Bridgestone 3.0 Journey Report（統合報告2024）には、ROICを活用した知財投資対効果の検証が行われており、知財活用による売上への貢献額と知財収入額を「知財価値」と捉えた結果系KPIとして「知財価値創造性」を設定、着実に成果が出ていることをグラフで説明しています。
この知財ROICの取り組みにについて、生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), 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。
 
ブリヂストン知的財産戦略
https://www.bridgestone.co.jp/ir/library/integrated_report/pdf/2024/ir2024_42-43.pdf
 
 
Deep Dive into Bridgestone’s IP ROIC
The Bridgestone 3.0 Journey Report (Integrated Report 2024) includes an evaluation of the return on intellectual property (IP) investment using ROIC. In this report, Bridgestone defines the contribution of IP utilization to revenue and IP income as "IP value," and establishes a result-based KPI called "IP Value Creation Efficiency." The company presents graphs demonstrating steady progress in this area.
I asked generative AI to further explore Bridgestone’s approach to IP ROIC.
Please refer to the attached research findings generated using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), and Genspark.
Note: The findings from generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect actual circumstances. Some inaccuracies may also be included, so please review the results with this in mind.

エンジニアAIエージェントとは、ソフトウェア開発における各種タスク（要件分析、コード生成、デバッグ、テスト、デプロイ等）を人間の指示に基づき自律的に実行するAIシステムを指しますが、最近脚光をあびているようです。
エンジニアAIエージェントについて、生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), 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。
 
 
Engineer AI Agents
An Engineer AI Agent refers to an AI system that autonomously performs various software development tasks—such as requirements analysis, code generation, debugging, testing, and deployment—based on human instructions. These agents have recently been gaining significant attention.
I conducted an in-depth investigation on Engineer AI Agents using generative AI.
Please refer to the research findings obtained through the Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), and Genspark.
Please note that the analysis results generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review them with that in mind.

企業の研究開発（R&D）投資は、持続的な成長と競争優位性の確立に不可欠な戦略的要素ですが、R&D投資の増額がその効果をいつ発現させるかについて、生成AIに深掘りさせました。
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。

 Timing of the Impact of Increased R&D Investment
Corporate research and development (R&D) investment is a critical strategic element for achieving sustainable growth and competitive advantage. We conducted an in-depth exploration using generative AI to determine when the effects of increased R&D investment typically manifest.
Please refer to the attached research findings obtained through the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Note: The research and analysis results generated by the AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind.
 
 

企業の競争優位性と価値創造の源泉は、工場や機械といった有形資産から、技術、ブランド、人的資本などの知財・無形資産へと大きくシフトしていますが、企業が知財・無形資産投資を増額した場合その効果がいつ表れるか、共通認識が形成されていない企業が多いようです。
企業における知財・無形資産への投資効果が顕在化するまでの期間については、資産の種類、業界特性、経営戦略、市場環境など複数の要因によって大きく異なり、数ヶ月から20年以上という幅があることがわかっています。
研究開発（R&D）や特許、特に製薬業界における創薬は、極めて長期的な期間を要する一方、IT投資や特定の新規事業で短期での効果発現が期待されるとされています。
企業が知財・無形資産投資を増額した場合その効果がいつ表れるかについて、生成AIに深掘りさせました。
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。
 
 
Timeframe for Realizing the Effects of Investment in Intellectual Property and Intangible Assets
The source of corporate competitive advantage and value creation has significantly shifted from tangible assets such as factories and machinery to intellectual property (IP) and intangible assets such as technology, brands, and human capital. However, many companies still lack a shared understanding of when the effects of increased investment in IP and intangible assets will become apparent.
The time it takes for such investments to manifest their effects varies greatly depending on several factors, including the type of asset, industry characteristics, corporate strategy, and market conditions. Studies have shown that this period can range from a few months to over 20 years.
For example, research and development (R&D), patents, and especially drug discovery in the pharmaceutical industry tend to require extremely long timeframes. In contrast, IT investments and certain new business ventures may yield tangible results in a relatively short period.
I asked generative AI to delve into the question of when the effects of increased investment in IP and intangible assets are likely to emerge. Please refer to the attached research results obtained using the Deep Research capabilities of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the findings and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also include inaccuracies. I appreciate your understanding in this regard.

大規模言語モデル（LLM）を使って特許クレーム（請求項）を自動生成する技術が進化していますが、その生成結果を正確に評価する方法はまだ十分に確立されていません。
従来使われてきた自然言語生成（NLG）用の評価指標（BLEUやROUGEなど）は、特許文書に特有の「法律的」「技術的」「構造的な」要件には向いていません。
そこで、特許クレームの品質をより適切に評価するために開発されたのが「PatentScore」という新しい評価フレームワークです。
「PatentScore」について、生成AIに深掘りさせました。
Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI)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。
 
[Submitted on 25 May 2025]
PatentScore: Multi-dimensional Evaluation of LLM-Generated Patent Claims
https://arxiv.org/abs/2505.19345
 
 
PatentScore: A Multidimensional Evaluation Framework for LLM-Generated Patent Claims
While the technology for automatically generating patent claims using large language models (LLMs) is advancing, reliable methods for accurately evaluating the generated claims have not yet been fully established.
Traditional evaluation metrics used in natural language generation (NLG), such as BLEU and ROUGE, are not well-suited for the unique "legal," "technical," and "structural" requirements of patent documents.
To more appropriately assess the quality of patent claims, a new evaluation framework called “PatentScore” has been developed.
I conducted an in-depth investigation of “PatentScore” using generative AI.
Please refer to the attached research findings obtained via the Deep Research functionalities of Gemini (Google) and ChatGPT (OpenAI).
Note: The results of the AI-generated research and analysis are based solely on publicly available information. Please be aware that they may not reflect actual conditions and may contain inaccuracies.

「ゲームの特許総価値は2位ソニーG、5位任天堂　首位は中国テンセント」（日経ビジネス2025.7.24）という記事を読みました。ポイントは、次の３つでした。「１．ビデオゲームの国別の特許総価値で日本は米、中に次ぐ3位、２．同分野の企業別の特許総価値でソニーGが2位、任天堂が5位、３．競争激化の中、日本企業は他分野での事業展開も模索すべきだ」
この記事の内容について生成AIに深掘りさせました。
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。
 
ゲームの特許総価値は2位ソニーG、5位任天堂　首位は中国テンセント
2025.7.24
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00589/071600011/
 
 
Sony Group Ranks 2nd and Nintendo 5th in Total Patent Value for Video Game Companies
I read an article titled “Total Patent Value in Video Games: Sony G Ranks 2nd, Nintendo 5th – Tencent Takes Top Spot” (Nikkei Business, July 24, 2025). The article highlights three key points:

1. Japan ranks third in total national patent value in the video game sector, following the U.S. and China.
2. In terms of corporate patent value in this field, Sony Group ranks 2nd and Nintendo ranks 5th.
3. Amid intensifying competition, Japanese companies should also explore business development in other sectors.

I had generative AI delve deeper into the content of this article.
The attached research results are based on the Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark. Please refer to them.
Please note that the findings from generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect actual conditions; inaccuracies may be included. Keep this in mind when reviewing the analysis.

「糖質カット」をうたう炊飯器の表示に合理的な根拠がないとして消費者庁から景品表示法違反（優良誤認）で措置命令を受けた販売業者が国に命令取消しを求めた訴訟で、7月25日、東京地裁は命令を違法として取り消す判決を言い渡しました。
「糖質カット炊飯器」の表示に関するこの判決について生成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。
 
炊飯器“糖質カット” 消費者庁措置命令取り消す判決 東京地裁
2025年7月25日
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250725/k10014874661000.html
 
「糖質カット炊飯器」めぐる消費者庁の処分、取り消す判決　東京地裁
2025年7月25日
https://www.asahi.com/articles/AST7T36DYT7TUTIL026M.html
 
糖質を低減できるとうたった電気炊飯器の実際
https://www.kokusen.go.jp/news/data/n-20230315_1.html
 
 
Tokyo District Court Overturns Consumer Affairs Agency’s Order on "Low-Carb Rice Cooker"
In a lawsuit filed by a sales company challenging an administrative order issued by the Consumer Affairs Agency under the Act against Unjustifiable Premiums and Misleading Representations (for alleged superior misrepresentation), the Tokyo District Court ruled on July 25 to revoke the order, declaring it illegal. The agency had issued the order on the grounds that the claim of "low-carb" made on the rice cooker lacked reasonable scientific basis.
I asked generative AI to investigate this court decision regarding the labeling of "low-carb rice cookers."
Please refer to the attached research results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Note: The results of this investigation and analysis are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect actual circumstances. They may also include incorrect information, so please refer to them with appropriate caution.

顧客対応AIエージェントは、顧客からの問い合わせに自動で対応するAIシステムで、FAQ対応、チャットボット、パーソナライズされたサポートなど、様々な形で活用され、顧客対応の効率化、コスト削減、顧客満足度向上などの効果が期待されています。
従来のAIチャットボットはFAQ検索や定型応答が中心でしたが、AIエージェントはより高度な自然言語処理能力を持ち、顧客の意図を深く理解し、複雑な問い合わせにも対応でき、自己学習機能により常にパフォーマンスを向上させることができるということで急速に普及が進んでいます。
顧客対応AIエージェントについて生成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。

【2025年度版】カスタマーサポート向け顧客対応AIエージェント導入検討の手引き
https://note.com/shimonoda/n/n00acc53438e0


Customer Service AI Agents
Customer service AI agents are AI systems that automatically handle customer inquiries. They are used in various forms such as FAQ handling, chatbots, and personalized support. These agents are expected to improve the efficiency of customer service operations, reduce costs, and enhance customer satisfaction.
Traditional AI chatbots have mainly focused on FAQ retrieval and predefined responses. In contrast, AI agents possess more advanced natural language processing capabilities, allowing them to deeply understand customer intent, respond to complex inquiries, and continuously improve their performance through self-learning. This has led to their rapid adoption.
I conducted a generative AI-based investigation into customer service AI agents.
Please refer to the research results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analysis results provided by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please keep this in mind when reviewing the information.

購買AIエージェントは、AIを活用して購買プロセスを自動化・最適化するシステムで、購買AIエージェントは、個人向け（B2C）では消費者の購買行動をサポートし、企業向け（B2B）では企業側の調達業務を効率化することで、従来の購買プロセスを根本的に変革する技術として急速に注目を集めています。
購買AIエージェントについて生成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。
 
 
Procurement AI Agent
A Procurement AI Agent is a system that utilizes AI to automate and optimize the procurement process. In the B2C (business-to-consumer) context, it supports consumer purchasing behavior, while in the B2B (business-to-business) context, it streamlines corporate procurement operations. As such, it is rapidly gaining attention as a technology that fundamentally transforms traditional purchasing processes.
I conducted a survey on Procurement AI Agents using generative AI tools.
Please refer to the attached research results obtained using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the results of this generative AI-based research and analysis are derived solely from publicly available information, and may not necessarily reflect the actual situation. They may also include incorrect information, so please review them with discretion.

2025年7月11日にKPMGジャパンが公開した記事『「稼ぐ力」の強化に向けた知財・無形資産戦略』では、志賀国際特許事務所とKPMGコンサルティングとの対談形式で、企業が持続的な成長（＝「稼ぐ力」）を確立するうえでどのように知的財産（知財）・無形資産を戦略的に活用すべきかが議論されています。
なぜ今、知財・無形資産戦略が重要か
日本企業は他国に比べて知財・無形資産への投資が小さく、その結果、PBR1倍割れなど企業価値の停滞につながっていると指摘。経営戦略と知財戦略の統合こそが、稼ぐ力を高める鍵だ。
知財は専門領域ゆえ経営層や他部門との共通認識が十分ではないことが課題。
戦略と可視化
保有する知財・無形資産を可視化することの重要性を強調。現状分析に基づきビジネスへの貢献度を把握し、不足する資産と今後の価値創造に必要な資産を明らかにすることが、戦略立案の第一歩。
個別と全社の統合視点
「事業戦略と知財資産の統合」と「経営戦略との結びつけ」の二軸が必要と指摘。前者は一定の進展がある反面、後者に関してはポートフォリオ戦略や資源配分との連動が未成熟。
「量」より「質」に軸足を移すべきとし、知財の「質」とは強い権利範囲という技術的指標に留まらず、経営や事業への貢献という視点を含むべき。
部門間連携と人材交流
知財部門と経営企画や事業部門との距離を縮めることが必要。年度ごとの予算割当や縦割り組織では経営視点から必要な知財を計画的に獲得できず、真に価値ある資産創出に課題が残る。人材のローテーションや社内交流により、経営・知財双方の視点を持つ人材の育成が有効。
効果的な可視化とKPIの設定
知財の可視化を通じて部門間比較や時系列分析を可能にするKPI設定が重要。一定の企業で導入が進んでいる一方、定義や運用はまだ標準化されていない。
まとめ
知財・無形資産を単なる法務・技術の領域ではなく、経営戦略と連動させて活用するのが新たな知財経営の姿。
 
「稼ぐ力」の強化に向けた知財・無形資産戦略
https://kpmg.com/jp/ja/home/insights/2025/07/ip-strategy.html
 
 
Intellectual Property and Intangible Asset Strategy to Strengthen "Earnings Power"
 
In the article published by KPMG Japan on July 11, 2025, titled "Intellectual Property and Intangible Asset Strategy to Strengthen 'Earnings Power'," a dialogue between Shiga International Patent Office and KPMG Consulting explores how companies can strategically leverage intellectual property (IP) and intangible assets to achieve sustainable growth—defined as enhanced "earnings power."
Why IP and Intangible Asset Strategies Are Crucial Now
Japanese companies lag behind their global counterparts in investments toward IP and intangible assets. This underinvestment has contributed to stagnant corporate value, as exemplified by many companies trading below a price-to-book ratio (PBR) of 1. The article argues that integrating business strategy with IP strategy is key to enhancing earnings power. A major challenge is that IP is often regarded as a technical field, making it difficult to establish a shared understanding between management and other departments.
Strategy and Visualization
The importance of visualizing owned IP and intangible assets is emphasized. By analyzing the current status and assessing how these assets contribute to business, companies can identify both missing elements and assets necessary for future value creation. This is the first step in building a strategic plan.
Integrated View: Individual and Company-Wide Perspectives
The article highlights the need for a two-pronged approach: (1) integrating business strategies with IP assets, and (2) linking them to overall management strategy. While some progress has been made in the former, the latter remains underdeveloped, particularly in aligning IP strategies with portfolio management and resource allocation.
Companies should shift their focus from “quantity” to “quality.” The "quality" of IP should not only refer to the technical breadth of patent claims but also its contributions to business and management.
Cross-Departmental Collaboration and Talent Exchange
To create truly valuable assets, collaboration between the IP department and corporate planning or business units must be strengthened. Traditional budget allocations and siloed organizations hinder the ability to strategically acquire necessary IP from a management perspective. Rotating personnel and encouraging internal exchanges help develop talent who can bridge both managerial and IP perspectives.
Effective Visualization and KPI Setting
Setting KPIs that enable comparisons across departments and longitudinal analysis through IP visualization is critical. While some companies have started adopting such metrics, their definitions and implementation methods are not yet standardized.
Conclusion
A new approach to IP management is emerging—one that treats IP and intangible assets not merely as legal or technical matters but as essential components aligned with corporate strategy.

『ビジネス動画番組「変革の論点」【論点Ⅹ】いかにしてIPビジネスの価値を最大化するかーーKADOKAWAに学ぶメディアミックス戦略の全貌』（配信日時：2025年7月23日）を視聴しました。
 
以下、メモです。
​
世界のエンタメ市場において、日本発の知的財産（IP）が注目を集めている。
その最前線で活躍する企業の一つがKADOKAWA。
出版を基軸にアニメ、ゲーム、映画、さらにはグローバルライセンス展開まで、多面的なメディアミックスを展開する同社の戦略は、従来の枠を超えたIPビジネスの新境地を切り拓いている。
出版からIP創出へ：メディアミックスの起点
KADOKAWAは、ライトノベルをはじめとする出版物から有望なIPを創出し、それをアニメ、漫画、ゲームなど複数メディアで展開する「メディアミックス戦略」に強みを持つ。
その先駆けとなったのが『Re:ゼロから始める異世界生活』。
同作はライトノベルから始まり、アニメ化を契機に海外ファンを獲得。以降、漫画化、ゲーム化、さらにはグッズやイベントまで多面的な展開を遂げた。
このような戦略の根底には、低コストで出版し、市場の反応を見ながら高リスクのアニメ・ゲーム制作へと発展させていく「段階的展開モデル」がある。
これにより、IPの成否を早期に見極める柔軟性を確保しつつ、成功例には一気に投資を集中させることが可能になる。
“エンタメ四皇+1”の一角へ：急成長する企業規模
エンタメ業界の「四皇」とも称されるバンダイナムコ、東宝、ポケモン、SMEJ（アニプレックス）に、KADOKAWAは今や“+1”として並び立つ存在と評価されている。
売上高は近年で急伸し、3000億円規模に迫るまでに成長。
出版出自ながら、アニメ制作・配信、ゲーム開発、自社イベントスペースの運営など、バーティカルにもホリゾンタルにも広がる複合型エンタメ企業として進化を遂げた。
特に注目すべきはアニメ事業の成長。
かつて数名で始まった部門が、現在では1000人規模にまで拡大し、アニメスタジオも7つを内製化。
これは、安定した制作体制とスピード感のあるメディア展開を両立させるKADOKAWAの強力な基盤となっている。
グローバルライツ戦略：世界中を熱狂させるIPへ
KADOKAWAのもう一つの強みは、IPの海外展開。
同社は2023年に「グローバルライツ局」を新設。国内外の翻訳出版、アニメ配信、商品化ビジネスなど、IPの多面的ライセンシングを一元的に管理する体制を整えた。
この体制のもと、北米、台湾、中国、東南アジアに拠点を広げ、日本発のIPを世界中に届けるインフラを構築している。
特に絵本『パンどろぼう』のように、アニメ化前から商品化が進み、国内外でファン層を形成していく戦略も成果を見せており、今後は“海外発IP”の創出にも力を入れていく方針。
メディアミックスの未来と課題
KADOKAWAのメディアミックスは、「読んでから観るか、観てから読むか」という柔軟な導線設計が特長。
どのメディアから入っても別の表現に接続できる設計は、ファンのエンゲージメントを深め、IPの寿命を延ばす仕組みとして機能している。
一方で、IPの権利が出版社、制作会社、音楽レーベルなど複数にまたがる場合も多く、ライツ調整の複雑さが増している。
グローバルライツ局は、そうした課題に対応するハブとしても機能しており、KADOKAWAのライツ戦略は単なる管理業務にとどまらず、コンテンツの最大化と国際展開を支える“司令塔”としての役割を担っている。
IPを軸にした“知的資本企業”への進化
出版を起点としたIP創出から、アニメ、ゲーム、グッズ、翻訳出版、さらには現地クリエイターとの共創まで、KADOKAWAはIPを中核に据えた総合エンタメ企業として飛躍を遂げている。
日本国内の人口減少や市場縮小が進むなか、同社が推し進める「IPのグローバル資産化」こそが、エンタメ企業の持続的成長モデルの一つの解となるだろう。
KADOKAWAは、“日本発コンテンツ”を軸に世界を魅了する「知的資本企業」の旗手であり続けている。
 
このメモを基に、各種の生成AIにプレゼン資料を作成させました。修正等はしていません、ご参照ください。
 
 
IPで世界中を熱狂させる！KADOKAWA流メディアミックス戦略とグローバル展開の全貌
https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/88800
 
 
 
July 27 – KADOKAWA Ignites Global Enthusiasm with IP
I watched the business video program “Transformative Perspectives: Point X – How to Maximize the Value of the IP Business – The Full Picture of KADOKAWA’s Media Mix Strategy” (streamed on July 23, 2025).
Here are my notes:
Japanese IP Captivates the Global Entertainment Market
Japanese-origin intellectual properties (IP) are gaining significant attention worldwide, and KADOKAWA stands at the forefront of this trend.
Building on its publishing roots, KADOKAWA has expanded across anime, games, films, and global licensing, pioneering a multifaceted media mix strategy that transcends traditional IP business models.


From Publishing to IP Creation: The Starting Point of Media Mix
KADOKAWA excels at creating promising IPs from publications, particularly light novels, and developing them across multiple media formats—anime, manga, games, and more.
A prime example is “Re:Zero − Starting Life in Another World”.
It began as a light novel, gained international fans through its anime adaptation, and expanded into manga, games, merchandise, and events.
At the heart of this strategy is a stepwise development model: publish at low cost, gauge market response, and then scale into higher-risk anime or game productions.
This allows early evaluation of IP potential while enabling heavy investment in proven successes.


Becoming a “+1” Among the “Four Emperors” of Entertainment
KADOKAWA is now seen as the “+1” alongside Japan’s “Four Emperors” of entertainment—Bandai Namco, Toho, Pokémon, and SMEJ (Aniplex).
Its revenue has surged in recent years, nearing 300 billion yen.
Despite its publishing origins, KADOKAWA has evolved into a vertically and horizontally integrated entertainment group, spanning anime production and distribution, game development, and event space operation.
The most notable growth has occurred in the anime sector:
From a small team, the department has grown to around 1,000 employees and now includes seven in-house animation studios.
This structure ensures both a stable production system and rapid media deployment.


Global Rights Strategy: Taking IP Worldwide
Another key strength lies in KADOKAWA’s international IP strategy.
In 2023, the company established a Global Rights Department, creating a unified management structure for translation publishing, anime streaming, and merchandising across domestic and global markets.
With operations in North America, Taiwan, China, and Southeast Asia, KADOKAWA has built infrastructure to deliver Japanese IP globally.
A notable case is the picture book “The Bread Thief”, which gained merchandise traction even before anime adaptation, cultivating fan bases in Japan and abroad.
The company also aims to develop “internationally originated IP” in the future.


The Future and Challenges of Media Mix
KADOKAWA’s media mix features a flexible user journey: “read before watching” or “watch before reading.”
This design enables fans to engage across multiple expressions of a single IP, deepening fan loyalty and extending content lifespan.
However, as rights often span across publishers, production companies, and music labels, managing these becomes increasingly complex.
The Global Rights Department serves as a central hub to address these challenges, functioning not only in operational coordination but also as a command center for maximizing content value and international expansion.


Evolution into an “Intellectual Capital Company”
From creating IP through publishing to expanding into anime, games, merchandise, translated editions, and even co-creation with local creators, KADOKAWA is transforming into a comprehensive entertainment company centered on IP.
Amid Japan’s shrinking population and domestic market contraction, its strategy of “global IP capitalization” presents a viable path to sustainable growth for entertainment firms.
KADOKAWA continues to lead as a flagbearer of intellectual capital enterprises, captivating the world with Japan-born content.

Based on this memo, I had various AI generators create presentation materials. No revisions have been made. Please refer to them as is.

営業AIエージェントは、企業の営業業務を人の代わりに遂行することができるAIソリューションで、従来の営業支援ツールが人の入力や分析を助ける「道具」だったのに対し、営業AIエージェントは人間の代わりに考え行動する「デジタル営業人材」として位置づけられ、営業担当者の代わりに実務そのものを行う存在として、急速に製品・サービス化が進んでいます。
営業AIエージェントについて生成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。
 
人を増やさず営業成果を上げる営業AIエージェント　アポドリ
https://apodori.ai
 
 
Sales AI Agent
A Sales AI Agent is an AI solution capable of performing corporate sales tasks in place of human representatives. While traditional sales support tools have served merely as "instruments" to assist with input and analysis by human users, Sales AI Agents are positioned as "digital sales personnel" that think and act on behalf of humans. These agents are rapidly being developed into full-fledged products and services, functioning as entities that carry out actual sales operations in place of sales staff.
I had generative AI investigate the concept of Sales AI Agents.
Please refer to the attached results obtained through the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the findings from generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Kindly keep this in mind when reviewing the results.

経理AIエージェントは、AI技術を活用して経理業務を自動化し、効率化するシステムで、従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が定型業務の自動化に特化していたのに対し、AIエージェントはより高度な判断や処理を伴う業務も自動化できるとされています。
経理AIエージェントについて生成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。
 
2025.05.22
TOKIUM、業務の自動運転を支援する 「経理AIエージェント」の提供を発表
https://corp.tokium.jp/news/xug1wkdnyds/
 
 
Accounting AI Agent
An accounting AI agent is a system that leverages AI technology to automate and streamline accounting operations. Unlike traditional RPA (Robotic Process Automation), which is specialized in automating routine tasks, AI agents are capable of automating tasks that require more advanced decision-making and processing.
I had generative AI conduct an investigation into accounting AI agents.
Please refer to the research results obtained using the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analysis and findings generated by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so I ask for your understanding in advance.

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:

1. Infringement Likelihood – assessing the probability of patent infringement through technical analysis.
2. 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.

2025年7月23日、トランプ大統領が署名したAI分野の大統領令は、アメリカのAI政策を根本的に転換し、中国との技術競争で「必ず勝利する」という明確な意思を示しました。この政策は規制撤廃によるイノベーション加速、大規模インフラ投資、そして友好国との技術同盟構築という3つの柱で構成され、バイデン政権の「安全重視」路線を完全に覆しています。
これらの発表について、Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能に調査させた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。
 
 
Executive Order on Artificial Intelligence Signed by President Trump
On July 23, 2025, President Trump signed an executive order on artificial intelligence, marking a fundamental shift in U.S. AI policy and expressing a clear determination to “secure victory” in the technological competition with China. This policy is built on three key pillars: accelerating innovation through deregulation, large-scale infrastructure investment, and the formation of technological alliances with friendly nations. It represents a complete departure from the Biden administration’s “safety-first” approach.
Please refer to the attached findings from Deep Research features of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark regarding these announcements.
Please note that the analysis and results generated by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so I ask for your understanding in reviewing them.

法務業務における慢性的な人手不足と業務量の増加に対する解決策として、AI技術を活用した業務効率化の取り組みが多くの企業で本格化しており、企業の法務部門におけるAIエージェントの活用は、2025年急速な普及期を迎えています。
企業の法務部門におけるAIエージェントの活用について、Gemini(Google), ChatGPT(OpenAI), Perplexity, GensparkのDeep Research機能に調査させた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。


Utilization of AI Agents in Corporate Legal Departments
As a solution to the chronic shortage of personnel and the increasing workload in legal operations, many companies have begun full-scale initiatives to improve operational efficiency using AI technology. In this context, the adoption of AI agents in corporate legal departments is entering a phase of rapid expansion in 2025.
I have attached the results of a deep research investigation into the use of AI agents in corporate legal departments, conducted using the advanced capabilities of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark. Please refer to these findings.
Please note that the research and analysis by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. There may also be inaccuracies included, so I ask for your understanding in advance when reviewing the results.

2025年7月23日に行われた『AI Market Conference 〜「AIエージェント」の現在地と未来が学べる1日〜』の基調講演『AIエージェントが「考える」から「感じて動く」に変わる時代へ』（川原 圭博 氏、東京大学 大学院工学系研究科 教授 東京大学 インクルーシブ工学連携研究機構（RIISE）機構長 内閣府 AI戦略会議 構成員）を聴講しました。
本講演では、急速に進化を続ける生成AIの現在地と、その先にある未来像が鮮やかに描き出されました。多くの人が「チャットで質問に答えたり、文章を要約したりする便利なツール」という認識を持つ生成AIですが、その実態は私たちの想像を遥かに超えるスピードで変貌を遂げていること衝撃的な影響まで、専門的かつ分かりやすく解説されていました。
AIはなぜ、ここまで「賢く」なれたのか？
この数年でAIは「1年経てば別物」と言えるほどの飛躍的な進化を遂げました。 その進化は、単なるテキスト処理（言語モデル）から、画像や音声を扱う「マルチモーダル化」、そして自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」、さらには物理世界で活動する「フィジカルAI」へと向かっています。
では、なぜこのような進化が可能になったのでしょうか。講演では、その背景にある複数の技術的ブレークスルーが丁寧に解き明かされます。

1. 意味のベクトル化（埋め込み技術）: 「意味」という抽象的な概念を、コンピューターが計算可能な数値（ベクトル）に変換する技術です。 これにより、「王様」というベクトルから「男性」の成分を引き、「女性」の成分を足すと「女王様」のベクトルになる、といった意味の演算が可能になりました。
2. 自己教師あり学習: インターネット上に存在する膨大な文章を、AIにとっての「教科書」と見なす手法です。 文章の一部を「穴埋め問題」にしてAIに解かせることを繰り返すことで、AIは文法や文脈、単語間の関係性を自律的に学習していきました。
3. スケーリング則の発見: 「計算資源（コンピュータの性能）」「学習データの量」「モデルのパラメータ数（AIの規模）」という3つの要素を増やせば増やすほど、AIの性能が向上するという法則が発見されました。 これが巨大な投資競争を促し、AIの能力を爆発的に高める原動力となりました。
4. 人間からのフィードバックによる強化学習 (RLHF): AIが生成した複数の回答に対し、人間が「どちらがより好ましいか」を順位付けして教え込む手法です。 これにより、AIは単に正しいだけでなく、より自然で「気の利いた」対話能力を獲得しました。

これらの革新の結果、AIは医師国家試験や司法試験に軽々と合格し、世界のトッププログラマーや数学オリンピック入賞者に匹敵するほどの能力を持つに至ったということです。
未来のトレンド：「AIエージェント」と「フィジカルAI」
講演は、AIの未来を形作る2つの大きなトレンド、「AIエージェント」と「フィジカルAI」に焦点を当てます。

• AIエージェント: ユーザーの曖昧な指示に基づき、AIが自律的に計画を立て、ウェブ検索やツールの操作を駆使してタスクを実行するものです。 例えば「競合他社の最新動向を調査してレポートを作成して」と指示するだけで、AIが数十分かけて詳細なレポートを完成させます。 これは、従来コンサルタントや専門家チームが1週間かけて行っていた作業に匹敵します。
• フィジカルAI: AIがロボットと融合し、物理空間で活動する技術です。 カメラで状況を認識し、「あそこのリンゴを取ってきて」といった指示を理解し、ロボットアームを操作して実行します。 これは製造業や物流における人手不足の解消に大きく貢献すると期待されており、日本政府も競争力強化の重点分野として挙げています。

仕事は「なくす」のではなく「凝縮」される
最後に、講演は「AIによって仕事はなくなるのか？」という根源的な問いに答えます。演者の見解は「仕事はなくなるのではなく、凝縮される」というものです。
定型的な業務や、これまで専門知識が必要とされた判例調査や画像診断などはAIに代替されていく。意欲のある個人がAIを駆使し、従来は複数部署で行っていたマーケティング、開発、営業、サポートといった業務を一人でこなせるようになる未来が訪れる。組織はよりフラット化し、個人の生産性は劇的に向上する。
ただし、AIは過去のデータに基づく「正論」は言えても、責任を取ることや、過去の延長線上にないビジョンを描くことはできない。
AIとの理想的な関係は、あくまで人間の能力を拡張する「自転車」のようなもの。 ハンドルを握り、進むべき方向を決めるのは、私たち人間自身である。
 
後日、アーカイブ動画が視聴できるようです。
 
 
AI Market Conference 〜「AIエージェント」の現在地と未来が学べる1日〜
https://ai-market.jp/aiagent-conference-202507/
 
 
Generative AI: From a Mere Chat Tool to a Partner That Transforms Society
On July 23, 2025, I attended the keynote speech titled "From Thinking to Feeling and Acting: The Evolution of AI Agents" by Professor Yoshihiro Kawahara (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo; Director of RIISE; Member of the Cabinet Office AI Strategy Council) at the AI Market Conference – A Full Day to Understand the Present and Future of “AI Agents.”
This keynote offered a vivid depiction of the current status and future outlook of generative AI, which continues to evolve rapidly. While many still view generative AI as a "convenient tool for answering questions and summarizing text via chat," the lecture clearly and compellingly revealed that AI is transforming at a pace far beyond our imagination—and with potentially transformative impact.
Why Has AI Become So “Smart”?
In just a few years, AI has advanced to the point where “a year makes it a different species.” Its evolution has extended from simple text processing (language models) to handling images and audio (multimodality), then to autonomously performing tasks (AI agents), and now toward operating in the physical world (physical AI).
The lecture carefully unpacked the technical breakthroughs behind this rapid progress:

1. Semantic Vectorization (Embedding Technology): This technique transforms abstract concepts like “meaning” into machine-computable values (vectors). For example, by subtracting the vector for “man” from “king” and adding the vector for “woman,” one obtains the vector for “queen.” This enables meaningful computation.
2. Self-Supervised Learning: A method that treats the vast textual content on the internet as AI's "textbook." By solving countless fill-in-the-blank problems within texts, AI learns grammar, context, and inter-word relationships autonomously.
3. Scaling Law Discovery: It was found that increasing three factors—computational power, data volume, and model parameters—consistently improves AI performance. This sparked massive investment competition and led to explosive gains in AI capabilities.
4. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Humans rank multiple AI-generated outputs based on preference, allowing the AI to refine its responses. This goes beyond factual accuracy, enabling more natural and nuanced dialogue.

As a result of these innovations, AI can now easily pass national medical and bar exams and possesses abilities on par with top global programmers and medalists in math Olympiads.


Future Trends: “AI Agents” and “Physical AI”
The lecture spotlighted two major trends shaping the future of AI:

• AI Agents: These autonomously plan and execute tasks based on ambiguous user instructions by leveraging web searches and tool operations. For example, if you ask it to “analyze recent trends of competitors and prepare a report,” the AI will complete a detailed report within minutes—a task that once took a team of consultants a full week.
• Physical AI: This refers to AI systems integrated with robotics that can act in the physical world. A camera recognizes a situation, understands a command like “fetch that apple,” and manipulates a robotic arm to perform the task. This is expected to play a major role in solving labor shortages in manufacturing and logistics—areas the Japanese government prioritizes for strengthening national competitiveness.

Jobs Won’t Disappear—They’ll Be Condensed
The keynote concluded by addressing a fundamental question: Will AI eliminate jobs? The speaker’s perspective was clear: jobs won’t vanish—they’ll be condensed.
Routine tasks and even formerly specialist areas like legal case research or medical image diagnosis will be taken over by AI. Ambitious individuals using AI will be able to handle tasks across marketing, development, sales, and support that once required entire departments. Organizations will flatten, and individual productivity will soar.
However, AI—though able to state logical conclusions based on past data—cannot bear responsibility or envision futures that lie beyond past precedent.
The ideal relationship with AI is akin to a bicycle that enhances human ability. Ultimately, it is up to us—the humans—to steer and decide the direction we wish to go.


An archive video of the lecture is expected to be available for later viewing.
 

2025年6月、北カリフォルニア地区連邦地方裁判所は、人工知能に関する2件の判決を下しました。Bartz v. Anthropic判決と、Kadrey v. Meta判決で、両判決とも、著作物を用いたAI学習はフェアユースとして保護されるべきであるとの判断を下しました。
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。
 
Should AI Training Using Copyrighted Works Be Protected as Fair Use?
In June 2025, the U.S. District Court for the Northern District of California issued two rulings concerning artificial intelligence. In both the Bartz v. Anthropic and Kadrey v. Meta cases, the court determined that AI training using copyrighted works should be protected under the doctrine of fair use.
As there appears to be considerable debate on this topic, I had generative AI conduct a thorough investigation.
Please refer to the attached results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the analyses and findings by generative AI are based solely on publicly available information and may not accurately reflect the actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review with that understanding.

RAG（Retrieval-Augmented Generation；検索拡張生成）は、外部のデータベースから必要な情報を検索・取得し、LLMが事前学習していない情報も回答できるようにする手法で、社内にある技術情報などを参照することにより、生成AIの回答精度を高めることができるため、特に技術開発においては他社との競争力の源泉となることが期待されています。
しかし、RAG導入が思い通りに進んでいない会社が多いようなので、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。
 
 
RAG Implementation Not Progressing as Expected
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that enables Large Language Models (LLMs) to search and retrieve necessary information from external databases, allowing them to answer questions even about topics they were not pre-trained on. By referencing internal technical data, RAG can significantly improve the accuracy of generative AI outputs and is expected to become a key source of competitive advantage, especially in the field of technology development.
However, many companies appear to be struggling to implement RAG as intended. To investigate this issue, I asked generative AI systems to conduct research.
Please refer to the attached results from the Deep Research functions of Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect the actual situation. The results may also contain inaccuracies, so please use them with caution.

日本のマーケティングAI Agent市場は「AIエージェント元年」である2025年を迎え、データドリブンからエージェントドリブンへの根本的変革が進行しています。
特にSalesforceの「Marketing AIがマーケティングを変える」やKIZUKEY AIの「マーケティングを まるっとAIにお任せ」といった具体的ソリューションの登場により、従来の自動化ツールを大幅に超越した自律的な意思決定と学習能力を持つAI Agentが実用化段階に入りました。これらの技術は単純なタスク実行から複雑な戦略立案まで、マーケティングプロセス全体の革新をもたらしています。
このマーケティングAI Agentの進化について生成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。
 
 
The Evolution of Marketing AI Agents
In 2025, hailed as the "first year of AI agents" in Japan, the marketing AI agent market is undergoing a fundamental transformation from data-driven to agent-driven approaches.
Particularly with the emergence of concrete solutions such as Salesforce’s “Marketing AI is Changing Marketing” and KIZUKEY AI’s “Leave All Your Marketing to AI”, AI agents with autonomous decision-making and learning capabilities—far surpassing conventional automation tools—are now entering the practical implementation stage. These technologies are revolutionizing the entire marketing process, from executing simple tasks to devising complex strategies.
I tasked generative AI to investigate this evolution of marketing AI agents. Please find attached the results of deep research conducted by Gemini (Google), ChatGPT (OpenAI), Perplexity, and Genspark.
Please note that the findings of these generative AI tools are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. I appreciate your understanding as you review the report.