【事件の表示】
　特願２００４−２８０８９８「マルチメディア番組中の字幕を分析するための方法、システム、プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　４月２１日出願公開、特開２００５−１１０２６３〕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１６年９月２８日（パリ条約による優先権主張２００３年９月３０日、米国）の出願であって、平成１９年４月９日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成１９年６月７日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同日付けで手続補正がなされたものである。 
 　 
第２　平成１９年６月７日付けの手続補正（以下「本件補正」という。）についての補正却下の決定 
　
［補正却下の決定の結論］ 
　平成１９年６月７日付けの手続補正を却下する。 
　
［理由］ 
１．本件補正
　本件補正は、特許請求の範囲について、本件補正前に、
「【請求項１】
　マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムにおける方法であって、
　前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成するステップと、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成するステップと、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成するステップと、
前記識別部分を改変するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分とを含み、前記識別部分が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分析結果を形成するステップが、
前記一連のテキストに対してベイジアン・フィルタを実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。 
【請求項４】
前記前記一連のテキストを生成するステップの前に実行する、前記マルチメディア番組データを復号化するステップと、
前記識別部分を改変するステップの後に実行する、前記マルチメディア番組データを再符号化するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。 
【請求項５】
前記マルチメディア番組データが、フレームか、またはフレームのグループかである、請求項１に記載の方法。 
【請求項６】
前記マルチメディア番組が、映画である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段と、
　前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段と、
前記識別部分を改変する改変手段とを含むデータ処理システム。
【請求項８】
前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変する、請求項７に記載のデータ処理システム。 
【請求項９】
前記分析手段が、
前記一連のテキストに対してベイジアン・フィルタを実行する実行手段を含む、請求項７に記載のデータ処理システム。 
【請求項１０】
一連のテキストを生成する前に、前記マルチメディア番組データを復号化する復号化手段と、
前記識別部分を改変した後に、前記マルチメディア番組データを再符号化する再符号化手段とをさらに含む、請求項７に記載のデータ処理システム。 
【請求項１１】
前記マルチメディア番組データが、フレームか、またはフレームのグループかである、請求項７に記載のデータ処理システム。
【請求項１２】
マルチメディア番組データを処理するためのコンピュータ可読媒体中のコンピュータ・プログラムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する第１の命令と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する第２の命令と、
　前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、
識別部分を形成する第３の命令と、
前記識別部分を改変する第４の命令とを含むコンピュータ・プログラム。 
【請求項１３】
前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分とを含み、前記識別部分が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変される、請求項１２に記載のコンピュータ・プログラム。 
【請求項１４】
前記第２の命令が、
前記一連のテキストに対してベイジアン・フィルタを実行するサブ命令を含む、請求項１２に記載のコンピュータ・プログラム。 
【請求項１５】
一連のテキストを生成する前に、前記マルチメディア番組データを復号化する第５の命令と、
前記識別部分を改変した後に、前記マルチメディア番組データを再符号化する第６の命令とをさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータ・プログラム。 
【請求項１６】
前記マルチメディア番組データが、フレームか、またはフレームのグループかである、請求項１２に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
バス・システムと、
前記バス・システムに接続される通信ユニットと、
前記バス・システムに接続される、複数の命令を含むメモリと、
前記バス・システムに接続される処理ユニットとを備え、前記処理ユニットに、マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別させ、一連のテキストを生成させる命令と、
前記一連のテキストを分析させ、分析結果を形成させる命令と、前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別させ、識別部分を形成させる命令と、前記識別部分を改変させる命令を含むデータ処理システム。」
とあったものを、
　
「【請求項１】
　マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムにおける方法であって、
　前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成するステップと、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成するステップと、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行することにより、前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成するステップと、
前記識別部分を改変するステップとを含み、
　前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分とを含み、前記識別部分が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変される、
　方法。
【請求項２】
　前記分析結果を形成するステップが、
　前記一連のテキストに対してベイジアン・フィルタを実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　前記前記一連のテキストを生成するステップの前に実行する、前記マルチメディア番組データを復号化するステップと、
　前記識別部分を改変するステップの後に実行する、前記マルチメディア番組データを再符号化するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
　前記マルチメディア番組データが、フレームか、またはフレームのグループかである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
　前記マルチメディア番組が、映画である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
　マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段と、
　前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段と、
　前記識別部分を改変する改変手段とを含み、
　前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変する、
　データ処理システム。
【請求項７】
　一連のテキストを生成する前に、前記マルチメディア番組データを復号化する復号化手段と、
　前記識別部分を改変した後に、前記マルチメディア番組データを再符号化する再符号化手段とをさらに含む、請求項６に記載のデータ処理システム。
【請求項８】
　前記マルチメディア番組データが、フレームか、またはフレームのグループかである、
請求項６に記載のデータ処理システム。
【請求項９】
　マルチメディア番組データを処理するためのコンピュータ可読媒体中のコンピュータ・プログラムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する第１の命令と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する第２の命令と、
　前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する第３の命令と、
　前記識別部分を改変する第４の命令とを含み、
　前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分とを含み、前記識別部分が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変される、
　コンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
　前記第２の命令が、
　前記一連のテキストに対してベイジアン・フィルタを実行するサブ命令を含む、請求項９に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１１】
　一連のテキストを生成する前に、前記マルチメディア番組データを復号化する第５の命令と、
　前記識別部分を改変した後に、前記マルチメディア番組データを再符号化する第６の命令とをさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１２】
　前記マルチメディア番組データが、フレームか、またはフレームのグループかである、請求項９に記載のコンピュータ・プログラム。」
と補正しようとするものである。
　
　すると、本件補正は、補正前の請求項２、８、９、１３、１７を削除するとともに、補正前の請求項１、７、１２（前記請求項の削除により補正後の請求項１、６、９に対応）の「改変するステップ」、「改変する改変手段」、「改変する第４の命令」の「改変する」を「前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分とを含み、前記識別部分が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変」する（される）と限定するものであるから、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項第１号及び第２号に掲げる事項を目的とするものである。
　
　そこで、本件補正後における特許請求の範囲に記載されている事項により特定される発明が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（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５項において準用する同法第１２６条第５項に規定する要件を満たすか）否かを、請求項６に係る発明（以下「本件補正発明」という。）について以下検討する。
　
２．本件補正発明
　補正後の請求項１ないし請求項１２に係る発明のうち請求項６に係る発明は、下記のとおりである。
　　　　　　記（本件補正発明）
「マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段と、
　前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段と、
　前記識別部分を改変する改変手段とを含み、
　前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変する、
　データ処理システム。」
　
３．引用例
（１）引用例の記載事項
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願の出願前に頒布された刊行物である国際公開第０２／０８０５３０号のパンフレット（以下「引用例」という。特表２００４−５２６３７３号公報参照。）には、「System for parental control in video programs based on multimedia content information」（マルチメディアコンテンツ情報に基づいたビデオプログラムのパレンタル制御システム）に関し、図面とともに以下の事項が記載されている。なお、翻訳文及び翻訳文の記載箇所は前記公表公報による。 
　
（ａ）「The current invention relates to parental control systems for entertainment systems. More specifically, the present invention relates to parental control systems for dynamically filtering the content of a video program in real time on a segment by segment basis, based on at least one user-supplied category of filtering criteria. Methods for dynamically filtering the content of a video program in real time on a segment by segment basis ate also disclosed.」（１頁１ないし６行）
《翻訳》
　本発明は、娯楽システムのためのパレンタル（ｐａｒｅｎｔａｌ）システムに関連する。特に、本発明は、少なくとも１つのユーザの供給するカテゴリーのフィルタ基準に基づいて、セグメント毎の基準で、実時間でビデオプログラム（番組）の内容を動的にフィルタリングするパレンタル制御システムに関連する。セグメント毎の基準で実時間でビデオプログラムの内容を動的にフィルタイリングする方法も開示される。（段落【０００１】）
　
（ｂ）「The present invention provides an automatic system to evaluate video programs using criteria supplied by a user (a parent, for example) via the multimedia content, e. g. visual, audio, and textual content, of video programs and which then filters, blocks, or masks portions of the video programs according to those criteria, in real time. Such blocking or masking may include simply skipping over the material determined to meet the user specified criteria, substituting an alternatesafesignal for the duration of the offending program segment, or masking portions of the video or audio content, e. g. blurring a naked body or garbling profanity.」（３頁２８行ないし４頁２行）
《翻訳》
　本発明は、例えば、ビデオプログラムの、ビジュアル、オーディオ及び、テキストコンテンツのような、マルチメディアコンテンツを介して（例えば、親のような）ユーザにより、供給される基準を使用してビデオプログラムを評価し、そして実時間で、それらの基準に従って、ビデオプログラムの部分をフィルタし、ブロックし、又は、マスクする、自動的なシステムを提供する。そのような、阻止又はマスキングは、ユーザの規定した基準に合うと決定された素材を単純にスキップする、攻撃的なプログラムセグメントの間は“安全な”信号で代用する、又は、例えば、裸の体を不鮮明にする又は不敬に手を入れるような、ビデオ又はオーディオコンテンツの部分をマスクすることを含みうる。（段落【００１４】）
　
（ｃ）「Preferably, the parental control system according to the present invention includes one or more multimedia processors, which analyze incoming visual, audio, and textual, content and compare the resultant analysis to specific user-specified or selected criteria. For example, in the visual content one can have expressions (e. g. facial and body), behaviors (e. g. shooting a gun, sexual activity, driving a vehicle), body attributes (e. g. skin tone or shape), violence (e. g. explosions, fighting), etc. In the audio domain one can have sound level (e. g. heavy sound with a lot of low frequency noise for an explosion), verbal expressions (e. g. profanity, slurs, slang, cursing, innuendo),heavy breathingsounds (e. g. as might occur during a sex scene), etc. In the textual domain there is semantic content which can include adult language, themes, etc. Raw textual information applied to the textual domain can be extracted from the program in a number of methods. One such method would be the use of speech recognition technology applied to the audio information stream from the program. For television programming, another method to extract the raw textual information would be to use closed caption information. Both methods advantageously could be employed in the same parental control system, either to complement each other and/or provide redundancy.」（４頁３行ないし１８行）
《翻訳》
　好ましくは、本発明に従ったパレンタル制御システムは、１つ又はそれ以上のマルチメディアプロセッサを有し、それは、入力するビジュアル、オーディオ及び、テキストコンテンツを分析し、そして、結果の分析を特定のユーザの規定した又は選択した基準と比較する。例えば、ビジュアルコンテンツでは、表現（例えば、顔と体）、行動（例えば、銃を撃つ、性的な行動、自動車の運転）、体の属性（例えば、肌色の階調又は形状）、暴力（例えば、爆発、戦い）等を有することができる。オーディオ領域では、音量（例えば、爆発の多くの低周波雑音を有する激しい音）言葉の表現（例えば、不敬、中傷、俗語、ののしり、諷刺）、”激しい息”音（例えば、性的な場面で発生する）等を有する。テキスト領域では、成人言語、テーマ等を含みうる、語義上のコンテンツがある。テキスト領域に適用された生のテキスト情報は、幾つかの方法でプログラムから抽出される。１つのそのような方法は、プログラムからのオーディオ情報ストリームに適用される音声認識技術の使用であろう。テレビジョンプログラムについては、生のテキスト情報を抽出する他の方法は、クローズドキャプションを使用することであろう。両方法は、互いに補完する及び／又は冗長度を提供するいずれかのために、優位に、同じパレンタル制御システムで使用される。（段落【００１５】）
　
（ｄ）「In one aspect, the present invention provides a method for dynamically filtering the content of a multimedia program in real time on a segment-by-segment basis responsive to a filter criteria, comprising extracting audio, video, and transcript features from segments including the multimedia program, generating a numeric ranking for each filter criteria for each applicable filter category (e. g. violence, nudity, religion, etc.) each of the segments, and when the combined respective numeric rankings for that segment exceeds a threshold, processing that segment to thereby eliminate material corresponding to the filter criteria. Preferably, the filter criteria corresponds to language included in the segment being processed, and the audio portion of the segment is modified during the processing step.
Alternatively, the filter criteria corresponds to an image included in the segment being processed, and the video portion of the segment is either modified or skipped during the processing step. In an exemplary embodiment, the numeric ranking is a weighted numeric ranking. In that case, each weighting factor employed in generating the weighted numeric ranking identifies a characteristic such as age or religious affiliation of a respective viewer of the multimedia program. In any event, the numeric ranking for each applicable filter category in each segment is generated by comparing the content of each segment to the filter criteria. 」（４頁１９ないし３４行）
《翻訳》
　１つの面では、本発明は、フィルタ基準に応答して、セグメント毎の基準で、実時間でマルチメディアプログラムの内容を動的にフィルタリングする方法であって、マルチメディアプログラムを含むセグメントから、オーディオ、ビデオ及び、表現の特徴を抽出し、セグメントの各々について、各適用可能なフィルタカテゴリ（例えば、暴力、裸、宗教、等）について、フィルタ基準についての数値の等級を発生し、そのセグメントについての結合されたそれぞれの数値の等級がしきい値を超えたときに、フィルタ基準に対応する素材をそれにより除去するためにそのセグメントを処理する、方法を提供する。好ましくは、フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる言語に対応し、セグメントのオーディオ部分は処理ステップ中に修正される。代わりに、フィルタ基準は、処理されているセグメント内に含まれる画像に対応し、セグメントのビデオ部分は処理ステップ中に修正され又はスキップされる。例示の実施例では、数値の等級は重み付けされた数値の等級である。その場合には、重み付けされた数値の等級を発生するのに使用されている各重み付けファクタは、年齢や宗教的な入会のような、マルチメディアプログラムのそれぞれの視聴者の特徴を識別する。どの場合にも、各セグメントの適用可能な各フィルタカテゴリについての数値の等級は、各セグメントの内容をフィルタ基準と比較することにより発生される。（段落【００１６】）
　
（ｅ）「In another aspect, the present invention provides a parental control system filtering objectionable material from a multimedia program in accordance with a filter criteria. Preferably, the parental control system includes a transcript analysis module extracting first audible features and text from a sequence of segments included in the multimedia program, a visual analysis module extracting video features from the sequence of segments included in the multimedia program, an audio analysis module extracting second audible features from the sequence of segments included in the multimedia program, an analyzer which generates a combined numeric ranking for each of the segments and which generates a respective control signal when the combined numeric ranking exceeds a threshold, and a filter which processes one of the segments of the multimedia program in response to a received respective control signal. The filter either modifies one of the first and second audible features of the respective segment, or modifies the video feature of the respective segment, or eliminates the respective segment from the filtered multimedia program output by the parental control system. Preferably, the parental control system includes a learning module. In that case, selected ones of the first audible features and text extracted by the transcript analysis module, the video features extracted by the visual analysis module, the second audible features extracted by the audio analysis module and user data provided by a controlling user of the parental control system are employed by the learning module to generate the filter criteria. In an exemplar case, the learning module includes a neural network. The parental control system advantageously can be incorporated into a television set, a settop box, or a personal video recorder.」（５頁１３行ないし３３行） 
《翻訳》
　他の面では、本発明は、フィルタ基準に従って、マルチメディアプログラムから好ましくない素材をフィルタリングするパレンタル制御システム、を提供する。好ましくは、パレンタル制御システムは、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、第１の可聴の特徴及びテキスト抽出する、表現分析モジュールと、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、ビデオの特徴を抽出するビジュアル分析モジュールと、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから、第２の可聴の特徴を抽出するオーディオ分析モジュールと、セグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、それぞれの制御信号を発生する、分析器と、受信されたそれぞれの制御信号に応答して、マルチメディアプログラムのセグメントの１つを処理する、フィルタと、を有する。フィルタは、それぞれのセグメントの第１及び第２の可聴の特徴の１つを修正するか又は、それぞれのセグメントのビデオの特徴を修正するか又は、パレンタル制御システムから出力されるフィルタされたマルチメディアプログラムからそれぞれのセグメントを除去する。好ましくは、パレンタル制御システムは、学習モジュールを有する。この場合には、表現分析モジュールにより抽出された第１の可聴の特徴及びテキストの選択された１つ、ビジュアル分析モジュールにより抽出されたビデオの特徴、オーディオ分析モジュールにより抽出された第２の可聴の特徴、及び、パレンタル制御システムの制御するユーザにより供給されたユーザデータは、フィルタ基準を発生するために、学習モジュールにより使用される。典型的な場合には、学習モジュールはニューラルネットワークを有する。パレンタル制御システムは、優位に、テレビジョン受信機、セットトップボックス又は、パーソナルビデオレコーダに組み込まれることが可能である。（段落【００１８】）
　
（ｆ）「The transcript analysis component 150 of the feature extraction module preferably is provided with both the audio stream and any close captioning information, along with any segment marking information specified by the user. The audio stream is translated into text via a speech to text speech recognition subsystem, as is known in the art.
The output of the speech recognition subsystem can be correlated to the close captioning information to determine if any blatant errors in either exist, possibly requiring greater analysis and evaluation of any language elements in the audio stream. Moreover, when a second audio program (SAP) or bilingual close captioning is available in/for the multimedia program, additional correlations can be made to resolve ambiguities in the transcript analysis component 150 in the feature extraction module 40.」（１１頁５行ないし１４行）
《翻訳》
　特徴抽出モジュールの表現分析要素１５０には、ユーザにより規定されたセグメントマーキング情報と共に、オーディオストリームとクローズキャプション情報の両方が供給される。オーディオストリームは、技術で知られているように、音声対テキスト認識サブシステムを介してテキストへ翻訳される。音声認識サブシステムの出力は、いずれかに騒々しい誤りが存在するかどうかを決定するために、クロースキャプション情報と相関が取られ、おそらくオーディオストリーム内の言語要素のより良い分析と評価を要求する。さらに、第２のオーディオプログラム（ＳＡＰ）又は、２カ国語のクローズキャプションがマルチメディアプログラムで／に関して有効なときには、特徴抽出モジュール４０の表現分析要素１５０内の曖昧さを解決するために、追加の相関がなされる。（段落【００３５】）
　
（ｇ）「The visual analysis component 160 of the feature extraction module 40 is provided with the digital visual data stream from the demultiplexer 140. The visual analysis component 160 evaluates the incoming digital visual data stream for a broad range of characteristics, including color, texture, objects and object shape, object motion, and scenes.
　Low level feature extraction in the video domain includes color (using histograms to map color ranges and popularities), overall motion, and edges. Mid-level features derived from these low-level features include body color and shapes, as well as the visual effects resulting from explosions, objects disintegrating, and gunfire. Ultimately, the features extracted in this component are used to determine whether or not sensitive content exists. For example, color and shape can be used for detection of nudity-different skin tones (for different genotypes) can be detected quite easily in certain color spaces (e. g. HSV) and as such they can be quite meaningful.」（１１頁１５行ないし２６行）
《翻訳》
　特徴抽出モジュール４０のビジュアル分析要素１６０には、デマルチプレクサ１４０からディジタルビジュアルデータストリームが供給される。ビジュアル分析要素１６０は、色、テクスチャ物体及び、物体の形状、物体の動き及び、シーンを含む広範囲の特徴について、入力するビジュアルデータストリームを評価する。
　ビデオ領域内の低レベルの特徴抽出は、色（カラー範囲及び流行をマップするヒストグラムを使用する）、全体的な動き及び、エッジを含む。これらの低レベルの特徴から得られる中間レベルの特徴は、爆発、物体の分解及び、銃火からの結果の視覚効果とともに、体の色及び形状を含む。最後に、この要素から抽出された特徴は、敏感なコンテンツが存在するか否かを決定するのに使用される。例えば、色と形状は、裸の検出に使用でき、−異なる肌色の階調（異なる遺伝子についての）がある色空間（例えば、ＨＳＶ）で非常に簡単に検出されそして、それらは、非常に意味がある。（段落【００３６】、【００３７】）
　
（ｈ）「The audio analysis component 170 of the feature extraction module receives the audio stream from the demultiplexer 140, just like the transcript analysis component 150 does, but processes the stream differently. Low level feature extraction in the audio domain include sound level analysis, LPC, pitch, bandwidth, energy, MFCC (mel cepstral coefficients-used in speech recognition), and Fourier coefficients. Mid-level features derived from low level audio domain features include explosions, objects hitting, object disintegration, heavy breathing, groaning, smacking sounds, and gunfire.」（１２頁４行ないし１０行）
《翻訳》
　特徴抽出モジュールのオーディオ分析要素１７０は、表現分析要素１５０が丁度するように、デマルチプレクサ１４０からオーディオストリームを受信するが、しかし、異なってストリームを処理する。オーディオ領域の低レベルの特徴抽出は、サウンドレベル分析、ＬＰＣ、ピッチ、帯域幅、エネルギー、ＭＦＣＣ（メルケプストラム係数−音声認識で使用される）及び、フーリエ係数を含む。低レベルのオーディオ領域の特徴から得られた中間レベルの特徴は、爆発、物体の打撃、物体の分解、激しい息、うめき声、打つ音、及び、銃火を含む。（段落【００３９】）
　
（ｉ）「Fig. 3 shows the viewing mode of operation of the parental control system and corresponding method, which has many functions that are analogous to those in found in the parental control system when it is in the learning mode of operation. Video input 200 represents the video feed into the system from another source, e. g. satellite, cable, DVD, VCR, and is fed into tuner 230, and then, along with any other data the tuner 230 may wish to deliver, is passed on via transport stream 234 to demultiplexer 240. It will be appreciated that the multimedia program can also be output from the multimedia memory 20 illustrated in Fig. 1; the output of multimedia memory 20 being the information carried by transport stream 234. From there, in turn, the video input is parceled out to the feature extraction module 40 components, namely the transcript engine 250, the visual engine 260, and the audio engine 270, where the incoming data is analyzed and processed, much in the same way as the same named components in the learning mode of operation function. In fact, the tuner 230, the demultiplexer 240, the transcript engine component 250, the visual engine component 260, and the audio engine component 270 advantageously can be exactly the same processes and system components as the tuner 130, the demultiplexer 140, the transcript engine component 150, the visual engine component 160, and the audio engine component 170, with the only difference in their operation being that user supplied criteria are not being passed along through these components in view (second) mode of operation.」（１３頁６行ないし２３行）
《翻訳》
　図３は、パレンタル制御システム及び対応する方法の視聴モードの動作を示し、学習モードの動作のときにパレンタル制御システムで見つかる動作に類似する多くの機能を有する。ビデオ入力２００は、例えば、衛星、ケーブル、ＤＶＤ、ＶＣＲのような、他の供給源からシステムへのビデオフィードを表し、チューナ２３０に送られ、そして、チューナ２３０が送りたい他のデータと共に、デマルチプレクサ２４０へ、トランスポートストリーム２３４を介して送られる。マルチメディアプログラムは、図１に示されたマルチメディアメモリ２０からも出力されることが可能であり；マルチメディアメモリ２０の出力はトランスポートストリーム２３４により運ばれる情報である、ことは理解されよう。そこから、順に、ビデオ入力は、特徴抽出モジュール４０”要素へ、即ち、表現エンジン２５０、ビジュアルエンジン２６０、及び、オーディオエンジン２７０へ、分配され、ここで、学習モードの動作機能の同じ名称の要素と同じ方法で、入力データは分析されそして処理される。実際に、チューナ２３０、デマルチプレクサ２４０、表現エンジン要素２５０、ビジュアルエンジン要素２６０、及び、オーディオエンジン要素２７０は、優位に、チューナ１３０、デマルチプレクサ１４０、表現エンジン要素１５０、ビジュアルエンジン要素１６０、オーディオエンジン要素１７０と、正確に同じ処理とシステム要素であり、それらの動作の唯一の差は、ユーザの供給した基準が、視聴（第２）モードの動作で、これらの要素を通して送られないことである。（段落【００４４】）
　
（ｊ）「Where some noticeable difference occurs is with the segmentation and categorization module 280, which uses the feature extraction from the three feature extraction components, the transcript engine 250, the visual engine 260, and the audio engine 270, in combination with the previously stored learned criteria, in order to determine whether to tell the filtering module 290 whether to filter the video program during a given segment. In an exemplary embodiment, the learning module 170 advantageously can be converted into the segmentation and categorization module 280, and vice versa, by applying suitable software controls to a general-purpose analyzer.
　In any event, the segmentation and categorization module 280 preferably determines the beginning and ending time of sensitive scenes, classifies sensitive scenes and, if necessary, merges scenes that are located proximate to one another. For the latter, this can be accomplished by extending the video signal from the video input 200 briefly, or by buffering the video signal for a period of time, for example. In the parental control system and corresponding method, a buffer large enough to contain 10 seconds of video signal is used; the multimedia memory 20 illustrated in Fig. 1 is a suitable memory.」（１３頁２４行ないし１４頁４行）
《翻訳》
　幾つかの目立つ差が発生するところは、与えられたセグメント中にビデオプログラムをフィルタするかどうかをフィルタモジュール２９０へ伝えるかどうかを決定するために、以前に記憶された学習基準と共に、表現エンジン２５０、ビジュアルエンジン２６０及び、オーディオエンジン２７０の３つの特徴抽出要素からの特徴抽出を使用する、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０を用いてである。例示的な実施例では、学習モジュール１７０は、汎用分析器に適切なソフトウェア制御を適用することにより、優位に、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０へ変換され、そして逆に、変換される。
　いずれの場合にも、セグメント化及びカテゴリー化モジュール２８０は、好ましくは、敏感なシーンの開始と終了時間を決定し、敏感なシーンを分類し、そして、必要な場合には、互いにっ最も近くに配置されたシーンを併合する。後者の場合には、これは、例えば、簡単にビデオ入力２００からビデオ信号を伸ばすことにより又は、時間の期間にビデオ信号バッファリングすることにより、達成される。パレンタル制御システム及び対応する方法では、１０秒間のビデオ信号を記憶するのに十分大きなバッファが使用され、図１に示されたマルチメディアメモリ２０は適したメモリである。（段落【００４５】、【００４６】）
　
（ｋ）「The filtering module 290, when it receives notification that it should act to remove a segment, makes a determination, based on the segment duration and preset configuration settings, of the optimal method to be employed in filtering the offending content. For example, the module 290 can simply skip the segment, taking advantage of the aforementioned buffer. Alternatively, the filter module 290 advantageously can be configured to substitute another video signal for that segment (e. g., show a Barney the dinosaur interstitial or Web page). Moreover, assuming that the filter module 290 receives definitive information as to what part of a multimedia segment is to be removed, the filter module 290 advantageously can mask or blur out that particular portion. For example, when the audio portion of the segment contains an offensive word or phrase but is otherwise unobjectionable, the user may wish to merely garble the offending word or phrase rather than draw attention to the fact that a portion of the film was excised.」（１５頁４行ないし１５行）
《翻訳》
　フィルタモジュール２９０は、セグメントを除去するように動作すべきという通知を受けたときに、セグメントの継続時間及びプリセット構成設定に基づいて、攻撃的な内容をフィルタリングするのに使用される最適な方法の、決定を行う。例えば、前述のバッファを利用して、モジュール２９０は単に、セグメントをスキップできる。代わりに、フィルタモジュール２９０は、優位に、そのセグメントの代わりに他のビデオ信号を代用するように設定されることが可能である（例えば、恐竜バーニーを隙間に示す又はウェブページ）。更に、フィルタモジュール２９０は、どのマルチメディアセグメントの部分が除去されるべきかに関する定義情報を受信すると仮定すると、フィルタモジュール２９０は優位に、特定の部分をマスクする又は不鮮明にすることができる。例えば、セグメントのオーディオ部分が攻撃的な単語やフレーズを含むがしかし、不適当ではないときには、ユーザは、フィルムの部分が削り取られたということに注意を引くよりも、単に、攻撃的な単語やフレーズ手を入れることを望み得る。（段落【００５０】）
　
（２）引用例に記載された発明
　ア　マルチメディアプログラムのパレンタル制御システム
　引用例の前掲記載（ａ）ないし（ｋ）によれば、引用例には、ビデオプログラム（番組）等のマルチメディアプログラムから、親等のユーザによって供給される基準を使用して、好ましくない部分を修正するか、除去するパレンタル制御システムが記載されている。
　
　イ　表現分析モジュール、ビジュアル分析モジュール、オーディオ分析モジュール
　引用例の前掲記載（ａ）ないし（ｆ）によれば、パレンタル制御システムは、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから第１の可聴の特徴とクローズドキャプションを使用してテキストを抽出する表現分析モジュール、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスからビデオの特徴を抽出するビジュアル分析モジュール、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから第２の可聴の特徴を抽出するオーディオ分析モジュールを有することが記載されている。
　
　ウ　分析器
　引用例の前掲記載（ａ）ないし（ｆ）によれば、パレンタル制御システムは、表現分析モジュール、ビジュアル分析モジュール、オーディオ分析モジュールから出力されるテキスト、ビデオの特徴、オーディオの特徴を分析し、分析結果を特定のユーザ（例えば、親）の規定した又は選択した基準と比較することにより、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、制御信号を発生する分析器を有することが記載されている。
　
　エ　フィルタ
　引用例の前掲記載（ａ）ないし（ｅ）、（ｋ）によれば、パレンタル制御システムは、分析器からの制御信号を受信すると、マルチメディアプログラムのセグメントのビデオの特徴を修正するか、前記セグメントのオーディオの特徴を修正するか、マルチメディアプログラムの前記セグメントを除去するフィルタを有することが記載されている。
　
　オ　まとめ
　上記アないしエによれば、引用例には下記のような発明（以下「引用発明」という。）が開示されていると認めることができる。
　　　　　　　記（引用発明）
　ビデオプログラム（番組）等のマルチメディアプログラムから、親等のユーザによって供給される基準を使用して、好ましくない部分を修正するか、除去するパレンタル制御システムであって、
　前記マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから第１の可聴の特徴とクローズドキャプションを使用してテキストを抽出する表現分析モジュール、前記マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスからビデオの特徴を抽出するビジュアル分析モジュール、前記マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスから第２の可聴の特徴を抽出するオーディオ分析モジュールと
　前記表現分析モジュール、ビジュアル分析モジュール、オーディオ分析モジュールから出力されるテキスト、ビデオの特徴、オーディオの特徴を分析し、分析結果を特定のユーザ（例えば、親）の規定した又は選択した基準と比較することにより、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、制御信号を発生する分析器と、
　分析器からの制御信号を受信すると、前記マルチメディアプログラムのセグメントのビデオの特徴を修正するか、前記セグメントのオーディオの特徴を修正するか、マルチメディアプログラムの前記セグメントを除去するフィルタとを有する、
パレンタル制御システム。
　
（３）対比
　そこで、本件補正発明と引用発明とを比較すると、次の対応が認められる。 
　
　ア　「データ処理装置」
　引用発明は、ビデオプログラム（番組）等のマルチメディアプログラムから、親等のユーザによって供給される基準を使用して、好ましくない部分を修正するか、除去するパレンタル制御システムであることから、本件補正発明と同様に「マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システム」に係るものであるといえる。
　
　イ　「マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段」
　本件補正発明は、上記データ処理システムが、「マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段」を含むところ、引用発明も、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントのシーケンスからクローズドキャプション（すなわち、文字放送の字幕）を使用してテキストを抽出する表現分析モジュールを有するのであるから、引用発明は、本件補正発明と同様に「マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段」を含むものといえる。
　もっとも、本件補正発明では、上記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段が、「マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより」字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成するのに対し、引用発明ではそのような点の開示はない。
　
　ウ　「分析手段」
　本件補正発明は、上記データ処理システムが、「一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段」を含むところ、引用発明も、表現分析モジュール、ビジュアル分析モジュール、オーディオ分析モジュールから出力されるテキスト、ビデオの特徴、オーディオの特徴を分析し、分析結果を特定のユーザ（例えば、親）の規定した又は選択した基準と比較することにより、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、制御信号を発生する分析器を含むことから、引用発明は、本件補正発明と同様に「一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段」を含むものといえる。
　
　エ　「分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段」
　本件補正発明は、上記データ処理システムが、「分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段」を含むところ、引用発明も、表現分析モジュール、ビジュアル分析モジュール、オーディオ分析モジュールから出力される一連のテキスト、ビデオの特徴、オーディオの特徴を分析し、分析結果を特定のユーザ（例えば、親）の規定した又は選択した基準と比較することにより、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、制御信号を発生する分析器を有し、フィルタは前記分析器からの制御信号を受信すると、前記マルチメディアプログラムのセグメントのビデオの特徴を修正するか、前記セグメントのオーディオの特徴を修正するか、マルチメディアプログラムの前記セグメントを除去するというのであるから、引用発明は、本件補正発明でいう上記「分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段」を含むものといえる。
　もっとも、本件補正発明では、上記「分析結果」が、一連のテキストを分析した分析結果であるのに対し、引用発明では、一連のテキストとビデオの特徴とオーディオの特徴を分析した分析結果である。
　
　オ　「識別部分を改変する改変手段」、「マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変する」
　本件補正発明は、データ処理システムが、「識別部分を改変する改変手段を含み」、「マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変する」ところ、引用発明も、マルチメディアプログラムに含まれるセグメントの各々について、結合された数値の等級を発生し、結合された数値の等級がしきい値を超えたときに、制御信号を発生する分析器を有し、前記分析器からの制御信号を受信するとフィルタは、前記マルチメディアプログラムのセグメントのビデオの特徴を修正するか、前記セグメントのオーディオの特徴を修正するか、マルチメディアプログラムの前記セグメントを除去するというのであるから、引用発明は、本件補正発明と同様に「識別部分を改変する改変手段を含み、マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を改変する」ものといえる。
　もっとも、本件補正発明では、上記改変が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変するのに対し、引用発明では、そのような点の開示はない。
　
（４）一致点・相違点
　以上の対比結果アないしオによれば、本件補正発明と引用発明との一致点・相違点は次のとおりである。 
［一致点］　
　マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段と、
　分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段と、
　前記識別部分を改変する改変手段とを含み、
　前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を改変する、
　データ処理システム。
　
［相違点］　    
　相違点１
　本件補正発明では、上記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段が、「マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより」字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成するのに対し、引用発明ではそのようにしていない点。
　
　相違点２
　本件補正発明では、上記「分析結果」が、一連のテキストを分析した分析結果であるのに対し、引用発明では、一連のテキストとビデオの特徴とオーディオの特徴を分析した分析結果である点。
　
　相違点３
　本件補正発明では、上記改変が、映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変するのに対し、引用発明では、そのようにしていない点。
　
（５）相違点の判断等 
　相違点１について
　相違点１に係る本件補正発明の構成は、マルチメディア番組データの字幕中のテキストの識別を、字幕に対して光学文字認識を実行することにより行うようにしたものといえるところ、マルチメディアデータのクローズドキャプション（文字放送の字幕）等のテキストの識別を光学文字認識（ＯＣＲ）を実行することにより行うことは、例えば、下記特開２００３−７８８９１号公報（段落【０００５】、【００３２】等参照）、特開２００１−２０２３１１号公報（段落【００３５】等参照）、特開２００３−１７９８８８号公報（段落【００７０】、【００７９】、【００８０】等参照）で開示されるように当業者において、周知の事項である。そうすると、引用発明のマルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別する識別手段に、上記周知の光学文字認識によるテキストの識別手法を適用し、マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成するようにすることは、当業者が容易になし得ることといえる。
　
　ア　特開２００３−７８８９１号公報には、図面とともに以下の記載がある。
（ア）「マルチメディア装置のユーザには、テレビジョン放送、又は、ビデオ或いはオーディオ記録物のコンテンツに関する補足的な情報を得るオプションが与えられる。出現する複数の情報アイテムの検出は、米国においてクロースド・キャプションとして、欧州においてテレテキスト字幕として既に知られている方法によって行われる及び／又は音声認識、即ち話される文章中の単語又は個々に話される単語の自動認識のための方法によって補足されうる。情報アイテムは、意味（何かの重要な特徴の概要）を有する知的ユニットからなる。意味のある省略形又は１以上の単語は、情報アイテムを構成しうる。テキストのストリップ又はキャプションの中でピクチャ中で放送中の出現する情報アイテムは、このピクチャに適用される光学文字読み取り方法（ＯＣＲ）によって検出され記録される。」（段落【０００５】）
（イ）「株式情報をインターネットで与えるプロバイダは、ユーザに利用可能な光学文字認識（ＯＣＲ）を与え、これによりユーザは放送中に画面を横切って流れる単語及び省略形からなるテキストストリップから単語を検出することを可能とし、それによりテキストストリップの内容（株価）に関する最新情報がインターネットから取り出されうる。」（段落【００３２】）
　
　イ　特開２００１−２０２３１１号公報には、図面とともに以下の記載がある。
（ア）「図３は、図１の実施形態例における一致イメージの抽出処理及び文字認識・テキストコード変換について説明するための図であり、ここでは一例としての方法を示す（イメージデータからの指定イメージの検索、文字認識技術は既にＯＣＲ読み取り機器などにおいて実現されている市中技術であり、本発明は、これら一般的な機能を組み込むことが可能である）。」（段落【００３５】）
　
　ウ　特開２００３−１７９８８８号公報には、図面とともに以下の記載がある。
（ア）「図７では、利用者がニュース番組を視聴している場面を示しており、図７の（１）のオリジナル画像には、ニュース番組はアナウンサーの映像とそれにニュースのヘッドラインを示すテロップが重畳されている。
　ここでは文字情報として、テロップ情報を対象にして説明をするが、テロップではない映像シーン中の看板の文字など一般の文字、データ放送や文字放送などで映像に多重化されてきた文字なども同様に対象とすることができる。」（段落【００６９】、【００７０】）
（イ）「テキストデータ（文字コード）で送信することで通信量は少なくなり、また、表示端末２０ａでは任意の大きさで表示できるので、大きく表示して読みやすくすること等ができる。
　この文字認識の処理は、現在販売されているＯＣＲソフトウェア等に用いられている技術や、その他従来の技術を用いて実施することができる。」（段落【００７９】、【００８０】）
　
　相違点２について
　引用発明は、上記のとおり、マルチメディアプログラムの特徴を、マルチメディアプログラムに含まれるコンテンツ（クローズドキャプションのテキスト、ビデオ、オーディオ）の各特徴を抽出、分析し、前記各特徴の分析結果に基づき、前記マルチメディアプログラムを修正、除去するものであるが、前記マルチメディアプログラムに含まれるコンテンツであるクローズドキャプションのテキスト、ビデオ、オーディオは、一般的にそれぞれがマルチメディアプログラムの特徴を表すものであり、また、それぞれが関連するものである。例えば、性的な映像シーンやわいせつな映像シーンにおいては、性的な単語やフレーズ、わいせつな単語やフレーズが音声や字幕で表現されることが多くある。そうすると、引用発明において、マルチプログラムに含まれるクローズドキャプションのテキストに着目し、クローズドキャプションのテキストを抽出、分析し、その分析結果であるマルチプログラムの特徴に基づいて改変すべき前記マルチメディアプログラムの部分を識別するようにすることは、当業者が格別の困難性なくなし得ることである。
　
　相違点３について
　引用発明は、上記引用例の記載（ｂ）に記載されたとおり、ビデオプログラムの、ビジュアル、オーディオ及び、テキストコンテンツのような、マルチメディアコンテンツを介して（例えば、親のような）ユーザにより、供給される基準を使用してビデオプログラムを評価し、そして実時間で、それらの基準に従って、ビデオプログラムの部分をフィルタし、ブロックし、又は、マスクする、自動的なシステム（パレンタル制御システム）に係るものであり、すなわち、当該システムは、ビデオプログラムのコンテンツ（内容）を、例えば親によって供給された基準によって評価し、その評価に基づき、例えば子供に対してビデオプログラムの部分の視聴を阻止するためにビデオプログラムの部分を修正、あるいは除去するものであるところ、ビデオプログラムの部分の視聴を阻止する手法として、ビデオプログラムの部分を消すことで視聴を阻止することは常套の手法であるとともに、引用発明の「除去」は、それによって、プログラムの部分をなくそうとするものであるから、プログラムの部分をなくすために「除去」という手法は容易に想定できることといえることから、引用発明に係るシステムにおいて、前記ビデオプログラムの部分のビジュアル部分（映像部分）とオーディオ部分（音声部分）との少なくとも一方を消すことで改変し、視聴を阻止するようにすることは、当業者であれば、格別の困難性なくなし得ることである。
　
　以上のとおり、本件補正発明における上記各相違点に係る構成は、当業者が容易に想到し得たといえるものであり、また、本件補正発明の効果も、引用発明及び上記周知の事項から予測することができる程度のものにすぎない。
　したがって、本件補正は、特許請求の範囲の減縮を目的とするところ、本件補正発明は、引用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から、特許法第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。 
　
（６）むすび 
　以上、本件補正は、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ので、同法第１５９条第１項の規定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。 
 　 
第３　本願発明について
（１）本願発明 
　平成１９年６月７日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１ないし１７に係る発明は、本願明細書及び図面（平成１９年３月１日付けの手続補正書により補正された明細書及び図面）の記載からみて、それぞれ、その特許請求の範囲の請求項１ないし１７に記載した事項により特定されるとおりのものであるところ、そのうち、請求項７に係る発明（以下「本願発明７」という。）は、下記のとおりのものである。 
　　　　　　記（本願発明７）
　マルチメディア番組データを処理するためのデータ処理システムであって、
　前記マルチメディア番組データの字幕に対して光学文字認識を実行にすることにより、前記マルチメディア番組データの字幕中のテキストを識別して、一連のテキストを生成する識別手段と、
　前記一連のテキストを分析して、分析結果を形成する分析手段と、
　前記分析結果に基づいて改変すべき前記マルチメディア番組データの部分を識別して、識別部分を形成する識別手段と、
　前記識別部分を改変する改変手段とを含むデータ処理システム。
　
（２）引用例 
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例（国際公開第０２／０８０５３０号のパンフレット）には、前記「第２　３（１）」に摘記したとおりの事項が記載されている。 
 　　 
（３）対比・判断
　本願発明７は、前記「第２」で検討した本件補正発明から「改変手段」についての「前記マルチメディア番組データが、映像成分と音声成分を含み、前記改変手段は前記識別部分の映像部分と音声部分との少なくとも一方を消すことで改変する」という限定事項を省いたものである。
　そうすると、本願発明７の構成要件を全て含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する本件補正発明が、前記「第２　３（５）」に記載したとおり、引用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から、本願発明７も、同様の理由により、引用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。
　 
（４）むすび 
　以上のとおり、本願発明７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。 
　したがって、本願は他の請求項に係る発明について特に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。