AI時代の知財価値評価

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本セミナーでは、知財価値評価の三大手法を整理し、AIを活用した市場分析・類似事例抽出・収益予測の実務を解説いたします。

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プログラム

AIの進展により、知財価値評価は従来の定性的判断からデータドリブンな手法へと進化しています。  本講座では、特許・商標・著作権を対象に、従来の評価手法を整理した上で、AIを活用した市場分析・類似事例抽出・収益予測の実務を解説し、無形資産を事業価値へと接続するための実践的視点を提供します。

  1. 知財価値評価の全体像
    1. 無形資産と企業価値 (PBR・資本市場との関係)
    2. 知財価値評価が求められる背景
      • 知財ガバナンス
      • 開示要請
    3. 従来評価の課題
      • 主観性
      • 属人性
      • データ不足
    4. AI・データドリブン評価の意義と限界
  2. 知財価値評価の三大手法 (基礎と構造理解)
    1. コストアプローチ
      • 再調達原価
      • 開発費ベース
    2. マーケットアプローチ
      • 類似取引
      • 比較法
    3. インカムアプローチ
      • DCF
      • ロイヤリティ免除法
    4. 三大手法の使い分けと実務上の組み合わせ
    5. 評価の前提条件設定
      • 目的
      • 対象範囲
      • 権利状態
      • 市場環境
  3. AI・データ活用による評価プロセスの高度化
    1. データ取得
      • 知財データ
      • 市場データ
      • 取引事例
    2. 類似事例抽出
      • 自然言語処理
      • クラスタリング
    3. 市場分析・競合分析の自動化
    4. 収益予測・シナリオ分析へのAI活用
    5. AI活用における留意点
      • バイアス
      • ブラックボックス
  4. 三大手法における具体的な計算プロセス
    1. コストアプローチの計算実務 (開発費・再調達コストの整理)
    2. マーケットアプローチの計算実務 (比較対象選定・補正)
    3. インカムアプローチの計算実務
      • DCF
      • 割引率
      • 成長率設定
    4. ロイヤリティ免除法による評価 (料率設定と売上予測)
    5. AIを用いた前提値の推定方法
      • 料率
      • 成長率
  5. 権利別の評価視点 (特許・商標・著作権)
    1. 特許の価値評価
      • 技術優位性
      • 代替可能性
    2. 商標・ブランドの価値評価
      • 認知
      • 信用
      • 継続性
    3. 著作権・コンテンツの価値評価
      • 再利用性
      • 拡張性
    4. AI時代における価値の変化 (再現性と希少性の逆転)
  6. 資本市場・経営への接続
    1. PBR改善と無形資産の関係
    2. 知財価値評価の開示・IRへの活用
    3. 知財を用いた取引・資金調達・M&A戦略
    4. 知財ガバナンスと企業価値向上の実務
  7. 実務への展開 (ケーススタディ)
    1. 評価プロセスの全体フロー (ヒアリング→評価→レポート)
    2. AIを活用した評価の実演イメージ
    3. よくある失敗と注意点
      • 過大評価
      • 前提の誤り
    4. 実務での導入ステップ
      • スモールスタート
  8. まとめと質疑
    1. 本講義のポイント整理
    2. 今後の学習・実務導入のためのリソース紹介

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