【事件の表示】
　特願２００４−１８３０２６「適応型機械翻訳」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　１月１３日出願公開、特開２００５−　１１３５８〕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
　本願は、平成１６年６月２１日（パリ条約による優先権主張２００３年６月２０日、アメリカ合衆国、２００３年７月２５日、アメリカ合衆国）の出願であって、平成１９年１１月８日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成２０年２月１２日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、同年３月１３日付けで手続補正がなされ、その後、当審において、平成２３年１月１３日付けで拒絶理由通知がなされたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１に係る発明は、平成２０年３月１３日付けの手続補正書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次のものと認める。（以下、「本願発明」という。）
「自動機械翻訳システムに情報を提供して翻訳の正確さを向上させるためにコンピュータで実施される方法であって、
　コンピュータデバイスが第１の自然言語で表現されているソーステキストの集まりを受け取ってメモリに格納することと、
　前記コンピュータデバイスが前記ソーステキストの集まりに対応する試みの翻訳を前記自動機械翻訳システムから受け取ってメモリに格納することであって、前記試みの翻訳は前記第１の自然言語以外の自然言語で表現されていることと、
　前記コンピュータデバイスが前記試みの翻訳の訂正済みバージョンを受け取ってメモリに格納することと、
　前記コンピュータデバイスがトレーニングジェネレータを用いて前記メモリに格納された前記試みの翻訳の訂正済みバージョンと前記ソーステキストの集まりとに基づいて、更新された翻訳対応物の集まりを生成することと、
　前記コンピュータデバイスが前記自動機械翻訳システムに前記更新された翻訳対応物の集まりを提供することと
　を備えることを特徴とする方法。」
　
３．引用例
　当審において平成２３年１月１３日付けで通知した拒絶の理由に引用した特開２００３−５０７９７号公報（以下、「引用例１」という。）、特開平６−１７６０５９号公報（以下、「引用例２」という。）、特開２０００−２５９６３１号公報（以下、「引用例３」という。）には、それぞれ、図面とともに次の事項が記載されている。
　
（引用例１）
Ａ．「【請求項１】　第１の言語の入力テキストを第２の言語の出力テキストに翻訳するコンピュータ実施方法であって、
入力テキストに基づいて入力論理形式を生成するステップと、
少なくとも入力論理フォームの一部分とマッチングする１つまたはそれ以上の変換マッピングの１組をあらかじめ定められた尺度に基づいて選択するステップと、
前記１組の変換マッピングを目的論理形式と結合するステップと、
前記目的論理形式に基づいて出力テキストを生成するステップとを備えたことを特徴とするコンピュータ実施方法。」
　
Ｂ．「【００１７】システムメモリ１５０は、揮発性メモリ、および／または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）１５１やランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１５２の如き不揮発性メモリの形式のコンピュータ記憶媒体を含む。起動時の如き、コンピュータ１２０内の要素間で情報を変換するのに役立つ基本ルーチンを含む基本入出力システム１５３（ＢＩＯＳ）は、典型的にＲＯＭ１５１に記憶される。ＲＡＭ１５２は、典型的には、すぐにアクセス可能な、かつ／または現在処理装置１４０によって動作中のデータおよび／またはプログラムモジュールを含む。図１は、限定するのではなく例示を目的として、オペレーティングシステム１５４と、アプリケーションプログラム１５５と、他のプログラムモジュール１５６と、プログラムデータとを示す図である。」
　
Ｃ．「【００２８】図２および図３は、本発明の一実施形態による機械翻訳システム２００のアーキテクチャの構成図である。システム２００は、解析コンポーネント２０４および２０６と、統計的単語関連学習コンポーネント２０８と、論理形式整列コンポーネント２１０と、字句知識ベース構築コンポーネント２１２と、２カ国語辞書２１４と、辞書併合コンポーネント２１６と、変換マッピングデータベース２１８と、更新２カ国語辞書２２０とを含む。トレーニングおよび翻訳実行時に、システム２００は、解析コンポーネント２２２、マッチングコンポーネント２２４、変換コンポーネント２２６および／または生成コンポーネント２２８を利用する。
【００２９】例示的な一実施形態では、２カ国語コーパスを使用してシステムをトレーニングする。２カ国語コーパスは、整列翻訳センテンス（例えば、英語の如き１つの原始または目的言語におけるセンテンスが、スペイン語の如き他方の原始または目的言語における人間による翻訳と一対一で対応するセンテンス）を含む。トレーニング時に、原始センテンス２３０（翻訳対象センテンス）として、かつ目的センテンス２３２（原始センテンスの翻訳）として、センテンスを整列２カ国語コーパスからシステム２００に提供する。解析２０４および２０６は、整列２カ国語コーパスからのセンテンスを解析して、原始論理形式２３４および目的論理形式２３６を生成する。
【００３０】解析時に、センテンスにおける単語が正規化された単語形式（見出し語）に変換され、それを統計的単語関連学習コンポーネント２０８に提供することができる。単一単語関連および複数単語関連を、信頼できる各々の集合が得られるまで、学習コンポーネント２０８によって繰り返し仮定および評価する。統計的単語関連学習コンポーネント２０８は、学習された単一単語翻訳対２３８、ならびに複数単語対２４０を出力する。
【００３１】複数単語対２４０は、付加的な入力を２カ国語辞書２１４に追加して更新２カ国語辞書２２０を形成するのに使用される辞書併合コンポーネント２１６に提供される。新たな入力は、複数単語対２４０を表す。
【００３２】単一および複数単語対２３８は、原始論理形式２３４および目的論理形式２３６とともに、論理整列コンポーネント２１０に提供される。簡潔に述べると、コンポーネント２１０は、最初に原始および目的論理形式２３０および２３６におけるノード間の仮の対応を確立する。これは、統計的単語関連学習コンポーネント２０８からの単一および複数単語翻訳対２３８、２４０で補足することのできる２カ国語辞典（例えば２カ国語辞書）からの翻訳対を用いて行われる。可能な対応を確立した後に、整列コンポーネント２１０は、字句および構造的考察にしたがって論理形式ノードを整列させ、単語および／または論理形式変換マッピング２４２を作成する。この態様を以下により詳細に説明する。
【００３３】基本的には、整列コンポーネント２１０は、２カ国語辞書情報２１４、ならびに単一および複数単語対２３８、２４０を用いて、論理形式間にリンクを張る。変換マッピングは、それらが原始および目標論理形式２３４および２３６に出現する頻度に基づいて随意にフィルタリングされ、字句知識ベース構築コンポーネント２１２に提供される。
【００３４】一実施形態では、フィルタリングは随意であるが、変換マッピングがトレーニングデータ内に少なくとも二度見いだせない場合は、任意の他の所望の頻度をフィルタとして使用することが可能であっても、その変換マッピングを使用して変換マッピングデータベース２１８を構築することはない。出現頻度以外にも他のフィルタリング技術を使用できることに留意されたい。例えば、変換マッピングが入力センテンスの完全な解析により形成されているかどうか、また変換マッピングを作成するのに使用される論理形式が完全に整列されているかどうかに基づいて変換マッピングをフィルタリングすることが可能である。
【００３５】コンポーネント２１２は、基本的には一言語における単語および／または論理形式を第２の言語における単語および／または論理形式にリンクさせる変換マッピングを含む変換マッピングデータベース２１８を構築する。このようにして変換マッピングデータベース２１８が作成されると、次にシステム２００がランタイム翻訳に向けて構成される。」
　
Ｄ．「【００３６】翻訳実行時に、翻訳対象の原始センテンス２５０が解析コンポーネント２２２に提供される。解析コンポーネント２２２は、原始センテンス入力に基づいて、原始センテンス２５０および原始論理形式２５２を受け取る。例を挙げるとわかりやすい。本例では、原始センテンス２５０は、「Ｈａｇａ　ｃｌｉｃｋ　ｅｎｅｌ　ｂｏｔｏｎ　ｄｅ　ｏｐｃｉｏｎ」というスペイン語のセンテンスで、それが英語に翻訳されて、「Ｃｌｉｃｋ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｏｎ　ｂｕｔｔｏｎ（オプションボタンをクリックする）」または逐語的に「Ｍａｋｅ　ｃｌｉｃｋｉｎ　ｔｈｅ　ｂｕｔｔｏｎ　ｏｆ　ｏｐｔｉｏｎ（オプションのボタンでクリックを行う）」となる。
【００３７】図４（Ａ）は、解析コンポーネント２２２により原始センテンス２５０に対して生成された原始論理形式２５２を示す図である。原始論理形式２５２は、マッチングコンポーネント２２４に提供される。マッチングコンポーネント２２４は、リンクされた論理形式２５４を取得するために、原始論理形式２５２と、変換マッピングデータベース２１８内の論理形式とをマッチさせることを目的とする。複数の変換マッピングが、原始論理形式２５２の部分とマッチしうる。マッチングコンポーネント２２４は、マッチさせる見出し語、品詞、および他の特徴情報を有するデータベース２１８におけるマッチング変換マッピングの最良の集合を検索する。所定の尺度に基づいて、最良のマッチの集合が見いだされる。例えば、例示的に、より大きな（より具体的な）論理形式を有する変換マッピングのほうが、より小さな（より一般的な）論理形式を有する変換マッピングよりも好まれるかもしれない。大きさが等しい論理形式を有するマッピングの中では、マッチングコンポーネント２２４は、例示的に、より高頻度のマッピングを好むかもしれない。いずれの場合も互いに矛盾することがなければ、マッピングは、原始論理形式２５２の重複部分ともマッチしうる。ひとまとめになったマッピングの集合は、代替的な集合に比べて入力センテンスのより広範囲な部分を網羅するのであれば、例示的に、そのほうが好まれるかもしれない。入力論理形式とデータベース２１８に見られる論理形式とをマッチさせるのに使用される他の尺度を、表４に関して以下により詳細に説明する。
【００３８】マッチング変換マッピングの集合が確認された後に、マッチングコンポーネント２２４は、変換マッピングによって受け取られた対応する目的単語または論理形式区分のコピーに対して原始論理形式２５２内のノード上にリンクを作成して、リンクされた論理形式２５４を生成する。図４（Ｂ）は、本例についてのリンクされた論理形式２５４の例を示す図である。複数単語のマッピングについてのリンクは、対応する区分のルートノード（例えばＨａｃｅｒとＣｌｉｃｋ）をリンクさせ、次いでその複数単語のマッピングに関与する他の原始ノード（例えばＵｓｔｅｄとＣｌｉｃ）にアスタリスクをリンクさせることによって表現される。例示的に、当該マッピングの対応する個々の原始ノードと目的ノードの間のサブリンク（図４（Ｂ）には示されていない）を作成して変換時に使用することもできる。
【００３９】変換コンポーネント２２６は、マッチングコンポーネント２２４から論理形式２５４を受け取り、目的翻訳の基礎を形成することになる目的論理形式２５６を作成する。これは、原始論理形式２５２のノード上のリンクによって指示される目的論理形式区分が統合される、リンクされた論理形式２５４のトップダウン横断を実行することによって行われる。複合的な複数単語マッピングに対する論理形式区分を統合したら、マッチングコンポーネント２２４によって設定された個々のノード間のサブリンクを使用して、修飾成句のための正確な結合点の判断などを行う。必要な場合は、デフォルトの結合点を利用する。
【００４０】適用しうる変換マッピングが見つからない場合は、原始論理形式２５２内のノードおよびそれらの関係を単に目的論理形式２５６にコピーする。これらのノードに対する変換マッピングデータベース２１８の中にまだデフォルトの単一単語翻訳を見いだし、それらを目的論理形式２５６に挿入することができる。しかし、それらは見つからない場合は、例示的に、整列時に使用した更新２カ国語辞書２２０から翻訳を取得することが可能である。
【００４１】図４（Ｃ）は、本例についての目的論理形式２５６を示す図である。「ｃｌｉｃｋ」から「ｂｕｔｔｏｎ」までの論理形式区分と「ｂｕｔｔｏｎ」から「ｏｐｔｉｏｎ」までの論理形式区分をリンクされた論理形式２５４から繋ぎ合わせて、目的論理形式２５６を取得したことがわかる。
【００４２】生成コンポーネント２２８は、例示的に、目的論理形式２５６から目的列（または出力目的センテンス）にマッピングする規則ベースのアプリケーション独立生成コンポーネントである。生成コンポーネント２２８は、例示的に、入力論理形式の原始言語に関する情報を有さず、専ら変換コンポーネント２２６によってそこに送られる情報のみを扱う。生成コンポーネント２２８は、また例示的に、この情報を（目的言語についての）単一言語辞書と併用して目的センテンス２５８を生成する。したがって、各言語に対しては１つの包括的な生成コンポーネント２２８だけで十分である。」
　
　図２及び図３を参照すると、「機械翻訳システム２００」は、図２に記載された「トレーニングを行う部分」と、図３に記載された「ランタイム翻訳を行う部分」とを有しているといえる。
　
　上記Ｃ，Ｄには、上記「トレーニングを行う部分」で作成された情報（「変換マッピングデータベース２１８」及び「更新２カ国語辞書２２０」）を、上記「ランタイム翻訳を行う部分」に提供して翻訳を行うことが記載されている。
　そして、上記Ａには、この翻訳はコンピュータによって実施されるものであることが示されており、上記トレーニングは、翻訳の正確さを向上させるために行うものであるから、引用例１には、「機械翻訳システムの構成のうちのランタイム翻訳を行う部分に情報を提供して翻訳の正確さを向上させるためにコンピュータで実施される方法」が記載されているといえる。
　
　上記Ｂには、コンピュータで使用するデータ等をメモリに記憶することが示されていることから、「コンピュータ」は、受け取った「原始センテンス」や「目的センテンス」を「メモリに格納」しているといえる。
　
　よって、上記Ａ〜Ｄの記載及び関連する図面を参照すると、引用例１には、次の発明が記載されているものと認められる。（以下、「引用例１記載の発明」という。）
「機械翻訳システムの構成のうちのランタイム翻訳を行う部分に情報を提供して翻訳の正確さを向上させるためにコンピュータで実施される方法であって、
　コンピュータが原始センテンスを受け取ってメモリに格納することと、
　前記コンピュータが目的センテンスを受け取ってメモリに格納することと、
　前記コンピュータが前記機械翻訳システムの構成のうちのトレーニングを行う部分を用いて前記メモリに格納された前記目的センテンスと前記原始センテンスとに基づいて、変換マッピングデータベースと更新２カ国語辞書を生成することと、
　前記コンピュータが前記自動機械翻訳システムのうちのランタイム翻訳を行う部分に前記変換マッピングデータベースと前記更新２カ国語辞書を提供することと
　を備える方法。」
　
（引用例２）
Ｅ．「【００１２】テンプレート作成部１１は、利用者からの修正文１５が入力された場合に、機械翻訳の出力文２、原文１７、修正文１５をそれぞれ訳文データベース１２、原文データベース１３、修正文データベース１４に格納する。・・・（後略）・・・」
　
Ｆ．「【００１４】
【作用】本発明では、図１に示すように、訳文修正部１がテンプレートデータベース６にあるテンプレートを適用できる場合に、機械翻訳装置本体８が出力する出力文２を自動的に修正する。そうでない場合は、出力文２をそのまま出力する。
【００１５】機械翻訳装置の利用者は、翻訳文が希望通りでなければ後編集装置１８へその修正文１５を入力する。後編集装置１８では、テンプレート作成部１１と訳語修正辞書作成部１６とが、機械翻訳文を修正するためのテンプレート、及び訳語などの修正情報の抽出を行なう。
【００１６】この際、利用者は機械翻訳装置の内部に関する知識（文法や辞書の構成など）を全く知る必要がなく、ただ修正文のみを入力すればよい。テンプレート作成部１１、訳語修正辞書作成部１６が抽出した情報は、それぞれテンプレートデータベース６、訳語修正用辞書７に記録される。
【００１７】これらのテンプレートデータベース６、訳語修正用辞書７を用いることによって、訳文修正部１は、次に同じような出力文に出会ったときに、その出力文を所望の翻訳文に修正することができる。」
　
（引用例３）
Ｇ．「【００１６】次いで、図１の機械翻訳装置の構成及び動作について説明する。図１において、機械翻訳部１は、例えば従来技術文献２「古瀬蔵ほか，”経験的知識を活用する変換主導型機械翻訳”，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．３，平成６年３月発行」において開示された公知の機械翻訳装置であって、翻訳前と翻訳後の文の対を用例として予め蓄積して、当該用例を用いて、意味的距離を計算して参照しながら、入力文に対して第１の自然言語の表現から第２の自然言語の表現に逐次、変換主導型機械翻訳処理を実行し、機械翻訳後の翻訳文を第２の自然言語の機械翻訳文メモリ３２に出力して格納する。人手による校正３では、第２の自然言語の機械翻訳文メモリ３２内の機械翻訳文に対して、より自然な翻訳文に翻訳校正して、翻訳前の校正対象文と翻訳後の校正結果文との対である校正データを生成して校正データメモリ２１に格納する。次いで、校正規則生成部１０は、校正データメモリ２１内の校正データに基づいて、校正不変化部分メモリ２２及び仮規則メモリ２３を用いて、図５の校正規則生成処理を実行することにより、校正規則を生成して校正規則メモリ２４に格納する。さらに、自動校正部２は、第２の自然言語の機械翻訳文メモリ３２内の機械翻訳文に対して、校正規則メモリ２４内の校正規則を参照して、自動的に翻訳校正を行って、校正後の校正翻訳文を第２の自然言語の校正翻訳文メモリ３３に出力して格納する。この翻訳校正では、用例翻訳と同様に、校正規則を入力文に逐次適用してゆき、校正してゆく。」
　
４．対比
　本願発明と引用例１記載の発明とを対比すると、次のことがいえる。
　
（あ）引用例１記載の発明における「機械翻訳システムの構成のうちのランタイム翻訳を行う部分」、「コンピュータ」、「機械翻訳システムの構成のうちのトレーニングを行う部分」は、それぞれ、本願発明における「自動機械翻訳システム」、「コンピュータデバイス」、「トレーニングジェネレータ」に相当するものである。
　
（い）引用例１記載の発明における「原始センテンス」は、本願発明における「第１の自然言語で表現されているソーステキストの集まり」に相当する。そして、引用例１記載の発明における「目的センテンス」は、上記３．Ｃに示されているように、人によって原始センテンスに対応するように翻訳されたものであるから「原始センテンスの正しい翻訳」であるといえる。よって、引用例１記載の発明における「目的センテンス」と、本願発明における「試みの翻訳の訂正済みバージョン」とは、ともに、「ソーステキストの集まりの正しい翻訳」である点で共通するものである。
　
（う）引用例１記載の発明における「変換マッピングデータベース」及び「更新２カ国語辞書」は、翻訳のために用いられる、言語間の対応関係を示すものであって、機械翻訳システムの構成のうちのトレーニングを行う部分において更新されたものであるから、「更新された翻訳対応物の集まり」と呼び得るものである。
　
　上記（あ）〜（う）の事項を踏まえると、本願発明と引用例１記載の発明とは、次の点で一致し、また、相違するものと認められる。
　
（一致点）
　本願発明と引用例１記載の発明とは、ともに、
「自動機械翻訳システムに情報を提供して翻訳の正確さを向上させるためにコンピュータで実施される方法であって、
　コンピュータデバイスが第１の自然言語で表現されているソーステキストの集まりを受け取ってメモリに格納することと、
　前記コンピュータデバイスが前記ソーステキストの集まりの正しい翻訳を受け取ってメモリに格納することと、
　前記コンピュータデバイスがトレーニングジェネレータを用いて前記メモリに格納された前記ソーステキストの集まりの正しい翻訳と前記ソーステキストの集まりとに基づいて、更新された翻訳対応物の集まりを生成することと、
　前記コンピュータデバイスが前記自動機械翻訳システムに前記更新された翻訳対応物の集まりを提供することと
　を備えることを特徴とする方法。」
である点。
　
（相違点）
　相違点１：本願発明は、「ソーステキストの集まりに対応する試みの翻訳」を自動機械翻訳システムから受け取ってメモリに格納しているのに対し、引用例１記載の発明は、そのようなものではない点。
　
　相違点２：「ソーステキストの集まりの正しい翻訳」が、本願発明においては、「試みの翻訳の訂正済みバージョン」であるのに対し、引用例１記載の発明においては、「目的センテンス」であり、この「目的センテンス」は、人によって原始センテンスに対応するように翻訳されたものではあるが、機械翻訳システムから出力された翻訳文を訂正して作成したものであるとはされていない点。
　
５．当審の判断
　そこで、上記相違点１，２について検討する。
　
（相違点１，２について）
　引用例２，３に見られるように、機械翻訳装置から出力された、訂正する必要がある翻訳文を格納すること、及び、訂正する必要がある翻訳文を人が訂正することにより、適切な翻訳文を作成し、この訂正された翻訳文を用いて以降の機械翻訳の精度を上げることは、いずれも公知の技術である。
　そして、引用例１記載の発明において、人によって原始センテンスに対応するように翻訳されたものである「目的センテンス」をどのように作成するかは、必要に応じて適宜決定し得る事項であり、上記公知の技術に見られるように、機械翻訳システムが出力した翻訳文を訂正するようにして、適切な翻訳文である「目的センテンス」を作成することが有用であることは当業者に自明であるし、引用例１記載の発明に、上記公知の技術を適用できない理由もないから、引用例１記載の発明に上記公知の技術を適用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。
　以上の事情に鑑みれば、引用例１記載の発明において、「ソーステキストの集まりに対応する試みの翻訳」を自動機械翻訳システムから受け取ってメモリに格納するようにするとともに、格納された該試みの翻訳を訂正することにより、目的センテンスを作成するようにすることは、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
　
（本願発明の作用効果について）
　そして、本願発明の構成によってもたらされる効果も、引用例１記載の発明、及び引用例２，３記載の技術から当業者が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。
　
（請求人の主張）
　なお、平成２３年４月１４日付け意見書において、請求人は「引用文献２および３では、機械翻訳文と、その修正文（または校正結果文）とを対応付けて、機械翻訳文を修正ないし訂正するためのテンプレートないし校正規則を生成することについて記載されているものの、本願発明のように、試みの翻訳の訂正済みバージョンとソーステキストの集まりとに基づいて、更新された翻訳対応物の集まりを生成することについては開示も示唆もされていません。
　そのため、引用文献１に記載の機械翻訳システムにおいて、引用文献２または３に記載の技術を採用すると、引用文献１における目的センテンスと、その修正文とに基づいて、機械翻訳をトレーニングすることになりますが、本願発明のように、引用文献１における原始センテンスと、目的センテンスの修正文とに基づいて、機械翻訳をトレーニングすることにはなりません。」と主張している。
　しかしながら、引用例２，３は、上記５．（相違点１，２について）で検討したように、「正しい翻訳」を機械翻訳装置が出力した翻訳を訂正することにより作成することが公知の技術であることを示すために引用したものであり、請求人が主張するような機械翻訳文と、その修正文（または校正結果文）とを対応付けて、機械翻訳文を修正ないし訂正するためのテンプレートないし校正規則を生成する点を引用したものではない。
　引用例１記載の発明における「目的センテンス」は、上記４．（い）で検討したように、「原始センテンスの正しい翻訳」であるといえるものであるから、該「目的センテンス」は修正する必要のない翻訳であり、引用例２，３の技術を引用例１記載の発明に適用したとしても、請求人が主張するような目的センテンスと、その修正文とに基づいて、機械翻訳をトレーニングするものとならないことは明らかである。
　よって、請求人の上記主張は採用することができない。
　
６．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１記載の発明、及び引用例２，３記載の技術に基いて、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。