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【講座の趣旨】
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。
◆習得できる知識◆
・知財価値評価の基本（コスト・マーケット・インカムアプローチ）
・AIを活用した類似事例分析・市場データの取得手法
・特許・商標・著作権ごとの評価視点の違い
・ライセンス料率・収益モデルの設計方法
・AI時代における「評価できる価値／できない価値」の整理
【講座内容】
１．知財価値評価の全体像
1.1 無形資産と企業価値（PBR・資本市場との関係）
1.2 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）
1.3 従来評価の課題（主観性・属人性・データ不足）
1.4 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）
2.1 コストアプローチ（再調達原価・開発費ベース）
2.2 マーケットアプローチ（類似取引・比較法）
2.3 インカムアプローチ（DCF・ロイヤリティ免除法）
2.4 三大手法の使い分けと実務上の組み合わせ
2.5 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
3.1 データ取得（知財データ・市場データ・取引事例）
3.2 類似事例抽出（自然言語処理・クラスタリング）
3.3 市場分析・競合分析の自動化
3.4 収益予測・シナリオ分析へのAI活用
3.5 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
4.1 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）
4.2 マーケットアプローチの計算実務（比較対象選定・補正）
4.3 インカムアプローチの計算実務（DCF・割引率・成長率設定）
4.4 ロイヤリティ免除法による評価（料率設定と売上予測）
4.5 AIを用いた前提値（料率・成長率）の推定方法
５．権利別の評価視点（特許・商標・著作権）
5.1 特許の価値評価（技術優位性・代替可能性）
5.2 商標・ブランドの価値評価（認知・信用・継続性）
5.3 著作権・コンテンツの価値評価（再利用性・拡張性）
5.4 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
6.1 PBR改善と無形資産の関係
6.2 知財価値評価の開示・IRへの活用
6.3 知財を用いた取引・資金調達・M&A戦略
6.4 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）
7.1 評価プロセスの全体フロー（ヒアリング→評価→レポート）
7.2 AIを活用した評価の実演イメージ
7.3 よくある失敗と注意点（過大評価・前提の誤り）
7.4 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
8.1 本講義のポイント整理
8.2 今後の学習・実務導入のためのリソース紹介
略歴
知的財産実務および会計・バックオフィス業務に従事する中で、無形資産と企業価値の関係に関心を持つ。弁理士試験合格（2021年）後、商標・著作権を中心とする知財実務に従事し、2023年に岡崎弁理士事務所を開設。
現在は、商標・著作権の出願・権利行使・契約実務に加え、知的財産の価値評価、IPストラクチャリング、ブランド戦略支援を主軸に活動。コスト・マーケット・インカムアプローチを横断した評価実務や、ライセンス料率設計、知財を活用した収益モデル構築に取り組む。
また、資本市場における無形資産評価やPBR向上の観点から、知財ガバナンス・情報開示・経営戦略との接続についての研究・実務を行うとともに、企業・クリエイター向けの講演・研修・情報発信を多数実施。日本弁理士会著作権委員会副委員長（2026年度）。
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