【事件の表示】
　特願２０１７−　５０４４６「生成装置、生成方法、及び生成プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年１０月　４日出願公開、特開２０１８−１５６１８７〕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】
第１　手続の経緯
　本願は、平成２９年３月１５日の出願であって、その手続の経緯は以下のとおりである。
　平成３０年　７月１９日付け：拒絶理由通知書
　平成３０年　９月１１日　　：意見書、手続補正書の提出
　平成３１年　２月１９日付け：拒絶査定
　令和　元年　５月２４日　　：審判請求書、手続補正書の提出
第２　令和元年５月２４日にされた手続補正についての補正の却下の決定
［補正の却下の決定の結論］
　令和元年５月２４日にされた手続補正（以下「本件補正」という。）を却下する。
［理由］
１　本件補正について（補正の内容）
（１）本件補正後の特許請求の範囲の記載
　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１の記載は、次のとおり補正された。（下線部は、補正箇所である。）
「　ユーザが利用する端末装置において、前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、能動的に前記ユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、
前記コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢を含み、
　前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、
　を備えることを特徴とする生成装置。」
（２）本件補正前の特許請求の範囲
　本件補正前の、平成３０年１０月２５日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１の記載は次のとおりである。
「　ユーザが利用する端末装置において、前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、能動的に前記ユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得部と、
　前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、
　を備えることを特徴とする生成装置。」
２　補正の適否
　本件補正は、本件補正前の請求項１に記載された発明を特定するために必要な事項である、「コンテンツとともに表示され」る「選択肢」の「ユーザの選択」に関する「選択情報」を「取得」する「取得部」について、「コンテンツとともに表示され」て「前記コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢」を含む「選択肢」の「ユーザの選択」に関する「選択情報」を「取得」する旨の限定を付加するものであって、補正前の請求項１に記載された発明と補正後の請求項１に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるから、特許法１７条の２第５項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　そこで、本件補正後の請求項１に記載される発明（以下「本件補正発明」という。）が同条第６項において準用する同法１２６条第７項の規定に適合するか（特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか）について、以下、検討する。
（１）本件補正発明
　本件補正発明は、上記１（１）に記載したとおりのものである。
（２）引用文献の記載事項
ア　引用文献１
（ア）原査定の拒絶の理由で引用された、本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献である、米国特許出願公開第２０１５／００８８７８８号公報（平成２７年３月２６日公開。以下「引用文献１」という。）には、図面とともに、次の記載がある。なお、下線は、当審で付した。
「[0020] FIG. 1 is a block diagram illustrating various components or functional modules of a social network service such as the 
social network system 20
the front end consists of a user interface module (e.g., a web server) 22, which receives requests from various client-computing devices and communicates appropriate responses to the requesting client devices.
（当審訳）
「［００２０］図１は、いくつかの実施形態と一致する、
ソーシャルネットワークシステム２０
フロントエンドは、様々なクライアントコンピューティングデバイスから要求を受信し、適切な応答を要求しているクライアントデバイスに通信するユーザインターフェースモジュール（例えば、ウェブサーバー）２２からなる。
「[0024] As members interact with the various applications, services and content made available via the social network service, the members' behaviour (e.g., content viewed, links or member-interest buttons selected, etc.) may be monitored and information concerning the member's activities and behaviour may be stored, for example, as indicated in FIG. 1 by the database with reference number 32. This information may be used to classify the member as being in various categories. For example, if the member performs frequent searches of job listings, thereby exhibiting behaviour indicating that the member is a likely job seeker, this information can be used to classify the member as a job seeker. This classification can then be used as a member profile attribute for purposes of enabling others to target the member for receiving messages or status updates. Accordingly, a company that has available job openings can publish a message that is specifically directed to certain members of the social network service who are job seekers, and thus, more likely to be receptive to recruiting efforts. With some embodiments, 
the social network system 20 includes what is generally referred to herein a response prediction system 200.
（当審訳）
「［００２４］メンバーがソーシャルネットワークサービスを介して提供されるさまざまなアプリケーション、サービス、およびコンテンツとやり取りするとき、メンバーの行動（たとえば、表示されるコンテンツ、リンクまたは選択されたメンバーの興味のあるボタンなど）が監視され、メンバーの活動に関する情報および挙動は、例えば、図１に参照番号３２で示されているデータベースによって保存されてもよい。この情報は、メンバーをさまざまなカテゴリに分類するために使用できる。たとえば、メンバーが求人の一覧を頻繁に検索し、それによりメンバーが求職者である可能性が高いことを示す動作を示す場合、この情報を使用してメンバーを求職者として分類できる。この分類は、他のユーザがメッセージまたはステータスの更新を受信するためにメンバーをターゲットにできるようにする目的で、メンバープロファイル属性として使用でる。したがって、求人を利用できる会社は、求職者であるソーシャルネットワークサービスの特定のメンバーに向けられたメッセージを公開できる。そのため、求人活動を受け入れる可能性が高くなる。いくつかの実施形態では、
ソーシャルネットワークシステム２０は、本明細書で一般に参照される応答予測システム２００を含む。
「[0026]Turning now to FIG. 2, 
are sponse prediction system 200 includes one or more source modules 202, one or more transformation modules 203, an assembler module 204, a prediction module 206, and a database 208.
（当審訳）
「［００２６］ここで図２を参照すると、
応答予測システム２００は、１つまたは複数のソースモジュール２０２、１つまたは複数の変換モジュール２０３、アセンブラモジュール２０４、予測モジュール２０６、およびデータベース２０８を含む。
「[0028] FIG. 4 is a flowchart illustrating an example method 400, according to various exemplary embodiments. The method 400 may be performed at least in part by, for example, the response prediction system 200 illustrated in FIG. 2 (or an apparatus having similar modules).Operations 401-404 in the method 400 will now be described briefly. In operation 401, the source modules 202 access a configuration file that identifies raw data accessible via external data sources. In some embodiments, the raw data may be raw member data associated with a particular member or raw content data associated with a particular content item. 
In operation 402, the source modules 202 encode the raw data from the external data sources into feature vectors, based on raw data encoding rules included in the configuration file. In operation 403, the assembler module 204 assembles one or more of the feature vectors into an assembled feature vector.
in operation 404, the prediction module 206 performs a prediction modeling process based on the assembled feature vector and a prediction model to predict a likelihood of a particular member (e.g., the member described in the raw member data)performing a particular user action on a particular content item (e.g., the content item described by the raw content data).
The prediction module 206 may use any one of various known prediction modeling techniques to performthe prediction modeling. For example, the prediction module 206 may apply a statistics-based machine learning model such as a logistic regression model to the assembled feature vector.
（当審訳）
「［００２８］図４は、様々な例示的な実施形態による例示的な方法４００を示すフローチャートである。方法４００は、例えば、図２に示される応答予測システム２００（または同じようなモジュールを持っている装置）によって少なくとも部分的に実行され得る。次に、方法４００の動作４０１−４０４について簡単に説明する。動作４０１において、ソースモジュール２０２は、外部データソースを介してアクセス可能な生データを識別する構成ファイルにアクセスする。一部の実施形態では、生データは、特定のメンバーに関連する生メンバーデータ、または特定のコンテンツアイテムに関連する生コンテンツデータであり得る。
動作４０２において、ソースモジュール２０２は、構成ファイルに含まれる生データ符号化ルールに基づいて、外部データソースからの生データを特徴ベクトルに符号化する。動作４０３で、アセンブラモジュール２０４は、特徴ベクトルの１つまたは複数を、組立特徴ベクトルに組み立てる。
動作４０４で、予測モジュール２０６は、組立特徴ベクトルと予測モデルに基づいて予測モデリングプロセスを実行し、特定のメンバー（たとえば、生のメンバーデータに記述されたメンバー）が、特定のコンテンツアイテム（たとえば、生のコンテンツデータによって記述されたコンテンツアイテム）について、特定のユーザアクションを実行する可能性を予測する。予測モジュール２０６は、様々な既知の予測モデリング技法のいずれか１つを使用して、予測モデリングを実行することができる。例えば、予測モジュール２０６は、ロジスティック回帰モデルなどの統計ベースの機械学習モデルを、組立特徴ベクトルに適用することができる。
「[0036] In some embodiments, 
the raw features may include raw impression data or raw impression features describing a number of impressions of a particular content item (such as an advertisement displayed on a webpage) by a particular member.
The impression data/impression features may also include responses. For example, in some embodiments, what's relevant is not just whether a given user has seen a given piece of content before, but also whether and how the given user previously interacted with that piece of content (e.g. click/like/etc.)
The plurality of source modules 202 may include an impression source module configured to access, retrieve, or receive the raw impression data.
（当審訳）
「［００３６］いくつかの実施形態では、
生の特徴は、特定のメンバーによる特定のコンテンツアイテム（ウェブページに表示される広告など）のインプレッション数を表す生のインプレッションデータまたは生のインプレッション特徴を含むことができる。
インプレッションデータ／インプレッション特徴には、応答を含んでもよい。たとえば、一部の実施形態では、関連するのは、特定のユーザが特定のコンテンツを以前に見たことがあるかどうかだけでなく、特定のユーザがそのコンテンツと以前にやりとりしたかどうかやその方法（クリック／いいね／等）である。
複数のソースモジュール２０２は、生のインプレッションデータにアクセスし、検索し、または受け取るように構成されたインプレッションソースモジュールを含み得る。
「[0048] According to various exemplary embodiments, 
the response prediction system and associated user-supplied configuration file may be used for the purposes of both off-line training (for generating, training, and refining a prediction model) and online inferences (for predicting whether a particular member will click on a particular content item given a particular context, based on a prediction model
[0049] For example, if the prediction module 206 is utilizing a logistic regression model (as described above), then the regression coefficients of the logistic regression model may be learned through a supervised learning technique from data collected in logs or calculated from log data. Accordingly, in one embodiment, the response prediction system 200 and configuration file may operate in an off-line training mode by assembling log data into assembled feature vectors. For example, whenever a member of a social network service performs a particular user action on a particular content item in a given context, various information describing aspects of this interaction (e.g., information describing the member, information describing the content item, information describing the particular context, etc.) may be stored as entries in an interaction log. Over time, the log data may include millions or even billions of entries, representing interactions between different members and different content items in different contexts. Accordingly, the response prediction system may access, for example, all the log entries in the past 30 days where various members performed various user actions (e.g., a click or a non-click) on various content items, and the response prediction system may convert each of these log entries into an assembled feature vector, based on the various embodiments described herein. For the purposes of training the system, the system generally needs both examples of where users performed an action (e.g., click), as well as examples of where users did not perform the action (e.g.,non-click). 
The assembled feature vectors may then be passed to the prediction module, in order to refine regression coefficients for the logistic regression model.
[0050] 
Thereafter, once the regression coefficients are determined, the response prediction system 200 may operate to perform online inferences based on the trained model (including the trained model coefficients) on a single assembled feature vector.
A similar operation may take place for choosing content to include in a content feed, based on predicting the content items that the user is most likely to like, share, follow, comment on, etc.
[0051] FIG. 8 is a flowchart illustrating an example method 800, consistent with various embodiments described above. The method 800 may be performed at least in part by, for example, the response prediction system 200 illustrated in FIG. 2 (or an apparatus having similar modules). In operation 801, the prediction module 206 predicts the likelihood that a particular member will perform a particular user action (e.g. a user click) for various content items in a particular context. In operation 802, the prediction module 206 ranks the various content items based on the predicted likelihood of the user action (e.g., a user click) on each of the content items. For example, the prediction module 206 may highly rank the content item associated with the highest predicted likelihood of a user click. In operation803, the prediction module 206 displays the highest ranked content item to the particular member.
[0052] In some embodiments, the contentitem may be an advertisement, offer, promotion, coupon, special, deal, etc., for display on a webpage or in a notification (e.g., text message or an e-mail). In such case, the user action may be a click response, a non-click response, a hover response (e.g., the user causes a mouse cursor to hover over the content item for a predetermined period of time), and a conversion response(e.g., the user selects the advertisement and completes a transaction based onthe advertisement).
[0053] In some embodiments, the content item may be a piece of content included in a content feed, status feed,activity feed, network feed, network update stream (NUS), and so on. 
For example, the content item may be an advertisement, an article, a blog post, and so on. In such case, the user action may be a like response (e.g., the member likes the item), a comment response (e.g., the member comments on the item), a share response (e.g., the member shares the item), a follow response (e.g., the member follows the items), a rating response (e.g., the member rates the content item, based on a range of rating options displayed in conjunction with the content item), a click response, a non-click response, a hover response,and so on.
（当審訳）
「［００４８］様々な例示的な実施形態によれば、
応答予測システムおよび関連するユーザ提供構成ファイルは、オフライントレーニング（予測モデルを生成、トレーニング、および精緻化するため）およびオンライン推論（予測モデルに基づいて、特定のメンバーが特定のコンテキストを与えられた特定のコンテンツアイテムをクリックするかどうかを予測するための）の両方の目的で使用され得る。
［００４９］例えば、予測モジュール２０６がロジスティック回帰モデル（上記のように）を利用している場合、ロジスティック回帰モデルの回帰係数は、ログで収集されたデータから、またはログデータから計算されたデータから、教師あり学習技術を通じて学習され得る。したがって、一実施形態では、応答予測システム２００および構成ファイルは、ログデータを組立特徴ベクトルに組み立てることにより、オフライントレーニングモードで動作することができる。たとえば、ソーシャルネットワークサービスのメンバーが特定のコンテキストで特定のコンテンツアイテムに対して特定のユーザアクションを実行するときは、常に、この相互作用の側面を説明するさまざまな情報（メンバーを説明する情報、コンテンツアイテムを説明する情報、コンテンツを説明する情報、特定のコンテキストを説明する情報など）が、対話ログのエントリとして保存される。時間の経過とともに、ログデータには数百万または数十億ものエントリが含まれる可能性があり、さまざまなメンバーとさまざまなコンテキストのさまざまなコンテンツアイテムとの間の相互作用を表す。したがって、応答予測システムは、たとえば、さまざまなメンバーがさまざまなコンテンツアイテムに対してさまざまなユーザアクション（たとえば、クリックまたは非クリック）を実行した過去３０日間のすべてのログエントリにアクセスでき、応答予測システムは、本明細書で説明するさまざまな実施形態に基づいて、これらのログエントリのそれぞれを、組立特徴ベクトルに変換する。システムをトレーニングするために、システムは通常、ユーザがアクション（クリックなど）を実行した場所の例と、ユーザがアクションを実行しなかった場所（非クリックなど）の例の両方を必要とする。
次に、ロジスティック回帰モデルの回帰係数を改善するために、組立特徴ベクトルを予測モジュールに渡すことができる。
［００５０］
その後、回帰係数が決定されると、応答予測システム２００は、単一の組立特徴ベクトルに対して訓練されたモデル（訓練されたモデル係数を含む）に基づいてオンライン推論を実行するように動作することができる。
同様の操作は、ユーザが「いいね！」、共有、フォロー、コメントなどする可能性が最も高いコンテンツアイテムの予測に基づいて、コンテンツフィードに含めるコンテンツを選択するために行われる。
［００５１］図８は、上述の様々な実施形態と一致する例示的な方法８００を示すフローチャートである。方法８００は、例えば、図２に示される応答予測システム２００（または同じようなモジュールを持っている装置）によって少なくとも部分的に実行され得る。動作８０１において、予測モジュール２０６は、特定のメンバーが特定のコンテキストで様々なコンテンツアイテムに対して特定のユーザアクション（例えば、ユーザクリック）を実行する可能性を予測する。動作８０２において、予測モジュール２０６は、各コンテンツアイテムに対するユーザアクション（例えば、ユーザクリック）の予測された可能性に基づいて、様々なコンテンツアイテムをランク付けする。例えば、予測モジュール２０６は、ユーザクリックの予測される最高の可能性に関連するコンテンツアイテムを高度にランク付けすることができる。動作において、予測モジュール２０６は、最高ランクのコンテンツアイテムを特定のメンバーに表示する。
［００５２］いくつかの実施形態では、コンテンツアイテムは、ウェブページまたは通知（例えば、テキストメッセージまたは電子メール）に表示するための広告、オファー、プロモーション、クーポン、特別、取引などであり得る。このような場合、ユーザアクションは、クリック応答、非クリック応答、ホバー応答（たとえば、ユーザがマウスカーソルをコンテンツアイテムに所定の期間ホバーさせる）、および変換応答（たとえば、ユーザは広告を選択し、広告に基づいてトランザクションを完了する）。
［００５３］一部の実施形態では、コンテンツアイテムは、コンテンツフィード、ステータスフィード、アクティビティフィード、ネットワークフィード、ネットワーク更新ストリーム（ＮＵＳ）などに含まれるコンテンツの一部であってもよい。
例えば、コンテンツアイテムは、広告、記事、ブログ投稿などであり得る。そのような場合、ユーザアクションは、「いいね！」応答（たとえば、メンバーがアイテムに「いいね！」をする）、コメント応答（たとえば、メンバーがアイテムにコメントする）、共有応答（たとえば、メンバーがアイテムを共有する）、フォロー応答（たとえば、メンバーがアイテムをフォローする）、評価応答（たとえば、メンバーはコンテンツアイテムに関連して表示される一連の評価オプションに基づいてコンテンツアイテムを評価する）、クリック応答、非クリック応答、ホバー応答などであってもよい。
（イ）上記（ア）の記載から、引用文献１には、次の発明（以下「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
ソーシャルネットワークシステム２０であって（［００２０］）、
ソーシャルネットワークシステム２０は、クライアントコンピューティングデバイスと通信するユーザインターフェースモジュール２２及び応答予測システム２００を含み（［００２０］、［００２４］）、
　応答予測システム２００は、１つまたは複数のソースモジュール２０２、１つまたは複数の変換モジュール２０３、アセンブラモジュール２０４、予測モジュール２０６、およびデータベース２０８を含み（［００２６］）、
　　ソースモジュール２０２は、生のインプレッションータにアクセスし、検索し、または受け取るように構成されたインプレッションソースモジュールを含み（［００３６］）、
　　　インプレッションデータ／インプレッション特徴には、応答を含んでもよく、一部の実施形態では、関連するのは、特定のユーザが特定のコンテンツを以前に見たことがあるかどうかだけでなく、特定のユーザがそのコンテンツと以前にやりとりしたかどうかやその方法（クリック／いいね／等）であり（［００３６］）、
　　ソースモジュール２０２は、外部データソースからの生データを特徴ベクトルに符号化し（［００２８］）、
　　アセンブラモジュール２０４は、特徴ベクトルの１つまたは複数を、組立特徴ベクトルに組み立て（［００２８］）、
　　予測モジュール２０６は、組立特徴ベクトルと予測モデルに基づいて予測モデリングプロセスを実行し、特定のメンバーが、特定のコンテンツアイテムについて、特定のユーザアクションを実行する可能性を予測し（［００２８］）、
　応答予測システムは、オフライントレーニング（予測モデルを生成、トレーニング、および精緻化するため）およびオンライン推論（予測モデルに基づいて、特定のメンバーが特定のコンテキストを与えられた特定のコンテンツアイテムをクリックするかどうかを予測するための）の両方の目的で使用され（［００４８］）、
　例えば、コンテンツアイテムは、広告、記事、ブログ投稿などであり得て、そのような場合、ユーザアクションは、「いいね！」応答（たとえば、メンバーがアイテムに「いいね！」をする）、コメント応答（たとえば、メンバーがアイテムにコメントする）、共有応答（たとえば、メンバーがアイテムを共有する）、フォロー応答（たとえば、メンバーがアイテムをフォローする）、評価応答（たとえば、メンバーはコンテンツアイテムに関連して表示される一連の評価オプションに基づいてコンテンツアイテムを評価する）、クリック応答、非クリック応答、ホバー応答などであってもよい（［００５３］）、
ソーシャルネットワークシステム２０。
イ　引用文献２
（ア）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献である、米国特許出願公開第２０１４／０１７２５４４号公報（平成２６年６月１９日公開。以下「引用文献２」という。）には、図面とともに、次の記載がある。なお、下線は、当審で付した。
「[0029] One way that a user may interact with objects in the social networking system 100 is through advertisements. In one embodiment, advertisements 130 are displayed within controlled ad medium pages, such as web pages, social networking system pages, and the like. 
For example, advertisements 130 may be displayed to the user 105 within the social networking system 100 through a newsfeed, a side panel, a pop-up notification, a push notification, or a native mobile application.
[0030] Advertisements 130 may be any item displaying information to a user about objects within or external to the social networking system, such as third-party product promotions, game requests, pages within the social networking system, events, actions of other users within the social networking system, or other applications. 
Users may interact with the advertisements 130 by following links embedded in the advertisement or by clicking on a selectable user interface element, such as a button, indicating an interest or disinterest in the advertisement.
[0031] As a user interacts with the objects in the social networking system 100, some of the objects will be interesting to the user and some objects will be uninteresting or offending to the user. A user may wish to view more advertisements associated with some objects and fewer advertisements associated with other objects. As a result, a user may wish to supply positive or negative feedback associated with an object.
[0032] The reasons for indicating negative feedback can be highly varied. For example, advertisements may include information about applications in which the user is not interested, such as games that can be installed and played by users of the social networking system. Advertisements may include offensive images. Information included in the advertisement may not be relevant to a user in a given geographic region, such as advertisements for restaurants that are not in proximity to a user's location. Advertisements may promote political views opposing those of a user. Alternatively, advertisements may include information that is interesting to the user and a link to an external website, but the link may point to a page that no longer exists.
[0033] In one embodiment, the user may supply explicit negative feedback for an advertisement by clicking on an “x” located on or near an advertisement 130. After clicking on the “x”, the social networking system 100 may remove the advertisement 130 from the user's newsfeed, hiding it from the user. In one embodiment, the social networking system 100 records the clicked “x” as negative feedback associated with the advertisement 130. When a user 105 supplies a negative signal 110 for a particular advertisement 130, the negative signal may be applied in different places throughout the social networking system 100. In one embodiment, an egative signal 110 is used to augment the profile of the user who supplied the signal, the advertisement 130 associated with the signal, or both.
[0034] When a negative signal 110 is used to learn information about the advertisement 130, the social networking system100 may in one embodiment present the user with reasons 115 that indicate why the user provided the negative feedback. The reasons 115 that are presented to users may be selected from a set of reasons stored by the social networking system 100, based on reasons chosen by previous users. Each reason is categorized as user-specific or advertisement specific, or both. For example, the reasons 115 may include uninteresting, against my views, sexually explicit, and offensive. Uninteresting and against my views may be categorized as user-specific reasons, sexually explicit may be categorized as an ad-specific reason, and offensive may be categorized as both. The user is given the option to select one or more of the reasons as an explanation for the negative feedback. If a user selects a reason 115 that is user-specific (e.g., The ad is uninteresting), the social networking system 100 augments the user's profile with a negative attribute. In one embodiment, user profile augmentation 120 comprises adding the object represented by the advertisement to a negative interests list for the user.」
（当審訳）
「［００２９］ユーザがソーシャルネットワーキングシステム１００内のオブジェクトと相互作用することができる１つの方法は、広告を介してである。一実施形態では、広告１３０は、ウェブページ、ソーシャルネットワーキングシステムページなどの制御された広告媒体ページ内に表示される。例えば、
広告１３０は、ニュースフィード、サイドパネル、ポップアップ通知、プッシュ通知、またはネイティブモバイルアプリケーションを介して、ソーシャルネットワーキングシステム１００内のユーザ１０５に表示されてもよい。
［００３０］広告１３０は、サードパーティの製品プロモーション、ゲームリクエスト、ソーシャルネットワーキングシステム内のページ、イベント、ソーシャルネットワーキングシステム内の他のユーザのアクション、または他のアプリケーションなど、ソーシャルネットワーキングシステム内またはソーシャルネットワーキングシステムの外部のオブジェクトに関する情報をユーザに表示する任意のアイテムであってもよい。
ユーザは、広告に埋め込まれたリンクをたどることで、またはボタンなどの選択可能なユーザインタフェース要素をクリックすることで、広告に対する関心があること又は関心が無いことを示すことによって、広告１３０と相互作用することができる。
［００３１］ユーザがソーシャルネットワーキングシステム１００内のオブジェクトと相互作用すると、オブジェクトのいくつかはユーザにとって興味深いものとなり、いくつかのオブジェクトはユーザにとって興味を示さないか、または不快にさせるものとなる。ユーザは、いくつかのオブジェクトに関連付けられたより多くの広告を表示し、他のオブジェクトに関連付けられたより少ない広告を表示することを望むかもしれない。その結果、ユーザは、オブジェクトに関連付けられた正のフィードバックまたは負のフィードバックを提供することを望むかもしれない。
［００３２］否定的なフィードバックを示す理由は、非常に多様であり得る。例えば、広告は、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザがインストールしてプレイすることができるゲームなど、ユーザが興味を持たないアプリケーションに関する情報を含んでもよい。広告には、攻撃的な画像が含まれていてもよい。広告に含まれる情報は、ユーザの所在地に近接していないレストランの広告など、所定の地理的地域のユーザに関連性がない場合がある。広告は、ユーザーとは反対の政治的見解を促進する場合があります。あるいは、広告は、ユーザにとって興味深い情報と外部ウェブサイトへのリンクを含んでもよいが、リンクは、もはや存在しないページを指してもよい。
［００３３］一実施形態では、
ユーザは、広告１３０上またはその近傍に位置する“ｘ”をクリックすることにより、広告に対する明示的な否定的フィードバックを提供してもよい。
［００３４］否定的な信号１１０が広告１３０に関する情報を学習するために使用される場合、一実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム１００は、ユーザが否定的なフィードバックを提供した理由を示す理由１１５をユーザに提示してもよい。ユーザに提示される理由１１５は、以前のユーザによって選択された理由に基づいて、ソーシャルネットワーキングシステム１００によって記憶された理由のセットから選択されてもよい。各理由は、ユーザ固有の理由、または広告固有の理由、またはその両方として分類される。例えば、理由１１５は、興味のないもの、私の見解に反するもの、性的に露骨なもの、および攻撃的なものを含んでもよい。興味のない、私の見解に対しては、ユーザ固有の理由として分類されてもよく、性的に露骨な理由としては、広告固有の理由として分類されてもよく、攻撃的な理由としては、その両方として分類されてもよい。ユーザーには、否定的なフィードバックの説明として、理由のうちの１つ以上を選択する選択肢が与えられる。ユーザがユーザ固有の理由１１５（例えば、Ｔｈｅ　ａｄ　ｉｓ　ｕｎｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ）を選択した場合、ソーシャルネットワーキングシステム１００は、ユーザのプロフィールに否定的な属性を追加する。一実施形態では、ユーザプロファイル増強１２０は、広告によって表されるオブジェクトをユーザのネガティブな興味リストに追加することからなる。」
「[0036] FIG. 2 is a high-level block diagram of the system architecture of a social networking system for processing negative signals associated with advertisements 130, in accordance with an embodiment of the invention. The system architecture may be configured as computer-executable program modules. As used herein, the term module refers to computer program logic and/or data for providing the specific functionality. A module can be implemented in hardware, firmware, and/or software. The social networking system 100 includes an action logger 215, an action log 220, a communication module 225, a newsfeed generator 230, a negative feedback module 240, a user profile store 245, a connection store 250, and an advertisement store 260. In other embodiments, the social networking system 100 may include additional, fewer, or different modules for various applications. Conventional components such as network interfaces, security mechanisms, load balancers, failover servers, management and network operations consoles, and the like are not shown so as to not obscure the details of the system.
[0037] 
A client device 200 interacts with social networking system 100 through network 210
[0038] The client device 200 can be a desktop computer, laptop computer, portable computer, personal digital assistant (PDA), smart phone, or any other device including computing functionality and data communication capabilities. A plurality of client devices 200 can be configured to communicate via the network 210. Furthermore, although only one client device is shown in FIG. 2 for simplicity, it is to be understood that a plurality of client devices may interact with social networking system 100.」
（当審訳）
「［００３６］図２は、本発明の一実施形態に従って、広告１３０に関連する否定的な信号を処理するためのソーシャルネットワーキングシステムのシステムアーキテクチャの高レベルブロック図である。システムアーキテクチャは、コンピュータ実行可能なプログラムモジュールとして構成されてもよい。本明細書で使用されるように、用語モジュールは、特定の機能を提供するためのコンピュータプログラムロジックおよび／またはデータを指す。モジュールは、ハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアで実装することができる。ソーシャルネットワーキングシステム１００は、アクションロガー２１５、アクションログ２２０、通信モジュール２２５、ニュースフィード生成器２３０、ネガティブフィードバックモジュール２４０、ユーザプロファイルストア２４５、接続ストア２５０、および広告ストア２６０を含む。他の実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム１００は、様々なアプリケーションのために、追加のモジュール、より少ないモジュール、または異なるモジュールを含んでもよい。ネットワークインターフェース、セキュリティ機構、ロードバランサ、フェイルオーバーサーバ、管理およびネットワーク操作コンソールなどの従来のコンポーネントは、システムの詳細を不明瞭にしないように図示されていない。
［００３７］
クライアントデバイス２００は、
ネットワーク２１０を介してソーシャルネットワーキングシステム１００と相互作用する。
［００３８］クライアントデバイス２００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ポータブルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、またはコンピューティング機能およびデータ通信機能を含む任意の他のデバイスであり得る。複数のクライアントデバイス２００は、ネットワーク２１０を介して通信するように構成することができる。さらに、単純化のために１つのクライアントデバイスのみが図２に示されているが、複数のクライアントデバイスがソーシャルネットワーキングシステム１００と相互作用してもよいことが理解されるであろう。」
「[0045] FIG. 3 is a block diagram illustrating an advertisement hierarchy. A social entity 310 may be any object supported by the social networking system 100. For example, the social entity 310 may be an application, a web page, or a manufacturer. A number of ads 320 may be generated for the entity 310. Each ad 320 has various components 330, which may include an image, a URL, or text. In one embodiment, the hierarchy illustrated in FIG. 3 may have additional levels. For example, multiple entities 310 may be associated with the same entity, such as multiple games distributed by the same game developer. 
An advertisement 400 is illustrated in FIG. 4 as an example of an ad 320, demonstrating a title 410, an image 420, text 430, and a URL 440.
The “x” 450 is a link that, when clicked on by a user, hides the advertisement 400. The social networking system 100 registers the selection of the link as explicit negative feedback for the advertisement 400.
（当審訳）
「［００４５］図３は、広告階層を示すブロック図である。ソーシャルエンティティ３１０は、ソーシャルネットワーキングシステム１００によってサポートされる任意のオブジェクトであってもよい。例えば、ソーシャルエンティティ３１０は、アプリケーション、ウェブページ、または製造業者であってもよい。ソーシャルエンティティ３１０に対して多数の広告３２０が生成されてもよい。各広告３２０は、画像、ＵＲＬ、またはテキストを含む様々な構成要素３３０を有する。一実施形態では、図３に図示された階層は、追加のレベルを有してもよい。例えば、複数のエンティティ３１０は、同じゲーム開発者によって配布される複数のゲームなど、同じエンティティに関連付けられていてもよい。
広告４００は、広告３２０の一例として図４に示され、タイトル４１０、画像４２０、テキスト４３０、およびＵＲＬ４４０を示す。
“ｘ”４５０は、ユーザによってクリックされると、広告４００を非表示にするリンクである。ソーシャルネットワーキングシステム１００は、リンクの選択を、広告４００に対する明示的なネガティブフィードバックとして登録する。
（イ）上記記載から、引用文献２には、次の技術が記載されていると認めら
れる。
　クライアントデバイス２００は、ネットワーク２１０を介してソーシャルネットワーキングシステム１００と相互作用し、（［００３７］）
広告は、プッシュ通知を介して、ソーシャルネットワーキングシステム１００内のユーザに表示され、（［００２９］）
　ユーザは、広告に埋め込まれたリンクをたどることで、またはボタンなどの選択可能なユーザインタフェース要素をクリックすることで、広告に対する関心があること又は関心が無いことを示すことによって、広告と相互作用する技術であって、（［００３０］）
　一例として、広告は、タイトル４１０、画像４２０、テキスト４３０、およびＵＲＬ４４０を含み、（［００４５］、Ｆｉｇ．４）
　ユーザは、広告１３０上またはその近傍に位置する“ｘ”をクリックすることにより、広告に対する明示的な否定的フィードバックを提供する、（［００３３］）、
　技術。
ウ　引用文献３
（ア）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献である、米国特許出願公開第２０１７／００３１９１７号公報（平成２９年２月２日公開。以下「引用文献３」という。）には、図面とともに、次の記載がある。なお、下線は、当審で付した。
「[0029] As illustrated in FIG. 2A, the social network system 100 allows for the content item sources 124 to be combined into a single feed for transmission to and/or display on a user interface of a user device of a member or user of the social networking system 100. 
The social networking system 100 further allows for the content item sources 124 to be displayed as push notifications on a user interface.
（当審訳）
「［００２９］図２Ａに図示されているように、ソーシャルネットワークシステム１００は、コンテンツアイテムソース１２４を、ソーシャルネットワークシステム１００のメンバーまたはユーザのユーザデバイスのユーザインタフェース上に送信および／または表示するための単一のフィードに結合することを可能にする。
ソーシャルネットワーキングシステム１００は、コンテンツアイテムソース１２４が、ユーザインタフェース上でプッシュ通知として表示されることをさらに可能にする。
「[0031] In various examples, the content item sources 124 and the integrator module 198 provide content items 122 on the basis of a request from the feed mixer 108 for content items 122. In such examples, the feed mixer 108 may request a predetermined number of content items 122 from some or all of the content item sources 124 or may simply request content items 122, in response to which the content item sources 124 may provide as many content items 122 as each content item source 124 deems appropriate given their own respective criteria. 
In various examples, the content item sources 124 may also provide content items 122 to the feed mixer 108 for provision on a user interface of a user without being prompted by the feed mixer 108. In various examples, such pushed content items 122 may be incorporated into a feed or as push notifications or separate messages on the target user's user interface.
（当審訳）
「[0031]様々な例では、コンテンツアイテムソース１２４およびインテグレータモジュール１９８は、フィードミキサ１０８からのコンテンツアイテム１２２に対する要求に基づいて、コンテンツアイテム１２２を提供する。そのような例では、フィードミキサ１０８は、コンテンツアイテムソース１２４の一部または全部から所定数のコンテンツアイテム１２２を要求してもよく、または単にコンテンツアイテム１２２を要求してもよく、これに応答して、コンテンツアイテムソース１２４は、各コンテンツアイテムソース１２４がそれぞれの基準を与えられて適切であると考えるだけの数のコンテンツアイテム１２２を提供してもよい。
様々な例では、コンテンツアイテムソース１２４はまた、フィードミキサ１０８によってプロンプトされることなく、ユーザのユーザインタフェース上での提供のために、コンテンツアイテム１２２をフィードミキサ１０８に提供してもよい。様々な例では、そのようなプッシュされたコンテンツアイテム１２２は、フィードに組み込まれてもよいし、ターゲットユーザのユーザインタフェース上でプッシュ通知または別個のメッセージとして提供されてもよい。
「[0085] The user interfaces 204B, 204C of FIG. 4B depicts a push notification 404 of a content item 122 as provided by the feed mixer 108. As described above, the user interface 204A includes the feed 400, in which the feed mixer 108 transmits a command to individual content item sources 124 to provide content items 122 for display on the user interface 204A according to the mechanisms disclosed herein. Thus, the feed 400 is, in such examples, generated according to the command of the feed mixer 108.
[0086] By contrast, the user interfaces 204B, 204C include a push notification 404 of a single content item 122 provided by one content item source 124. The push notification 404 exists outside of the context of the feed 400, as illustrated as a popup window or screen in the user interfaces 204B, 204C. In various alternative examples the push notification 404 may be integrated into the user interfaces 204B 204C as a bar or window that may exist separate from but in the same screen as the feed 400.
[0087] 
The user interfaces 204B, 204C are user interfaces presented on different user devices.
（当審訳）
「［００８５］図４Ｂのユーザインタフェース２０４Ｂ，２０４Ｃは、フィードミキサー１０８によって提供されるコンテンツアイテム１２２のプッシュ通知４０４を描写している。上述したように、ユーザインタフェース２０４ａは、フィード４００を含み、この場合、フィードミキサ１０８は、本明細書に開示されたメカニズムに従って、ユーザインタフェース２０４ａ上の表示のためにコンテンツアイテム１２２を提供するために、個々のコンテンツアイテムソース１２４にコマンドを送信する。したがって、フィード４００は、そのような例では、フィードミキサ１０８のコマンドに従って生成される。
［００８６］対照的に、ユーザインタフェース２０４ｂ、２０４ｃは、１つのコンテンツアイテムソース１２４によって提供される１つのコンテンツアイテム１２２のプッシュ通知４０４を含む。プッシュ通知４０４は、ユーザインタフェース２０４ｂ、２０４ｃ内のポップアップウィンドウまたはスクリーンとして例示されるように、フィード４００のコンテキストの外側に存在する。様々な代替例では、プッシュ通知４０４は、フィード４００とは別個に存在するが、フィード４００と同じ画面内に存在してもよいバーまたはウィンドウとして、ユーザインタフェース２０４ｂ、２０４ｃに統合されてもよい。
［００８７］
ユーザインタフェース２０４ｂ、２０４ｃは、異なるユーザデバイス上に提示されるユーザインタフェースである。
（イ）上記記載から、引用文献３には、次の技術が記載されていると認めら
れる。
　ソーシャルネットワーキングシステム１００は、コンテンツアイテムソースから提供されたコンテンツアイテムを、ユーザインタフェース上でプッシュ通知として表示し、（［００２９］、［００３１］）
　ユーザインタフェースは、ユーザデバイス上に提示されるユーザインタフェースであって、（［００８７］）
　コンテンツアイテムのプッシュ通知は、リンクが設定された複数のテキスト「Widget World announces new products」、「いいね」、「共有」、「コメント」を含む、（Ｆｉｇ.　４Ｂ）
　技術。
（３）引用発明との対比
ア　本件補正発明と引用発明とを対比する。
（ア）「取得部」について
　引用発明の「ユーザ」、「クライアントコンピューティングデバイス」は、それぞれ、本件補正発明の「ユーザ」、「端末装置」に相当する。
　引用発明の「コンテンツアイテム」は、「前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、能動的に前記ユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツ」でないものの、ユーザが利用する端末装置に表示されるコンテンツであるから、本件補正発明の「ユーザが利用する端末装置において」表示される「コンテンツ」に対応する。
　また、引用発明の「いいね」、「コメント」、「フォロー」、「評価」は、「前記コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢を含」むものでないものの、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であるから、「ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示され」、かつ、「ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される」ものである「複数の選択肢」である点で、本件補正発明の「複数の選択肢」に対応する。
　さらに、引用発明の「いいね」等の応答を含む「インプレッションデータ」は、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であってユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報である点で、本件補正発明の「ユーザの選択に関する選択情報」に対応する。
　してみると、引用発明の「ソースモジュール２０２」は、コンテンツが「前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、能動的に前記ユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツ」でなく、複数の選択肢が「前記コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢を含」むものでないものの、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得部である点で、本件補正発明の「ユーザが利用する端末装置において、コンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得部」と、共通する。
（イ）「生成部」について
　引用発明における「予測モジュール２０６」は、オフライントレーニングにおいて、前記取得部により取得されたユーザの選択に関する選択情報が符号化され、組み立てられた、組立特徴ベクトルに基づいて、前記端末装置にコンテンツが表示された場合に、ユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測する予測モデルを生成するものであるから、本件補正発明における「前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部」に相当する。
（ウ）「生成装置」について
　引用発明における「応答予測システム２００」は、後述する相違点１及び２は別にして、本件補正発明における「生成装置」に相当する。
イ　以上のことから、本件補正発明と引用発明との一致点及び相違点は、次のとおりである。
（一致点）
「　ユーザが利用する端末装置において、コンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択情報を取得する取得部と、
　前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、
　を備えることを特徴とする生成装置。」
（相違点１）
　ユーザが利用する端末装置に表示されるコンテンツが、本件補正発明では「前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、能動的に前記ユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツ」であるのに対し、引用発明では「広告、記事、ブログ投稿など」のコンテンツであって、ユーザによる端末装置の操作に依らずに能動的にユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツでない点。
（相違点２）
　コンテンツとともに表示される複数の選択肢が、本件補正発明では、「前記コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢を含」むのに対し、引用発明では、「いいね」、「コメント」、「フォロー」、「評価」等であって、コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢を含まない点。
（４）判断
ア　相違点１について
　ソーシャルネットワークシステムのユーザが利用する端末装置に広告のようなコンテンツを表示するにあたって、ユーザによる端末装置の操作に依らずに能動的にユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツを表示する技術は、（２）イ及び（２）ウにおいて上記した引用文献２記載の技術や引用文献３記載の技術の例に示されているように、周知技術である。
　そして、引用発明は、ソーシャルネットワークシステムのユーザが利用する端末装置に広告のようなコンテンツを表示するものである（この点で引用文献２に記載の技術と共通する。）。
　してみると、引用発明において、上記周知技術を採用して、ユーザが利用する端末装置に表示されるコンテンツを前記ユーザによる前記端末装置の操作に依らず、能動的に前記ユーザに通知されるプッシュ通知であるコンテンツとすることは、当業者が容易になし得たことである。
イ　相違点２について
　（２）イに上記したとおり、引用文献２には、ユーザは、広告に埋め込まれたリンクをたどることで、またはボタンなどの選択可能なユーザインタフェース要素をクリックすることで、広告に対する関心があること又は関心が無いことを示すことによって、広告と相互作用する技術であって、ユーザは、広告１３０上またはその近傍に位置する“ｘ”をクリックすることにより、広告に対する明示的な否定的フィードバックを提供する技術、が記載されている。
　そして引用発明は、ソーシャルネットワークシステムのユーザが利用する端末装置に広告のようなコンテンツを表示する技術であって、ユーザに提示したコンテンツに対するユーザの応答を取得する技術である（この点で周知技術と共通する。）。
　してみると、引用発明において引用文献２に記載された技術を採用して、コンテンツとともに表示される複数の選択肢をコンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢を含むものとすることは、当業者が容易になし得たことである。
ウ　そして、上記相違点１及び２を総合的に勘案しても、本件補正発明の奏する作用効果は、引用発明、引用文献２に記載の技術、及び周知技術の奏する作用効果から予測される範囲内のものにすぎず、顕著なものでない。
エ　したがって、本件補正発明は、引用発明及び上記周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができないものであり、本件補正は、特許法１７条の２第６項において準用する同法１２６条第７項の規定に違反するものである。
３　本件補正についての小括
　以上のとおり、本件補正は、特許法１７条の２第６項において準用する同法１２６条第７項の規定に違反するので、同法１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　よって、上記補正の却下の決定の結論のとおり決定する。
第３　本願発明について
１　本願発明
　令和元年５月２４日にされた手続補正は、上記のとおり却下されたので、本願の請求項に係る発明は、平成３０年９月１１日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし１３に記載された事項により特定されるものであるところ、その請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、その請求項１に記載された事項により特定される、前記第２［理由］１（２）に記載のとおりのものである。
２　原査定の拒絶の理由
　原査定の拒絶の理由は、この出願の請求項１−１３に係る発明は、本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった下記の引用文献１に記載された発明及び引用文献２に記載された周知技術に基づいて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法２９条第２項の規定により特許を受けることができない、というものである。
引用文献１：米国特許出願公開第２０１５／００８８７８８号明細書
引用文献２：特表２０１５−５３１１１９号公報
３　引用文献
　原査定の拒絶の理由で引用された引用文献１の記載事項は、前記第２［理由］２（２）に記載したとおりである。
４　対比・判断
　本願発明は、前記第２［理由］２で検討した本件補正発明から、「コンテンツとともに表示され」る「選択肢」の「ユーザの選択」に関する「選択情報」を「取得」する「取得部」について、「コンテンツとともに表示され」て「前記コンテンツが不要であることのユーザの意思を示す選択肢」を含む「選択肢」の「ユーザの選択」に関する「選択情報」を「取得」する旨の限定事項を削除したものである。
　そうすると、本願発明と引用発明とは、上記相違点１で相違するから、本願発明も上記第２［理由］２（４）アで示した理由と同様の理由により、引用発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、本願発明の奏する作用効果は、引用発明及び上記周知技術の奏する効果から予測される範囲のものにすぎず、顕著なものでない。
第４　むすび
　してみると、本願発明は、特許法２９条第２項の規定により特許を受けることができないから、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本願は拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。