AIを利用した知的財産権の価値評価

特許研究 第80号（2025年9月発刊）に掲載されている専修大学の谷口智紀教授の論文「AIを利用した資産評価と租税法上の意義―知的財産権の価値評価への利用とその課題―」は、AIと機械学習が、主観が入りやすく対立が生じがちな租税法上の資産評価問題をいかに解決できるかを探っています 。
論文によると、機械学習による評価は専門家の鑑定と比べて迅速性、正確性、中立性の点で優れており、評価の客観性を高める方法として有用であるとされていますが、特に知的財産権の分野では、AIの学習に不可欠な公開データが不動産などに比べて少なく、現段階での利用は難しいと指摘しています 。今後の課題として、機械学習による評価の法的な位置づけを明確にし、法整備を進めることで、納税者と租税行政庁との紛争を減らし、税法における公平性や予測可能性を高めることができると結論づけています 。
知的財産権の価値評価への利用は、まだまだ難しそうです。
生成AIにこの論文の学術的貢献、議論の長所と短所、そして今後の展望を含んだ包括的な評釈を作成させました。
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。
 
AIを利用した資産評価と租税法上の意義
―知的財産権の価値評価への利用とその課題―
https://www.inpit.go.jp/content/100885486.pdf
 
 
AI-Based Valuation of Intellectual Property Rights
Professor Tomonori Taniguchi of Senshu University published an article titled “AI-Based Asset Valuation and Its Significance under Tax Law: Application to the Valuation of Intellectual Property Rights and Related Issues” in Patent Studies No. 80 (September 2025 issue).
The paper explores how AI and machine learning can help resolve long-standing problems in tax law asset valuation, an area often characterized by subjectivity and disputes.
According to the paper, machine-learning-based valuation demonstrates clear advantages over traditional expert appraisal methods in terms of speed, accuracy, and neutrality, and can serve as a valuable approach for enhancing objectivity in valuation.
However, in the field of intellectual property (IP), the amount of publicly available data required for AI training is far smaller than in fields such as real estate, making practical application difficult at the current stage.
As a future challenge, the paper calls for clarifying the legal status of AI-based valuation and developing a legal framework to reduce disputes between taxpayers and tax authorities, thereby enhancing fairness and predictability in tax law.
In short, the application of AI to IP valuation still faces significant hurdles.
A generative AI model was tasked with producing a comprehensive commentary on this paper, including its academic contribution, strengths and weaknesses of the argument, and future outlook.
Please note that the analysis and findings generated by AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual circumstances or contain inaccuracies.

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