【事件の表示】
　特願２００６−　８５１７４「ユーザ興味分析装置、方法、プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１９年１０月１１日出願公開、特開２００７−２６４７１８〕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
　本件審判請求に係る出願（以下「本願」と記す。）は
平成１８年３月２７日付けの出願であって、
平成２０年１２月２４日付けで審査請求がなされ、
平成２２年１２月１５日付けで拒絶理由通知（同年同月２１日発送）がなされ、
平成２３年２月２１日付けで意見書が提出されると共に、同日付けで手続補正書が提出され、
同年３月１６日付けで拒絶査定（同年同月２９日謄本送達）がなされたものであり、
本件審判請求は、該拒絶査定を不服として、
同年６月２９日付けでなされたものである。
　
　
２．本願発明の認定
　本願の請求項１に係る発明（以下「本願発明」と言う。）は、上記平成２３年２月２１日付けの手続補正書により補正された特許請求の範囲及び明細書の記載からみて、本願の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。
　
「ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析装置であって、
　ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語を特定する手段と、
　前記伝播する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語を含む前記ファイルの数に基づいてｉＤＦ値を算出する手段と、
　前記影響度と前記ｉＤＦ値との積である影響度ｉＤＦ値が所定の閾値より大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出する手段と、
　前記ユーザプロファイル情報を出力する手段と、を備える、ユーザ興味分析装置。」
　
　
３．先行技術
　
（１）引用文献
本願の出願前に頒布され、原審の拒絶の査定の理由である上記平成２２年１２月１５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＞
臼井　大介、他，「確率的手法を用いたＷｅｂページ推薦システム」，情報処理学会研究報告　Ｖｏｌ．２００６　Ｎｏ．２７　２００６−ＩＳ−９５，社団法人情報処理学会，平成１８年３月１７日，第２００６巻　第２７号，ｐ．２５〜３２
　
　＜引用文献記載事項１＞
「３．情報推薦システム
３．１システムの概要
　本研究で構築した情報推薦ブラウザ(ReXBrowser)は、次の３つのモジュールからなる．
これらのモジュールの関係を図１に示す．
(1)Web Browsing Module
(2)User Monitoring Module
(3)Recommendation Engine
　Web Browsing Moduleはユーザとシステムとのインターフェースであり、Webブラウザ部分のモジュールである．User Monitoring ModuleはユーザのWebページ閲覧行動から
ユーザがクリックしたリンクのテキスト（以後リンクテキストと呼ぶ）
　
　＜引用文献記載事項２＞
「５．情報推薦用クエリ生成理論
５．１　クエリ生成の概要
　図４は本研究で構築したシステムの処理の流れと、用いた手法との関係を図にしたものである．
　図４システムの処理の流れと利用する手法との関係
　
最初にユーザのWebページ閲覧行動から単語を抽出し、
各単語の重み付けを行う．それらの値をもとにユーザの興味対象となる単語(以後、興味単語と呼ぶ)を選択する．
興味単語の組み合わせから検索用クエリを生成し
　
　＜引用文献記載事項３＞
「５．２興味単語の定義
　
興味単語とは、ユーザのWebページ閲覧情報から取得した単語集合のうち、単語の重みが上位ｎ個の単語と定義する．
　
定義１
　
ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト及びWebページのタイトルから取得した単語集合
top(V,n)を単語集合Vのうち、単語の重みが上位n個の単語集合と定義する．このときtop(V,n)=T=｛Ti∈V}である．」（第２８頁左欄第１１行〜同頁同欄第２５行）
　
　＜引用文献記載事項４＞
「５．３単語の重み付け
　単語の重み付けは、情報検索分野における索引語の重み付けにおいてよく用いられているTF・IDF重み付け(TF・IDF weighting)を用いた．また興味単語の重み付けには、さらにフィードバック項および時間項を追加することで、推薦結果のフィードバック及びユーザの時間的な興味の変化を反映しやすくするようにした．
　
定義２
　
１つのWebページの閲覧から得られる情報をここでは文書と呼ぶ．
　単語の出現頻度が重みに与える影響を少なくするために、ここでは対数を用いて計算を行う対数化索引語頻度を用いた．
　単語ベクトルをＶ、興味単語ベクトルをＴとする．
time(Ti)を興味単語Tiの出現時間が後になるほど大きな値を返す関数、feedback(Ti)を興味単語Tiのフィードバック関数とする．また、α,β,γを重み付け定数とする．このとき単語ベクトルＶと興味単語ベクトルＴの要素を次のように定義する．
ここでνiは単語Viの重みを、tjは興味単語Tj等の重みである．νiとtjは共に単語に対する重みだが、その意味は異なる．νiは文書集合における単語の重要度をTF・IDF手法により近似したものを意味しているのに対し、tjはこれに時間的要素とユーザのフィードバックを追加しており、ユーザにとって有益な情報を提供しうる確信度の推定値を意味している．
　興味単語ベクトルを構成する要素の重みはTF・IDF項、時間項、フィードバック項の３つである．これらのうち、興味単語の重みの成分として最も重要なのはTF・IDFであり、次に重要なのはフィードバック項であると本研究では考えた．そこで、各定数はαγβとなる値を用いた．フィードバック関数feedback(Tj)の詳細は５．６で述べる．」（第２８頁左欄第２６行〜同頁右欄第２１行）
　
　
（２）参考文献
　本願の出願前に頒布された刊行物である下記参考文献には、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＞
特開２００４−１５７６４９号公報（平成１６年６月３日出願公開）
　
　＜参考文献記載事項＞
「【００２８】
［情報の選択］
以下に、情報選択の処理フローを示す。この処理は、利用者から情報要求がある毎に繰り返される。例えば、リコメンドシステムでは、複数のテキスト情報の集合から、利用者へ推薦すべき情報を次のようにして選択する。
（１）
ある閾値以上の重要度をもつトップキーワード、キーワードベクトルをユーザプロファイルから抽出する。
　
　
４．引用発明の認定
　
（１）引用文献においては、その題名のとおりの「確率的手法を用いたＷｅｂページ推薦システム」が説明されている。
　
（２）該推薦システムにおいては、上記引用文献記載事項２の図４から明らかなように、「ユーザの興味対象の抽出」がなされるところ、これは上記引用文献記載事項２の本文の「最初にユーザのWebページ閲覧行動から単語を抽出し・・・各単語の重み付けを行う．それらの値をもとにユーザの興味対象となる単語(以後、興味単語と呼ぶ)を選択する．」との記載から明らかなように「ユーザのＷｅｂページ閲覧行動から単語を抽出し、各単語の重み付けを行い、それらの値をもとにユーザの興味対象となる単語である興味単語を選択することで」なされるものである。
　したがって、「該システムにおいては、ユーザのＷｅｂページ閲覧行動から単語を抽出し、各単語の重み付けを行い、それらの値をもとにユーザの興味対象となる単語である興味単語を選択することでユーザの興味対象の抽出がなされ」ると言える。
　
（３）上記引用文献記載事項３では「興味単語とは、ユーザのWebページ閲覧情報から取得した単語集合のうち、単語の重みが上位ｎ個の単語」と定義されており、また、該「単語集合」は「ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト及びWebページのタイトルから取得した単語集合」と定義されている。
　そして、上記引用文献記載事項１にあるとおり該「リンクテキスト」とは「ユーザがクリックしたリンクのテキスト」のことである。
　したがって、「該興味単語は、ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト及びＷｅｂページのタイトルから取得した単語集合のうち、単語の重みが上位ｎ個の単語であり、ここでリンクテキストとはユーザがクリックしたリンクのテキストのことであ」ると言える。
　
（４）上記引用文献記載事項４の式５．３等から見て、上記「単語の重み」は「ｔｆ」と表記される値と「ｉｄｆ」と表記される値との「積」である。
　また、該値「ｔｆ」は上記引用文献記載事項４の式５．１等から、「文書集合全体における単語の出現頻度に１を加算した数の対数関数」であると言える。
　さらに、該値「ｉｄｆ」は上記引用文献記載事項４の式５．２等から、「全文書数を該単語を含む文書の数で割り１を加算した数の対数関数」であると言える。
　そして、上記引用文献記載事項４の定義２の冒頭に記載されるように該「文書」とは「１つのＷｅｂページの閲覧から得られる情報」である。
　したがって、「該単語の重みは、文書集合全体における単語の出現頻度に１を加算した数の対数関数である値ｔｆと、全文書数を該単語を含む文書の数で割り１を加算した数の対数関数である値ｉｄｆとの積であり、ここで文書とは１つのＷｅｂページの閲覧から得られる情報のことであ」ると言える。
　
（５）さらに、上記引用文献記載事項２の「興味単語の組み合わせから検索用クエリを生成し」との記載等から見て、上記システムにおいては、「前記興味単語の組合わせが検索用クエリの生成に用いられる」と言える。
　
（６）よって、引用文献には下記の引用発明が記載されていると認められる。
　
＜引用発明＞
「確率的手法を用いたＷｅｂページ推薦システムであって、
　該システムにおいては、ユーザのＷｅｂページ閲覧行動から単語を抽出し、各単語の重み付けを行い、それらの値をもとにユーザの興味対象となる単語である興味単語を選択することでユーザの興味対象の抽出がなされ、
　該興味単語は、ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト及びＷｅｂページのタイトルから取得した単語集合のうち、単語の重みが上位ｎ個の単語であり、ここでリンクテキストとはユーザがクリックしたリンクのテキストのことであり、
　該単語の重みは、文書集合全体における単語の出現頻度に１を加算した数の対数関数である値ｔｆと、全文書数を該単語を含む文書の数で割り１を加算した数の対数関数である値ｉｄｆとの積であり、ここで文書とは１つのＷｅｂページの閲覧から得られる情報のことであり、
　前記興味単語の組合わせが検索用クエリの生成に用いられる
Ｗｅｂページ推薦システム。」
　
　
５．対比
　以下に、本願発明と引用発明とを比較する。
　
（１）
ア．引用発明は「Ｗｅｂページ推薦システム」であるところ、該システムにおいては「ユーザの興味対象の抽出」がなされるのであるから、これは本願発明と同様に「ユーザ興味分析装置」とも言えるものである。
　
イ．引用発明は「ユーザのＷｅｂページ閲覧行動から単語を抽出し、各単語の重み付けを行い、それらの値をもとにユーザの興味対象となる単語である興味単語を選択すること」を行うものであり、これは「Ｗｅｂページ」を「閲覧するユーザの興味のある語を抽出する」処理と言える。
　
ウ．本願特許請求の範囲の【請求項７】や本願明細書の段落【００１１】の「ファイル（例えばＷＥＢページ）」との記載を参酌すれば、本願発明における「ファイル」との用語は「Ｗｅｂページ」を包含する概念のものであることは明らかである。
　
エ．したがって、引用発明は本願発明と同様に「ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析装置」と言えるものである。
　
（２）
ア．引用発明においては「リンクテキスト及びＷｅｂページのタイトルから」「単語集合」を「取得」しており、この処理は本願発明における「伝播する語を特定する手段」が行う処理に対応付けられるものであるところ、「単語集合」を「取得」する際に単語の「特定」がなされることは明らかである。
　
イ．引用発明における「リンクテキスト」とは「ユーザがクリックしたリンクのテキスト」であるから、これから「取得」された「単語」は「リンクの選択を受け付けた語」にほかならない。
　
ウ．また、引用発明における「値ｉｄｆ」が「全文書数」や「文書の数」に依存する値であることからみて、「ユーザのＷｅｂページ閲覧行動」が複数の「Ｗｅｂページ」にわたってなされるものであることは明らかであり、また、「リンク」の「クリック」によってＷｅｂページ間を遷移すると言う、当業者ならずとも周知であるところの常識的な閲覧行動を考慮すれば、引用発明における「リンクテキスト」は「ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に」「クリック」されるものを当然含んでいると言える。
　
エ．したがって、引用発明は「ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから」「リンクの選択を受け付けた語である伝播する語を特定する手段」を備えるものであり、これは、本願発明における「ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語を特定する手段」を備える旨の要件を満たすものである。
　
オ．なお、この点について、請求人は「（３）本願発明が特許されるべき理由」として
『（３−１）本願発明の説明
　本願発明は、以下の構成要件を備えるものです。
［請求項１］
（Ａ）　ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析装置であって、
（Ｂ）　ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語を特定する手段と、
（Ｃ）　前記伝播する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語を含む前記ファイルの数に基づいてｉＤＦ値を算出する手段と、
（Ｄ）　前記影響度と前記ｉＤＦ値との積である影響度ｉＤＦ値が所定の閾値より大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出する手段と、
（Ｅ）　前記ユーザプロファイル情報を出力する手段と、
を備える、ユーザ興味分析装置。
　なお、下線は後述の説明で引用するために出願人において付したものであり、補正箇所を意味するものではありません。
（３−２）本願発明と引用発明との対比
　本願の請求項１に記載の発明（以下、本願第１発明という）は、発明特定事項（Ｂ）〜（Ｄ）を備えたユーザ興味分析装置であり、ファイルを閲覧するユーザが複数のファイル間を遷移する際に、当該ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語を、伝播する語として特定し、一つのファイル内でのリンク参照ではなく、
一のファイルから他のファイルへ当該ユーザが遷移した語のみ
　一方、審査官殿がご指摘の引用文献１（以下、引例１という）に記載された技術は、引例１の２８ページの「５．２興味単語の定義」の「定義１」によれば、ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト及びＷｅｂページ（本願第１発明のファイルに相当）のタイトルから取得した単語集合のうち、単語の重みが上位ｎ個の単語集合を対象としています。すなわち、引例１の「興味単語」は、本願第１発明のように
ユーザが一のファイルから他のファイルへとページ遷移する際に
　まず、引例１の２６ページの「３．１システムの概要」には「・・・ユーザのＷｅｂページ閲覧行動からユーザがクリックしたリンクのテキスト（以後リンクテキストと呼ぶ）・・・」と記載されており、引例１における「リンクテキスト」なる用語の定義がなされています。当該定義に従えば、引例１において、「リンクテキスト」は単にユーザがＷｅｂページの閲覧行動においてクリックしたリンクのテキスト、ということができ、本願第１発明が着目する一のファイルから他のファイルへページ遷移する旨の限定はなされていないことになります。すなわち、引例１において「リンクテキスト」は、「ファイル間」を遷移するリンクテキストを意味するものである、との限定は何らなされていないものと思料いたします。したがって、引例１において、「リンクテキスト」とは、ページ内移動を伴うリンクももちろん含むものであると思料いたします。
　さらに、引例１の２７ページの「５．１クエリ生成の概要」を参照すると、「最初にユーザのＷｅｂページ閲覧行動から単語を抽出し、情報検索分野において代表的な手法であるＴＦ・ＩＤＦ法によって各単語の重み付けを行う。それらの値をもとに、ユーザの興味対象となる単語（以後、興味単語と呼ぶ）を選択する」と記載されています。すなわち、引例１において、「興味単語」は、単にユーザのＷｅｂページの閲覧行動から得られる興味対象となる単語であり、それ以上の限定、特に、本願第１発明のように一のファイルから他のファイルへとファイル間をユーザが遷移することに関する限定を行うことについて、動機付けとなるような記載は全くありません。
　上述のように、「リンクテキスト」および「興味単語」の用語の取り扱いから、引例１に記載された発明においては、ユーザの単なる雑多な興味を「興味単語」として抽出するために、ユーザがクリックした「リンクテキスト」はページ内移動のリンクも含めて全て興味があるものとして採用するのが自然であり、本願第１発明のように、ファイル間の移動のみに限定する必然性は全くなく、むしろ両方を区別することなく抽出すると考えるのが妥当であると思料いたします。
　これに対して、本願第１発明は、ユーザのファイル間を移り行く興味に影響を与える語を抽出することを目的とし、ユーザの閲覧行動をファイル間の遷移を伴うものに限定するために検索入力の語と遷移するためのリンクテキストのみに着目して、伝播する語を抽出するものです。このように本願第１発明は、引例１に記載された引用発明に対して、ファイル間をユーザが遷移する際に用いられる語のみに着目して「伝播する語」として特定する、という新たな発明特定事項を加えたものです。
　以上の検討により、審査官殿が原査定の理由として示された『引用文献１の「興味単語」について「ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト」から単語を取得することは、本願発明に係る「ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザからリンクの選択を受け付けた語」を特定することに相当するから、引用文献１の「ユーザが閲覧した全てのリンクテキスト」から取得した単語Viは本願発明に係る「伝播する語」に相当すると認められる。』との事実認定には明らかな誤りがあるものと思料いたします。
　このように、本願第１発明によれば、複数のファイル間をユーザが遷移するために検索入力あるいはリンクの選択に使用した語を抽出することにより、当該ユーザの移り行く興味を捉えることが可能となるのに対し、引例１を含めた従来の技術では、同一のファイル内でのユーザのクリックテキストやページタイトル等に埋もれてしまい、本願第１発明が奏する格別の効果を期待することはできません。審査官殿がご指摘のその他の引用文献についても同様です。
　また、上述した本願第１発明と引用発明との間の発明特定事項の相違は、周知・慣用技術の付加あるいは削除にも該当しないものと思料いたします。
　したがって、本願第１発明は、引用文献１−３に記載された発明に基づいて当業者等が容易に想到し得たものである、との論理付けはできないものと思料いたします。
　なお、本願第１発明といわゆるカテゴリ違いの発明の関係にある請求項５および請求項６に記載の発明についても、同様の理由から引用文献１−３に記載された発明から容易に想到し得たものである、とはいえないと思料いたします。
　さらに、これらの請求項を引用するその他の請求項に記載の発明についても、当然に引用文献１−３に記載された発明から容易に想到し得たものである、とはいえないと思料いたします。』
と主張している。
　しかしながら、本願の特許請求の範囲の記載からは「ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語」が「ユーザ興味分析」に用いられる旨は把握し得るものの、これ以外のテキスト（ページ内移動を伴うリンクテキスト等）をもユーザ興味分析に用いることを除外・禁止等する旨の記載は特許請求の範囲には見あたらない。
　また、本願の発明の詳細な説明を参酌しても、ページ内移動を伴うリンクの選択を受け付けた語を用いる事で格別な不都合が生じるとの課題も、ページ内移動を伴うリンクの選択を受け付けた語を除外することで格別顕著な作用効果が奏される旨の記載も全く見当たらず、「ページ内移動を伴うリンク」の選択を受け付けた語をユーザ興味分析に用いることを積極的に排除しようとする技術思想が本願の発明の詳細な説明から読み取れるわけでもない。
　してみると、本願発明を「一のファイルから他のファイルへ当該ユーザが遷移した語
のみ
　
（３）
ア．引用発明における「値ｔｆ」は、本願発明における「影響度」に対応付けられるものであるところ、前者は「文書集合全体における単語の出現頻度に１を加算した数の対数関数である値」であるから、後者と同様に「前記伝播する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて」「算出」された「影響度」と言えるものである。
　
イ．引用発明における「値ｉｄｆ」は、本願発明における「ｉＤＦ値」に対応付けられるものであるところ、前者は「全文書数を該単語を含む文書の数で割り１を加算した数の対数関数である値」であるから、後者と同様に「前記伝播する語を含む前記ファイルの数に基づいて」「算出」された「ｉＤＦ値」と言えるものである。
　
ウ．したがって、引用発明も本願発明と同様に「前記伝播する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語を含む前記ファイルの数に基づいてｉＤＦ値を算出する手段」を備えるものであると言える。
　
（４）
ア．引用発明における「単語の重み」は、本願発明における「影響度ｉＤＦ値」に対応付けられるものであるところ、前者は「値ｔｆと」「値ｉｄｆとの積」であるから、後者と同様に「前記影響度と前記ｉＤＦ値との積である影響度ｉＤＦ値」と言えるものである。
　
イ．引用発明における「興味単語」は、本願発明における「ユーザの興味ある語の集合」に対応付けられるものであるところ、前者は「単語の重みが上位ｎ個の単語」であり、後者は「影響度ｉＤＦ値が所定の閾値より大きい語」であるから、両者は「影響度ｉＤＦ値が大きい語」と言えるものである点で共通する。
　
ウ．引用発明における「興味単語」は「ユーザの興味対象となる単語」であるから、ユーザの特徴を示す情報であり、これは「ユーザプロファイル情報として抽出」されたものとも言える。
　
エ．したがって、引用発明と本願発明とは「前記影響度と前記ｉＤＦ値との積である影響度ｉＤＦ値が大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出する手段」を備えるものである点で共通すると言える。
　
（５）引用発明においては「前記興味単語の組合わせが検索用クエリの生成に用いられる」のであるから「興味単語」は「検索用クエリの生成」を行う手段に出力される情報であるととらえることができ、引用発明も本願発明と同様に「前記ユーザプロファイル情報を出力する手段」を備えるものであると言える。
　
（６）よって、本願発明は、下記一致点で引用発明と一致し、下記相違点を有する点で引用発明と相違する。
　
＜一致点＞
「ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析装置であって、
　ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語を特定する手段と、
　前記伝播する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語を含む前記ファイルの数に基づいてｉＤＦ値を算出する手段と、
　前記影響度と前記ｉＤＦ値との積である影響度ｉＤＦ値が大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出する手段と、
　前記ユーザプロファイル情報を出力する手段と、を備える、ユーザ興味分析装置。」
　
＜相違点＞
　本願発明において抽出される影響度ｉＤＦ値が大きい語は影響度ｉＤＦ値が「所定の閾値より」大きい語である。
（これに対し、引用発明は「単語の重みが上位ｎ個の単語」を抽出しており閾値に基づく抽出はしていない。）
　
　
６．判断
（１）上記相違点について検討するに、評価値が上位の要素を抽出する手法としては、引用文献記載のごとく抽出する要素の個数を定めて抽出する手法のほかに、評価値が所定の閾値以上のものを抽出する手法も、従来から適宜採用されており（必要があれば上記参考文献記載事項等を参照）、これを引用発明に転用して、影響度ｉＤＦ値が「所定の閾値より」大きい語を抽出するものとすること、すなわち、上記相違点に係る構成を採用することは、当業者であれば適宜に採用し得た設計変更にすぎないものである。
　
（２）してみると、本願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。
　また、本願発明の効果は、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、本願発明は、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。
　
　
７．むすび
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、その出願前に日本国内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、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、他の請求項について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、結論のとおり審決する。