【事件の表示】
　特許第６５５０１６３号発明「文字認識装置、文字認識方法およびプログラム」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
【結　論】
　特許第６５５０１６３号の特許請求の範囲を訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり，訂正後の請求項７について訂正することを認める。
　特許第６５５０１６３号の請求項１〜６，８，９に係る特許を維持する。
　特許第６５５０１６３号の請求項７に係る特許についての特許異議の申立てを却下する。
【理　由】
１　手続の経緯
　特許第６５５０１６３号の請求項１〜９に係る特許についての出願は，平成３０年３月２９日に出願され，令和１年７月５日にその特許権の設定登録がされ，令和１年７月２４日に特許掲載公報が発行された。その後，その特許について，令和２年１月２４日に特許異議申立人　笹井　栄治（以下，「申立人」という。）より請求項１〜９（全請求項）に対して特許異議の申立てがされ，当審は，令和２年５月７日付けで取消理由を通知した。特許権者は，その指定期間内である令和２年７月６日に意見書の提出及び訂正の請求（以下，「本件訂正請求」という。）を行った。
　なお，本件訂正請求による訂正事項は，請求項７を削除するというもののみであって，特許法第１２０条の５第５項ただし書に規定する「特許異議申立人に意見書を提出する機会を与える必要がないと認められる特別な事情があるとき」に該当するから，申立人に意見書を提出する機会を与えなかった。
２　訂正の適否
（１）訂正の内容
　本件訂正請求による訂正の内容は，次のとおりである。
ア　訂正事項１
　特許請求の範囲の請求項７を削除する。
（２）訂正の目的の適否，新規事項の有無，及び特許請求の範囲の拡張・変更の存否
　訂正事項１は，訂正前の請求項７を削除するものであるから，特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
　また，訂正事項１は，願書に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内のものであり，実質上特許請求の範囲を拡張し，又は変更するものではない。
（３）小括
　上記のとおり，本件訂正請求に係る訂正は，特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に掲げる事項を目的とするものであり，かつ，同条第９項で準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合する。
　したがって，特許請求の範囲を，訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり，訂正後の請求項７について訂正することを認める。
３　本件特許発明
　本件訂正請求により訂正された請求項１ないし９に係る発明（以下，「本件特許発明１」ないし「本件特許発明９」という。）は，それぞれ，訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲の請求項１ないし９に記載された事項により特定される次のとおりのものである。
　なお，本件特許発明１の各構成にＡ〜Ｆの記号を付し，以下，「構成Ａ」〜「構成Ｆ」という。
「【請求項１】
Ａ　証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報をそれぞれ格納した位置格納部と，
Ｂ　証券の画像データを取得し，前記位置格納部を参照することにより，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定部と，
Ｃ　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して，前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書を格納する辞書格納部と，
Ｄ　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，学習機能と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定部と
を備え，
Ｅ　前記文字推定部は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定部と，前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部と，を含む，
Ｆ　文字認識装置。
【請求項２】
　前記複数のフィールドのいずれかは住所のフィールドであり，
　前記住所のフィールドに対応する前記辞書には，都道府県名，市区町村名および地域名の可能な組み合わせが階層化されて登録されており，
　前記文字推定部は，都道府県名，市区町村名および地域名ごとに前記文字列を推定する請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
　前記住所のフィールドに対応する前記辞書には，行政上の変更があった都道府県名，市区町村名および地域名について，旧名称と現名称とが対応付けられて登録されており，
　前記文字推定部は，推定した文字列が前記旧名称である場合には前記旧名称に対応付けられている前記現名称を少なくとも出力する請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
　前記複数のフィールドのいずれかは年を含むフィールドであり，
　前記年を含むフィールドに対応する前記辞書には，西暦と元号とが対応付けられて登録されており，
　前記文字推定部は，推定した文字列が前記元号である場合には前記元号に対応付けられている前記西暦による年を少なくとも出力する請求項１から３のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項５】
　前記複数のフィールドのいずれかは年を含むフィールドであり，他のいずれかは前記年に関連する内容を含むフィールドであり，
　前記年に関連する内容を含むフィールドに対応する前記辞書には，前記年および前記内容の組み合わせが登録されており，
　前記文字推定部は，前記年を含むフィールドで推定した前記年を用いて，前記年に関連する内容を含むフィールドに対応する前記辞書を参照する請求項１から４のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項６】
　前記年を含むフィールドは車検の初度登録の日付のフィールドであり，前記年に関連する内容を含むフィールドは車の型式のフィールドである請求項５に記載の文字認識装置。
【請求項７】
　（削除）
【請求項８】
　証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報がそれぞれ位置格納部に格納されているとともに，
　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して，前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書が辞書格納部に格納されており，
　証券の画像データを取得し，前記位置格納部を参照することにより，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定段階と，
　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，学習機能と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定段階と
を備える，前記文字推定段階は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定段階と，前記第１の推定段階で推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定段階と，を含む，文字認識方法。
【請求項９】
　証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報がそれぞれ位置格納部に格納されているとともに，
　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して，前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書が辞書格納部に格納されている，
　コンピュータに
　証券の画像データを取得し，前記位置格納部を参照することにより，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定手順，および，
　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，学習機能と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定手順を実行させ，前記文字推定手順は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定手順と，前記第１の推定手順が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定手順と，を含む，プログラム。」
４　取消理由通知に記載した取消理由について
（１）取消理由の概要
　訂正前の請求項７に係る特許に対して，当審が令和２年５月７日付けで特許権者に通知した取消理由の要旨は，次のとおりである。
ア　請求項７に係る発明は，甲第１号証に記載された発明，甲第５号証に記載された技術及び周知技術に基いて，当業者が容易に想到することができたものである。よって，請求項７に係る特許は，特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり，取り消されるべきものである。
イ　請求項７に係る発明は，甲第２号証−１に記載された発明及び甲第５号証に記載された技術に基いて，当業者が容易に想到することができたものである。よって，請求項７に係る特許は，特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり，取り消されるべきものである。
（２）当審の判断
　取消理由通知で指摘した請求項７は，本件訂正請求により削除されたことから，当審で通知した取消理由はその対象が存在しないものとなった。
５　取消理由通知において採用しなかった特許異議申立理由について
（１）特許異議申立書に記載された申立理由の概要
ア　申立理由１
　請求項１〜９に係る発明は，甲第１号証に記載された発明及び甲第２号証−１〜甲第５号証に記載された発明に基いて，当業者が容易に想到することができたものである。よって，請求項１〜９に係る特許は，特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり，取り消されるべきものである。
イ　申立理由２
　請求項１〜９に係る発明は，甲第２号証−１，甲第２号証−２に記載された発明及び甲第３号証〜甲第５号証に記載された発明に基いて，当業者が容易に想到することができたものである。よって，請求項１〜９に係る特許は，特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり，取り消されるべきものである。
ウ　証拠方法
　甲第１号証　　：特開２０１８−３６９９８号公報
　甲第２号証−１：パンフレット「帳票ＯＣＲシリーズＦｏｒｍＯＣＲ 手書き文字／活字文字認識対応帳票ＯＣＲソフトウェア ｖ．７．０」，株式会社エヌジェーケー，２０１７年４月
　甲第２号証−２：『帳票ＯＣＲソフト「ＦｏｒｍＯＣＲｖ．７．０」を提供開始』，株式会社ＮＴＴデータＮＪＫホームページ，メディアドライブ株式会社製品紹介ページ，［ｏｎｌｉｎｅ］，２０１７年３月２９日，［検索日２０２０年１月１７日］，インターネット＜https://mediadrive.jp/topics/2017/formocr7.html＞
　甲第３号証　　：特開２０１２−８７９１号公報
　甲第４号証　　：浜村倫行，“郵便・物流自動化システム用住所認識技術の性能向上”，東芝レビュー，Ｖｏｌ．７０　Ｎｏ．４，Ｐ１８−２１，株式会社東芝，２０１５年４月１日
　甲第５号証　　：特開２０１５−５２９３３号公報
（２）甲第１号証〜甲第５号証の記載事項及び甲１発明，甲２発明
（２−１）甲第１号証の記載事項
　甲第１号証には以下の記載がある。
ア　「【００１６】
　本実施の形態の保険証券画像解析システム１０は，携帯端末２０と，記載内容解析装置３０と，画像記憶装置４０と，分析装置５０と，を有する。この保険証券画像解析システム１０は，保険証券１１に記載された保険の契約内容を分析する。保険とは，たとえば，生命保険や損害保険である。」
イ　「【００１８】
　記載内容解析装置３０は，受信手段３１と項目名記憶部３２と文字情報抽出部３３と検索部３４と抽出データ記憶部３５と個人情報項目名記憶部３６と個人情報検索部３７と画像データ送信部３８とを備えている。記載内容解析装置３０は，たとえばインターネットに直接的にまたは間接的に接続された１台または複数台のコンピュータである。
【００１９】
　受信手段３１は，携帯端末２０のカメラ２３で撮影され，携帯端末２０の送信手段で送信された保険証券１１の画像（保険証券画像）を受信する。
【００２０】
　項目名記憶部３２は，複数の項目名を記憶する。ここで，項目名とは，「保険契約人」，「被保険人」，「受取人」，「主契約」，「特約」などの保険契約に用いられる可能性がある語句である。項目名記憶部３２は，このような項目名のリストを記憶する部分と，項目名として記憶された単語の類義語を記憶した類義語記憶部との組み合わせであってもよい。
【００２１】
　文字情報抽出部３３は，保険証券画像から文字情報を抽出する。文字情報の抽出は，たとえば一般的なＯＣＲ技術を用いることができる。保険証券には，枠線や罫線が用いられていることが多い。文字情報抽出部３３による文字情報の抽出において，枠線や罫線の存在を利用してもよい。たとえば，枠線や罫線によって分割された領域をそれぞれブロックとして取り扱ったり，枠線や罫線を水平の把握のためのガイドとして取り扱ったりしてもよい。また，文字情報抽出部３３において，保険証券画像の台形補正などの補正を行ってもよい。
【００２２】
　検索部３４は，文字情報抽出部３３が抽出した文字情報のそれぞれについて，項目名記憶部３２に記憶された項目名に一致するものを検索する。抽出データ記憶部３５は，文字情報抽出部３３が抽出した文字情報と一致する項目名が存在した場合には，その文字情報をキーとし，その文字情報に対応する位置に印刷された文字情報をバリューとして記憶する。つまり，項目名のキーと，その項目名の項目の値のバリューとを組として記憶する。
【００２３】
　バリューは，たとえばキーが印刷された位置の右側の最も近い位置にある文字列とすることができる。バリューの特定においては，たとえば項目名に対して，可能性があるバリューの範囲となるかどうかを判定したり，バリューの値の候補リストに含まれるか否かを判定して，特定精度を上げることができる。
【００２４】
　バリューの特定には，論理距離を用いてもよい。ここで，論理距離とは，実際の記載位置間の距離に，文書上の語句の記載位置の制約を加味した仮想的な距離である。文書上の語句の記載位置の制約とは，日本語の横書きの場合には，文字は，左から右に向かって，上から下に向かって記載されるこ，罫線が存在する場合には罫線に沿って記載されること，枠線で囲まれている領域内に存在する文字は一群の意味を形成していること，などである。たとえば，キーに対して右側および下側に文字が存在している場合には，実際の距離をベースとして，キーと文字との間に罫線や枠線などの線が存在するときに，定数倍する，あるいは，定数を加えるなどとする。また，キーに対して上方あるいは左側に文字が存在する場合には，実際の距離の定数倍あるいは定数を加えたものをベースとする。
【００２５】
　また，保険証券画像の特徴からフォーマットを特定した後にバリューを特定してもよい。ここでフォーマットとは，特定の保険会社や保険商品などの種類ごとに共通に用いられる文書の形式である。フォーマットが特定されると，どの位置にどのような情報が記載されるかがわかるため，記載位置に基づいてバリューを特定することができる。」
ウ　「【００４２】
　また，本実施の形態の保険証券画像解析システム１０では，個人情報を除去した状態で保険証券の画像データを保存しているので，顧客が個人情報の流出・漏えいを危惧する必要がない。一方，保険証券の画像データを保存しているため，抽出データに誤りがないかどうかをユーザが目視しながら確認することができる。
【００４３】
　さらに，保険証券画像解析システム１０は，保険証券の画像データに基づいて，学習をしてデータの抽出精度を高めてもよい。たとえば，保険証券は保険会社・保険商品ごとにフォーマットが異なっているため，罫線などによって特定されるフォーマットから保険会社・保険商品を特定し，特定された保険会社・保険商品に用いられる語句やフォントなどを把握して，精度を高めることができる。この学習には，ユーザによる目視の確認結果を反映させてもよい。保険証券の画像データを保存しておくことにより，学習の方法を随時変更し，過去にさかのぼって学習させることもできる。」
（２−２）甲１発明
　上記（２−１）のア〜ウの記載から，甲第１号証には以下の発明（以下，「甲１発明」という。）が記載されていると認められる。
　なお，ａ１〜ｋ１は，説明のために付したものであり，以下，「構成ａ１」〜「構成ｋ１」という。
＜甲１発明＞
ａ１　保険証券画像解析システム１０における記載内容解析装置３０であって，（段落００１６）
ｂ１　受信手段３１と項目名記憶部３２と文字情報抽出部３３と検索部３４と抽出データ記憶部３５と個人情報項目名記憶部３６と個人情報検索部３７と画像データ送信部３８とを備え，（段落００１８）
ｃ１　受信手段３１は，携帯端末２０のカメラ２３で撮影され，携帯端末２０の送信手段で送信された保険証券１１の画像（保険証券画像）を受信し，（段落００１９）
ｄ１　項目名記憶部３２は，複数の項目名を記憶しており，ここで，項目名とは，「保険契約人」，「被保険人」，「受取人」，「主契約」，「特約」などの保険契約に用いられる可能性がある語句であり，項目名記憶部３２は，このような項目名のリストを記憶する部分と，項目名として記憶された単語の類義語を記憶した類義語記憶部との組み合わせであってもよく，（段落００２０）
ｅ１　文字情報抽出部３３は，保険証券画像から文字情報を抽出するものであり，文字情報の抽出は，たとえば一般的なＯＣＲ技術を用いることができ，文字情報抽出部３３による文字情報の抽出において，枠線や罫線の存在を利用してもよく，たとえば，枠線や罫線によって分割された領域をそれぞれブロックとして取り扱ったりしてもよく，（段落００２１）
ｆ１　検索部３４は，文字情報抽出部３３が抽出した文字情報のそれぞれについて，項目名記憶部３２に記憶された項目名に一致するものを検索し，抽出データ記憶部３５は，文字情報抽出部３３が抽出した文字情報と一致する項目名が存在した場合には，その文字情報をキーとし，その文字情報に対応する位置に印刷された文字情報をバリューとして記憶する，つまり，項目名のキーと，その項目名の項目の値のバリューとを組として記憶し，（段落０２２）
ｇ１　バリューは，たとえばキーが印刷された位置の右側の最も近い位置にある文字列とすることができ，バリューの特定においては，たとえば項目名に対して，可能性があるバリューの範囲となるかどうかを判定したり，バリューの値の候補リストに含まれるか否かを判定して，特定精度を上げることができ，（段落００２３）
ｈ１　バリューの特定には，論理距離を用いてもよく，ここで，論理距離とは，実際の記載位置間の距離に，文書上の語句の記載位置の制約を加味した仮想的な距離であり，文書上の語句の記載位置の制約とは，日本語の横書きの場合には，文字は，左から右に向かって，上から下に向かって記載されること，罫線が存在する場合には罫線に沿って記載されること，枠線で囲まれている領域内に存在する文字は一群の意味を形成していること，などであり，（段落００２４）
ｉ１　また，保険証券画像の特徴からフォーマットを特定した後にバリューを特定してもよく，ここでフォーマットとは，特定の保険会社や保険商品などの種類ごとに共通に用いられる文書の形式であり，フォーマットが特定されると，どの位置にどのような情報が記載されるかがわかるため，記載位置に基づいてバリューを特定することができ，（段落００２５）
ｊ１　保険証券画像解析システム１０では，保険証券の画像データを保存しているため，抽出データに誤りがないかどうかをユーザが目視しながら確認することができ，（段落００４２）
ｋ１　保険証券画像解析システム１０は，保険証券の画像データに基づいて，学習をしてデータの抽出精度を高めてもよく，たとえば，保険証券は保険会社・保険商品ごとにフォーマットが異なっているため，罫線などによって特定されるフォーマットから保険会社・保険商品を特定し，特定された保険会社・保険商品に用いられる語句やフォントなどを把握して，精度を高めることができ，この学習には，ユーザによる目視の確認結果を反映させてもよく，保険証券の画像データを保存しておくことにより，学習の方法を随時変更し，過去にさかのぼって学習させることもできる，（段落００４３）
ａ１　記載内容解析装置３０。
（２−３）甲第２号証−１の記載事項
　甲第２号証−１は「手書き文字／活字文字認識対応の帳票ＯＣＲソフトウェア」のパンフレットであり，以下の記載がある。
ア　「知識処理　姓名辞書（表記と読みの併用処理が可能・登録件数51,000件）
　　　　　郵便番号辞書（表記と読みの併用処理が可能）
　　　　　ユーザー辞書（全角50文字以内で2階層まで登録可能）
学習機能　手書きの癖字，活字の特殊な字体を登録」（1ページ目，「FormOCR V. 7.０仕様」）
イ　「
」（1ページ目，製品名と主な仕様の対応表）
ウ　「■学習機能
活字・印字文字の特殊字体（フォント）や手書きの癖字など，文字をその場で登録（学習）させることで認識精度が向上します。
■知識処理機能
姓名辞書・便番号辞書（住所辞書）との照合を行うことで，認識精度が向上します。ユーザー特有の単語辞書やコード辞書の作成も可能で，これらの辞書と単語照会を行うことで，さらに認識精度を向上させることができます。」（2ページ目，「1.認識精度」の欄）
エ　「■Excel作成の帳票利用
ＯＣＲ用の帳票はExcel等を利用して作成できます。ＯＣＲ専用帳票と異なり，帳票レイアウトや内容の変更も容易に可能です。コピー用紙（普通紙）の利用ができますので，ランニングコストが低減できます。作成した帳票のフォーマット設定は，帳票をスキャンして，ＯＣＲ読み取り領域と属性（読み取り文字種・桁数など）を指定するだけで可能です。」（2ページ目，「2.簡単導入」の欄）
オ　「■カラー帳票対応
入学願書や履歴書などの帳票に含まれるカラー写真部分の出力や車検証や証券などの地紋が入った帳票の読み取りが可能です。」（2ページ目，「2.簡単導入」の欄）
カ　「■簡単フォーマット設定
読み取り領域（フィールド）設定は自動抽出機能で簡単に設定できます。フィールドの読取り文字種・桁数などの属性やテキスト出力順の指定，ゼロ詰，空白削除，編集文字付加等のテキスト出力の編集も容易です。」（2ページ目，「2.簡単導入」の欄）
キ　「■紙を見るイメージの確認・訂正画面
帳票イメージの上に認識結果が同時に表示されますので，簡単に認識結果の訂正が可能です。」（2ページ目，「2.簡単導入」の欄）
ク　「
」（2ページ目，「2.簡単導入」の欄）
（２−４）甲２発明
　上記（２−３）のア〜クの記載から，甲第２号証−１には以下の発明（以下，「甲２発明」という。）が記載されていると認められる。
　なお，異議申立書の３０〜３１頁では，甲第２号証−１と甲第２号証ー２の両者の記載を合わせて甲２発明を認定しているが，甲第２号証−１と甲第２号証ー２とは異なる刊行物であり，これらの記載を合わせて「刊行物に記載された発明」を認定することはできないため，甲第２号証−１と甲第２号証ー２のうち，より適切と判断された甲第２号証ー１を採用して甲２発明を認定した。
　また，ａ２〜ｆ２は，説明のために付したものであり，以下，「構成ａ２」〜「構成ｆ２」という。
＜甲２発明＞
ａ２　手書き文字／活字文字認識対応の帳票ＯＣＲソフトウェアであって，
ｂ２　表記と読みの併用処理が可能で登録件数51,000件の姓名辞書，表記と読みの併用処理が可能な郵便番号辞書，及び全角50文字以内で2階層まで登録可能なユーザー辞書を備え，姓名辞書・便番号辞書（住所辞書）との照合を行うことで，認識精度を向上させることができ，また，ユーザー特有の単語辞書やコード辞書の作成も可能で，これらの辞書と単語照会を行うことで，さらに認識精度を向上させることができる知識処理機能と，
ｃ２　活字・印字文字の特殊字体（フォント）や手書きの癖字など，文字をその場で登録（学習）させることで認識精度を向上させることができる学習機能とを備え，
ｄ２　ＯＣＲ用の帳票はExcel等を利用して作成でき，ＯＣＲ専用帳票と異なり，帳票レイアウトや内容の変更も容易に可能で，作成した帳票のフォーマット設定は，帳票をスキャンして，ＯＣＲ読み取り領域と属性（読み取り文字種・桁数など）を指定するだけで可能で，読み取り領域（フィールド）設定は自動抽出機能で簡単に設定でき，フィールドの読取り文字種・桁数などの属性やテキスト出力順の指定，ゼロ詰，空白削除，編集文字付加等のテキスト出力の編集も容易であり，
ｅ２　入学願書や履歴書などの帳票に含まれるカラー写真部分の出力や車検証や証券などの地紋が入った帳票の読み取りも可能であり，
ｆ２　帳票イメージの上に認識結果が同時に表示されるので，簡単に認識結果の訂正が可能である，
ａ２　帳票ＯＣＲソフトウェア。
（２−５）甲第２号証−２の記載事項
ア　「３．自由手書きの「氏名／住所」認識精度向上
「姓名／住所」の自由欄への認識精度が大幅に改善しました。」（２ページ目））
イ　「
」
（２−６）甲第３号証の記載事項
ア　「【請求項１】
　帳票を光学的に走査することによって得られた帳票画像を取得するイメージ入力部と，
　前記イメージ入力部によって取得された帳票画像から押印画像を検出する押印画像検出部と，
　前記押印画像の輪郭の色を示す押印色とその他の色とを分離する背景色分離部と，
　前記背景色分離部によって前記押印色が前記その他の色と分離された前記押印画像の傾きを補正する傾き補正部と，
　前記傾き補正部によって傾きが補正された前記押印画像から文字列を探索し，前記探索された文字列を切り出す文字列探索部と，
　前記文字列探索部によって切り出された文字列から，前記文字列を構成する各文字を切り出す文字切出部と，
　前記文字切出部によって切り出された各文字を認識し，前記文字列を構成するすべての文字を認識した結果を示す文字認識結果を算出し，前記認識された各文字の信頼度を算出する文字認識部と，
　前記文字認識部によって算出された文字認識結果から，予め指定された文字列形式に適合する文字認識結果を選択し，前記選択された文字認識結果に対する信頼度を前記文字認識部によって算出された各文字の信頼度に基づいて算出する知識処理部と，
　前記知識処理部によって選択された文字認識結果と当該文字認識結果の信頼度とに基づいて，前記知識処理部によって選択された文字認識結果を棄却するか否かを判定する棄却判定部と，
　前記棄却判定部によって前記文字認識部による文字認識結果が棄却された場合に，押印画像の文字を再度認識させるか否かを判定するリトライ判定部と，を備えることを特徴とする帳票認識装置。」
イ　「【０１３９】
　本発明の第２実施形態の帳票認識装置１０１によって実行される処理は，帳票に存在する押印を認識する認識フェーズ（帳票認識処理）と，押印を認識するために参照する押印認識用辞書３０１を生成する学習フェーズ（押印認識用辞書生成処理）とによって構成される。
　【０１４０】
　認識フェーズでは，帳票認識装置１０１は，帳票に存在する押印を次々と認識し，押印に基づいて帳票を分類する。帳票認識装置１０１は，認識フェーズで，押印認識用辞書３０１を参照する場合もある。学習フェーズでは，帳票認識装置１０１は，認識結果ＤＢ２０３に記録された認識結果，又はユーザによって入力された定義に基づいて，押印認識用辞書３０１を生成する。
　【０１４１】
　認識フェーズを実行するためのモジュール及びデータベースを図１２に示し，学習フェーズを実行するためのモジュール及びデータベースを図１４に示す。
　【０１４２】
　本実施形態では，認識フェーズの処理を実行する装置（認識装置）と学習フェーズの処理を実行する装置（押印認識用辞書生成装置）とは帳票認識装置１０１によって実行されるものとするが，別々の装置によって実行されてもよい。認識フェーズの処理と学習フェーズの処理とが別々の装置によって実行される場合，認識フェーズの処理を実行する認識装置は図１２に示すモジュールを備え，押印認識用辞書生成装置によって生成された押印認識用辞書を用いて，入力帳票に存在する押印を認識する。学習フェーズの処理を実行する押印認識用辞書生成装置は図１４に示すモジュールを備え，認識結果ＤＢ２０３に記録されている認識結果，及びユーザによって入力された定義に基づいて，押印認識用辞書３０１を生成する。各モジュールの処理は，演算装置１０６によって実行される。
　【０１４３】
　図１２は，本発明の第２の実施形態の帳票認識装置１０１による帳票認識処理を実行する各モジュールを説明するための図である。図１２に示すモジュールのうち本発明の第１の実施形態と同じモジュールは同じ番号を付与し，説明を省略する。
　【０１４４】
　本実施形態の帳票認識装置１０１は，イメージ入力部２１１，押印検出部２１２，背景色分離部２１３，傾き補正部２１４，辞書利用判定部３１５，文字列探索部３１６，文字切出部３１７，文字認識部３１８，知識処理部３１９，棄却判定部３２０，リトライ判定部３２１，認識結果記録部２２２，帳票分類部２２３，押印種特定部３３１，及び押印劣化判定部３３２を備え，知識処理部２１９が参照するデータベースとして知識処理用辞書２０２，認識結果記録部２２２が認識結果を記録するための認識結果ＤＢ２０３，及び押印種特定部３３１が参照するデータベースとして押印認識用辞書３０１を備える。
（中略）
　【０１５５】
　文字認識部３１８は，例えば，押印のかすれ度が大きい場合には，かすれ文字を学習した文字認識方法を用いて文字を認識し，押印のつぶれ度が大きい場合には，つぶれ文字を学習した文字認識方法を用いて文字を認識することによって，押印による文字の劣化に適した文字認識方法を用いることができ，文字認識の精度を向上できる。」
（２−７）甲第４号証の記載事項
ア　「
」（１９ページ左上段）
イ　「更に，各単語候補（日本語の場合は各行）を文字に分割する。詳細は後述するが，単語分割と同様に文字分割も複数の候補が考えられ，複数の文字候補が生成される。
　生成された各文字候補に対し，文字認識を行う。文字認識は，特徴抽出処理と認識処理に分かれる。」（１９ページ左欄３〜７行）
ウ　「こうした得られた特徴ベクトルを基に，認識処理を行う。認識処理にはＳＶＭ（Support Vector Machine）や，ニューラルネットワーク，部分空間法，疑似ベイズなど様々な一般パターン認識手法を用いることができ，性能の高い手法を採用している。文字認識結果，各アルファベットにスコアが付与された形式で表すことができる。図３では文字認識結果をスコアの順にソートして表示している。」（１９ページ左欄１４〜２０行）
エ　「３．２　単語認識の枠組み
　文字認識や単語辞書を利用すれば境目を決めることができるが，境目を決めないと文字認識が実行できないため，両者は鶏と卵の関係にある。この問題を解決するため，図４（ｂ）に示すようにあらかじめ多数の分割候補を生成することが一般に行われている。境目の候補は，輪郭形状の変化や黒画素の密度変化などを利用して決める。図４（ｂ）の上二つの各文字候補画像の下には，簡単のためスコア１位の文字だけを文字認識結果の例として示している。
　これらの分割候補とその認識結果を，住所データベースから生成される単語辞書と照合し，全組合せの中でもっとも照合スコアの高い組み合わせを単語認識結果とするのが，一般的な単語認識の枠組みである。」（１９ページ右欄１８行〜２０ページ左欄１行）
オ　「
」（１９ページ右下段）
カ　「４　手書き住所の認識
　４．１　概要
　郵便や物流の区分システムで最終的に必要な情報は，一つ一つの文字や単語の認識結果ではなく，住所である。住所はcity, street, street No.のように階層になっているため，図６（ａ）に示すように木構造で表すことができる。すなわち，住所認識はこの木構造の末端ノード，図６（ａ）の例ではstreet No.に属する八つのノードの中から正解を選び出す処理であり，木構造の探索問題と見做すことができる。
　選び出すにあたり，全てのノードを対象に単語認識処理を行うのが理想的であるが，住所データベースの末端ノード数は数百万〜数千万個あるため，膨大な処理時間が掛かる。そこで，制限時間内でいかに選び出すかが重要となる。一般には，上位階層から順に認識し，スコアの低いノードを枝刈りして絞り込むことで処理時間を削減する。」（２０ページ左欄下から３行〜右欄１２行）
キ　「
」（２０ページ下段）
（２−８）甲第５号証の記載事項
ア　「【請求項７】
　前記生成部は，前記修正対象文字列の属性が，該文字列が姓名の名であることを示す姓属性であり，前記他の文字列の属性が，該文字列が生年月日であることを示す生年月日属性である場合に，前記他の文字列で示される年の人気名を前記置換文字列の候補として取得する前記条件を生成する，請求項１に記載の知識処理装置。
【請求項８】
　前記生成部は，前記修正対象文字列の属性が，該文字列が姓名の名であることを示す名属性であり，前記他の文字列の属性が，該文字列が生年月日であることを示す生年月日属性である場合に，前記他の文字列で示される年の干支にちなんだ名前を前記置換文字列の候補として取得する前記条件を生成する，請求項１に記載の知識処理装置。
【請求項９】
　前記生成部は，前記修正対象文字列の属性が，該文字列が姓名の名であることを示す名属性であり，前記他の文字列の属性が，該文字列が生年月日であることを示す生年月日属性である場合に，前記他の文字列で示される季節にちなんだ名前を前記置換文字列の候補として取得する前記条件を生成する，請求項１に記載の知識処理装置。」
イ　「【技術分野】
【０００１】
　本発明の実施形態は，知識辞書を用いて文字列の修正を行う知識処理装置，方法およびプログラムに関する。」
ウ　「【００１１】
　入力部１０１は，文書データＤを入力する。文書データＤは，複数の文字列を含み，各文字列にその属性が付されたデータである。文字列は，全体として意味を持つ文字の集合（単語など）である。属性は，文字列の意味の種別であり，例えば，姓名の「姓」属性，姓名の「名」属性，「住所」属性，「生年月日」属性などが挙げられる。文書データＤは，文字列とその属性の他，文字列に関連するその他の情報を含んでいてもよい。本実施形態では，文書データＤとして，ＯＣＲにより文字認識された文字列を含むものを用いる。この場合，文書データＤに含まれるその他の情報としては，文字列を構成する各文字に対する文字認識の結果として得られた候補文字群などが挙げられる。
【００１２】
　図３は，文書データＤの一例を示す図である。図３に示す文書データＤは，文字列として「鈴木」，「太郎」，「１９７０年６月１５日」，「東京都府中市・・・」などを含む。文字列「鈴木」には，属性として「姓」，文字列「太郎」には，属性として「名」，文字列「１９７０年６月１５日」には，属性として「生年月日」，文字列「東京都府中市・・・」には，属性として「住所」がそれぞれ付されている。また，各文字列に関連するその他の情報として，文字列を構成する各文字の候補文字群などを含んでいる。
　（中略）　
【００１６】
　選択部１０４は，入力部１０１が入力した文書データＤから，修正対象文字列を選択する。例えば，受付部１０３が修正対象文字列を指定するユーザ操作を受け付けた場合，選択部１０４は，ユーザにより指定された文字列を修正対象文字列として選択する。なお，選択部１０４は，ユーザの指定によらずに，予め定めた規則に従って文書データＤから修正対象文字列を選択するようにしてもよい。例えば，予め定めた属性の文字列を順次，修正対象文字列として選択するといった方法や，文書データＤに含まれるすべての文字列を順次，修正対象文字列として選択するといった方法などが考えられる。」
エ　「【００１９】
　特定部１０５は，選択部１０４により選択された修正対象文字列の属性に対応するデータベースを知識辞書Ｎから呼び出し，修正対象文字列をそのデータベースと照合して，置換文字列の特定を試みる。例えば，修正対象文字列の属性が「姓」属性の場合，特定部１０５は，知識辞書Ｎから姓ＤＢを呼び出す。そして，特定部１０５は，修正対象文字列の各文字の候補文字群（パターンマッチングなどの文字認識により認識候補として取得された文字群）を含めた文字の組み合わせを求め，その組み合わせに一致する姓の文字列が姓ＤＢに１つのみ存在する場合，その文字列を置換文字列として特定する。なお，修正対象文字列の各文字の候補文字群は，例えば，対応する文字（修正対象文字列に含まれる文字）に対する類似度（文字認識結果である各候補に与えられる「その文字（＝答え）らしさ」の値，例えばユークリッド距離）が高い順に順位付けされた情報として与えられる。」
オ　「【００２６】
　生成部１０６は，例えば，特定部１０５が修正対象文字列を置換する置換文字列を一意に特定できなかった場合に，条件生成用文字列に基づいて，置換文字列の候補を取得する条件（以下，候補取得条件という。）を生成する。条件生成用文字列は，文書データＤに含まれる文字列であって，修正対象文字列とは属性が異なる他の文字列である。条件生成用文字列は，上述したようにユーザ操作により指定された文字列であってもよいし，修正対象文字列の属性に対して予め定められた他の属性を持つ文字列であってもよい。例えば，処理対象文字列の属性が「姓」であれば，「住所」属性が付された文字列を条件生成用文字列として用いるといった規則や，処理対象文字列の属性が「名」であれば，「生年月日」属性が付された文字列を条件生成用文字列として用いるといった規則を定めておき，この規則に従って条件生成用文字列を決定することができる。
　（中略）
【００２８】
　図９は，生成部１０６が「生年月日」属性の条件生成用文字列に基づいて「名」属性の修正対象文字列を置換する置換文字列の候補を取得するための候補取得条件を生成する例を説明する図である。条件生成用文字列の属性が「生年月日」であり，修正対象文字列の属性が「名」である場合，生成部１０６は，例えば，条件生成用文字列を解析して生まれ年を特定し，生まれ年の人気名のリストを取得するといった候補取得条件を生成することができる。図９の例では，生成部１０６が，「生年月日」属性の条件生成用文字列から生まれ年として「１９８０年」を特定し，「１９８０年」の人気名のリストを取得するための候補取得条件を生成した例を示している。この例の場合，候補取得条件に従って知識辞書Ｎから取得される「１９８０年」の人気名のリストに含まれる文字列が，置換文字列の候補となる。
【００２９】
　同じく，条件生成用文字列の属性が「生年月日」であり，修正対象文字列の属性が「名」である場合，生成部１０６は，例えば，条件生成用文字列を解析して生まれ年の干支を特定し，生まれ年の干支にちなんだ名前のリストを取得するといった候補取得条件を生成することもできる。図９の例では，生成部１０６が，「生年月日」属性の条件生成用文字列から生まれ年の干支として「辰」を特定し，「辰」にちなんだ名前のリストを取得する候補取得条件を生成した例を示している。この例の場合，候補取得条件に従って知識辞書Ｎから取得される「辰」にちなんだ名前のリストに含まれる文字列が，置換文字列の候補となる。
【００３０】
　同じく，条件生成用文字列の属性が「生年月日」であり，修正対象文字列の属性が「名」である場合，生成部１０６は，例えば，条件生成用文字列を解析して季節を特定し，季節にちなんだ名前のリストを取得するといった候補取得条件を生成することもできる。図９の例では，生成部１０６が，「生年月日」属性の条件生成用文字列から季節として「冬」を特定し，「冬」にちなんだ名前のリストを取得する候補取得条件を生成した例を示している。この例の場合，候補取得条件に従って知識辞書Ｎから取得される「冬」にちなんだ名前のリストに含まれる文字列が，置換文字列の候補となる。」
カ　「
」（【図９】）
　
（３）当審の判断
　
（３−１）申立理由１について
ア　本件特許発明１について
（ア）対比
　本件特許発明１と甲１発明とを対比する。
（ア−１）構成Ａについて
　構成ｉ１の「保険証券」「記載位置」「どの位置にどのような情報が記載されるかがわかる（情報）」は構成Ａの「証券」「証券上の位置」「文字が記載された複数のフィールドを特定する情報」に相当する。そして，これらの情報を含むフォーマットを特定するために，フォーマットに関する情報を格納するための格納部を備えることは自明のことである。
　そうすると甲１発明の記載内容解析装置３０は，構成Ａの「証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報をそれぞれ格納した位置格納部」に相当する構成を有しているといえる。
（ア−２）構成Ｂについて
　構成ｃ１の「画像（保険証券画像）を受信」することは構成Ｂの「証券の画像データを取得」することに相当し，構成ｅ１の「枠線や罫線によって分割された領域（ブロック）」は，構成Ｂの「複数のフィールド」に相当する。
　構成ｅ１において文字情報抽出部３３は，ＯＣＲ技術を用いて保険証券画像から文字情報を抽出する際に，枠線や罫線によって分割された領域をそれぞれブロックとして取り扱うことができるから，当該ブロックに対応する画像を特定して文字情報を抽出することができるものである。
　したがって，甲１発明と本件特許発明１とは，「証券の画像データを取得し，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定部」を備えている点で共通する。
　しかしながら，フィールド特定部が前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定する際に，本件特許発明１では，「前記位置格納部を参照することにより」画像データを特定しているのに対して，甲１発明では，「前記位置格納部を参照することにより」画像データを特定することが明示的に記載されていない点で相違する。
（ア−３）構成Ｃについて
　構成ｇ１の「バリュー」は，保険証券の枠線や罫線によって分割された領域（ブロック）に含まれているものであるから，構成ｇ１の「バリューの値の候補リスト」は構成Ｃの「前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書」に相当する。
　したがって，甲１発明と本件特許発明１とは，「前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書を格納する辞書格納部」を備える点で共通する。
　しかしながら，本件特許発明１の辞書は，「前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して」前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書であるのに対して，甲１発明の「バリューの値の候補リスト」は，保険証券の枠線や罫線によって分割された領域（ブロック）を特定する情報のそれぞれに対応してバリューの値の候補が登録されたものであるかどうかは不明である点で相違する。
（ア−４）構成Ｄについて
　構成ｅ１の「保険証券画像から文字情報を抽出する」ことは構成Ｄの「フィールドに記載されている文字列を」「推定する」ことに相当する。
　構成ｅ１の文字情報の抽出は「枠線や罫線によって分割された領域（ブロック）」の単位で行うことができるから，構成Ｄとは，「前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を」「推定する」点で共通する。
　構成ｅ１の文字情報の抽出に際しては，「バリューの値の候補リスト」（「前記辞書格納部に格納されている」「前記辞書」）を用いることができるから，上記の検討を踏まえると，構成ｅ１の「文字情報抽出部３３」と構成Ｄの「文字推定部」とは，「前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，前記辞書格納部に格納されている前記辞書を用いて推定する文字推定部」の点で共通する。
　しかしながら，本件特許発明１では，文字推定部が「学習機能」を用いると特定されているのに対して，甲１発明の構成ｋ１では，学習をしてデータの抽出精度を高めることは特定されるものの，「文字情報抽出部３３」が学習機能を用いることは特定されていない点で相違する。
　また，本件特許発明１では，「前記辞書」が「前記フィールドを特定する情報に対応する」ものであるのに対して，甲１発明では，「バリューの値の候補リスト」が「ブロックを特定する情報に対応する」ことは特定されていない点で相違する。
　
（ア−５）構成Ｅについて
　本件特許発明１は，「Ｅ　前記文字推定部は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定部と，前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部と，を含む」のに対して，甲１発明はそのような構成を備えていない点で相違する。
（ア−６）構成Ｆについて
　甲１発明の「記載内容解析装置３０」は，文字情報抽出部３３がＯＣＲ技術を用いて保険証券画像から文字情報を抽出することができるものであるから，本件特許発明１の「文字認識装置」に相当する。
（ア−７）上記（ア−１）〜（ア−６）より，本件特許発明１と甲１発明との一致点及び相違点は，次のとおりである。
［一致点］
「Ａ　証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報をそれぞれ格納した位置格納部と，
Ｂ’　証券の画像データを取得し，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定部と，
Ｃ’　前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書を格納する辞書格納部と，
Ｄ’　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，前記辞書格納部に格納されている前記辞書とを用いて推定する文字推定部と，を備えた
Ｆ　文字認識装置。」
［相違点１］
　フィールド特定部が前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定する際に，本件特許発明１では，「前記位置格納部を参照することにより」画像データを特定しているのに対して，甲１発明では，「前記位置格納部を参照することにより」画像データを特定することが明示的に記載されていない点。
［相違点２］
　本件特許発明１の辞書は，「前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応し」たものであるのに対して，甲１発明の「バリューの値の候補リスト」は，ブロックを特定する情報に対応したものであるかどうかは不明である点。
［相違点３］
　本件特許発明１では，文字推定部が「学習機能」を用いると特定されているのに対して，甲１発明の構成ｋ１では，学習をしてデータの抽出精度を高めることは特定されるものの，「文字情報抽出部３３」が学習機能を用いることは特定されていない点。
［相違点４］
　本件特許発明１は，「Ｅ　前記文字推定部は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定部と，前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部と，を含む」のに対して，甲１発明はそのような構成を備えていない点。
（イ）相違点についての判断
　事案に鑑みて，上記相違点４について先に検討すると，相違点４に係る本件特許発明１の「第２の推定部」は，「第１の推定部が推定した文字を含む文字列」と「辞書に登録されている単語」との「類似度」に基づいて文字列を推定しているところ，当該「類似度」は，「文字列」と「単語」との相互の類似の度合いを示す指標であり，具体的には，例えば明細書の段落００４４に「当該辞書に文字数ｎの単語がある場合に（Ｓ１０７：Ｙｅｓ），第２の推定部１８０はここまでに推定したｎ番目までの文字列と，当該辞書の文字数ｎの単語との類似度を単語ごとに計算する（Ｓ１１１）（当審注：「Ｓ１１１」は，「Ｓ１０９」の誤記である。）。辞書の中に，類似度が閾値以上となる単語があった場合に（Ｓ１１１：Ｙｅｓ），第２の推定部１８０はその単語の文字データを，推定した文字列として顧客データベース７０及び表示装置８０の少なくとも一方に出力する（Ｓ１１３）。」と記載されているように，推定した文字列と，当該文字列と同じ文字数の単語とを比較することにより類似度を求めるものである。
　これに対して，申立理由１（異議申立書の４９〜５０頁）で類似度に関する技術が記載されているとされる甲第４号証には，上記（２−７）のとおりの記載がなされている。
　特に，上記（２−７）の（エ）（オ）の記載によれば，甲第４号証に記載された技術は，手書き単語を認識する際に，文字の境目が曖昧で様々な読み方ができるため文字数の異なる多数の分割候補が生成されるところ，この多数の分割候補から正解を絞り込むために単語辞書を利用するものであり，多数の分割候補と単語辞書内の単語とを比較照合して，全組合せの中でもっとも照合スコアの高い組合せを単語認識結果とするというものであって，本件特許発明１のように，認識したｎ個の文字列と同じ文字数ｎの単語とを比較して類似度を計算するというものではないから，甲第４号証に記載された「照合スコア」は相違点４に係る「類似度」とは異なるものである。
　したがって，文字認識した文字列と同数の文字数の単語を比較して類似度を計算することは，上記甲第４号証には記載されていないから，甲１発明及び甲第４号証に記載された技術的事項に基づいて，相違点４に係る構成を当業者が容易に想到し得たということはできない。
　また，相違点４に係る「類似度」を計算することは，上記甲第２号証−１〜甲第３号証，甲第５号証にも記載されておらず，また，本願出願前に当該技術分野における周知技術であったともいえない。
　以上のとおりであるから，本件特許発明１は，相違点１〜３について検討するまでもなく，当業者であっても，甲１発明及び甲第２号証−１〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
イ　本件特許発明２〜６について
　本件特許発明２〜６は，本件特許発明１に対して，さらに技術的事項を追加したものであるから，本件特許発明１と同様の理由により，当業者であっても，甲１発明及び甲第２号証−１〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
ウ　本件特許発明８，９について
　本件特許発明８は，本件特許発明１に対応する方法の発明であり，本件特許発明１の「前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部」に対応する構成を備えるものであるから，本件特許発明１と同様の理由により，当業者であっても，甲１発明及び甲第２号証−１〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
　また，本件特許発明９は，本件特許発明１に対応するプログラムの発明であり，本件特許発明１の「前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部」に対応する構成を備えるものであるから，本件特許発明１と同様の理由により，当業者であっても，甲１発明及び甲第２号証−１〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
（３−２）申立理由２について
ア　本件特許発明１について
（ア）対比
　本件特許発明１と甲２発明とを対比する。
（ア−１）構成Ｆについて
　甲２発明は，手書き文字／活字文字認識対応の帳票ＯＣＲソフトウェアの発明であるところ，当該ソフトウェアをコンピュータで実行させた場合の装置は「手書き文字／活字文字認識対応の帳票ＯＣＲ装置」であるといえるから，当該「装置」は本件特許発明１の「文字認識装置」に対応する。
（ア−２）構成Ａについて
　構成ｅ２より，甲２発明は，「証券」の読み取りも対象としたものである。
　構成ｄ２より，甲２発明では，「帳票のフォーマット設定」がＯＣＲ読み取り領域と属性（読み取り文字種・桁数など）を指定するだけで可能であり，また，「読み取り領域（フィールド）」設定も簡単にできるものである。
　そうすると，構成ｄ２の「帳票のフォーマット設定」に設定される「複数のＯＣＲ読み取り領域の情報」は構成Ａの「証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報」に相当し，当該「帳票のフォーマット設定」を記憶する「記憶部」は構成Ａの「証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報をそれぞれ格納した位置格納部」に相当するといえる。
（ア−３）構成Ｂについて
　構成ｄ２の読み取り領域（フィールド）を設定した「帳票のフォーマット設定」は，ＯＣＲ読み取り領域を指定するものであるから，「証券（帳票）」をＯＣＲ読み取りする際には，「帳票のフォーマット設定」を参照することにより，「帳票のフォーマット設定」で指定されるＯＣＲ読み取り領域の画像データを特定してＯＣＲ読み取りを実行しているものと認められる。
　そうすると，甲２発明は，構成Ｂの「証券の画像データを取得し，前記位置格納部を参照することにより，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定部」に相当する構成を備えているといえる。
（ア−４）構成Ｃについて
　構成ｂ２の「表記と読みの併用処理が可能で登録件数51,000件の姓名辞書」は，この辞書との照合を行うことで姓名の「読み取り領域（フィールド）」である「姓名フィールド」の文字の認識精度を向上させるものであり，また，「表記と読みの併用処理が可能な郵便番号辞書（住所辞書）」は，この辞書との照合を行うことで住所の「読み取り領域（フィールド）」である「住所フィールド」の文字の認識精度を向上させるものであるから，構成ｂ２の「姓名辞書」及び「住所辞書」は，「複数のフィールド」のそれぞれに対応した「前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書」といえる。
　また，上記（ア−２）より，構成ｄ２の「帳票のフォーマット設定」に設定される「複数のＯＣＲ読み取り領域の情報」は構成Ｃの「複数のフィールドを特定する情報」に相当するものといえるから，構成ｂ２の「姓名辞書」及び「住所辞書」は，「複数のＯＣＲ読み取り領域の情報」のそれぞれに対応したものといえる。
　そうすると，構成ｂ２の「表記と読みの併用処理が可能で登録件数51,000件の姓名辞書」，「表記と読みの併用処理が可能な郵便番号辞書（住所辞書）」は構成Ｃの「前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して，前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書」に相当し，前記「辞書」を記憶する「記憶部」は，構成Ｃの「辞書格納部」に相当する。
（ア−５）構成Ｄについて
　上記（ア−３）の検討によれば，「証券（帳票）」をＯＣＲ読み取りする際には，「帳票のフォーマット設定」で指定されるＯＣＲ読み取り領域（フィールド）の画像データを特定してＯＣＲ読み取りを実行しているものと認められ，また，上記（ア−４）の検討によれば，構成ｄ２の「ＯＣＲ読み取り領域（フィールド）」は，当該領域（フィールド）毎に，当該領域（フィールド）に対応した「辞書」を用いて「ＯＣＲ読み取り」が実行されるものと認められるから，甲２発明は構成Ｄに対応する「前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書を用いて推定する文字推定部」を備えているということができる。
　また，構成ｃ２によれば，甲２発明のソフトウェアは，活字・印字文字の特殊字体（フォント）や手書きの癖字など，文字をその場で登録（学習）させることで認識精度を向上させることができる学習機能を備えたものである。
　してみれば，甲２発明と本件特許発明１とは，構成Ｄを備えている点で一致する。
（ア−６）構成Ｅについて
　本件特許発明１は，「Ｅ　前記文字推定部は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定部と，前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部と，を含む」のに対して，甲２発明はそのような構成を備えていない点で相違する。
（ア−７）上記（ア−１）〜（ア−６）より，本件特許発明１と甲２発明との一致点及び相違点は，次のとおりである。
［一致点］
「Ａ　証券上の位置に対応付けて，文字が記載された複数のフィールドを特定する情報をそれぞれ格納した位置格納部と，
Ｂ　証券の画像データを取得し，前記位置格納部を参照することにより，前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定部と，
Ｃ　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して，前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書を格納する辞書格納部と，
Ｄ　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて，フィールドに記載されている文字列を，学習機能と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定部と，を備えた
Ｆ　文字認識装置。」
［相違点５］
　本件特許発明１は，「Ｅ　前記文字推定部は，前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を，学習機能を用いて推定する第１の推定部と，前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部と，を含む」のに対して，甲２発明はそのような構成を備えていない点。
（イ）相違点についての判断
　上記相違点５は，上記（３−１）ア（イ）で判断した相違点４と同じであるから，上記（３−１）ア（イ）の判断と同様である。
　したがって，本件特許発明１は，当業者であっても，甲２発明及び甲第１号証，甲第２号証−２〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
イ　本件特許発明２〜６について
　本件特許発明２〜６は，本件特許発明１に対して，さらに技術的事項を追加したものであるから，本件特許発明１と同様の理由により，当業者であっても，甲２発明及び甲第１号証，甲第２号証−２〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
ウ　本件特許発明８，９について
　本件特許発明８は，本件特許発明１に対応する方法の発明であり，本件特許発明１の「前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部」に対応する構成を備えるものであるから，本件特許発明１と同様の理由により，当業者であっても，甲２発明及び甲第１号証，甲第２号証−２〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
　また，本件特許発明９は，本件特許発明１に対応するプログラムの発明であり，本件特許発明１の「前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と，前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部」に対応する構成を備えるものであるから，本件特許発明１と同様の理由により，当業者であっても，甲２発明及び甲第１号証，甲第２号証−２〜甲第５号証に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。
６　むすび
　以上のとおり，本件特許の請求項１〜６，８，９に係る特許は特許異議申立書に記載した申立ての理由によっては，取り消すことはできない。
　また，他に本件特許の請求項１〜６，８，９に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。
　また，本件特許の請求項７に係る特許は，上記のとおり，訂正により削除された。これにより，特許異議申立人による特許異議の申立てのうち，請求項７に係る申立ては，申立ての対象が存在しないものとなったため，特許法第１２０条の８第１項で準用する同法第１３５条の規定により却下する。
　よって，結論のとおり決定する。
【異議決定日】
令和２年７月３１日（２０２０．７．３１）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】
　証券上の位置に対応付けて、文字が記載された複数のフィールドを特定する情報をそれぞれ格納した位置格納部と、
　証券の画像データを取得し、前記位置格納部を参照することにより、前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定部と、
　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して、前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書を格納する辞書格納部と、
　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて、フィールドに記載されている文字列を、学習機能と、前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定部と
を備え、前記文字推定部は、前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を、学習機能を用いて推定する第１の推定部と、前記第１の推定部が推定した文字を含む文字列と、前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定部と、を含む、文字認識装置。
　【請求項２】
　前記複数のフィールドのいずれかは住所のフィールドであり、
　前記住所のフィールドに対応する前記辞書には、都道府県名、市区町村名および地域名の可能な組み合わせが階層化されて登録されており、
　前記文字推定部は、都道府県名、市区町村名および地域名ごとに前記文字列を推定する請求項１に記載の文字認識装置。
　【請求項３】
　前記住所のフィールドに対応する前記辞書には、行政上の変更があった都道府県名、市区町村名および地域名について、旧名称と現名称とが対応付けられて登録されており、
　前記文字推定部は、推定した文字列が前記旧名称である場合には前記旧名称に対応付けられている前記現名称を少なくとも出力する請求項２に記載の文字認識装置。
　【請求項４】
　前記複数のフィールドのいずれかは年を含むフィールドであり、
　前記年を含むフィールドに対応する前記辞書には、西暦と元号とが対応付けられて登録されており、
　前記文字推定部は、推定した文字列が前記元号である場合には前記元号に対応付けられている前記西暦による年を少なくとも出力する請求項１から３のいずれか１項に記載の文字認識装置。
　【請求項５】
　前記複数のフィールドのいずれかは年を含むフィールドであり、他のいずれかは前記年に関連する内容を含むフィールドであり、
　前記年に関連する内容を含むフィールドに対応する前記辞書には、前記年および前記内容の組み合わせが登録されており、
　前記文字推定部は、前記年を含むフィールドで推定した前記年を用いて、前記年に関連する内容を含むフィールドに対応する前記辞書を参照する請求項１から４のいずれか１項に記載の文字認識装置。
　【請求項６】
　前記年を含むフィールドは車検の初度登録の日付のフィールドであり、前記年に関連する内容を含むフィールドは車の型式のフィールドである請求項５に記載の文字認識装置。
　【請求項７】（削除）
　【請求項８】
　証券上の位置に対応付けて、文字が記載された複数のフィールドを特定する情報がそれぞれ位置格納部に格納されているとともに、
　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して、前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書が辞書格納部に格納されており、
　証券の画像データを取得し、前記位置格納部を参照することにより、前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定段階と、
　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて、フィールドに記載されている文字列を、学習機能と、前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定段階と
を備える、前記文字推定段階は、前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を、学習機能を用いて推定する第１の推定段階と、前記第１の推定段階で推定した文字を含む文字列と、前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定段階と、を含む、文字認識方法。
　【請求項９】
　証券上の位置に対応付けて、文字が記載された複数のフィールドを特定する情報がそれぞれ位置格納部に格納されているとともに、
　前記複数のフィールドを特定する情報のそれぞれに対応して、前記複数のフィールドのそれぞれに含まれ得る単語が登録された辞書が辞書格納部に格納されている、
　コンピュータに
　証券の画像データを取得し、前記位置格納部を参照することにより、前記複数のフィールドのそれぞれに対応する画像データを特定するフィールド特定手順、および、
　前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データのそれぞれについて、フィールドに記載されている文字列を、学習機能と、前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書とを用いて推定する文字推定手順を実行させ、前記文字推定手順は、前記複数のフィールドのそれぞれに対応して特定された前記画像データに記載されている文字の候補を、学習機能を用いて推定する第１の推定手順と、前記第１の推定手順が推定した文字を含む文字列と、前記辞書格納部に格納されている前記フィールドを特定する情報に対応する前記辞書に登録されている単語との類似度に基づいて前記文字列を推定する第２の推定手順と、を含む、プログラム。