【事件の表示】
　特願２０００−５８７２８３「イメージ・オブジェクトのセットから、相関のあるイメージ・オブジェクトのサブセットを識別する方法及び装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　６月１５日国際公開、ＷＯ００／３４８９３、平成１４年１０月　２日国内公表、特表２００２−５３２７８６〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
 
１．手続の経緯 
　この出願（以下、「本願」という。）は、平成１１年１２月７日（優先権主張平成１０年（１９９８年）１２月９日、米国）を国際出願日とする出願であって、平成１６年４月９日付けで拒絶理由が通知され、これに対して同年７月８日付けで手続補正がなされたが、同年１０月４日付けで拒絶査定がなされ、これに対して平成１７年１月６日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同日付けで手続補正がなされたものである。 
　 
　 
２．本願発明 
　本願の請求項に係る発明は、平成１７年１月６日付け手続補正書により補正された明細書の特許請求の範囲の請求項１乃至９に記載されたとおりのものであるところ、請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。 
「【請求項１】 
　イメージ・オブジェクト識別子をクラスタ化する方法であって、 
　（ａ）クラスタ内のイメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャ間の所要の類似度値を表す、ユーザによって指定された決められた範囲の値であるしきい値基準を、イメージ・オブジェクトのセットの第１のイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の第１の複数の類似度値の各々と比較するステップと、 
　（ｂ）（ａ）の結果から、前記第１の複数の類似度値のうちの、前記第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度値が、前記しきい値基準を満足するとの判断に応答して、前記しきい値基準を、前記セットの前記第２のイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の第２の複数の類似度値の各々と比較するステップと、 
　（ｃ）（ｂ）の結果から、前記第２の複数の類似度値のうちの、前記第２のイメージ・オブジェクトと第３のイメージ・オブジェクトとの間の類似度値が、前記しきい値基準を満足するとの判断に応答して、前記第１、前記第２及び前記第３のイメージ・オブジェクトに関連付けられるイメージ・オブジェクト識別子を、クラスタに論理的にグループ化するステップと 
　を含む方法。」 
　 
　なお、請求項１における「イメージ・フィーチャ」との記載は、image featureをカタカナ表記したものと解されるものの、その技術的意義が明確ではない。
　一方、「イメージ・フィーチャ」に関する発明の詳細な説明の記載として、段落００２０には、「．．．イメージ・フィーチャを含み得る。例えば、特殊照会が”平均色及びテクスチャ・フィーチャ”．．．」との記載があり、イメージ・フィーチャには、平均色及びテクスチャが含まれると解される。 
　また、審判請求人は、当審の平成１９年９月３日付け審尋に対する、平成１９年１１月３０日付けの回答書（以下、「審尋回答」という。）の「（４）争点についての技術的説明」において、本願発明及び引用例について、以下のように主張している。 
（主張１）「　本願の請求項１の発明は、審判請求時の補正により、以下の通りとなっております。  
【請求項１】  
（中略） 
　すなわち、本願は、上記構成要件（ａ）により規定されるように、イメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャから特徴量を取得して類似度を生成するものであり、この点は、本願明細書の（００１０）段落、（００１１）段落にも記述されるように、イメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャから直接取得されるものであります。」 
（主張２）「すなわち、引例１では、画像の類似度と言いながらも、画像の類似度は、画像に付され、検索などに使用されるメタデータなどから生成されるのであり、本願の如く、イメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャから生成されるものではありません。そして、本願は、上記構成を採用することにより、明細書（００４８）、（００４９）段落のように、イメージに対してメタデータを生成すること無しに、イメージそのものを使用してデータマイニングできるので、イメージ照会技術のためのデータ・マイニング機能を改善し、そしてイメージ・フィーチャから生成された類似度値を直接使用してイメージ・オブジェクトのサブセットを使用することができるので、メタデータの記述の手間を省き、メタデータ付与の際の恣意性を排除し、メタデータの類似度を使用するよりもよりイメージ・オブジェクトに忠実な類似度を生成することで、より高精度のクラスタリングを可能とする顕著な効果を奏するのであり、引例１とはその作用効果をまったく異にするものであります。」 　 
　上記主張１に関し、段落００１０及び段落００１１を参照すると、これらの段落は、「イメージ検索サーバ」における「従来の”イメージ・コンテンツ照会”（ＱＢＩＣ）技術」を用いた「色やテクスチャなどの特定のビジュアル特性による、イメージ・オブジェクトの検索を支援する」ことに関する記載であり、「４つのイメージ検索フィーチャ、すなわち、１）平均色、２）ヒストグラム色、３）位置色、及び４）テクスチャの１つ以上のセットに関する情報」を記憶した「複数のイメージ検索カタログ２０８」を用いるものについて記載されていると解される。そして、審判請求人は、段落００１１における「イメージ検索フィーチャ」が本願発明における「イメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャ」のことを指していると主張していると解釈可能であるから、上記主張１は「イメージ・フィーチャ」として、「１）平均色、２）ヒストグラム色、３）位置色、及び４）テクスチャ」が含まれるとの主張と解される。 
　次に、上記主張２は、要するに、「本願のイメージ・フィーチャからの類似度値の生成は、イメージ・オブジェクトから情報処理によって計算的に生成されるものである点で、本願発明と引用例に記載された発明とは相違する」というものと解される。 　
　
　以上のことから、本審決では、上記の発明の詳細な説明の記載と審尋回答における主張を勘案し、本願の請求項１における「イメージ・フィーチャ」は、計算的に生成可能な画像の特徴、具体的には画像の色やテクスチャといった特徴であると認定した。
　 
３．引用発明・従来技術 
（１）引用発明 
　これに対し、原査定の拒絶理由で引用文献１として引用した、柴田正啓，連想的な検索が可能な画像データベース，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９８９年　３月２３日，第８８巻　第４８９号，第２３頁〜第３０頁(IE-88-117)（以下、「引用例」という。）には、図面とともに以下の記載がある。 
　 
（あ）「２．画像データベースの検索方式  
　本章では、放送番組制作現場での使用に適した画像データベースの検索方式について考察する。 
（中略） 
２．３連想検索方式 
　キーワード検索方式は、キーワードという言葉によって画像を検索する方式である。放送局の報道現場などでは、ニュース項目・原稿との関連で必要な画像が検索されることが多い。この場合には、画像データベースに対する検索要求が言葉によって表現され易く、従ってキーワード検索方式が適していると考えられる。 
　一方、放送では近年電子的に合成された画像を使うことが多くなった。このような合成画像を作成する時には、必要な画像はシーン全体との関係から視覚的にイメージされる場合が多い。さらに、「このシーンの背景に適した画像」というような、あいまいな検索要求も考えられる。合成素材用画像データベースには、上記のような視覚的であいまいな検索要求に対処する機能が必要である。 
　この機能の実現にはブラウジング機能が有効である。ブラウジング機能を使えば多数の画像を実際に見比べることが容易で、この過程であいまいなイメージをはっきりさせていくことが可能である。このような時、ブラウジング機能に加えて、表示された画像の中からそのイメージに最も近い画像を選び、この画像に類似・関連した画像を検索できる機能があれば、画像を対話手段とした視覚的で効率の良い検索が可能となる。 
　この画像自体を検索の手がかりとして画像を検索する方式を連想検索方式と呼び、手がかりとする画像をキー画像と呼ぶ。ここで「連想」と言う意味は、図１に示すように、画像データベースにおいて、キー画像を起点として関連のある他の画像を検索することが、人間の記憶の連想的な探索に類似していることを指す。」（２３頁右欄１行目〜２４頁右欄１４行目） 
　 
（い）「３．試作システムと連想検索方式 
３．１試作システムの構成 
　図３に示す画像データベースシステムを試作した。このシステムでは２．の検討を踏まえ、ブラウジング機能を中心として、分類、キーワード、連想検索方式を有機的に結合した検索機能を持つ。」（２５頁左欄３〜７行目） 
　 
（う）「３．２．１類似度の計算 
　２．３で述べたように連想検索方式は、画像間の類似性、関連性に基づく検索方式である。従って、これを実現するためには類似性、関連性を定量的に評価する必要がある （この評価値を類似度と呼ぶ）。医用画像、商標の画像など限られた範囲の画像の類似度計算のためには、画像の物理的な特徴量を使うことが多い。（４）（審決注：（４）は上付文字）しかし、放送で使用する広い範囲の画像について、共通に適用できる物理的特微量の選定は困難と考えられる。また、物理的な類似よりも「何が写っているか」 という画像の意味内容の類似の方が重要なことが多い。 
　以上の観点から、類似度の計算には画像に付与されたキーワード列を用いる。この方法の利点は、画像の意味内容の類似性、 関連性が評価できることのほか、キーワード検索用のデータがそのまま利用できることにある。 
（中略） 
今回の試作システムでは、次のコサイン関数を用いる。 
　画像ベクトルＰ１とＰ２の類似度をｓ（Ｐ１，Ｐ２）（審決注：Ｐ１，Ｐ２の数字１，２はそれぞれ下付数字。以下同様。）とすると、 
（式は省略） 
ここで、０≦ｓ（Ｐ１，Ｐ２）≦１であり、２つのベクトルの全ての要素の値が等しい時に１となる。」（２５頁左欄下から７行目〜２６頁左欄１１行目） 
　 
（え）「３．２．２連想検索の方法 
　検索条件の入カ→類似検索→クラスタリングの各処理からなる。 
（１）検索条件 
　連想検索方式では、キー画像、連想範囲の２つのパラメータを検索条件として入力する。連想範囲はキー画像を起点とした連想の及ぶ範囲を設定するパラメータである。試作システムでは、画像データの件数として指定する。
（２） 類似検索 
　キー画像とデータベース中の全画像との類似度を順次計算する。この結果を使って類似度の最も高い画像から順に、連想範囲で指定された件数の画像を選択し類似検索結果とする。この結果の画像集合は、キー画像との類似度が一定値以上のものである。これを模式的に表すと図５のようになる。 
（３）クラスタリング 
　類似検索の結果、連想範囲は図５に示すようにキー画像を中心とする同心球状に全方向へ広がる。従って、キー画像の内容に対応して多種の画像が含まれることになる。この結果、ある２枚の画像がキー画像に対しては同じ類似度を持つにもかかわらず、その画像どうしの類似度が低くなる場合が生ずる。図５で画像ｐａとｐｂ（審決注：ａ，ｂはそれぞれ下付文字。以下同様。）の類似度が低くなる。これを従来の類似度を用いた検索方式で行われるようにキー画像に対する類似度の大きい順に表示すると、差異の大きいｐａとｐｂが続くことになり、表示される画像の並びの一貫性が失われ、検索結果が把握しにくくなる。連想検索方式ではキー画像というあいまいな情報に対して、ある広がりのある結果を得る。従って連想検索の場合には、キーワード検索のように論理的に検索結果を絞っていく方式に比べて、検索結果を整理してユーザーに分かりやすく提示することが一層重要である。 
　そこで、連想検索方式では類似検索結果の画像集合をクラスタリングして、一定の等質性を持つ画像からなるクラスタ毎に検索結果として提示する。クラスタリングを適当に行うことにより、上記のような差異の大きい画像を混在させることなく一貫性を持たせてユーザーに提示することが可能である。 
類似検索結果をクラスタリングによって図６の形式に再構成する。クラスタ名はクラスタリングの際に自動的に生成するもので、クラスタの内容を数個のキーワード列で示したものである。クラスタ代表画像はクラスタの内容を代表する画像で、これもクラスタ内から自動的に選択する。また、クラスタはキー画像との関連の強さの順に順序づけておく。さらに、各クラスタ内の画像もキー画像との類似度の順に順序づける。 
　検索のユーザーはキー画像との関連の強い順に表示されるクラスタ代表画像を見て、必要と思われるクラスタを選択して内容を確かめることができる。特に連想範囲を広くした場合には、必要なデータをクラスタ単位で選択でき、個々の画像についてはこのクラスタの内容のみを確かめれば良いことになり効率的な検索に対する効果が大きい。」（２６頁左欄１２行目〜同頁右欄末尾） 
　 
（お）「３．３クラスタリングの方法 
　本節では連想検索方式におけるクラスタリングについて述べる。 
３．３．１クラスタリングの手順 
　連想検索方式では、クラスタリング対象となるデータが類似検索結果の画像集合であり、 キー画像・連想範囲に依存して変化する。 従って、 
（１）（審決注：文献では丸数字。以下、同様に丸数字を括弧付き数字で表す。）クラスタリングもこの変化に柔軟に対応できる必要があり、予めクラスタリングを行っておく方式を採ることができない。 
また、 検索システムとしての使いやすさの点から、 
（２）クラスタリングのパラメータはシステムが自動的に決定する方式が望ましい。 
さらに、 前節で述べたように 
（３）クラスタ名を抽出する必要がある。 
クラスタリングには、 以上（１）（２）（３）の要件がある。 
　クラスタリング処理は、１次クラスタリング及びクラスタの統合の２段階からなる。図７にこの処理の概念図を示す。なお、類似検索では画像間の類似度を使って処理を行ったが、ここでは先の類似度から次式で定義される距離を用いる。 
ｄ （Ｐ１， Ｐ２） ＝１− ｓ （Ｐ１， Ｐ２）  
　：画像ベクトルＰ１とＰ２の距離 
　 
（１）１次クラスタリング 
　類似検索結果の画像集合から、画像相互の距離が一定値以下になる部分集合を抽出する。 図７（ａ）でｅｘは連想範囲を距離で表した値であり、類似検索結果の画像とキー画像との距離の最大値に等しい。従って、検索条件として画像データの件数で与えられた連想範囲に応じて決まる値である。また、図７（ｂ）のｓｚは距離で表したクラスタサイズで処理パラメータとしてシステムが自動的に決定する。この処理は、キー画像を中心とする半径ｅｘの範囲内の画像を直径ｓｚのクラスタに分割することに相当する。 各クラスタ内の画像相互の距離はｓｚ以下になり、相互に一定以上の関連のある画像の集合となる。 
　具体的には以下の方法によって処理を行う。 
（１）画像相互の距離行列を求める。 
（２）距離行列をしきい値ｓｚで関連行列に変換する。 
（３）関連行列のグラフ表現から極大完全部分グラフを得る。 
（４）極大完全部分グラフを１次クラスタとする。 
ここで極大完全部分グラフはあらゆる２節点間にリンクを有する極大の部分グラフであり、 これを高速に求めるための種々の手法が提案されている。（６）（審決注：上付文字） 
図８にこの処理の例を示す。 
　 
（２） クラスタの統合 
　１次クラスタリング結果のクラスタは一定以上の関連のある画像の集合になっている。 しかし、クラスタ間の関係に着目すると図７（ｂ）からも明らかなように、クラスタの重なりの部分が大きくなっている。これは極大完全部分グラフを使っているためで、クラスタ数が多くなりすぎることや、クラスタ間の差異が小さくなるなどの問題がある。この問題を解決するため、クラスタ間の差異が一定値以上になるように差異の小さなクラスタを統合する処理を行う。 
　この処理にはクラスタ間の距離を評価する必要がある。このためにクラスタのキーワードベクトル表現（クラスタベクトル） を使う。 
（中略） 
このベクトルにより画像ベクトルと同様にしてクラスタ問の距離を計算する。 
　図７（ｃ）で○がクラスタベクトルに、○間の距離がクラスタ間の距離に対応している。 クラスタ間の最小距離がｄｓより大きくなるまでクラスタの統合を繰り返す。ここで、ｄｓはクラスタ統合のパラメータでシステムが自動的に決定する。」（２７頁左欄１行目〜２８頁左欄１４行目） 
　 
（か）「３．３．２クラスタリングパラメータの決定法 
　クラスタリングパラメータとして、システムが自動的に決定すべきものは、１次クラスタリングにおけるクラスタサイズｓｚ、クラスタ統合におけるクラスタ間最小距離しきい値ｄｓの２つである。クラスタリングの結果、図７からも明らかなように、 
（１）ある２枚の画像間の距離がｓｚ以下であればそれらの画像は必ず同じクラスタに属する。 
（２）異なるクラスタの間には必ずｄｓより大きな距離が存在する。 
の２点が成立するようになる。従って、「それ以下の距離のデータは同質とみなす」という点では、ｓｚとｄｓは同じ意味を持つ。そこで、 
　　　ｓｚ＝ｄｓ＝ｔｈｒ  
として、ｔｈｒをシステムが決定することとする。ｔｈｒを統合距離と呼ぶ。この統合距離と連想範囲ｅｘの関係を実験的に求めたのが図９である。図では試作システムにおいてランダムに選んだ１００件のキー画像に対して、ｅｘ、ｔｈｒを種々の値に設定して連想検索を試行した結果のクラスタ数の平均値をプロットしてある。図９より、 
●ｅｘ＜ｔｈｒの場合にはクラスタ数≒１となり、クラスタリングの意味がなくなる。 
●ｅｘ＞＞ｔｈｒの場合にはクラスタ数が多くなり過ぎる傾向がある。 
ことが分かる。この結果から、 
　　　ｔｈｒ＝ｋ・ｅx 0≦ｋ≦１ 
上式によってｅｘに比例してｔｈｒの値を決定することとした。ここで、ｋ（統合距離係数と呼ぶ）の値は固定値とし、最適な値を実験的に決定する。」（２８頁左欄２６行目〜同頁右欄１２行目） 
　 
　引用例の記載（あ）には、放送現場での使用に適した画像データベースの検索方式の１つとして、画像自体を検索の手がかりとして画像を検索する方式（連想検索方式）があることが記載されている。 
　引用例の記載（い）には、引用例に記載された試作システムが、ブラウジング機能を中心として、分類、キーワード、連想検索方式を有機的に結合した検索機能を持つ画像データベースシステムであることが記載されている。
　引用例の記載（う）には、連想検索方式に必要な類似性、関連性を定量的に評価した評価値である類似度に関し、医用画像、商標の画像など限られた範囲の画像の類似度計算のためには、画像の物理的な特徴量を使うことが多いこと、及び、引用例に記載された試作システムでは、放送で使用する広い範囲の画像について、共通に適用できる物理的特微量の選定は困難と考えられることから、画像に付与されたキーワード列を用いることが記載されている。 
　引用例の記載（え）には、連想検索の処理が、検索条件の入カ、類似検索、クラスタリングの順に行われるものであること、検索条件の入力では、キー画像、画像データの件数（連想範囲）の２つのパラメータを検索条件として入力すること、類似検索の処理では、キー画像とデータベース中の全画像との類似度を順次計算し、この結果を使って類似度の最も高い画像から順に、連想範囲で指定された件数の画像を選択し類似検索結果とすること、類似検索の結果は、キー画像に対しては同じ類似度を持つにもかかわらず、その画像どうしの類似度が低くなる場合があるため、連想検索方式では類似検索結果の画像集合をクラスタリングして、一定の等質性を持つ画像からなるクラスタ毎に検索結果として提示することが記載されている。 
　引用例の記載（お）には、連想検索方式におけるクラスタリングについて、クラスタリング処理は、「１次クラスタリング」と、「クラスタの統合」の２段階からなること、１次クラスタリングでは、類似度から定義される距離を用い、画像相互の距離行列を求め、距離行列をしきい値ｓｚで関連行列に変換し、関連行列のグラフ表現から極大完全部分グラフを得ることで、極大完全部分グラフを１次クラスタとすることが記載されている。 
　また、クラスタの統合では、１次クラスタリング結果のクラスタに対し、クラスタのキーワードベクトル表現（クラスタベクトル） を使い、クラスタ問の距離を計算し、クラスタ間の最小距離がds(クラスタ統合のパラメータでシステムが自動的に決定する)より大きくなるまでクラスタの統合を繰り返すことで、クラスタ間の差異が一定値以上になるように差異の小さなクラスタを統合する処理を行うことが記載されている。 
　また、「１次クラスタリング処理例」として示される引用例の図８を参照すると、処理の対象となる画像は、それぞれ、１９５６，１９５７，１９５８，１９７０，１９７２という「画像番号」で特定されているといえる。 
　引用例の記載（か）には、クラスタリングパラメータとして、システムが自動的に決定すべきものである、１次クラスタリングにおけるクラスタサイズｓｚ、クラスタ統合におけるクラスタ間最小距離しきい値ｄｓの２つについて、それ以下の距離のデータは同質とみなすという点では、ｓｚとｄｓは同じ意味を持つことから、ｓｚ＝ｄｓ＝ｔｈｒとすること、及び、ｔｈｒを固定値のｋ（統合距離係数、実験的に決定する）とexとを乗算したものとすることが記載されている。 
　また、ｅｘについて、記載（お）には、ｅｘは連想範囲を距離で表した値であり、類似検索結果の画像とキー画像との距離の最大値に等しく、検索条件として画像データの件数で与えられた連想範囲に応じて決まる値であることが記載されている。 
　また、記載（え）には、「連想範囲」は検索パラメータとしてキー画像とともに入力されることが記載されている。 
　以上の、引用例の記載（あ）〜（か）から、引用例には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているといえる。 
「ブラウジング機能を中心、として、分類、キーワード、連想検索方式を有機的に結合した検索機能を持つ画像データベースシステムで用いられる連想検索方式において 
キー画像、画像データの件数（連想範囲）の２つのパラメータを検索条件として入力し、 
キー画像とデータベース中の全画像との類似度を順次計算し、この結果を使って類似度の最も高い画像から順に、連想範囲で指定された件数の画像を選択する類似検索を行い、その結果の画像集合について、クラスタリングして、一定の等質性を持つ画像からなるクラスタ毎に検索結果として提示する方法であって、 
　類似度から定義される距離を用い、画像番号で特定される画像相互の距離行列を求め、距離行列をしきい値ｓｚで関連行列に変換し、関連行列のグラフ表現から極大完全部分グラフを得ることで、極大完全部分グラフを１次クラスタとする１次クラスタリングを行うステップと、 
　１次クラスタリング結果のクラスタに対し、クラスタのキーワードベクトル表現（クラスタベクトル）を使い、クラスタ問の距離を計算し、クラスタ間の最小距離がdsより大きくなるまでクラスタの統合を繰り返すことで、クラスタ間の差異が一定値以上になるように差異の小さなクラスタを統合する処理を行うステップ 
を含み、 
　１次クラスタリングにおけるしきい値ｓｚとクラスタの統合におけるクラスタ間の最小距離ｄｓは、いずれも、検索パラメータとして入力された画像データの件数である連想範囲を距離で表した値であるｅｘに実験的に決定する固定値のｋ（0≦ｋ≦１）を乗算したものである方法。」 
　 
（２）引用例記載の従来技術 
　引用例の記載（う）によれば、以下の事項が、連想検索方式における類似度についての従来の技術として記載されているといえる。 
「連想検索方式における類似性、関連性を定量的に評価した評価値である類似度に関し、医用画像、商標の画像など限られた範囲の画像の類似度計算のためには、画像の物理的な特徴量を使うことが多いこと。」 
　 
　 
４．対比 
　本願発明と引用発明とを対比する。 
　引用発明における「クラスタ」は、本願発明における「クラスタ」に相当する。 
　引用発明における「画像」、「画像番号」は、それぞれ、本願発明における「イメージ・オブジェクト」、「イメージ・オブジェクト識別子」に相当する。 
　引用発明における「クラスタリング」は、本願発明における「クラスタ化」、及び、「クラスタに論理的にグループ化する」に相当する。 
　引用発明における「類似度」は、本願発明における「類似度値」に相当する。 
　また、引用発明における「距離」は、引用例の２７頁左欄２２行の定義から、類似度に関する値（類似度の関数）である点で、本願発明における「類似度値」と対応する。 
　引用発明における「画像に付与されたキーワード列」は、画像に関する情報であって、「類似度」（本願発明における「類似度値」）、及び、「距離」の算出の元となる情報である点で、本願発明における「イメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャ」と対応する。 
　引用発明における、「類似検索の結果の画像集合」は、クラスタリング（クラスタ化）の対象となる画像の集合であるから、本願発明における「イメージ・オブジェクトのセット」に相当する。 
　引用発明における、１次クラスタリングにおける「クラスタサイズｓｚ」、及び、クラスタ統合における「クラスタ間最小距離しきい値ｄｓ」は、１次クラスタリング及びクラスタ統合のそれぞれの処理においてしきい値として機能する値であるから、本願発明における「しきい値基準」に相当する。 
　また、引用発明における、１次クラスタリングにおける「クラスタサイズｓｚ」、及び、クラスタ統合における「クラスタ間最小距離しきい値ｄｓ」は、検索パラメータとして入力される連想範囲（件数）に比例した値として設定されることから、本願発明における「ユーザによって指定された決められた範囲の値であるしきい値基準」とは、（しきい値基準が）ユーザによって指定された値の関数である点で共通する。
　
（本願発明のステップ（ａ）と引用発明の１次クラスタリングとの対比） 
　引用発明の１次クラスタリングにおける、画像相互の距離行列は、クラスタリングの対象となる複数の画像相互の距離をそれぞれ格納したものであるから、本願発明における「イメージ・オブジェクトのセットの第１のイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の第１の複数の類似度値の各々」に対応する値を格納しているといえる。 
　引用発明の１次クラスタリングを行うステップにおける、距離行列をしきい値ｓｚで関連行列に変換する手順は、しきい値ｓｚと、距離行列のそれぞれの要素を、比較・判断していることが、引用例の記載（お）及び「１次クラスタリング処理例」として示される図８から明らかであるから、この手順は、本願発明における「（ａ）クラスタ内のイメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャ間の所要の類似度値を表す、ユーザによって指定された決められた範囲の値であるしきい値基準を、イメージ・オブジェクトのセットの第１のイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の第１の複数の類似度値の各々と比較するステップ」と、「しきい値基準を、イメージ・オブジェクトのセットのあるイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値の各々と比較するステップ」である点で対応する。また、引用発明における変換された結果である関連行列は、本願発明のステップ（ｂ）における「（ａ）の結果から、前記第１の複数の類似度値のうちの、前記第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度値が、前記しきい値基準を満足するとの判断」に対応する情報を格納しているといえる。 
　 
（本願発明のステップ（ｂ）・（ｃ）と引用発明との対比） 
　引用発明のクラスタリングにおいて、１次クラスタリングにおける距離行列としきい値ｓｚとの比較に続いて行われる、関連行列から極大完全部分グラフを得る処理、及び、それに続いて行われるクラスタ統合は、１次クラスタリングで、しきい値とイメージ・オブジェクト間の類似度に関する値を比較し（本願発明でいうステップ（ａ））、しきい値を満たすと判断した結果である関連行列に対して行われる処理であるから、該判断に応答して行われるといえる。したがって、該構成は、「第１の複数の類似度値のうちの、第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる処理」である点で、本願発明における、ステップ（ｂ）及び（ｃ）と対応している。 
　 
　引用発明における、「第１の複数の類似度値のうちの、第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる処理」、特に、クラスタ統合は、引用例の記載（お）の「３．３．１（２）クラスタの統合」の記載によれば、クラスタ数が多くなりすぎることや、クラスタ間の差異が小さくなるなどの問題があり、この問題を解決するためのものであるといえる。そして、上記の記載箇所及び図７の（ｃ）及び（ｄ）から、クラスタの統合によって、統合される複数のクラスタに含まれる画像（イメージ・オブジェクト）が１つのクラスタに統合（追加）されることで、クラスタの範囲が広がることは明らかである。 
　　 
　一方、本願発明における、「第１の複数の類似度値のうちの、第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる処理」である、ステップ（ｂ）、（ｃ）は、しきい値基準を満足する第１、第２、及び第３のイメージ・オブジェクトをグループ化するものであり、ステップ（ａ）で類似度値がしきい値基準を満足すると判断された、第１と第２のイメージ・オブジェクトの集合に対し、ステップ（ｂ）及び（ｃ）で第３のイメージオブジェクトを追加するものといえるから、本願発明においても、ステップ（ｂ）及び（ｃ）によって、クラスタに要素が追加され、クラスタの範囲が広がるものといえる。 
　 
　してみると、本願発明及び引用発明における、「第１の複数の類似度値のうちの、第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる処理」は、いずれも、ステップ（ａ）で抽出されたクラスタに対し、所定のしきい値基準を満たすイメージ・オブジェクトを追加することでクラスタの範囲を広げ、結果としてクラスタの数を減少させる処理である点で共通しているといえる。
　
　
　してみると、本願発明と、引用発明との一致点、及び、相違点１〜４は、それぞれ以下のとおりである。 
　 
（一致点） 
「イメージ・オブジェクト識別子をクラスタ化する方法であって、 
　（ａ）クラスタ内のイメージ・オブジェクト間の類似度に関する値を表す、ユーザによって指定された値の関数であるしきい値基準を、イメージ・オブジェクトのセットの第１のイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の第１の複数の類似度に関する値の各々と比較するステップと、 
　（ｂ）（ａ）の結果から、前記第１の複数の類似度値のうちの、前記第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、前記しきい値基準を満足するとの判断に応答して、所定のしきい値基準を満たすイメージ・オブジェクトを追加することでクラスタの範囲を広げ、結果としてクラスタの数を減少させる処理を行うステップ、 
　を含む方法。」 
である点。 
　 
（相違点１） 
　イメージ・オブジェクト間の比較に用いられる類似度が、本願発明では「イメージ・フィーチャ間の所要の類似度」であり、「２．本願発明」で述べたように、計算的に生成可能な画像の特徴、具体的には画像の色やテクスチャといった特徴と解されるのに対して、引用発明の類似度は、記載（う）にあるように画像に付与された「何が写っているか」という画像の意味内容を表すキーワード列に基づく類似度であり、画像に対して人が付与するもの、つまり、計算的に生成可能なものではないととは限らない点
　
（相違点２） 
　しきい値基準との比較対象が、本願発明はイメージ・オブジェクト間の「類似度値」であるのに対して、引用発明は、そのようになっていない点。 
　 
（相違点３） 
　しきい値基準が本願発明は「クラスタ内のイメージ・オブジェクトのイメージ・フィーチャ間の所要の類似度値を表す、ユーザーが指定した決められた範囲の値」であるのに対して、引用発明は、そのようになっていない点。
　 
（相違点４） 
　第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる、「所定のしきい値基準を満たすイメージ・オブジェクトを追加することでクラスタの範囲を広げ、結果としてクラスタの数を減少させる処理」が、本願発明では、 
「前記しきい値基準を、前記セットの前記第２のイメージ・オブジェクトと他のイメージ・オブジェクトとの間の第２の複数の類似度値の各々と比較するステップ」、及び、「（ｃ）（ｂ）の結果から、前記第２の複数の類似度値のうちの、前記第２のイメージ・オブジェクトと第３のイメージ・オブジェクトとの間の類似度値が、前記しきい値基準を満足するとの判断に応答して、前記第１、前記第２及び前記第３のイメージ・オブジェクトに関連付けられるイメージ・オブジェクト識別子を、クラスタに論理的にグループ化するステップ」であるのに対して、引用発明では、「変換された関連行列から極大完全部分グラフを得てこれを１次クラスタとし、該１次クラスタに対し、クラスタ間の差異が一定値以上になるように、クラスタベクトルを用いてクラスタ間の距離を計算し、クラスタの統合を繰り返すもの」である点。
 
　 
　 
５．判断 
　相違点１〜４について、それぞれ判断する。 
　 
（相違点１について） 
　「３．（２）引用例記載の従来技術」で述べたように、引用例には、連想検索方式における類似性、関連性を定量的に評価した評価値である類似度に関し、医用画像、商標の画像など限られた範囲の画像の類似度計算のためには、画像の物理的な特徴量を使うことが多いことが記載されている。 
　該記載の「物理的な特徴量」が、具体的にどのようなものか、引用例には明確な記載はされていないが、コンピュータにおける画像処理の分野で、画像の物理的な特徴量として、色やテクスチャの情報を用いることは、この出願の出願前において周知のことであり、これらの物理的な特徴量を、計算機の情報処理によって画像から抽出することは、一般的に行われていることであることを鑑みると、上記引用例記載の従来技術における「画像の物理的な特徴量」とは、色やテクスチャといったものであり、「２．本願発明」で認定した本願発明でいう「イメージ・フィーチャ」に相当するものといえる。 
　そして、上記引用発明の連想検索方式が医用画像や商標の画像などの分野に応用可能で、そのような分野に応用する場合には、上記「画像の物理的な特徴量」を類似度として用い得ることは当業者に自明である。
　してみれば、引用発明のクラスタリングにおける類似度として、物理的な特徴量（イメージ・フィーチャ）間の所要の類似度を用いることは、当業者が容易になし得たことである。 
　 
（相違点２について） 
　引用発明において、引用例２７頁２２行目の式にあるように、「距離ｄ」は、「類似度ｓ」を用いて 
ｄ （Ｐ１， Ｐ２） ＝１− ｓ （Ｐ１， Ｐ２）  
という式で定義されており、ｓ（Ｐ１，Ｐ２）は引用例２６頁８〜９行目の式で定義される、ベクトルＰ１とＰ２の類似度で、０〜１の値をとることが記載されている。したがって、類似度ｓの値が０〜１をとるとき、距離ｄの値は１〜０となる。この式から明らかなように、引用発明において“１−類似度”の値を用いることが、距離の値を用いることと等価となっている。
　してみると、上記相違点１において述べたように、イメージ・オブジェクト間の比較に用いられる類似度にイメージ・フィーチャ間の所要の類似度を用いることは容易といえるところ、その際に、しきい値基準との比較対象を類似度の値とすることも当業者が容易になし得たことである。
　 
（相違点３について） 
　引用発明において、クラスタサイズｓｚは、各クラスタ内の画像相互の距離はｓｚ以下になるという意味で用いられており、所定の範囲を指定するものといえる。また、相違点２について検討したように、引用発明において、類似度ｓと同様に、距離ｄは０〜１の値をとることが明らかである。 
　そして、しきい値を、ユーザーが指定する合目的なしきい値基準の範囲内に設定することは、一般の技術者にとって普通のことである。
　してみれば、引用発明のしきい値基準を、一般技術者にとって普通のことである「ユーザーが指定した決められた範囲の値」とすることは、当業者が容易になし得たことである。
　 
（相違点４について） 
　引用例には、画像間の類似度と所定のしきい値とを比較して、満足するか判断し、類似した画像を抽出する構成として、記載（え）の、「３．２．２（２）類似検索」に、「キー画像とデータベース中の全画像との類似度を順次計算する。この結果を使って類似度の最も高い画像から順に、連想範囲で指定された件数の画像を選択し類似検索結果とする。この結果の画像集合は、キー画像との類似度が一定値以上のものである。」との記載がある。この記載は、類似した画像の抽出手段として「画像間の類似度と所定のしきい値との比較」という手段があり得ることを示すものである。そして、その手段を１次クラスタの範囲を広げる際の手段としても使用し得ることは当業者に自明である。
　 
　してみると、引用発明における「前記第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、前記しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる処理」として、１次クラスタの要素である画像と他の画像間の類似度と所定のしきい値とを比較して、満足するか判断し、１次クラスタの範囲を広げるように構成することに格別の技術的困難性はない。 
　 
　なお、本願の国際調査報告、及び、国際予備審査報告で提示された、この出願の出願前に頒布された刊行物である、Salton, Gerard，Automatic Text Processing，Addison-Wesley，１９８９年１月，pp.326-343 の、「10.2.2 Hierarchical Cluster Generation」には、要素間の類似度が最も高い要素を組み合わせた要素の対(most similar pair)によるクラスタから開始して、該クラスタと他の要素との間の類似度が高いと判断した要素を順次該クラスタに追加し、いうなれば芋づる的にクラスタを階層的に拡大していく、「hierarchical agglomerative clustering」について、複数の要素を持つクラスタを統合(gluing operation)する際の類似度の基準(criterion)として、（１）single-link clustering、（２）complete-link clustering、(3)Group-average clustering の３つの方法が例示されており、single-link clusteringでは、クラスタの各要素と、他の要素との類似度の最大のものを該クラスタと他の要素との類似度として統合を行うことが記載され、complete-link clustering では、同じく最小のものを類似度とし、Group-average clusteringは平均を用いるものといえる。そして、single-link clustering の例である、Table 10.3及び対応する本文の記載を参照すると、類似度値が0.9のAとFのクラスタから始めて、クラスタの各要素と他の要素との間の類似度値の最大のものを用いた比較によって、要素が１つずつ順次追加されて、階層的なクラスタを形成しているように記載されている。これらの記載から、クラスタを統合する際に、個々の要素の類似度を用いること自体は、この出願の出願前において、周知の事項であって、特段新規な事項ではないといえる。この点においても、引用発明において、クラスタを統合する際に、クラスタの要素と、他の要素との類似度（もしくは距離）をしきい値と比較するように構成することに格別の技術的困難性があったとはいえない。 
　 
　以上のことから、引用発明において、「前記第１のイメージ・オブジェクトと第２のイメージ・オブジェクトとの間の類似度に関する値が、前記しきい値基準を満足するとの判断に応答して行われる処理」として、ステップ（ａ）で抽出されたクラスタの要素と、他の要素との類似度（距離）を、しきい値と比較し、しきい値基準を満足した場合にグループ化するように構成し、本願発明の構成とすることは、当業者が容易になし得たことである。 
　 
（効果について） 
　また、本願発明の効果は引用例、及び、周知の事項から当業者が予想可能な範囲内のものであり、格別のものではない。 
　 
（まとめ） 
　以上のとおり、本願発明は、引用例に記載された発明及び周知の事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものである。 
　 
　 
６．むすび 
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものである。 
　したがって、その余の請求項について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。 
　よって、結論のとおり審決する。