【事件の表示】
　特願２００２−５５６３８９「データベース言語モデルによる自動対話システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　７月１８日国際公開、ＷＯ０２／５６１９９、平成１６年　６月１７日国内公表、特表２００４−５１８１９５〕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、２００２年１月８日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００１年１月１０日、ドイツ連邦共和国）を国際出願日とする出願であって、平成２０年３月３１日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年７月２日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、同年７月２５日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１に係る発明は、平成２０年７月２５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。）
「照会のために利用可能な幾つかの要素を含むデータベースエントリへの口頭照会のための自動対話システムであって、前記データベースエントリへ照会するための口頭発言の音声認識が言語モデルによりサポートされ、前記言語モデルは前記口頭発言が属する対話の開始前に作成され、前記言語モデルは前記口頭照会の対象となるデータベースにおいて前記データベースに含まれるデータベースエントリの要素が相関して発生する事象をモデル化したものである、自動対話システム。」
　
３．引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された特開２０００−２５０５８５号公報（以下、「引用例」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。
　
Ａ．「【００１２】
【発明の実施の形態】図１は、この発明による対話型データベース検索装置の実施形態の一例を示すブロック図である。この対話型データベース検索装置１は、音声入力部２、音声識別部３、対話制御部４、音声検索キー関連性計算部５、音声出力部６から構成される。音声識別部３は音声認識部３−１、音声認識結果出力部３−２から構成される。対話制御部４は結果調整部４−１、対話誘導部４−２、応答文／質問文作成部４−３から構成される。音声識別部３では音声認識装置８を、音声出力部６では音声出力装置９を使用する。また、音声識別部３における入力音声に対する音声認識、及び対話制御部４の対話誘導部４−２における次の対話誘導の際、音声認識用データベース７を使用する。
【００１３】音声認識用データベース７は、ユーザが入力する、検索対象となる音声検索キーをすべて含む検索データベース７−１、検索データベース７−１中の各検索キー候補が有する属性項目の属性値を、各検索キー候補に対して記した検索キー確定関連情報データベース７−２、Ｙｅｓ／Ｎｏの認識データベース７−３から構成される。」
　
Ｂ．「【００２３】以下、図２を用いて、住所検索システムにおいて、ユーザから音声により入力される「横川市」という住所を確定する流れを説明する。住所検索システムにおいては、検索データベース７−１として、図６に示すように日本全国の４０００市区町村がデータとして保持されたデータベースを利用する。Ｓ１で、ユーザが入力した「横川市」という音声検索キーが入力される。Ｓ１は図１における音声入力部２の動作に相当する。
【００２４】Ｓ２において、Ｓ１で送られてきた入力検索キーに対して、検索データベース７−１を用いて音声認識処理が行われる。Ｓ２は、音声識別部３の音声認識部３−１の動作に相当する。Ｓ３において、図７に示すように、検索データベース７−１内のデータを、Ｓ２における音声認識結果をもとに、音声認識結果の検索キー認識尤度の高い順に整列することにより、音声認識結果テーブルが作成される。Ｓ３は、音声識別部３の音声認識結果出力部３−２の動作に相当する。」
　
Ｃ．「【００２６】・・・（中略）・・・　図８に示すように、検索キー確定関連情報データベース７−２には、検索データベース７−１の各データ（市名）に対して、各データが有する属性項目の属性値として、それぞれの市が所属している都道府県名を関連情報として付与してある。・・・（後略）・・・」
　
Ｄ．「【００２９】Ｓ１１では、Ｓ１０において作成された、図９に示した関連情報テーブル内の各都道府県名の関連情報認識尤度と、Ｓ３において作成された音声認識結果テーブル中の音声検索キー候補である「横浜市」「横倉市」「横山市」「横須賀市」「横川市」の検索キー認識尤度とをそれぞれ正規化し、検索キー確定関連情報データベース７−２を用いて統合することで音声検索キー候補の同定を行う。すなわち、まず始めに、図７の音声認識結果テーブルにおける検索キー認識尤度を図７の最右欄のように合計が１となるように正規化する。そして、図７の音声認識結果テーブルの検索キー認識尤度が尤度しきい値０．８０を超えなかった５つの音声検索キー候補に対して、検索キー関連情報データベース７−２を用いて、「神奈川県横浜市」「長野県横倉市」「三重県横山市」「神奈川県横須賀市」「群馬県横川市」という所属する都道府県名の情報を、関連情報データベース７−２から関連情報として取得する。そして、図９に示した関連情報テーブル内の各都道府県に対しても関連情報認識尤度を最右欄のように合計が１となるように正規化し、今、音声検索キー候補となっている「横浜市」「横倉市」「横山市」「横須賀市」「横川市」の所属都道府県に該当する場合は、関連情報テーブル内の各都道府県の正規化した関連情報認識尤度を、音声認識結果テーブル内の「横浜市」「横倉市」「横山市」「横須賀市」「横川市」の正規化した検索キー認識尤度とかけあわせ、「横浜市」「横倉市」「横山市」「横須賀市」「横川市」の新たな認識尤度とする。
【００３０】つまり、音声検索キー候補である音声認識結果テーブル内の横浜市と、関連情報テーブル内の都道府県の関連性、同様に、横倉市、横山市、横須賀市、横川市と関連情報テーブル内の都道府県の関連性を、音声検索キー候補である各市に対して、「横浜市」「横倉市」「横山市」「横須賀市」「横川市」の正規化した検索キー認識尤度と、各市が所属する都道府県の正規化した関連情報認識尤度の積を計算することにより、検索キー認識尤度と関連情報認識尤度とを統合して、新たな認識尤度と定める。この場合、図１０に示したように、「横浜市」の正規化認識尤度が０．１５４であり、「横浜市」の所属都道府県である「神奈川県」の関連情報テーブル内の正規化した関連情報認識尤度は０．１２０であることから、「横浜市」の新たな認識尤度は０．１５４×０．１２０で０．０１８５、同様に「横倉市」の新たな認識尤度は「長野県」の正規化した関連情報認識尤度との積をとり０．０１４５、「横須賀市」の新たな認識尤度は「神奈川県」の正規化した関連情報認識尤度との積をとり０．０１６６、「横山市」の新たな認識尤度は「三重県」の正規化した関連情報認識尤度との積をとり０．０１５８、そして、「横川市」の所属都道府県は「群馬県」であることから、「横川市」の正規化した検索キー認識尤度０．１３１と「群馬県」の正規化した関連情報認識尤度０．０１７９の積０．０２３５を、新たな「横川市」の認識尤度のように定め、新たな認識尤度が新たに定める規定値を超えるものがあれば、その候補数に応じて、ユーザとのやりとりを行う。ここでは規定値を０．０２００と定めると、図１０に示した認識尤度の計算結果から、統合した新たな認識尤度が０．０２００を超える候補は「群馬県横川市」の１候補しか挙がらないことから、「群馬県横川市」を音声検索キー候補に同定する。このＳ１１は、図１において対話制御部４の結果調整部４−１の動作に相当する。」
　
　図６を参照すると、「検索データベース」が保持する「市区町村のデータ」は、「音声検索キー候補データ」及び「読み」という２つの要素を含むデータであるといえる。
　そして、これらの「要素」は、上記Ｂに記載されているように、音声により入力される住所を確定するために照会されるものであるから、「照会のために利用可能な幾つかの要素」であるといえる。
　そうすると、引用例の「対話型データベース検索装置」は、「検索データベース」が保持する「市区町村のデータ」に対して音声による照会を行うためのシステムであるといえる。
　
　上記Ａ，Ｃ及び図８を参照すると、「検索キー確定関連情報データベース」は、音声認識を行うために対話型データベース検索装置に備わっているものであって、検索データベースが保持する市区町村のデータの要素である音声検索キー候補データと、各データが所属している都道府県名とを関連情報として格納するものであるから、「音声認識の開始前に作成されているもの」であって、「検索データベースが保持する市区町村のデータの要素と、該要素と相関する都道府県名とを格納するもの」であるといえる。
　
　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、「引用例記載の発明」という。）
「照会のために利用可能な幾つかの要素を含む市区町村のデータに対して音声による照会を行うための対話型データベース検索装置であって、前記市区町村のデータを照会するための音声認識が検索キー確定関連情報データベースによりサポートされ、前記検索キー確定関連情報データベースは前記音声認識の開始前に作成されているものであり、前記検索キー確定関連情報データベースは、前記音声認識の対象となる検索データベースが保持する市区町村のデータの要素と、該要素と相関する都道府県名とを格納するものである、対話型データベース検索装置。」
　
４．対比
　本願発明と引用例記載の発明とを対比すると、次のことがいえる。
　
（あ）引用例記載の発明における「市区町村のデータ」、「音声による照会」、「音声認識の対象となる検索データベース」は、それぞれ、本願発明における「データベースエントリ」、「口頭照会」、「口頭照会の対象となるデータベース」に相当するものである。
　
（い）引用例記載の発明における「対話型データベース検索装置」は、ユーザからの音声入力を自律的に認識し応答するシステムであるから、「自動対話システム」と呼び得るものである。
　
（う）引用例記載の発明における「音声認識」は、ユーザから入力される音声を認識する処理であるから、本願発明における「口頭発言の音声認識」に相当するものである。
　
（え）引用例記載の発明における「検索キー確定関連情報データベース」と、本願発明における「言語モデル」とは、ともに、「データベースエントリへ照会するための口頭発言の音声認識」を「サポート」するものであって、「口頭発言が属する対話の開始前に作成され」る「データの集合」である点で一致するものである。
　そして、「事象」とは、「ある事情のもとで、表面に現れた事柄。現実の出来事。現象。」等を意味する単語であり、引用例記載の発明における「検索キー確定関連情報データベース」は、住所を確定する際に相互に関係しあって出現する、市区町村のデータの要素である音声検索キー候補データ（市区町村名）と、都道府県名とを組にして格納していることから、引用例記載の発明における「検索キー確定関連情報データベース」は、市区町村のデータの要素と都道府県名とが相関して発生する事象を格納しているといえる。
　さらに、「モデル化する」とは、問題解決に必要な部分だけを抜き出して簡単化・抽象化することを意味するものであり、引用例記載の発明における「検索キー確定関連情報データベース」は、音声認識に必要な部分として市区町村名と都道府県名を抜き出して構成されたものであるから「モデル化したもの」であるといえる。
　よって、引用例記載の発明における「検索キー確定関連情報データベース」と、本願発明における「言語モデル」とは、ともに、「口頭照会の対象となるデータベースにおいて前記データベースに含まれるデータベースエントリの要素」についての「相関して発生する事象をモデル化したもの」である点で共通するものである。
　
　上記（あ）〜（え）の事項を踏まえると、本願発明と引用例記載の発明とは、次の点で一致し、また、相違するものと認められる。
　
（一致点）
　本願発明と引用例記載の発明とは、ともに、
「照会のために利用可能な幾つかの要素を含むデータベースエントリへの口頭照会のための自動対話システムであって、前記データベースエントリへ照会するための口頭発言の音声認識がデータの集合によりサポートされ、前記データの集合は前記口頭発言が属する対話の開始前に作成され、前記データの集合は前記口頭照会の対象となるデータベースにおいて前記データベースに含まれるデータベースエントリの要素についての相関して発生する事象をモデル化したものである、自動対話システム。」
である点。
　
（相違点）
　「データベースエントリの要素についての相関して発生する事象」が、本願発明においては、「データベースエントリの要素が相関して発生する事象」、すなわち、データベースエントリ内の要素間の組合せであるのに対し、引用例記載の発明においては、「市区町村のデータ」の要素間の組合せではない点。
　
５．当審の判断
　そこで、上記相違点について検討する。
　一般に、音声認識のために照会されるデータベースにどのようなデータを格納するかは、必要に応じて適宜決定し得る程度のものにすぎず、引用例記載の発明においても、音声認識に用いる都道府県名に関するデータをも検索データベースに格納するようにすることは、当業者が容易に想到し得ることであり、そうした場合には、音声検索キー候補データ（市区町村名）と都道府県名は、いずれも、検索データベースが保持する市区町村のデータの要素となることから、上記４．（え）で検討したように、音声検索キー候補データ（市区町村名）と都道府県名とが相関して発生する事象をモデル化したものであるといえる「検索キー確定関連情報データベース」は、音声認識の対象となる検索データベースが保持する市区町村のデータの要素が相関して発生する事象をモデル化したものとなる。
　よって、引用例記載の発明においても、「口頭照会の対象となるデータベースにおいて前記データベースに含まれるデータベースエントリの要素が相関して発生する事象をモデル化したもの」により音声認識をサポートするようにすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　
（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、引用例記載の発明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。
　
６．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例記載の発明に基いて、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。