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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集合の分析が必要なときに、いくつかの使用例で役立ちます。
ランドスケープマップは、主にその特許に含まれる意味的に正規化されたコンセプトと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（FULLLPATで分析した場合は特許）を表しています。
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フルテキスト（原文の英語およびニューラル機械翻訳された英語）で行われ、構文および意味のルール（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、そのコンセプト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）とその出現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。
- 概念抽出と重み付けを中心とした、ベクトルモデルの作成
- 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、特許を2D空間（マップ）上に表示し、距離ができるだけ正確に類似度の距離を反映するようにします。
マップはどのように読むか？
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度に基づいています。
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 ）。
同じ単一の色をもつクラスター内に、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（ドットで表示）を見ることがでできます。
描画する間に、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+グリーンの領域にある場合、システムが、一部の特許が他のクラスターともリンクしていて、単一の山に限定できないとを識別したことになります。
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件数が多いほど、山は高くなります。 低密度の（件数の少ない）領域は、水とグリーン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）
特許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含まれる技術の利益・重要性を評価する
必要があるかもしれません。 ランドスケープマップを生成すると、新規ビジネスの可能性や、買収後に放棄できる古い
技術を特定するのに役立ちます。
―サブトピックの特定 / ホワイトスペースの特定
クラスターの間を横断するエリアをみる（保護が少ないエリアで特許を出願するため）
―トピックの探索/高密度の競合他社の特定（出願人による色分け）
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