ランドスケープマップは、いくつかの事例で 、特にデータの大きい特許の分析が必要なときに役立ちます。


ランドスケープマップは、主に意味の上で正規化されたコンセプトとその特許に含まれるIPCコードに応じて、クラスターに分類されたパテントファミリー(または分析がFullpatを使用して行われた場合は1特許)を表します。


マップはどのように作成されるのか?


コンセプトの抽出は全文(原文の英語およびニューラル機械翻訳された英語も)で行われ、構文規則と意味規則(自然言語処理)に基づいて標準化されます。 各コンセプトは、それが識別されたフィールド(つまり、タイトル、要約、請求項、詳細な説明など)と発生頻度に基づいて重み付けされます。抽出されたコンセプトは、特許の意味内容を反映しています。


マップは関連するコンセプトで作成され、4つのステップで作成されます。

  • 主に概念の抽出と重み付けを使用して、ベクトルモデルが作成されます。
  • クラスタリング
  • 次元削減
  • 投影:マッピングアルゴリズムは、2D空間(マップ)に特許を表示するのに役立ち、地図上の距離が近接距離を可能な限り正確に反映するようにします。


マップはどのように読むのか?

各ドットは1つのパテントファミリーに対応し、ドットの位置はパテントファミリーの類似性に基づいています。共通のコンセプトとIPCコードが多いほど、それらは近くに配置されます。 距離は各特許間で計算され、1つの多次元表現で表されています(N-1次元におけるN個の特許 )


単一の色付きクラスター内に、コンセプトを共有し、それらの間の近接性と類似性のリンクを持つファミリ(ドットで表される)を見ることがでできます。


投影中に、システムは各クラスターの位置を計算します。 同じクラスターの特許が複数の山または山+緑の領域にある場合、システムは、一部の特許が他のクラスターともリンクしており、単一の山に限定できないことを識別したことを意味します(下記地図上の円(サークル)を参照)。


地形描画はドットの密度に基づいています:同じエリアにある特許が多いほど、山は高くなります。 低密度の領域は、水と緑のフィールドで表されます。


次のグラフは、典型的なランドスケープマップの使用例を示しています。

―  2つのポートフォリオ間の重複識別(出願人によって色付けされたマップ)


 ポートフォリオを取得する際に、知財部門は、取得したポートフォリオにおけるテクノロジーの重要性を評価する必要がある場合があります。 ランドスケープマップを生成すると、新しいビジネスの可能性を特定する および/または 買収後に放棄できる時代遅れのテクノロジーを特定するのに役立ちます。


―サブトピックの識別 / 空白の識別

 保護が少ないエリアで特許を出願するための横断点(クラスターの間を横断するエリア)


―トピックの調査/高密度の競合の特定(出願人による色付け)