研究開発テーマはあるが協業構造が未整理の企業
学研支援が必要だが、事業課題、現場データ、交付責任がまだ明確でないチーム。
Industry-Academia
AI産学連携・研究開発支援
In-StarsはFortuneTekの産官学研連携の経験を、企業、大学、研究センター、補助金制度をつなぐ実行可能な協業設計に変換します。
産学連携と研究開発計画を相談する
対象となる相談
企業課題と研究能力をつなげたいとき
重要なテーマはあるものの、範囲、根拠、担当者、予算判断がまだ曖昧な場合に、最初の実行可能な道筋を整理します。
実務検証を求める研究チーム
応用AIやDXテーマで、企業現場、データ境界、実装文脈を必要とする大学・研究側パートナー。
補助金・PoCで役割整理が必要なチーム
SBIR、SIIR、CITD、PoC協業で、役割、証拠、知財期待を早期に確認したいチーム。
相談の進め方
研究関心を実行できる協業計画へ変える
In-StarsはFortuneTekの産官学研連携の経験を、企業、大学、研究センター、補助金制度をつなぐ実行可能な協業設計に変換します。
協業要件書
事業課題を、目的、現場、データ、制約、必要な研究能力、期待成果を含む短い要件書にします。
パートナー適合確認
正式提案の前に、研究方法、人材、設備、専門領域、時期、プロジェクト主導者を確認します。
現場検証設計
どこで検証するか、どのデータを使うか、誰が結果を見るか、どの証拠を残すかを決めます。
交付と秘密保持の境界
実行前にマイルストーン、受入基準、発表制限、知財期待、機密資料の扱いを整理します。
次の判断準備
研究関心を、実行可能な協業計画へ
産学連携は、実務課題の要件書から始め、パートナー選定、検証設計、証拠管理へ進めます。
事業課題と検証フィールド
産業上の痛点、対象現場、利用者や設備、なぜ学研能力が必要かを準備してください。
データ・知財・秘密保持
共有できるデータ、機密資料、発表や特許に関わる可能性を確認します。
期待するパートナー像
研究能力、学生やチームの役割、実験方法、実行時期を整理します。
成果物
役割と根拠を明確にする協業メモ
最初の成果は、次に何を進めるか、不足している根拠、担当者、提案・補助金・研修・PoCに進める状態かを整理した判断資料です。
協業要件書
課題、現場、データ、パートナー役割、受入基準、次回議題を整理します。
パートナー評価条件
研究能力、案件適合、コミュニケーション、時期、交付責任を比較する条件です。
検証と証拠計画
何を検証し、どの証拠を集め、提案やPoCにどう使うかを整理します。
時期と範囲
産学連携の検証を現実的に進める流れ
協業テーマ確認
事業課題、現場、データ、必要なパートナー像を確認します。
候補整理と検証設計
パートナー条件、会議議題、初期検証計画を準備します。
マイルストーンと証拠管理
協業成果が事業判断に使えるよう、段階ごとの証拠を確認します。
相談前の準備
産学連携相談の前に準備すること
初回相談前に、事業課題、検証フィールド、利用可能データ、秘密保持範囲、期待するパートナー、時期、希望成果を準備してください。
事業課題と検証フィールド
産業上の痛点、対象現場、利用者や設備、なぜ学研能力が必要かを準備してください。
データ・知財・秘密保持
共有できるデータ、機密資料、発表や特許に関わる可能性を確認します。
期待するパートナー像
研究能力、学生やチームの役割、実験方法、実行時期を整理します。
テーマを実行可能な次の一歩へ変える
現在の事業テーマと期待成果を共有してください。In-StarsがAI相談、補助金評価、産学連携、Japan DX（Digital Transformation）、PoC計画のどのルートが適切か整理します。