【事件の表示】
　特願２００３−５２１９８０「戦略情報向けハブ」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　２月２７日国際公開、ＷＯ０３／１７１４２、平成１７年　１月　６日国内公表、特表２００５−５００６２４〕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１４年８月１３日（優先権主張平成１３年８月１３日、アメリカ合衆国）を国際出願日とする出願であって、平成１９年８月２１日付けで拒絶査定がなされ、同年１１月１５日付けで拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに手続補正がなされたものである。
　そして、当審において、平成２２年２月２４日付けで上記手続補正が却下されるとともに拒絶理由通知がなされ、平成２２年４月８日付けで手続補正（以下、「本件第１補正」と呼ぶ。）がなされ、平成２２年６月１１日付けで最後の拒絶理由通知がなされ、平成２２年８月１２日付けで手続補正（以下、「本件第２補正」と呼ぶ。）がなされたものである。
　
　
第２　本件第２補正（平成２２年８月１２日付けの手続補正）についての補正却下の決定
　
［補正却下の決定の結論］
　
　本件第２補正（平成２２年８月１２日付けの手続補正）を却下する。 
　
［理由］
　
１．本件第２補正の補正内容
　本件第２補正は、本件第２補正前の特許請求の範囲の請求項１を引用する請求項２を、本件第２補正後の請求項１に変更する補正事項（以下、「本件第２補正の問題補正事項」と呼ぶ。）を含むものである。
　そして、本件第２補正前の請求項１、２及び本件第２補正後の請求項１の記載は、以下のとおりである。
　
＜本件第２補正前の請求項１、２＞
「　【請求項１】
　ユーザからの入力を受け付けるユーザ・インタフェース装置を備えるコンピュータが、前記ユーザに対して情報を提示する方法であって、
　前記コンピュータが、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付けるステップと、（００１２）
　所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップと、
　収集した前記ドキュメントから内容に無関係な語／句を除去することにより、収集した前記ドキュメントの要約を取得するステップと、
　所定のアプリケーションに従って、取得した前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行して分類を生成するステップと、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップと、
　を含む方法。
　　【請求項２】
　前記ドキュメントを提供する代りに、前記ドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップ、をさらに有する、請求項１に記載の方法。」
　
＜本件第２補正後の請求項１＞
「【請求項１】
　ユーザからの入力を受け付けるユーザ・インタフェース装置を備えるコンピュータが、前記ユーザに対して情報を提示する方法であって、
　前記コンピュータが、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付けるステップと、
　所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップと、
　収集した前記ドキュメントから内容に無関係な語／句を除去することにより、収集した前記ドキュメントの要約を取得するステップと、
　所定のアプリケーションに従って、取得した前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行して分類を生成するステップと、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のある
クラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンク
　を含む方法。」
　
２．本件第２補正の補正の目的の適否について（その１） 
　本件第２補正の目的が、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に適合するか否かを検討するに、当審は、以下の理由で、本件第２補正の目的は、同改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に適合するものではないと判断する。
　
（１）上記本件第２補正前の請求項２に「…をさらに有する」との記載があることをも考慮すると、同本件第２補正前の請求項１、２の記載から把握される同本件第２補正前の請求項２に係る発明は、
「ユーザからの入力を受け付けるユーザ・インタフェース装置を備えるコンピュータが、前記ユーザに対して情報を提示する方法であって、
　前記コンピュータが、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付けるステップと、（００１２）
　所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップと、
　収集した前記ドキュメントから内容に無関係な語／句を除去することにより、収集した前記ドキュメントの要約を取得するステップと、
　所定のアプリケーションに従って、取得した前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行して分類を生成するステップと、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップと、
　前記ドキュメントを提供する代りに、前記ドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップと、
　を含む方法。」
というものであり、「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ」と「前記ドキュメントを提供する代りに、前記ドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップ」の両方を有する方法の発明であると解するほかない。
　なお、「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ」と「前記ドキュメントを提供する代りに、前記ドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップ」の両方を有する方法というものが想定できないような場合には、上記のような解釈は妥当とはいえないかもしれないが、ある場合には「ドキュメントを提供」し、別の場合には「ドキュメントを提供する代りにドキュメントへのハイパーリンクを提供する」ということは十分にあり得ることなので、上記両ステップの両方を有する方法というものが想定できないとはいえない。
　
（２）上記（１）の解釈を前提に、上記本件第２補正前の請求項２に係る発明と上記本件第２補正後の請求項１に係る発明とを比較すると、本件第２補正の問題補正事項は、本件第２補正前の請求項２に係る発明の発明特定事項であった
「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップと、
　前記ドキュメントを提供する代りに、前記ドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップと、
　を含む」
を、
「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップと、
　を含む」
に変更するものである。
　そして、その変更は、本件第２補正前の請求項２に係る発明の「『前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ』を含む」という要件を解除する内容を含むものである。
　
（３）したがって、本件第２補正の問題補正事項は、上記改正前の特許法第１７条の２第４項でいう「請求項の削除」（第１号）、「特許請求の範囲の減縮（第３６条第５項の規定により請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その本件第２補正前の当該請求項に記載された発明とその本件第２補正後の当該請求項に記載される発明の産業上の利用分野及び解決使用とする課題が同一であるものに限る。）」（第２号）、「誤記の訂正」（第３号）、「明りょうでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）」（第４号）、のいずれにも該当しない。
　
３．本件第２補正の補正の目的の適否について（その２）（予備的判断１） 
　上記２．では、本件第２補正前の請求項２に係る発明が「『前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ』を含む」ことをも要件としていたとの前提で検討を行ったが、仮に、該本件第２補正前の請求項２に係る発明は、上記「『前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ』を含む」ことを要件とするものではなかった、と解したとしても、本件第２補正の問題補正事項が上記改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に適合しないものであることには変わりがないので、念のため付言する。
　
（１）本件第２補正前の請求項２に係る発明が上記「『前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ』を含む」ことを要件とするものではないと解するということは、本件第２補正前の請求項２に係る発明を以下のとおりのものと解するということである。
「ユーザからの入力を受け付けるユーザ・インタフェース装置を備えるコンピュータが、前記ユーザに対して情報を提示する方法であって、
　前記コンピュータが、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付けるステップと、（００１２）
　所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップと、
　収集した前記ドキュメントから内容に無関係な語／句を除去することにより、収集した前記ドキュメントの要約を取得するステップと、
　所定のアプリケーションに従って、取得した前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行して分類を生成するステップと、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップと、
　を含む方法。」
　
（２）上記（１）の解釈を前提に、上記本件第２補正前の請求項２に係る発明と上記本件第２補正後の請求項１に係る発明とを比較すると、本件第２補正の問題補正事項は、本件第２補正前の請求項２に係る発明の発明特定事項であった
「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップと、
　を含む」
を、
「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップと、
　を含む」
に変更するものであり、「ハイパーリンクを提供するステップ」におけるハイパーリンクのリンク先を、「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメント」から、「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメント」に変更するものである。
　そして、その変更後の「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメント」が、変更前の「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメント」の下位概念でないことは、明らかである。
　
（３）したがって、本件第２補正前の請求項２に係る発明を上記（１）のように解釈したとしても、本件第２補正の問題補正事項は、上記改正前の特許法第１７条の２第４項でいう「請求項の削除」（第１号）、「特許請求の範囲の減縮（第３６条第５項の規定により請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その本件第２補正前の当該請求項に記載された発明とその本件第２補正後の当該請求項に記載される発明の産業上の利用分野及び解決使用とする課題が同一であるものに限る。）」（第２号）、「誤記の訂正」（第３号）、「明りょうでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）」（第４号）、のいずれにも該当しない。
　
４．独立特許要件について（予備的判断２）
　上述したように、本件第２補正は、上記改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に適合しないものであるから、それだけで、特許法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下されるべきものであるが、仮に、本件第２補正が上記改正前の特許法第１７条の２第４項第２号に該当するものと評価でき、本件第２補正は上記改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に適合するものであると言い得たとしても、上記本件第２補正後の請求項１に係る発明は、下述する理由で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もあるから、本件第２補正は、上記改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反し、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　以下説明する。
　
（１）上記本件第２補正後の請求項１に係る発明（以下、「本願補正発明」と呼ぶ。）
　本願補正発明は、上記「１．」の項に本件第２補正後のものとして転記したとおりのものである。
　
（２）引用例
　平成２２年２月２４日付けの拒絶理由通知で引用した「Jeff Kreulen, Dharmendra Modha, Scott Spangler , Ray Strong、An Interactive Approach to Document Classification、[online]、米国、1999.03.01発行、pp.1-20、[retrieved on 2010-02-16].Retrieved from the Internet：＜URL:http://www.almaden.ibm.com/asr/projects/biw/publications/eClassifier-white-paper.doc＞」（以下、「引用例」と呼ぶ。）には、以下の事項が記載されている。
　
ア．「In this paper we describe an interactive text clustering methodology and a software tool, eClassifier, that we developed to facilitate human refinement of clustering outputs. This software utilizes data visualization, graphical analysis, and statistical data summaries to communicate the substance of a clustering to a human expert. It also provides powerful tools to allow the user to edit a clustering to incorporate domain knowledge and ultimately to suit the needs of the user's application.」（第１ページ第１３〜１８行）
（当審による邦訳）
「この論文で、我々は、人によるクラスタリング出力の洗練を容易にするために我々が開発した、対話的テキストクラスタリングの方法とソフトウエアツール,eClassifier,について述べる。このソフトウエアは、クラスタリングの内容を専門家に伝えるために、データの視覚化、図式的分析、統計的データ要約を利用する。それはまた、ユーザが領域の知識を取り入れ最終的にユーザの応用の必要性に適合させるためにクラスタリングを編集することを可能にする、強力なツールを提供する。」
　
イ．「After eliminating common stop words and (high- and low-frequency) non-content-bearing words, we represented the text data set as a vector space model, that is, we represented each problem ticket as a vector of certain weighted frequencies of the remaining words.」（第２ページ第１８〜２１行）
（当審による邦訳）
「ありふれたストップワード（ありふれた単語であるため検索語として不適切な言葉）と（高頻度及び低頻度の）内容を表さない単語を除去した後で、我々は、テキストデータセットをベクトル空間モデルとして表現した。つまり、我々は、残った単語の重み付けられた出現頻度のベクトルとして、各々のプロブレムチケットを表現した。」
　
ウ．「2.1. Clustering
　　Using k-means to obtain an initial clustering of the data set is the first step in the methodology. It is expected that this clustering will have many deficiencies. One of the potential sources of a poor quality clustering is an inappropriate dictionary of the terms that make up the feature space. In eClassifier this dictionary is generated by looking at the total number of documents in which each word occurs and removing those words that do not occur with frequency higher than some threshold. A generic stop word list is then subtracted to eliminate common non-informative words such as and and the. What usually remains, in addition to the informative words, is a set of proper names. Some of these, such as Lotus, may be useful features for clustering. Others, such as Bob, may be a distraction to the clustering algorithm. Our software provides features for manually refining the dictionary to improve clustering performance.」（第４ページ第２６行〜第５ページ第７行）
（当審による邦訳）
「2.1.　クラスタリング
　データセットの最初のクラスタリングを得るためにk-meansを使用することが、方法の第一ステップである。このクラスタリングは多くの不備を有するのが普通である。貧弱な質のクラスタリングの潜在的な原因のうちの1つは、特徴空間を構築する用語の不適当な辞書である。eClassifierでは、この辞書は、言葉がそれぞれ生じるドキュメントの総数を見、あるしきい値より高い頻度で生じない言葉を削除することにより、生成される。その後、一般的なストップワード（ありふれた単語であるため検索語として不適切な言葉）の一覧が、”and”や”the”のような共通の非有益な言葉を除去するために取り去られる。有益な言葉に加えて、通常残るものは固有名詞のセットである。”ロータス”のようなこれらのうちのいくつかはクラスタリングのための有用な特徴かもしれない。「ボブ」のような他のものはクラスタリング・アルゴリズムに混乱をもたらすものかもしれない。私たちのソフトウェアは、クラスタリング・パフォーマンスを改善するために手動で辞書を洗練する点に特徴を有する。」
　
エ．「4.2.How does eClassifier help in finding these nuggets?
     While eClassifier cannot find such nuggets directly, it is a powerful tool for narrowing our search for these nuggets. In most cases, the knowledge engineer will have in mind a particular area of focus. She may for instance be trying to author a solution to network problems or provide some help to users trying to surf the Internet. The first thing that eClassifier dose is allow the knowledge engineer to quickly focus their attention on clusters that are relevant to this area of focus. Also, if no such cluster is readily apparent the user may enter keywords for use in selecting examples. Those examples matching the query can be located individually or pulled out to create a new cluster.
    Once a cluster has been selected for study, the facilities in eClassifier for viewing individual classes may be utilized. In particular, the ability of eClassifier to sort examples by their distance from the cluster centroid provides a mechanism whereby examples listed in otherwise arbitrary order may be listed in an order that tends to put similar descriptions near each other. This may help the knowledge engineer to quickly locate a group of potential nuggets rather than having to ferret each one out individually.」（第１８ページ第１４〜２８行）
（当審による邦訳）
「4.2.eClassifierがこれらのナゲット（価値ある情報）を見付けることをどのように助けるか？
　eClassifierはこのようなナゲットを直接みつけることはできないが、これらのナゲットのための我々のサーチ範囲を狭める強力なツールである。ほとんどのケースにおいて、知識技術者は、心の中に特定の注目領域を持つ。彼女は、例えば、ネットワーク問題に対する解決法を記述しようとしていたり、インターネットをサーフしようとしているユーザのための助言を与えるかもしれない。eClassifierが最初にすることは、知識技術者に、その注目領域に関連するクラスターに彼らの注意を迅速に向け得るようにすることである。また、そのようなクラスターがすぐには明らかでない場合には、ユーザは例を選択するために使用するキーワードを入力してもよい。質問式にマッチする例は、個々に配置されるか、あるいは、新しいクラスターを生成するために引き出され得る。
　一旦あるクラスターが研究のために選択されると、個々のクラスを見る為のeClassifierにおける機能が利用可能とされてもよい。特に、eClassifierの、クラスター重心からの距離によって例をソートする能力は、似た記述が相互に近接して配置されるような順とされてもよい異なる任意の順に例が列挙されるメカニズムを提供する。これは、知識技術者が個々に探し出すよりもすばやく潜在的ナゲットのグループを発見することを助けるかもしれない。」
　
  そして、上記記載事項を技術常識に照らせば、引用例には、以下の発明（以下、「引用例記載発明」と呼ぶ。）が記載されているといえる。
「ユーザからの入力を受け付けるユーザ・インタフェース装置を備えるコンピュータが、前記ユーザに対して情報を提示する方法であって、
　前記コンピュータが、
　収集した前記ドキュメントから内容に無関係な語／句を除去することにより、収集した前記ドキュメントの要約を取得するステップと、
　所定のアプリケーションに従って、取得した前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行して分類を生成するステップと、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するステップと、
　を含む方法。」
　
（３）対比
　
　本願補正発明と引用例記載発明とを対比すると、両者の間には、以下の一致点、相違点があるといえる。
　
（一致点）
　「ユーザからの入力を受け付けるユーザ・インタフェース装置を備えるコンピュータが、前記ユーザに対して情報を提示する方法であって、
　前記コンピュータが、
　収集した前記ドキュメントから内容に無関係な語／句を除去することにより、収集した前記ドキュメントの要約を取得するステップと、
　所定のアプリケーションに従って、取得した前記要約に関してテキスト・クラスタリングを実行して分類を生成するステップと、
　ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するステップと、
　を含む方法。」である点。
　
（相違点１）
　本願補正発明は、「ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付けるステップ」と、「所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップ」とを有するのに対し、引用例記載発明は、それらのステップを有しない点。
　
（相違点２）
　本願補正発明は、「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップ」を有しているのに対し、引用例記載発明は、「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するステップ」は有するものの、「前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンク」までを提供するステップは有しない点。
　
（４）判断
　
ア．（相違点１）について
　以下の事情を勘案すると、引用例記載発明に「ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付けるステップ」と、「所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップ」に相当するステップを設けること、換言すれば、引用例記載発明における、要約を生成し、テキスト・クラスタリングを実行する対象である「収集したドキュメント」を「ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付け、所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集するステップ」により収集したドキュメントとすることは、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
（ア）ユーザ・インターフェース装置を介して、ユーザが有用だと考える語／カテゴリからなる入力情報を受け付け、所定のウェブ・クローラに従って、ネットワーク上に存在するドキュメントを含むソースから、受け付けた前記入力情報に基づく所定のドキュメントを収集すること自体は、平成２２年２月２４日付けの拒絶理由通知で引用した「岩爪道昭、弱構造化オントロジーを用いたインターネットからの情報獲得、電子情報通信学会技術研究報告、日本、1995.09.28発行、第95巻　第265号、pp.79〜86」や「特表２０００−５０８４５０号公報」（上記２つの文献を合わせて、以下、「周知例」と呼ぶ。）にも示されるように周知である。
（イ）上記周知例のいずれにおいても、収集されたドキュメントは自動分類されている。そしてその事実からも明らかなように、上記周知例のようにして収集したドキュメントについても、それらを分類すべきニーズがあることは当業者に自明である。
（ウ）引用例記載発明が、分類すべきニーズを有する収集したドキュメント一般に適用可能なものであることや、上記周知例のようにして収集したドキュメントにおいても引用例記載発明が有用な場合があることは、当業者に自明である。
（エ）上記周知例のようにして収集したドキュメントに対して引用例記載発明を適用できない理由は何もない。
　
イ．（相違点２）について
　以下の事情を勘案すると、引用例記載発明の「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するステップ」を「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンクを提供するステップ」とすることも、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
（ア）ユーザの関心があるであろうドキュメントへのハイパーリンクを提供すること自体は、上記周知例にも示されるように周知である。
（イ）上記周知例のようにして収集したドキュメントに対して引用例記載発明を適用した場合においても、ユーザの関心があるであろうドキュメントへのハイパーリンクを提供するのが有用な場合があることは当業者に自明であるし、上記周知例のようにして収集したドキュメントに対して引用例記載発明を適用した場合に、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントにユーザが感心を有するであろうことは、当業者に容易に予想されることである。
　
ウ．本願補正発明の効果について
　本願補正発明の構成によってもたらされる効果は、引用例の記載事項や周知の事項から当業者ならば容易に予測することができる程度のものであって、格別のものとはいえない。
　
エ．まとめ
　以上のとおりであるから、本願補正発明は、引用例記載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る。
　
５．むすび 
　よって、本件第２補正は、上記改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に違反するものであるか、そうでないとしても、上記改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するものであるので、特許法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。 
　
　
第３　上記本件第２補正についての補正却下の決定を踏まえた本願についての検討
　
１．本件第１補正（平成２２年４月８日付けの手続補正）の適否について
　本件第２補正が上記のとおり却下されたので、本件第１補正を審理の対象とする。
　当審は、平成２２年６月１１日付けの拒絶理由通知書で指摘したように、本件第１補正は、本願の国際出願日における国際特許出願の明細書若しくは図面（図面の中の説明に限る。）の翻訳文、国際出願日における国際特許出願の請求の範囲の翻訳文又は国際出願日における国際特許出願の図面（図面の中の説明を除く。）（以下、翻訳文等という。）に記載した事項の範囲内においてしたものでないから、特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていないと判断する。
　そして、その具体的理由は、上記平成２２年６月１１日付けの拒絶理由通知書の「記」以下に記載したとおりである。
　すなわち、本件第１補正後の請求項１には、「ユーザ・インターフェース装置を介して、生成された前記分類をユーザに提供するとともに、前記分類に含まれるドキュメントのうち、問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供するステップ」なる記載（以下、「記載Ａ」と呼ぶ。）があるが、該記載Ａに対応する記載や、該記載Ａに対応する技術的事項が記載されていると同然であると理解出来るような記載は、翻訳文等の中には見当たらない。 
　したがって、本件第１補正は、翻訳文等のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入するものである。 
　
２．本願発明の進歩性について
　上述したように、本件第１補正は、特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていないから、それだけで、本願は拒絶されるべきものであるが、本願発明（本件第１補正後の請求項１に係る発明）は、特許法第２９条第２項の規定によって特許を受けることができないものである（平成２２年２月２４日付けの拒絶理由通知書で通知した理由４）とも判断されるので、念のため以下に付言する。
　
（１）本願発明
　本件第２補正が上記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」と呼ぶ。）は、本件第１補正（平成２２年４月８日付けの手続補正）により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりのものであり、上記「第２」の「１．」の項に本件第２補正前の請求項１として転記したとおりのものである。
　
（２）引用例 
　平成２２年２月２４日付けの拒絶理由通知書で引用した引用例、及びその記載事項は、上記「第２」の「４．」の「（２）」の項に記載したとおりである。
　
（３）対比・判断 
　本願発明は、上記「第２」の「４．」で検討した本願補正発明の「問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンクを提供する」を「問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供する」に変更したものであるといえるが、上記周知例のようにして収集したドキュメントに対して引用例記載発明を適用した場合に、「問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるクラスに含まれるドキュメントへのハイパーリンクを提供する」ようにするか、「問合せを行うユーザのキーワードに最も関係のあるドキュメントを提供する」ようにするかは、当業者が設計事項として適宜選択し得た程度のことと認められる。
　したがって、本願発明も上記「第２」の「４．」に記載したと同様の理由により、引用例記載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る。
　
４．むすび 
　以上のとおり、本件第１補正は、特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしておらず、また、本願発明は、引用例記載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るから、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、本願は、他の拒絶の理由について検討するまでもなく、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。