特許評価(インカムアプローチ)
インカムアプローチは、特許評価の最も一般的な方法です。 割引キャッシュ フロー (DCF) とも呼ばれ、特許の潜在的な商用利用からの将来のキャッシュ フローを調べ、将来の利益の現在の予測現金価値として特許の価値を考慮します。 企業は、企業が特許を所有することで回避しているロイヤルティ コストを評価するインカム アプローチのサブ手法である、ロイヤルティの軽減も検討することができます。
特許評価に対する収益アプローチとは何ですか?
インカムアプローチは、特許評価の最も一般的な方法です。 割引キャッシュ フロー (DCF) とも呼ばれ、特許の潜在的な商用利用からの将来のキャッシュ フローを調べ、将来の利益の現在の予測現金価値として特許の価値を考慮します。 企業は、企業が特許を所有することで回避しているロイヤルティ コストを評価するインカム アプローチのサブ手法である、ロイヤルティの軽減も検討することができます。
収益アプローチの利点は何ですか?
- 今後の収益に注目
- 特許ポートフォリオを比較する際の一貫性
- 最も広く受け入れられ、理解されているアプローチ1
インカム方式のデメリットは?
特許権者は、インカムアプローチに関連するリスク要因を理解する必要があります2:
- 特許の耐用年数を過大評価する新しい特許によって既存の技術が時代遅れになる可能性がある
- 競合他社の特許の強み競合他社による新しい特許は、既存の技術を陳腐化し、既存の特許の価値を損なう可能性があります。 Qualcomm、Apple、Google がモバイル分野に参入したとき、Nokia の特許の多くは価値が下がった
- 特許の実施と防御の費用どの特許も、競合他社からの攻撃に対して常にオープンなままであり、時には特許やライセンスを無効にする可能性があり、ライセンシーは損害賠償の責任を問われる可能性があります
- 関連性特にテクノロジーなどの多様で進化している市場では、将来のキャッシュ フローに関する仮定を作成するときに、関連する情報が常に利用できるとは限りません。
- テクノロジーのどのコンポーネントが最も収益を上げているかを判断するテクノロジーの特定の機能によって、その価値が高まる場合があります。 特許権者は、特許の価値を過大評価しないように注意する必要があります。
特許を評価する方法の詳細については、eBook をダウンロードしてください。 知的財産を評価するための買い手と売り手のガイド.
脚注
- http://www.oecd.org.libproxy1.nus.edu.sg/sti/sci-tech/35428822.pdf
- http://www.oecd.org.libproxy1.nus.edu.sg/sti/sci-tech/35428822.pdf
- http://faculty.darden.virginia.edu/Documents/IPValuationF-1401.pdf
あなたのおすすめコンテンツ
-
Hiro Life Sciences のご紹介: 創薬を加速させる信頼できる AI アシスタント
カテゴリー: 記事 | カテゴリー: 創薬 | カテゴリー: ライフサイエンス
11月火曜日、26、2024
AI は、膨大で複雑なデータセットへの迅速なアクセスを提供することで、新薬の発見に革命をもたらし、研究者が他の方法では観察が困難な貴重な洞察やつながりを迅速に発見できるようにします。日常的なタスクを自動化し、高度な分析を可能にし、ワークフローを合理化することで、AI は研究開発プロセス全体を大幅に効率化します。
-
Patsnap の年間経常収益が 100 億米ドルを超える
水曜日、6月12、2024
Patsnap は、年間経常収益 (ARR) 100 億ドルを達成するという重要なマイルストーンに到達し、20 年に前年比 2023% という驚異的な成長を記録しました。このマイルストーンは、当社のプラットフォームが 12,000 か国以上の 50 を超える IP および R&D チームに莫大で有意義な価値をもたらし、効率、生産性、コラボレーションを促進していることを強調しています。
-
知財と研究開発のワークフロー向けに構築された AI アシスタント、hiro の紹介
カテゴリー: AIの進歩 | カテゴリー: AI開発 | カテゴリー: AIツール | カテゴリー: 記事 | カテゴリー: 人工知能
火曜日、5月14、2024
Patsnap の業界固有の LLM を活用した Hero は、アイデアの立案から製品の発売まで IP および R&D のワークフローを合理化するように設計されています。堅牢な AI 機能により、hiro は、かつては時間と労働集約的であったタスクに新しいレベルの効率、精度、セキュリティをもたらします。hiro の特徴は、市場でトレーニングされた大規模な言語モデルを利用していることです。主要な特許記録、学術論文、独自のイノベーション データ。これにより、すべてのプロンプトに対して、より正確で信頼性の高い結果が提供されます。