ブリヂストンや荏原が「知財ROIC」経営

20/12/2025

「ブリヂストンや荏原が「知財ROIC」経営　　出願数競う〝とりあえず特許〟にメス」という記事が出ていました。
従来の「特許出願件数」を競うコストセンターとしての知財管理から脱却し知財を将来のキャッシュフローを生む投資と捉え直すパラダイムシフトが進んでいることを背景に、日本企業における知的財産戦略と投下資本利益率（ROIC）を統合した新たな経営手法について詳述しています。そして、ブリヂストンの「知的財産価値創造性」や荏原製作所の「知財ROICツリー」など、先進企業による具体的な定量化モデルと独自の指標が紹介されています。また、オムロンや日立製作所の事例を通じ、知財活動がいかにして事業の収益性や資本効率の向上に寄与するかという論理的枠組みが示されています。
投資家との共通言語として財務指標を用いることで、無形資産を企業価値へ転換するための戦略的対話の重要性が強調されています。
「知財ROIC」経営について生成AIに深堀りさせました。さらに、報告結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
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。

ブリヂストンや荏原が「知財ROIC」経営　出願数競う〝とりあえず特許〟にメス
2025.12.17
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00815/121600010/

Bridgestone and Ebara’s “IP ROIC” Management
An article titled “Bridgestone and Ebara Adopt ‘IP ROIC’ Management: Putting an End to ‘Just-in-Case Patents’ and the Numbers Game” was published.
The article describes a paradigm shift underway in Japan, moving away from intellectual property management as a cost center focused on competing over the sheer number of patent filings, toward a new perspective that treats IP as an investment capable of generating future cash flows. Against this backdrop, it provides a detailed discussion of a new management approach that integrates intellectual property strategy with Return on Invested Capital (ROIC).
The article introduces concrete quantitative models and proprietary metrics developed by leading companies, such as Bridgestone’s concept of “intellectual property value creation capability” and Ebara Corporation’s “IP ROIC tree.” In addition, through case studies of companies such as Omron and Hitachi, it presents a logical framework illustrating how IP activities can contribute to improved business profitability and capital efficiency.
By using financial indicators as a common language with investors, the article emphasizes the importance of strategic dialogue aimed at converting intangible assets into corporate value.
I asked generative AI to further explore the concept of “IP ROIC” management, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and presentation slides.
Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual circumstances. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind.

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