【事件の表示】
　特願２００３−２８５０３０「情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年　７月２２日出願公開、特開２００４−２０６６７９〕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
　本願は、平成１５年８月１日（優先権主張平成１４年１２月１２日）の出願であって、平成１６年１０月１９日付で拒絶査定がなされ（発送日平成１６年１０月２２日）、これに対し、平成１６年１１月２２日に拒絶査定不服審判の請求がなされると共に、平成１６年１２月２２日に請求項１の削除を目的とする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」という。）は、平成１６年１２月２２日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
　 
　「配信されるコンテンツの属性を表す属性項目の中の１個以上の属性項目からなるグループ化項目が一定以上の類似度をもって類似するコンテンツに、同一のグループIDを付与し、コンテンツのグループ化を行うグループ化手段と、
　前記グループID毎にコンテンツの利用頻度を算出する算出手段と、
　前記算出手段により算出された前記利用頻度に基づいて、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報を生成する生成手段と、
　前記生成手段により生成された前記ユーザ嗜好情報に基づいて、コンテンツを推薦する推薦手段とを備え、
　前記推薦手段は、
　　前記算出手段により算出された前記利用頻度が、予め設定された値より高いか否かを判定する判定手段と、
　　前記判定手段により前記利用頻度が予め設定された値より高いと判定された場合、前記グループIDが付与された前記コンテンツの推薦情報に、頻繁に視聴されるコンテンツであることを表す定番フラグを設定する設定手段と、
　　前記定番フラグが設定された前記推薦情報に対応するコンテンツか否かを判定する定番判定手段とを備え、
　　前記定番判定手段により、前記コンテンツが、前記定番フラグが設定された前記推薦情報に対応するコンテンツであると判定された場合、前記推薦情報に対応するコンテンツを推薦する
　ことを特徴とする情報処理装置。」
　
３．引用刊行物記載の発明
（３−１）引用例１発明
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された、本願の出願の日前である平成１０年１２月１日に頒布された矢川雄一　他、個人の嗜好に合ったテレビ番組を自動編成するエージェントの検討、電子情報通信学会技術研究報告、人工知能と知識処理、日本、社団法人　電子情報通信学会、１９９８年１２月１日、第９８巻第４３７号（ＡＩ９８−５５）、第９頁〜第１６頁（以下「引用例１」という。）には、図面とともに、以下の（ア）〜（エ）の事項が記載されている。
　
（ア）
「２．番組編成エージェント
２．１　前提
　ディジタル放送の有望なサービスの一つとして現在注目されているものに，先に述べたＥＰＧサービスがある．これは放送局側が番組のタイトルや放送時間，内容などの番組に関する情報をデータ放送するサービスである．このデータを家庭にあるテレビやＩＲＤなどが受信・再生することにより，ユーザはテレビ画面上で番組案内を見ることができる．
　ＥＰＧサービスは，もともと紙に印刷される番組表の置き換えを狙って開始されたサービスであるが，番組に関する情報をデータ処理できるようになるため，ユーザがテレビ番組を視聴する際に便利な新機能をディジタル情報家電に追加できる．具体的には，次のような機能が考えられる．
【１】番組名の直接指定による番組予約
　従来のＶＴＲなどでは，ユーザは日時とチャンネルを指定することによって番組を「間接的に」予約していた．ＥＰＧサービスでは，番組名をユーザに提示できるので，ユーザは番組名を「直接」指定することによって番組予約ができるようになる．
【２】放送時間や番組内容の変更への柔軟な対応
　紙の番組表だけでは，放送時間や番組内容が変更されてもユーザはどうにも対処しようがなかった．ＥＰＧサービスでは，その変更をユーザに通知するとともに，番組予約の変更を自動化することができる．
【３】ユーザが見たい番組をフィルタリング
　多チャンネル放送では，番組情報も大量になるため，ユーザが所望する番組を選択することが難しくなってしまう．ＥＰＧサービスでは，番組情報をデータ処理することによって，大量の番組情報からユーザが見たい番組に関する情報をフィルタリングすることができる［１］［２］．
　上記３つの機能のうち，本報告はＥＰＧを活用した番組フィルタリングに関する．
　
２．２　構成
　情報のフィルタリングには大きく分けて二つの考え方がある．第一の考え方は，ユーザが積極的にフィルタリングのルールを記述するなど，能動的なユーザによるフィルタリングである．第二の考え方は，受動的なユーザによるフィルタリングであり，この場合，システムがユーザの操作履歴などからユーザの嗜好を予測して情報のフィルタリングを行う．
　一般に，ユーザの受動性は，対象物との距離が遠くなるに応じて増す傾向にある．対象物と離れることによって対象物に対する操作が限定されるからである．ＰＣの「３０ｃｍのユーザインタフェース」と比較し，いわゆる「３ｍのユーザインタフェース」と言われるテレビでは，受動的な視聴の形態が多いと考えることができる［７］．よって，本報告では，受動的なユーザによるフィルタリングを対象とする．
　また，情報フィルタリングでは，大量の情報の中から，ユーザの嗜好に合致する情報を選択するため，ユーザごとの興味の対象を記述したユーザプロファイルが必要となる．しかし，受動的なユーザが対象となると，このユーザプロファイルの入力をユーザに期待できない．つまり，システム側でこれを自動作成／更新することが求められる．
　そこで，図１に示すように，番組編成エージェントでは，ユーザの視聴履歴を分析してユーザプロファイルを作成／更新する構成とする．具体的には，ユーザが視聴した番組に関する情報をＥＰＧサービスから取得し，これをもとに視聴傾向を統計分析してユーザプロファイルを作成／更新する．また，番組を編成する際には，ユーザプロファイルとＥＰＧサービスの番組情報を用いて，現在放送されている番組やこれから放送される番組のなかからユーザが好むと思われる番組をフィルタリングする．その際，番組編成エージェントによる番組のおすすめ度も計算し，このおすすめ度と番組の放送スケジュールを勘案して，ユーザごとの個人的な番組スケジュールを編成する．
　
２．３　適用
　ディジタル情報家電に番組編成エージェントを適用する候補として，録画蓄積を中心機能とする「ホームビデオサーバ」と，それに放送・受信系の機能も含めたシステム的位置付けにある「エージェントＴＶ」の二種類を考えている．以下では，各々において，前提となる構成や機能と，番組編成エージェントの役割を説明する．
２．３．１  ホームビデオサーバ
　ポストＶＴＲに位置付けられるディジタル情報家電を本報告ではホームビデオサーバ（一般にはホームサーバ［１］［２］とも呼ばれる）と呼ぶことにする．ホームビデオサーバは，ハードディスクやＤＶＤ−ＲＡＭなどディジタル録画可能な蓄積メディアを内蔵し，長時間の映像記録が可能な構成となっている．
　図２は，ホームビデオサーバに録画してある映像番組を一覧表示するガイド画面である．録画済みの番組から自動生成したサムネール画像を一覧表示し，ユーザが番組を選択しやすいような画面構成となっている．このガイド画面はユーザごとに異なるので，「マイプログラムガイド」と呼んでいる．
「マイプログラムガイド」は，「マイ録画」「おまかせ録画」「いつもの録画」の各録画方法ごとに三種類の表示領域を持つ．また，ユーザはリモコンの十字キーなどで番組を選択するが，その際に選択中の番組に関する情報も表示する．以下，各表示領域とそれに応じた機能について説明する．
■マイ録画
　「マイ録画」は，ユーザが番組を明示的に指定して録画する方法である．画面上に番組表を表示し，これをユーザが直接指定して番組予約する方法と，ジャンルや出演者及びキーワードを指定するなど，番組を間接的に予約する方法がある．ともにＥＰＧサービスを活用する．図２で画像の中の“Ａ”や“Ｋ”印はユーザが指定した出演者やキーワードがヒットして録画されたことを表す．無印は直接指定による．
■おまかせ録画
　「おまかせ録画」では，番組編成エージェントが番組情報の中からユーザが見たいと思われる番組を判別し，自動録画する．具体的には，図１に示すように，番組編成エージェントが作成する個人ごとの番組スケジュールを使って自動録画することになる．図２の画像中の“星”印はエージェントのおすすめ度を表す．数が多いほどユーザの嗜好に合うおすすめ番組であることを意味する．また，視聴傾向分析では，ユーザの過去の視聴履歴だけでなく，マイ録画の操作履歴も分析し，ユーザプロフアイルを構成する．
■いつもの録画
　「いつもの録画」では，特定のジャンルまたは番組で常に最新の内容を定型録画する．ニュースや天気予報では，チャンネルや番組によらず常に新しい番組を録画・更新する．スポーツやドラマでは具体的な番組の指定も可能にする．
■番組情報
　ユーザが選択した番組のガイド情報を表示する．番組録画時には，ＥＰＧサービスによる番組情報も記録しておき，これを番組ガイド情報として使用する．図２の番組情報中の「ＡＯＯＯ」は，出演者ＯＯＯがヒットして録画したことを表す．
　エージェントをユーザに代わって面倒な操作を代行するソフトウェアと捉えると，上述のように，ホームビデオサーバにはその活躍の場がたくさんある．しかし，本報告では，「おまかせ録画」機能，すなわち番組編成エージェントに絞って検討する．」（なお、原文で、○内に数字１，２などが入った表記を【１】、【２】などと置き換え、星型の記号を”星”と置き換えて摘記している。）（第１０頁右欄第８行目〜第１２頁左欄下から７行目）
　
（イ）
「図３に開発システムの構成を示す．放送局側の送出システムから放送されるテレビ番組を家庭にある新映像情報機器で受けるという構成になっている．新映像情報機器は，ホームサーバを含み，ディスプレイとリモコンを備えており，複数のディジタル情報家電を組み合わせたシステム的な位置付けにある．また，家庭内に複数のディスプレイやリモコンがあって，サービスはすべてホームサーバを経由して受けるという利用イメージを想定している．
　ＦＩＰＡで定めたエージェント要素技術を放送システムに適用し，知見をＦＩＰＡにフィードバックすることも目的の一つであるため，番組編成に係る処理とデータの流れをそれぞれエージェントとエージェント間のコミュニケーションとして設計した．具体的には，送出システムにはガイドエージェントが，ホームサーバには番組紹介工ージェントと嗜好分析エージェントが，リモコンにはインタフェースエージェントが存在する構成となっている．各エージェントの役割と関係は以下の通りである．
　まず，ユーザからインタフェースエージェントに対し，例えば「２時間くらいテレビを視聴したいので，適当な番組を編成して欲しい」との要求が出たとする．すると，インタフェースエージェントでは，その処理を番組紹介工ージェントに依頼する．
　番組紹介エージェントでは，ガイドエージェントから，随時，番組・シーンインデックスを入手する．また，嗜好分析エージェントに問い合わせを行い，ユーザの嗜好に関する情報（ユーザプロファイル）を受け取る．そして，番組・シーンインデックスとユーザプロファイルをもとに各番組がユーザの嗜好に合うかどうかを評価し，その結果をもとに番組の編成を決定する．
　インタフェースエージェントでは，その番組編成の結果を受け取り，それをユーザに提示する．その際，ユーザとインタフェースエージェントとの対話は，視聴履歴や操作履歴として嗜好分析エージェントに渡される．嗜好分析エージェントでは，その履歴に嗜好分析の処理を施し，結果をユーザプロファイルとして管理する．」（第１２頁右欄第１９行目〜第１３頁左欄第９行目）
　
（ウ）
「３．番組編成エージェントの実現方法
　図１からも分かるように，番組編成エージェントにおける技術課題は，【１】ユーザの嗜好を反映したユーザプロファイルをいかに作るか（嗜好傾向分析処理），【２】ユーザごとの個人的な番組編成をいかに決めるか（番組編成決定処理），の２点である．以下では，各処理を定式化して説明する．
３．１　嗜好傾向分祈処理
　一般に，ユーザの嗜好はその利用履歴に反映されている．テレビ番組の視聴も例外ではなく，視聴履歴を分析するとユーザのテレビ番組に対する嗜好傾向が分かると考えられる．
　視聴履歴の中で，嗜好傾向を反映していると考えられるパラメータとして，番組の視聴時間がある．ユーザは，自分の嗜好に合う番組では長い時間視聴するだろうし，逆に合わない番組ではすぐにチャンネルを変えてしまうか，あるいはテレビのスイッチを消すだろう．番組の視聴時間には，番組やその内容に対するユーザの嗜好の度合いが隠されていると考えることができる．
　しかし，番組ごとに放送時間が異なるため，視聴時間だけで番組に対するユーザの嗜好の度合いを比較することはできない．そこで，式（１）に示すとおり，視聴時間を番組の放送時間で正規化し，この値を番組及びその内容に対するユーザの嗜好の度合いを表す指標（以下，視聴点と呼ぶ）とする．
　以下では，この視聴点の考え方を，シリーズ化された番組に適用した場合と，番組内容にまで踏み込んで適用した場合に分けて，嗜好傾向分析の方法を述べる．
（１）高頻度視聴番組の分祈
　ホームビデオサーバにおいては，毎日，毎週などシリーズ化された番組の中でユーザが繰り返し見ている番組（これを高頻度視聴番組と呼ぶ）を確実に自動録画することが求められる．このため，シリーズ全体に対するユーザの嗜好の度合いを求め，これを番組フィルタリングの基準とする必要がある．
　シリーズ化された番組の視聴点は，式（２）を使って計算する．つまり，シリーズ内の全番組に対するユーザの視聴時間の累計を計算し，同じく全番組の放送時間の累計で正規化する．番組シリーズの視聴点が高い番組は，ユーザの関心が高い番組シリーズと考えられる．よって，放送される番組の中から，視聴点が高い番組シリーズに属する番組をフィルタリングすることにより，高頻度視聴番組を取得することができる．
（２）番組属性による嗜好傾向分祈
　新規に始まる番組シリーズや，あるいはシリーズ化されていない単発的な番組が，ユーザの嗜好にどの程度合っているかを調べるためには，式（２）以外の分析方法が必要になる．なぜなら，式（２）はユーザが繰り返し見る番組のフィルタリングには適しているが，逆に一度も見たことがない番組は視聴点が０のままで，永遠にフィルタリングできないためである．
　ＥＰＧサービスでは，番組のタイトルだけでなく，ジャンルや出演者，キーワードなどの番組属性までもがデータとして放送される．そこで，視聴点の考え方を番組属性にまで広げ，どのような属性を持つ番組がよく見られているかを分析することにより，ユーザが好む番組属性で構成されている番組をフィルタリングすることにする．
　具体的には，まず番組属性が図４の構成からなると仮定し，このうちユーザの嗜好を反映しそうな番組属性として，ジャンル（サブジャンル含む），タイトル，サブタイトル，出演者，番組内容を選択する．ここで，ジャンル，タイトル，出演者は，放送局側で統制された（用語が統一された）統制語と考えることができる．一方，サブタイトルと番組内容は自然語であるが，その自然語はキーワードに分解できているものとし，またキーワードは統制語になると仮定する．
　図４からも分かるように，番組属性は属性名と属性値からなる．この組み合わせ（すなわち番組属性）をユーザの嗜好の特性を表すという意味で嗜好要素と呼ぶことにする．式（３）に従うと，嗜好要素Ｆを持つ番組とは，属性名Ｐ＿Ａｔｔで属性値Ｐ＿Ｖａｌを番組属性として持つ番組となる．
　各嗜好要素ごとの視聴点の計算では，まずその嗜好要素を番組属性として持つ番組の集合を求める．次に，その番組集合でユーザの視聴時間の累計を計算する．最後に，番組集合の全放送時間でこれを正規化する．視聴点が高いものほど関心が高い嗜好要素であると考え，嗜好要素ごとの視聴点をユーザ嗜好度と呼ぶことにする（以上，式（４）参照）．
　式（４）の結果，各嗜好要素に対するユーザ嗜好度が求まり，これをまとめると表５に示す嗜好要素分析表となる．２章より述べてきたユーザプロファイルは，具体的にはこの嗜好要素分析表に該当する．
３．２　番組編成決定処理
　番組編成決定処理では，これから放送される番組に対するユーザの嗜好度を予測する処理と，その嗜好度に基づいてユーザ個別の番組スケジュールを作成する処理に分けられる．
　ユーザの各番組に対する嗜好度の予測では，式（５）を用いて計算する．まず，番組の番組属性から，タイトル，ジャンル，出演者，キーワードを抽出し，番組に含まれる嗜好要素とする．次に，各嗜好要素に対するユーザ嗜好度を嗜好要素分析表から求める．最も影響力の大きい嗜好要素が番組に対するユーザの嗜好を決めると考え，全嗜好要素の中でユーザ嗜好度が最大値となるものを求め，この値を番組に対するユーザ嗜好度とする．例えば，ユーザプロファイルを表５とし，図４の番組属性に対するユーザ嗜好度を換算すると，表６のようになる．表６で最大値は０．３であるので，これが番組に対するユーザ嗜好度となる．
　式（６）では，各番組に対するエージェントのおすすめ度を計算する．具体的には，番組のユーザ嗜好度をその最大値で正規化し，定数をかけておすすめ度に換算する．番組のユーザ嗜好度の最大値は，原則的に嗜好要素の最大値と同一であるので簡単に求まる．おすすめ度にしきい値を設け，そのしきい値以上の番組をフィルタリングすることによって，ユーザ個別の番組スケジュールが構成される．」（なお、原文で、○内に数字１、２などが入った表記を【１】、【２】などと置き換えて摘記している。）（第１３頁左欄下から１０行目〜第１５頁右欄第４行目）
　
（エ）
「４．２　高頻度視聴番組分祈処理の評価
　まずは，３．１節の（１）で述べた高頻度視聴番組の分析処理を評価した．具体的には，４．１節で述べた視聴履歴データからシリーズ化されている番組のみ抜き出し，式（２）に基づき，各番組シリーズの視聴点を計算した．この視聴点は，すなわち各番組シリーズに対するユーザの嗜好度を表すので，式（６）に従い，全番組シリーズ中の最大値で正規化しておすすめ度を求めた．以上の計算結果の一部（２７歳女子の例）を表７に記載する．
　「おすすめ度」という言葉が言い表すように，番組編成エージェントの仕事は提案が主であり，正解が存在するわけではない．このため，評価基準をどのように定めるかは難しい問題ではあるが，本研究ではエージェントのおすすめ番組とユーザが実際に見たい番組の一致する度合いを評価の目安とした．このため，視聴履歴データの収集の際，ユーザに見たい番組も併せて記録していただいた．
　その結果，表７に記載のユーザの場合，ユーザが見たい番組シリーズ３９種のうち，３２種（８２％）をおすすめ度１以上としてフィルタリングできた．また，同条件でフィルタリンダした番組は全部で６０種であるので，ユーザの意に添うフィルタリングの割合は５３％となる．」（第１５頁右欄下から１１行目〜第１６頁左欄第１１行目）
　
　引用例１の上記記載から、引用例１には以下の事項が開示されていると認められる。
　
（ａ）引用例１の上記（ア）の「番組編成エージェントでは，ユーザの視聴履歴を分析してユーザプロファイルを作成／更新する構成とする．具体的には，ユーザが視聴した番組に関する情報をＥＰＧサービスから取得し，これをもとに視聴傾向を統計分析してユーザプロファイルを作成／更新する．また，番組を編成する際には，ユーザプロファイルとＥＰＧサービスの番組情報を用いて，現在放送されている番組やこれから放送される番組のなかからユーザが好むと思われる番組をフィルタリングする．その際，番組編成エージェントによる番組のおすすめ度も計算し，このおすすめ度と番組の放送スケジュールを勘案して，ユーザごとの個人的な番組スケジュールを編成する．」、「ディジタル情報家電に番組編成エージェントを適用する候補として，録画蓄積を中心機能とする「ホームビデオサーバ」と，それに放送・受信系の機能も含めたシステム的位置付けにある「エージェントＴＶ」の二種類を考えている．以下では，各々において，前提となる構成や機能と，番組編成エージェントの役割を説明する．」、「ポストＶＴＲに位置付けられるディジタル情報家電を本報告ではホームビデオサーバ（一般にはホームサーバ［１］［２］とも呼ばれる）と呼ぶことにする．ホームビデオサーバは，ハードディスクやＤＶＤ−ＲＡＭなどディジタル録画可能な蓄積メディアを内蔵し，長時間の映像記録が可能な構成となっている．」という記載から、引用例１は、ユーザが視聴した番組に関する情報をＥＰＧサービスから取得し，これをもとに視聴傾向を統計分析してユーザプロファイルを作成／更新し、ユーザプロファイルとＥＰＧサービスの番組情報を用いて，現在放送されている番組やこれから放送される番組のなかからユーザが好むと思われる番組をフィルタリングする番組編成エージェントが適用されたホームビデオサーバが開示されていると認められる。
　さらに、引用例１の上記（ウ）の「ＥＰＧサービスでは，番組のタイトルだけでなく，ジャンルや出演者，キーワードなどの番組属性までもがデータとして放送される．そこで，視聴点の考え方を番組属性にまで広げ，どのような属性を持つ番組がよく見られているかを分析することにより，ユーザが好む番組属性で構成されている番組をフィルタリングすることにする．
　具体的には，まず番組属性が図４の構成からなると仮定し，このうちユーザの嗜好を反映しそうな番組属性として，ジャンル（サブジャンル含む），タイトル，サブタイトル，出演者，番組内容を選択する．ここで，ジャンル，タイトル，出演者は，放送局側で統制された（用語が統一された）統制語と考えることができる．一方，サブタイトルと番組内容は自然語であるが，その自然語はキーワードに分解できているものとし，またキーワードは統制語になると仮定する．
　図４からも分かるように，番組属性は属性名と属性値からなる．この組み合わせ（すなわち番組属性）をユーザの嗜好の特性を表すという意味で嗜好要素と呼ぶことにする．式（３）に従うと，嗜好要素Ｆを持つ番組とは，属性名Ｐ＿Ａｔｔで属性値Ｐ＿Ｖａｌを番組属性として持つ番組となる．
　各嗜好要素ごとの視聴点の計算では，まずその嗜好要素を番組属性として持つ番組の集合を求める．次に，その番組集合でユーザの視聴時間の累計を計算する．最後に，番組集合の全放送時間でこれを正規化する．視聴点が高いものほど関心が高い嗜好要素であると考え，嗜好要素ごとの視聴点をユーザ嗜好度と呼ぶことにする（以上，式（４）参照）．
　式（４）の結果，各嗜好要素に対するユーザ嗜好度が求まり，これをまとめると表５に示す嗜好要素分析表となる．２章より述べてきたユーザプロファイルは，具体的にはこの嗜好要素分析表に該当する．」という記載から、引用例１記載のホームビデオサーバは、放送される番組の属性を表す番組属性（番組のタイトルや、ジャンル、出演者、キーワードなど）中で、複数の番組が共通して持つ番組属性（嗜好要素Ｆ）を持つ番組の集合を求める手段を備えているものと認められる。
　
（ｂ）引用例１の上記（ウ）の「ホームビデオサーバにおいては，毎日，毎週などシリーズ化された番組の中でユーザが繰り返し見ている番組（これを高頻度視聴番組と呼ぶ）を確実に自動録画することが求められる．このため，シリーズ全体に対するユーザの嗜好の度合いを求め，これを番組フィルタリングの基準とする必要がある．」、「シリーズ化された番組の視聴点は，式（２）を使って計算する．つまり，シリーズ内の全番組に対するユーザの視聴時間の累計を計算し，同じく全番組の放送時間の累計で正規化する．番組シリーズの視聴点が高い番組は，ユーザの関心が高い番組シリーズと考えられる．よって，放送される番組の中から，視聴点が高い番組シリーズに属する番組をフィルタリングすることにより，高頻度視聴番組を取得することができる．」及び「ＥＰＧサービスでは，番組のタイトルだけでなく，ジャンルや出演者，キーワードなどの番組属性までもがデータとして放送される．そこで，視聴点の考え方を番組属性にまで広げ，どのような属性を持つ番組がよく見られているかを分析することにより，ユーザが好む番組属性で構成されている番組をフィルタリングすることにする．
　具体的には，まず番組属性が図４の構成からなると仮定し，このうちユーザの嗜好を反映しそうな番組属性として，ジャンル（サブジャンル含む），タイトル，サブタイトル，出演者，番組内容を選択する．ここで，ジャンル，タイトル，出演者は，放送局側で統制された（用語が統一された）統制語と考えることができる．一方，サブタイトルと番組内容は自然語であるが，その自然語はキーワードに分解できているものとし，またキーワードは統制語になると仮定する．
　図４からも分かるように，番組属性は属性名と属性値からなる．この組み合わせ（すなわち番組属性）をユーザの嗜好の特性を表すという意味で嗜好要素と呼ぶことにする．式（３）に従うと，嗜好要素Ｆを持つ番組とは，属性名Ｐ＿Ａｔｔで属性値Ｐ＿Ｖａｌを番組属性として持つ番組となる．
　各嗜好要素ごとの視聴点の計算では，まずその嗜好要素を番組属性として持つ番組の集合を求める．次に，その番組集合でユーザの視聴時間の累計を計算する．最後に，番組集合の全放送時間でこれを正規化する．視聴点が高いものほど関心が高い嗜好要素であると考え，嗜好要素ごとの視聴点をユーザ嗜好度と呼ぶことにする（以上，式（４）参照）．
　式（４）の結果，各嗜好要素に対するユーザ嗜好度が求まり，これをまとめると表５に示す嗜好要素分析表となる．２章より述べてきたユーザプロファイルは，具体的にはこの嗜好要素分析表に該当する．」という記載、および、上記（エ）の「３．１節の（１）で述べた高頻度視聴番組の分析処理を評価した．具体的には，４．１節で述べた視聴履歴データからシリーズ化されている番組のみ抜き出し，式（２）に基づき，各番組シリーズの視聴点を計算した．この視聴点は，すなわち各番組シリーズに対するユーザの嗜好度を表すので，式（６）に従い，全番組シリーズ中の最大値で正規化しておすすめ度を求めた．」という記載から、引用例１記載のホームビデオサーバは、嗜好要素を番組属性として持つ番組の集合を求める手段で求めた番組の集合の視聴点を算出したり、毎日，毎週などシリーズ化された番組シリーズ内の全番組に対する視聴点を算出する手段を備えているものと認められる。
　
（ｃ）引用例１の上記（ア）の「番組編成エージェントでは，ユーザの視聴履歴を分析してユーザプロファイルを作成／更新する構成とする．具体的には，ユーザが視聴した番組に関する情報をＥＰＧサービスから取得し，これをもとに視聴傾向を統計分析してユーザプロファイルを作成／更新する．また，番組を編成する際には，ユーザプロファイルとＥＰＧサービスの番組情報を用いて，現在放送されている番組やこれから放送される番組のなかからユーザが好むと思われる番組をフィルタリングする．その際，番組編成エージェントによる番組のおすすめ度も計算し，このおすすめ度と番組の放送スケジュールを勘案して，ユーザごとの個人的な番組スケジュールを編成する．」、「ディジタル情報家電に番組編成エージェントを適用する候補として，録画蓄積を中心機能とする「ホームビデオサーバ」と，それに放送・受信系の機能も含めたシステム的位置付けにある「エージェントＴＶ」の二種類を考えている．以下では，各々において，前提となる構成や機能と，番組編成エージェントの役割を説明する．」、「ポストＶＴＲに位置付けられるディジタル情報家電を本報告ではホームビデオサーバ（一般にはホームサーバ［１］［２］とも呼ばれる）と呼ぶことにする．ホームビデオサーバは，ハードディスクやＤＶＤ−ＲＡＭなどディジタル録画可能な蓄積メディアを内蔵し，長時間の映像記録が可能な構成となっている．」という記載、上記（イ）の「番組紹介エージェントでは，ガイドエージェントから，随時，番組・シーンインデックスを入手する．また，嗜好分析エージェントに問い合わせを行い，ユーザの嗜好に関する情報（ユーザプロファイル）を受け取る．そして，番組・シーンインデックスとユーザプロファイルをもとに各番組がユーザの嗜好に合うかどうかを評価し，その結果をもとに番組の編成を決定する．（中略）ユーザとインタフェースエージェントとの対話は，視聴履歴や操作履歴として嗜好分析エージェントに渡される．嗜好分析エージェントでは，その履歴に嗜好分析の処理を施し，結果をユーザプロファイルとして管理する．」という記載および、上記（ウ）の「一般に，ユーザの嗜好はその利用履歴に反映されている．テレビ番組の視聴も例外ではなく，視聴履歴を分析するとユーザのテレビ番組に対する嗜好傾向が分かると考えられる．
　視聴履歴の中で，嗜好傾向を反映していると考えられるパラメータとして，番組の視聴時間がある．ユーザは，自分の嗜好に合う番組では長い時間視聴するだろうし，逆に合わない番組ではすぐにチャンネルを変えてしまうか，あるいはテレビのスイッチを消すだろう．番組の視聴時間には，番組やその内容に対するユーザの嗜好の度合いが隠されていると考えることができる．
　しかし，番組ごとに放送時間が異なるため，視聴時間だけで番組に対するユーザの嗜好の度合いを比較することはできない．そこで，式（１）に示すとおり，視聴時間を番組の放送時間で正規化し，この値を番組及びその内容に対するユーザの嗜好の度合いを表す指標（以下，視聴点と呼ぶ）とする．
　以下では，この視聴点の考え方を，シリーズ化された番組に適用した場合と，番組内容にまで踏み込んで適用した場合に分けて，嗜好傾向分析の方法を述べる．
（１）高頻度視聴番組の分祈
　ホームビデオサーバにおいては，毎日，毎週などシリーズ化された番組の中でユーザが繰り返し見ている番組（これを高頻度視聴番組と呼ぶ）を確実に自動録画することが求められる．このため，シリーズ全体に対するユーザの嗜好の度合いを求め，これを番組フィルタリングの基準とする必要がある．
　シリーズ化された番組の視聴点は，式（２）を使って計算する．つまり，シリーズ内の全番組に対するユーザの視聴時間の累計を計算し，同じく全番組の放送時間の累計で正規化する．番組シリーズの視聴点が高い番組は，ユーザの関心が高い番組シリーズと考えられる．よって，放送される番組の中から，視聴点が高い番組シリーズに属する番組をフィルタリングすることにより，高頻度視聴番組を取得することができる．」という記載から、引用例１記載のホームビデオサーバは、視聴点を算出する手段により算出された視聴点に基づいて、ユーザの嗜好に関する情報であるユーザプロファイルを作成する手段を備えているものと認められる。
　
（ｄ）引用例１の上記（ア）の「番組編成エージェントでは，ユーザの視聴履歴を分析してユーザプロファイルを作成／更新する構成とする．具体的には，ユーザが視聴した番組に関する情報をＥＰＧサービスから取得し，これをもとに視聴傾向を統計分析してユーザプロファイルを作成／更新する．また，番組を編成する際には，ユーザプロファイルとＥＰＧサービスの番組情報を用いて，現在放送されている番組やこれから放送される番組のなかからユーザが好むと思われる番組をフィルタリングする．その際，番組編成エージェントによる番組のおすすめ度も計算し，このおすすめ度と番組の放送スケジュールを勘案して，ユーザごとの個人的な番組スケジュールを編成する．」及び「「おまかせ録画」では，番組編成エージェントが番組情報の中からユーザが見たいと思われる番組を判別し，自動録画する．具体的には，図１に示すように，番組編成エージェントが作成する個人ごとの番組スケジュールを使って自動録画することになる．図２の画像中の“星”印はエージェントのおすすめ度を表す．数が多いほどユーザの嗜好に合うおすすめ番組であることを意味する．」という記載、上記（イ）の「番組紹介エージェントでは，ガイドエージェントから，随時，番組・シーンインデックスを入手する．また，嗜好分析エージェントに問い合わせを行い，ユーザの嗜好に関する情報（ユーザプロファイル）を受け取る．そして，番組・シーンインデックスとユーザプロファイルをもとに各番組がユーザの嗜好に合うかどうかを評価し，その結果をもとに番組の編成を決定する．
　インタフェースエージェントでは，その番組編成の結果を受け取り，それをユーザに提示する．」という記載、および、上記（エ）の「「おすすめ度」という言葉が言い表すように，番組編成エージェントの仕事は提案が主であり，正解が存在するわけではない．」という記載から、引用例１記載のホームビデオサーバは、ユーザプロファイルを作成する手段で作成されたユーザプロファイルに基づいて、ユーザが好むと思われる番組をフィルタリングし、ユーザに提案する手段を備えているものと認められる。
　
（ｅ）引用例１の上記（ウ）の「式（６）では，各番組に対するエージェントのおすすめ度を計算する．具体的には，番組のユーザ嗜好度をその最大値で正規化し，定数をかけておすすめ度に換算する．番組のユーザ嗜好度の最大値は，原則的に嗜好要素の最大値と同一であるので簡単に求まる．おすすめ度にしきい値を設け，そのしきい値以上の番組をフィルタリングすることによって，ユーザ個別の番組スケジュールが構成される．」という記載、及び、上記（エ）の「まずは，３．１節の（１）で述べた高頻度視聴番組の分析処理を評価した．具体的には，４．１節で述べた視聴履歴データからシリーズ化されている番組のみ抜き出し，式（２）に基づき，各番組シリーズの視聴点を計算した．この視聴点は，すなわち各番組シリーズに対するユーザの嗜好度を表すので，式（６）に従い，全番組シリーズ中の最大値で正規化しておすすめ度を求めた．（中略）その結果，表７に記載のユーザの場合，ユーザが見たい番組シリーズ３９種のうち，３２種（８２％）をおすすめ度１以上としてフィルタリングできた．」という記載から、引用例１記載のホームビデオサーバは、視聴点を算出する手段により算出された視聴点に基づいて、おすすめ度を算出し、算出されたおすすめ度が予め定めたしきい値以上か、否かを判定する手段を備えているものと認められる。
　
（ｆ）引用例１の上記（ア）の「「おまかせ録画」では，番組編成エージェントが番組情報の中からユーザが見たいと思われる番組を判別し，自動録画する．具体的には，図１に示すように，番組編成エージェントが作成する個人ごとの番組スケジュールを使って自動録画することになる．図２の画像中の“星”印はエージェントのおすすめ度を表す．数が多いほどユーザの嗜好に合うおすすめ番組であることを意味する．」という記載、上記（ウ）の「式（６）では，各番組に対するエージェントのおすすめ度を計算する．具体的には，番組のユーザ嗜好度をその最大値で正規化し，定数をかけておすすめ度に換算する．番組のユーザ嗜好度の最大値は，原則的に嗜好要素の最大値と同一であるので簡単に求まる．おすすめ度にしきい値を設け，そのしきい値以上の番組をフィルタリングすることによって，ユーザ個別の番組スケジュールが構成される．」という記載、及び、上記（エ）の「まずは，３．１節の（１）で述べた高頻度視聴番組の分析処理を評価した．具体的には，４．１節で述べた視聴履歴データからシリーズ化されている番組のみ抜き出し，式（２）に基づき，各番組シリーズの視聴点を計算した．この視聴点は，すなわち各番組シリーズに対するユーザの嗜好度を表すので，式（６）に従い，全番組シリーズ中の最大値で正規化しておすすめ度を求めた．（中略）その結果，表７に記載のユーザの場合，ユーザが見たい番組シリーズ３９種のうち，３２種（８２％）をおすすめ度１以上としてフィルタリングできた．」という記載、並びに、図２から、引用例１記載のホームビデオサーバは、判定する手段によりおすすめ度が予め定めたしきい値以上と判定された場合、ユーザに提案する番組編成の該当する番組の表示に、おすすめ度であり高頻度視聴番組であることを表す“星”印を表示して、提示する手段を備えているものと認められる。
　
　したがって、引用例１には次の発明（以下、「引用例１発明」という。）が開示されている。
　
「放送される番組の属性を表す番組属性（番組のタイトルや、ジャンル、出演者、キーワードなど）中で、複数の番組が共通して持つ番組属性（嗜好要素）を持つ番組の集合を求める手段と、
　番組の集合を求める手段で求めた番組の集合の視聴点を算出したり、毎日，毎週などシリーズ化された番組シリーズ内の全番組に対する視聴点を算出する手段と、
　視聴点を算出する手段により算出された視聴点に基づいて、ユーザの嗜好に関する情報であるユーザプロファイルを作成する手段と、
　ユーザプロファイルを作成する手段で作成されたユーザプロファイルに基づいて、ユーザが好むと思われる番組をフィルタリングして、ユーザに提案する手段とを備え、
　ユーザに提案する手段は、
　視聴点を算出する手段により算出された視聴点に基づいて、おすすめ度を算出し、算出されたおすすめ度が予め定めたしきい値以上か、否かを判定する手段と、
　判定する手段によりおすすめ度が予め定めたしきい値以上と判定された場合、ユーザに提案する番組編成の該当する番組の表示に、おすすめ度であり高頻度視聴番組であることを表す“星”印を表示して、提示する手段とを
　含んでいるホームビデオサーバ。」
　
（３−２）引用例２に記載の技術
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願の出願の日前である平成６年５月６日に頒布された、特開平６−１２４３０９号公報（以下「引用例２」という。）には、図面とともに、以下の（オ）〜（キ）の事項が記載されている。
　
（オ）
「【０００８】本発明は、利用者が所望する情報を簡単により適切に提供できる情報サービスシステムを提供することを目的とする。
（中略）
【００１０】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成する本発明の特徴は、利用者のアクセス情報より当該利用者が興味をもっている分類を学習する学習手段と、学習した当該利用者の興味をもっている分類に基づいて当該分類に属する情報を情報源から取り出して提供する情報選択手段とを有することにある。
（中略）
【００１２】
【作用】本発明の情報サービスシステムによれば、利用者のアクセス情報より当該利用者が興味をもっている分類を学習し、この学習した当該利用者の興味をもっている分類に基づいて当該分類に属する情報を情報源から取り出して提供するので、利用者が望む情報を簡単に推定でき、利用者が望む情報を適切に提供できる。」
　
（カ）
「【００７８】以下、本発明に係る情報サービスシステムのテレビシステムへの適用例を、本発明の第２の実施例として説明する。すなわち、情報源の情報が１つの番組である場合である。
【００７９】図７に、本第２実施例に係るテレビシステムの構成を示す。
【００８０】図示するように、本第２実施例に係るテレビシステムは、テレビ３８、映像信号記憶手段４１、これらを制御するリモコン３０、リモコン３０に記憶されている情報をコピーあるいは受信するリモコン４２、調査端末４３を有している。
（中略）
【００８３】さて、テレビ３８は、アンテナ３７の映像信号を入力して選択するチューナ３９、選局手段３６、あるいは、テレビ内の選局手段の制御信号に従い、チューナ３９の出力信号あるいは録画装置４１の出力信号のいずれか一方の信号を編集手段７Ａに出力する出力手段４０、リモコン３０からの情報と出力手段４０からの出力信号を編集する編集手段７Ａ、該編集手段７Ａの出力信号を表示するモニタ８Ａを有している。
【００８４】リモコン３０は、番組メモリカード３２、ＯＲ入力手段４４、番組情報記憶手段３３、利用者別アクセス情報分類手段３４、アクセス履歴管理手段４Ａ、利用者識別判定手段１Ａ、選局入力手段３５、関心情報インデックス提示手段９Ａ、選局手段３６、出力手段２１Ａ、ひな形アクセス情報記憶手段１０Ａ、比較手段１１Ａ、個人別不足情報判定手段１２Ａ、起動手段２２、分類系列選択手段６３、関心度入力手段６０およびアクセス履歴リセット手段７０を有している。
【００８５】本第２実施例では、番組メモリカード３２に数週間分の番組情報を記憶して、リモコン３０にマウントする。番組メモリカード３２の番組情報は、すべて、あるいは一週間分づつ、ＯＲ入力手段４４を介して番組情報記憶手段３３に格納される。
【００８６】また、本第２実施例では、各放送局は、映像情報の他に番組情報も放送するものとし、本テレビシステムは、アンテナ３７、チューナ３９で受信した番組情報を、チューナ３９で番組情報を検出した度に、リモコン３０内の番組情報記憶手段３３にＯＲ入力手段４４を介して記憶する。たとえば、放送される番組情報が、一週間分の番組情報であれば、チューナ３９に情報が受信されるごとに、リモコン３０内の番組情報記憶手段３３に記憶されている一週間分の番組情報がＯＲ入力手段４４を介して更新される。なお、各放送局が、全放送局の放送する番組情報を送信すれば、チューナはどの番組を選択していても、番組情報を検出することが可能である。
【００８７】なお、これらの番組情報には、番組名、放送日、放送時間帯、各番組の属する分類等の情報を含める。
（中略）
【００８９】選局入力手段３５は、後述するモードの指定や、選局の指定を受付ける。選局手段３６、チューナ３９で受信する番組の指定や映像信号記憶手段で記憶もしく再生する番組の指定や、出力手段が出力する映像信号の選択を行う。分類系列選択手段６３は関心度を、どのような分類毎に算出、管理するかの指定を受付ける。
（中略）
【００９１】以下、本第２実施例に係るテレビシステムの動作を説明する。
【００９２】まず、関心情報インデックス提示手段９Ａ、ひな形アクセス情報記憶手段１０Ａを利用しない場合の動作について説明する。
【００９３】図９に、この場合の動作の流れを示す。
【００９４】図示するように、この場合、まず、利用者識別判定手段１Ａが、利用者毎に割りつけたキー群８００に応じて、前述した手法（ステップ３０１の処理）で利用者を判定し、判定で得た利用者を特定する利用者識別情報を利用者アクセス情報分類手段３４に出力する（ステップ９０１）。選局手段３５は、図８に示したのリモコン３０の３つのキー「自動」８０１、「選局」８０２、「手動」８０３の入力を受けつけ、その結果を利用者別アクセス情報分類手段３４に出力する（ステップ９０２）。利用者別アクセス情報分類手段３４は、情報選択入力手段３５から取り込んだ結果より、モードの指定が、自動モードか、選局モードか手動モードかを判定する（ステップ９０３）。
【００９５】ここで、自動モードとは、利用者が希望とする番組を、テレビシステムが自動的に選局するモードである。このため、自動モードのときには、利用者を識別する情報と自動モードであることを示す情報のみを、利用者は入力すればよい。次に、選局モードとは、利用者が番組を直接選局するモードである。選局モード時、利用者はチャンネルキー８０４を用いて選局を行い、テレビシステムは、選ばれた局に対応する番組に応じて利用者の関心度を学習する。また、手動モードとは、利用者によるチャンネルキー８０４を用いた単なる選局のためのモードであり、このモード時、選局を行うが、テレビシステムは、選んだ番組を関心度学習の対象としない。
【００９６】まず、ステップ９０３において判定したモードが選局モードであった場合には、利用者別アクセス情報分類手段３４は、番組情報記憶手段３２を参照して、利用者識別判定手段１Ａがチャンネルキー８０４より受付けた局で放送されている番組の属する分類を指定する分類指定データを作成し、ステップ９０１で入力した利用者を特定する利用者識別情報と共に、アクセス履歴管理手段４Ａに出力する（ステップ９０４）。アクセス履歴管理手段４Ａは利用者別アクセス情報分類手段３４からの情報（利用者識別情報及び分類指定データ）を取り込み、これらの情報をメモリ４ｂに一時記憶する（ステップ９０５）。選局手段３６は、利用者別アクセス情報分類手段３４から出力された分類指定データに特定された分類に属する番組を選局するようテレビ３８のチューナ３９、または録画装置４１のユ−ナ４１Ａ（図１６）を制御する（ステップ９０６）。このようなチュ−ナによる選局は、分類指定データで特定された番組に対する情報を情報源である複数の放送局から発信された複数の情報から取り出すことである。ステップ９０６において、選局手段３６は、出力手段４０も制御する。
【００９７】編集手段７Ａは、選局により得られて、出力手段４０より入力する映像信号をモニタ８Ａに出力する（ステップ９０７）。
【００９８】一方、アクセス履歴管理手段４Ａは、選局手段３６に選局のための情報を出力した後一定期間他の操作入力がないか、あるいはＯＫキー８０５の利用者による操作によって選局入力手段が出力する了解情報１８Ａが出力されたかを判定する（ステップ９０８）。これは、選局した番組が、利用者が見たいと希望していたものかを判定するための機能であり、上記のいずれかの場合に、利用者は見たい番組を入手したものと判断する。利用者は、表示された番組に同意した場合に、ＯＫキーを操作する。
【００９９】アクセス履歴管理手段４Ａは、ステップ９０８での判定結果が正、つまり選局手段３６に選局のための情報を出力した後一定期間他の操作の入力がないか、あるいは了解情報１８Ａが出力されている場合に、利用者識別情報で指定される利用者のアクセス履歴情報の、一時記憶した分類指定データで指定さる分類の関心度を更新する（ステップ９０９）。ステップ９０９は、前述のステップ３１０と同様に、利用者のアクセス情報に基づいて、利用者があ興味をもっている分類を学習する処理である。本第２実施例で用いるアクセス履歴情報、番組の分類、関心度の学習の詳細については後述する。
【０１００】ステップ９０８の判定結果が否の場合には、ステップ１０に示すように、アクセス履歴管理手段４Ａは、メモリ４ｂに一時記憶した分類指定データをクリアし動作を終了する（ステップ９１０）。
【０１０１】次に、ステップ９０３で判定したモードが、自動モードであった場合には、利用者別アクセス情報分類手段３４は、利用者識別情報をアクセス履歴管理手段４Ａに出力する（ステップ９１１）。アクセス履歴管理手段４Ａは、利用者識別情報で指定される利用者のアクセス履歴情報を読み出し、関心度の最も高い分類を判定し、判定した分類を選局手段３６に出力する（ステップ９１２）。選局手段３６は、番組情報記憶手段３２を参照して、入力された分類に属する番組を放送している局を選局し、編集手段７Ａに出力するようチューナ３９、出力手段４０を制御する（ステップ９１５）。ステップ９１５は、ステップ３１４と同様な機能を発揮する。
【０１０２】その後は、選局モード時と同様に、ステップ９０７、ステップ９０８、ステップ９０９の処理を行い処理を終了する。
【０１０３】一方、ステップ９０３で判定したモードが、手動モードの場合は、利用者別アクセス情報分類手段３４は、選局内容を選局手段３６に出力し（ステップ９１３）、選局手段３６は、指定された局を選局し、編集手段７Ａに出力するようチューナ３９、出力手段４０を制御し（ステップ９１４）、処理を終了する。」
　
（キ）
「【０１０７】ここで、前述したように、本第２実施例で用いるアクセス履歴情報、番組の分類、関心度の学習の詳細について説明する。
【０１０８】まず、アクセス履歴情報、番組の分類について説明する。
【０１０９】利用者毎に設けたアクセス履歴情報の例を図１１に示す。
【０１１０】図示するように、図１１に示したアクセス履歴情報は、利用者Ａ１１０３のアクセス履歴情報で、放送時間帯毎１１０１に、各分類１１００に対する利用者の関心度１１０２を登録している。すなわち、利用時状況として利用の時間帯を用いている。利用の時間帯は観測した利用時間帯を観測し、前記利用者別アクセス情報分類手段３４が分類指定データに含めて出力するようにし、アクセス履歴管理手段が時間帯毎に関心度を管理するようにする。なお、時間帯の他、利用の曜日をも分類指定データに含め、曜日ごとの関心度の管理、処理を行うようにしてもよい。
【０１１１】また、この例では、分類として教育やスポーツといった大ジャンル毎に設けた、英語（教育）、野球（スポーツ）といった小ジャンルを番組の分類として用いている。
【０１１２】しかし、これらの分類の仕方は、利用者毎に異なっていてもかまわない。すなわち、１つの番組毎に１つの分類を割り当てたり、前記大ジャンルを一つの分類としたり、たとえばスポーツ番組を女子スポーツと男子スポーツに分類したり、ボールゲームと他のスポーツに分類したりするようにしてもよい。この場合は、あらかじめ、利用者別アクセス情報分類手段３４にいくつかの分類例のモデルを記憶させておき、各モデルをアクセス履歴管理手段３６、編集手段７Ａを介してモニタ８Ａに表示させ、表示上で、各利用者に分類系列選択キー８０６によりモデルを選択させ、分類系列選択手段６３が選択されたモデルを当該利用者に対して、利用者別アクセス情報分類手段３４に登録するようにする。
（中略）
【０１１４】次に、本第２実施例で用いる関心度の学習方法の詳細について説明する。
【０１１５】本第２実施例においても、前記第１実施例と同様に、ステップ９０９で対応する分類の関心度の値を増加させることにより、当該分類に対するアクセスの頻度を求め、これを関心度としてもよいし、アクセスした時刻をアクセス履歴情報に記録し、過去の一定期間内のアクセス回数を関心度として用いるようにしてもよいし、求めた頻度に情報分類毎にあらかじめ求めた重み付けをし、これを関心度としてもよい。この場合は、利用者別アクセス情報分類手段３４に、当該利用者の用いる分類をアクセス履歴管理手段３６、編集手段７Ａを介してモニタ８Ａに表示させ、表示上で、各利用者に、関心度入力キー８０７により各分類の重みを設定させる。関心度入力手段６０は、関心度入力キー８０７により設定された各分類の重みを、アクセス履歴管理手段４Ａに登録する。アクセス履歴管理手段４Ａは、頻度に登録された重みを用いて重み付けをする。また、このような重みは、同頻度の複数の分類が存在した場合に選択のプライオリティを定める重みであってもよい。
【０１１６】また、前述したように、ニューラルネットワークを用いてアクセス履歴管理手段を構成し、これにより関心度を学習するようにしてもよい。以下、この場合について説明する。
【０１１７】図１４に、アクセス履歴管理手段４Ａ中に設けた、アクセス履歴情報の記憶、学習を行うニューラルネットワークシステムの構成を示す。図１４の構成は、第２実施例のステップ９０９の処理を行う。図中、４０２、４０４は切り替え手段、４０３Ａ〜４０３Ｎは利用者毎に設けたニューラルネットワーク、４０５は学習制御手段である。
【０１１８】ニューラルネットワーク自体については、たとえば、Ｔｈｅ　ＭＩＴ　Ｐｒｅｓｓ　Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９８８年、第７版、ｐｐ３１８〜３６２等に記載されていうように、一般に知られている技術であるので詳細な説明は省略する。
【０１１９】各ニューラルネットワークの各入力４０１１〜４０１ｉは、対応する利用者が用いる各分類に対応しており、たとえば、図１１に示した分類を用いる利用者Ａのニューラルネットワーク４０３Ａの、入力４０１１は分類「英語」に対応し、入力４０１２は分類「仏語」に対応する。また出力４０２１〜４０２ｉも、対応する利用者が用いる各分類に対応しており、たとえば、図１１に示した分類を用いる利用者Ａのニューラルネットワーク４０３Ａの、出力４０２１は分類「英語」に対応し、出力４０１２は分類「仏語」に対応する。
【０１２０】さて、選局モード時もしくは自動モードによる関心度の更新時（ステップ９０９）に、アクセス履歴管理手段４Ａは、このようなニューラルネットワークの学習を次のように行わせる。切り替え制御手段は、利用者識別情報が利用者Ａを指定している場合、切り替え手段４０２、４０３は利用者Ａに対応するニューラルネットワーク４０３Ａを選択する。そして、ステップ９０８での判定結果が正、つまり選局手段３６に選局のための情報を出力した後一定期間他の操作の入力がないか、あるいは了解情報１８Ａが出力されている場合、または後述するインデックスを用いて番組が選択された場合、信号４３０により、このことを学習制御手段４０５は、学習制御手段４０５は、番組情報記憶手段３２を参照し、選択されたニューラルネットワーク４０３Ａの入力４０１１〜４０１ｉのうち、現在放送されている番組の属する分類に対応するものが値１とし、その他のものが値０、出力４０２１〜４０２ｉのうち、選択された番組の属する分類に対応する出力の値が１、その他の出力の値が０となる学習データを作成し、記憶する。そして、過去に作成した学習データと共に、学習制御信号を用いてニューロネットワークを学習させる。このように、実際の番組の選択の実例をニューラルネットワークに与えることにより、各分類に対する関心度が学習される。具体的には、ニューラルネットワークは、与えられた入力と出力の実例より、入力と出力を結ぶニューラルネットワーク内部の重みを決定する。なお、学習に用いる学習データは、今回作成した学習データと、現在から過去一定期間の学習データのみとしてもよい。
【０１２１】さて、自動モード時にステップ９１２で利用者の関心度の高い分類を求める場合や、後述するインデックスを用い利用者の関心度の高い分類を求める場合にはアクセス履歴管理手段４Ａは、このようなニューラルネットワークの学習を次のように行わせる。切り替え制御手段は、利用者識別情報が利用者Ａを指定している場合、切り替え手段４０２、４０３は利用者Ａに対応するニューラルネットワーク４０３Ａを選択する。そして、アクセス履歴管理手段４Ａは、番組情報記憶手段３２を参照し、選択されたニューラルネットワーク４０３Ａの入力４０１１〜４０１ｉのうち、現在放送されている番組の属する分類に対応するものを値１とし、その他のものを値０とする。この入力を受けたニューラルネットワーク４０３Ａは、出力４０２１〜４０２ｉに、既に学習した内容、すなわち決定した内部の重みに応じた値を出力する。たとえば、放送中の分類「英語」に対応する出力のには値０．７、放送中の分類「仏語」に対応する出力には値０．４といったように、学習した関心度に応じた値を出力する。また、放送中でない分類に対応する出力には値０を出力することとなる。
【０１２２】学習制御手段は、これらの出力より利用者の関心度のもっとの高い分類、もしくは一定値より高い分類を判定し出力する。
【０１２３】なお、前述したように、このようなニューラルネットワークは、前記第１実施例にも適用することができるのであるが、この場合、ニューラルネットワークは前記分野毎に設けるようにしてもよい。また、第１、第２実施例において、前記利用時状況や曜日等を入力に加えてもよいが、前記利用時状況や曜日毎にニューラルネットワークを設けるようにしてもよい。」
　
　上記（オ）〜（キ）の記載および図から、引用例２には、利用者が選局した番組のアクセス頻度を求めて関心度とし、番組と共に放送される番組情報（番組名、放送日、放送時間帯、各番組の属する分類等の情報）に基づいて、番組の属する分類や、放送時間帯、曜日等の組み合わせ毎に、ニューラルネットワークを用いて関心度を学習し、利用者が望む番組を推定して提供するシステムが記載されているといえる。
　
４．対比
　そこで、本願発明と引用例１発明とを対比する。
　
（Ａ）引用例１発明の「放送される番組」、「番組属性」は、本願発明の「配信されるコンテンツ」、「属性項目」に、それぞれ相当し、引用例１発明の「番組の集合を求める」、「ホームビデオサーバ」は、本願発明の「コンテンツのグループ化を行う」、「情報処理装置」に、それぞれ対応するから、引用例１発明も、本願発明と同様に、配信されるコンテンツの属性を表す属性項目に基づいて、コンテンツのグループ化を行う手段を備えた情報処理装置であるといえる。
　ただし、本願発明の情報処理装置は、属性項目の中の１個以上の属性項目からなるグループ化項目が一定以上の類似度をもって類似するコンテンツをグループ化の対象として、同一のグループIDを付与しているのに対して、引用例１発明の情報処理装置は、属性項目が同一のコンテンツをグループ化の対象とし、同一のグループIDを付与していない点で一応相違する。
　
（Ｂ）引用例１発明の「視聴点」は、番組集合に含まれる番組を視聴した時間を番組集合に含まれるすべての番組時間で割った値であるから、番組（コンテンツ）の利用の度合いであり、本願発明の「利用頻度」と、コンテンツの利用の度合いという点で共通していると言えるから、引用例１発明の「番組の集合を求める手段で求めた番組の集合の視聴点を算出したり、毎日，毎週などシリーズ化された番組シリーズ内の全番組に対する視聴点を算出する手段」と、本願発明の「グループID毎にコンテンツの利用頻度を算出する算出手段」とは、グループ化されたコンテンツグループ毎にコンテンツの利用の度合いを算出する手段である点で共通する。
　したがって、引用例１発明の情報処理装置も、本願発明と同様に、グループ化されたコンテンツグループ毎にコンテンツの利用の度合いを算出する手段を備えているといえる。
　ただし、本願発明のコンテンツの利用の度合いは、利用頻度であるのに対して、引用例１発明では、利用（視聴）時間の割合である点で一応相違している。
　
（Ｃ）引用例１発明の「ユーザの嗜好に関する情報であるユーザプロファイル」は、本願発明の「ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報」に、相当し、引用例１発明の情報処理装置も、本願発明と同様に、算出する手段により算出されたコンテンツの利用の度合いに基づいて、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報を生成しているから、引用例１発明の情報処理装置も、本願発明と同様に、算出する手段により算出されたコンテンツの利用の度合いに基づいて、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報を生成する生成手段を備えているといえる。
　
（Ｄ）引用例１発明の「ユーザが好むと思われる番組をフィルタリングして、ユーザに提案する」は、本願発明の「コンテンツを推薦する」に、相当するから、引用例１発明の情報処理装置も、本願発明と同様に、生成手段により生成されたユーザ嗜好情報に基づいて、コンテンツを推薦する推薦手段手段を備えているといえる。
　
（Ｅ）引用例１発明の「おすすめ度」は、算出された「視聴度」に基づいて正規化のための処理を行った値であるから、やはり、番組（コンテンツ）の利用の度合いに基づく値であるといえるから、引用例１発明の「算出されたおすすめ度が予め定めたしきい値以上か、否かを判定する」は、本願発明の「算出された利用頻度が、予め設定された値より高いか否かを判定する」に、対応し、引用例１発明の情報処理装置も、本願発明と同様に、算出する手段により算出されたコンテンツの利用の度合いに基づく値を予め設定された値と比較して判定する手段を備えているといえる。
　ただし、本願発明の情報処理装置では、コンテンツの利用の度合いを表す値が利用頻度であり、予め設定された値より大きいか否かを判定しているのに対して、引用例１発明では、コンテンツの利用の度合いを表す値がおすすめ度であり、予め設定された値以上であるか否か判定している点で一応相違する。
　
（Ｆ）本願発明の情報処理装置では、判定手段により前記利用頻度が予め設定された値より高いと判定された場合、前記グループIDが付与された前記コンテンツの推薦情報に、頻繁に視聴されるコンテンツであることを表す定番フラグを設定する設定手段を備えているのに対して、引用例１発明では、定番フラグを設定する設定手段を備えていない点で一応相違する。
　
（Ｇ）本願発明の情報処理装置では、定番フラグが設定された前記推薦情報に対応するコンテンツか否かを判定する定番判定手段を備えているのに対して、引用例１発明では、定番判定手段を備えていない点で一応相違する。
　
（Ｈ）引用例１発明において、ユーザに提案する番組編成の該当する番組の表示に、おすすめ度であり高頻度視聴番組であることを表す“星”印を表示して、提示することは、番組（コンテンツ）を推薦していることに他ならないから、引用例１発明の情報処理装置も、本願発明と同様に、コンテンツの利用の度合いに基づく値を予め設定された値と比較して判定する手段の判断結果に基づいて、コンテンツを推薦しているといえる。
　ただし、本願発明の情報処理装置では、コンテンツの利用の度合いを表す値を予め設定された値と比較して判定する手段の判断結果を用いる際に、判断結果を表す定番フラグを定番判定手段を用いて判定しているのに対して、引用例１発明では、定番フラグやを定番判定手段を用いていない点で一応相違する。
　
　したがって、両者は、
　「配信されるコンテンツの属性を表す属性項目に基づいて、コンテンツのグループ化を行う手段と、
グループ化されたコンテンツグループ毎にコンテンツの利用の度合いを算出する手段と、
算出する手段により算出されたコンテンツの利用の度合いに基づいて、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報を生成する生成手段と、
生成手段により生成されたユーザ嗜好情報に基づいて、コンテンツを推薦する推薦手段手段とを備え、
　推薦手段は、
　算出する手段により算出されたコンテンツの利用の度合いに基づく値を予め設定された値と比較して判定する手段を備え、
　コンテンツの利用の度合いに基づく値を予め設定された値と比較して判定する手段の判断結果に基づいて、コンテンツを推薦する
情報処理装置」
で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明の情報処理装置は、属性項目の中の１個以上の属性項目からなるグループ化項目が一定以上の類似度をもって類似するコンテンツをグループ化の対象として、同一のグループIDを付与しているのに対して、引用例１発明の情報処理装置は、属性項目が同一のコンテンツをグループ化の対象とし、同一のグループIDを付与していない点。
　
（相違点２）
　本願発明のコンテンツの利用の度合いは、利用頻度であるのに対して、引用例１発明では、利用（視聴）時間の割合である点。
　
（相違点３）
　本願発明の情報処理装置では、コンテンツの利用の度合いを表す値が利用頻度であり、予め設定された値より大きいか否かを判定しているのに対して、引用例１発明では、コンテンツの利用の度合いを表す値がおすすめ度であり、予め設定された値以上であるか否か判定している点。
　
（相違点４）
　本願発明の情報処理装置では、判定手段により前記利用頻度が予め設定された値より高いと判定された場合、前記グループIDが付与された前記コンテンツの推薦情報に、頻繁に視聴されるコンテンツであることを表す定番フラグを設定する設定手段と、定番フラグが設定された前記推薦情報に対応するコンテンツか否かを判定する定番判定手段を備えているのに対して、引用例１発明では、定番フラグを設定する設定手段や、定番判定手段を備えていない点。
　
５．当審の判断
　
（相違点１について）
　引用例２に記載のシステムは、引用例１発明と同じ、ユーザの利用したコンテンツの属性に基づいてユーザの嗜好を学習してコンテンツの推薦を行う技術に関するものであり、複数の属性項目（番組の属する分類や、放送時間帯、曜日等の組み合わせ）毎に、ユーザのアクセス頻度をニューラルネットワークにより学習している。ニューラルネットワークによる学習は、完全に一致する属性項目のみによる学習ではなく、類似する属性項目によっても学習されることから、引用例１発明において、属性項目の中の１個以上の属性項目からなる項目が
同一の
一定以上の類似度をもって類似する
　また、引用例１発明においては、番組シリーズに属する番組の集合の視聴点を算出しており、番組シリーズに属する番組の集合の視聴点を算出するためには、チャンネルやタイトルが共通して、時間帯がほぼ同じ番組の集合を求める必要があることは、当業者にとって自明であるから、やはり、引用例１発明において、番組シリーズに属する番組の集合の集合を得るために、属性項目の中の１個以上の属性項目からなるグループ化項目が一定以上の類似度をもって類似するコンテンツをグループ化する構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　さらに、情報処理装置の技術分野において、集合化したデータ群にＩＤを付与して、後続の処理に用いる構成は、本願出願前に周知の技術にすぎないから、引用例１発明において、グループ化したコンテンツに対して、同一のグループＩＤを付与する構成を採用することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　したがって、引用例１発明において、引用例２に記載の技術および周知技術を採用して、属性項目の中の１個以上の属性項目からなるグループ化項目が一定以上の類似度をもって類似するコンテンツをグループ化し、グループ化したコンテンツに対して、同一のグループＩＤを付与する構成を採用することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
（相違点２について）
　引用例２に記載のシステムは、引用例１発明と同じ、ユーザの利用したコンテンツの属性に基づいてユーザの嗜好を学習してコンテンツの推薦を行う技術分野に属するものであり、引用例２に記載のシステムでは、番組のアクセス頻度、すなわち、利用頻度を学習しているので、引用例１発明において、利用（視聴）時間の割合である視聴点に代えて、利用頻度を用いる構成を採用することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
（相違点３について）
　引用例２に記載のシステムは、引用例１発明と同じ、ユーザの利用したコンテンツの属性に基づいてユーザの嗜好を学習してコンテンツの推薦を行う技術分野に属するものであり、引用例２に記載のシステムでは、番組のアクセス頻度、すなわち、利用頻度を学習している。また、所定の値（しきい値）
以上
より大きい
　よって、引用例１発明において、利用（視聴）時間の割合である視聴点が予め設定された値
以上
より大きい
　
（相違点４について）
　情報処理装置の技術分野において、判定処理を行った際に、判定結果をフラグとして設定しておき、後続の処理で、フラグを判読して、判定結果に基づく処理を行う技術は、本願出願前に慣用の技術に過ぎない。さらに、引用例１発明においても、おすすめ度１以上の番組シリーズをフィルタリングして、おすすめ度と共に表示していることから、フィルタリング結果をフラグとして設定することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　したがって、引用例１発明において、判定する手段により利用頻度が予め設定された値より高いと判定された場合、グループIDが付与された前記コンテンツの推薦情報に、頻繁に視聴されるコンテンツであることを表す定番フラグを設定する設定手段と、定番フラグが設定された前記推薦情報に対応するコンテンツか否かを判定する定番判定手段を備える構成を採用することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
　また、本願発明の効果についてみても、引用例１発明において、上記引用例２に記載の構成および周知技術並びに慣用技術の採用に伴って、当然に予測される程度のものに過ぎず、格別顕著なものがあるとは認められない。
　
６．むすび
　以上のとおりであるから、本願発明は、引用例１及び２に記載された発明並びに周知技術および慣用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条第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、本願は、その余の請求項について特に論及するまでもなく、拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。