【事件の表示】
　特願２００６−２７５６９１「主要なクラスタを判定する方法及びコンピュータ」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年　４月２４日出願公開、特開２００８−　９７１４７〕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，２００６年（平成１８年）１０月６日の出願であって，平成２３年８月１１日付けの拒絶理由の通知に対し，平成２３年１０月１７日に意見書が提出されるとともに手続補正がなされたが，平成２４年５月２４日付けで拒絶査定がなされ，これに対して平成２４年９月５日に審判請求がなされるとともに手続補正がなされ，平成２５年５月１６日付けの審尋に対し，平成２５年７月１９日に回答書が提出されたものである。
　
第２　平成２４年９月５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］  
　平成２４年９月５日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）を却下する。  
　
［理由］  
１　補正の内容について　  
　本件補正により，特許請求の範囲の記載は，次のとおり補正された。
（下線部は，補正箇所である。）
「【請求項１】
　クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定する方法であって，
　前記コンピュータが，複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類するステップと，
　前記コンピュータが，分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算す
るステップと，
　前記コンピュータが，前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度
であって，双方の重要度の総和が所定値に決められている相対的な重要度
　前記コンピュータが，それぞれ計算した前記アイテム数及び前記コンパクト度並びに前記相対的な重要度を指定するデータに基づいて主要なアイテムを含むクラスタの判定をするステップと，
　前記コンピュータが，判定した結果を出力するステップと，
　を含む方法。
【請求項２】
　前記コンパクト度をそれぞれ計算するステップにおいて，前記コンピュータが
【数１】
により前記コンパクト度ν（Ｘ）を計算する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　前記クラスタ分析について，前記コンピュータが，閾値を設定するデータを受け付けるステップを更に含み，
　前記複数のクラスタに分類するステップにおいて，前記コンピュータが受け付けた前記閾値に基づいて前記コンピュータが，クラスタ分析を行う請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
　クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタを判定するコンピュータであって，
　複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類する手段と，
　分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及びコンパクト度をそれぞれ計算する手段と，
　前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度
であって，双方の重要度の総和が所定値に決められている相対的な重要度
　判定した結果を出力する手段と，
　を備えるコンピュータ。」　
　
（２）本件補正前の特許請求の範囲
　本件補正前の，平成２３年１０月１７日の手続補正による特許請求の範囲の記載は次のとおりである。
「【請求項１】
　クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定する方法であって，
　前記コンピュータが，複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類するステップと，
　前記コンピュータが，分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算するステップと，
　前記コンピュータが，前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付けるステップと，
　前記コンピュータが，それぞれ計算した前記アイテム数及び前記コンパクト度並びに前記相対的な重要度を指定するデータに基づいて主要なアイテムを含むクラスタの判定をするステップと，
　前記コンピュータが，判定した結果を出力するステップと，
　を含む方法。
【請求項２】
　前記コンパクト度をそれぞれ計算するステップにおいて，前記コンピュータが
【数１】
により前記コンパクト度ν（Ｘ）を計算する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
　前記クラスタ分析について，前記コンピュータが，閾値を設定するデータを受け付けるステップを更に含み，
　前記複数のクラスタに分類するステップにおいて，前記コンピュータが受け付けた前記閾値に基づいて前記コンピュータが，クラスタ分析を行う請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
　クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタを判定するコンピュータであって，
　複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類する手段と，
　分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及びコンパクト度をそれぞれ計算する手段と，
　前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付ける手段と，
　それぞれ計算したアイテム数及びコンパクト度並びに前記相対的な重要度を指定するデータに基づいて主要なアイテムを含むクラスタを判定する手段と，
　判定した結果を出力する手段と，
を備えるコンピュータ。」　
　
（３）上記補正は，補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付けるステップ」との事項を，「前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度
であって，双方の重要度の総和が所定値に決められている相対的な重要度
であって，双方の重要度の総和が所定値に決められている相対的な重要度
　上記補正の，補正前の請求項２に記載した発明を補正後の請求項２に記載した発明とする補正は，平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項第３号に掲げる誤記の訂正に該当する。
　
２　補正の適否
　そこで，補正後の請求項１に記載された発明（以下，「本件補正発明」という。）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否か（平成１８年改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか否か）について以下に検討する。　
　
（１）本件補正発明
　本件補正発明は，上記１に記載したとおりのものである。
　
（２）引用例の記載事項
ア　引用例１　
（ア）原査定の拒絶の理由で引用された，本願の出願の日前に頒布された刊行物である，特開２００４−３４１９４８号公報（平成１６年１２月２日出願公開。以下，「引用例１」という。）には，図面とともに，次の記載がある。
ａ　「【０００１】【発明の属する技術分野】
本発明は，パーソナルコンピュータなど汎用の
情報処理装置
に実現される
文書分類システム
内容に基づきテキストデータを分類する文書分類技術
ｂ　「【０００６】【発明の実施の形態】
以下，図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお，ここで扱う
テキストデータとは，文書
など，自然言語により記述されたデータ単位である
図１は，本発明の第１の実施例を示す，概念抽出システムの構成ブロック図である。図示したように，この実施例の概念抽出システムは，
テキストデータ
単語
など言語情報を抽出
抽出された単語などの出現頻度
出現頻度に基づいたテキストベクトルを生成
テキストベクトルに基づいてテキストデータを複数のクラスタに分類する
なお，請求項１記載のテキストベクトル生成手段，テキストベクトル記憶手段，クラスタリング手段，クラスタ選択手段，選択クラスタ記憶手段，およびテキストベクトル修正手段はそれぞれ，テキストベクトル生成部１，テキストベクトル記憶部５，クラスタリング部８，クラスタ選択部１０，選択クラスタ記憶部１１，およびテキストベクトル修正部１２により実現される。また，前記したテキストベクトル生成部１，クラスタリング部８を含むクラスタ処理部７，クラスタ選択部１０，およびテキストベクトル修正部１２はプログラムを記憶したＲＡＭおよびそのプログラムに従って動作するＣＰＵなどにより実現され，テキストベクトル記憶部５を含む解析結果記憶部４および選択クラスタ記憶部１１はＲＡＭおよびハードディスク記憶装置それぞれの一記憶領域として実現される。
【０００７】
図８に，この実施例の動作フローを示す。以下，図８に従って，この動作フローを説明する。
まず，テキストデータ解析部２が，公知の形態素解析アルゴリズムを用い，入力されたテキストデータに含まれる単語（または，単なる単語でなく，ルールを用いて複数の形態素を変換して新たに生成した例えば複合語や異表記を統一したものなどを含むトークンと呼ばれるもの）とその品詞など言語情報を抽出する（Ｓ１）。例えば，［ソフトウェアの操作方法は難しくいつも苦労する］というテキストデータからは，ソフトウェア−（名詞）／の−（助詞）／操作−（名詞）／方法−（名詞）／は−（助詞）／難しい−（形容詞）／いつも−（副詞）／苦労−（名詞）／する−（助動詞）が抽出される。
続いて，テキストデータ計数部３が，予め設定されたストップワード（計数除外単語や計数除外品詞）テーブルを参照して，各テキストデータにおける有効な単語（またはトークン）の出現頻度を単語（またはトークン）毎に計数し（Ｓ２），図２に示したように，テキストデータ毎に，抽出されたすべての有効単語（または有効トークン）のベクトルとして表現される行列に計数結果を書き込んで行く（ｍは全テキストデータ数，ｎは全テキストデータ集合内に出現する全有効単語数）。なお，行列の要素に単純に出現頻度を用いるのではなく，テキストデータの長さや，単語の全テキストデータ集合内での総出現頻度を用いて重み付けをおこなってもよい。
テキストデータがある限り（Ｓ３でＹ）前記したステップＳ１，Ｓ２をくり返し，対象とするテキストデータがなくなると（Ｓ３でＮ），テキストデータ計数部３は行列の生成を完了する（Ｓ４）。そして，その行列のデータをテキストベクトル記憶部５に保存する（Ｓ５）。
【０００８】
次に
，クラスタリング部８が
テキストベクトル間の
距離
を測度として
クラスタを生成し
例えば，クラスタｋの特徴トークンは，次のようにして計算される。まず，テキストベクトル記憶部５に格納されている行列に基づいて，各トークン毎に列方向に要素が１以上であればカウンタを順次加算し，全テキストデータにおける各トークンの出現データ数を算出する。次いで，クラスタｋに所属するテキストデータの識別子をもとにテキストベクトル記憶部５からそのテキストデータのみからなる部分行列を生成し，同様に，各トークン毎に列方向に要素が１以上であればカウンタを順次加算し，当該クラスタ所属のテキストデータ数を算出する。順次このような計算を繰り返すことで，各トークンの全テキストデータに対する出現データ数と，クラスタｋに所属するテキストデータにおける出現データ数とが計算できる。次いで，順次各トークン毎に２つの数を用いて除算することで特徴量を求め，その値があらかじめ定めたＭ以上のトークンを特徴トークンとして，その識別子をクラスタ選択部１０へ出力する。クラスタ選択部１０は，渡されたトークン識別子をキーとして，テキスト解析結果記憶部６からそのトークン表記を検索して表示する。例えば，図３においては，クラスタ１について“管理”，“ダウン”，“多忙”，“システム”を特徴トークンとして表示するのである。
【０００９】
こうして，クラスタ選択部１０は，表示手段と入力手段とを用いたユーザーインターフェースにより，利用者にクラスタを選択させる。図３に示したような画面のユーザーインターフェースを用いて，利用者は有益な概念であると判断したクラスタを選択・指示するのである。なお，この実施例のクラスタ選択部１０では，クラスタを表示する際，
クラスタリング部８によって生成されたクラスタを以下のクラスタ重要度スコアを用いてソートし，所属テキストデータ数が多く，クラスタ凝集度が高いクラスタが上位に表示されるようしている
Ｔｋ＝（１／ＮｋΣ（Ｓｋｉ−Ｈｋ）
２
１／２
（当審注：Ｔｋの式の
下線
Ｔｋ・・クラスタｋのクラスタ重要度スコア
Ｎｋ・・クラスタｋ所属のテキストデータ数
Ｎ・・全テキストデータ数
Ｓｋｉ・・クラスタｋ所属のテキストｉの類似度スコア（距離，内積，余弦）
Ｈｋ・・クラスタｋの平均類似度スコア
クラスタ選択部１０により，利用者は，保存したいクラスタ（クラスタリングが適切で，利用者が有益であると判断したクラスタ）をマウスなどを用いて選択することができる。図３において，■印は選択されたことを示し，クラスタ特徴トークンとして，特徴単語を示している。また，メンバ数とは，各クラスタに属するテキストデータ数である。
保存するクラスタを選択後，再実行ボタン（図３参照）を押下すると，クラスタ選択部１０は，選択されたクラスタの識別子を選択クラスタ記憶部１１に，クラスタ識別子，所属テキストデータの識別子，およびクラスタ特徴トークンの識別子をテキストベクトル修正部１２に渡す（Ｓ７でＹ）。選択クラスタ記憶部１１は渡されたクラスタ識別子を保持する。なお，終了ボタンを押下した場合は，概念抽出処理を終了する（Ｓ７でＮ）。」 
　
（イ）上記記載から，引用例１には，次の技術的事項が記載されている。
ａ　引用例１に記載された技術は，情報処理装置上で実現される文書分類システムであって，内容に基づきテキストデータを分類する文書分類技術に関する（【０００１】）。
ｂ　文書など，自然言語により記述されたデータ単位であるテキストデータから単語など言語情報を抽出し，出現頻度に基づいたテキストベクトルを生成し，テキストベクトルに基づいてテキストデータを複数のクラスタに分類（【０００６】）する。
ｃ　クラスタリング部はテキストベクトル間の距離を測度としてクラスタを生成（【０００８】）し，生成されたクラスタのうち，所属テキストデータ数が多く，クラスタ凝集度が高いクラスタを重要なクラスタとし，表示する（【０００９】）。
　
（ウ）これらのことから，引用例１には，次の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
「情報処理装置上で実現される，内容に基づきテキストデータを分類する文書分類システムであって，
　文書など，自然言語により記述されたデータ単位であるテキストデータから単語など言語情報を抽出し，出現頻度に基づいたテキストベクトルを生成し，テキストベクトル間の距離を測度としてクラスタを生成してテキストデータを複数のクラスタに分類すること，
　生成されたクラスタのうち，所属テキストデータ数が多く，クラスタ凝集度が高いクラスタを重要なクラスタとし，表示する文書分類システム。」 　
　
イ　引用例２  
（ア）同じく引用された，本願の出願の日前に頒布された刊行物である特開２００５−２２７９７４号公報（平成１７年８月２５日出願公開。以下，「引用例２」という。）には，次の記載がある。
ａ　「【発明の詳細な説明】【技術分野】
【０００１】
  この発明は，例えば，
文書を分類して管理する文書管理技術
固有名に着目して文書をユーザに提示する
【背景技術】
【０００２】
  企業情報や製品情報を分析する場合，企業情報や製品情報を集めて分類し，分析することが考えられる。分類結果を表示する方法としては，リスト表示，属性別表示（例えば特許文献１）がある。特許文献１では，クラスタリング結果について，クラスタごとの件数のグラフ表示，特定クラスタの件数の時系列グラフ表示等で分かり易く表示している。
（途中略）
【０００４】
  この発明は，以上の事情を考慮してなされたものであり，分類結果を固有名別に表示し，さらに，ユーザの利用目的に応じて情報の重要度をコントロールできるような分類結果表示技術を提供することを目的としている。」 
ｂ　「【００３０】
  関連度計算部１２は，例えば，
以下のようなルールを用いて固有名ごとに関連度スコアを計算し，スコアが高いほど関連度を高く設定する
【００３１】
（１）出現頻度（頻度
スコア
（ａ）述べられる
回数が多いほど
その文書の主要テーマである可能性が高い
（途中略）
【００３２】
（２）出現位置（位置
スコア
（ａ）ニュース記事や技術論文などでは
冒頭部分で文書の重要なテーマを述べることが多い
（途中略）
【００３３】
（３）接続する助詞（助詞
スコア
（途中略）
【００３５】
  
文書ごとの各固有名の関連度スコアは，文書ごとの固有名ごとに（１）頻度スコア，（２）位置スコア，（３）助詞スコアを加算したものである
ｃ　「【００４０】
  なお，スコアをカスタマイズするようにしてもよい。例えば，図６に示すように，各ルールのスコアを外部ファイルで定義し，スコア値を参照するようにしておくことにより，外部ファイルのスコア値を変更することでスコアをカスタマイズすることができる。あるいは，
スコアの種別ごとに重み付けをユーザや管理者が指定できるようにし，関連度スコアを各スコアの重み付け加算により行なうようにしても良い
　
（イ）上記記載から，引用例２には，次の技術が記載されている。
「文書を分類して整理する際，各固有名の，スコアが高いほど重要である可能性が高い複数種別のスコアを加算して関連度スコアを計算し，これがより高いものを重要な固有名とするに当たり，重み付けを指定し重み付け加算できるようにする。」
　
（３）引用発明との対比  
ア　本件補正発明と引用発明とを対比する。 
（ア）引用発明の「情報処理装置」は，後記する点で相違するものの，本件補正発明の「コンピュータ」に相当する。
（イ）引用発明の，自然言語により記述されたデータ単位である「テキストデータ」は，本件補正発明の「アイテム」に相当し，引用発明が「テキストデータ」から単語など言語情報を抽出し，出現頻度に基づいて「テキストベクトルを生成」することは，本件補正発明の「複数のアイテムを，確率空間にマップ」することに相当する。
（ウ）引用発明が，「情報処理装置」上で，「テキストベクトル間の距離を測度としてクラスタを生成してテキストデータを複数のクラスタに分類」することは，本件補正発明の「コンピュータが，複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類」することに相当する。
（エ）引用発明の，「生成されたクラスタ」の「所属テキストデータ数」は，本件補正発明の「分類した複数のクラスタ」の「含まれるアイテム数」に相当し，引用発明の「生成されたクラスタ」の「クラスタ凝集度」は，本件補正発明の「確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度」に相当する。
　ここで，引用発明は，「情報処理装置」上で，「生成されたクラスタのうち，所属テキストデータ数が多く，クラスタ凝集度が高いクラスタを重要なクラスタ」とするために，「生成されたクラスタ」のそれぞれの「所属テキストデータ数」と「クラスタ凝集度」とを計算することが明らかである。
　そして，引用発明の「情報処理装置」が「所属テキストデータ数」が多く「クラスタ凝集度」が高い「クラスタ」を「重要なクラスタとし，表示する」ことは，後記する点で相違するものの，本件補正発明の「コンピュータ」が「アイテム数」及び「コンパクト度」に基づいて「主要なアイテムを含むクラスタ」と「判定」し，「出力」することに相当する。
　してみると，引用発明と本件補正発明とは，後記する点で相違するものの，「コンピュータが，分類した複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及び確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算」する点で共通し，「それぞれ計算したアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なアイテムを含むクラスタの判定」をし，「判定した結果を出力」する点で共通する。
（オ）以上（ア）〜（エ）のことから，引用発明と本件補正発明とは，後記する点で相違するものの，「クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定」する「方法」であって，「複数のクラスタに分類」し，「アイテム数とコンパクト度を計算」し，「主要なアイテムを含むクラスタを判定」し，「判定した結果を出力」する各「ステップ」を有する点で共通する。
　
イ　以上のことから，本件補正発明と引用発明との一致点及び相違点は，次のとおりである。
【一致点】  
「クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定する方法であって，
　コンピュータが，複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類するステップと，
　コンピュータが，分類した複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及び確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算するステップと，
　コンピュータが，それぞれ計算したアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なアイテムを含むクラスタの判定をするステップと，
　コンピュータが，判定した結果を出力するステップと，
　を含む方法。」
　
【相違点】
　本件補正発明が，コンピュータが，「アイテム数及びコンパクト度に対する相対的な重要度であって，双方の重要度の総和が所定値に決められている相対的な重要度を指定するデータを受け付けるステップ」を有し，「アイテム数及びコンパクト度並びに相対的な重要度を指定するデータに基づいて主要なアイテムを含むクラスタの判定」するのに対し，引用発明はそのようなものではない点。
　
（４）判断　
　以下，相違点について検討する。
ア　相違点について 
　引用例２には，再掲すれば，「文書を分類して整理する際，各固有名の，スコアが高いほど重要である可能性が高い複数種別のスコアを加算して関連度スコアを計算し，これがより高いものを重要な固有名とするに当たり，重み付けを指定し重み付け加算できるようにする。」との技術が記載されている。
　引用発明は，有益な概念のクラスタを，複数に分類されたクラスタから得るための重要度を求めるものであり，「所属テキストデータ数」と「クラスタ凝集度」は，分類されたクラスタの複数のスコアであって，スコアが高いほどクラスタが重要である可能性が高い複数種別のスコアである点で引用例２のスコアと共通する。
　してみると，引用発明が，所属テキストデータ数が多く，クラスタ凝集度が高いクラスタを重要なクラスタとする際，引用例２に記載された技術を適用することにより，情報処理装置が，所属テキストデータ数及びクラスタ凝集度に，それぞれの重み付けを指定できるよう構成し，所属テキストデータ数及びクラスタ凝集度並びにそれぞれの重み付けを指定するデータに基づいて，関連度スコアを計算し，クラスタの重要度を判断するよう構成すること，すなわち，「コンピュータが，アイテム数及びコンパクト度に対する重要度を指定するデータを受け付けるステップ」を有するよう構成し，「アイテム数及びコンパクト度並びに重要度を指定するデータに基づいて主要なアイテムを含むクラスタを判定」するよう構成することは，当業者が容易に想到することができたものである。
　その際，重要度を指定するに当たり，重みの合計を所定値とすることにより相対化し，「双方の重要度の総和を所定値」とすることは，当業者が適宜なし得る設計的事項である。
　
イ　そして，本件補正発明の奏する作用効果は，引用発明及び引用例２に記載された発明の奏する作用効果から予測される範囲のものにすぎず，格別顕著なものということはできない。　
　
ウ　したがって，本件補正発明は，引用例１，２に記載された発明に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものであり，特許法２９条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ものである。　
　
３　本件補正についてのむすび  
　本件補正は，平成１８年改正前特許法１７条の２第５項において準用する同法１２６条５項の規定に違反してなされたものであるから，同法１５９条１項において読み替えて準用する同法５３条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２４年９月５日の手続補正は，上記のとおり却下されたので，本願の請求項に係る発明は，平成２３年１０月１７日の手続補正書の特許請求の範囲の請求項１ないし４に記載された事項により特定されるものであるところ，その請求項１に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，明細書及び図面の記載からみて，その請求項１に記載された事項により特定される，前記第２［理由］１（２）に記載のとおりのものである。
　再掲すれば，次のとおり。
「クラスタ分析によりアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定する方法であって，
　前記コンピュータが，複数のアイテムを，確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類するステップと，
　前記コンピュータが，分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて，含まれるアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算するステップと，
　前記コンピュータが，前記アイテム数及び前記コンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付けるステップと，
　前記コンピュータが，それぞれ計算した前記アイテム数及び前記コンパクト度並びに前記相対的な重要度を指定するデータに基づいて主要なアイテムを含むクラスタの判定をするステップと，
　前記コンピュータが，判定した結果を出力するステップと，
　を含む方法。」 
　
２　引用刊行物
　原査定の拒絶の理由で引用された引用例１，２及びその記載事項は，前記第２の［理由］２（２）に記載したとおりである。
　
３　対比・判断
　本願発明は，前記第２の［理由］２で検討した本件補正発明から「重要度」に係る限定事項を削除したものである。
　そうすると，本願発明の発明特定事項を全て含み，さらに他の事項を付加したものに相当する本件補正発明が，前記第２の［理由］２（３），（４）に記載のとおり，引用例１，２に記載された発明に基づいて，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，本願発明も同様の理由により，引用例１，２に記載された発明に基づいて，当業者が容易に発明することができたものである。
　
４　むすび
　以上のとおり，本願発明は，特許法２９条２項の規定により特許を受けることができないから，他の請求項に係る発明について検討するまでもなく，本願は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。