【事件の表示】
　特願２００８−１２５３２８「情報処理装置」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年１１月２０日出願公開、特開２００８−２８２４０７、請求項の数（１９）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１  手続の経緯
　本願は、平成２０年５月１２日（パリ条約による優先権主張２００７年５月１１日、英国）の出願であって、原審において平成２４年７月１３日付けで拒絶理由が通知され、同年１０月１７日付けで手続補正がされたが、平成２５年２月１２日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年６月１９日に拒絶査定不服審判が請求されたものである。
　
第２　本願発明
　本願の請求項１７に係る発明は、平成２４年１０月１７日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１７に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
　
　「【請求項１７】
　関連するメタデータを有する情報アイテム群を参照することにより、現在の情報アイテムについてメタデータを生成する情報処理方法であって、
　前記メタデータは、当該メタデータに関する信頼度を表す対応する指示データを有し、
　前記情報処理方法は、
　前記現在の情報アイテムの１つ又は複数の所定の特性を検出し、
　前記情報アイテム群から、前記現在の情報アイテムの特性に最も類似した１つ又は複数の所定の特性を有する情報アイテムのサブセットを検出し、
　前記現在の情報アイテムを、１つ又は複数の前記情報アイテムのサブセットからのメタデータと関連付けて、前記現在の情報アイテムと関連付けられた前記メタデータに、当該メタデータと当該現在の情報アイテムとに関して低い信頼度を表す指示データを割り当て、
　情報アイテム及びそれに関連付けられたメタデータに関するユーザの対話を検出し、当該対話に応じて、前記メタデータと関連付けられた前記指示データを変更する　情報処理方法。」
（以下、本願の請求項１７に係る発明を「本願発明」という。）
　
第３　原査定の理由の概要
　本願発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、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。
　　　　　　　　　　　   記
刊行物１：加藤絢一郎，画像データを対象とした特徴量類似度計量系によるメタデータ自動生成方式の実現，第１４回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００３）論文集　［ｏｎｌｉｎｅ］，日本，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，２００３年　５月１６日，ｐｐ．１−８
刊行物２：特開２００４−５４７６８号公報
　
第４　当審の判断
１．刊行物の記載事項
Ａ　原査定の拒絶の理由に主たる引用例として引用された加藤絢一郎，画像データを対象とした特徴量類似度計量系によるメタデータ自動生成方式の実現，第１４回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００３）論文集　［ｏｎｌｉｎｅ］，日本，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，２００３年　５月１６日，ｐｐ．１−８（刊行物１）には、図面とともに以下の事項が記載されている。
　
イ．「１．　まえがき
　本稿は、画像特徴量を対象とする類似度計量系（Content-Based Image Retrieval, CBIR）を利用して，メタデータを生成するフィルタ機能を実現するメタデータ自動生成方式を示す（図１）．本方式は，サンプルとしてあらかじめ与える画像群にメタデータを割り当て，これを教師付画像群として構成し，この教師付画像群と，新たにメタデータを割り当てる対象の問合せ画像データとの間の類似度（特徴量間の距離）を，CBIRシステムの類似度計量系により計算することにより，類似度の高い複数の教師付画像に割り当てられたメタデータ群を，計量した類似度と組み合わせ，問合せ画像データの検索対象領域に最適化した新たなメタデータを自動生成する．本方式の特徴は，画像データが持つ特徴量自体を直接分析しメタデータを構成する既存の方式とは異なり，画像データ群にサンプルとして与えたメタデータ群を，画像データの特徴量の解析のみでは得られない知識として利用することにより，画像データのメタデータ生成の自動化を実現する点にある．既存のCBIRシステムをもとに，メタデータ自動生成フィルタを実装し，その検索エンジンへの適用可能性を実験により示した．」（１頁左下欄１行〜２頁左上欄２行） 
　
ロ．「２．　メタデータ自動生成フィルタ
　本章において，“検索の前処理”としてのメタデータ自動生成フィルタの構成方式とその実現方式を示す．既知のメタデータ群（既知索引群，Supervised Metadata）を添付した基本画像データ（教師付画像データ群，Sample Images with Supervised Metadata）を格納したデータベース（Image Database）を構築する．CBIRの検索エンジンが，新たに投入した教師無画像データ（問合せ画像，Candidate or Query Image）と，教師付画像データ群の類似度（特徴量間の距離）を計量する．得られた画像間類似度数を，対応する教師付画像データ群の既知索引群に添付することにより，重み付き既知索引群を構成する．この重み付き既知索引群を，検索対象領域に最適化したメタデータ（新規メタデータ，New Metadata）と定義する．」（２頁右欄４〜１６行）
　
　
　上記刊行物１の記載及び図面並びにこの分野における技術常識を考慮すると、上記イ．における「本稿は、画像特徴量を対象とする類似度計量系（Content-Based Image Retrieval, CBIR）を利用して，メタデータを生成するフィルタ機能を実現するメタデータ自動生成方式を示す（図１）．本方式は，サンプルとしてあらかじめ与える画像群にメタデータを割り当て，これを教師付画像群として構成し，この教師付画像群と，新たにメタデータを割り当てる対象の問合せ画像データとの間の類似度（特徴量間の距離）を，CBIRシステムの類似度計量系により計算することにより，・・・問合せ画像データの検索対象領域に最適化した新たなメタデータを自動生成する．」との記載、及び図１によれば、メタデータ自動生成方式は、（サンプルとしてあらかじめ与える画像群）教師付画像群を参照することにより、問合せ画像データについて新たなメタデータを自動生成するメタデータ自動生成方法ということができる。ここで、上記ロ．における「既知のメタデータ群（既知索引群，Supervised Metadata）を添付した基本画像データ（教師付画像データ群，Sample Images with Supervised Metadata）」との記載によれば、前述の教師付画像群は、既知のメタデータ群を有している。
　上記イ．における「この教師付画像群と，新たにメタデータを割り当てる対象の問合せ画像データとの間の類似度（特徴量間の距離）を，CBIRシステムの類似度計量系により計算することにより，類似度の高い複数の教師付画像に割り当てられたメタデータ群を，計量した類似度と組み合わせ，問合せ画像データの検索対象領域に最適化した新たなメタデータを自動生成する．」との記載によれば、メタデータ自動生成方法は、教師付画像群と、問合せ画像データとの間の類似度（特徴量間の距離）を計算することにより、類似度の高い複数の教師付画像に割り当てられたメタデータ群を、問合せ画像データに新たなメタデータとして自動生成している。すなわち、メタデータ自動生成方法は、教師付画像群から、問合せ画像データと類似度の高い複数の教師付画像を求め、問合せ画像データを、類似度の高い教師付画像に割り当てられたメタデータ群と関連付けて、新たなメタデータを自動生成しているということができる。ここで、上記イ．における「この教師付画像群と，新たにメタデータを割り当てる対象の問合せ画像データとの間の類似度（特徴量間の距離）を，CBIRシステムの類似度計量系により計算する」との記載によれば、メタデータ自動生成方法は、類似度（特徴量間の距離）を計算する以上、問合せ画像データの特徴量を検出していることは明らかである。
　
　したがって、上記刊行物１には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているものと認められる。
　
　「既知のメタデータ群を有する教師付画像群を参照することにより、問合せ画像データについて新たなメタデータを自動生成するメタデータ自動生成方法であって、
　前記メタデータ自動生成方法は、
　前記問合せ画像データの特徴量を検出し、
　前記教師付画像群から、前記問合せ画像データと類似度の高い複数の教師付画像を求め、
　前記問合せ画像データを、類似度の高い複数の教師付画像に割り当てられたメタデータ群と関連付ける
　メタデータ自動生成方法。」
　
Ｂ　原査定の拒絶の理由に引用された特開２００４−５４７６８号公報（刊行物２）には、図面とともに以下の事項が記載されている。 
　
ハ．「【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、意味情報ネットワークを用いて、ある特定の条件に合致するコンテンツの視聴を希望するエンドユーザが、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中から、希望する条件に合致するコンテンツを入手してそのエンドユーザに提供するためのコンテンツ提供システムおよび提供方法に関する。」（７頁） 
　
ニ．「【０１０６】
続いて、ＵＡ３２のユーザ嗜好属性のうちの詳細情報の学習方法を説明する。すなわち、図２７における小項目の学習方法を説明する。以下の例では、キャラクタ（俳優など）好み情報の詳細情報（小項目）を扱う。
【０１０７】
あるコンテンツｊに対するメタ情報が適切か否かを表すパラメータ（メタ情報信頼度）をＦｊと表し、値域を０≦Ｆｊ≦１とし、０は不適切、１は適切を意味するとする。以下の式では、ユーザの俳優好み属性の小項目“Ａｃｔｏｒｍ”に関する重み値をＡｕ（Ａｃｔｏｒｍ）、鑑賞したコンテンツｊのメタ情報における小項目“Ａｃｔｏｒｍ”の重み値をＡｃｊ（Ａｃｔｏｒｍ）とする。小項目重み値は、ユーザが図２６のようなアクションを起こした時に更新する。
【０１０８】
【数６】式（６）（略）
【０１０９】
ここで記号“←”は、左辺のパラメータ値を右辺の計算結果に更新することを意味し、当該小項目“Ａｃｔｏｒｍ”がユーザ嗜好属性に存在しない場合は重み値０として新たに小項目“Ａｃｔｏｒｍ”を作成し、上式（６）を適用する。すなわち、式（６）の右辺の計算値を重み値とする小項目“Ａｃｔｏｒｍ”を新規追加する。また、μは、過去の履歴と現在のユーザの嗜好との重要度の比を示し、ユーザがしばらくコンテンツを利用していなかった場合には、μを大きくしてユーザ嗜好を現在のものに更改していく。コンテンツを頻繁に鑑賞している場合は、μを小さくしてユーザ嗜好の変動を小さくする。ユーザの最近一ヶ月間のコンテンツ鑑賞回数をγ回として、μを以下の式で与える。
【０１１０】
【数７】式（７）（略）
【０１１１】
また、重み値の範囲を−１００≦Ａｕ（Ａｃｔｏｒｍ）≦１００とし、値域を越えた場合の調整方法として、重み値の絶対値の最大値Ａｕｍａｘを算出する。
【０１１２】
【数８】式（８）（略）
【０１１３】
この値が、１００を超えた場合、次式で算出される重み値調整係数ηを用いて、全俳優に対する重み値（全ての小項目“Ａｃｔｏｒｍ”に対する小項目重み値）に乗算する。
【０１１４】
【数９】式（９）（略）
【０１１５】
【数１０】式（１０）（略）
【０１１６】
以上の計算式で示した学習方式により、ユーザが自身のユーザ嗜好属性のさまざまな重み値等を意識しなくても、ユーザのコンテンツ鑑賞や鑑賞時の挙動から、それらの値がＵＡ３２によって自動的に学習され設定される。
【０１１７】
最後に、ＣＡ３５のユーザ嗜好属性のうちの詳細情報の学習方法を説明する。すなわち、図２０や図２１における小項目の学習方法を説明する。以下の例では、キャラクタ（俳優など）情報の詳細情報（小項目）を扱う。
【０１１８】
Ｆｊ、Ａｕ（Ａｃｔｏｒｍ）、Ａｃｊ（Ａｃｔｏｒｍ）は前節と同義であるとする。小項目重み値Ａｃｊ（Ａｃｔｏｒｍ）およびメタ情報の信頼度Ｆｊは、ユーザによる表３のようなアクションをＣＡ３５から通知された際に更新する。このときＵＡ３２は評価値Ｖだけでなく、そのときのユーザ嗜好も通知する。
【０１１９】
【数１１】式（１１）（略）
【０１２０】
ここで、当該小項目“Ａｃｔｏｒｍ”がコンテンツ属性に存在しない場合は重み値０として新たに小項目“Ａｃｔｏｒｍ”を作成し、上式（１１）を適用する。すなわち、式（１１）の右辺の計算値を重み値とする小項目“Ａｃｔｏｒｍ”を新規追加する。また、Ｆｊは初期値を０．５とし、ユーザの挙動から抽出される評価値が正であればメタ情報が適切であり、評価値が負であればメタ情報が不適切であると考えられるので、以下のように値を更新する。
【０１２１】
【数１２】式（１２）（略）
【０１２２】
ここで、コンテンツメタ情報の小項目重み値の範囲を−１００≦Ａｃｊ（Ａｃｔｏｒｍ）≦１００とし、値域を越えた場合の調整方法はユーザ嗜好の場合と同様とする。また、Ｆｊが値域を越えた場合は以下のように調整する。
【０１２３】
【数１３】式（１３）（略）
【０１２４】
以上の計算式で示した学習方式により、ユーザのコンテンツへの反応から、コンテンツメタ情報がＣＡ３５により自動的に更改される。
【０１２５】
次に、ユーザエージェント（ＵＡ３２）およびコンテンツエージェント（ＣＡ３５）の学習例を説明する。
【０１２６】
図２８のようなエンドユーザ（コンテンツ利用者）およびそのＵＡ３２と、コンテンツ１を提供するコンテンツプロバイダ１のＣＡ３５１、コンテンツ２を提供するコンテンツプロバイダ２のＣＡ３５２が存在するとする。図中の番号順に、インタラクションが起こった場合の、ＵＡ３２およびＣＡ３５１、ＣＡ３５２の学習結果を図２９および図３０に示す。
【０１２７】
図２８で、ユーザがコンテンツ１を利用し、当該コンテンツを最後まで鑑賞したとすると、図２９のようにユーザ嗜好属性、コンテンツ属性を更新する。このとき、式（６）において、Ｖ＝０．２を代入する（図２６の対応表を参照）。ユーザのユーザ嗜好属性に関しては、式（７）よりμ＝１／６であり。ユーザ嗜好属性において属性”キャラクタ”の小項目”トムクルーズ”に対する重み値は、９０＋１／６×０．８×５０×０．２であるので、約９１となる。また、属性”キャラクタ”の小項目”メグライアン”に対する重み値は、学習前には当該小項目は存在しなかった（重み値＝０であった）ため、０＋１／６×０．８×３５×０．２であるので、約１となる。他の小項目も同様に算出でき、図２９のような値に更新される。一方、コンテンツ１のコンテンツ属性は、属性”キャラクタ”の小項目”トムクルーズ”に対する重み値は、５０＋１／６×（１−０．８）×９０×０．２であるので、約５１となる。他の小項目も同様に算出でき、図２９のような値に更新される。また、この学習の後、ユーザ嗜好属性においてγ＝６となり、コンテンツ１のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度Ｆ１＝０．８２となる。
【０１２８】
ここでさらに、図２８におけるユーザがコンテンツ２を利用し、当該コンテンツを鑑賞中にスキップしたとすると、図３０に示すようにユーザ嗜好属性、コンテンツ属性を更新する。このとき、式（６）において、Ｖ＝−１．０を代入する（図２６の対応表を参照）。ユーザのユーザ嗜好属性に関しては、式（７）よりμ＝１／７であり。ユーザ嗜好属性において属性”キャラクタ”の小項目”ブラッドピット”に対する重み値は、３０＋１／７×０．５×３０×（−１．０）であるので、約２８となる。他の小項目も同様に算出でき、図３０のような値に更新される。一方、コンテンツ１のコンテンツ属性は、属性”キャラクタ”の小項目”ブラッドピット”に対する重み値は、３０＋１／７×（１−０．５）×３０×（−１．０）であるので、約２８となる。他の小項目も同様に算出でき、図３０のような値に更新される。また、この学習の後、ユーザ嗜好属性においてγ＝７となり、コンテンツ１のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度Ｆ２＝０．４となる。
【０１２９】
ユーザ嗜好属性における大項目”キャラクタ”の重み値（図では７０）、大項目”ジャンル”の重み値（図では３０）の学習・更新については、特開２００１−２４９８７３（特許願２０００−０６２４４７）号公報および特開２００２−０９４５６１（特願２０００−２８４０７６）号公報において例が示されている。
【０１３０】
以上の実施形態では、ＳＩＯＮｅｔを用いて本システムを実現する方法を説明してきたが、ＷＷＷ検索サービスでもＳＩＯＮｅｔに代替可能である。ＷＷＷ検索サービスを用いて実現する場合、図１１、図１２におけるコンテンツ探索イベント受信フィルタ登録部７１、コンテンツ探索イベント発信部９１をそれぞれ、ディレクトリサービス（ＷＷＷ検索サービス）へのコンテンツ登録メッセージ発信部、コンテンツ検索メッセージ発信部に置き換え、俳優名やシーンタイプ等を表すキーワードを検索キーワードとして用い、コンテンツ登録および検索メッセージをＨＴＴＰで発信することで実現可能である。
【０１３１】
以上に説明したように、本実施形態のコンテンツ提供方法およびシステムによれば、コンテンツプロバイダの端末に登録されたコンテンツメタ情報を基に、エンドユーザが視聴を希望するコンテンツをエンドユーザの端末に提供した際に、エンドユーザの操作内容に基づいてコンテンツ評価情報を作成し、コンテンツプロバイダの端末に登録されているコンテンツメタ情報を、コンテンツ評価情報およびユーザ嗜好キーワードに基づいて更新するようにしたので、よりコンテンツの内容に合致したコンテンツメタ情報を生成して、ユーザのユーザ嗜好に合致したコンテンツを提供できるようになる。」（１９〜２２頁）
　
　上記刊行物２の記載及び図面並びにこの分野における技術常識を考慮すると、上記ハ．の【発明の属する技術分野】における「本発明は、意味情報ネットワークを用いて、ある特定の条件に合致するコンテンツの視聴を希望するエンドユーザが、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中から、希望する条件に合致するコンテンツを入手してそのエンドユーザに提供するためのコンテンツ提供システムおよび提供方法に関する。」との記載、上記ニ．の【０１２７】における「図２８で、ユーザがコンテンツ１を利用し、当該コンテンツを最後まで鑑賞したとすると、図２９のようにユーザ嗜好属性、コンテンツ属性を更新する。このとき、式（６）において、Ｖ＝０．２を代入する。・・・コンテンツ１のコンテンツ属性は、属性”キャラクタ”の小項目”トムクルーズ”に対する重み値は、５０＋１／６×（１−０．８）×９０×０．２であるので、約５１となる。他の小項目も同様に算出でき、図２９のような値に更新される。また、この学習の後、ユーザ嗜好属性においてγ＝６となり、コンテンツ１のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度Ｆ１＝０．８２となる。」との記載、同ニ．の【０１２８】における「図２８におけるユーザがコンテンツ２を利用し、当該コンテンツを鑑賞中にスキップしたとすると、図３０に示すようにユーザ嗜好属性、コンテンツ属性を更新する。このとき、式（６）において、Ｖ＝−１．０を代入する。・・・コンテンツ１のコンテンツ属性は、属性”キャラクタ”の小項目”ブラッドピット”に対する重み値は、３０＋１／７×（１−０．５）×３０×（−１．０）であるので、約２８となる。他の小項目も同様に算出でき、図３０のような値に更新される。また、この学習の後、ユーザ嗜好属性においてγ＝７となり、コンテンツ１のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度Ｆ２＝０．４となる。」との記載、図２８ないし図３０によれば、コンテンツ提供方法は、コンテンツ（１）を最後まで鑑賞したとすると、コンテンツ（１）のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度（Ｆ１）は、０．８から０．８２に増加する。一方、コンテンツ（２）を鑑賞中にスキップしたとすると、コンテンツ（２）のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度（Ｆ２）は、０．５から０．４に減少する。すなわち、コンテンツ提供方法は、コンテンツに関するユーザの鑑賞対応に応じて、メタ情報の適切度を変更している。
　
　したがって、上記刊行物２には、以下の発明（以下、「技術事項」という。）が記載されているものと認められる。
　
　「コンテンツに関するユーザの鑑賞対応に応じて、メタ情報の適切度を変更するコンテンツ提供方法。」
　
２．対比
　本願発明と引用発明とを対比する。 
ａ．引用発明の「既知のメタデータ」は、上記刊行物１の上記ロ．における「既知のメタデータ群（既知索引群，Supervised Metadata）を添付した基本画像データ（教師付画像データ群，Sample Images with Supervised Metadata）を格納したデータベース（Image Database）を構築する．」との記載によれば、教師付画像群と「関連するメタデータ」ということができる。
ｂ．引用発明の「教師付画像群」は、教師付「画像」は、「情報アイテム」に含まれるから、「情報アイテム群」に相当する。
ｃ．引用発明の「問合せ画像データ」は、（現在）新たに問い合わせる「画像」データであるから、「現在の情報アイテム」ということができる。
ｄ．引用発明の「特徴量」は、引用発明の「問合せ画像データ」に備わっている性質を定量化したものであるから、「所定の特性」ということができる。
ｅ．引用発明の「前記問合せ画像データと類似度の高い複数の教師付画像を求め」は、「類似度の高い複数の教師付画像」は、「問合せ画像データ」（現在の情報アイテム）に最も類似したものといえ、その様な「複数の教師付画像」は、「所定の特性を有する情報アイテム」であって、教師付画像群の部分集合（subset）であることは明らかであるから、「前記現在の情報アイテムの特性に最も類似した１つ又は複数の所定の特性を有する情報アイテムのサブセットを検出し」ということができる。
ｆ．引用発明の「メタデータ自動生成方法」は、「情報処理方法」の一種である。
　
 　したがって、本願発明と引用発明は、以下の点で一致ないし相違している。 
　
（一致点） 
　「関連するメタデータを有する情報アイテム群を参照することにより、現在の情報アイテムについてメタデータを生成する情報処理方法であって、
　前記情報処理方法は、
　前記現在の情報アイテムの１つ又は複数の所定の特性を検出し、
　前記情報アイテム群から、前記現在の情報アイテムの特性に最も類似した１つ又は複数の所定の特性を有する情報アイテムのサブセットを検出し、
　前記現在の情報アイテムを、１つ又は複数の前記情報アイテムのサブセットからのメタデータと関連付ける
　情報処理方法。　」
　
（相違点１）
　「メタデータ」に関し、
　本願発明は、「前記メタデータは、当該メタデータに関する信頼度を表す対応する指示データを有す」のに対し、引用発明は、当該「前記メタデータは、当該メタデータに関する信頼度を表す対応する指示データを有す」るとの特定がない点。
　
（相違点２）
　「前記現在の情報アイテムを、１つ又は複数の前記情報アイテムのサブセットからのメタデータと関連付ける」に関し、
　本願発明は、前記現在の情報アイテムを、１つ又は複数の前記情報アイテムのサブセットからのメタデータと関連付けて、「前記現在の情報アイテムと関連付けられた前記メタデータに、当該メタデータと当該現在の情報アイテムとに関して低い信頼度を表す指示データを割り当て」るのに対し、引用発明は、前記問合せ画像データを、高い類似度の複数の教師付画像に割り当てられたメタデータ群と関連付けるものの、当該「前記現在の情報アイテムと関連付けられた前記メタデータに、当該メタデータと当該現在の情報アイテムとに関して低い信頼度を表す指示データを割り当て」との特定がない点。
　
（相違点３）
　上記相違点１における「指示データ」の処理に関し、
　本願発明は、「情報アイテム及びそれに関連付けられたメタデータに関するユーザの対話を検出し、当該対話に応じて、前記メタデータと関連付けられた前記指示データを変更する」のに対し、引用発明は、その様な構成を備えない点。
　
３．判断
（１）請求項１７について
　そこで、上記相違点１〜３について検討する。
　引用発明は、既知のメタデータ群を有する教師付画像群を参照することにより、問合せ画像データについて新たなメタデータを自動生成するメタデータ自動生成方法に過ぎず、そもそも、「メタデータ」が、「当該メタデータに関する信頼度を表す対応する指示データ」を有するものでないから、上記相違点１ないし３における本願発明の発明特定事項である「前記メタデータは、当該メタデータに関する信頼度を表す対応する指示データを有す」る点、「前記現在の情報アイテムと関連付けられた前記メタデータに、当該メタデータと当該現在の情報アイテムとに関して低い信頼度を表す指示データを割り当て」る点、「情報アイテム及びそれに関連付けられたメタデータに関するユーザの対話を検出し、当該対話に応じて、前記メタデータと関連付けられた前記指示データを変更する」点を、引用発明から導き出すことはできない。
　また、上記技術事項には、「コンテンツに関するユーザの鑑賞対応に応じて、メタ情報の適切度を変更するコンテンツ提供方法。」が開示されている。しかしながら、上記刊行物２の上記ニ．の【０１３１】における「本実施形態のコンテンツ提供方法およびシステムによれば、・・・エンドユーザの操作内容に基づいてコンテンツ評価情報を作成し、コンテンツプロバイダの端末に登録されているコンテンツメタ情報を、コンテンツ評価情報およびユーザ嗜好キーワードに基づいて更新するようにしたので、よりコンテンツの内容に合致したコンテンツメタ情報を生成して、ユーザのユーザ嗜好に合致したコンテンツを提供できるようになる。」との記載によれば、上記技術事項は、コンテンツ提供方法において、コンテンツの内容に合致したコンテンツメタ情報を生成して、ユーザのユーザ嗜好に合致したコンテンツを提供することを課題としている。一方、上記刊行物１の上記イ．における「本方式の特徴は，画像データが持つ特徴量自体を直接分析しメタデータを構成する既存の方式とは異なり，画像データ群にサンプルとして与えたメタデータ群を，画像データの特徴量の解析のみでは得られない知識として利用することにより，画像データのメタデータ生成の自動化を実現する点にある．」との記載によれば、引用発明は、画像データのメタデータ生成において、画像データ群にサンプルとして与えたメタデータ群を、画像データの特徴量の解析のみでは得られない知識として利用することにより、画像データのメタデータ生成の自動化を実現することを課題とするものである。そうすると、引用発明と上記技術事項との間に技術分野及び課題の共通性がないから、引用発明に上記技術事項を採用する動機づけを見いだすことができない。
　
　そして、本願発明は、上記各発明特定事項を備えることにより、類似する特性を有する既存の情報アイテムを現在の情報アイテムに割り当てるといった方法では、現在の情報アイテムに対して割り当てられるメタデータが不適切になり易いといった問題を解決することができ、さらに、不適切なメタデータが割り当てられた情報アイテムに基づいて、これ以降に新たに入力される情報アイテムに対してメタデータが割り当てられると、累積的にメタデータの不適切さが悪化するといった問題を解決することができるという作用効果を奏するものである。
　
　したがって、本願発明は、引用発明及び上記技術事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
　
（２）請求項１８及び１９について
　請求項１８及び１９は、請求項１７を直接又は間接的に引用する従属項であり、本願発明の発明特定事項をすべて含みさらに発明特定事項を追加して限定したものであるから、上記（１）と同じ理由により、引用発明及び上記技術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とはいえない。
　
（３）請求項１について
　請求項１は、請求項１７に係る「情報処理方法」の発明のカテゴリーを装置とし、「情報処理装置」とした発明であるから、上記（１）と同じ理由により、引用発明及び上記技術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とはいえない。
　
（３）請求項２ないし１６について
　請求項２ないし１６は、請求項１を直接又は間接的に引用する従属項であり、請求項１の発明特定事項をすべて含みさらに発明特定事項を追加して限定したものであるから、上記（１）と同じ理由により、引用発明及び上記技術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とはいえない。
　
第５　むすび
　以上のとおり、本願の請求項１ないし１９に係る発明は、刊行物１及び２に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることができないから、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。