【事件の表示】
　特願２００４−１８５６４８「ディメンジョン属性およびディメンジョン当たり複数の階層を使用するオンライン分析処理のためのシステムおよび方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　１月２０日出願公開、特開２００５−　１８７７８〕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、
２００３年６月２４日のアメリカ合衆国における出願を基礎とするパリ条約による優先権の主張をともなって、
平成１６年６月２３日付けで出願されたものであって、
平成１９年６月１９日付けで審査請求がなされ、
平成２２年１月１８日付けで拒絶理由通知（平成２２年１月２２日発送）がなされ、
平成２２年４月２２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、
平成２２年６月２日付けで拒絶査定（平成２２年６月８日発送）がなされ、
平成２２年１０月８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、
平成２２年１２月９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、
これに対して平成２４年７月１０日付けで回答書が提出され、
平成２４年１０月１日付けで拒絶理由通知（平成２４年１０月２日発送）（以下「当審拒絶理由通知」と記す。）がなされ、
平成２５年１月４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たものである。
　
　
２．本願発明
　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２５年１月４日付けの手続補正書により補正された特許請求の範囲、明細書及び図面の記載からみて、該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。
「入力デバイスと記憶装置とプロセッサとを備えたコンピュータシステムによってデータベースに関連するデータ処理を改善する方法であって、該プロセッサが、前記記憶装置から読み込まれたプログラムに基づいて前記入力デバイスから入力される命令に応答し、
　複数の属性を含む単一のディメンジョンをキューブとして定義する処理、
　前記ディメンジョンによって含まれる前記複数の属性のうちの各属性を前記データベースのそれぞれの列にバインドする処理であって、前記複数の属性が前記データベースの列と一致する、処理、
　前記複数の属性間の関係を定義するために、前記複数の属性のうちの属性に対する制約を定義する処理、
　前記単一のディメンジョンについて複数の階層を定義する処理であって、前記複数の階層の第１の階層および第２の階層は、前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの共通の属性を有し、前記第１の階層は、前記第２の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性を有し、前記第２の階層は、前記第１の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性を含む、処理、及び、
　前記複数の属性を含む前記単一のディメンジョンを介して前記データベースにアクセスする処理
を実行することを特徴とする方法。」
　
　
３．先行技術
　
（１）引用文献
　本願の出願前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、上記当審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１＞
国際公開第０１／０６７３０３号（２００１年９月１３日国際公開）
（特表２００３−５２６１５９号公報（以下「対応公表公報」と記す。）に対応）
　
　＜引用文献記載事項１−１＞
「105. 
In a database management system (DBMS) comprising a relational datastore storing data in tables, a method for aggregating the data stored in the tables ofthe relational datastore and providing query access to the aggregated data, the method comprising the steps of
　(a) providing an integrated aggregation module, operatively coupled to the relational datastore, for aggregating the data stored in the relational datastore and storing the resultant aggregated data in a non-relational datastore
　(b) in response to user input, generating a reference to aggregated data generated by the aggregation module; and
　(c) processing a given query statement generated in response to user input, wherein, upon identifying that the given query statement is on said reference, retrieving from the integrated aggregation module portions of aggregated data identified by said reference that are relevant to said given query statement
　106. 
The method of claim 105, wherein step (c) further comprises the step of extracting at least one dimension from the given query statement, accessing locations ofthe non-relational datastore based upon the extracted at least one dimension, and returning the retrieved data back to the user
（対応公表公報の記載：「【請求項１０５】　
データをテーブルに記憶するリレーショナル・データストアを備えるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）において、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し、集約済みデータへの照会アクセスを提供する方法であって、　（ａ）リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュールであって、リレーショナル・データストアに記憶されたデータを集約し、得られた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための統合集約モジュールを提供するステップと、　（ｂ）ユーザ入力に応答して、集約モジュールによって生成された集約済みデータへの参照を生成するステップと、　（ｃ）ユーザ入力に応答して生成された所与の照会ステートメントを処理するステップであって、所与の照会ステートメントが前記参照に関するものであると識別されると、前記参照によって識別される、前記所与の照会ステートメントに関連する集約済みデータの部分を、統合集約モジュールから検索するステップとを含む方法。
ステップ（ｃ）がさらに、所与の照会ステートメントから少なくとも１つの次元を抽出し、抽出された少なくとも１つの次元に基づいて非リレーショナル・データストアの位置にアクセスし、検索されたデータをユーザに返すステップを含む、請求項１０５に記載の方法。
　
　＜引用文献記載事項１−２＞
「135. 
In a database system comprising data having at least one dimension logically organized into multiple hierarchies of items
（対応公表公報の記載：「【請求項１３５】　
項目の複数の階層として論理的に構成された少なくとも１つの次元を有するデータを含むデータベース・システム
　親項目にリンクされた、所与の子項目以外の子項目がどれも、前記所与の子項目と共通の子項目を有しないとき、前記所与の子項目を単一の階層中で前記親項目とリンクするステップを含む方法。
テクチャである。」
　
　＜引用文献記載事項１−３＞
「Multidimensional OLAP (MOLAP) systems utilize a proprietary multidimensional database (MDDB) to provide OLAP analyses. 
The MDDB is logically organized as a multidimensional array (typically referred to as a multidimensional cube or hypercube or cube) whose rows/columns each represent a different dimension (i.e., relation)
」（５ページ７行〜１３行）
（対応公表公報の記載：「【００１６】
　多次元ＯＬＡＰ（ＭＯＬＡＰ）システムは、専有の多次元データベース（ＭＤＤＢ）を利用してＯＬＡＰ分析を提供する。
ＭＤＤＢは、多次元配列（通常は多次元キューブまたはハイパーキューブまたはキューブと呼ばれる）として論理的に構成され、この行／列はそれぞれ異なる次元（すなわち関係）を表す
　
　＜引用文献記載事項１−４＞
「In order to better understand how the prior art has approached this problem, it will be helpful to briefly describe the relational database model. 
According to the relational database model, a relational database is represented by a logical schema and tables that implement the schema. The logical schema is represented by a set of templates that define one or more dimensions (entities) and attributes associated with a given dimension. The attributes associated with a given dimension includes one or more attributes that distinguish it from every other dimension in the database (a dimension identifier)
（対応公表公報の記載：「【００４２】
　従来技術がこの問題にどのように取り組んできたかをよりよく理解するには、リレーショナル・データベース・モデルについて簡単に述べることが役立つであろう。
リレーショナル・データベース・モデルによれば、リレーショナル・データベースは、論理スキーマとこのスキーマを実装するテーブルとで表される。論理スキーマは、１つまたは複数の次元（エンティティ）と所与の次元に関連する属性とを定義するテンプレートのセットで表される。所与の次元に関連する属性は、それをデータベース中の他のあらゆる次元と区別する１つまたは複数の属性（次元識別子）を含む。次元間の関係は、属性を結合することによって形成される。
　
　＜引用文献記載事項１−５＞
「・
Since the tables in the star schema design typically contain the entire hierarchy of attributes (e.g. in a PERIOD dimension, this hierarchy could be day
week
month
quarter
year), a multipart key of day, week, month, quarter, year has to be created
（対応公表公報の記載：「【００４８】
　・
スター・スキーマ・デザインにおけるテーブルは通常、属性の階層全体を含む（たとえば、「期間」次元では、この階層が日＞週＞月＞四半期＞年となる可能性がある）ので、日、週、月、四半期、年のマルチパート・キーを作成しなければならず、
　
　＜引用文献記載事項１−６＞
「Fig. 8 A shows a table setting forth the benchmark results of an aggregation engine, implemented on a shared/common hardware platform and OS, in accordance with the principles of the present invention. 
The common platform and OS is realized using a Pentium II 450Mhz, 1GB RAM, 18GB Disk, running the Microsoft NT operating system
（対応公表公報の記載：「【０１１７】
　図８Ａに、本発明の原理に従って共有／共通ハードウェア・プラットフォームおよびＯＳ上で実施される集約エンジンのベンチマーク結果を記述する表を示す。
この共通プラットフォームおよびＯＳは、Ｐｅｎｔｉｕｍ　ＩＩ　４５０ＭＨｚ、１ＧＢ　ＲＡＭ、１８ＧＢ　Ｄｉｓｋを使用することによって実現され、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　ＮＴオペレーティング・システムを実行する。
　
　＜引用文献記載事項１−７＞
「
Fig. 11A shows an example of a multi-hierarchical database structure having 3 hierarchies. As shown, the base data has a dimension that includes items A,B,F, and G., The second level is composed of items C,E,H and I. The third level has a single item D, which is common to all three hierarchical structures. In accordance with the method of the present invention, a minimal computing path is always taken. For example, according to the method of the present invention, item D will be calculated as part of structure 1, requiring two mathematical operations only, rather than as in structure 3, which would need four mathematical operations. Fig. 1 IB depicts an optimized structure merged from all three hierarchies
」（３７ページ３２行から３８ページ５行）
（対応公表公報の記載：「【０１３６】
　
図１１Ａに、３つの階層を有する多階層データベース構造の一例を示す。図で示すように、ベース・データは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧを含む１つの次元を有する。第２のレベルは項目Ｃ、Ｅ、ＨおよびＩから構成される。第３のレベルは単一項目Ｄを有するが、この項目Ｄはすべての３つの階層構造に共通である。本発明の方法によれば、常に最小限の演算経路がとられる。例えば、本発明の方法によれば、項目Ｄは、４つの数値演算を必要とする構造３ではなく、２つの数値演算しか必要としない構造１の一部として演算される。図１１Ｂに、３つすべての階層からマージされた１つの最適化された構造を示す
　
　＜引用文献記載事項１−８＞
「In step 605, 
the aggregation engine performs aggregation operations (i.e., roll-up operation) on the atomic data (provided by the base data loader in step 603) along at least one ofthe dimensions (extracted from the dictionary ofthe DBMS in step 601)
（対応公表公報の記載：「【０１６４】
　ステップ６０５では、
集約エンジンは、（ステップ６０１でＤＢＭＳの辞書から抽出された）少なくとも１つの次元に沿って、（ステップ６０３でベース・データ・ローダによって提供された）アトミック・データ上で集約演算（すなわち、ロールアップ演算）を実行し
　
　
＜引用文献２＞
特開２００２−１１７０４７号公報（平成１４年４月１９日出願公開）
　
　＜引用文献記載事項２−１＞
「【００２８】
制御部２６１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）やＲＡＭ（Random Access　Memory）等を備え、入力部２６２による入力に基づく各種動作制御を、記憶部２６３に記憶されたプログラムやデータに従って実行する。
　
　＜引用文献記載事項２−２＞
「【００２９】
入力部２６２は、例えば、マウスやキーボードなどを含み、制御部２６１の制御指示信号などを入力することが出来る。
　
　
＜引用文献３＞
『リリース目前！Ｗｉｎｄｏｗｓ　ＤＮＡの頭脳「ＳＱＬ　Ｓｅｒｖｅｒ　７．０」徹底解剖　データウェアハウス戦略の母艦「Ｐｌａｔｏ」を解体する』，アスキーＮＴ（ＡＳＣＩＩ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ） ，日本，株式会社アスキー，平成１０年１２月１日，第３巻，第１２号，通巻３２号，第９６−１０１頁
　
　＜引用文献記載事項３−１＞
「
キューブはデータに型、階層構造、単位、集計方法などの定義を与え、集計データをあらかじめロードしておく。
　
　＜引用文献記載事項３−２＞
「
キューブを作成するには、（１）製品、顧客、販売店、時期、地域といった分析条件である「ディメンジョン（方角）」、（２）ディメンジョンの階層構造を表す「ヒエラルキー（階層）」、（３）売上高、人数、コストといった分析対象となる集計値を表す「メジャー（尺度）」、（４）平均、合計、最低値といった集計方法を表す「アグリゲーション（集計）」などの設定が必要だ。
　
　
（２）参考文献
　本願の出願前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された下記参考文献には、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＞
特表２００２−５１６４３４号公報（平成１４年６月４日公表）
　
　＜参考文献記載事項１＞
「【請求項１】　多次元データの対話式グラフィカル表示をユーザに対して行う方法において、
　ａ）
前記データが、所定のデータ属性に従って配置され保存され、データ属性が、各ディメンションでの異なる測度を表わす、データを含むｎディメンションのアクセス可能な多次元データベースを設け
　ｂ）前記データベースからデータを抽出し、前記抽出されたデータを所定の表示のために処理し、ユーザと通信するユーザインタフェースと前記ユーザに対して前記表示を行う適切なディスプレイとを有する前記データベースに結合されたデータ処理手段を設け、
　ｃ）表示要求を前記ユーザから受け取ったときに、前記データベース内の対応するディメンションから前記要求に関連するデータを抽出し、前記関連するデータを前記処理手段によって処理し、
　ｄ）各ウィンドウが、１つのディメンションに対応し、該１つのディメンションに関するデータの比較表示を含む、互いにリンクした２つ以上の個々のウィンドウに前記処理された関連するデータを表示し、各ウィンドウ内の前記比較表示が、他の表示データに対する比較測定値として前記ユーザが使用する１つ以上の視覚的パラメータを含み、
　各ディメンションが、１つ以上のメンバを有し、前記データベース内の各データポイントが、個々のメンバの組合せによって決定、あるいは単独のディメンションを有する複数の個々のメンバの組合せまたは変換したものを示す値によって決定され、個々の各メンバ値が、異なるディメンションから選択される方法。」
　
　＜参考文献記載事項２＞
「【００１４】
多次元配列（データベース）
　データのディメンションにより配置された一群のデータセル。たとえば、スプレッドシートは、それぞれが１つのディメンションである行列としてデータセルが配置された２次元配列の例である。
３次元配列は、各ディメンションがキューブの一辺を形成し
代表的な企業ディメンションは時間、製品、地域、販売経路などである。多次元配列は多次元キューブとも呼ばれる
　
　
４．引用発明の認定
　
（１）引用文献１には、上記引用文献記載事項１−１のとおりの方法、すなわち
“データをテーブルに記憶するリレーショナル・データストアを備えるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）において、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し、集約済みデータへの照会アクセスを提供する方法であって、
　（ａ）リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュールであって、リレーショナル・データストアに記憶されたデータを集約し、得られた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための統合集約モジュールを提供するステップと、
　（ｂ）ユーザ入力に応答して、集約モジュールによって生成された集約済みデータへの参照を生成するステップと、
　（ｃ）ユーザ入力に応答して生成された所与の照会ステートメントを処理するステップであって、所与の照会ステートメントが前記参照に関するものであると識別されると、前記参照によって識別される、前記所与の照会ステートメントに関連する集約済みデータの部分を、統合集約モジュールから検索するステップとを含み、
　ステップ（ｃ）がさらに、所与の照会ステートメントから少なくとも１つの次元を抽出し、抽出された少なくとも１つの次元に基づいて非リレーショナル・データストアの位置にアクセスし、検索されたデータをユーザに返すステップを含”む“方法”が記載されている。
　
（２）上記引用文献記載事項１−３等から、
“前記集約済みデータはキューブと呼ばれる多次元配列として構成され”ると言える。
　
（３）上記引用文献記載事項１−８等から、“「前記集約は少なくとも１つの次元に沿って集約演算を実行するもの”であると言える。
　
（４）上記引用文献記載事項１−２等から、前記方法においては、まず「項目の複数の階層として論理的に構成された少なくとも１つの次元を有するデータを含むデータベース」が構成されることを読み取ることができ、引用文献１には、
“少なくとも１つの前記次元は項目の複数の階層として論理的に構成されたもの”も示唆されていると言える。
　
（５）上記引用文献記載事項１−７等から、“前記複数の階層の、第１の階層の第１のレベルは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第１の階層の第２のレベルは項目Ｃ、Ｅから構成され、第１の階層の第３のレベルは項目Ｄから構成され、第２の階層の第１のレベルは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第２の階層の第２のレベルは項目Ｈ、Ｉから構成され、第２の階層の第３のレベルは項目Ｄから構成され”ていると言える。
　
（６）上記引用文献記載事項１−６から、上記方法は、
“プロセッサと記憶装置を使用するプラットフォームによってなされる方法”であると言える。
　
（７）よって、引用文献１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＞
“データをテーブルに記憶するリレーショナル・データストアを備えるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）において、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し、集約済みデータへの照会アクセスを提供する方法であって、
　（ａ）リレーショナル・データストアに動作可能に結合された統合集約モジュールであって、リレーショナル・データストアに記憶されたデータを集約し、得られた集約済みデータを非リレーショナル・データストアに記憶するための統合集約モジュールを提供するステップと、
　（ｂ）ユーザ入力に応答して、集約モジュールによって生成された集約済みデータへの参照を生成するステップと、
　（ｃ）ユーザ入力に応答して生成された所与の照会ステートメントを処理するステップであって、所与の照会ステートメントが前記参照に関するものであると識別されると、前記参照によって識別される、前記所与の照会ステートメントに関連する集約済みデータの部分を、統合集約モジュールから検索するステップとを含み、
　ステップ（ｃ）がさらに、所与の照会ステートメントから少なくとも１つの次元を抽出し、抽出された少なくとも１つの次元に基づいて非リレーショナル・データストアの位置にアクセスし、検索されたデータをユーザに返すステップを含み、
　前記集約済みデータはキューブと呼ばれる多次元配列として構成され、
　前記集約は少なくとも１つの次元に沿って集約演算を実行するものであり、
　少なくとも１つの前記次元は項目の複数の階層として論理的に構成されたものであり、
　前記複数の階層の、第１の階層の第１のレベルは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第１の階層の第２のレベルは項目Ｃ、Ｅから構成され、第１の階層の第３のレベルは項目Ｄから構成され、第２の階層の第１のレベルは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第２の階層の第２のレベルは項目Ｈ、Ｉから構成され、第２の階層の第３のレベルは項目Ｄから構成され、
　プロセッサと記憶装置を使用するプラットフォームによってなされる方法”
　
　
５．対比
　以下、本願発明と引用発明とを比較する。
　
（１）
ア．引用発明は「データをテーブルに記憶するリレーショナル・データストアを備えるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）において、リレーショナル・データストアのテーブルに記憶されたデータを集約し、集約済みデータへの照会アクセスを提供する方法」であるから、引用発明も本願発明と同様に「データベースに関連するデータ処理を改善する方法」と言えるものである。
　
イ．引用発明は、「プロセッサと記憶装置を使用するプラットフォームによってなされる」のであるから、引用発明も本願発明と同様に「記憶装置とプロセッサとを備えたコンピュータシステムによって」なされる方法と言えるものである。
　
ウ．また、引用発明においては「
ユーザ入力に応答して
集約済みデータへの参照を生成
照会ステートメントを処理
引用発明における処理も「入力される命令に応答」するものであると言える。
　
エ．よって、引用発明と本願発明とは「記憶装置とプロセッサとを備えたコンピュータシステムによってデータベースに関連するデータ処理を改善する方法であって、入力される命令に応答」するものである点で共通する。
　
（２）
ア．引用発明は「少なくとも１つの次元に沿って集約演算を実行するもの」である「集約」によって「キューブ」と呼ばれる「集約済みデータ」が「得られ」るものであるところ、該「集約」のためには該「少なくとも１つの次元」等を定義することが必要なことは明らかである（必要があれば引用文献記載事項３−１等参照）。
　してみると、引用発明も本願発明と同様に「ディメンジョン」をもった「キューブ」を「定義する処理」を実行するものであると言える。
　
イ．引用文献記載事項１−４、１−５、参考文献記載事項１等に示される様に、各階層における各レベルは「属性」とも称されるものであるから、引用発明における「次元」も「複数の属性を含む」ものである。
　
ウ．したがって、引用発明も本願発明と同様に「複数の属性を含む単一のディメンジョンをキューブとして定義する処理」を実行するものであるといえる。
　
エ．なお、本願発明における「複数の属性を含む単一のディメンジョンをキューブとして定義する」との記載は、文言どおりの解釈をすれば「キューブ」が「単一のディメンジョン」しか有しないものとなり、これは「キューブ」は「多次元配列」である（引用文献記載事項１−３等参照）と言う常識と整合せず、また、本願の発明の詳細な説明にも「キューブ」が「単一のディメンジョン」しか有しない旨を説明する記載は見当たらないため、該記載の意味は必ずしも明確なものではない。しかしながら、審判請求書の釈明等を参酌すれば、これは本願明細書の段落【００２６】に示されるように「単一のディメンジョン」に「複数の属性」が含まれることと、そのような「ディメンジョン」（必ずしも単一ではない。）をもった「キューブ」を「定義する」ことを表現しようとした記載であると解釈することができ、記ウ．の認定はかかる解釈に基づいたものである。
　もっとも、引用発明は「少なくとも
１つ
　
（３）
　引用発明における「集約演算」は「次元に沿って」なされ、各レベルすなわち「属性」のメンバである「項目」ごとになされるのであるから、これらが「リレーショナル・データストアに記憶されたデータ」の所定のフィールド（例えば、時間の次元での集約においては年、年度、期、月、日等を格納するフィールド）と対応付けられた上で集約演算がなされることは明らかである。
　してみると、引用発明も本願発明と同様に「前記ディメンジョンによって含まれる前記複数の属性のうちの各属性を前記データベースのそれぞれの列にバインドする処理であって、前記複数の属性が前記データベースの列と一致する、処理」を実行するものであるといえる。
　
　
（４）引用発明においては各「項目」間の関係が定義されていることは明らかであり、これは「属性」間の関係を定義するものであるとともに、「属性」に対する制約を定義しているものであるともとらえることができる。
　したがって、引用発明も本願発明と同様に「前記複数の属性間の関係を定義するために、前記複数の属性のうちの属性に対する制約を定義する処理」を実行するものであるといえる。
　
（５）また、引用発明においては２つの「階層」が定義され、これらは「第１の階層の第１のレベルは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第１の階層の第２のレベルは項目Ｃ、Ｅから構成され、第１の階層の第３のレベルは項目Ｄから構成され、第２の階層の第１のレベルは項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され、第２の階層の第２のレベルは項目Ｈ、Ｉから構成され、第２の階層の第３のレベルは項目Ｄから構成され」るものである。
　してみると、引用発明における「第１の階層の第１のレベル」及び「第２の階層の第１のレベル」は、いずれも「項目Ａ、Ｂ、ＦおよびＧから構成され」ているのであるから、これらは「第１の階層および第２の階層」が有する「前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの共通の属性」と言えるものである。
　また、「第１の階層の第３のレベル」及び「第２の階層の第３のレベル」は、いづれも「項目Ｄから構成され」ているのであるから、これらも「第１の階層および第２の階層」が有する「前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの共通の属性」と言えるものである。
　そして、「第１の階層の第２のレベル」は、「項目Ｃ、Ｅから構成され」るものであるから「前記第１の階層」が有する「属性」と言えるものであるとともに、「第２の階層」には含まれていないのであるから「前記第２の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性」とも言えるものである。
　さらに、「第２の階層の第２のレベル」は、「項目Ｈ、Ｉから構成され」るものであるから「前記第２の階層」が有する「属性」と言えるものであるとともに、「第１の階層」には含まれていないのであるから、「前記第１の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性」と言えるものである。
　
　してみると、引用発明も本願発明と同様に「前記単一のディメンジョンについて複数の階層を定義する処理であって、前記複数の階層の第１の階層および第２の階層は、前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの共通の属性を有し、前記第１の階層は、前記第２の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性を有し、前記第２の階層は、前記第１の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性を含む、処理」を実行するものであるといえる。
　
（６）引用発明においては「所与の照会ステートメントから少なくとも１つの次元を抽出し、抽出された少なくとも１つの次元に基づいて非リレーショナル・データストアの位置にアクセス」するのであるから、引用発明も本願発明と同様に「前記複数の属性を含む前記単一のディメンジョンを介して前記データベースにアクセスする処理」を実行するものであるといえる。
　
（７）よって、本願発明は、下記一致点で引用発明と一致し、下記相違点で引用発明と相違する。
　
＜一致点＞
「記憶装置とプロセッサとを備えたコンピュータシステムによってデータベースに関連するデータ処理を改善する方法であって、入力される命令に応答し、
　複数の属性を含む単一のディメンジョンをキューブとして定義する処理、
　前記ディメンジョンによって含まれる前記複数の属性のうちの各属性を前記データベースのそれぞれの列にバインドする処理であって、前記複数の属性が前記データベースの列と一致する、処理、
　前記複数の属性間の関係を定義するために、前記複数の属性のうちの属性に対する制約を定義する処理、
　前記単一のディメンジョンについて複数の階層を定義する処理であって、前記複数の階層の第１の階層および第２の階層は、前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの共通の属性を有し、前記第１の階層は、前記第２の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性を有し、前記第２の階層は、前記第１の階層に存在しない前記定義されたディメンジョンの少なくとも一つの属性を含む、処理、及び、
　前記複数の属性を含む前記単一のディメンジョンを介して前記データベースにアクセスする処理
を実行する方法。」
　
＜相違点＞
　本願発明は「入力デバイス」を備え、入力される命令が「前記入力デバイスから」のものであり、しかも、「前記記憶装置から読み込まれたプログラムに基づいて」処理を実行する。
（これに対し、引用文献１にはユーザ入力を「入力デバイス」から行うことを直接的に明示する記載も、「ＲＡＭ」や「Ｄｉｓｋ」等の記憶装置から読み込まれたプログラムに基づいて「Ｐｅｎｔｉｕｍ　ＩＩ」等のプロセッサが処理を実行することを直接的に明示する記載はない。）
　
　
６．判断
　以下、上記相違点について検討するに、入力デバイスから命令を入力すること、及び、記憶装置から読み込まれたプログラムに基づいてプロセッサが処理を実行することは、当該分野における常套手段にすぎず（必要があれば、引用文献記載事項２−１、２−２等参照）、引用発明におけるユーザ入力を「入力デバイス」から行うようにし、「前記記憶装置から読み込まれたプログラムに基づいて」処理を実行すること、すなわち上記相違点にかかる構成は、引用発明の実施に際して当業者が当然のごとく採用する構成にすぎない。
　
　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。
　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や他の特許要件についての検討をするまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　
　よって、上記結論のとおり審決する。