有研發題目但合作結構未成形的企業
需要學研協助,但商業問題、場域資料與交付責任還沒有整理清楚。

適合對象
如果題目已經重要,但範圍、佐證、負責人或預算決策還不清楚,In-Stars 可以協助整理第一條可執行路徑。
需要學研協助,但商業問題、場域資料與交付責任還沒有整理清楚。
大學或研究夥伴需要企業場域、資料邊界與實作情境,讓 AI 或 DX 題目落地。
準備 SBIR、SIIR、CITD 或 PoC 合作時,需要先談清楚角色、證據與智財期待。
諮詢流程
把 FortuneTek 的產官學研整合能力轉成企業、研究中心、大學與政府補助之間可執行的合作設計。
把商業問題整理成包含目標、場域、資料、限制、夥伴需求與預期成果的短版需求書。
正式提案前先比對研究方法、人才、設備、領域知識、時程與專案主持能力。
定義在哪裡測、用哪些資料、誰審查結果,以及專案結束後要留下哪些證據。
執行前先談清楚里程碑、驗收標準、發表限制、智財期待與機密資料處理方式。
下一步決策準備
產學合作應先從可執行的商業需求書開始,再進入夥伴選擇、場域驗證與證據管理。
準備產業痛點、目標場域、可接觸的使用者或設備,以及為什麼需要學研能力。
先確認哪些資料可分享、哪些文件需保密,以及是否可能涉及發表或專利。
描述需要的研究能力、學生或團隊角色、實驗方法與可接受時程。
可交付成果
第一輪交付重點是決策包:下一步要做什麼、缺哪些佐證、誰負責,以及題目是否適合進入提案、補助、訓練或 PoC。
整理問題、場域、資料、夥伴角色、驗收標準與下一次會議議程。
用研究能力、題目適配、溝通方式、時程與交付責任比較合作對象。
規劃要驗證什麼、收集哪些證據,以及結果如何支撐補助或 PoC。
時程與邊界
確認商業問題、場域、資料與需要的夥伴能力。
整理夥伴篩選條件、會議議程與初步驗證計畫。
用階段性里程碑與證據檢查,讓合作成果能支持商業決策。
初談準備
初談前請準備商業問題、可能場域、可用資料、保密限制、期待夥伴類型、時程與希望交付成果。
準備產業痛點、目標場域、可接觸的使用者或設備,以及為什麼需要學研能力。
先確認哪些資料可分享、哪些文件需保密,以及是否可能涉及發表或專利。
描述需要的研究能力、學生或團隊角色、實驗方法與可接受時程。
留下目前的產業、題目與目標,In-Stars 會協助判斷適合 AI 顧問、補助評估、產學合作或 Japan DX(Digital Transformation,數位轉型)的哪一條路徑。