究から見た生成AI の現在地：能力と限界
　　3. 実践的発明創出手法と生成AI の融合
　　　3.1　SCAMPER 法と生成AI によるアイデア展開：創造性を刺激する7 つの問い
　　　　3.1.1　SCAMPER 法とは何か
　　　　3.1.2　生成AI とSCAMPER 法のシナジー
　　　　3.1.3　生成AI を用いたSCAMPER 法の実践プロンプト
　　　3.2　TRIZ と生成AI による矛盾解決：不可能を可能にする体系的アプローチ
　　　　3.2.1　TRIZ（発明的問題解決理論）とは何か
　　　　3.2.2　生成AI がTRIZ の壁を打ち破る
　　　　3.2.3　生成AI を用いたTRIZ の実践プロンプト

　第7節　保有技術（特許情報）と消費者ニーズ（SNS 情報）を掛け合わせたアイデア創出手法
　　1. 単純な生成AI の活用によるアイデア創出の問題点
　　　1.1　第4 次AI ブームの到来とビジネス環境の激変
　　　1.2　「平均への回帰」という罠
　　　1.3　画期的なアイデアは「外れ値」にある
　　　1.4　特許情報とSNS 情報で強制的に外れ値へ導く
　　2. 自社や他社の特許情報の活用について
　　　2.1　公開された知の共有財産：他社特許の利用
　　　2.2　保護から創造へ：自社特許を起点とした妄想アプローチ
　　　2.3　生成AI による「妄想」の加速と民主化
　　3.SNS 情報の活用について
　　　3.1　機能的価値から意味的価値への転換
　　　3.2　「だるい」「めんどい」がイノベーションの源泉
　　　3.3　SNS ×生成AI ×特許情報の融合プロセス

　第8節　生成AI を活用した新規事業テーマ発掘と自社技術の活かし方
　　1. 生成AI を活用したテーマ探索の新しさと価値、従来手法との比較
　　　1.1　そもそもアイデアはどう生まれるのか？
　　　1.2　新規事業における「かけ合わせ」
　　　1.3　生成AI によってもたらされた変化
　　2. 自社コア技術の活かしかた：技術の再解釈
　　　2.1　「技術の再解釈」について
　　　2.2　生成AI でコア技術を活用したアイデアを得る
　　　　2.2.1　コア技術の機能（できること）のリストアップ
　　　　2.2.2　自社の制約条件をリストアップ
　　　　2.2.3　1 と2 の内容を生成AI に入力し、初期的なアイデアを得る
　　　　2.2.4　 3 の結果を見て、可能性がありそうなアイデアについて、その機会の裏付けや、ビジネスモデルを示してもらう
　　3. 新規事業の「テーマ発掘」に成功するポイント
　　　3.1　ラクスル 創業者・松本氏の見解
　　4. AI を利用する際の注意点
　　　4.1　かけ合わせの偶発性に期待
　　　4.2　ピンとこないアイデアの種が花開く可能性
　　5. 事例紹介

　第9節　生成AI によるアイデア創出と検証の実務フロー
　　　　　 ―検証起点で価値を立ち上げるための現場知
　　1. 企画書を最初に置かないという選択
　　　　―生成AI 時代における「順序」の再設計
　　　1.1　企画書は「仮説を固定しやすい」構造を持つ
　　　1.2　なぜこの順序が、これまで成立してきたのか
　　　1.3　生成AI が前提条件を変えた
　　　1.4　順序が変わると、意思決定の質が変わる
　　　1.5　企画書の役割は「なくなる」のではなく「後ろにずれる」
　　　1.6　本項の位置づけ
　　2. 生成AI が「検証までの距離」を消した
　　　　―価値創出プロセスの重心が移動した理由
　　　2.1　生成AI の本質は「発想支援」ではない
　　　2.2　「形ができた瞬間」に現実が介入する
　　　2.3　検証コストの崩壊が、意思決定を変えた
　　　2.4　AI は「仮説の甘さ」を隠さない
　　　2.5　検証が「先にある世界」で起きる変化
　　　2.6　本項のまとめ
　　3. 生成AI 時代の実務フロー
　　　　―価値は「考え抜く」より「試して学ぶ」ことで立ち上がる
　　　3.1　従来フローが機能しなくなった理由
　　　3.2　生成AI 時代の実務フロー全体像
　　　3.3　本項のまとめ―生成AI 時代の実務とは「学習速度を設計すること」
　　4. とある消費財メーカーにおける高速検証の実践
　　　　―「順序」を変えただけで、1 週間で価値の輪郭が見えた理由
　　5. 検証が「学習」に変わる境界線
　　　　―同じことをしても成果が分かれる理由
　　　5.1　検証が機能しない最大の理由―「何を確かめたいか」が存在しない
　　　5.2　意見を集めた瞬間、学習は止まる―見るべきは「言葉」ではなく「行動」
　　　5.3　摩擦をどう扱うかで、検証の質は決まる
　　　5.4　検証が「判断」になった瞬間、学習は終わる
　　　5.5　検証＝ 学習、を一文で定義するなら
　　　5.6　本項のまとめ
　　6. 既存事業に混ぜた瞬間、検証は壊れる
　　　　―探索フェーズを最適化構造に組み込んではいけない理由
　　　6.1　「既存事業に乗せた方が早い」という判断は、なぜ生まれるのか
　　　6.2　探索と最適化は、同じ評価構造では成立しない
　　　6.3　最初に壊れるのは「KPI」ではなく、「行動の合理性」である
　　　6.4　次に起きるのは、検証の「性質変化」である
　　　6.5　最終的に壊れるのは「意思決定」である
　　　6.6　これは生成AI の問題ではない。ただし、顕在化は圧倒的に早い
　　　6.7　本項のまとめ
　　7. 生成AI 時代のテーマ創出を成立させるために
　　　　―考え方ではなく、運用を変える
　　　7.1　人は評価構造に適応する――それが最大の前提である
　　　7.2　テーマ創出は「才能」ではなく「運用設計」の問題になった
　　　7.3　企画書の役割は「説得」から「共有」へ完全に移行した
　　　7.4　探索フェーズを成立させるための、最低限の運用原則

第5章　AIを活用した技術テーマ探索の実践と組織づくり
　第1節　人材領域におけるAI 活用
　　1. 人材領域におけるAI 活用の全体像
　　　1.1　人材領域におけるAI 活用の現状
　　　1.2　AI 活用による解決ニーズが高い領域
　　　1.3　AI 活用推進における主な課題
　　2. 人材の配置におけるAI 活用
　　　2.1　属人的な配置判断の限界とAI の役割
　　　2.2　人材の配置においてAI が解決する三つの課題
　　　2.3　AI と数理最適化を組み合わせた人材配置の事例
　　3. 人材の定着におけるAI 活用
　　　3.1　離職・メンタル不調の現状と影響
　　　3.2　離職・休職予兆AI の仕組みとリスクスコアリング
　　　3.3　予兆AI 導入による休職率低減の事例

　第2節　 生成AI・エージェントによる研究DX とトレンド分析の進化
　　　　　 ～研究企画と研究実行の構造的分断を再接続する情報設計
　　1. はじめに
　　2. 技術革新の速度と研究組織・意思決定構造の非対称性
　　3. 情報構造の分断とトレンド分析によるアプローチ
　　　3.1　研究企画・研究実行における情報構造の分断
　　　3.2　分断構造に対するアプローチの射程と本稿の立場
　　　3.3　トレンド分析の再定義：可視化から接続へ
　　　3.4　実例に基づくトレンド分析の活用像
　　4. 分断構造がもたらす研究開発上・経営上の影響
　　　4.1　研究開発の視点から見た分断構造の影響
　　　4.2　経営・意思決定の視点から見た分断構造の影響
　　5. 生成AI・エージェントによる研究DX の機能拡張
　　　5.1　情報の再接続：研究背景を共有するための基盤
　　　5.2　データの再接続：研究思考の再現性を高める
　　　5.3　判断の再接続：共通の地図を持つための支援
　　6. トレンド分析の意思決定支援ツール化
　　　6.1　従来手法と生成AI を用いたトレンド分析手法の比較
　　　6.2　年次トレンド分析による研究領域構造の変化把握
　　　6.3　クラスタ分布の解釈主体の変化：人による解釈から生成AI による一次スクリーニングへ
　　　6.4　トレンド分析を意思決定に接続するための留意点
　　7. 研究DX の波及効果と組織横断的展開
　　　7.1　研究企画と研究実行を越えた共通参照枠の形成
　　　7.2　組織的意思決定における不確実性の扱い方の変化
　　　7.3　部門横断での知識循環と研究ポートフォリオ設計への影響
　　　7.4　研究DX を組織能力へと昇華させるための視点
　　8. 結論：生成AI 時代における研究DX の本質
　
　第3節　社内のAI リテラシー向上と教育
　　1. AI リテラシーとは何か―― 能力拡張のパートナーとしてのAI
　　　1.1　一般的な定義とその限界
　　　1.2　本稿で扱うAI リテラシーの定義
　　　1.3　AI リテラシーが重要になる理由
　　2. なぜ今、組織にAI リテラシー教育が必要か
　　　2.1　知識と行動のギャップ
　　　2.2　リテラシー格差の拡大
　　　2.3　組織としての対応の必要性
　　3. AI リテラシー教育の設計思想
　　　3.1　誰に対して、何を目指すのか
　　　3.2　目的と経営理念の接続
　　4. 教育プログラムの実践モデル
　　　4.1　基礎研修：導入フェーズ
　　　4.2　コンサルティング型支援：伴走フェーズ
　　　4.3　ワークショップ型研修：グループ学習フェーズ
　　　4.4　各手法の比較と選択
　　5. 成功と失敗からの学び
　　　5.1　成功事例：建設業での自発的な挑戦
　　　5.2　失敗事例：大規模オンライン研修
　　　5.3　教訓：エントリー層に合わせた設計
　　6. 教育の核心：マインド変革
　　　6.1　AI は「便利な道具」ではない
　　　6.2　必要なのは批判的思考と問題設定力
　　　6.3　主体性の重要性
　　7. AI リテラシーの構造化
　　　7.1　知識
　　　7.2　スキル
　　　7.3　態度
　　8. 組織文化としてのAI リテラシー
　　　8.1　個人スキルを超えた相互作用
　　　8.2　称賛と排除のバランス
　　9. 教育運用と定着の仕組み
　　　9.1　トップのコミットメント
　　　9.2　継続的なフォローアップ
　　　9.3　社内エバンジェリストの育成
　　　9.4　ナレッジ共有の仕組み
　　10. 成果と評価
　　　10.1　何を測るべきか
　　　10.2　利用回数というKPI
　　　10.3　経営理念への貢献
　　11. 内製化と外部委託のバランス
　　　11.1　立ち上げ期は外部専門家を活用
　　　11.2　内製化へのシフト
　　12. 結語：AI が拡張するのは、人の可能性である

　第4節　 AI エージェントと協働する技術探索チームの組成と役割・人材のあり方
　　1.「インテリジェンス基盤」による情報収集・分析の迅速化
　　2. 技術探索プロセスにおけるAI 活用の5 つのステップとユースケース
　　　2.1　情報収集
　　　2.2　技術俯瞰
　　　2.3　要素技術の抽出
　　　2.4　因果関係の分析
　　　2.5　ナレッジ共有
　　3. 調査チームにおける人間とAI の協調体制：役割分担と事例
　　　3.1　AI Scientist の現状と研究プロセスの全体像
　　　3.2　海外研究事例に見る専門家とAI の協働
　　4. AI エージェント時代における技術調査人材

　第5節　生成AI の進化と新技術探索へのインパクト
　　1. 生成AI がもたらすテーマ探索の変革
　　　1.1　従来型アプローチの限界
　　　1.2　生成AI による「結実・凝縮プロセス」の革新
　　　1.3　イノベーティブなアイデアへの到達スピードの向上
　　　1.4　TOIC NAGOYA ワークショップでの実感
　　2. プロセスの再設計：人とAI の最適な分担
　　　2.1　人間が担うべき領域①：情報収集
　　　　2.1.1　「生データ」の価値
　　　　2.1.2　リアルな対話の重要性
　　　　2.1.3　音声データの活用
　　　2.2　AI に任せるべき領域：解釈・発散・収束
　　　　2.2.1　高速化のメカニズム
　　　　2.2.2　質を高めるプロンプト設計
　　　2.3　人間が担うべき領域②：検証と意思決定
　　　　2.3.1　なぜ検証と意思決定は人間が担うべきか
　　　　2.3.2　検証のリアリティ
　　　　2.3.3　意思決定の責任
　　　2.4　「任せすぎてはならない境界線」の見極め
　　3. 実践事例：TOIC NAGOYA ワークショップの知見
　　　3.1　成功を支えた3 つの仕掛け
　　　　3.1.1　仕掛け①：各テーブルへのAI 使用可能者の配置
　　　　3.1.2　仕掛け②：理論に基づく高品質プロンプトの事前準備
　　　　3.1.3　仕掛け③：極めてタイトな時間設計
　　　3.2　参加者の反応と腹落ちの要因
　　　　3.2.1　満足度と継続参加意欲
　　　　3.2.2　多様性がもたらした「腹落ち」
　　　　3.2.3　「荒唐無稽」を歓迎する雰囲気作り
　　4. 組織導入における実践知
　　　4.1　リスク管理の現実的な考え方
　　　　4.1.1　ハルシネーション（幻覚）への対処
　　　　4.1.2　情報漏えいとセキュリティ
　　5. 社外連携によるオープンイノベーション
　　　5.1　なぜ「外の人」が必要なのか
　　　　5.1.1　社内だけの限界
　　　　5.1.2　外部参加者がもたらす化学反応
　　　5.2　オープンなワークショップコミュニティの形成
　　　　5.2.1　「ゆるいつながり」の価値
　　　　5.2.2　流動的なメンバー構成
　　　　5.2.3　コミュニティ運営のポイント
　　6. 読者へのメッセージ：明日から始める第一歩
　　　6.1　実務者が今日から始められること
　　　　6.1.1　まず、自分で試してみる
　　　　6.1.2　小さなワークショップを企画する
　　　　6.1.3　社外の人を一人でも巻き込む
　　　6.2　最後に：外の人と、AI と、一緒にサイコロを振れ

　第6節　AI エージェントを活用した新商品開発
　　1. AI クラフトビール「人生醸造craft」の企画背景
　　　1.1　「AI Analytics for Good」の理念
　　　1.2　「AI（愛）のプリン」：苦手克服によるウェルビーイング
　　　1.3　「恋AI パン」：若者の意識変容と感性の可視化
　　　1.4　「人生醸造craft」第1 弾の開発
　　　1.5　生成AI 時代の幕開けと再始動
　　2. AI エージェントの定義とNEC のAgentic AI 技術
　　　2.1　AI エージェントとは
　　　2.2　NEC のAgentic AI 技術
　　　2.3　職人の知能を「拡張」するアーキテクチャ
　　3.「人生醸造craft」における開発プロセスと実装
　　　3.1　タスク分解・割振り
　　　3.2　ペルソナ作成
　　　3.3　レシピ情報検索
　　　3.4　レシピ案作成
　　　3.5　職人とAI の「双方向」対話によるレシピ最適化
　　　3.6　定量的成果：リードタイムの大幅短縮
　　4. マーケティングおよびリーガル対応への生成AI 活用
　　　4.1　ガードレールとしてのリーガルチェック機能
　　　4.2　ストーリーテリングによる付加価値の創出
　　5. ハイブリッド・インテリジェンスの理論的考察
　　　5.1　ハイブリッド・インテリジェンスの定義と本質
　　　5.2　潜在的確信の顕在化と心理的バイアスの解消
　　　5.3　知識の再結合と「領域2」における集団知の拡張
　　　5.4　結論：商品開発における「思考の拡張」
　　6. AI エージェントによる商品開発の展望
　　　6.1　「知の融合」による体験価値の拡張：ペアリングメニュー開発への展開
　　　6.2　五感で感じるAI とパーソナライズ化：AI アロマが拓く未来