第1部 知的財産権の金銭的評価とライセンス料率

(2026年8月7日 10:00〜11:30)

　知的財産権の活用場面において、知的財産権の価値として評価額が必要となる場面があります。このような場面で必要な金銭的価値評価の手法や、評価手順について解説します。また、知的財産権の評価額の算出場面やライセンス交渉では、ライセンス料率が必要となります。
　このような場面で役立つライセンス料率の考え方についても解説します。知的財産権としては、特許権を中心に解説しますが、商標権についても解説する予定です。

1. 金銭的価値評価とは
2. 金銭的価値評価の全体像
3. 金銭的価値評価にあたっての留意事項
4. 金銭的価値評価の手順
5. 金銭的価値評価の手法
6. 評価手法の分類
7. インカム・アプローチ
8. インカム・アプローチで用いるパラメータの決定手法
9. ライセンス料率の概論
10. ライセンス料率の決定手法
11. インカムの算出手法
    • 特許製品の売上げ予測など
12. 評価対象期間の決定手法
13. 割引率の決定手法
14. 特許製品に複数の機能がある場合の考え方
15. 商標権に関する金銭的評価
• 質疑応答

第2部 AIを活用した知的財産権の価値評価のポイントと課題

(2026年8月7日 12:10〜13:40)

　AIを利用した資産の価値評価は、専門家による鑑定評価と比べて、迅速性、効率性、正確性、中立性の点で優位であるといわれています。また、AIを利用した評価は、客観性を高める方法としても注目されています。ただし、例えば、機械学習プログラムをトレーニングするには膨大なデータが必要ですから、知的財産の価値評価にAIを活用するために乗り越えるべき課題があります。
　この講演では、AIを利用した資産の価値評価の議論をみながら、AIを活用した知的財産の価値評価の可能性を探っていきます。

1. はじめに
   • 講演のポイント
2. 資産の価値評価の問題とは?
3. 知的財産の価値評価に特有の問題とは?
4. 知的財産の評価実務の現状
5. 知的財産の価値評価が争われた裁判例の紹介
6. AIの活用で資産の価値評価の問題が解決されるか?
7. 資産の価値評価へのAIの導入事例
   • 不動産
8. 資産の価値評価へのAIの導入事例
   • その他の資産
9. AIの導入によるメリット
10. AIの導入が引き起こすデメリット
11. 知的財産の価値評価にAIを活用するために乗り越えるべき課題とは?
12. 企業における知的財産の価値評価へのAIの活用のポイント
13. まとめ
    • AIの活用は知的財産の評価実務に何をもたらすのか?
• 質疑応答

第3部 生成AIを活用した知的財産権の価値評価と精度向上

(2026年8月7日 13:50〜15:20)

　特許の価値評価と侵害分析の領域では、生成AIが「質問に答えるツール」から「自律的に調査・検証・報告するAIエージェント」へと急速に進化しています。
　本講演は知財収益化業務の現場視点から、AIエージェントが特許業務のどこまでを実用水準で担えるか、どこに精度の壁が残るかを国内外の最新動向とともに解説します。マルチエージェント検証や信頼度スコアによる精度向上の仕組みも紹介し、弁護士・弁理士業務へのAI取り込みの実践的視点を提示します。

1. 知財実務とAIの転換
   1. 人手依存の特許評価・侵害調査
   2. 「生成AI」から「AIエージェント」へ
   3. AIエージェントの基本構造
   4. 海外スタートアップと投資動向
2. AIによる特許調査の自動化
   1. 特許価値評価の基本モデル
   2. 被疑侵害製品の自動探索
   3. クレームチャート自動生成
   4. DD管理シートの自動化
3. 精度向上と信頼性確保
   1. 「似ている」から「立証できる」へ
   2. マルチエージェント検証
   3. 多数決・並列検索による精度向上
   4. 信頼度スコア運用
4. 収益化・法務実務への応用と限界
   1. 損害賠償シミュレーション
   2. 米国損害論フレームのAI活用
   3. AIで激減する分析コスト
   4. AIの限界と専門家の役割
   5. 訴訟品質に必要な条件
      1. 年後の知財実務展望
• 質疑応答

第4部 経営、事業に貢献する知的財産の算定・価値評価の進め方 (ROIC活用)

(2026年8月7日 15:30〜17:00)

　有形資産は経理部門が見る一方、無形資産は知財部門が全体を見る責任がある。企業が出す成果の大半は知財・無形資産がその源泉となっているが、これらは見えにくいが故に知財は軽視されがちになる。弊社では知財が事業成果に効果的・戦略的につながっているかを見える化する為にROICの考え方を活用している。ROIC数値で全体の動向を見るにあたっては、知財が価値に変換されて成果を出す構造/KSFが何か、それが如何に作用しているかを要因系KPIで可視化管理することがポイントとなる。
　ここでは計算精度を追求するよりも考え方に納得感があることがより重要となる。

1. 知財が競争力となっている伝統
   1. 日本産業化の強み再考
   2. 知財の創出持続性と知財の可視化活用
2. ブリヂストンでの知財経営マネジメント
   1. 知財マネジメントの考え方
   2. バリューチェーン全域がスコープ
   3. ブリヂストン知財ミックスコンセプト
3. 知財が価値に変換される作用の可視化
   1. 知財の構造と内部反応
   2. 事業現場での経験・実例
   3. 知財が価値を生む基盤となる”知的資産”
4. ROIC活用の考え方
   1. ROICの特徴 (長所・短所)
   2. 結果系KPIと要因系KPI
   3. 数値では見えない本質に注意
• 質疑応答