【事件の表示】
　特願２０００−３９５１７６「同期的コミュニケーション支援システム及び同期的コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　７月１２日出願公開、特開２００２−１９６９２８〕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１２年１２月２６日の出願であって、平成１６年２月４日付けで拒絶理由通知がなされ、同年４月１５日付けで手続補正がなされたが、同年５月３１日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年７月５日に審判請求がなされるとともに、同年８月４日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１６年８月４日付けの手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成１６年８月４日付けの手続補正を却下する。
［理由］
（１）補正の内容
　上記平成１６年８月４日付けの手続補正（以下「本件手続補正」という。）は、特許請求の範囲を次のように補正するものである。
　
「　　【請求項１】
　データベースサーバ及びユーザの端末から構成される同期的コミュニケーション支援システムであって、
　該データベースサーバが、夫々リンクする知識データベース及びサンプル概念空間データベースを有して、該知識データベースはキーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納され、該サンプル概念空間データベースはキーワード及び概念として近いキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納される構成であって、
　複数のユーザが夫々の端末により上記データベースサーバを介して会話をした場合聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）にとって未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）につき上記データベースサーバがすべての概念空間から上記未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）を有する用語ペアを選択し、
　聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、聞き手ユーザの知識概念空間中における未知キーワード又はリンクキーワードのいずれかが一致する用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成すると共に、
　該知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることで聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをし、聞き手ユーザの知識に合わせた情報を提示する
　ことを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項２】
　請求項１記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記初期設定はサンプル概念空間データベース内のすべての概念空間からリンクキーワードを有するすべての用語ペアを対象としてなすことを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項３】
　請求項１又は請求項２いずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記情報フィルタリングが上記データベースサーバによりなされることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項４】
　請求項１乃至請求項３いずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記データベースサーバはさらにユーザプロファイルデータベースを有し、該ユーザプロファイルデータベースは予め各ユーザが上記サンプル概念空間データベースより選択し登録した概念空間に関する情報を格納してなることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項５】
　請求項１乃至請求項４のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記未知キーワードの推定は上記データベースサーバがユーザ間の会話にあらわれたキーワードが最も多く存在している概念空間をその話題の概念空間（話題概念空間）であると判断して話題を推定し、かつ上記ユーザプロファイルデータベースに登録されてある話し手たるユーザの専門知識に関する情報により聞き手の知識の程度の推定をすることによりなされることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項６】
　請求項１又は請求項５のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記データベースサーバは聞き手が話し手の専門知識に対し質問を発した場合当該質問中のキーワードを未知キーワードとみなすことを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項７】
　請求項１乃至請求項６のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記情報フィルタリングにより聞き手が確率的に選択されたリンクキーワードのうちの一のキーワードにプラス反応をした場合上記リンクキーワードを有する用語ペア間のリンクに上記未知キーワードとの関連度を高める重み付け処理（重視化処理）をすることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項８】
　請求項７記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記初期設定された概念空間を形成するリンクキーワードには初期値が与えられ、上記重視化処理が該初期値に対するポイントの加算にて行われることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項９】
　請求項７又は請求項８記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記重視化処理にて選択されるキーワードは上記用語ペアの右辺又は左辺にあることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１０】
　請求項１乃至請求項６のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記情報フィルタリングにより聞き手が確率的に選択されたリンクキーワードのうちの一のキーワードにマイナス反応をした場合、当該リンクキーワードを有する用語ペア間のリンクに上記未知キーワードとの関連度を低める重み付け処理（軽視化処理）をすることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１１】
　請求項１０記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記軽視化処理が初期値に対するポイントの減算にて行われることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１２】
　請求項１０又は請求項１１記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記軽視化処理にて選択されるキーワードは上記用語ペアの右辺又は左辺にあることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１３】
　請求項１乃至請求項１２のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムに-おいて、上記知識データベースに格納される質問・回答情報の質問には意義に関する質問
（ファット質問）又は具体例に関する質問（イグザンプル質問）又は理由に関する質問（ファイ質問）の少なくともいずれかが含まれることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１４】
　請求項７乃至請求項１２のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記重視化処理又は軽視化処理をされた場合その処理内容にて聞き手ユーザのユーザ概念空間データベースが更新されることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１５】
　請求項１乃至請求項１６のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、聞き手ユーザの端末の画面表示をキーワードとなる上記用語間の関連度が高い程画面の空間上の距離が近くなるように２次元平面上に可視化させることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１６】
　請求項１５記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記可視化は複数のキーワードがある場合これらのキーワードすべての順列組合せを距離と対応させることにより行なうことを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１７】
　請求項１５又は請求項１６記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上
記可視化が聞き手ユーザの知識に関する上記知識概念空間についてなされることを特徴と
する同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１８】
　請求項１５又は請求項１６記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記可視化が話題に関する概念空間（話題概念空間）についてなされることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項１９】
　請求項１６乃至請求項１８のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記可視化は対象となる概念空間中の対象とする用語の色を濃く若しくは薄く表示することを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項２０】
　請求項１５乃至請求項１９のいずれか一記載の同期的コミュニケーション支援システムにおいて、上記可視化は聞き手の端末の画面に形成された補助窓に表示されることを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　　【請求項２１】
　キーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納された知識データベース及び、キーワード及び概念として近いキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納されたサンプル概念空間データベースを夫々リンクした状態で有するコンピュータからなるデータベースサーバを、
　複数のユーザが夫々の端末により上記データベースサーバを介して会話をした場合、聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）にとって未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）について、すべての概念空間から上記未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）を有する用語ペアを選択する手段、
　聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成する手段、
　該知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることで聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをする手段として機能させることを特徴とする同期的コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体。」
　
（２）特許法第１７条の２第３項に規定する要件についての検討 
　本件手続補正後の特許請求の範囲に記載された請求項１は、その記載からして、少なくとも次の事項を含んでいる。 
 　 
　（イ）聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、
聞き手ユーザの知識概念空間中における未知キーワード又はリンクキーワードのいずれかが一致する
 　
　そこで、聞き手ユーザの知識概念空間の初期設定とその形成について検討する。
　発明の詳細な説明の段落【００２３】〜【００２４】に、
「【００２３】
　かくして話題ｄのドメインと話し手ｓのドメインの状態に合わせた情報の選択において（かかる情報の選択を「情報の転換」という（図５のステップ６（Ｓ６））、一方のユーザ（ユーザαとする）がユーザ端末３を操作することにより、話し手ｓの話しの中にでてきたキーワード bについてファットの質問をした場合（図５のステップ７（Ｓ７））、図２に示すように、複数の概念空間上で一つでもキーワード bとリンクのある、例えばキーワード n, キーワード o,キーワード p,キーワード x, キーワード yがユーザαの知識概念空間に取り込まれる。これによりユーザの概念空間９が初期設定される。（図５のステップ８（Ｓ８））
　　　【００２４】
　上記初期設定により、リンクキーワードを有する用語ペアｄがサンプル概念空間データベース１Ｂに格納されているサンプル概念空間７Ａ、７Ｂ、７Ｃよりすべて取り出され、聞き手ｌたるユーザの概念空間９が形成される。その際、現時点で取り込まれたことのないリンクの場合は、リンクの重み付けに初期値（ここでは初期値を「０．５」とする）が与えられ、既に取り込まれている場合には、知識概念空間上のリンクの重み付けをそのまま用いる。」とある。
　
　上記の記述からすると、
　ユーザがユーザ端末３を操作することにより、話し手の話しの中にでてきたキーワード bについてファットの質問をした場合に、
　複数の概念空間上で一つでもキーワード bとリンクのある、例えばキーワード n, キーワード o,キーワード p,キーワード x, キーワード yがユーザの知識概念空間に取り込まれ、ユーザの概念空間が形成されるものである。
　そして、図２を参酌すると、Ａの概念空間からキーワード bとリンクのある、キーワード n, キーワード o,キーワード pとのそれぞれの用語ペアを、またＢの概念空間からキーワード bとリンクのある、キーワード xとの用語ペアを、またＣの概念空間からキーワード bとリンクのある、キーワード x, キーワード yとのそれぞれの用語ペアを取り出して、取り出された５つの用語ペアに重み付け０．５を初期設定するものである。
　
　すなわち、未知キーワードｂとリンクキーワードを有する用語ペアが、全ての概念空間７Ａ、７Ｂ、７Ｃよりすべて取り出され、取り出された用語ペアに所定の重み付け初期値により初期設定して、聞き手たるユーザの概念空間を形成するものである。
　
　してみれば、聞き手ユーザの知識概念空間の初期設定とその形成について、
発明の詳細な説明には、
　聞き手ユーザの知識概念空間を未知キーワード自体と、
全ての概念空間における前記未知キーワードと一致する
　前記（イ）の「聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、
聞き手ユーザの知識概念空間中における未知キーワード又はリンクキーワードのいずれかが一致する
　
　よって、上記事項は、出願当初の明細書又は図面に記載されておらず、かつ、その記載から自明なものでもないから、上記事項を追加する本件手続補正は、出願当初の明細書又は図面に記載した範囲でしたものではないので、特許法第１７条の２第３項の規定に違反するものである。 
 　 
（３）独立特許要件  
　仮に、本件手続補正が、出願当初の明細書又は図面に記載されたものであり、かつ、請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定したものであって、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮（請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の請求項に記載された発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるもの）を目的とするものと仮定した場合に、上記補正後の請求項２１に記載された発明（以下、「補正後の発明」という。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるのかどうかについて以下に検討する。  
　  
　１）補正後の発明  
　本件手続補正により、補正後の発明は、以下に記載されたものと認められる。
　
　「キーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納された知識データベース及び、キーワード及び概念として近いキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納されたサンプル概念空間データベースを夫々リンクした状態で有するコンピュータからなるデータベースサーバを、
　複数のユーザが夫々の端末により上記データベースサーバを介して会話をした場合、聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）にとって未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）について、すべての概念空間から上記未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）を有する用語ペアを選択する手段、
　聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成する手段、
　該知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることで聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをする手段として機能させることを特徴とする同期的コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体。」
　
　２）引用文献
（Ａ）原査定の拒絶の理由に引用された、「K.Sumi and T.Nishida,“Communication-Support System for Ongoing Conversations in Users' Background Knowledge”，4th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems  Allied Technologies（KES'2000)，２０００年　９月　１日，Ｖｏｌ１，Ｐ．６０−６３」（以下、「引用文献１」という。）には、以下の事項が記載されている。
　
（ア）「Were therefore proposed a system of computer mediation between a speaker and a listener in which the system can provide information during the conversation to further the listener's understanding. The system also displays the topic area which the conversation is corresponding to and related words to the topic which is visualized in a two-dimensional space by matching the relationship of a pair of words to distance in the space during conversation.」（６０頁左欄１０行目〜１７行目。）
（和訳：したがって、話し手と聞き手との会話の間、聞き手の理解を促進する情報を提供するための、話し手と聞き手との間にコンピュータが介在した、システムを提案した。更に、このシステムは、会話に相当する話題空間、及び話題に関連した用語を、会話の間、２次元平面上で、用語ペアの関係と空間における距離とが釣り合うように可視化表示する。）
　
（イ）「4  Framework
Figure 1 is the system framework proposed in this paper. The users talk using wearable computers. These wearable computers are connected to a central database server. The database server controls the background knowledge database,(that is acquired from several users), and downloads data at the user's request. Figure 2 shows Xybernaut's wearable computer that we use for this system. The listener can see what speaker is talking about by words visualized in the display (which is recognized by a speech recognition technique) and at the same time they can also see the field of view further annotations for a particular word which the listener may need due to a lack of knowledge. Then, the listener can understand the details of the topic by looking at the view.
 The explanations are sorted into a lists based on probability. All words are in a hypertext format and only the words which the listener will need are annotated.
 Since the listener must respond quickly, the information needs to be as concise as possible. The system also uses graphics as well as text, and displays related words during the conversation.
 The system determines the topic area by the ongoing conversation. If the inferred area is different from the listener's specialty, then the system will at first present some annotations for the listener. Then, the system will gradually learn about the area that are unknown to the user.
 This can be determined by the user's clicking , scrolling, and erasing history.
 In the following subsections, we describe how knowledge is presented, how topic areas are  determined, and how the user acquires information.」（６１頁左欄下から９行目〜右欄２１行目。）
（和訳：４　フレームワーク
図１はこの論文で提案されたシステムのフレームワークである。ユーザは、ウェアラブルコンピュータを使って会話する。このウェアラブルコンピュータは、中央のデータベースサーバに接続される。データベースサーバは、背景知識データベース（これは、複数のユーザから獲得したものである）を制御して、ユーザの要求に応じてデータをダウンロードする。図２は、我々がこのシステムで使用したＸｙｂｅｒｎａｕｔ社のウェアラブルコンピュータを示す。聞き手は、話し手が何を話しているかを（スピーチ認識技術により認知された）言葉を画面上に表示することで、理解することができる。そして、そのうえに、同時に、両者は、知識の欠如故に聞き手が必要とする固有の用語についての説明の注釈を、画面上に見ることができる。そうすることで、聞き手は画面を見ることにより、話題の詳細を理解することが可能となる。
　この注釈の説明は、確率に基づいて、リストとして並べられる。全ての用語は、ハイパーテキスト化されており、聞き手が必要とする用語についてのみ、説明の注釈がつけられる。
　聞き手が、素早く応答するために、情報は、可能な限り簡潔なものであらねばならない。システムは、テキストだけでなく、グラフィックスを使用して、話し手と聞き手の会話の間、関連する用語を表示する。
　システムは、進行する会話から、話題の領域を決定する。そうして推定された領域が聞き手の専門とは異なる場合、システムは、最初に、聞き手のためにいくつかの説明の注釈を提示する。それから、システムは、徐々に、ユーザが未知である領域について学習をしていく。
　ユーザが用語をクリックしたり、画面をスクロールしたり、履歴を削除したりする操作から、システムは学習をすることができる。
　以下のサブセクションにおいて、知識がどのように提供され、話題の領域がどのように特定されるか、またユーザがどのようにして、情報を取得するか、について説明する。）
　
（ウ）「4.1  Knowledge presentation
When a user speak to each other via this system, the background knowledge will be presented. For example, if we assume user s is a speaker and user 1 is a listener, then user Ps annotated information A([) is presented by the followingequation:
 
      A(I) = T(d, S) . F(I)
 
 T(d, s) means information transformation according to thedomain of ongoing topic area and   background knowledge foruser S. F(1) is filtering of what user 1 does not know. This means the system conveys the information according to the ongoing topic area with user s’s intent and filters it into the information based on what user 1 does not know.
 The system can dynamically change the presentation of information according to which words the user clicks, scrolls to, or erases. If the user clicks the word, or erase the annotation, the system modifies inference of that the area of the user unknown. If the user scrolls the annotation, the system modifies inference of the ongoing topic area.
 The system uses this information to present related words during the ongoing conversation and decide which words should be present. The related words are visualized and shown to the users in a two-dimensional space on the screen by matching the relationship between a pair of keywords to the distance in the space by using the multi-dimensional sealing method [SI. In this space, the word the user most recently said is located at the center of the space, and the words related to it are located based on their relationship. By looking at these information the listener can usually understand what the speaker says.」（６１頁右欄下から７行目〜６２頁左欄２３行目。）
（和訳：４．１　知識の提供
　このシステムを介在してユーザがお互いに会話をするとき、背景知識が提供される。例えば、ユーザｓを話し手とし、ユーザｌを聞き手とすると、注釈として聞き手へ提供される情報は、以下のＡ（ｌ）のようになる。
　
　Ａ（ｌ）　＝　Ｔ（ｄ，ｓ）・Ｆ（ｌ）
　
　Ｔ（ｄ，ｓ）は、現在の話題とユーザｓの背景知識に合わせるという意味での情報の転換であり、Ｆ（ｌ）は、ユーザｌが未知である情報のみを残したフィルタリングのことである。つまり、ユーザｓの意図する話題に合わせ、ユーザｌの知らない情報のみを提示するということである。
　システムは、ユーザがどの用語をクリック操作したか、またはスクロール操作したか、または消去操作をしたか、に合わせて、動的に知識の提供を変化させる。ユーザが用語をクリックした場合、または説明の注釈を消去した場合、システムは、ユーザが未知であると推定していた知識の領域を修正する。ユーザが説明の注釈をスクロールした場合は、現在進行中の話題の推定を修正する。
　システムは会話の間、この情報を利用して、関連する用語を提供するとともに、どの用語を提供すべきか、を特定する。関連する用語は、ペアとなっている用語の関連度と画面上の２次元空間における前記ペアとなっている用語の位置関係とが対応するように、多次元尺度法［６］を用いて、可視化され、画面上に表示される。この画面空間においては、ユーザが最も最近に言及した用語が空間の中心に位置づけられて、その用語に関連する用語がその関連度に応じて画面空間上に位置づけされる。これらの情報を見ることにより、聞き手は話し手の意図を理解することが可能となる。）
　
（エ）「4.2  Knowledge representation
The system manages user background knowlwdge, profiles, and conceptual spaces.
 The background knowledge database is for everyone but it appears to be each user's specialized database by using a user's profile and conceptual spaces. The words in the background knowlwdge are indexed by conceptual spaces in which some words overlap.
 The system has several conceptual spaces of specialties which are grouped into related keywords by specialists. A Conceptual space consists of words which have mutual relationships between them.
 The ongoing topic area can be determined by analyzing the weighted the words in conceptual spaces.
 The information of the user needs  (what the user does not know) can be determined by analyzing the conceptual spaces with weights. The weight changes according to the changes in the ongoing conversation.
 The user's profile is acquired by the system beforehand according to the representation of a conceptual space.」（６２頁左欄下から１０行目〜右欄９行目。）
（和訳：４．２　知識表現
このシステムは、ユーザの背景知識、ユーザプロファイル、及び概念空間を管理している。背景知識のデータベースは、全ユーザで共有のものであるが、ユーザプロファイルと概念空間を利用して、各ユーザ独自の知識データベースであるかのように見える。背景知識データベースの用語は、インデックス化されており、いくつかの用語は複数の概念空間でオーバラップしているものもある。
　システムは、専門により複数の概念空間を有しており、これらは、複数の専門家によって関連するキーワードからなるグループとして構成されている。概念空間は、相互が関連する用語から成り立つ。
　進行中の話題空間は、概念空間における用語の重み付けを解析することで、特定される。
　ユーザニーズに関する情報（ユーザにとって未知である）は、重み付けされた概念空間を解析することで、特定することができる。進行中の会話の変化に応じて、重み付けは、変化する。
　ユーザプロファイルは、予め、概念空間の表現にしたがって、システムによって獲得される。）
　
（オ）「4.3  Inferring the user's unknown area
The user's unknown area is inferred by which words the user clicked or which annotations the user erased. If the user clicked a word, the system considers that the user is unfamiliar with the words related to rhe word. The probability of the unknown area is adjusted according to the clicked word. If the user erased an annotation, the system infers that the user is familiar with the words related to the word. Then, the probability of the unknown area is adjusted according to the user's selected annotatin.
　・・・（中略）・・・
 We previously studied a personalized information presentation system that inferred similar concepts by analyzing using user's conceptual spaces [7],[8]. Our previous research succeeded in inferring similar areas.
 We used a much simpler method that uses only associative relationships among keywords (conceptual space)that are independently given by different users and then adusted the weight values according to the user's responses while using the system.
 In this previous research, the user's own conceptual space which we can infer the user's interest was generated automatically by using numbers of conceptual spaces and by taking advantages of the user's selection of the questions. Then the previous research was a learning system for inferring interest by adjusting each weight of nodes between keywords. Now we present the system for inferring user's unknown area by using numbers of conceptual spaces. That is a learning system for inferring knowledge by adusting each weight of keywords.」（６２頁右欄１１行目〜４１行目。）
（和訳：４．３　ユーザにとって未知の知識領域の推定
ユーザにとって未知の知識領域は、ユーザがどの用語をクリックしたか、またどの注釈を消去したか、によって推定される。ユーザが、用語をクリックした場合、システムは、その用語と関連している用語についてもユーザが未知であるものと推定する。ユーザが、注釈を消去した場合には、システムは、ユーザが、その用語と関連している用語についてもユーザが知識があるものと推定する。このように、ユーザの未知である知識領域に関する確率は、ユーザが選択した注釈にしたがって、調整される。
　・・・（中略）・・・
　我々は、以前にユーザの概念空間を使って、解析することで、似通った概念を推定する個人化された情報提供システムについて研究した（［７］、［８］）。我々のこの研究は、似通った領域の推定において、成功した。
　独立したユーザによって与えられた複数の（概念空間を示す）キーワード間における連想関係を利用して、システムを利用する間、ユーザの反応にしたがって、システムが重み付けを調整するという、簡単な方法論を用いた。
　以前の研究においては、ユーザの興味を推定することができる、ユーザ自身の概念空間を、複数の概念空間を使い、ユーザがどの質問を選択したか、を利用して、自動的に生成した。してみれば、以前の研究は、複数のキーワード間における複数のノードの各重み付けを調整することにより、ユーザの興味を推定することを学習するシステムであった。そして、今、複数の概念空間を利用して、ユーザにとって未知の知識領域を推定するためのシステムを紹介する。これは、キーワードの重み付けを調整することによって、ユーザの知識を推定することを学習するシステムである。）
　
（カ）「4.4 　Inferring the topic area
The topic area is determined by the words the speaker uses, and then learned by the explanation the user selected in the scroll-bar of annotation c,andidates.
 Each conceptual space which is used for indexing the back ground database is weighted, and the weighted values correspond to the probability of the topic area.」（６２頁右欄下から２０行目〜下から１４行目。）
（和訳：４．４　話題領域の推定
話題領域は、話し手の使う用語によって特定され、ユーザが説明の注釈の複数の候補の中からスクロールバーでひとつの説明の注釈を選択することで、学習される。
　背景知識のデータベースをインデックス化して用いられる、各概念空間は、重み付けされて、この重み付けの値は、話題領域の確率に対応する。）
　
（キ）「4.5  Knowledge acquisition
The system is not only designed to store fixed knowledge like an encyclopedia, but to acquire knowledge dynamically by word of mouth. Since knowledge in all over the world tend to be changeable and increasing manner. In order not to make so much burden bly a user for describing knowledge we incorporated the use of sound and photos as knowledge acquisition directly in addition to describe text information.
 In the case of speech, for example, if the key phrase (i.e., α is β) was found, the system considers α is a word and β is a meaning, then stores it in the database.」（６２頁右欄下から６行目〜６３頁左欄５行目。）
（和訳：４．５　知識の獲得
システムは、辞典のように固定した知識を格納するだけでなく、口頭の言葉からも動的に知識を獲得する。世界中の知識は、変化しやすく、増える傾向にある。ユーザに負担を負わせないように、我々は知識を表現するのに、テキスト情報に加えて、音と写真による直接的な知識の獲得方法を導入した。
　スピーチの場合、例えば、キーとなるフレーズ（αはβである。）がある場合、システムはαを用語とみなし、βをその意味とみなして、データベースに格納する。）
　
（ク）「We proposed a system that supports ongoing communication by providing knowledge to users according to individual's background knowledge and the context of the conversation.
 This system is intended to operate properly by preparing the information,(including personal information), in database beforehand, rather than to learn much initially, considering not to impose a burden by the user.」（６３頁右欄４行目〜１０行目。）
（和訳：各個人の背景知識や会話の文脈にしたがって、ユーザに知識を提供することで、進行中の会話を支援するシステムを提案した。
　このシステムは、ユーザに負荷を負わせないように、最初にたくさんのことを学ぶよりも、事前にデータベースとして、（個人情報を含む）情報を準備することで、適切に稼働するように意図されたものである。）
　
　ここで、（イ）における記載「ユーザは、ウェアラブルコンピュータを使って会話する。このウェアラブルコンピュータは、中央のデータベースサーバに接続される。」、及び
（ク）における記載「各個人の背景知識や会話の文脈にしたがって、ユーザに知識を提供することで、進行中の会話を支援するシステムを提案した。」からすると、
　引用文献１には、
　データベースサーバ及びユーザのウェアラブルコンピュータから構成される、ユーザ間での進行中の会話支援システムについて記載されていると解される。
　そして、（イ）における記載「データベースサーバは、背景知識データベース（これは、複数のユーザから獲得したものである）を制御して、ユーザの要求に応じてデータをダウンロードする。」、
（エ）における記載「システムは、専門により複数の概念空間を有しており、これらは、複数の専門家によって関連するキーワードからなるグループとして構成されている。概念空間は、相互が関連する用語から成り立つ。」、
（ウ）における記載「関連する用語は、ペアとなっている用語の関連度と画面上の２次元空間における前記ペアとなっている用語の位置関係とが対応するように、」、
（キ）における記載「キーとなるフレーズ（αはβである。）がある場合、システムはαを用語とみなし、βをその意味とみなして、データベースに格納する」、及び
　「データベースサーバ」がコンピュータからなることは自明であることからすると、
　引用文献１に記載されたデータベースサーバは、
　キーワード及びそれに対応する意味情報が格納された背景知識のデータベース及び、キーワードとそれに関連するキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納された複数の概念空間を有していると認められる。
　そして、（エ）における記載「背景知識データベースの用語は、インデックス化されており、いくつかの用語は複数の概念空間でオーバラップしているものもある。」からすると、背景知識データベース、及び複数の概念空間は、夫々リンクするものと認められる。
　
　そして、（オ）における記載「ユーザにとって未知の知識領域は、ユーザがどの用語をクリックしたか、またどの注釈を消去したか、によって推定される。ユーザが、用語をクリックした場合、システムは、その用語と関連している用語についてもユーザが未知であるものと推定する。」からすると、
　　引用文献１に記載されたシステムは、
　複数のユーザがそれぞれのウェアラブルコンピュータにより、前記データベースを介して会話をした場合、聞き手ユーザがどの用語をクリックしたか、によって、その用語（キーワード）を聞き手ユーザにとって未知の知識と推定するともに、前記未知の知識と推定された用語（キーワード）と関連する用語（キーワード）についても未知の知識と推定するものと解される。
　さらに、（ウ）における記載「システムは会話の間、この情報を利用して、関連する用語を提供するとともに、どの用語を提供すべきか、を特定する。」、及び
（エ）における記載「システムは、専門により複数の概念空間を有しており、これらは、複数の専門家によって関連するキーワードからなるグループとして構成されている。概念空間は、相互が関連する用語から成り立つ。」からすると、
　前記未知の知識と推定された用語（キーワード）について、前記すべての複数の概念空間から、前記未知の知識と推定されたキーワードと関連する用語（キーワード）を有する用語ペアを、特定し、提供する（すなわち、選択する）手段を有するものと認められる。
　
　また、（オ）における記載「ユーザにとって未知の知識領域は、ユーザがどの用語をクリックしたか、またどの注釈を消去したか、によって推定される。ユーザが、用語をクリックした場合、システムは、その用語と関連している用語についてもユーザが未知であるものと推定する。　・・・（中略）・・・
　そして、今、複数の概念空間を利用して、ユーザにとって未知の知識領域を推定するためのシステムを紹介する。これは、キーワードの重み付けを調整することによって、ユーザの知識を推定することを学習するシステムである。」、からすると、
　引用文献１に記載されたシステムは、
　複数の概念空間を利用して、聞き手ユーザがどの用語をクリックしたか、によって、聞き手ユーザの未知の知識と推定されたキーワード、及び前記未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードの重み付けを調整する手段によって、聞き手ユーザの未知の知識領域を推定するものと認められる。
　
　そして、（イ）における記載「この注釈の説明は、確率に基づいて、リストとして並べられる。」、
（ウ）における記載「システムは会話の間、この情報を利用して、関連する用語を提供するとともに、どの用語を提供すべきか、を特定する。　・・・（中略）・・・　その用語に関連する用語がその関連度に応じて画面空間上に位置づけされる。」、及び
（オ）における記載「このように、ユーザの未知である知識領域に関する確率は、ユーザが選択した注釈にしたがって、調整される。」、並びに
「キーワードの重み付けを調整することによって、ユーザの知識を推定することを学習するシステムである。」からすると、
　引用文献１に記載されたシステムは、
　聞き手ユーザにとって未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードについて、キーワードの重み付けを調整することによって得られる確率に基づいて、リストとして並べる（すなわち選択する）ものと認められる。
　そして、そうすることで、
（ウ）における記載「Ｆ（ｌ）は、ユーザｌが未知である情報のみを残したフィルタリングのことである。つまり、ユーザｓの意図する話題に合わせ、ユーザｌの知らない情報のみを提示するということである。」、及び
（ク）における記載「各個人の背景知識や会話の文脈にしたがって、ユーザに知識を提供することで、進行中の会話を支援するシステムを提案した。」のように、
　引用文献１に記載されたシステムは、
　聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをする手段を有するものと認められる。
　
　したがって、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明１」という。）が記載されているものと認められる。
　
　データベースサーバ及びユーザのウェアラブルコンピュータから構成される進行中の会話支援システムであって、
　キーワード及びそれに対応する意味情報が格納された背景知識のデータベース及び、キーワードとそれに関連するキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納された複数の概念空間を夫々リンクした状態で有するコンピュータからなるデータベースサーバを、
　複数のユーザがそれぞれのウェアラブルコンピュータにより、前記データベースを介して会話をした場合、聞き手ユーザがどの用語をクリックしたか、によって、聞き手ユーザにとって未知の知識と推定されたキーワードについて、すべての概念空間から前記未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードを有する用語ペアを選択する手段、
　複数の概念空間を利用して、聞き手ユーザがどの用語をクリックしたか、によって、聞き手ユーザの未知の知識と推定されたキーワード、及び前記未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードの重み付けを調整する手段、
　聞き手ユーザにとって未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードについて、キーワードの重み付けを調整することによって得られる確率に基づいて、選択することで、聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをする手段として機能させる
　ことを特徴とする進行中の会話支援システム。
　
（Ｂ）原査定の拒絶の理由に引用された、「角薫，外４名著，“個人の概念空間を利用した興味の推定による情報提供”，電子情報通信学会論文誌（Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ），社団法人電子情報通信学会，１９９９年１０月２５日，第Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ巻，第１０号，Ｐ．１６３４−１６４４」（以下、「引用文献２」という。）には、以下の事項が記載されている。
（ケ）「あらまし　本論文では，コンピュータを情報提供者側とユーザとの情報の受け渡しの仲介役として位置づけ，ユーザの興味や知識に応じて個人化された情報提供を行うシステム， Ｔａｋｅａｌｏｏｋを紹介する．基本的なアイデアは，ユーザとコンピュータ間での質問−回答の対話を通しユーザの興味の推定を行い，それに基づいて情報提供を個人化していくものである．ユーザの興味の推定は，ユーザとのインタラクションが進むにつれて更新される概念空間を利用してなされる．この概念空間は，互いに関連度をもつキーワードの集合からなり，その関連度がユーザとのインタラクションを通してユーザの興味に適応していく．本論文では，手法の提案，基本的メカニズムの説明，評価実験の報告，及び考察を行う．」（１６３４頁あらまし欄。）
　
（コ）「４．  興味に基づいた情報提供の個人化システムの開発
　図１は，本研究で提案するシステムの枠組みである．上部に情報提供者，下部にユーザ，中間部にそれらの仲介役をするシステムが位置している．
　複数の情報提供者は，それぞれの発信情報として，情報ソースと概念空間を用意する．情報ソースは，基本情報となるテキスト情報・情報提供者各々が選択したキーワード・それに対応する質問−回答情報からなる．概念空間は，自分が選択したキーワードと概念として近いキーワードを定義したキーワードペアの集合で，情報提供者個別の情報である．
　ユーザは，受信情報として個人化された情報と可視化された興味空間を得る．個人化された情報とは，ユーザが選択した情報ソース表示時にシステムがユーザの興味を推定することにより前もって表示される補助情報や，他の情報ソースの推薦のことである．興味空間とは，予測されるユーザの興味対象の空間のことであり，可視化された興味空間とは，それを可視化したものである．」（１６３５頁右欄下から１０行目〜１６３６頁左欄１０行目。）
　
（サ）「４．１  情報提供者側の情報の準備
情報提供者側から用意する情報としては，情報提供者からユーザに発信する情報の源である情報ソースと情報提供者によってそれぞれ異なる概念空間がある．
　情報ソースは，基本情報となるテキスト情報・情報提供者各々が選択したキーワード・それに対応する質問−回答情報から構成され，情報提供者各自で準備される．質問−回答情報の質問の種類は，“その意味は何ですか？”（Ｗｈａｔ）という辞書的な意味を求めるもの，“それは具体的には何（例）ですか？”（Ｗｈａｔ２）といった具体例を求めるもの，“どのようにそれは実現されているのですか？”（Ｈｏｗ）のような方法論などの詳細情報を求めるもの，“その理由は何ですか？”（Ｗｈｙ）のような前述の方法論を適用した理由を求めるものの４種類を用意した．これらの質問は，Ｗｈａｔ，Ｗｈａｔ２， Ｈｏｗ，Ｗｈｙの順に，よりその情報コンテンツに特化した内容になるということを想定して設定した．情報提供者によって選択されたキーワードに対する質問の決定は，各情報提供者に委ねられており，全種類の質問が用意されるとは限らない．
　概念空間は，情報提供者が選択したキーワードと概念として近いキーワードを定義したキーワードペアの集合で，情報提供者個別の情報であり，これは情報提供者の視点の違い，つまり興味の違いやそれに伴った言葉の解釈の違いにより，異なってくるものである．具体的には，情報提供者が質問−回答情報を作る上で選択したキーワード各々に対し，他の全情報提供者が選択したものも含めた全キーワードの中から関連があると判断したものを選択し，リンクを張ったものである．」（１６３６頁左欄下から２行目〜右欄下から１行目。）
　
（シ）「４．２  興味の推定
　興味の推定は，ユーザ個別の興味空間を利用した情報リトリーバにより行われる．ユーザの興味空間は，ユーザがシステム上で質問の選択を行ったことをきっかけにして，複数の情報提供者による概念空間を利用することで自動構成される．その過程では，ユーザが質問したキーワードをユーザの興味対象とみなし，そのキーワードと興味が共起すると情報提供者が概念空間で表現しているもの，つまり対象キーワードとリンクが張られているキーワードをユーザの新しい興味対象の候補とする．興味空間中に存在するキーワード間のリンクには重み付け（関連度）が与えられている．関連度の値は０．０ （関連なし）から１．０までの値をとる．ユーザの興味推定の際には，これらの値に基づいて確率的に関連するキーワードを探索する．情報リトリーバは，推定された興味をもとに個人化した情報提供を行う．基本的に，興味の対象として推定されたキーワードが今見ている情報コンテンツ内にあったなら，興味の推定の際に用いられたもともとのオペレーション履歴上の同種の質問に対する回答がユーザの興味対象の情報であると推定する．
　このようにして，ユーザが興味をもつであろうと推定された情報は，システムからの補助情報として前もって自動的に表示される．興味推定の際には，キーワード間リンクを一つたどったもののみではなく，複数リンクの連鎖も対象となり，最高２段目までキーワードのリンクをたどるように設定した．情報探索における自動提示の際にはその理由づけの表示が重要だといわれているが［１０］，補助情報の自動表示の際には，推定の理由として，どのように興味の推定がなされたかを説明するキーワード連鎖の軌跡を表示するようにしている．
　そして，ユーザは自動的に提示される補助情報に対して，興味があるか否かの判定を行うように設計されている．その判定に応じて，推定に使われた連鎖中のキーワードリンクの関連度の調整が行われ，それにより興味推定に利用される興味空間のユーザ適応がなされる．具体的には，興味があったか，なかったかをユーザが選択しなければ提示された補助情報の窓を閉じることができず，すべての補助情報の窓を閉じなければ次ヘ進めないようにユーザインタフェースを設計した．
　・・・（中略）・・・
　以下に興味推定のユーザ適応について具体的に例を示して説明する（図２参照）．
　（１）情報提供者の概念空間から興味空間へのキーワードの取込み：あるユーザαがＫｅｙｗｏｒｄ ｂに対してＨｏｗの質問をした場合，複数の概念空間上で一つでもＫｅｙｗｏｒｄ ｂとリンクのあるキーワード，例えばＫｅｙｗｏｒｄ ｎ， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｏ， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｐ， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘ，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｙが興味空間に取り込まれる．その際，現時点までに興味空間中に存在していなかったリンクについては，リンクの重み付けとして初期値（０．０と１．０ の中間値である０．５）が与えられ，既に存在しているリンクについては，その時点の値をそのまま用いる．
　（２）　提供情報の決定：興味の推定を行う情報リトリーバは， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂとリンクをもつこれら五つのキーワード候補から，今回情報の自動提示を行うべきキーワードを選択する．キーワードの選択は，リンクの関連度に応じて確率的に決定する（注１）．本システムでは，キーワードリンクの探索を２段階，例えば，Ｋｅｙｗｏｒｄ ａ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｃといったリンクの連鎖を許している．このような場合には，それら２段階のリンクに与えられた関連度を掛け合わせた値がキーワード選択の際の確率として利用される（注２）．確率選択の結果，ここでは例えばＫｅｙｗｏｒｄ ｘが選択されたとする．ユーザαは，自分の質問に対する回答（Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂに関するＨｏｗの詳細情報）を得ると同時に，システムによる興味の先読みの結果として，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘのＨｏｗに対する回答の情報を得ることになる．もしもＫｅｙｗｏｒｄ ｘについてのＨｏｗに対する回答が情報ソースに存在しない場合は，次のキーワード候補が選択される．
　（３）興味空間の更新：自動的に提示された情報には，興味があるか否かについてユーザが応答することになっている．ユーザαが，自動提示されたＫｅｙ−ｗｏｒｄ ｘのＨｏｗに対する回答に興味があると応答したならば，興味の推定に用いられたキーワード連鎖であるＫｅｙｗｏｒｄ ｂ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘに報酬が与えられる．報酬の値はＯ．１に設定した（注３）．それと同時に，報酬が与えられたリンクが概念空間に存在している情報提供者を調べ，このリンクの右辺若しくは左辺が同じものに対してすべて関連度を高める．図２の場合，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘのリンクが存在する，情報提供者Ｂと情報提供者Ｃの概念空間が関連度の更新対象になる．まず，そのリンク自体（つまり，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂ ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘ）の関連度を高める．同様に，その概念空間が左辺が同じだが右辺が異なるリンク（例えば，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｙ）が存在した場合，それについてもリンクの関連度を高める．このリンクは可逆のため，右辺が同じだが左辺の異なるＫｅｙｗｏｒｄ ｘ＋Ｋｅｙｗｏｒｄ ｑやＫｅｙｗｏｒｄ ｘぃＫｅｙｗｏｒｄ ｓの場合についても同様の処理を行う．逆に，ユーザが興味のない情報だと評価したときには， リンクの関連度を低くする処理を行う．リンクを２段階利用した連鎖によって関連キーワードが選択された場合も，同様に各々のリンクーつひとつについて関連度を調整する．」（１６３７頁左欄９行目〜１６３８頁右欄２行目。）
　
（ス）「図２」には、情報提供者Ａの概念空間、情報提供者Ｂの概念空間、及び情報提供者Ｃの概念空間から、Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂとリンクするキーワードを有する用語ペアが、ユーザαの興味空間に取り込まれることが記載されている。（１６３７頁図２。）
　
（セ）「（注１）：対象となる（ここでは五つの）キーワードとのリンクの関連度を足し合わせてものを分母とし、各キーワードとのリンクの関連度を分子にした値で重み付けをした値を用いて確率選択を行う。
（注２）：つまり、Ｋｅｙｗｏｒｄ　ａ　＜−＞　Ｋｅｙｗｏｒｄ　ｂとＫｅｙｗｏｒｄ　ｂ　＜−＞　Ｋｅｙｗｏｒｄ　ｃにそれぞれが０．５の関連度を持っているとすると、そのキーワード連鎖の値は０．５ｘ０．５＝０．２５となる．この値は通常の直接リンクよりも小さい値となるので、相対的に２段階の連鎖によるキーワードは選択される確率が低くなる。」（１６３８頁右下欄外。）
　
　ここで、
（ケ）における記載「基本的なアイデアは，ユーザとコンピュータ間での質問−回答の対話を通しユーザの興味の推定を行い，それに基づいて情報提供を個人化していくものである．」からすると、
　引用文献２には、
　ユーザとコンピュータ間での質問−回答の対話を通しユーザの興味の推定を行い，それに基づいて情報提供を個人化していく情報提供の個人化システムについて記載されていると解される。
　
　そして、（コ）における記載「情報ソースは，基本情報となるテキスト情報・情報提供者各々が選択したキーワード・それに対応する質問−回答情報からなる．概念空間は，自分が選択したキーワードと概念として近いキーワードを定義したキーワードペアの集合で，情報提供者個別の情報である．」、及び
（サ）における記載「概念空間は，情報提供者が選択したキーワードと概念として近いキーワードを定義したキーワードペアの集合で，情報提供者個別の情報であり，　・・・（中略）・・・　具体的には，情報提供者が質問−回答情報を作る上で選択したキーワード各々に対し，他の全情報提供者が選択したものも含めた全キーワードの中から関連があると判断したものを選択し，リンクを張ったものである．」からすると、
　引用文献２に記載の発明は、
　コンピュータが、それぞれリンクする情報ソース及び複数の概念空間を有して、該知識のデータベースは、キーワード及びそれに対応する複数の質問−回答情報が格納され、該複数の概念空間の各概念空間は、キーワードと概念として近いキーワードを定義したキーワードペアの集合からなるものであって、該概念空間が複数格納される構成を有すると認められる。
　
　そして、（シ）における記載「ユーザの興味空間は，ユーザがシステム上で質問の選択を行ったことをきっかけにして，複数の情報提供者による概念空間を利用することで自動構成される．その過程では，ユーザが質問したキーワードをユーザの興味対象とみなし，そのキーワードと興味が共起すると情報提供者が概念空間で表現しているもの，つまり対象キーワードとリンクが張られているキーワードをユーザの新しい興味対象の候補とする．興味空間中に存在するキーワード間のリンクには重み付け（関連度）が与えられている．」、
「（１）情報提供者の概念空間から興味空間へのキーワードの取込み：あるユーザαがＫｅｙｗｏｒｄ ｂに対してＨｏｗの質問をした場合，複数の概念空間上で一つでもＫｅｙｗｏｒｄ ｂとリンクのあるキーワード，例えばＫｅｙｗｏｒｄ ｎ， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｏ， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｐ， Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘ，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｙが興味空間に取り込まれる．その際，現時点までに興味空間中に存在していなかったリンクについては，リンクの重み付けとして初期値（０．０と１．０ の中間値である０．５）が与えられ，既に存在しているリンクについては，その時点の値をそのまま用いる．」、及び
「図２」からすると、
　引用文献２に記載の発明は、
　ユーザがコンピュータに対して、興味があるとして前記コンピュータを介して質問をしたことによって、ユーザにとって興味がある知識と推定されたキーワードにつき上記コンピュータが全ての概念空間から前記ユーザにとって興味がある知識と推定されたキーワードとリンクするキーワードを有する用語ペアを選択する手段を有するものと認められる。
　さらに、
　複数の概念空間を利用して、ユーザがどのキーワードに質問をしたか、によって、ユーザにとって興味がある知識と推定されたキーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記ユーザ自身の興味空間を形成する手段を有するものと認められる。
　
　そして、（シ）における記載「ユーザは自動的に提示される補助情報に対して，興味があるか否かの判定を行うように設計されている．その判定に応じて，推定に使われた連鎖中のキーワードリンクの関連度の調整が行われ，それにより興味推定に利用される興味空間のユーザ適応がなされる．」、並びに
　「キーワードの選択は，リンクの関連度に応じて確率的に決定する（注１）．　・・・（中略）・・・　確率選択の結果，ここでは例えばＫｅｙｗｏｒｄ ｘが選択されたとする．ユーザαは，自分の質問に対する回答（Ｋｅｙｗｏｒｄ ｂに関するＨｏｗの詳細情報）を得ると同時に，システムによる興味の先読みの結果として，Ｋｅｙｗｏｒｄ ｘのＨｏｗに対する回答の情報を得ることになる．」、及び
　（セ）における記載「対象となる（ここでは五つの）キーワードとのリンクの関連度を足し合わせてものを分母とし、各キーワードとのリンクの関連度を分子にした値で重み付けをした値を用いて確率選択を行う。」によると、
　引用文献２に記載の発明は、
　ユーザ自身の興味空間において、リンクキーワードの重み付けを調整するとともに
　該ユーザ自身の興味空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることでユーザの興味に合わせた情報フィルタリングをする手段を有するものと認められる。
　
　ここで、引用文献２に記載された、「ユーザにとって興味がある知識」というのは、ユーザの知りたい知識に相当すると認められる。してみれば、引用文献２に記載された発明は、ユーザの知りたい知識を推定するものと認められる。
　また、「ユーザ自身の興味空間」は、複数の概念空間を利用して作成された、ユーザの知りたい知識を推定し、それに基づいて情報提供をするための該ユーザの知識概念空間に相当すると認められる。
　
　したがって、引用文献２には、次の発明（以下、「引用発明２」という。）が記載されているものと認められる。
　
　ユーザとコンピュータ間での質問−回答の対話を通しユーザにとって興味がある知識（「ユーザの知りたい知識」）の推定を行い，それに基づいて情報提供を個人化していく情報提供の個人化システムであって、
　コンピュータが、それぞれリンクする情報ソース及び複数の概念空間を有して、該知識のデータベースは、キーワード及びそれに対応する複数の質問−回答情報が格納され、該複数の概念空間の各概念空間は、キーワードと概念として近いキーワードを定義したキーワードペアの集合からなるものであって、該概念空間が複数格納される構成であって、
　ユーザがコンピュータに対して、興味がある（「ユーザの知りたい知識」）として前記コンピュータを介して質問をしたことによって、ユーザにとって興味がある知識（「ユーザの知りたい知識」）と推定されたキーワードにつき上記コンピュータが全ての概念空間から前記ユーザにとって興味がある知識（「ユーザの知りたい知識」）と推定されたキーワードとリンクするキーワードを有する用語ペアを選択する手段と、
　ユーザ自身の興味空間（「ユーザの知識概念空間」に対応）を、複数の概念空間を利用して、ユーザがどのキーワードに質問をしたか、によって、ユーザの興味がある知識（「ユーザの知りたい知識」）と推定されたキーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記ユーザ自身の興味空間（「ユーザの知識概念空間」に対応）を形成する手段と、
　該ユーザ自身の興味空間（「ユーザの知識概念空間」に対応）を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることでユーザの興味に合わせた情報フィルタリングをする手段とを有する
　ことを特徴とする、個人化された情報提供システム。
　
　３）対比
　ここで、補正後の発明と引用発明１とを比較すると、引用発明１の「データベースサーバ」、「ウェアラブルコンピュータ」、及び「進行中の会話支援」は、それぞれ補正後の発明の「データベースサーバ」、「端末」、及び「同期的コミュニケーション支援」に相当する。
　また、引用発明１の「概念空間」、「キーワード」、「用語」、「関連するキーワード」、及び「用語ペア」は、それぞれ補正後の発明の「概念空間」、「キーワード」、「用語」、「概念として近いキーワード」、及び「用語ペア」に相当する。
　さらに、引用発明１の「聞き手ユーザ」、「未知の知識と推定されたキーワード」、及び「未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワード」は、それぞれ補正後の発明の「聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）」、「未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）」、及び「未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）」に相当する。
　そして、引用発明１において、データベースが、複数の概念空間を有していることから、該複数の概念空間は、補正後の発明の「サンプル概念空間データベース」に対応すると認められる。
　また、引用発明１の「複数のユーザがそれぞれのウェアラブルコンピュータにより、前記データベースを介して会話をした場合、聞き手ユーザがどの用語をクリックしたか、によって、聞き手ユーザにとって未知の知識と推定されたキーワードについて、すべての概念空間から前記未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードを有する用語ペアを選択する手段」は、補正後の発明の「複数のユーザが夫々の端末により上記データベースサーバを介して会話をした場合、聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）にとって未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）について、すべての概念空間から上記未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）を有する用語ペアを選択する手段」に対応する。
　そして、引用発明１の「背景知識のデータベース」と補正後の発明の「知識データベース」とは、ともに、キーワードとそれに対応する意味情報を格納した、知識データベースである点で共通する。
　また、引用発明１の「未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードの重み付けを調整する手段」と補正後の発明の「聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、聞き手ユーザの知識概念空間中における未知キーワード又はリンクキーワードのいずれかが一致する用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成する手段」とは、ともに、未知キーワードとリンクキーワードについて所定の重み付けをする手段である点で共通する。
　また、引用発明１の「情報フィルタリングをする手段」と補正後の発明の「情報フィルタリングをする手段」とは、ともに、リンクキーワードについて、確率的な選択をする点で共通する。
　よって、補正後の発明と引用発明１とは、以下の点で一致し、また、相違している。
　
（一致点）
　キーワード及びそれに対応する意味情報が格納された知識データベース及び、キーワード及び概念として近いキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納されたサンプル概念空間データベースを夫々リンクした状態で有するコンピュータからなるデータベースサーバを
　複数のユーザが夫々の端末により上記データベースサーバを介して会話をした場合聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）にとって未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）について、すべての概念空間から上記未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）を有する用語ペアを選択する手段、
　未知キーワードとリンクキーワードについて所定の重み付けをする手段、
　該リンクキーワードについて確率的な選択をすることで聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをする手段として機能させる
　ことを特徴とする同期的コミュニケーション支援システム。
　
（相違点１）
　「知識データベース」に関し、補正後の発明の「知識データベース」には、「キーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納され」ているのに対して、引用発明１の「背景知識のデータベース」には、「キーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納され」ているかどうか、明らかでない点。
　
（相違点２）
　「未知キーワードとリンクキーワードについて所定の重み付けをする手段」に関し、補正後の発明は、「聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成する手段」であるのに対して、引用発明１においては、補正後の発明のような前記「聞き手ユーザの知識概念空間」を形成するかどうか、明らかでない点。
　
（相違点３）
　「情報フィルタリングをする手段」に関し、補正後の発明は、「聞き手ユーザの知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択する」のに対して、引用発明１においては、補正後の発明のような前記「聞き手ユーザの知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をする」かどうか、明らかでない点。
　
（相違点４）
  補正後の発明が、「同期的コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体」であるのに対して、引用発明１は「進行中の会話支援システム（「同期的コミュニケーション支援システム」に対応）」のプログラムを記録した記録媒体でない点。
　
　４）判断
　そこで、相違点１〜相違点３について検討する。
　引用文献１の（オ）において、
「以前の研究においては、ユーザの興味を推定することができる、ユーザ自身の概念空間を、複数の概念空間を使い、ユーザがどの質問を選択したか、を利用して、自動的に生成した。してみれば、以前の研究は、複数のキーワード間における複数のノードの各重み付けを調整することにより、ユーザの興味を推定することを学習するシステムであった。そして、今、複数の概念空間を利用して、ユーザにとって未知の知識領域を推定するためのシステムを紹介する。これは、キーワードの重み付けを調整することによって、ユーザの知識を推定することを学習するシステムである。」と記載されているように、
　引用発明１の発明者による以前の研究の「ユーザの興味の知識の推定」が、引用発明１における「聞き手ユーザの未知の知識の推定」と関連性があることを示唆している。
　そして、引用発明２は、まさしく引用発明１の発明者による以前の研究に相当し、前記「ユーザ自身の概念空間を、複数の概念空間を使い、ユーザがどの質問を選択したか、を利用して、自動的に生成し、複数のキーワード間における複数のノードの各重み付けを調整することにより、ユーザの興味を推定することを学習するシステム」であると認められる。
　そして、引用発明１における「ユーザの未知の知識」と、引用発明２における「ユーザにとって興味がある知識」とは、ともに、ユーザの知りたい知識である点で共通であり、ユーザの知りたい知識を推定することを目的としていることも共通しており、さらに、ユーザの知りたい知識を複数の概念空間を使い、ユーザがどのキーワードをクリックしたか、または、ユーザがどの質問を選択したか、を利用して、キーワードの重み付けを調整することによってユーザの知りたい知識を推定する構成を備える点でも共通している。
　したがって、引用発明１と引用発明２とは、ともに、ユーザの知りたい知識を推定することを目的とする点において、技術的に共通の分野に属するものといえる。
　してみれば、引用発明１の「ユーザにとって未知の知識」を推定する構成として、引用発明２の「ユーザにとって興味がある知識」を推定する構成を適用することは、当業者であれば、適宜なし得たことである。
　
　そうすることで、
　「知識データベース」に関し、引用発明１の「背景知識のデータベース」として、引用発明２の「知識のデータベース」を適用し、補正後の発明の「キーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納され」るように構成すること、また、
　「未知キーワードとリンクキーワードについて所定の重み付けをする手段」に関し、
　引用発明１の「複数の概念空間を利用して、聞き手ユーザがどの用語をクリックしたか、によって、聞き手ユーザの未知の知識（「ユーザの知りたい知識」に対応）と推定されたキーワード、及び前記未知の知識と推定されたキーワードと関連するキーワードの重み付けを調整する手段」において、
　引用発明２の
「ユーザ自身の興味空間（「ユーザの知識概念空間」に対応）を、複数の概念空間を利用して、ユーザがどのキーワードに質問をしたか、によって、ユーザの興味がある知識（「ユーザの知りたい知識」に対応）と推定されたキーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記ユーザ自身の興味空間（「ユーザの知識概念空間」に対応）を形成する手段」を適用し、
　補正後の発明のように「聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成する」ようにすること、及び
　「情報フィルタリングをする手段」に関し、
　引用発明１の「情報フィルタリングをする手段」を、補正後の発明の「情報フィルタリングをする手段」のように、「知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることで聞き手ユーザの知識に合わせた」情報フィルタリングをするようにすることは、
　当業者であれば、適宜なし得たことである。
　よって、相違点１〜相違点３は格別のものではない。
　
　最後に相違点４について検討するに、
　特開平１１−２７２８５号公報に
「【００５６】なお、この発明のネットワーク管理システムは、専用のシステムとして構成することなく、通常のコンピュータシステムを用いて実現することができる。例えば、コンピュータシステムに上述の動作を実行するためのプログラムを格納した媒体（フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等）から該プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行するネットワーク管理システム及びネットワーク／ＣＡＤ統合システムを構築することができる。」と記載されているように、
　当業者にとって、コンピュータに所定の機能を実現させるための所定のプログラムを記録した記録媒体は、周知技術である。
　したがって、引用発明１において、進行中の会話支援システム（「同期的コミュニケーション支援システム」に対応）のプログラムを記録した記録媒体とすることは、当業者であれば、適宜なし得たことである。
　
　また、上記で検討したごとく、相違点１〜４はいずれも格別のものではなく、そして、補正後の発明の構成によってもたらされる効果も、当業者であれば当然に予測可能なものに過ぎず格別なものとは認められない。
　したがって、補正後の発明は上記引用発明１、引用発明２、及び周知技術に基づいて容易に発明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、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
　よって、仮に、本件手続補正が、出願当初の明細書又は図面に記載されたものであり、かつ、請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定したものであって、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮（請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の請求項に記載された発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるもの）を目的とするものと仮定した場合に、上記補正後の請求項２１に記載された発明が特許出願の際独立して特許を受けることができるものではないから、特許法第１７条の２第５項の規定により準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合していない。 
　 
（４）むすび 
　したがって、本件手続補正は、特許法第１７条の２第３項の規定に違反するものであり、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する特許法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。 
　また、仮に、本件手続補正が、出願当初の明細書又は図面に記載されたものであり、かつ、請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定したものであって、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮（請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の請求項に記載された発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるもの）を目的とするものと仮定した場合に、上記補正後の請求項２１に記載された発明が特許出願の際独立して特許を受けることができるものではないから、特許法第１７条の２第５項の規定により準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合していない。
　したがって、いずれにしても、本件手続補正は、特許法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　 
３．本願発明について 
（１）本願発明
　平成１６年８月４日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項２１に係る発明（以下、同項記載の発明を「本願発明」という。）は、平成１６年４月１５日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項２１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。 
　
　「キーワード及びそれに対応する複数の質問・回答情報が格納された知識データベース及び、キーワード及び概念として近いキーワードを定義した用語ペアの集合からなる概念空間が複数格納されたサンプル概念空間データベースを夫々リンクした状態で有するコンピュータからなるデータベースサーバを、
　複数のユーザが夫々の端末により上記データベースサーバを介して会話をした場合、聞き手たるユーザ（聞き手ユーザ）にとって未知の知識と推定されたキーワード（未知キーワード）について、すべての概念空間から上記未知キーワードとリンクするキーワード（リンクキーワード）を有する用語ペアを選択する手段、
　聞き手ユーザの知識概念空間をリンクキーワード自体と、用語ペア間のリンクとについて所定の重み付け初期値により初期設定して上記知識概念空間を形成する手段、
　該知識概念空間を形成するリンクキーワードについて上記重み付け値を用いて確率的な選択をすることで聞き手ユーザの知識に合わせた情報フィルタリングをする手段として機能させることを特徴とする同期的コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体。」
　
（２）引用文献
  原査定の拒絶の理由に引用された、引用文献およびその記載事項は、前記「２．（３）」の「２）引用文献」に記載したとおりである。
　
（３）対比・判断
　本願発明は、前記「２．（３）」の「１）補正後の発明」で検討した補正後の発明と同じである。
　そうすると、本願発明の構成要件と同じ補正後の発明が、前記「２．（３）」の「３）対比」及び「４）判断」に記載したとおり、上記引用発明１、引用発明２、及び周知技術に基づいて容易に発明できたものであるから、本願発明も、同様の理由により、引用発明１、引用発明２、及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
（４）結び
　以上のとおり、本願発明は、引用発明１、引用発明２、及び周知技術に基いて、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。
　よって、上記結論のとおり、審決する。