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LensTechAIレンズテックAI

AIというレンズで、 見えなかったものを見る。

  1. 情報を調べる。
  2. データを分析する。
  3. 整理する。
  4. つなげる。
  5. 比較する。
  6. そして、人が考える。
LensTech AI Researchを見る LensTech AI Analyticsを見る

LensTech AI（レンズテックAI）は、AIを“レンズ”として活用し、膨大な情報やデータの中から、これまで見えにくかった特徴・変化・関係性・可能性を見つけるためのAI活用ブランドです。

AIに答えを出してもらうこと自体を目的とするのではなく、

  1. 探す。
  2. 整理する。
  3. 分類する。
  4. つなげる。
  5. 比較する。
  6. 可視化する。
  7. 分析する。
  8. そして、人が考える。

という一連のプロセスにAIを活用します。

LensTech AIには、大きく2つの領域があります。

LensTech AI Research

AIを活用して、特許・論文・技術・市場・企業などの「情報を調べる」。

LensTech AI Analytics

AIを活用して、Web・営業・広告・売上・財務・SNSなどの「データを分析する」。

AIで、見えるものを増やす。

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LensTech AIとは

Lens見る・見通す × Tech技術・テクノロジー × AI 

「LensTech AI」という名称には、Lens（見る・見通す） × Tech（技術・テクノロジー） × AIという考え方があります。

私たちの周りには、さまざまな情報とデータがあります。

しかし、情報やデータが存在するだけでは、その意味が見えるとは限りません。

  • 情報量が多すぎる。
  • 複数の場所に分散している。
  • 表記や形式がそろっていない。
  • 比較する軸が決まっていない。
  • 数字は見えるが、その背景が分からない。

こうした状態では、本当に見るべきものが埋もれてしまいます。

情報

  • 特許。
  • 論文。
  • 技術文献。
  • 市場情報。
  • 企業情報。

データ

  • Webアクセス。
  • 営業活動。
  • 広告。
  • 売上。
  • 財務。
  • SNS。

LensTech AIでは、AIという“レンズ”を通して情報やデータを整理し、見る角度を変え、関係をつなぐことで、

  • 何が起きているのか。
  • どこが違うのか。
  • 何が変化しているのか。
  • どこに特徴があるのか。
  • 次に何を見るべきなのか。

を考えやすくします。

AIは「答え」そのものではありません。

考えるための情報やデータを、
見やすくするレンズです。

LensTech AIの2つのレンズ

Research と Analytics

LensTech AIでは、見る対象によってAI活用を2つの領域に分けています。

項目 LensTech AIResearch LensTech AIAnalytics
ひと言でいうと情報を調べるデータを分析する
主な対象特許、論文、技術、市場、企業、製品、規制などWeb、営業、広告、売上、経営、財務、SNSなど
出発点知りたいテーマ、調べたい問い手元にあるデータ、KPI、数字
主なAI活用探索、整理、分類、比較、横断分析整形、集計、可視化、比較、深掘り、原因分析
代表的な問い「どんな技術があるか」
「誰が何に注力しているか」		「なぜこの数字になったか」
「次にどこを見るか」
主なアウトプット調査レポート、比較表、技術マップ、統合分析KPI、ダッシュボード、分析画面、異常検知、要因分析
共通する目的人が考えるための材料を増やす

見る対象は違います。

しかし、考え方は共通しています。

  • 一つの情報だけで決めつけない。
  • 一つの数字だけで判断しない。
  • 複数の視点から見て、比較し、つなげて考える。

それがLensTech AIの基本的な考え方です。

LensTech AI Research

情報を「調べる」。

  • 特許。
  • 論文。
  • 技術文献。
  • 市場情報。
  • 企業情報。
  • 製品情報。
  • 規制情報。

さまざまな場所に存在する情報をAIで探し、整理し、分類し、比較し、関係をつなげながら、

技術の今と未来を見通します。

例えば、

  • 「競合企業は、最近どの技術に力を入れているのか。」
  • 「どのような技術課題が増えているのか。」
  • 「企業によって技術アプローチはどう違うのか。」
  • 「市場では何が求められているのか。」
  • 「特許・論文・市場を重ねると何が見えてくるのか。」

といった問いを調べます。

主なテーマ

  • 特許出願動向分析
  • 特許技術把握・個別特許分析
  • 技術動向調査
  • 非特許文献調査
  • 市場調査
  • 企業・競合分析
  • 用途探索
  • 統合分析

Researchで重要なのは、検索結果を集めて終わらないことです。

情報を分類し、企業や年代、用途、課題、解決手段、効果などの軸で比較し、さらに特許・論文・市場・製品・企業といった異なる情報を重ねます。

情報を探し、整理し、
つなげて考える。

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LensTech AI Analytics

データを「分析する」。

  • Web。
  • 営業。
  • 広告。
  • 売上。
  • 経営。
  • 財務。
  • SNS。

企業や業務の中に蓄積されているデータをAIで整え、可視化し、比較し、深掘りすることで、

データの「意味」と「次の一手」を見通します。

例えば、

  • 「売上が増えたのは、なぜか。」
  • 「広告費は成果につながっているのか。」
  • 「どの営業案件が停滞しているのか。」
  • 「どのWebページがCVにつながっているのか。」
  • 「利益が出ているのに、なぜ現金が減っているのか。」
  • 「SNSで反応が良い投稿は、売上にもつながっているのか。」

といった問いを分析します。

6つの分析領域

  • LensTech AI Web

    GA4・Webアクセス分析

  • LensTech AI Sales

    営業管理・CRM・SFA分析

  • LensTech AI Ads

    Google広告・Yahoo!広告等の広告分析

  • LensTech AI Business

    売上・商品・顧客・経営分析

  • LensTech AI Finance

    PL・BS・CF・財務分析

  • LensTech AI Social

    X・Instagram・YouTube等のSNS分析

Analyticsでは、一つのダッシュボードを見るだけではなく、期間、商品、顧客、担当者、媒体、チャネルなどの切り口を変えながら、

  • どこで変化したのか。
  • 何が原因候補なのか。
  • 他の数字とどうつながっているのか。

まで深掘りします。

データを見て、つなげて、
理由を考える。

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外を見るResearch。
内を見るAnalytics。

ResearchとAnalyticsは、完全に別々のものではありません。
むしろ、両方を組み合わせることで、見える範囲が広がります。

例えば健康食品であれば、

外　Researchで、

  • 市場ではどのカテゴリーが伸びているのか。
  • 消費者ニーズはどう変化しているのか。
  • 競合企業はどんな製品・技術へ注力しているのか。

を調べます。

内　Analyticsでは、

  • 自社サイトではどの商品へのアクセスが増えているのか。
  • 広告やSNSは集客につながっているのか。
  • 実際に売上は増えているのか。
  • 粗利やキャッシュにはどう影響しているのか。

を分析します。

つまり、

Researchで「外で何が起きているか」を見る。

Analyticsで「自分たちのデータで何が起きているか」を見る。

その両方を見ることで、

  1. 市場
  2. 技術
  3. 顧客
  4. 行動
  5. 売上
  6. 利益

という、より広い流れで考えることができます。

AIを使えば、
「見る」方法が変わる。

AIというと、

  • 文章を書く。
  • 質問に答える。
  • 要約する。

といった使い方を思い浮かべるかもしれません。

LensTech AIでは、AIをそれだけに限定しません。

  1. 01

    探す。

    必要な情報を探索する。

  2. 02

    整える。

    大量の情報やデータを扱いやすい形にする。

  3. 03

    分類する。

    目的に応じた軸で整理する。

  4. 04

    つなげる。

    異なる情報源やデータ同士の関係を整理する。

  5. 05

    比較する。

    企業、年代、商品、担当者、媒体などの違いを見る。

  6. 06

    可視化する。

    表、グラフ、ヒートマップ、ダッシュボードなどで見える形にする。

  7. 07

    分析する。

    傾向、変化、集中、異常、関係性などを読み解く。

  8. 08

    考える。

    結果から仮説を整理し、次に見るべきものを考える。

「AIに何を聞くか」だけではなく、

「AIを使って、どう見るか」。

その具体的な方法を事例から紹介します。

AIで、分析ツールまで作る。

「読む資料」から、「触って考えるツール」へ。

AIは調査結果や分析結果を文章にまとめるだけではありません。

Researchでは、

技術 × 企業ヒートマップ

画面はイメージです（数値はサンプル）

  • 出願年や出願人を切り替える。
  • 技術分類を変える。
  • 企業同士を比較する。
  • ヒートマップで空白領域を見る。
  • 根拠となる特許・論文へたどる。

Analyticsでは、

KPIダッシュボード

画面はイメージです（数値はサンプル）

  • KPIを見る。
  • 期間を切り替える。
  • 商品や担当者を比較する。
  • 媒体やチャネルを比較する。
  • 異常値を見つける。
  • 元データまで掘り下げる。

といった、実際に操作できる分析ツールを作ることもできます。

分析結果を固定された資料で終わらせず、

自分で条件を変え、比較し、
深掘りできる環境へ。

これもLensTech AIが紹介するAI活用の一つです。

LensTech AIで
得られるのは、

「答え」だけではなく、
「見方」です。

LensTech AIが紹介したいのは、AIが生成した答えそのものだけではありません。

  • 何を見るのか。
  • 何を調べるのか。
  • どの情報を集めるのか。
  • どの数字を見るのか。
  • 何と何を比較するのか。
  • どの情報をつなげるのか。
  • どこを深掘りするのか。
  • そこから何を考えるのか。

その方法そのものを、実際の事例を通じて紹介します。

  1. 1事例を見る。
  2. 2方法を知る。
  3. 3自分の業務に置き換える。

AI活用のアイデアを、持ち帰る。

それがLensTech AIです。

AIに任せること。
人が考えること。

AIですべてを自動化することが目的ではありません。

AIAIが得意なこと

  • 大量情報・データの整理
  • 文章の構造化
  • 分類
  • 集計
  • 比較
  • 可視化
  • 関連情報の整理
  • 傾向・異常候補の抽出
  • 分析仮説の整理

人人が担うこと

  1. 目的を決める
  2. 調査・分析範囲を決める
  3. 重要な情報を確認する
  4. 分析軸やKPIの妥当性を考える
  5. 結果を解釈する
  6. 事業上の意味を考える
  7. 最終的な判断を行う

AIは、人に代わってすべてを決める存在ではありません。

AIで見やすくする。
人が意味を考える。

その役割分担を大切にします。

LensTechAI

AIというレンズで、見えなかったものを見る。

LensTech AI Research

情報を調べる。

特許、論文、技術、市場、企業。

LensTech AI Researchを見る

LensTech AI Analytics

データを分析する。

Web、Sales、Ads、Business、Finance、Social。

LensTech AI Analyticsを見る
  1. AIで探す。
  2. AIで整える。
  3. AIでつなげる。
  4. AIで比較する。
  5. AIで分析する。
  6. そして、人が考える。

見えなかったものが、見えてくる。

AI活用事例を見る YouTubeで事例を見る

ご利用にあたって

LensTech AIで紹介する内容は、AIを活用した調査・データ分析・分析ツール等の事例紹介を目的としています。

掲載する内容は、使用した情報源、検索条件、対象データ、調査・分析期間、分類・集計条件、AI出力等に基づくものであり、すべての情報・事象・原因を網羅または保証するものではありません。

また、AIによる整理・分類・分析・解釈には、誤りや解釈の違いが含まれる可能性があります。

特許性、侵害、無効性、法的判断、経営判断、財務判断、投資判断、広告出稿判断、営業判断その他重要な意思決定を行う場合は、必ず原資料・一次情報・元データ・計算根拠等を確認し、必要に応じて専門家へご相談ください。

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