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)