【事件の表示】
　特願２００１−５７９１４６「言語モデルの共用」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年１１月　１日国際公開、ＷＯ０１／８２１２７、平成１５年１０月２８日国内公表、特表２００３−５３２１９６〕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，２００１年２月２４日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２０００年４月２５日　米国）を国際出願日とする出願であって， 
　平成１４年１０月２４日付けで特許法第１８４条の４第１項の規定による明細書，図面（図面中の説明に限る），要約書の日本語による翻訳文が提出され，平成２０年２月２５日付けで審査請求がなされ，平成２２年９月６日付けで審査官により拒絶理由が通知（同年９月１０日発送）され，これに対して同年１２月１０日付けで意見書が提出されると共に手続補正がなされたが，平成２３年１月５日付けで拒絶査定（同年１月７日謄本送達）がなされ，これに対して同年５月９日付けで審判請求がなされると共に手続補正がなされ，同年６月９日付けで審査官により特許法第１６４条第３項の規定に基づく報告がなされ，平成２４年４月２４日付けで当審により特許法第１３４条第４項の規定に基づく審尋（同年５月２日発送）がなされ，同年８月２日付けで回答書の提出があったものである。 
 　　 
第２　平成２３年５月９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２３年５月９日付けの手続補正を却下する。
　
　
 ［理由］ 
　
１．本件補正 
　 
　平成２３年５月９日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）は，特許請求の範囲について，本件補正前に， 
　 
「【請求項１】　言語モデル・サービスを提供するプログラムであって，
　入力装置のプロセッサからドキュメント内のある範囲を受け取るステップと，
　前記ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイスを生成するステップと，
　前記アドバイスを前記プロセッサに提供するステップとを備え，
　前記プロセッサは，第１の言語モデルを使用し，前記言語モデル・サービスは，前記第１の言語モデルとは異なる第２の言語モデルを使用して前記アドバイスを生成する，方法をプロセッシング・ユニットに実行させるプログラムを記録した，コンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
　　【請求項２】　前記プロセッサは，前記第１の言語モデルからの情報と，前記アドバイスとを用いて，前記ドキュメントの前記範囲に挿入すべき，前記テキストを決定し，
　前記ドキュメントの前記範囲に，前記テキストを挿入することを特徴とする請求項１に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。」（以下，この特許請求の範囲に記載された請求項を「補正前の請求項」という。）　　
とあったものを，
　　　
「【請求項１】　
プロセッシング・ユニットにより実行される
ための
　入力装置のプロセッサからドキュメント内のある範囲を受け取るステップと，
　前記ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイスを生成するステップと，
　前記アドバイスを前記プロセッサに提供するステップとを備え，
　前記プロセッサは，第１の言語モデルを
有し
し，
　
前記第１の言語モデルは，文字ベースの言語モデルであり，
　
前記第２の言語モデルは，単語ベースの言語モデルであ
　　【請求項２】　前記プロセッサは，前記第１の言語モデル
を使用して得られる
　前記ドキュメントの前記範囲に，前記テキストを挿入することを特徴とする請求項１に記載のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。」（以下，この特許請求の範囲に記載された請求項を「補正後の請求項」という。） 　 
と補正しようとするものである。 
　　　
　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。　
　
（１）補正後の請求項１の補正に係る，補正前の請求項１の「言語モデル・サービスを提供するプログラム」を，「プロセッシング・ユニットにより実行される言語モデル・サービスを提供するためのプログラム」とする補正は，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「プログラム」を限定するもので，特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものあるとともに，平成２３年１月５日付けの拒絶査定での指摘を受けて，補正前の言語モデル・サービスを「提供する」を，言語モデル・サービスを「提供するための」とするもので，特許法第１７条の２第４項第４号の明りょうでない記載の釈明を目的とするものである。
　
（２）補正後の請求項１の補正に係る，補正前の請求項１の「前記プロセッサは，第１の言語モデルを使用し」を，「前記プロセッサは，第１の言語モデルを
有し
　
（３）補正後の請求項１の補正に係る，「
し，前記第１の言語モデルは，文字ベースの言語モデルであり，前記第２の言語モデルは，単語ベースの言語モデルであ
　
（４）補正後の請求項２の補正は，平成２３年１月５日付けの拒絶査定での指摘を受けて，補正前の第１の言語モデル「からの」情報を，第１の言語モデル「を使用して得られる」情報とするもので，特許法第１７条の２第４項第４号の明りょうでない記載の釈明を目的とするものである。
  
 　よって，本件補正は，特許請求の範囲の減縮及び明りょうでない記載の釈明を目的とするものであり，平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項の規定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項の規定に適合する。
　
　そこで，本件補正後の請求項１に記載された発明（以下，「本願補正発明」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（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項の規定に適合するか）否かを，請求項１に記載された発明について以下に検討する。
　
　
２．独立特許要件についての検討
　　
２−１．請求項の記載についての検討
　
（１）請求項１における「ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイスを生成する」中の「アドバイス」とは，「プロセッシング・ユニットにより実行される言語モデル・サービスを提供するためのプログラム」により「生成」され，「入力装置」の「プロセッサ」に対し提供されるものと記載されているが，これらの記載のみでは上記「アドバイス」がどのようなものを意味しているのか明確でない。
　上記「アドバイス」という記載に関連する，発明の詳細な説明における記載として，
　
　ａ「【００２０】
  前処理モード（Pre-Processing Mode）
  詳細な説明のこのセクションでは，本発明の一実施形態に従って，言語モデル・サービスの前処理モードについて説明する。前処理モードは，入力装置用のハンドラからドキュメントのある範囲のテキストを受け取り，それに応答して，ドキュメントのその範囲に挿入すべき，
ハンドラによる考慮事項下の，テキストに関するアドバイスをハンドラに提供する
　
　ｂ「【００２３】
  言語モデル・サービス２０２は，ハンドラ２０４からドキュメント２０６の指定された範囲のテキストを受け取り，それに応答して，ドキュメント２０６のその範囲に入力すべく，考慮事項下の提案されたテキストに関する
アドバイスをハンドラ２０４に提供
格子を通ってハンドラ２０４に戻る最適のパスとして当技術分野で知られているもの
　
　ｃ「【００２７】
  他方において，本発明の実施形態によれば，ハンドラ２０４はまた，言語モデル・サービス２０２に，その範囲を検討し，指定された範囲に基づいて次に挿入する最適な文字を提示することを要求する。
サービス２０２は，「ｔｈ」が存在するドキュメントのその範囲のテキストを検査し，これに基づいて，８５％の確率で最適マッチ「ｅ」，および７５％の確率で２番目に適するマッチ「ｒ」を有する。サービス２０２は，この情報をハンドラ２０４に戻す。
　
　ｄ「【００３１】
  図３において点線３０２で区切られているように，方法３００の一部分３０４，３０６，および３０８は言語モデル・サービスによって実行されるが，方法３００の一部分３１０および３１２は，入力装置ハンドラによって実行される。３０４で，言語モデル・サービスは，前処理操作モードでハンドラからドキュメントのある範囲を受け取る。３０６で，言語モデル・サービスは，ドキュメントのその範囲に挿入すべき，ハンドラが考慮事項下の，テキストに関するアドバイスを生成する。一実施形態では，これは，上記に説明したようにして達成される。つまり，たとえばサービスがドキュメント２０６内のその範囲を参照し，
指定された範囲の格子を通る最適パスを生成する。
ハンドラに最適パスを戻すなどの，アドバイスをハンドラに提供する
  【００３２】
  ３１０で，次いでハンドラは，言語モデル・サービスによって提供されたアドバイス，および入力装置から受け取った生データに基づいて，ドキュメントのその範囲に挿入すべきテキストを決定する。これまで説明してきたように，たとえば，ハンドラは，
言語サービスから受け取った最適パスの確率
　
　があり，このうち上記ｂの記載における「格子を通ってハンドラ２０４に戻る最適のパスとして当技術分野で知られているもの」とは，「ハンドラ」が「ドキュメント」に「挿入するテキスト」を決定する際に考慮に入れさせるために，「言語モデル・サービス」より「ハンドラ」に提供されるものであることから，「アドバイス」に関連する記載であると認められる。
　しかしながら，これらの記載を参照しても，「ハンドラ」すなわち「プロセッサ」に対し提供される「アドバイス」が具体的にどのようなものを指すのか（最も確率の高い「最適マッチ」または「最適パス」のみを含むことを意味しているのか，あるいは「最適マッチ」を含む複数の高確率の「マッチ」の組を含むことを意味しているのか）不明確であり，それにより全体として，言語モデル・サービスを提供するためのプログラムがどのようなものであるかも明確でないというべきであるから，結局，本件補正における請求項１の記載は，特許を受けようとする発明が明確であるとすることはできず，特許法３６条６項２号に規定する要件を満たしているとすることができない。
　
　また，請求項１における同「ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイスを生成する」との記載に関し，「アドバイス」がどのようなものであり，当該「アドバイス」の「生成」をどのように実現しているかについて，上記ａ〜ｄの記載を参照しても不明であり，したがって，発明の詳細な説明は，当業者がその実施ができる程度に明確かつ十分に記載したものではなく，特許法３６条４項に規定する要件を満たしているとすることができない。
　
（２）請求項１における「ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する」中の「範囲に挿入すべき」は，「ドキュメント内」の「範囲」における単語と単語の間に挿入することと，「ドキュメント内」の「範囲」における所定の単語に置き換えてテキストを挿入することの，２通りに解釈することができるが，発明の詳細な記載を参酌しても，具体的にどちらの操作を意味しているのか明確でなく，それにより全体として，言語モデル・サービスを提供するためのプログラムがどのようなものであるかも明確でないというべきであるから，本件補正における請求項１の記載は，特許を受けようとする発明が明確であるとすることはできず，特許法３６条６項２号に規定する要件を満たしているとすることができない。
　
　また，請求項１における同「ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する」との記載に関し，「範囲に挿入すべき」がどのような操作であり，またそれをどのように実現しているかについて，発明の詳細な説明の記載を参照しても不明であり，したがって，発明の詳細な説明は，当業者がその実施ができる程度に明確かつ十分に記載したものではなく，特許法３６条４項に規定する要件を満たしているとすることができない。
　
　以上のとおりであるから，本件補正により請求項１に記載された発明は，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とすることができない。
　
２−２．特許法２９条２項についての検討
　
（１）引用文献等
　
１）引用文献に記載されている技術的事項及び引用発明の認定 
　　
　本願の第１国出願前に頒布された，特開２０００−１０９７０号公報（平成１２年１月１４日出願公開，以下，「引用文献」という。）には，関連する図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。 
　（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。） 
　　　
　Ａ「【請求項６】
入力装置，制御装置，出力装置および記憶装置を備えたコンピュータを，表記文字列変換装置として機能させるプログラムを記憶した記憶媒体において，前記プログラムは，前記コンピュータを，以下の手段を備えた装置として機能させること，言語規則を記憶する言語規則記憶手段，操作者が入力した音声データを対応する表記文字列および読み文字列に変換して出力する音声データ変換手段から与えられた表記文字列を，未確定状態で記憶する未確定文字列記憶手段，前記未確定文字列記憶手段に記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係を前記言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更する自動変換手段，を特徴とするプログラムを記憶した記憶媒体。
　　
　Ｂ「０００７】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
本発明にかかる
表記文字列変換方法
音声データを音声変換規則に基づいて変換した表記文字列を未確定状態で記憶しておき，記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係をあらかじめ記憶した言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更する
　
　Ｃ「【００１３】
【発明の実施の形態】１．機能ブロック図の説明
本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１に，表記文字列変換装置１０の機能ブロック図を示す。表記文字列変換装置１０は，操作者が入力した音声データを対応する表記文字列および読み文字列に変換して出力する音声データ変換手段５から与えられた表記文字列を言語規則に合致するように変換する装置であって，言語規則記憶手段１７，未確定文字列記憶手段１２，自動変換手段１５，読み文字列記憶手段１１，手動変更手段１３，および出力手段１４を備えている。　
【００１４】まず，
表記文字列変換装置１０に表記文字列を与える音声データ変換手段５について説明する。音声入力手段３に操作者が音声を入力すると，音声変換手段６は入力された音声データから所定の特徴量を抽出する。音声変換辞書７にはあらかじめ複数の変換候補が記憶されている。各変換候補は，特徴量，その表記文字列およびその読み文字列で構成されている。音声変換手段６は，抽出した特徴量と，前記各変換候補との特徴量との一致度を判断し，もっとも一致した候補の表記文字列および読み文字列を出力する。
【００１５】音声データ変換手段５から出力された表記文字列は，未確定文字列記憶手段１２に未確定状態で記憶され，読み文字列は読み文字列記憶手段１１に記憶される。
  言語規則記憶手段１７は，言語規則を記憶する。本実施形態においては，
言語規則として
共起関係にある表記文字列
共起情報を採用した。
【００１６】自動変換手段１５は，未確定文字列記憶手段１２に記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係を，言語規則記憶手段１７の言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更する。」　　
　
　Ｄ「【００２６】
図３に示すＣＰＵ２３は，ハードディスク２６に記憶された前記２つのプログラムにしたがいバスライン２９を介して，各部を制御する。これらプログラムは，
ＣＤ−ＲＯＭ，ＩＣカード等のプログラムを実体的に一体化したコンピュータ可読の記憶媒体から，ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。
　
　Ｅ「【００３９】つぎに，ＣＰＵ２３は，半確定バッファ２７ｃに記憶された表記文字列「賛成とアルカリ性の水溶液」を，アプリケーションプログラム２６ｐに半確定状態であるとの条件をつけて渡す（図７ステップＳＴ７）。アプリケーションプログラム２６ｐが実行されると，例えば，ＣＲＴ３０に半確定状態で表示される。
【００４０】つぎに，ＣＰＵ２３は，半確定バッファ２７ｃに記憶された文字列が，かな漢字変換規則に合致しているか否かを判断する（図７ステップＳＴ９）。この例では，図５に示す共起辞書に基づいて，前記判断が行われる。この場合，表記文字列「アルカリ性」と共起関係にあるのは表記文字列「賛成」ではなく表記文字列「酸性」であることがわかる。　
【００４１】したがって，
ＣＰＵ２３は，半確定バッファ２７ｃに記憶された文字列がかな漢字変換規則に合致していないと判断し，半確定バッファ２７ｃに記憶された表記文字列をかな漢字変換規則に基づき，変換する
具体的には，「賛成」が「酸性」に置換され，半確定バッファ２７ｃに「賛成とアルカリ性の水溶液」と記憶される。
【００４２】つぎに，ＣＰＵ２３は，半確定バッファ２７ｃに記憶された表記文字列「酸性とアルカリ性の水溶液」を，アプリケーションプログラム２６ｐに半確定状態で渡す（図７ステップＳＴ１３）。これにより，ＣＲＴ３０に半確定状態で表示される。」　
　
　ア．引用文献に記載の発明は，上記Ａに記載の請求項６に記載されているごとく「プログラムを記憶した記憶媒体」であるところ，上記Ｂの記載には，該「プログラム」により実行される方法に係る発明として「音声データを音声変換規則に基づいて変換した表記文字列を未確定状態で記憶しておき，記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係をあらかじめ記憶した言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更する」ものである「表記文字列変換方法」が記載されている。
　また，上記Ｄの「これらプログラムは，・・・ＣＤ−ＲＯＭ，ＩＣカード等のプログラムを実体的に一体化したコンピュータ可読の記憶媒体から，ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。」の記載から，「プログラムを記憶した記憶媒体」が「コンピュータ可読の記憶媒体」であることが記載されていると言える。　
　したがって，引用文献には「表記文字列変換方法を実行するプログラムを記憶したコンピュータ可読の記憶媒体であり，
　前記表記文字列変換方法は，音声データを音声変換規則に基づいて変換した表記文字列を未確定状態で記憶しておき，記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係をあらかじめ記憶した言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更するものであり」が記載されていると言える。 
　
　イ．上記Ｄに「図３に示すＣＰＵ２３は，ハードディスク２６に記憶された前記２つのプログラムにしたがいバスライン２９を介して，各部を制御する。」との記載があることから，引用文献には，「プログラムはＣＰＵにより実行されるものであり」が記載されていると言える。
　
　ウ．上記Ｃの「表記文字列変換装置１０に表記文字列を与える音声データ変換手段５について説明する。音声入力手段３に操作者が音声を入力すると，音声変換手段６は入力された音声データから所定の特徴量を抽出する。音声変換辞書７にはあらかじめ複数の変換候補が記憶されている。各変換候補は，特徴量，その表記文字列およびその読み文字列で構成されている。音声変換手段６は，抽出した特徴量と，前記各変換候補との特徴量との一致度を判断し，もっとも一致した候補の表記文字列および読み文字列を出力する。」との記載，及び図面第１図から，引用文献には，「音声データ変換手段は，音声変換辞書を有する」が記載されていると言える。
　
　　以上，ア〜ウで指摘した事項から，引用文献には，次の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されているものと認める。
　
　入力装置，制御装置，出力装置および記憶装置を備えたコンピュータを，表記文字列変換装置として機能させる，表記文字列変換方法を実行するプログラムを記憶したコンピュータ可読の記憶媒体において，
　前記表記文字列変換方法は，音声データを音声変換規則に基づいて変換した表記文字列を未確定状態で記憶しておき，記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係をあらかじめ記憶した言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更するものであり，
　前記プログラムはＣＰＵにより実行されるものであり，
　前記プログラムは，前記コンピュータを，以下の手段を備えた装置として機能させること，
言語規則を記憶する言語規則記憶手段，
操作者が入力した音声データを対応する表記文字列および読み文字列に変換して出力する音声データ変換手段から与えられた表記文字列を，未確定状態で記憶する未確定文字列記憶手段，
前記未確定文字列記憶手段に記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係を前記言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更する自動変換手段，
　であり，
　前記音声データ変換手段は，音声変換辞書を有することを特徴とするプログラムを記憶したコンピュータ可読の記憶媒体。
　
　２）周知文献１　
　
　本願の第１国出願前に頒布された，特開平８−２３５１６９号公報（平成８年９月１３日出願公開，以下，「周知文献１」という。）には，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。 （当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
　
　Ｆ「【００１９】図２において，かな漢字変換制御部１１１は，まず，
入力位置より後の入力確定済み文字列を文章データ記憶部１０６から受け取る
入力モードが挿入の場合は，入力確定済み文字列から１文字も削除しない。
【００２０】次に，
処理を行なった入力確定済み文字列の入力位置に，入力かな文字列を接続する
　
　３）周知文献２　
　
　本願の第１国出願前に頒布された，特開平９−１２０４００号公報（平成９年５月６日出願公開，以下，「周知文献２」という。）には，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。 （当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
　
　Ｇ「【請求項１】  変換対象となる挿入語の読み情報を入力する入力手段と，
この入力手段によって入力された挿入語の読み情報をかな漢字変換する変換手段と，
この変換手段によって得られた複数の変換候補を格納する候補記憶手段と，
所定の検索範囲を対象として当該挿入語の前後に位置する単語
この共起取得手段によって得られた共起情報に基づいて，当該挿入語の前あるいは後の単語に共起する変換候補を優先するように，上記候補記憶手段に格納された各変換候補の出力順位を決定する出力順位決定手段と，
この出力順位決定手段によって決定された出力順位に従って当該
挿入語の変換結果を出力する
　
　４）周知文献３　
　
　本願の第１国出願前に頒布された，特開平１１−３２８３１７号公報（平成１１年１１月３０日出願公開，以下，「周知文献３」という。）には，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。 （当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
　
　Ｈ「【００１４】以下，上記本発明の目的を達成する本発明の日本語文字認識方法及び日本語文字認識装置の種々の構成を説明する。図３は本発明の日本語文字認識誤り訂正方法の説明図である。同図に示す如く，本発明の日本語文字認識誤り訂正方法は，文字認識誤りを含む
日本語文を入力し
単語列の同時確率を与える単語分割モデル
訂正対象となる単語の訂正単語候補として任意の個数の単語を確率の高い順番に提示する
　
　５）周知文献４　
　
　本願の第１国出願前に頒布された，特開平７−２７１９２１号公報（平成７年１０月２０日出願公開，以下，「周知文献４」という。）には，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。 （当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
　
　Ｊ「【００２５】文字認識ステップ（２０２）では，文字認識手段１０３を用いて，文字特徴抽出ステップ（２０１）に抽出された特徴パターンと，文字認識辞書１０２に格納されている全ての識別パターンとの相違を多次元ベクトル化してその距離を計算するなどして，
複数の認識候補文字
認識候補文字データは，文字コードと，その確からしさを示す例えば距離値などの認識評価値とからなる
【００２６】候補選択ステップ（２０３）では，文字認識ステップ２０２で得られた認識候補文字の文字列中の配置を変更しない組合せ（実際には，単語とは限らないが，本明細書では「単語」という。）のうち，まだ単語探索ステップ２０４によって探索されていない単語を一つ選択する。例えば，図３（ｂ）に示す９つの単語「松居」，「松届」などの中から一つを選択する。」　
　
６）周知文献５　
　
　本願の第１国出願前に頒布された，特開２０００−５６７９５号公報（平成１２年２月２５日出願公開，以下，「周知文献５」という。）には，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。 （当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
　
　Ｋ「【０００８】本発明は，こうした課題に対してなされたもので，誤り訂正も含めた
音声によるテキスト入力
・・・（略）・・・
【００１１】さらに，訂正のための再認識の際には，通常用いる認識用辞書と言語モデルよりも大規模な認識用辞書と
言語モデルを用いて認識処理
言語モデル
　
（２）本願補正発明と引用発明との対比 
 　 
 　本願補正発明と引用発明とを対比する。
　
　（２−１）引用発明の「ＣＰＵ」，「記憶した」，「コンピュータ可読の」は，本願補正発明の「プロセッシング・ユニット」，「記録した」，「コンピュータで読み取り可能な」にそれぞれ相当する。
　
　（２−２）引用発明の「プログラムはＣＰＵにより実行されるものであり」は，本願補正発明の「プロセッシング・ユニットにより実行される」「プログラム」に相当する。
　また，引用発明の「自動変換手段」により行われる「未確定文字列記憶手段に記憶された複数の表記文字列のうち特定の表記文字列の関係を前記言語規則に基づき判断して，表記文字列間の関係が前記言語規則に合致していないと判断した場合には，前記未確定状態の表記文字列が前記言語規則に合致するように変更する」機能は，「言語規則」を用いた「変更」結果を提供する「サービス」であると言え，したがって「プログラム」により実行される機能である「自動変換手段」は「言語規則」を用いた「サービス」を提供するためのものであると言うことができる。一方，本願補正発明の「言語モデル・サービス」における「言語モデル」も上位概念では「言語規則」であるから，「言語モデル・サービス」は「言語規則」を用いた「サービス」であると言うことができ，これより，引用発明の「言語規則」を用いた「サービス」を提供するための「プログラム」と，本願補正発明の「言語モデル・サービスを提供するためのプログラム」とは，“言語規則を用いたサービスを提供するためのプログラム”である点で共通する。
　これらを合わせると，引用発明と本願補正発明とは”プロセッシング・ユニットにより実行される言語規則を用いたサービスを提供するためのプログラム”である点で共通すると言える。　
　
　（２−３）引用発明の「音声データ変換手段」は，「入力装置」から音声データを入力し変換して出力するための，「プログラム」により実現される機能であり，一方，本願補正発明の「プロセッサ」も，「入力装置２０８から生データを受け取り，それに基づいてテキストをドキュメント２０６に投入」する「コンピュータ・プログラム」であることから，引用発明の「入力装置」のための「音声データ変換手段」は，本願補正発明の「入力装置のプロセッサ」に相当する。
　また，引用発明の「未確定文字列記憶手段」は上記「音声データ変換手段」から「表記文字列」を受け取り記憶しており，また該「音声データ変換手段」から受け取る「表記文字列」は文書の一部となりうるものであって，文書に係る情報であると言え，一方，本願補正発明における「ドキュメント内のある範囲」も上位概念では文書に係る情報であると言えることから，引用発明の「音声データ変換手段」から「表記文字列」を受け取ることと，本願補正発明の「プロセッサからドキュメント内のある範囲を受け取るステップ」とは，“プロセッサから文書に係る情報を受け取るステップ”である点で共通すると言える。
　これらを合わせると，引用発明と本願補正発明とは”入力装置のプロセッサから文書に係る情報を受け取るステップ”を有する点で共通すると言える。
　
　（２−４）引用発明の「自動変換手段」により「変更」された結果である「表記文字列」とは，例えば「賛成」に対して置換する「酸性」という文字データであり，これは「テキスト」データであって，テキストに係る情報であると言え，一方，本願補正発明における「テキストに関する」「アドバイス」も上位概念ではテキストに係る情報であると言えることから，引用発明の「自動変換手段」によって「変更」結果として「表記文字列」を生成することと，本願補正発明の「ドキュメント内の前記範囲に挿入すべき，テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイスを生成するステップ」とは，“テキストに係る情報を生成するステップ”である点で共通すると言える。
　
　（２−５）引用発明の「音声変換辞書」，「言語規則」は，本願補正発明の「第１の言語モデル」，「第２の言語モデル」にそれぞれ対応するものである。
　そのうち，引用発明の「音声変換辞書」は，上記Ｃに「音声入力手段３に操作者が音声を入力すると，音声変換手段６は入力された音声データから所定の特徴量を抽出する。音声変換辞書７にはあらかじめ複数の変換候補が記憶されている。各変換候補は，特徴量，その表記文字列およびその読み文字列で構成されている。音声変換手段６は，抽出した特徴量と，前記各変換候補との特徴量との一致度を判断し，もっとも一致した候補の表記文字列および読み文字列を出力する。」との記載があるとおり，文字列単位での変換処理に用いられていることから，引用発明の「音声変換辞書」と，本願補正発明の「第１言語モデル」とは，“文字ベース”の“第１の言語規則”である点で共通すると言える。
　次に，引用発明の「自動変換手段」により用いられる「言語規則」は，「特定の表記文字列の関係をあらかじめ記憶」し「自動変換手段」による「表記文字列」の「変更」という「言語規則を用いたサービス」に用いられるものであり，また該「表記文字列」とは，上記Ｅの「ＣＰＵ２３は，半確定バッファ２７ｃに記憶された文字列がかな漢字変換規則に合致していないと判断し，半確定バッファ２７ｃに記憶された表記文字列をかな漢字変換規則に基づき，変換する・・・。具体的には，「賛成」が「酸性」に置換され，半確定バッファ２７ｃに「賛成とアルカリ性の水溶液」と記憶される。」に記載があるように，単語単位で処理されるものであることから，引用発明の「自動変換手段」により用いられる「言語規則」と，本願補正発明の「第２言語モデル」とは，“単語ベース”の“第２の言語規則”である点で共通すると言える。
　また，引用発明の「音声変換辞書」と，「自動変換手段」により用いられる「言語規則」とが異なるものであることは明かである。
　これらを合わせると，引用発明の「音声データ変換手段」は文字列単位での変換処理に用いられる「音声変換辞書」を有し，「自動変換手段」は前記「音声変換辞書」とは異なり単語単位での処理を行う「言語規則」を用いて「表記文字列」を生成することと，本願補正発明の「プロセッサは，第１の言語モデルを有し，前記言語モデル・サービスは，前記第１の言語モデルとは異なる第２の言語モデルを使用して前記アドバイスを生成し，前記第１の言語モデルは，文字ベースの言語モデルであり，前記第２の言語モデルは，単語ベースの言語モデルである」とは，“プロセッサは，第１の言語規則を有し，言語規則を用いたサービスは，前記第１の言語規則とは異なる第２の言語規則を使用してテキストに係る情報を生成し，前記第１の言語規則は，文字ベースの言語規則であり，前記第２の言語規則は，単語ベースの言語規則である”である点で共通すると言える。
　
　（２−６）引用発明と本願補正発明とは「方法をプロセッシング・ユニットに実行させるプログラムを記録した，コンピュータで読み取り可能な記憶媒体」である点で共通すると言える。
　
　以上から，本願補正発明と引用発明とは，以下の点で一致し，また，以下の点で相違する。
　
（一致点）
　　
　プロセッシング・ユニットにより実行される言語規則を用いたサービスを提供するためのプログラムであって，
　入力装置のプロセッサから文書に係る情報を受け取るステップと，
　テキストに係る情報を生成するステップとを備え，
　前記プロセッサは，第１の言語規則を有し，前記言語規則を用いたサービスは，前記第１の言語規則とは異なる第２の言語規則を使用してテキストに係る情報を生成し，前記第１の言語規則は，文字ベースの言語規則であり，前記第２の言語規則は，単語ベースの言語規則である，方法をプロセッシング・ユニットに実行させるプログラムを記録した，コンピュータで読み取り可能な記憶媒体。　
　
（相違点１）　
　プロセッサからの文書に係る情報について，本願補正発明が「ドキュメント内のある範囲」を受け取り側に出力し，当該「ドキュメント内のある範囲」に「挿入すべき」アドバイスを生成しているのに対し，引用発明は，そのような構成になっているとは言えない点。
　
（相違点２）　
　文書に係る情報の受け取り後に生成するテキストに係る情報について，本願補正発明が「テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイス」を生成し，該「テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイス」を入力装置のプロセッサに提供しているのに対し，引用発明は，そのような構成になっているとは言えない点。
　
（相違点３）　
　プロセッサが有する文字ベースの言語規則，及びテキストに係る情報の出力のために用いられる単語ベースの言語規則について，本願補正発明が，「言語モデル」を用いるとし，それによりプロセッサは文字ベースの第１の「言語モデル」を有し，言語モデル・サービスは単語ベースの第２の「言語モデル」を使用してアドバイスを生成することとしているのに対し，引用発明は，「言語規則」を用いることとはしているものの，それが「言語モデル」に当たるとまではなっていない点。
　
　
（３）判断 
　
　上記相違点１〜３について検討する。 
　
（３−１）相違点１について
　文書作成における文字変換処理において，入力済みの文字列を受け取り，該文字列に挿入するためのテキストデータを生成することは，本出願前周知（必要であれば，周知文献１の上記Ｆの記載，周知文献２の上記Ｇの記載を参照。）であり，また一般に文字列が，ドキュメントすなわち文書内の所定の範囲に当たるものとなりうることは，技術常識である。　
　してみると，引用発明において，当該周知技術を採用し，ドキュメント内のある範囲を受け取り側に出力し，ドキュメント内のある範囲に挿入すべきテキストに係る情報を生成するようにすること，すなわち，相違点１に係る構成とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　よって，相違点１は格別なものではない。　 
　
（３−２）相違点２について
　
　文字変換処理の分野において，テキスト訂正に用いる複数のテキストの候補とその確率情報を生成し，それをテキスト訂正の助けとなるよう提示することは，本出願前周知（必要であれば，周知文献３の上記Ｈの記載，周知文献４の上記Ｊの記載を参照。）である。ここで，「アドバイス」を文言通りに解釈すると，「助言となる情報」であると認められるところ，一般に，助けとなる情報は「助言となる情報」に相当するとすることができるから，引用発明において，当該周知技術を採用すること，すなわち，テキストに関する助言となる情報をテキスト訂正のために生成することは，当業者が容易に想到し得たことであり，その際，当該助言となる情報を訂正手段に送るよう構成することに，格別困難性は認められない。
　
　よって，相違点２は格別なものではない。　 
　
（３−３）相違点３について
　
　本願補正発明における「言語モデル」について詳細な説明を参酌すると，「ユーザ入力を調べ，それをテキスト文字に変換する」または「ユーザ入力を調べ，それをテキストの単語に変換する」ものと記載されているところ，一般に文字変換処理の際に，ユーザ入力を調べ単語への変換を行う「言語モデル」を用いることは，本出願前周知（必要であれば，周知文献３の上記Ｈの記載，周知文献５の上記Ｋの記載を参照。）であり，引用発明において，当該周知技術を採用し，「音声データ変換手段」及び「自動変換手段」で用いられる言語規則として「言語モデル」を用いること，すなわち，相違点３に係る構成とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。 
　なお，当該「言語モデル」に関し，請求人が上記平成２４年８月２日付けの回答書において「言語モデルとは，統計学的な観点から数式などを用いて確率的に定められる，自然言語処理などにおいて，文の品詞や統語構造，単語と単語，文書と文書などの関係性について定式化したものことであり（ＩＴ用語辞典等に記載があります），単語を並べただけのものである「辞書」とは異なります。」と述べているが，単語と単語などの関係性を有する言語モデルは周知の構成（引用文献の上記Ｃに「言語規則として，・・・共起関係にある表記文字列・・・から構成された共起情報を採用した。」との記載があるように，引用文献に記載の発明で用いられる言語規則も，単語と単語の関係性を有するものである。）であり，したがってこの点でも，「言語モデル」を用いることに格別な困難性は認められないと言える。
　
　よって，相違点３は格別なものではない。　
　　
 （３−３）小括 
 　 
　上記で検討したごとく，相違点１〜相違点３は格別のものではなく，そして，これらの相違点を総合的に勘案しても，本願補正発明の奏する作用効果は，上記引用発明及び周知技術の奏する作用効果から予測される範囲内のものにすぎず，格別顕著なものということはできない。 
 
　したがって，本願補正発明は，上記引用発明及び周知技術に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものであり，特許法第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。 
　　
３．本件補正についての結び
 　 
　上記２．で検討した通り，本願補正発明は，特許法第３６条４項，同６項２号，及び第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から，本件補正は，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項の規定により準用する特許法第１２６条第５項の規定に違反するので，特許法第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２３年５月９日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので，本願に係る発明は，平成２２年１２月１０日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１−２に記載された事項により特定されるものであるところ，請求項１に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，上記「第２　平成２３年５月９日付けの手続補正についての補正却下の決定」「１．本件補正」の本件補正前の請求項１として記載したとおりのものである。 
 　 
２．引用文献等 
　
　原査定の拒絶の理由に引用された，引用文献およびその記載事項は，前記「第２　平成２３年５月９日付けの手続補正についての補正却下の決定」「２−２．特許法２９条２項についての検討」の「（１）引用文献等」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　平成２３年５月９日付けの手続補正についての補正却下の決定」「１．本件補正」の「本願補正発明」から，実質的に，「プロセッシング・ユニットにより実行される」，「第１の言語モデルは，文字ベースの言語モデルであり」，「第２の言語モデルは，単語ベースの言語モデルである」を削除したものである。 
 　 
 　そうすると，本願発明の構成要件を，実質的に全て含み，さらに特定の構成要件に限定要件を付加したものに相当する本願補正発明が，前記「第２　平成２３年５月９日付けの手続補正についての補正却下の決定」「２−２．特許法２９条２項についての検討」の「（３）判断 」に記載したとおり，引用発明及び周知技術に基づいて，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，当該引用発明及び周知技術に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
　また，請求項１の記載に依然として「テキストに関する，前記プロセッサのためのアドバイス」の記載が含まれることから，当該記載を含む本願補正発明が，前記「第２　平成２３年５月９日付けの手続補正についての補正却下の決定」「２−１．請求項の記載についての検討」の「（１）」に記載したとおり，特許法３６条６項２号に規定する要件を満たしているとすることができないものであるから，本願発明も，同様の理由により，特許法３６条６項２号に規定する要件を満たしているとすることができないものである。　
 　　
４．むすび
　
　以上のとおり，本願の請求項１に係る発明は，特許法第２９条第２項，及び第３６条６項２号の規定により特許を受けることができないものであるから，その余の請求項について言及するまでもなく，本願は，拒絶すべきものである。
　
　よって，結論のとおり審決する。