【事件の表示】
　特願２００６−５０８２７０「ユーザフィードバックを有するコンテンツ推薦装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年１２月１６日国際公開、ＷＯ２００４／１０９５４４、平成１８年１１月２４日国内公表、特表２００６−５２６８２７〕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
　
１．手続の経緯の概要
　本願は、
２００３年６月４日（以下「優先日」と記す。）の欧州特許庁への出願を基礎とするパリ条約による優先権主張をともない、
２００４年６月３日を国際出願日とする出願（国際出願番号：ＰＣＴ／ＥＰ２００４／００６０１８）であって、
平成１７年１２月５日付けで特許法第１８４条の５第１項の規定による書面が提出され、
平成１８年２月６日付けで特許法第１８４条の４第１項の規定による翻訳文が提出されるとともに、同日付けで２００５年１月２７日付けの特許協力条約第３４条に基づく補正の翻訳文が提出され、
平成１９年５月１１日付けで審査請求がなされ、
平成２１年１１月２０日付けで拒絶理由通知（同年１２月１日発送）がなされ、
平成２２年４月１日付けで意見書が提出されるとともに、同日付けで手続補正書が提出され、
同年６月２日付けで拒絶査定（同年同月８日発送）がなされ、
同年１０月７日付けで審判請求がされるとともに、同日付けで手続補正書が提出されたものである。
　
　なお、
平成２２年１２月２２日付けで特許法第１６４条第３項に定める報告（前置報告）がなされ、
平成２４年４月６日付けで当該報告に対する意見を求める旨の審尋（平成２４年４月１０日発送)がなされたが、これに対する回答はなされなかった。
　
　
２．補正の内容
（１）平成２２年４月１日付け手続補正
　上記平成２２年４月１日付けの手続補正書は特許請求の範囲を以下のとおりに補正するとともに、発明の詳細な説明を補正するものである。
「　【請求項１】
　コンテンツアイテムプール（４）からコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択し、該選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト（９）を生成する選択エンジンと、
　上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するユーザプロファイルエンジンとを備え、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、当該コンテンツ推薦装置の明示的なフィードバック操作子をユーザが操作する圧力の度合に基づき、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
　　【請求項２】
　上記ユーザフィードバックは、上記暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた上記明示的なフィードバックの表現の関数であることを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項３】
　上記明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きか嫌いかを示す指示を含むことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項４】
　上記暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子を操作するユーザの反応時間を含むことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項５】
　上記選択エンジン（２）は、上記選択リスト（９）を、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性（５）に基づいて、生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項６】
　上記選択エンジン（２）は、上記選択リスト（９）を、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則（６）に基づいて、生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項７】
　上記選択リスト（９）の少なくとも一部を再配列することによって、コンテンツ推薦リスト（１２）を生成する配列エンジン（３）を更に備える請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項８】
　上記配列エンジン（３）は、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、コンテンツアイテムのシーケンスを生成する配列規則（７）に基づいて、生成することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項９】
　上記配列エンジン（３）は、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性（５）に基づいて生成することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１０】
　上記配列エンジン（３）は、上記配列規則（７）に基づいて、個々のアイテム属性（５）を結合することを特徴とする請求項８記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１１】
　上記配列エンジン（３）は、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則（６）に基づいて、生成することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１２】
　上記配列エンジン（３）は、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、ユーザプロファイル（１１）に基づいて生成することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１３】
　上記ユーザプロファイルエンジン（１）は、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リスト（１２）に対するユーザフィードバック（１０）に基づいて、ユーザプロファイル（１１）を生成することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１４】
　上記ユーザフィードバック（１０）は、上記選択リスト（９）又は新たな選択リスト（９）のコンテンツアイテムを含む縮小されたコンテンツアイテムプールに基づく繰り返し精度が高められたコンテンツ推薦リスト（１２）を生成するために、用いられることを特徴とする請求項８乃至１３いずれか１項記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１５】
　上記明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づかず、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの別々の値からなることを特徴する請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項１６】
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプール（４）からコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択し、該選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト（９）を生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて、新たな選択リストを生成するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、コンテンツ推薦装置の明示的なフィードバック操作子をユーザが操作する圧力の度合に基づくことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
　　【請求項１７】
　上記ユーザフィードバックは、上記暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた上記明示的なフィードバックの表現の関数であることを特徴とする請求項１６記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項１８】
　上記明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きか嫌いかを示す指示を含むことを特徴とする請求項１６記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項１９】
　上記暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子を操作するユーザの反応時間を含むことを特徴とする請求項１６記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２０】
　上記選択エンジンにより、上記選択リスト（９）を、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性（５）に基づいて、生成することを特徴とする請求項１６乃至１９いずれか１項記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２１】
　上記選択エンジンにより、上記選択リスト（９）を、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則（６）に基づいて、生成することを特徴とする請求項２０記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２２】
　配列エンジンにより、上記選択リスト（９）の少なくとも一部を再配列することによって、コンテンツ推薦リスト（１２）を生成することを特徴とする請求項２１記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２３】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、コンテンツアイテムのシーケンスを生成する配列規則（７）に基づいて、生成することを特徴とする請求項２２記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２４】
　上記配列エンジンにより、個々のアイテム属性（５）を、上記配列規則（７）によって結合することを特徴とする請求項２３記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２５】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則（６）に基づいて、生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２６】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、ユーザプロファイル
（１１）に基づいて生成することを特徴とする請求項２５記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２７】
　上記ユーザプロファイルエンジンにより、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リスト（１２）に対するユーザフィードバック（１０）に基づいて、ユーザプロファイル（１１）を生成することを特徴とする請求項２６記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２８】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リスト（１２）を、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性（５）に基づいて生成することを特徴とする請求項２２記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２９】
　上記明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づかず、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの別々の値からなることを特徴する請求項１６記載のコンテンツ推薦方法。
　　【請求項３０】
　コンピュータによってコンテンツ推薦方法を実行するためのコンピュータプログラム命令が記録された、コンピュータで読取り可能な記録媒体であって、
　上記コンテンツ推薦方法は、
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプール（４）から、ユーザプロファイルに基づいて選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト（９）を受信するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて、新たな選択リストを生成するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、コンテンツ推薦装置の明示的なフィードバック操作子をユーザが操作する圧力の度合に基づくことを特徴とするコンピュータで読取り可能な記録媒体。
　　【請求項３１】
　コンテンツアイテムプール（４）からコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択し、該選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト（９）を生成する選択エンジンと、
　上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するユーザプロファイルエンジンとを備え、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、推薦コンテンツアイテムが表示されてから、そのコンテンツアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間に基づき、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
　　【請求項３２】
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプール（４）からコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト（９）を生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、推薦コンテンツアイテムが表示されてから、そのコンテンツアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間に基づき、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
　　【請求項３３】
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプール（４）からコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト（９）を生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づかず、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの別々の値からなり、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックによって検出されるユーザの無意識の動作を含み、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦方法。」
　
（２）平成２２年１０月７日付け手続補正
　上記平成２２年１０月７日付けの手続補正書は特許請求の範囲を以下のとおりに補正するとともに、発明の詳細な説明をこれに合わせて補正しようとするものである。
「　【請求項１】
　コンテンツアイテムプールからコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択し、該選択されたコンテンツアイテムを含む選択リストを生成する選択エンジンと、
　上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するユーザプロファイルエンジンとを備え、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
２つの
応じて
操作された一方の明示的なフィードバック操作子に対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
　　【請求項２】
　上記ユーザフィードバックは、上記暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた上記明示的なフィードバックの表現の関数であることを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項３】
　上記選択エンジンは、上記選択リストを、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性に基づいて、生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項４】
　上記選択エンジンは、上記選択リストを、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて、生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項５】
　上記選択リストの少なくとも一部を再配列することによって、コンテンツ推薦リストを生成する配列エンジンを更に備える請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
　　【請求項６】
　上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツアイテムのシーケンスを生成する配列規則に基づいて、生成することを特徴とする請求項
５
　　【請求項７】
　上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性に基づいて生成することを特徴とする請求項
５
　　【請求項８】
　上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて、生成することを特徴とする請求項
５
　　【請求項９】
　上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、ユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とする請求項
５
　　【請求項１０】
　上記ユーザプロファイルエンジンは、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リストに対するユーザフィードバックに基づいて、ユーザプロファイルを生成することを特徴とする請求項
５
　　【請求項１１】
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールからコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択し、該選択されたコンテンツアイテムを含む選択リストを生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて、新たな選択リストを生成するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
２つの
応じて、操作された一方の明示的なフィードバック操作子に対応する明示的なフィードバックの値を重み付けする
　　【請求項１２】
　上記ユーザフィードバックは、上記暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた上記明示的なフィードバックの表現の関数であることを特徴とする請求項
１１
　　【請求項１３】
　上記選択エンジンにより、上記選択リストを、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性に基づいて、生成することを特徴とする請求項
１１又は請求項１２
　　【請求項１４】
　上記選択エンジンにより、上記選択リストを、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて、生成することを特徴とする請求項
１３
　　【請求項１５】
　配列エンジンにより、上記選択リストの少なくとも一部を再配列することによって、コンテンツ推薦リストを生成することを特徴とする請求項
１４
　　【請求項１６】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツアイテムのシーケンスを生成する配列規則に基づいて、生成することを特徴とする請求項
１５
　　【請求項１７】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて、生成することを特徴とする請求項
１６
　　【請求項１８】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、ユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とする請求項
１７
　　【請求項１９】
　上記ユーザプロファイルエンジンにより、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リストに対するユーザフィードバックに基づいて、ユーザプロファイルを生成することを特徴とする請求項
１８
　　【請求項２０】
　上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、全てのコンテンツアイテムを定義するアイテム属性に基づいて生成することを特徴とする請求項
１５
　　【請求項２１】
　コンピュータによってコンテンツ推薦方法を実行するためのコンピュータプログラム命令が記録された、コンピュータで読取り可能な記録媒体であって、
　上記コンテンツ推薦方法は、
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールから、ユーザプロファイルに基づいて選択されたコンテンツアイテムを含む選択リストを受信するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて、新たな選択リストを生成するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
２つの
応じて、操作された一方の明示的なフィードバック操作子に対応する明示的なフィードバックの値を重み付けする
　　【請求項２２】
　コンテンツアイテムプールからコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択し、該選択されたコンテンツアイテムを含む選択リストを生成する選択エンジンと、
　上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するユーザプロファイルエンジンとを備え、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
応じて
対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
　　【請求項２３】
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールからコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記選択されたコンテンツアイテムを含む選択リストを生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
応じて
対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
　　【請求項２４】
　選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールからコンテンツアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記選択されたコンテンツアイテムを含む選択リストを生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのコンテンツアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づかず、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との
２つの値
該明示的なフィードバックの値を重み付けし、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とするコンテンツ推薦方法。」
　
　
　
第２．平成２２年１０月７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２２年１０月７日付けの手続補正を却下する。
　
　
［理由］
１．本件補正の内容
　平成２２年１０月７日付けの手続補正（以下「本件補正」と記す。）は、特許請求の範囲について、上記第１．２（１）記載の特許請求の範囲から、上記第１．２（２）記載の特許請求の範囲に補正しようとするものである。
　
　
２．本件補正の目的について
（１）本件補正は、本件審判の請求と同時にする補正であり、上記１．のとおり特許請求の範囲についてする補正を含むものであるから、以下に、本件補正における特許請求の範囲についてする補正の目的について検討するに、本件補正は以下の補正事項よりなるものである。
　
補正事項１：本件補正前の請求項３、４、１０、１４、１５、１８、１９、２４，２９を削除するとともに、本件補正前の請求項５〜９、１１〜１３、１６、１７、２０〜２３、２５〜２８、３０〜３３の項番をずらして、本件補正後においては請求項３〜２４とし、これにあわせて本件補正前の従属請求項５〜９、１１〜１３、１７、２０〜２３、２５〜２８が引用していた他の請求項の項番をずらす補正。
　
補正事項２：本件補正前の請求項１に「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、当該コンテンツ推薦装置の明示的なフィードバック操作子をユーザが操作する圧力の度合に基づき」とあった記載を、本件補正後の請求項１においては「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
２つの
応じて
操作された一方の明示的なフィードバック操作子に対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし
　
補正事項３：本件補正前の請求項１６に「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、コンテンツ推薦装置の明示的なフィードバック操作子をユーザが操作する圧力の度合に基づく」とあった記載を、本件補正後の請求項１１においては「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
２つの
応じて、操作された一方の明示的なフィードバック操作子に対応する明示的なフィードバックの値を重み付けする
　
補正事項４：本件補正前の請求項３０に「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、コンテンツ推薦装置の明示的なフィードバック操作子をユーザが操作する圧力の度合に基づく」とあった記載を、本件補正後の請求項２１においては「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
２つの
応じて、操作された一方の明示的なフィードバック操作子に対応する明示的なフィードバックの値を重み付けする
　
補正事項５：本件補正前の請求項３１に「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、推薦コンテンツアイテムが表示されてから、そのコンテンツアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間に基づき」とあった記載を、本件補正後の請求項２２においては「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
応じて
対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし
　
補正事項６：本件補正前の請求項３２に「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、推薦コンテンツアイテムが表示されてから、そのコンテンツアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間に基づき」とあった記載を、本件補正後の請求項２３においては「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、
該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの値からなり、
応じて
対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし
　
補正事項７：本件補正前の請求項３３に「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づかず、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との２つの別々の値からなり、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックによって検出されるユーザの無意識の動作を含み」とあった記載を、本件補正後の請求項２４においては「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づかず、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを好きなことを示す値と、ユーザが該特定のコンテンツアイテムを嫌いなことを示す値との
２つの値
該明示的なフィードバックの値を重み付けし
　
（２）上記補正事項１は請求項の削除とこれに伴う項番のずれを補正するものであるから請求項の削除に該当し、特許法第１７条の２第４項第１号（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）に掲げられる事項を目的とするものであると言える。
　
（３）上記補正事項２〜補正事項７は、上記審判請求書での説明のとおり、いづれも本件補正前の請求項に係る発明を特定するための事項（以下「発明特定事項」と記す。）であるところの「ユーザフィードバック」を、具体的に特定することでより下位のものに限定するものであり、この限定によって本件補正前後の請求項に係る発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が格別変更されるものではない。
　したがって、本件補正は、請求項に記載した発明特定事項を限定するものであって、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の当該請求項に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるもの（以下「限定的減縮」と記す。）に該当し、特許法第１７条の２第４項第２号（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２号）に掲げられる事項をも目的とするものであると言える。
　
　
３．独立特許要件について
　上記２．のとおり、本件補正は限定的減縮を目的とするものであるので、本件補正後の請求項１、１１、２１、２２、２３、２４に係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否かについて、以下に検討する。
　
　
３−１．本件補正後の請求項２３に係る発明について
　
３−１−１．本件補正発明
　本件補正後の請求項２３に係る発明（以下、「本件補正発明」という。）は、上記第１．２（２）において【請求項２３】として記載したとおりのものである。
　
　
３−１−２．先行技術
　
（１）引用文献
　本願の出願前であって、上記優先日よりも前の日に頒布または電気通信回線を通じて公衆に利用可能となり、原審の拒絶の査定の理由である上記平成２１年１１月２０日付けの拒絶理由通知において引用された、下記引用文献には、下記引用文献記載事項が記載されている。（下線は当審付与。）
　
＜引用文献＞
特開２００３−３０２３２号公報（平成１５年１月３１日出願公開）
　
　＜引用文献記載事項１＞
「【請求項１】　ネットワークに接続されたコンピュータに、
ユーザの興味のある分野を所定の要素に分けて、各要素のパラメータの組合せからなる興味パラメータ
配信する情報の属性を前記興味パラメータと同一の要素に分けて、各要素のパラメータの組合せからなる情報パラメータとして記憶する情報パラメータ記憶のステップと、
前記興味パラメータと前記情報パラメータとに基づいた計算をして情報の配信の可否を決定する配信可否決定のステップと
前記配信可否決定のステップにより配信が決定された情報をネットワークを介して配信する配信のステップ
情報配信方法
　
　＜引用文献記載事項２＞
「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ネットワークにおける
情報配信方法
　
　＜引用文献記載事項３＞
「【００３６】メーカ３は、主に商品を生産する業者である。また、バイヤ５は、例えば百貨店、専門小売店などの商品の買い付けを主に行う業者であり、トレーダ４は、メーカ３とバイヤ５を仲介して商品の流通を円滑に行わせる輸入・卸等の中間業者である。
クライアントであるメーカ３からトレーダ４、トレーダ４からバイヤ５の情報の提供は、サーバ１を介して行われる
ここではメーカ３からトレーダ４をユーザとして販売商品に関する情報を配信する場合を中心に説明する
　
　＜引用文献記載事項４＞
「【００３７】図２は、サーバ１のシステム構成を示す概念図である。
サーバ１は、
情報登録サーバ１１
配信サーバ１３
評価蓄積サーバ１７などを備える
　
　＜引用文献記載事項５＞
「【００３８】
情報登録サーバ１１は、配信する情報にかかる商品の情報と、その商品の属性を興味パラメータと同一の要素に分けて各要素のパラメータの組合せからなる情報パラメータとして記憶する記憶手段である。
　
　＜引用文献記載事項６＞
「【００４０】
配信サーバ１３は、興味パラメータと情報パラメータとに基づいて、所定の計算をして情報の配信の可否を決定し、配信が決定された情報をインターネットを介してトレーダ４に電子メールで配信する
　
　＜引用文献記載事項７＞
「【００４４】
評価蓄積サーバ１７は、トレーダ４の登録時に設定された興味パラメータと、トレーダ４に配信した情報に対してトレーダ４から情報評価として返信されたデータを蓄積しておくサーバである
また、その後、サーバ１から送信された情報に対するトレーダ４からの反応である情報評価のデータを、反応プール１７ａに１次的に蓄積しておき、所定の閾値を超えた場合にそのユーザの興味パラメータにフィードバックして修正する
　
　＜引用文献記載事項８＞
「【００４５】このように構成された、サーバ１から、トレーダ４に情報を配信する手順を説明する。ここで、図３は、サーバ１における情報配信の流れの概略を示すフローチャートである。まず、ユーザ登録処理（ステップ１（以下Ｓ１のように略記する。））を行い、次に、情報登録処理を行う（Ｓ２）。情報登録処理が行われた情報について登録されたユーザに関して配信の可否を決定する配信決定処理を行う（Ｓ３）。配信が決定されたら、情報の配信処理を行い（Ｓ４）、その情報に対する返信である情報評価を受信する返信受信処理を行う（Ｓ５）。受信した内容を解析して、ユーザの興味パラメータに関するデータを更新するデータ更新処理を行い（Ｓ６）、
終了であれば（Ｓ７：ＹＥＳ）、処理を終了し（エンド）、終了でなければ（Ｓ７：ＮＯ）、Ｓ１からの手順を繰り返す。
　
　＜引用文献記載事項９＞
「【００６７】
続いて、配信された情報に対するユーザの評価である情報評価の返信を受信する（図３：Ｓ５）。ここで図１５は電子メールでユーザに配信された情報一覧画面Ｐ３を示す図である。ここには「受信者１宛メール」として、「情報Ａへのリンク」「情報Ｂへのリンク」「情報Ｃへのリンク」…と表示される。この表示の文字部分には、表示された情報へアクセスできるようにハイパーリンクが設定されている
「情報Ａへのリンク」「情報Ｂへのリンク」「情報Ｃへのリンク」…から選択されてクリックされると、この商品に係わる商品情報詳細画面Ｐ４のＵＲＬがサーバ１のＷＥＢサーバ１４に送信されて、サーバ１は選択された商品の商品情報詳細画面Ｐ４をトレーダ４の端末に表示させる。
　
　＜引用文献記載事項１０＞
「【００６８】図１６はトレーダ４の端末に表示された商品情報詳細画面Ｐ４を示す図である。ここには、
「品名」
「概要」
「仕様」
「価格」
「ロット」
商品の内容と、商品の写真
　
　＜引用文献記載事項１１＞
「【００６９】
それとともに、商品情報詳細画面Ｐ４には、「興味あり」の場合の「Ｃｏｏｌ！！」、「Ｇｏｏｄ！」、「Ｓｔａｎｄａｒｄ」、「ＮｏＧｏｏｄ」の４段階の評価と、「興味なし」の場合の「Ｏｕｔ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ」の表示がなされる。ユーザはこの評価に対応して表示されたアイコンをクリックすることで、この評価が記憶される
。一方、サーバ１には、ユーザの商品に対する「興味あり」、若しくは「興味なし」のいずれかの選択が情報評価として送信される
【００７０】サーバ１では、返信されたデータを評価蓄積サーバ１７に蓄積する。これが本発明の情報評価の受信のステップに相当する。なお、情報評価は、例えばここで示すような「興味あり」「興味なし」のような２段階の評価の外、或いは「興味あり」の場合をさらに細分化した３段階以上の評価のいずれでもよい。評価蓄積サーバ１７には、ユーザ毎に設定された反応プール１７ａがある。ここで図１７は反応プール１７ａの記憶内容を概念的に示す図である。図１７に示すように、反応プール１７ａは、興味パラメータと対応して、「木製品」、「陶器」、「インテリア用品」、「キッチン用品」、「収納用品」の項目に分けられた数値が記憶される。この数値の初期値はすべて０に設定されている。」
　
　＜引用文献記載事項１２＞
「【００８１】
本実施の形態では、ユーザに配信した情報に対して、ユーザに配信してから、ユーザから返信されるまでの時間を計測し、この時間が所定の基準時間と比較して、短い時間のときには反応プールに蓄積する数値を大きくし、逆に、所定時間と比較して長い時間のときには反応プールに蓄積する数値を小さくする。
情報を配信してから、ユーザからの情報評価の返信が早いものは、その情報に特に強い興味を持っているものと推定できる
　
　
（２）参考文献
　本願の出願前であって、上記優先日よりも前の日に頒布または電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった下記参考文献には、それぞれ、下記参考文献記載事項が記載されている。（下線は当審付与。）
　
＜参考文献１＞
　特開２００３−１４１１４８号公報（平成１５年５月１６日出願公開）
　
　＜参考文献記載事項１−１＞
「【００３４】
【発明の実施の形態】以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。図１に、本発明に係る推奨情報送信装置を用いた推奨情報送信システムの一構成例を示す。本実施の形態においては、
音楽ＣＤを販売するＷＷＷサイトを例にして説明する。したがって、音楽ＣＤ、ＣＤに係る音楽家及び音楽様式等が推奨対象となる
　
　
＜参考文献２＞
　特開２０００−１４８８４７号公報（平成１２年５月３０日出願公開）
　
　＜参考文献記載事項２−１＞
「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ネットワークを介して商品情報を提供する方法及びシステムに係わり、特に利用者が意識していない情報であって
価値が高いと推定される商品情報を提供する
　
　＜参考文献記載事項２−２＞
「【００３４】以上の処理により、図３の提案商品リスト２３にある６商品が図６の通り３商品になる。こうして選択された商品のうち総合評価が一番高い商品の商品番号０４６３５３３６２がモールサーバー３に送られ、会員に商品の提案が行われる。図７は、モールサーバー３から会員に対して商品の提案を行い、クライアントＰＣ１４の表示装置上に表示される画面の１例であり、
画面上のボタン「気に入った」、「気に入らない」によって、会員から直接価値パラメータ値を得ることができる。「気に入った」は会員の直接的なプラス評価に相当し、「気に入らない」は直接的なマイナス評価に相当する。
　
　＜参考文献記載事項２−３＞
「【００５５】なお上記実施形態は、会員利用者に商品情報を提供するようなシステムについて説明したが、ここでいう商品は物品に限らず広く有料情報や種々のサービスを含むものとする。例えば契約した利用者に有料でニュースを配信するシステムにも適用できる。ニュース配信システムでは、ニュース記事が商品である。そしてこのシステムでは実店舗はなく、店舗サーバー１は不要である。利用者にはニュース記事の概要を無料で提案し、利用者から詳細情報を要求されたニュース記事を有料とし、「インターネット売上げ」として計上するようにしてもよい。
また会員制の図書、音楽コンテンツ、映像コンテンツなどを提供するシステムに本発明を適用してもよい。
　
　
＜参考文献３＞
　国際公開第２００２／２５９３８号（２００２年３月２８日国際公開)
（特表２００４−５０９５７７号公報に対応）
　
　＜参考文献記載事項３−１＞
「Thus, a number of tools have been proposed or suggested for recommending television programming. 
The Tivo
TM
 system, for example, commercially available from Tivo, Inc., of Sunnyvale, California, allows viewers to rate shows using a Thumbs Up and Thumbs Down feature and thereby indicate programs that the viewer likes and dislikes, respectively.
　Implicit television program recommenders generate television program recommendations based on information derived from the viewing history of the viewer, in a non-obtrusive manner. FIG. 1 illustrates the generation of a viewer profile 140 using a conventional implicit television program recommender 160. The implicit viewer profile 140 is derived from a viewing history 125, indicating whether a given viewer liked or disliked each program. As shown in FIG. 1, the implicit television program recommender 160 processes the viewing history 125, in a known manner, to derive an implicit viewer profile 140 containing a set of inferred rules that characterize the preferences of the viewer. 
Thus, an implicit television program recommender 160 attempts to derive the viewing habits of the viewer based on the set of programs that the viewer liked or disliked
　Explicit television program recommenders, on the other hand, explicitly question viewers about their preferences for program attributes, such as title, genre, actors, channel and date/time, to derive viewer profiles and generate recommendations. FIG. 2 illustrates the generation of a viewer profile 240 using a conventional explicit television program recommender 260. 
The explicit viewer profile 140 is generated from a viewer survey 225 that provides a rating for each program attribute, for example, on a numerical scale that is mapped to various levels of interest between hates and loves, indicating whether a given viewer liked or disliked each program
（公表公報の対応部分：
「【０００７】
このように、テレビ番組を推薦するための多数のツールが提案されている。
たとえば、Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ， ＣａｌｉｆｏｒｎｉａにあるＴｉｖｏ社から商業的に入手可能なＴｉｖｏ（登録商標）システムは、“Ｔｈｕｍｂｓ Ｕｐ ａｎｄ Ｔｈｕｍｂｓ Ｄｏｗｎ”機能を使用してショウ（番組）を評価し、視聴者が好む番組、嫌いな番組をそれぞれ示すことを視聴者に対して可能にしている
【０００８】
暗黙のテレビ番組推薦システムは、控えめなやり方で、視聴者の視聴履歴から導出された情報に基づいてテレビ番組の推薦を生成する。図１は、従来の暗黙のテレビ番組推薦システム１６０を使用し、視聴者のプロファイル１４０の生成を例示している。暗黙の視聴者のプロファイル１４０は、所与の視聴者がそれぞれの番組を好むか、好まないかを示して、視聴履歴１２５から導出される。
【０００９】
図１に示されるように、暗黙のテレビジョン番組推薦システム１６０は、公知のやり方で視聴履歴１２５を処理し、視聴者の選択を特徴付ける推測されるルールのセットを含む暗黙の視聴者プロファイル１４０を導出する。
したがって、暗黙のテレビ番組推薦システム１６０は、視聴者が好む番組又は好まない番組のセットに基づいて視聴の習慣を導出しようとする
【００１０】
他方で、明示的なテレビ番組推薦システムは、タイトル、ジャンル、俳優、チャンネル及び日付／時間のような番組の属性のための視聴者の選択に関して、視聴者に明示的に問合せ、視聴者のプロファイルを導出して、推薦を生成する。
【００１１】
図２は、従来の明示的なテレビ番組推薦システム２６０を使用した視聴者プロファイル２４０の生成を例示している。
明示的な視聴者プロファイル１４０は、たとえば、所与の視聴者がそれぞれの番組を好むか、好まないかを示す「嫌い」と「好き」の間での関心の様々なレベルにマッピングされる数値スケールに関する、それぞれの番組の属性についての評点を提供する視聴者の調査２２５から生成される
【００１２】
図２に示されるように、明示的なテレビ番組推薦システム２６０は、公知のやり方で視聴者の調査１２５を処理し、視聴者の選択を実現するルールのセットを含む明示的な視聴者のプロファイル２４０を生成する。」）
　
　
３−１−３．引用発明の認定
　
（１）引用文献は、引用文献記載事項１、２等に記載のごとき「情報配信方法」を説明する文献であるところ、引用文献記載事項３の「クライアントであるメーカ３からトレーダ４、トレーダ４からバイヤ５の情報の提供は、サーバ１を介して行われる。」「ここではメーカ３からトレーダ４をユーザとして販売商品に関する情報を配信する場合を中心に説明する。」との記載等から、引用文献には、
「サーバを介してユーザへ販売商品に関する情報を配信する情報配信方法」が記載されていると言える。
　
（２）上記引用文献記載事項４等から、
「該サーバは、情報登録サーバ、配信サーバ、評価蓄積サーバを備えて」いると言える。
　
（３）上記引用文献記載事項５等から、
「該情報登録サーバは配信する上記情報にかかる上記商品の情報と、その商品の属性を興味パラメータと同一の要素に分けて各要素のパラメータの組合せからなる情報パラメータとして記憶する記憶手段」であると言える。
　
（４）上記引用文献記載事項１の「ユーザの興味のある分野を所定の要素に分けて、各要素のパラメータの組合せからなる興味パラメータ」、上記引用文献記載事項７の「評価蓄積サーバ１７は、トレーダ４の登録時に設定された興味パラメータと、トレーダ４に配信した情報に対してトレーダ４から情報評価として返信されたデータを蓄積しておくサーバである。」との記載等から、
「前記評価蓄積サーバは、ユーザの興味のある分野を所定の要素に分けて、各要素のパラメータの組合せからなる前記興味パラメータであって、前記ユーザの登録時に設定された前記興味パラメータと、前記ユーザに配信した前記情報に対して前記ユーザから情報評価として返信されたデータを蓄積しておくサーバ」であると言える。
　
（５）前記「情報配信方法」においては上記引用文献記載事項６記載のごとく、「配信サーバ１３は、興味パラメータと情報パラメータとに基づいて、所定の計算をして情報の配信の可否を決定し、配信が決定された情報をインターネットを介してトレーダ４に電子メールで配信する」ものであるところ、これは上記引用文献記載事項１記載のごとき「前記興味パラメータと前記情報パラメータとに基づいた計算をして情報の配信の可否を決定する配信可否決定のステップ」と「前記配信可否決定のステップにより配信が決定された情報をネットワークを介して配信する配信のステップ」に分けてとらえることができる。
　したがって、前記「情報配信方法」は、
「前記配信サーバによって、前記興味パラメータと前記情報パラメータとに基づいた計算をして前記情報の配信の可否を決定する配信可否決定のステップと、
　前記配信サーバによって、前記配信可否決定のステップにより配信が決定された前記情報をネットワークを介して配信する配信のステップと」を有していると言える。
　
（６）上記引用文献記載事項９に「続いて、配信された情報に対するユーザの評価である情報評価の返信を受信する」とあるところ、この処理はユーザが返信をするステップとサーバが該返信を受信するステップに分けてとらえることができる。
　したがって、前記「情報配信方法」は
「ユーザが配信された前記情報に対するユーザの評価である前記情報評価の返信をするステップと、
　前記サーバが該返信を受信するステップと」を有していると言える。
　
（７）上記引用文献記載事項７の「また、その後、サーバ１から送信された情報に対するトレーダ４からの反応である情報評価のデータを、反応プール１７ａに１次的に蓄積しておき、所定の閾値を超えた場合にそのユーザの興味パラメータにフィードバックして修正する。」との記載等から、前記「情報配信方法」は
「前記評価蓄積サーバによって、前記情報評価のデータを、反応プールに蓄積し、所定の閾値を超えた場合にそのユーザの前記興味パラメータにフィードバックして修正するステップ」を有していると言える。
　
（８）上記引用文献記載事項８等から、前記「情報配信方法」は
「前記ステップを繰り返すステップ」を有していると言える。
　
（９）上記引用文献記載事項９、１１の記載等から、
「前記返信をするステップは、前記ユーザの端末に情報一覧画面が表示され、前記ユーザにより商品の選択がされ、前記ユーザの端末に該選択がされた商品に関わる商品情報詳細画面が表示され、前記ユーザにより該商品に対する評価が選択され、該商品に対する『興味あり』、若しくは『興味なし』のいずれかの選択が情報評価として送信されるもの」であると言える。
　
（１０）引用文献記載事項１０、１１等から、
「該商品情報詳細画面は商品の品名、概要、仕様、価格やロットなどの商品の内容と、商品の写真とともに、評価に対応したアイコンが表示されるもの」であると言える。
　
（１１）上記引用文献記載事項１２から、前記「情報配信方法」は
「前記ユーザに配信した情報に対して、前記ユーザに配信してから、前記ユーザから返信されるまでの時間を計測し、この時間が所定の基準時間と比較して、短い時間のときには前記反応プールに蓄積する数値を大きくし、逆に、所定時間と比較して長い時間のときには前記反応プールに蓄積する数値を小さくするようになされており、ユーザからの情報評価の返信が早いものは、その情報に特に強い興味を持っているものと推定できるもの」であると言える。
　
（１２）よって、引用文献には、下記引用発明が記載されていると認められる。
　
＜引用発明＞
「サーバを介してユーザへ販売商品に関する情報を配信する情報配信方法であって、
　該サーバは、情報登録サーバ、配信サーバ、評価蓄積サーバを備えており、
　該情報登録サーバは配信する上記情報にかかる上記商品の情報と、その商品の属性を興味パラメータと同一の要素に分けて各要素のパラメータの組合せからなる情報パラメータとして記憶する記憶手段であり、
　前記評価蓄積サーバは、ユーザの興味のある分野を所定の要素に分けて、各要素のパラメータの組合せからなる前記興味パラメータであって、前記ユーザの登録時に設定された前記興味パラメータと、前記ユーザに配信した前記情報に対して前記ユーザから情報評価として返信されたデータを蓄積しておくサーバであり、
　前記配信サーバによって、前記興味パラメータと前記情報パラメータとに基づいた計算をして前記情報の配信の可否を決定する配信可否決定のステップと、
　前記配信サーバによって、前記配信可否決定のステップにより配信が決定された前記情報をネットワークを介して配信する配信のステップと、
　ユーザが配信された前記情報に対するユーザの評価である前記情報評価の返信をするステップと、
　前記サーバが該返信を受信するステップと、
　前記評価蓄積サーバによって、前記情報評価のデータを、反応プールに蓄積し、所定の閾値を超えた場合にそのユーザの前記興味パラメータにフィードバックして修正するステップと、
　前記ステップを繰り返すステップ
を有し、
　前記返信をするステップは、前記ユーザの端末に情報一覧画面が表示され、前記ユーザにより商品の選択がされ、前記ユーザの端末に該選択がされた商品に関わる商品情報詳細画面が表示され、前記ユーザにより該商品に対する評価が選択され、該商品に対する『興味あり』、若しくは『興味なし』のいずれかの選択が情報評価として送信されるものであり、
　該商品情報詳細画面は商品の品名、概要、仕様、価格やロットなどの商品の内容と、商品の写真とともに、評価に対応したアイコンが表示されるものであり、
　前記ユーザに配信した情報に対して、前記ユーザに配信してから、前記ユーザから返信されるまでの時間を計測し、この時間が所定の基準時間と比較して、短い時間のときには前記反応プールに蓄積する数値を大きくし、逆に、所定時間と比較して長い時間のときには前記反応プールに蓄積する数値を小さくするようになされており、ユーザからの情報評価の返信が早いものは、その情報に特に強い興味を持っているものと推定できるものである
方法。」
　
　
３−１−４．対比
　以下、本件補正発明と引用発明とを比較する。
　
（１）引用発明は「情報配信方法」であり、本件補正発明は「コンテンツ推薦方法」であるところ、情報の「配信」もコンテンツの「推薦」も、「情報」を「提供」すると言う共通の上位概念に属するものであるから、引用発明と本件補正発明とは「情報提供方法」と言えるものである点で共通すると言える。
　
（２）
ア．引用発明における「販売商品に関する情報」は、本件補正発明における「コンテンツアイテム」に対応付けられるものであるところ、引用発明における「商品情報詳細画面」は「商品の品名、概要、仕様、価格やロットなどの商品の内容と、商品の写真」等の項目よりなるものであるから、引用発明における「販売商品に関する情報」も「アイテム」と言えるものであることは明らかであり、この点で本件補正発明における「コンテンツアイテム」と共通する。
　
イ．引用発明における「情報登録サーバ」は本件補正発明における「コンテンツアイテムプール」に対応付けられるものであるところ、両者は「アイテムプール」と言える点で共通する。
　
ウ．引用発明における「興味パラメータ」は「ユーザの興味のある分野を所定の要素に分けて、各要素のパラメータの組合せからなる」ものであるから、本件補正発明における「ユーザプロファイル」に相当するものである。
　
エ．引用発明にける「配信サーバ」は本件補正発明における「選択エンジン」に対応付けられるものであるところ、前者によってなされる「前記情報の配信の可否を決定する」ことは配信すべき情報を「選択」することとも言えるものであるから、後者と同様に「選択エンジン」とも言えるものである。
　
オ．してみると、引用発明における「配信可否決定のステップ」は本件補正発明における「選択するステップ」に対応付けられ、両者は「選択エンジンにより、アイテムプールからアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択するステップ」と言えるものである点で共通する。
　
（３）引用発明において配信される情報は、これによって「ユーザの端末に情報一覧画面が表示され」るものであるから、引用発明における「配信サーバ」は「前記情報をネットワークを介して配信する配信のステップ」において、該「情報一覧」すなわち「リスト」を生成していることは明らかである。
　したがって、引用発明と本権補正発明とは、「上記選択エンジンにより、上記選択されたアイテムを含む選択リストを生成するステップ」を有するものである点で共通する。
　
（４）引用発明における「評価蓄積サーバ」は、本件補正発明における「ユーザプロファイルエンジン」に対応付けられるものであるところ、前者は「興味パラメータ」を蓄積し、「興味パラメータにフィードバックして修正する」のであり、後者と同様に「ユーザプロファイルエンジン」とも言えるものである。
　そして、引用発明における「フィードバックして修正するステップ」は、本件補正発明における「更新するステップ」に対応付けられるものであるところ、前者は「ユーザ」から「返信」される「配信された前記情報に対するユーザの評価である前記情報評価」をもとに「前記興味パラメータにフィードバックして修正する」のであるから、両者は「ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップ」と言えるものである点で共通する。
　
（５）引用発明における「前記ユーザにより該商品に対する評価が選択され、該商品に対する『興味あり』、若しくは『興味なし』のいずれかの選択が情報評価として送信される」と言う処理は、「明示的なフィードバック」をしている処理とも言えるものであり、また、引用発明における「前記ユーザに配信した情報に対して、前記ユーザに配信してから、前記ユーザから返信されるまでの時間を計測し、この時間が所定の基準時間と比較して、短い時間のときには前記反応プールに蓄積する数値を大きくし、逆に、所定時間と比較して長い時間のときには前記反応プールに蓄積する数値を小さくするようになされている」との処理は「暗示的なフィードバック」をしている処理とも言えるものである。
　したがって、引用発明においても、本件補正発明においても「上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含」むと言える。
　
（６）引用発明における「興味あり」の「情報評価」は本件補正発明における「好きなことを示す値」に対応し、両者は、「ユーザが特定のアイテムを肯定的に評価することを示す値」である点で共通する。
　一方、引用発明における「興味なし」の「情報評価」は本件補正発明における「嫌いなことを示す値」に対応し、両者は、「ユーザが該特定のアイテムを否定的に評価することを示す値」である点で共通する。
　したがって、引用発明においても、本件補正発明においても「該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のアイテムを肯定的に評価することを示す値と、ユーザが該特定のアイテムを否定的に評価することを示す値との２つの値からな」る点で共通する。
　
（７）
ア．引用発明においては「前記ユーザに配信してから、前記ユーザから返信されるまでの時間」は本件補正発明における「推薦コンテンツアイテムが表示されてから、そのコンテンツアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間」に対応付けられる。前者における「配信」の時刻は、その用語のみからは、サーバが送信を開始した時刻、ユーザ側が受信を始めた時刻、ユーザ側で表示がされた時刻等々の様々な解釈が可能であるものの、これから「ユーザからの情報評価の返信が早いものは、その情報に特に強い興味を持っているものと推定できる」のであるから、サーバが送信を開始した時刻ではなく、実質的にユーザが視覚し始めた時刻、すなわち、本件補正発明における「アイテムが表示され」た時刻と実質的に同等のものと解すベきものである。
　してみると、両者は「提供されるアイテムが表示されてから、そのアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間」と言えるものである点で共通する。
　
イ．引用発明においては該「時間」によって「前記反応プールに蓄積する数値」を「大きく」したり「小さく」したりするのであるから、引用発明においても本件補正発明と同様に「該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し」、さらに、「該暗示的なフィードバック」は「対応する明示的なフィードバックの値を重み付け」するものであるとも言える。
　
ウ．したがって、引用発明と本件補正発明とは、「該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、提供されるアイテムが表示されてから、そのアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間に応じて、対応する明示的なフィードバックの値を重み付け」している点で共通する。
　
（８）引用発明は「前記ステップを繰り返すステップ」を有するのであるから、引用発明における「配信サーバ」は上記「修正」された「興味パラメータ」に基づいても上記「情報一覧」すなわち「リスト」を生成するものである。
　したがって、引用発明と本件補正発明とは「上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成する」との点でも共通する。
　
（９）よって、本件補正発明は、下記一致点で引用発明と一致し、下記相違点で引用発明と相違する。
　
＜一致点＞
「選択エンジンにより、アイテムプールからアイテムを、ユーザプロファイルに基づいて選択するステップと、
　上記選択エンジンにより、上記選択されたアイテムを含む選択リストを生成するステップと、
　ユーザプロファイルエンジンにより、上記ユーザプロファイルを、上記選択リスト内の少なくとも１つのアイテムに対するユーザフィードバックに基づいて更新するステップとを有し、
　上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含み、該明示的なフィードバックは、ユーザが特定のアイテムを肯定的に評価することを示す値と、ユーザが該特定のアイテムを否定的に評価することを示す値との２つの値からなり、該暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックに付随し、提供されるアイテムが表示されてから、そのアイテムに対する明示的なフィードバックを行うユーザの反応時間に応じて、対応する明示的なフィードバックの値を重み付けし、
　上記選択エンジンは、新たな選択リストを、上記更新されたユーザプロファイルに基づいて生成する情報提供方法。」
　
＜相違点１＞
　本件補正発明は「コンテンツ推薦方法」であり、このため、アイテムは「コンテンツアイテム」であり「アイテムプール」は「コンテンツアイテムプール」であり、「提供されるアイテム」は「推薦コンテンツアイテム」である。
（これに対し、引用発明は「販売商品に関する情報を配信する情報配信方法」であるところ、引用文献には、該「販売商品」として「コンテンツ」が含まれる旨及びこれを「推薦」する旨の直接的な記載はない。）
　
＜相違点２＞
　本件補正発明の明示的なフィードバックにおける２つの値は、「好きな」ことを示す値と、「嫌いな」ことを示す値とからなる。
（これに対し、引用発明における情報評価は「興味あり」と「興味なし」からなり、これらは必ずしも「好き」「嫌い」を意味するものではない。）
　
　
３−１−５．判断
　以下、上記相違点について検討する。
　
（１）相違点１について
　音楽や映像などの「コンテンツ」を商品として商取引することは、証拠を挙げるまでもなく、古くから行われている経済活動であり、また、その際に、顧客の嗜好等に基づいて顧客に合う商品を薦める事も適宜に採用されている周知慣用の手法にほかならない（必要があれば、参考文献記載事項１−１、２−１、２−３等参照）。
　してみると、引用発明における「販売商品」を「コンテンツ」とし、これに「関する情報」の「配信」を「コンテンツ」の「推薦」として行うこと、すなわち、上記相違点１に係る構成を採用することは、当業者であれば適宜になし得たことである。
　
（２）相違点２について
　「好き」「嫌い」の評価をコンテンツ推薦の判断材料とすることも、常識的な事項にほかならず（必要があれば上記参考文献記載事項２−２、３−１等参照）、引用発明における「興味あり」と「興味なし」の情報評価を「好き」「嫌い」の評価とすること、すなわち、上記相違点２に係る構成を採用することも、当業者であれば適宜になし得た設計変更にすぎない。
　
（３）してみると、本件補正発明の構成は引用発明に基づいて、当業者が容易に想到し得たものである。
　そして、当該構成の採用によって奏される作用効果も、当業者であれば容易に予測し得る程度のものであって、格別顕著なものではない。
　よって、本件補正発明は、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３−２．本件補正後の請求項２２に係る発明について
　本件補正後の請求項２２に係る発明は、上記３−１．で検討した本件補正後の請求項２３に係る発明と同一の技術思想を装置発明として表現したものに他ならず、本件補正後の請求項２３に係る発明と同様に、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３−３．本件補正後の請求項２４に係る発明について
　本件補正後の請求項２４に係る発明は、上記３−１．で検討した本件補正後の請求項２３には無い「明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づか」ない旨、及び、「暗示的なフィードバックは、該明示的なフィードバックによって検出されるユーザの無意識の動作を含」む旨の発明特定事項を備えるものである。
　この点について検討するに、引用発明は「『興味あり』、若しくは『興味なし』のいずれかの選択が情報評価として送信されるもの」であるから、引用発明においても「明示的なフィードバックは、特定のコンテンツアイテムに対するユーザの興味の強さを反映した格付け尺度に基づか」ないと言えるものであり、また、引用発明において計測される「前記ユーザに配信してから、前記ユーザから返信されるまでの時間」も「該明示的なフィードバックによって検出されるユーザの無意識の動作」と言えるものであるから、引用発明も該発明特定事項を満たすものと認められる。
　したがって、本件補正後の請求項２４に係る発明も、本件補正後の請求項２３に係る発明と同様に、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３−４．本件補正後の請求項１１に係る発明について
　本件補正後の請求項１１に係る発明は、上記３−１．で検討した本件補正後の請求項２３に係る発明には無い、
「
２
　この点について検討するに、ユーザの感情、意図を操作子に対する押圧力から推測することは、例えば特開２００１−２３６１６２号公報（特に段落【０００３】、【００４６】等参照）、特開２００２−１１３２６２号公報（特に段落【０００７】、【００１２】〜【００１３】等）、特開２００１−３４４１０号公報（特に【請求項１】〜【請求項２】、段落【０００５】〜【０００６】、【００３６】〜【００３７】等参照）等に示されるように周知の技術であり、引用発明における時間の計測に代えて該周知技術を採用することも、当業者であれば適宜になし得た設計変更である。
　したがって、本件補正後の請求項１１に係る発明も、本件補正後の請求項２３に係る発明と同様に、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３−５．本件補正後の請求項１に係る発明について
　本件補正後の請求項１に係る発明は、上記３−４．で検討した本件補正後の請求項１１に係る発明と同一の技術思想を装置として表現したものに他ならず、本件補正後の請求項１１に係る発明と同様に、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３−６．本件補正後の請求項２１に係る発明について
　本件補正後の請求項２１に係る発明は、上記３−４．で検討した本件補正後の請求項１１に係る発明と同一の技術思想を記録媒体として表現したものに他ならず、本件補正後の請求項１１に係る発明と同様に、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
３−７．小結
　よって、本件補正後の請求項請求項１、１１、２１、２２、２３、２４に係る発明は、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づいて、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。
　
　
４．むすび
　以上のとおりであるから、本件補正は特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項（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。
　したがって、本件補正は、同法第１５９条第１項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しなければならないものである。
　
　よって、上記補正却下の決定の結論のとおり決定する。
　
　
　
第３．本件審判請求の成否について
　
１．手続きの経緯、本願発明の認定
　本願の手続きの経緯は上記第１．記載のとおりのものであり、さらに、平成２２年１０月７日付けの手続補正は上記第２．のとおり却下された。
　したがって、本願の特許請求の範囲は、上記第１．２．（１）に記載したとおりのものであり、その請求項１、１６、３０、３１、３２、３３に係る発明はそこに【請求項１】【請求項１６】【請求項３０】【請求項３１】【請求項３２】【請求項３３】として記載したとおりのものである。
　
２．先行技術・引用発明の認定
　上記第２．３−２．（１）（２）で示したとおり、本願の出願前であって、上記優先日よりも前の日に頒布または、原審の拒絶の査定の理由である上記平成２１年１１月２０日付けの拒絶理由通知において引用された上記引用文献には上記引用文献記載事項が記載されており、本願の出願前であって、上記優先日よりも前の日に頒布または電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった上記参考文献にはそれぞれ上記参考文献記載事項が記載されている。
　そして、上記引用文献には上記第２．３−３．で認定したとおりの引用発明が記載されていると認められる。
　
３．対比・判断
　上記第２．３．で検討した本件補正後の請求項１、１１、２１、２２、２３、２４に係る発明は、それぞれ、本願の請求項１、１６、３０、３１、３２、３３に係る発明に対し上記第２．２．で述べた限定的減縮をしたものであるから、本願の請求項１、１６、３０、３１、３２、３３に係る発明は、上記本件補正後の請求項１、１１、２１、２２、２３、２４に係る発明から当該限定的減縮により限定される要件を無くしたものに相当する。
　そして、本願の請求項１、１６、３０、３１、３２、３３に係る発明の構成要件を全て含み、さらに他の要件を付加したものに相当する上記本件補正後の請求項１、１１、２１、２２、２３、２４に係る発明は、上記第２．３−１〜３−６に記載したとおり、上記引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　したがって、本願の請求項１、１６、３０、３１、３２、３３に係る発明も同様の理由により、上記引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１、１６、３０、３１、３２、３３に係る発明は、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、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ものであり、他の請求項についての検討及び他の拒絶理由の検討をするまでもなく、本願を拒絶すべきものとした原審の拒絶査定は妥当なものである。
　
　よって、上記結論のとおり審決する。