【事件の表示】
　特願２００２−２４７０７３「Ｗｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置、その処理プログラム、及びその処理方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年　３月１８日出願公開、特開２００４−　８６５８７〕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．手続きの経緯
　
　本願は、平成１４年　８月２７日の特許出願であって、平成１９年１０月　５日付けで拒絶理由が通知され、これに対して同年１２月１１日付けで手続補正書が提出されたが、平成２０年　１月３０日付けで拒絶査定され、これに対して同年　３月　５日付けで拒絶査定不服審判が請求されると共に、同年　４月　２日付けで手続補正書が提出され、平成２２年　４月　２日付けで審尋が通知され、これに対して同年　６月　３日付けで回答書が提出されたものである。
　
２．平成２０年　４月　２日付けでした手続補正について
　
（１）本件補正の内容について
　
　平成１９年１２月１１日付け手続補正書によって補正された明細書の特許請求の範囲は、平成２０年　４月　２日付けでした手続補正（以下、「本件補正」という。）により、以下のとおり補正された。
　
＜＜本件補正前の特許請求の範囲＞＞
　
「　　【請求項１】　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置であって、
　予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、
　少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースと、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成する処理手段と、
を備えたことを特徴とする学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置。
　　【請求項２】　前記処理手段は、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するデータ更新手段と、
　該データ更新手段により更新された内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するスキップ判断手段と、
　該スキップ判断手段による判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載の学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置。
　　【請求項３】　前記スキップ判断手段は、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断する手段を有することを特徴とする請求項２記載の学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置。
　　【請求項４】　前記スキップ判断手段は、
　過去に受けた前記学習モデルの該学習単位の履歴情報をもとに今回学習予定の該学習単位の実施をスキップするか否かを判断する手段を有することを特徴とする請求項２記載の学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システム用いるサーバ装置。
　　【請求項５】　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供すると共に、予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースとを備えたＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法であって、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成するステップを有することを特徴とするＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法。
　　【請求項６】　前記学習単位の構成内容を再構成するステップは、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するステップと、
　該研修生データベースの更新内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップと、
　該判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更するステップと、
を有することを特徴とする請求項５記載のＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法。
　　【請求項７】　前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップは、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップを有することを特徴とする請求項６記載のＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法
。
　　【請求項８】　前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップは、
　過去に受けた該学習モデルの該学習単位の履歴情報をもとに今回学習予定の該学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップを有することを特徴とする請求項６記載のＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法。
　　【請求項９】　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供すると共に、予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースとを備えたＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラムであって、
　該サーバ装置に、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成するステップを実行させるためのＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラム。
　　【請求項１０】　前記学習単位の構成内容を再構成するステップは、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するステップと、
　該研修生データベースの更新内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップと、
　該判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更するステップと、
を有することを特徴とする請求項９記載のＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラム。
　　【請求項１１】　前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップは、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップを有することを特徴とする請求項１０記載のＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラム。
　　【請求項１２】　前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップは、
　過去に受けた該学習モデルの該学習単位の履歴情報をもとに今回学習予定の該学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップを有することを特徴とする請求項１０記載のＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラム。」
　
＜＜本件補正後の特許請求の範囲＞＞
　
「　　【請求項１】　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置であって、
　予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、
　少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースと、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成する処理手段と、
を備え、
　前記処理手段は、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するデータ更新手段と、
　該データ更新手段により更新された内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するスキップ判断手段と、
　該スキップ判断手段による判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更する手段と、
を備え、
　前記スキップ判断手段は、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断する手段を有することを特徴とする学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置。
　　【請求項２】　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供すると共に、予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースとを備えたＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法であって、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成するステップを有し、
　前記学習単位の構成内容を再構成するステップは、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するステップと、
　該研修生データベースの更新内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップと、
　該判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更するステップと、
を有し、
　前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップは、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップを有することを特徴とするＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理方法。
　　【請求項３】　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供すると共に、予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースとを備えたＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラムであって、
　該サーバ装置に、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成するステップを実行させ、
　前記学習単位の構成内容を再構成するステップは、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するステップと、
　該研修生データベースの更新内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップと、
　該判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更するステップと、
を有し、
　前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップは、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するステップを有することを特徴とするＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置の処理プログラム。」
　
（２）本件補正前後の各請求項の対応関係について
　
　本件補正後の請求項１に係る発明は、本件補正前の請求項１を引用する請求項２を引用する請求項３に係る発明に対応する。
　
　また、本件補正後の請求項２に係る発明は、本件補正前の請求項５を引用する請求項６を引用する請求項７に係る発明に対応する。
　
　また、本件補正後の請求項３に係る発明は、本件補正前の請求項９を引用する請求項１０を引用する請求項１１に係る発明に対応する。
　
（３）本件補正の目的について
　
　してみると、本件補正により、本件補正前の請求項１乃至２、４乃至６、８乃至１０及び１２は削除されたものと認められる。
　
　したがって、平成２０年　４月　２日付けでした手続補正は、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４項第１号に掲げられた請求項の削除を目的とするものである。
　
３．本願を拒絶するべき理由
　
（１）本願の請求項１に係る発明
　
　本件補正後の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成２０年　４月　２日付け手続補正書の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前記（１）の「＜＜本件補正後の特許請求の範囲の記載＞＞」に記載したとおりのものである。
　
（２）引用文献の記載事項及び引用文献発明
　
（引用文献１の記載事項）
　
　原査定の拒絶の理由に引用された「張国珍ほか，“エージェントを用いて学習者状況に応じるコース構成・提供法の提案”，マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集，社団法人情報処理学会，２０００年１２月６日，第２０００巻，第１５号，ｐ．６７−７２」（以下、「引用文献１」という。）には、図面とともに以下の記載がある。なお、下線は、当審において付与した。
　
（１ａ）『２   システムの概要
２．  １システムモデル
　
本システムは以下の六つの部分から構成されている（図１参照）。
ａ．  
学習者エージェント
ｂ．  
ティーチングエージェント
ｃ．  
コンテンツマップ
ｄ．  学習コース事例べース（ＳＣＣＢ）  　
ｅ．  学習法ＳＯ３Ｒに基づくコース提供（ＣＰＭ）　
ｆ．  
学習者データベース
　各部分は次の機能を持っている。
１．ＬＡは学習者のデータを収集し、学習状況を把握する。
２．ＴＡは学習者に適応したコースプランを作成する。
３．ＣＭａｐはコンテンツマップマップである。コンテンツマップは各知識や知識間の関係を表現・収納する知識べースである。
４． ＳＣＣＢは教師の経験で作られ、学習者の興味度、予備知識などの学習者の状況に応じたコース事例べースである。
５． ＣＰＭはコンテンツマップから取り出したコンテンツを学習法ＳＯ３Ｒに基づいて再構成し、学習者に提供するモジュールである。
６．
学習者データベース：学習者の学習状況を管理するデータベースシステムである。
　
・・・（中略）・・・
　
図１   システムモデル
　
　本システムは主に以下の機能を持っている
１、  学習プランのプランニング機能
　
プランニングと言うのはティーチングエージェントが学習者の個人学習の進捗・理解状況に応じて、学習者に適応した学習内容（学習コンテンツ）をコンテンツマップから選択し一定の順序で学習者に提供することである。
２、  コンテンツ検索機能
　学習者からのキーワードをコンテンツマップのトピックとして、 コンテンツマップの中から、関連するコンテンツを取り出すことをコンテンツ検索機能と言う。学習者が短時間で特定の知識だけを学習するには、普段の学習生活によくあるし、利用者がたまたまこのサイトにたどり着く、自分の興味ある部分だけを把握したいときが必要である。この機能は学習者自分の弱点の補強にも役に立つ。
３、  学習者データの検知機能
　動的、学習者の勉強状況と学習のフィードバックにより学習者のデータを検知、把握する。
４、  コースの再構成機能
　プランから学習法に基うく再構成する。
３．  システムの詳細
　ここで、本システムの各構成部分を説明する
３．  １  
学習者エージェント
学習者エージェントの役割は次の通りである。
ａ．学習者の学習状況を観察し、進捗情報を把握する
ｂ．
学習者のデータベースを管理し、学習者進捗状況によって更新する
ｃ．
ティーチングエージェントとの学習者データ共有によって、学習者の情報をティーチングエージェントに伝える
ｄ．
学習者エージェントがモバイルエージェントである。学習者が本システムにログインしたら、学習者エージェントはシステムサーバ側から学習者側に移動し、学習の学習行動を把握し、学習者のデータを収集する。
３．  ２  
学習者データベース
　本システムでは学習者のデータがアンケート、学習進捗状況の観察などによって取得される。
　
学習者データには次のものが含まれている。
ａ．学習者のプロファイル
　名前、学級などの基本データである。この部分のデータは学習者登録時のアンケートにより取得する
ｂ．
学習進捗状況
　
進捗状況と言うのは学習者が指定されている学習コースのどこまで学習したか、どのくらい理解したかの情報のことである。このデータはキーワードよリコンテンツマップの各トピックと関連付けている。
ｃ．学習者のレベル：自己評価、他人評価
　学習者の自己評価は学習者学習始める時の自己この分野についての理解とバックグランドなどの自己分析である。この値は５段階で分けられている。最初の自己評価は登録時のアンケートとクイズ及び学習者のフィードバックで把握する。
　他人評価というのは学習者学習の過程に学習者のクイズの解答及び学習者自分からのフィードバックによりティーチングエージェントが学習者に対する分析である。この値も５段階で分けて記録されている。
ｄ．学生の個性：趣味、想像能力、理解能力、集
中力などである
　登録時のアンケートとクイズ及び学習者のフィードバックで把握する
ｅ．学習の意欲
　現段階ではアンケートとフィードバックによりデータを取得する
　これらのデータは学習者に適応するコースをプランニングする時の根拠になる。
　ここで、フィードバックは学習者が課題、クイズなどの答え、及び学習者自分のコメントを指しています。
３．  ３   
ティーチングエージェント
　ティーチングエージェントの主な役割は学習者に対して学習プランニングを作成することである。ティーチングエージェントがプラニングのエントリ：
ａ．学習者工−ジェントとのデータ共有によって学習者の情報を把握する
ｂ．学習者のデータを分析する
ｃ． ＣＢＲによって学習者に対応したコースプランをプランニングし、コースプランを学習者に渡す
ｄ．学習者のフィードバック情報を処理し、学生のデータを修正
ｅ．学習者のクイズの解答を処理し、学生のデータを修正
ｆ．動的に学生の学習情報を再分析、学習者に再プランニング
３．  ４   コンテンツマップ
　
コンテンツマップはコースを作成する材料としての知識や知識間の関係を表現・格納・管理する方法である。
　
コンテンツマップは知識ノードの集合Ｎと２つのノードを繋がるリンクの集合Ｌによって構成されている。
　Ｃｍａｐ＝ （Ｎ，  Ｌ） 
　
各ノードは詳細な知識トピックを示している。
　
各ノードの内部は図２に示したように３部分から構成されている。
　
知識部には学習者に教える知識が格納されている
１．テキスト、 イメージ、 オーディオ、 ビデオで構成したコースのコンテンツ材料
２．課題、クイズなどの質問
　コンテンツデータが教師により作成され、学習者が学習しようとする時、ティーチングエージェントによって、学習者に提供する。
　課題やクイズなどは各知識コンテンツに付いている、学習者は特定のコンテンツを学習し終わったら、自分の回答をフィードバックし、このフィードバックの分析によって、学習者の学習状況、理解状況が把握できる。
情報部はこのノードの利用情報を保存している。
コントロール部はコンテンツマップの更新、新たにノードやリンクが入れるときの処理部分である。
　
・・・（中略）・・・
　
図２  各ノードの内部構成
　コンテンツの各ノード間に以下の関係を持っている。
１、部分・全体関係
　１）依存する部分全体
　２）依存しない部分全体
２、一般化と特殊化の関係：
一般化関係：
　３）数学形式の一般化
　４）概念形式の一般化
　５）表、図形式の一般化特殊化関係：
　６）概念説明的な例（特殊化）
　７）応用としての例（特殊化）
３、前後関係
　８）記法の定義、先行概念、背景知識などの予備知識による前後関係
　９）操作順序による前後関係
４、類似関係：
　１０）概念上の類似
　１１）構造上の類似
　１２）方法上の類似
　１３）応用上の類似
５、難易関係
　１４）依存する難易関係  ：同一内容の物の難易度違い説明（その一で説明する）である
　１５）依存しない難易関係：違い分野の難易度のことである
６、拡張関係
　１６）変形関係
　１７）継承関係
　１８）拡張関係
７、因果関係
　１９）単一条件の因果関係
　２０）複数条件の因果関係
８、補助関係：
　２１）単一方向補助関係：ＢはＡの補助である
　２２）相互補助関係：ＢはＡの補助であるし、ＡもＢの補助でもある
９、付属関係
　２３）付属関係：課題、クイズなど２４）依存関係：回答
　以上、２４種類の関係間の関係は優先度、重要度、順序、依存性、拡張性などの属性を持つ。
コンテンツ提供時のルール：
　１、単なコンテンツから、難しいコンテンツまで、
　２、前後関係のある所は前にある部分を先に提供する
　３、補助関係の部分と付属関係の部分は本体の後に来る
　４、因果関係は理解不十分のとき原因部分を提供ずる、原因が多数ある時、原因が全部揃ってから結果が出る
　５、６）の拡張関係はその本体の後ろに来る
　６、全体の依存関係であるコンテンツは、各部分コンテンツは書かせない、順序ある時は順序に従ってコンテンツが来る
　７、相互関係に付いては任意のコジテンヅを選んで提供する
　８、抽象化が理解出来てない時、特殊化のコンテンツを提供する
　９、類似関係であるものについて、類似したものの効果いい説明方法を使う
コンテンツマップの特徴：
　１． ノードは階層的に構成できる。
　２．
一つのノードは一つのファイル、 メディア、ホームページで実現可能である。
　３．一つのノードから、このノードと関連ある他
のノードまでたどり着ける。
　４．特定のノードとリンクを通る一つの流れをパスと言う。―つのパスで学習者に学習させたい知識を繋がっている。
　
図３は“アルゴリズムとデータ構造”科目のコンテンツマップの一部分である。この部分にはノードＡ、Ｂ、Ｐ、Ｏ、Ｋ、Ｌ、Ｍが存在している。
　
ノードＡはＣ言語の基礎知識コンテンツである。
　
ノードＰは例を用いてＣ言語を説明するコンテンツである。
　
ノードＱはＣ言語の課題と質問コンテンツである。
　
ノードＢはアルゴリズムの基礎知識コンテンツである。
　ノードＫ、Ｌ、Ｍはそれぞれアルゴリズムの配列、スタック、キューを説明するコンテンツである。
　
・・・（中略）・・・
　
図２   コンテンツマップイメージ図
　その中、ノードＡはノードＢの予備知識である。ノードＰはノードＡの特殊化である。ノードＱはノードＡの部分でもあるし、ノードＰの付属でもある。ノードＫ、Ｌ、ＭはそれぞれノードＢの一部分である
　ノードＰとノードＱはノードＡの下階層であリ、ノードＡの一部分である。ノードＢとノードＣはノードＭのサブノードで、ノードＢの知識がノードＣより先に学習すべきという意味している。
学習プラン：
　学習プランは各学習者の状況によって、その学習者に適応した学習内容、学習順序を提示するものである。一つの学習プランはコンテンツマップの一つのパスである。
例えば、
　
・・・（中略）・・・
　
　このコンテンツマップの中でノードＡ＋ノードＰーノードＱ＋ノードＢは一つのバスである。この知識を学習するときの一つの学習プランにもなる。　そして、ノードＢ＋ノードＫ別の学習プランである。
プランニング：
　学習者に対応した学習プランを作成するプロセスをプランニングと言う。本システムではＴＡ（ティーチングエージェント）が学習プランを作成する時にＣＢＲ（ケースベース推論）によってプランニングする。これによって、学習者の個人対応の実現が期待できる。
再プランニング：
　
学習者が一つのプランに従って学習し、―定トピックを学習し終わった後、学習者の理解状況と進捗状況に従って、ティーチングエージェントが学習者に新たな学習プランを作成することを再プランニングと言う。
　本システムではティーチングエージェントの再プランニングによって、学習者が必要な知識を漏れなく学習できるし、無駄に重複なコンテンツの提供も防ぐことができる。」（第６７頁右欄下から５行乃至第７１頁左欄第６行）
　
　上記摘記事項（１ａ）によれば、引用文献１には、以下の構成が記載されているといえる。
　
（ア）上記摘記事項（１ａ）の記載によれば、引用文献１には、「学習者エージェントと、コンテンツマップと、学習者データベースと、ティーチングエージェントを備えるシステムであって、
　学習者エージェントは、学習者が本システムにログインしたら、システムサーバ側から学習者側に移動し、学習の学習行動を把握し、学習者のデータを収集するモバイルエージェントであり、学習者のデータベースを管理し、学習者進捗状況によって更新し、ティーチングエージェントとの学習者データ共有によって、学習者の情報をティーチングエージェントに伝えるものであり、
　コンテンツマップは、学習者に教える知識が格納されている知識部と、ある学習者はどのレベル学習されているかなどの情報が保有されている情報部と、コンテンツマップの更新、新たにノードやリンクが入れるときのコントロール部から構成される各ノードからなり、コースを作成する材料としての知識や知識間の関係を表現・格納・管理し、各ノードは詳細な知識トピックを示し、一つの当該ノードは、ホームページで実現可能であり、
　学習データベースは、学習者の学習状況を管理するデータベースシステムであって、指定されている学習コースのどこまで学習したか、どのくらい理解したかの学習進捗状況を含み、当該学習進捗状況は、キーワードによリコンテンツマップの各トピックと関連付けており、
　ティーチングエージェントは、学習者の個人学習の進捗・理解状況に応じて、学習者に適応した学習内容（学習コンテンツ）をコンテンツマップから選択し一定の順序で学習者に提供するプランニングを行い、学習者が一つのプランに従って学習し、―定トピックを学習し終わった後、学習者の理解状況と進捗状況に従って、ティーチングエージェントが学習者に新たな学習プランを作成する再プランニングを行うシステム」が記載されているといえる。
　
（イ）また、上記摘記事項（１ａ）及び図２の記載によれば、引用文献１には、「上記システムにおいて、”アルゴリズムとデータ構造”科目との上記学習プランが、Ｃ言語の基礎知識コンテンツであるノードＡと例を用いてＣ言語を説明するコンテンツであるノードＰとＣ言語の課題と質問コンテンツであるノードＱからなる予備知識を学習した後、アルゴリズムの基礎知識コンテンツであるノードＢを含むこと」が記載されているといえる。
　
（引用文献１発明）
　
　したがって、上記（ア）乃至上記（イ）によれば、引用文献１には、次の発明（以下、「引用文献１発明」という。）が記載されているといえる。
　
「　学習者エージェントと、コンテンツマップと、学習者データベースと、ティーチングエージェントを備えるシステムであって、
　学習者エージェントは、学習者が本システムにログインしたら、システムサーバ側から学習者側に移動し、学習の学習行動を把握し、学習者のデータを収集するモバイルエージェントであり、学習者のデータベースを管理し、学習者進捗状況によって更新し、ティーチングエージェントとの学習者データ共有によって、学習者の情報をティーチングエージェントに伝えるものであり、
　コンテンツマップは、学習者に教える知識が格納されている知識部と、ある学習者はどのレベル学習されているかなどの情報が保有されている情報部と、コンテンツマップの更新、新たにノードやリンクが入れるときのコントロール部から構成される各ノードからなり、コースを作成する材料としての知識や知識間の関係を表現・格納・管理し、各ノードは詳細な知識トピックを示し、一つの当該ノードは、ホームページで実現可能であり、
　学習データベースは、学習者の学習状況を管理するデータベースシステムであって、指定されている学習コースのどこまで学習したか、どのくらい理解したかの学習進捗状況を含み、当該学習進捗状況は、キーワードによリコンテンツマップの各トピックと関連付けており、
　ティーチングエージェントは、学習者の個人学習の進捗・理解状況に応じて、学習者に適応した学習内容（学習コンテンツ）をコンテンツマップから選択し一定の順序で学習者に提供するプランニングを行い、学習者が一つのプランに従って学習し、―定トピックを学習し終わった後、学習者の理解状況と進捗状況に従って、ティーチングエージェントが学習者に新たな学習プランを作成する再プランニングを行うシステムにおいて、
　”アルゴリズムとデータ構造”科目との上記学習プランが、Ｃ言語の基礎知識コンテンツであるノードＡと例を用いてＣ言語を説明するコンテンツであるノードＰとＣ言語の課題と質問コンテンツであるノードＱからなる予備知識を学習した後、アルゴリズムの基礎知識コンテンツであるノードＢを含む上記システム。」
　
（３）本願発明と引用文献１発明との対比
　
　本願発明と引用文献１発明とを対比する。
　
　引用文献１発明の「学習者」は、本願発明の「研修生」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「学習者側」は、プログラムである「学習エージェント」の「移動」先であって、このようなプログラムの移動先は研修生の端末であることが通常であり、また当該研修生は、「学習者側」である端末において「学習行動」を行っていることは明らかであるから、本願発明の「研修生により使用される学習用のクライアント装置」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「システム」と「学習者側」からなる方式は、「ホームページ」を上記「学習者側」に提供して上記「学習者」に「学習行動」をさせるものであり、当該「ホームページ」はＷｅｂ情報として提供されることが通常であるから、本願発明の「Ｗｅｂ型トレーニング・システム」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「システム」は、「ホームページ」を提供していることからＷｅｂ情報を提供するサーバー機能を備えることは明らかであるので、本願発明の「サーバー装置」に相当する。
　
　してみると、引用文献１発明の「システム」は、上記「システム」と「学習者側」からなる方式でこれを用いることが明らかであって、当該Ｗｅｂ情報の内容は、研修生の学習データである「コースを作成する材料としての知識」を含むものであるから、本願発明の「研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「学習プラン」は、研修生がこれに従って学習するものであるから、本願発明の「予め設定された学習モデル」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「ノード」は、「コンテンツ」を教材内容のまとまりとして備えるものといえるから、本願発明の「学習単位」に相当する。
　
　そして、引用文献１発明の上記「ノード」は、上記「学習プラン」がこれを複数含むものでもあるから、本願発明の「予め設定された学習モデルを構成する学習単位」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「コンテンツ」は、上記「ノード」に対応する教材内容の情報といえるから、本願発明の「予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータ」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「コンテンツマップ」は、上記「コンテンツ」を「格納」しているから、本願発明の「予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベース」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「学習データベース」は、「学習者の学習状況を管理するデータベースシステムであって、指定されている学習コースのどこまで学習したか、どのくらい理解したかの学習進捗状況を含む」ものであり、当該「学習進捗状況」は、「コンテンツマップ」の「各トピック」である「各ノード」が示す「詳細な知識トピック」と「関連付け」されているから、本願発明の「少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベース」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「ティーチングエージェント」は、「学習者の個人学習の進捗・理解状況に応じて、学習者に適応した学習内容（学習コンテンツ）をコンテンツマップから選択し一定の順序で学習者に提供するプランニングを行い、学習者が一つのプランに従って学習し、―定トピックを学習し終わった後、学習者の理解状況と進捗状況に従って、ティーチングエージェントが学習者に新たな学習プランを作成する再プランニングを行う」ものであり、当該「学習者の理解状況と進捗状況」である「学習進捗状況」を「学習データベース」を介して「学習エージェント」と「共有」し、また、当該「再プランニング」が、「コンテンツマップ」を「更新」の対象とする処理であることは明らかであるから、本願発明の「前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成する処理手段」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の「学習者エージェント」は、「学習者が本システムにログインしたら、システムサーバ側から学習者側に移動し、学習の学習行動を把握し、学習者のデータを収集するモバイルエージェントであり、学習者のデータベースを管理し、学習者進捗状況によって更新する」ものであるから、本願発明の「該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するデータ更新手段」に相当する。
　
　また、引用文献１発明の上記「システム」は、学習カリキュラムである「学習プラン」の内容をプログラムであるティーチングエージェントにより自動的に作成する機能も有しているから、本願発明の「学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置」に相当する。
　
　してみると、引用文献１発明の「学習者エージェントは、学習者が本システムにログインしたら、システムサーバ側から学習者側に移動し、学習の学習行動を把握し、学習者のデータを収集するモバイルエージェントであり、学習者のデータベースを管理し、学習者進捗状況によって更新し、ティーチングエージェントとの学習者データ共有によって、学習者の情報をティーチングエージェントに伝えるものであり、コンテンツマップは、学習者に教える知識が格納されている知識部と、ある学習者はどのレベル学習されているかなどの情報が保有されている情報部と、コンテンツマップの更新、新たにノードやリンクが入れるときのコントロール部から構成される各ノードからなり、コースを作成する材料としての知識や知識間の関係を表現・格納・管理し、各ノードは詳細な知識トピックを示し、一つの当該ノードは、ホームページで実現可能であり、学習データベースは、学習者の学習状況を管理するデータベースシステムであって、指定されている学習コースのどこまで学習したか、どのくらい理解したかの学習進捗状況を含み、当該学習進捗状況は、キーワードよリコンテンツマップの各トピックと関連付けており、ティーチングエージェントは、学習者の個人学習の進捗・理解状況に応じて、学習者に適応した学習内容（学習コンテンツ）をコンテンツマップから選択し一定の順序で学習者に提供するプランニングを行い、学習者が一つのプランに従って学習し、―定トピックを学習し終わった後、学習者の理解状況と進捗状況に従って、ティーチングエージェントが学習者に新たな学習プランを作成する再プランニングを行うシステム」は、本願発明の「予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースと、前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成する処理手段と、を備え」た「ことを特徴とする学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置」に相当する。
　
　そして、本願発明の「該データ更新手段により更新された内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施をスキップするか否かを判断するスキップ判断手段と、を備え、前記スキップ判断手段は、前記未終了の学習単位に対し予め設定された他の学習単位の学習結果を基準とした条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断する手段を有する」と引用文献１発明の「学習者が一つのプランに従って学習し、―定トピックを学習し終わった後、学習者の理解状況と進捗状況に従って、ティーチングエージェントが学習者に新たな学習プランを作成する再プランニングを行う」とは、後記の点で相違するものの、当該「学習者の理解状況と進捗状況」は、データ更新手段によって更新された他の学習単位の学習結果の情報であり、学習モデルに相当する当該「新たな学習プラン」が未終了であることは明らかであり、また、当該「再プランニング」の際には、学習単位に相当する「各ノード」の「コントロール部」に対して「更新」の処理を行っているから、共に「該データ更新手段により更新された内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施を変更する際、該学習単位の構成内容を動的に変更し、他の学習単位の学習結果を基準として変更する」という点で共通する。
　
　したがって、両者は、
　
（一致点）
　
「　研修生の学習に必要なデータを格納し、そのデータをＷｅｂ情報として、通信ネットワークを介して該研修生により使用される学習用のクライアント装置に提供するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置であって、
　予め設定された学習モデルを構成する学習単位毎にその教材内容に相当するコンテンツデータを格納する教材データベースと、
　少なくとも前記研修生毎の該学習モデルに応じた全ての学習単位の学習状況に関する学習状況情報を更新可能に格納する研修生データベースと、
　前記２つのデータベースの各情報に基づいて該研修生の学習状況に応じて前記学習モデルの該学習単位の構成内容を今後学習する学習単位毎に再構成する処理手段と、
を備え、
　前記処理手段は、
　該学習単位が実施される毎に前記研修生データベースの各情報を更新するデータ更新手段とを備え、
　該データ更新手段により更新された内容に基づいて前記学習モデルの未終了の学習単位を対象にその学習単位の実施を変更する際、該学習単位の構成内容を動的に変更し、他の学習単位の学習結果を基準として変更することを特徴とする学習カリキュラムの自動設計機能を有するＷｅｂ型トレーニング・システムで用いるサーバ装置。」
　
である点で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点１）
　
　未終了の学習単位の実施を変更する際、
　
　本願発明では、未終了の学習単位の実施をスキップするか否かを判断して該学習単位の構成内容を動的に変更し、そのため、
　前記未終了の学習単位に対し予め設定された条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するスキップ判断手段と、
　該スキップ判断手段による判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更する手段を備えるのに対し、
　
　引用文献１発明では、未終了の学習単位の構成内容を動的に変更するものの、当該学習単位の実施をスキップするか否かを判断して変更するものではなく、そのため、
　上記のようなスキップ判断手段を備えておらず、
　上記のように変更する手段を備えていない点。
　
（４）相違点についての判断
　
（相違点１について）
　
　学習者が予備知識を備えていることを前提とする学習プランをプランニングする際に、当該学習者の予備知識に係わる予習を評価し、当該学習者の予備知識が不十分と分かれば当該予備知識に係わる復習を履修させてから次の知識を履修させ、当該学習者の予備知識が十分と分かれば当該予備知識に係わる復習の履修を省略して次の知識を履修させることは、教育上の一手順にすぎないものである。
　
　してみると、引用文献１発明では、”アルゴリズムとデータ構造”科目との学習プランが、Ｃ言語の基礎知識コンテンツであるノードＡと例を用いてＣ言語を説明するコンテンツであるノードＰとＣ言語の課題と質問コンテンツであるノードＱからなる予備知識を学習した後、アルゴリズムの基礎知識コンテンツであるノードＢを含むのであるから、引用文献１発明において、当該学習プランを再プランニングする際に、上記教育上の一手順を適用し、例えば、Ｃ言語の基礎知識コンテンツであるノードＡの学習結果を評価し、当該学習者の予備知識が十分と分かれば、同様の予備知識である上記例を用いてＣ言語を説明するコンテンツであるノードＰと上記Ｃ言語の課題と質問コンテンツであるノードＱの履修を省略して、上記アルゴリズムの基礎知識コンテンツであるノードＢを履修させるよう構成すること、すなわち、未終了の学習単位の実施を変更する際、上記教育上の一手順を適用し、当該学習単位の実施をスキップするか否かを判断して該学習単位の構成内容を変更するよう構成することは、当業者であれば適宜になし得るものである。
　
　そして、引用文献１発明において、未終了の学習単位の実施を変更する際、上記教育上の一手順を適用し、当該学習単位の実施をスキップするか否かを判断して該学習単位の構成内容を変更するよう構成するのであれば、そのため、前記未終了の学習単位に対し予め設定された条件をもとに前記学習単位の実施をスキップするか否かを判断するスキップ判断手段と、該スキップ判断手段による判断結果をもとに該学習単位の構成内容を動的に変更する手段とを備えることは、当業者であれば適宜になし得る設計的事項にすぎないものである。
　
　したがって、相違点１に係る本願発明の構成は、引用文献１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、本願発明の作用効果も、引用文献１から当業者が予測できる範囲のものである。
　
（５）結論
　
　よって、本願発明は、引用文献１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、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る。
　
４．むすび
　
　上記のとおり、本願の請求項１に係る発明は、引用文献１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、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ため、本願の他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、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。