バランスシートに現れない特許資産の定量評価

26/7/2025

2025年7月24日、特許権侵害の可視化とデータ計算を行う知財ファイナンスプラットフォームを提供するIPDefine株式会社は、これまでバランスシートに現れてこなかった特許資産を定量的に評価する手法を確立し、企業が保有する無形資産の一部として特許権の価値可視化に成功したことを発表しました。
IPDefineの特許評価方法は、定量的かつ再現可能なアプローチを採用し、2つの主要な次元に基づいています：
1. 侵害可能性（Infringement Likelihood）: 技術分析を通じて特許が侵害される可能性を評価。
2. 市場影響（Market Impact）: 商業分析を通じて、侵害が市場に与える影響を定量化。
この評価は、構造化データと透明な数学的関数を使用して行われ、過去5年間の取引データで校正されていて、特許のキャッシュフロー源泉を可視化し、財務的視点からオンバランスの検討を可能にするということです。
いろいろな議論があるようなので、生成AIに調査させました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能による調査結果を添付しましたので、ご参照ください。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

[IPDEFINE Ratings]バランスシートに現れない特許資産の定量評価に成功
潜在的資産価値の可視化から金融データ化を目指す
IPDefine株式会社
2025年7月24日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000102624.html

Quantitative Evaluation of Patent Assets Not Reflected on the Balance Sheet
On July 24, 2025, IPDefine Inc., a company that provides an intellectual property finance platform for visualizing patent infringement and computing related data, announced that it had established a method for quantitatively evaluating patent assets that have traditionally been absent from balance sheets. This breakthrough enables companies to visualize the value of patents as part of their intangible assets.
IPDefine’s patent evaluation methodology adopts a quantitative and reproducible approach based on two key dimensions:

Infringement Likelihood – assessing the probability of patent infringement through technical analysis.
Market Impact – quantifying the effect of such infringement on the market through commercial analysis.

This evaluation is conducted using structured data and transparent mathematical functions, calibrated with transaction data from the past five years. As a result, it enables visualization of the cash flow potential of patents and facilitates consideration for balance sheet inclusion from a financial perspective.
As this topic has generated significant discussion, I asked generative AI systems to investigate further. Please refer to the attached research results conducted using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analyses performed by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect real-world circumstances. There is a possibility that some information may be inaccurate, so please consult the results with due discretion.

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