【事件の表示】
　特願２００２−３６１２７７「情報処理装置および情報処理方法、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　８日出願公開、特開２００４−１９４１０８〕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】
　
第１　経緯
　
１　手続
　本願は、平成１４年１２月１２日の出願であり、平成１９年３月１９日付けで手続補正がなされたが、平成１９年９月１８日付けで拒絶査定された。
　本件は、本願についてなされた上記拒絶査定を不服として平成１９年１０月２２日付けで請求された拒絶査定不服審判であって、平成１９年１１月２１日付けで手続補正がなされたものである。
　
２　査定
　原査定の拒絶の理由は概略、以下のとおりである。
　
　　　　　　　　　　　　　　 理　由
　この出願の請求項１ないし３６に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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。
　　　　　　　　　　　　　　　　記
　引用文献１：特開２００１−１６０９５５号公報
　引用文献２：国際公開第０１／０６９９２１号パンフレット
　引用文献３：特開２００１−２８２２８５号公報
　引用文献４：特開平０９−２８８６８３号公報
　
第２　補正却下の決定
　平成１９年１１月２１日付けの手続補正について、以下のとおり決定する。
　
［補正却下の決定の結論］
　平成１９年１１月２１日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
１　本件補正前の特許請求の範囲
　拒絶査定の対象となった平成１９年３月１９日付け手続補正書の特許請求の範囲は以下のとおりである。
　
　「【請求項１】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、
　前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段と
　を備えることを特徴とする情報処理装置。
　　【請求項２】　前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報は、それぞれ、複数の項目で構成され、
　前記嗜好情報生成手段は、前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴の前記項目のいずれかに着目して、着目した前記項目の要素別に、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報を生成し、
　前記推薦情報生成手段は、前記属性情報の前記要素に対応した前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報とを抽出して、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度を算出する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項３】　前記推薦情報生成手段は、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度の独立した算出結果を基に、いずれとも類似度が低い前記コンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項４】　前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報は、所定の項目ごとにベクトル化されている
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項５】　前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、前記項目ごとに正規化する正規化処理手段を更に備え、
　前記推薦情報生成手段は、少なくとも一部が前記正規化処理手段により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第１の嗜好情報との前記第１の類似度、および、少なくとも一部が前記正規化処理手段により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第２の嗜好情報との前記第２の類似度を、それぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
　　【請求項６】　前記推薦情報生成手段は、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報との内積演算を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
　　【請求項７】　前記所定の項目は、大項目と、前記大項目を更に詳細に分類する小項目で構成され、
　前記推薦情報生成手段は、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報とを、前記大項目ごとにそれぞれ内積演算し、それらの内積演算結果の総和を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
　　【請求項８】　前記操作履歴取得手段は、取得した前記操作履歴を、前記ユーザが好むコンテンツを示す第１の操作履歴と、前記ユーザが好まないコンテンツを示す第２の操作履歴とに分類し、
　前記嗜好情報生成手段は、前記第１の操作履歴を基に、前記第１の嗜好情報を生成し、前記第２の操作履歴を基に、前記第２の嗜好情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項９】　前記推薦情報生成手段は、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報との前記第１の類似度から、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報との前記第２の類似度を減算した値を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
　　【請求項１０】　前記推薦情報生成手段により生成された前記推薦情報を表示する表示手段
　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１１】　前記コンテンツを受信する受信手段と、
　前記推薦情報生成手段により生成された前記推薦情報に基づいて、前記受信手段により受信される前記コンテンツの選択を制御する選択制御手段と
　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１２】　前記選択制御手段により受信が選択された前記コンテンツを記録する記録手段
　を更に備えることを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１３】　前記嗜好情報生成手段は、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて算出される値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１４】　前記嗜好情報生成手段は、前記第１の類似度から前記第２の類似度を減算して得られる値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
　　【請求項１５】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置の情報処理方法において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す前記第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含むことを特徴とする情報処理方法。
　　【請求項１６】　前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報は、それぞれ、複数の項目で構成され、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴の前記項目のいずれかに着目して、着目した前記項目の要素別に、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報を生成し、
　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記属性情報の前記要素に対応した前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報とを抽出して、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度を算出する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項１７】　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度の独立した算出結果を基に、いずれとも類似度が低い前記コンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項１８】　前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報は、所定の項目ごとにベクトル化されている
　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項１９】　前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、前記項目ごとに正規化する正規化処理ステップを更に備え、
　前記推薦情報生成ステップの処理では、少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第１の嗜好情報との前記第１の類似度、および、少なくとも一部が前記正規化処理手段により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第２の嗜好情報との前記第２の類似度を、それぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１８に記載の情報処理方法。
　　【請求項２０】　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報との内積演算を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１８に記載の情報処理方法。
　　【請求項２１】　前記所定の項目は、大項目と、前記大項目を更に詳細に分類する小項目で構成され、
　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報とを、前記大項目ごとにそれぞれ内積演算し、それらの内積演算結果の総和を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１８に記載の情報処理方法。
　　【請求項２２】　前記操作履歴取得ステップの処理では、取得した前記操作履歴を、前記ユーザが好むコンテンツを示す第１の操作履歴と、前記ユーザが好まないコンテンツを示す第２の操作履歴とに分類し、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記第１の操作履歴を基に、前記第１の嗜好情報を生成し、前記第２の操作履歴を基に、前記第２の嗜好情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項２３】　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報との前記第１の類似度から、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報との前記第２の類似度を減算した値を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項２２に記載の情報処理方法。
　　【請求項２４】　前記推薦情報生成ステップの処理により生成された前記推薦情報の表示を制御する表示制御ステップ
　を更に含むことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項２５】　前記コンテンツを受信する受信ステップと、
　前記推薦情報生成ステップの処理により生成された前記推薦情報に基づいて、前記受信ステップの処理により受信される前記コンテンツの選択を制御する選択制御ステップと
　を更に含むことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項２６】　前記選択制御ステップの処理により受信が選択された前記コンテンツの記録を制御する記録制御ステップ
　を更に含むことを特徴とする請求項２５に記載の情報処理方法。
　　【請求項２７】　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて算出される値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
　　【請求項２８】　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記第１の類似度から前記第２の類似度を減算して得られる値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択する
　ことを特徴とする請求項２７に記載の情報処理方法。
　　【請求項２９】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す前記第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
　　【請求項３０】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す前記第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含むことを特徴とするプログラム。
　　【請求項３１】　コンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、
　前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの正の要因を示す第１の履歴情報と、前記ユーザの負の要因を示す第２の履歴情報を生成する履歴情報生成手段と、
　前記第１の履歴情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の履歴情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す情報を生成する情報生成手段と
　を備えることを特徴とする情報処理装置。
　　【請求項３２】　コンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置の情報処理方法において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの正の要因を示す第１の履歴情報と、前記ユーザの負の要因を示す第２の履歴情報を生成する履歴情報生成ステップと、
　前記第１の履歴情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の履歴情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す情報を生成する情報生成ステップと
　を含むことを特徴とする情報処理方法。
　　【請求項３３】　コンテンツを選択する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの正の要因を示す第１の履歴情報と、前記ユーザの負の要因を示す第２の履歴情報を生成する履歴情報生成ステップと、
　前記第１の履歴情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の履歴情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す情報を生成する情報生成ステップと
　を含むことを特徴とするプログラム。
　　【請求項３４】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　前記ユーザに対応する情報を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段と
　を備えることを特徴とする情報処理装置。
　　【請求項３５】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置の情報処理方法において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザに対応する情報を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含むことを特徴とする情報処理方法。
　　【請求項３６】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザに対応する情報を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含むことを特徴とするプログラム。」
　
２　本件補正後の特許請求の範囲
　これに対し、平成１９年１１月２１日付け手続補正書（以下、「本件補正」ともいう。）の特許請求の範囲は以下のとおりである。
　
　「【請求項１】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、
　前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、
　前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、所定の項目ごとに正規化する正規化処理手段と
　を備え、
　前記嗜好情報生成手段は、前記操作履歴取得手段により新たな操作履歴が取得された場合、前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報を新たに生成し、
　前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報は、前記項目ごとにベクトル化され、
　前記推薦情報生成手段は、少なくとも一部が前記正規化処理手段により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第１の嗜好情報との前記第１の類似度、および、少なくとも一部が前記正規化処理手段により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第２の嗜好情報との前記第２の類似度を、それぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする情報処理装置。
　　【請求項２】　前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報は、それぞれ、複数の項目で構成され、
　前記嗜好情報生成手段は、前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴の前記項目のいずれかに着目して、着目した前記項目の要素別に、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報を生成し、
　前記推薦情報生成手段は、前記属性情報の前記要素に対応した前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報とを抽出して、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度を算出する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項３】　前記推薦情報生成手段は、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度の独立した算出結果を基に、いずれとも類似度が低い前記コンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項４】　前記推薦情報生成手段は、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報との内積演算を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項５】　前記所定の項目は、大項目と、前記大項目を更に詳細に分類する小項目で構成され、
　前記推薦情報生成手段は、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報とを、前記大項目ごとにそれぞれ内積演算し、それらの内積演算結果の総和を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項６】　前記操作履歴取得手段は、取得した前記操作履歴を、前記ユーザが好むコンテンツを示す第１の操作履歴と、前記ユーザが好まないコンテンツを示す第２の操作履歴とに分類し、
　前記嗜好情報生成手段は、前記第１の操作履歴を基に、前記第１の嗜好情報を生成し、前記第２の操作履歴を基に、前記第２の嗜好情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項７】　前記推薦情報生成手段は、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報との前記第１の類似度から、前記嗜好情報生成手段により生成された前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報との前記第２の類似度を減算した値を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
　　【請求項８】　前記推薦情報生成手段により生成された前記推薦情報を表示する表示手段
　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項９】　前記コンテンツを受信する受信手段と、
　前記推薦情報生成手段により生成された前記推薦情報に基づいて、前記受信手段により受信される前記コンテンツの選択を制御する選択制御手段と
　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１０】　前記選択制御手段により受信が選択された前記コンテンツを記録する記録手段
　を更に備えることを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
　　【請求項１１】　前記嗜好情報生成手段は、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて算出される値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１２】　前記嗜好情報生成手段は、前記第１の類似度から前記第２の類似度を減算して得られる値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択する
　ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
　　【請求項１３】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置の情報処理方法において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す前記第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、所定の項目ごとに正規化する正規化処理ステップと、
　少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第１の嗜好情報との第１の類似度、および、少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第２の嗜好情報との第２の類似度を、それぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含み、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記操作履歴取得ステップの処理により新たな操作履歴が取得された場合、前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報を新たに生成し、　前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報は、前記項目ごとにベクトル化されている
　ことを特徴とする情報処理方法。
　　【請求項１４】　前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報は、それぞれ、複数の項目で構成され、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴の前記項目のいずれかに着目して、着目した前記項目の要素別に、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報を生成し、
　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記属性情報の前記要素に対応した前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報とを抽出して、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度を算出する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項１５】　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記第１の嗜好情報と前記属性情報との前記第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との前記第２の類似度の独立した算出結果を基に、いずれとも類似度が低い前記コンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項１６】　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報との内積演算を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項１７】　前記所定の項目は、大項目と、前記大項目を更に詳細に分類する小項目で構成され、
　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報とを、前記大項目ごとにそれぞれ内積演算し、それらの内積演算結果の総和を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項１８】　前記操作履歴取得ステップの処理では、取得した前記操作履歴を、前記ユーザが好むコンテンツを示す第１の操作履歴と、前記ユーザが好まないコンテンツを示す第２の操作履歴とに分類し、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記第１の操作履歴を基に、前記第１の嗜好情報を生成し、前記第２の操作履歴を基に、前記第２の嗜好情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項１９】　前記推薦情報生成ステップの処理では、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報との前記第１の類似度から、前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第２の嗜好情報と、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報との前記第２の類似度を減算した値を基に、前記推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１８に記載の情報処理方法。
　　【請求項２０】　前記推薦情報生成ステップの処理により生成された前記推薦情報の表示を制御する表示制御ステップ
　を更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項２１】　前記コンテンツを受信する受信ステップと、
　前記推薦情報生成ステップの処理により生成された前記推薦情報に基づいて、前記受信ステップの処理により受信される前記コンテンツの選択を制御する選択制御ステップと
　を更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項２２】　前記選択制御ステップの処理により受信が選択された前記コンテンツの記録を制御する記録制御ステップ
　を更に含むことを特徴とする請求項２１に記載の情報処理方法。
　　【請求項２３】　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて算出される値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを示す推薦情報を生成する
　ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
　　【請求項２４】　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記第１の類似度から前記第２の類似度を減算して得られる値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを選択する
　ことを特徴とする請求項２３に記載の情報処理方法。
　　【請求項２５】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す前記第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、所定の項目ごとに正規化する正規化処理ステップと、
　少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第１の嗜好情報との第１の類似度、および、少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第２の嗜好情報との第２の類似度を、それぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含み、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記操作履歴取得ステップの処理により新たな操作履歴が取得された場合、前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報を新たに生成し、　前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報は、前記項目ごとにベクトル化されている
　ことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
　　【請求項２６】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得ステップと、
　前記操作履歴取得ステップの処理により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す前記第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成ステップと、
　前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、所定の項目ごとに正規化する正規化処理ステップと、
　少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第１の嗜好情報との第１の類似度、および、少なくとも一部が前記正規化処理ステップの処理により正規化された前記コンテンツの属性情報と前記第２の嗜好情報との第２の類似度を、それぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと
　を含み、
　前記嗜好情報生成ステップの処理では、前記操作履歴取得ステップの処理により新たな操作履歴が取得された場合、前記第１の嗜好情報と前記第２の嗜好情報を新たに生成し、　前記嗜好情報生成ステップの処理により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得ステップの処理により取得された前記属性情報は、前記項目ごとにベクトル化されている
　ことを特徴とするプログラム。」
　
３　補正の目的の適否
　まず、本件補正後の請求項１が、本件補正前の何れの請求項を補正したものかについて、検討する。
　
　本件補正後の請求項１は、「情報処理装置」の発明であるところ、本件補正前の請求項１ないし３６のうち、本件補正後の請求項１と同じカテゴリーである「装置」の発明は、請求項１ないし１４、３１、３４である。
　このうち、本件補正前の請求項１ないし３、６ないし１４、３１、３４は、明らかに本件補正後の請求項１の特定事項である「前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、所定の項目ごとに正規化する正規化処理手段」、「前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報は、前記項目ごとにベクトル化され、」を含んでいないことから、本件補正後の請求項１が、本件補正前の請求項１ないし３、６ないし１４、３１、３４の発明を特定するために必要な事項を限定する補正をしたものとはいえない。
　
　また、本件補正後の請求項１は、本件補正前の請求項４、５のうちのいずれかに対応するものと認められるところ、本件補正後の請求項１が、本件補正前の請求項４または請求項５を補正したものとする場合について、補正の目的の適否を検討する。
　
　本件補正後の請求項１が、本件補正前の請求項４を補正したものとする場合、本件補正は、本件補正前の請求項１を削除し、本件補正前の請求項４を繰り上げて本件補正後の請求項１とすることになり、
　本件補正後の請求項１が、本件補正前の請求項５を補正したものとする場合、本件補正は、本件補正前の請求項１、４を削除し、本件補正前の請求項５を繰り上げて本件補正後の請求項１とすることになる。
　ここで、本件補正後の請求項２、３、６、８、９、１１は、その記載から、本件補正前の請求項２、３、８、１０、１１、１３と対応していると認められるものの、本件補正前の請求項２、３、８、１０、１１、１３は、本件補正前の請求項１を引用するものであって、本件補正前の請求項４または請求項５を引用するものではない。
　また、本件補正前の請求項２、３、８、１０、１１、１３はそれぞれ、本件補正後の請求項２、３、６、８、９、１１の特定事項である「前記コンテンツの属性情報、並びに、前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報のうちの少なくとも一部を、所定の項目ごとに正規化する正規化処理手段」、「前記嗜好情報生成手段により生成された前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報、並びに、前記属性情報取得手段により取得された前記属性情報は、前記項目ごとにベクトル化され、」を含んでいないことから、本件補正後の請求項２、３、６、８、９、１１が、本件補正前の請求項２、３、８、１０、１１、１３の発明を特定するために必要な事項を限定する補正をしたものとはいえない。
　さらに、本件補正前の請求項４または請求項５を引用する請求項に、本件補正後の請求項２、３、６、８、９、１１に対応した特定事項を有する請求項は存在しない。
　そうすると、本件補正後の請求項２、３、６、８、９、１１は、本件補正前の何れかの請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を補正したものとはいえず、これら請求項の補正は、特許法第１７条の２第４項第２号で規定される特許請求の範囲の減縮を目的とするものとはいえない。
　さらに、上記補正は、特許法第１７条の２第４項第１号で規定される請求項の削除、同第４項第３号で規定される誤記の訂正、同第４項第４項で規定される明りょうでない記載の釈明の何れかを目的とするものに該当しないことは明らかである。
　
　以上によると、本件補正は、特許法第１７条の２第４項の規定に適合しない。
　
　したがって、本件補正は、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項の規定に違反するので、同法第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。
　
　よって、補正却下の決定の結論のとおり決定する。
　
第３　本願発明
　
　平成１９年１１月２１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１ないし３６に係る発明は、平成１９年３月１９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ないし３６に記載された事項により特定されるとおりであるところ、そのうち請求項１に係る発明（以下、「本願発明」ともいう。）は、以下のとおりのものである。
　
　「【請求項１】　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、
　前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
　前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段と
　を備えることを特徴とする情報処理装置。」
　
第４　検討
　
１　刊行物１の記載
　原査定の拒絶の理由で引用され、本願出願日前である平成１３年６月１２日に頒布された特開２００１−１６０９５５号公報（以下、「刊行物１」ともいう。）には、「放送システム及び受信装置」（発明の名称）に関して、図面と共に以下の記載がある。
　
「【０００１】
　【発明の属する技術分野】
　本発明は、映画、音楽等のデジタルコンテンツを放送する放送システム及びその受信装置に関するものである。」
　
「【０００４】
　【発明が解決しようとする課題】
　ところが、このようなデジタル放送システムでは、放送するプログラムの時間帯や内容を放送局側が一方的に選択して放送するため、ユーザが、視聴を希望するプログラムの時間帯や内容を自由に選択をすることができない。
　【０００５】
　そのため、ユーザは、ビデオテープレコーダにより実現されるタイムシフト機能やライブラリー機能等を用いて、希望に合った時間帯や内容のプログラムを視聴する必要がある。しかしながら、ビデオテープレコーダのタイムシフト機能やライブラリ機能を用いたとしても、記録予約の操作を行わなくてはならなく、さらに、放送される全てのプログラムから希望するプログラムの選択をしなければならなく、操作が非常に煩雑であり不便であった。
　【０００６】
　本発明は、このような実情を鑑みてなされたものであり、ユーザの嗜好にあったデジタルコンテンツを視聴する利便性を高めた放送システム及び受信装置を提供することを目的とする。」
　
「【００１０】
　また、本発明にかかる受信装置は、放送局から放送された上記デジタルコンテンツ及び属性情報を受信する受信手段と、受信したデジタルコンテンツ及び属性情報を記録する記録媒体と、受信したデジタルコンテンツを出力する出力手段と、ユーザの嗜好を示す選択情報とデジタルコンテンツに付加された属性情報とを比較してデジタルコンテンツを選択する選択手段とを備え、上記属性情報は、デジタルコンテンツの属性を項目毎に分けたときの各項目の属性の強さが要素とされているｎ次元のベクトルＡにより表現され、上記選択情報は、ユーザの嗜好を項目毎に分けたときの各項目の嗜好の強さが要素とされているｎ次元のベクトルＳにより表現され、上記属性情報と上記選択情報との項目の種類及び順序は、属性情報のベクトルＡと選択情報のベクトルＳとで一致しており、上記選択手段は、放送されたデジタルコンテンツに付加されている属性情報のベクトルＡと、選択情報のベクトルＳとの内積演算を行い、その内積演算結果に基づき、そのデジタルコンテンツを選択するか否かを判断することを特徴とする。
　【００１１】
　このような受信装置では、属性情報が付加されたデジタルコンテンツを受信し、この属性情報とユーザの嗜好を示した選択情報とに基づき、放送されたデジタルコンテンツのなかからユーザの嗜好に合致したデジタルコンテンツを選択する。そして、この受信装置では、選択されたデジタルコンテンツを記録媒体に記録した後に視聴したり、また、記録されたデジタルコンテンツのなかから嗜好にあったデジタルコンテンツの視聴をする。
　【００１２】
　ここで、上記属性情報は、デジタルコンテンツの属性を項目毎に分けたときの各項目の属性の強さが要素とされているｎ次元のベクトルＡにより表現され、上記選択情報は、ユーザの嗜好を項目毎に分けたときの各項目の嗜好の強さが要素とされているｎ次元のベクトルＳにより表現される。そして、上記属性情報と上記選択情報との項目の種類及び順序は、属性情報のベクトルＡと選択情報のベクトルＳとで一致するように定義される。このようなベクトルで表された属性情報及び選択情報に基づき、選択手段は、放送されたデジタルコンテンツに付加されている属性情報のベクトルＡと、選択情報のベクトルＳとの内積演算を行い、その内積演算結果に基づき、そのデジタルコンテンツを選択するか否かを判断する。」
　
「【００１３】
　【発明の実施の形態】
　以下、本発明の実施の形態として、本発明を適用したデジタル放送システムについて、図面を参照しながら説明する。
　【００１４】
　以下、本発明の実施の形態のデジタル放送システムを図１を用いて説明する。
　【００１５】
　本発明の実施の形態のデジタル放送システム１は、図１に示すように、放送局２と、受信装置３と、受信装置３に接続されるモニタ４及び外部記憶装置５とを備えたシステム構成となっている。
　【００１６】
　受信装置３は、アンテナ１０と、チューナ１１と、フィルタ部１２と、暗号解読部１３と、記録再生部１４と、記録再生メディア１５と、デコーダ１６と、コントローラ１７と、ユーザインターフェース部１８と、モデム１９とを有している。
　【００１７】
　放送局２は、例えば、衛星放送、ケーブルネットワークや地上波放送等を用いてデジタルデータを放送する。放送されるデジタルデータには、映画，音楽，テレビジョン番組，ゲームデータ，コンピュータデータ，コマーシャル等の各種プログラム、放送されるプログラムのタイトル情報と放送チャンネルとが一覧で示される電子プログラムガイド（ＥＰＧ）とが含まれている。また、各プログラムには、そのプログラムの属性を示す属性情報が付加されている。
　【００１８】
　放送局２は、放送するデジタルデータを例えばＭＰＥＧ−２方式で圧縮して放送する。また、放送局２は、放送するデジタルデータ及び属性情報を所定の暗号鍵で暗号化して放送を行う。
　【００１９】
　属性情報には、例えば、そのプログラムのジャンル（ニュース、スポーツ等）、出演者、キーワード、指向性、作製者、人気度、課金額等の情報選択及び嗜好判断に必要となる各種の値や情報等からなるプログラム属性が記述される。これらの属性情報には、それぞれの各属性毎に各プログラム独自の値や情報が、放送局２により記述される。
　【００２０】
　受信装置３は、放送局２から放送されたデジタルデータを、例えばアンテナ１０により受信し、受信した信号をチューナ１１により復調及びエラー訂正処理等をする。復調等をされたデジタルデータは、フィルタ部１２に送られる。
　【００２１】
　フィルタ部１２には、プログラムと属性情報とからなるデジタルデータがチューナ１１又は記録再生部１４から供給される。フィルタ部１２は、ユーザの嗜好を示す選択情報が設定され、この選択情報と各プログラムに含まれる属性情報とを比較し、供給されたプログラムをフィルタリングして、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力する。このフィルタ部１２は、このフィルタリング処理を行うか或いは行わないかが、コントローラ１７からの制御によりＯＮ／ＯＦＦ設定される。フィルタリング処理を行わない場合には、入力されたプログラムを全て出力する。」
　
「【００３０】
　このような受信装置３では、受信したプログラムがフィルタ部１２により選別され、ユーザの嗜好に合致したプログラムのみが記録再生メディア１５に記録され、或いは、リアルタイム時やタイムシフト時においてユーザの嗜好に合致したプログラムのみがデコーダ１６を介して出力される。
　【００３１】
　具体的には、受信装置３では、フィルタ部１２に選択情報が設定されている。フィルタ部１２は、プログラムに付加されている属性情報と、内部に設定されている選択情報とを比較して、選択情報に合致した属性情報のみを選び出し、選び出した属性情報が付加されているプログラムを選択する。このフィルタ部１２は、選択動作を行うかどうかが、コントローラ１７により設定され、オンに設定されているときはプログラムのフィルタリング動作を行い、オフに設定されているときにはプログラムのフィルタリング動作を行わない。」
　
「【００３４】
　また、放送されるデジタルコンテンツには、ＥＰＧが含まれている。このため受信装置３では、このＥＰＧを表示することにより、リアルタイムでの視聴を行う場合のプログラム選択が容易に行えることができる。このＥＰＧには、そのプログラムの内容がユーザに理解できるようなタイトル情報が、選択肢として表示される。このＥＰＧは、例えば、テキストデータ、フォントデータ、イメージデータ、グラフィックデータ等からなり、必要に応じて動画データ等も含まれる。
　【００３５】
　ここで、受信装置３では、コントローラ１７が、ＥＰＧを表示させる際に、ユーザの嗜好に合わせて、このＥＰＧ上のプログラムのタイトルに変化を加えて表示を行うようにする。例えば、フィルタ部１２に設定されている選択情報と、属性情報とが合致しているプログラムがある場合には、そのプログラムを示すタイトル情報を、他のプログラムと異なる状態で表示する。ユーザは、ユーザインターフェース部１８を用いてＥＰＧ上に表示されるタイトル情報を選択する。そのため、この受信装置３では、リアルタイム放送時にプログラムを視聴する場合、ユーザによる情報の選択動作が容易になる。」
　
「【００３７】
　また、フィルタ部１２に設定されている選択情報は、装置の使用開始時点においてＧＵＩ上に予め用意された選択肢から所望の設定内容に設定したり、ユーザが任意にパラメータの値を設定したりすることにより設定される。また、このフィルタ部１２に設定されている選択情報は、随時変更してもよい。
　【００３８】
　また、このフィルタ部１２に設定する選択情報は、記録時と再生時とにおいて、選択情報を切り換えても良い。例えば、選択情報を家庭内の家族の人数分設けて、受信したプログラムを記録再生メディア１５に記録する場合には、複数の選択情報の論理和を取った選択情報を設定し、その論理和を取った選択情報と一致した属性情報が付加されたプログラムのみを記録する。そして、記録したプログラムを再生する場合には、ある一人のユーザのために設定された１つの選択情報と、記録再生メディア１５に記録されているプログラムの属性情報とに基づき、そのユーザの嗜好に合致したプログラムを再生するようにする。
　【００３９】
　また、コントローラ１７は、この装置の使用開始以降にユーザが実際に視聴したプログラムの属性情報を集計し、各ユーザの嗜好を解析する。そして、コントローラ１７は、その解析結果に基づき、フィルタ部１２に設定されている選択情報の各パラメータの値の重み付けを変更して、ユーザの嗜好に対して最適化していく。
　【００４０】
　なお、以上受信装置３では、選択情報と属性情報とを比較して、ユーザの嗜好に合致したプログラムを使用するようにしているが、これとは反対にユーザの視聴意思がないパラメータが登録された選択情報をフィルタ部１２に設定して、ユーザが視聴したくないプログラムを積極的に排除するような処理を行っても良い。」
　
「【００４４】
　以上のように本発明の実施の形態のデジタル放送システム１によれば、ユーザの嗜好を示した選択情報に基づきプログラムを自動的に選択するので、多数のプログラムのなかから希望するプログラムを選び出す煩雑さがなくなり利便性が高まる。また、タイムシフトをする際に必要なプログラムのみを記録することができ記録媒体を有効利用することができる。また、このデジタル放送システム１によれば、リアルタイムで放送されるプログラムのタイトル情報を表示するとともに属性情報を表示するので、対話性が高まり、ユーザによるリアルタイム視聴や記録を行う際の利便性が向上する。」
　
「【００４５】
　つぎに、プログラムに付加されている属性情報と、フィルタ部１２に設定されている選択情報とについて更に詳細に説明し、また、フィルタ部１２によるフィルタリングの具体的な方法についても説明を行う。
　【００４６】
　まず、デジタル放送システム１では、上記属性情報及び選択情報は、ベクトル情報とされている。以下、属性情報をｎ次元（ｎ≧２）の属性ベクトルＡとする。また、選択情報は、ｎ次元（ｎ≧２）の選択ベクトルＳとする。
　【００４７】
　具体的にｎ次元の属性ベクトルＡは、以下の式（１）に示すように表される。」
　
「【００４９】
　ここで、ａ1，ａ2，ａ3，・・・，ａnは、属性ベクトルＡの要素で、プログラムの属性を示す各属性項目の強さを表している。属性ベクトルＡ内の属性項目の順序、及び、属性項目の個数（ｎ）は、予め定めておく。
　【００５０】
　あるプログラム（例えば映画番組）は、以下のように属性ベクトルＡの項目の順序及び個数が定められ、各要素（ａ1〜ａn）に具体的な値が記述される。このように記述された属性ベクトルＡは、そのプログラムに付加されて放送される。なお、この属性項目の順序は、デジタル放送システム１で共通であり、別のプログラムを放送してもその順序は変わらず、変わるのはその値だけである。」
　
「【００５２】
　また、具体的にｎ次元の選択ベクトルＳは、以下の式（２）に示すように表される。」
　
「【００５４】
　ここで、ｓ1，ｓ2，ｓ3，・・・，ｓnは、選択ベクトルＳの要素で、ユーザの嗜好を示す各属性項目の強さを表している。選択ベクトルＳ内の属性項目の順序、及び、属性項目の個数（ｎ）は、上記属性ベクトルの各要素と同一である。この選択ベクトルＳは、受信装置３内のフィルタ部１２に設定されている。
　【００５５】
　このユーザの嗜好を示すための選択ベクトルＳは、例えば、ユーザが再生した複数個のプログラムの平均を取ることにより生成される。例えば、ユーザが自分が視聴したプログラムを５０個選択したとする。このとき、以下のように選択された各プログラムには属性ベクトルＡ１〜Ａ５０の平均を取ることにより、選択ベクトルＳを生成することができる。」
　
「【００５７】
　すなわち、選択するプログラム数をＭとすると、選択ベクトルＳは、以下の式（３）のように求められる。」
　
「【００６５】
　この選択ベクトルＳを求めるための複数の属性ベクトルＡは、例えば、再生したプログラムのみならず、ユーザが録画予約をしたプログラムを用いても良い。なお、リアルタイム再生時のプログラムは、短時間だけ再生してすぐ他のプログラムに切り換えられたものは、興味が薄いプログラム或いは誤って選択したプログラムとして、選択ベクトルＳを求めるためには用いない。即ち、一定時間以上の再生をしたプログラムの属性ベクトルＡを用いて選択ベクトルＳを生成するようにする。さらに、録画予約をしたプログラムと、リアルタイム再生をしたプログラムとの重みを変えて、選択ベクトルＳを生成してもよい。例えば、録画予約をしたプログラムに対する定数Ｐと、リアルタイム再生をしたプログラムに対する定数Ｒとを用い、以下のように選択ベクトルＳを生成してもよい。」
　
「【００６９】
　続いて、放送されたプログラムを選別する処理方法について説明する。
　【００７０】
　送られてきたプログラムの属性ベクトルＡが、例えば以下の式（４）に示すようなベクトルであったとする。」
　
「【００７２】
　このとき、このプログラムを記録再生メディア１５に記録するかどうかを判別するため、以下の式（５）に示すような演算を行う。」
　
「【００７４】
　ここで求められた選別値Ｐの値に基づき、判断を行う。
　【００７５】
　ここで、選別値Ｐの意味について説明する。
　【００７６】
　ベクトル空間において、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳのなす角をθとすると、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとの内積Ａ・Ｓは、以下の式（６）に示すようになる。」
　
「【００７８】
　したがって、ｃｏｓθは、以下の式（７）に示すようになる。」
　
「【００８０】
　即ち、選別値Ｐは、ｃｏｓθを表すこととなる。
　【００８１】
　ここで、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとが同方向を向いているならばＰ＞０となる（ケース１）。属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとが直交するならばＰ＝０となる（ケース２）。属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとが反対方向を向いているならばＰ＜０となる（ケース３）。
　【００８２】
　そこで、属性ベクトルＡが付加されているプログラムに対して、選択ベクトルＳで表される嗜好のパターンを持っているユーザとの関係について次のように判断をすることができる。
　【００８３】
　ケース１の場合、ユーザはそのプログラムに、興味がある、或いは、嗜好が合致すると、判断することができる。また、最大値１に近いほどこの傾向が強いと判断できる。
　【００８４】
　ケース２の場合、ユーザはそのプログラムに、興味がない、と判断することができる。
　【００８５】
　ケース３の場合、ユーザはそのプログラムを、積極的に好まない、或いは、嫌いであると判断することができる。最小値の−１に近いほどこの傾向が強いと判断できる。
　【００８６】
　そこで、受信装置３では、例えば、選別値Ｐ＞０．３ならば記録するとフィルタ部１２に設定する。このことにより、興味の薄いプログラム、興味のないプログラム、或いは、嫌いなプログラムを記録せずに、興味の強いプログラムを記録することができる。
　【００８７】
　以上のように、このデジタル放送システム１では、ベクトルで表した属性情報及び選択情報を用いて、その内積演算に基づく値から記録（又は再生）するプログラムを選択することによって、ユーザの嗜好に合致したデジタルコンテンツを簡易に選別することができるとともに、ユーザの嗜好を正確に反映させることができる。」
　
「【００９１】
　【発明の効果】
　本発明にかかる放送システム及び受信装置では、放送されるデジタルコンテンツに、そのデジタルコンテンツの属性情報を付加し、この属性情報とユーザの嗜好を示した選択情報とに基づき、放送されたデジタルコンテンツのなかからユーザの嗜好に合致したデジタルコンテンツを選択する。そして、この放送システム及び受信装置では、選択されたデジタルコンテンツを記録媒体に記録した後に視聴したり、また、記録されたデジタルコンテンツのなかから嗜好にあったデジタルコンテンツの視聴をする。
　【００９２】
　このようの本発明の放送システム及び受信装置では、ユーザの嗜好を示した選択情報に基づきデジタルコンテンツを自動的に選択するので、多数のデジタルコンテンツのなかから希望するデジタルコンテンツを選び出す煩雑さがなくなり利便性が高まる。また、タイムシフトをする際に必要なデジタルコンテンツのみを記録することができ記録媒体を有効利用することができる。
　【００９３】
　さらに、本発明の放送システム及び受信装置では、上記属性情報及び選択情報がベクトルにより表現されている。そして、選択手段が、放送されたデジタルコンテンツに付加されている属性情報のベクトルＡと、選択情報のベクトルＳとの内積演算を行い、その内積演算結果に基づき、そのデジタルコンテンツを選択するか否かを判断する。
　【００９４】
　このため、本発明の放送システム及び受信装置では、ユーザの嗜好に合致したデジタルコンテンツを簡易に選別することができるとともに、ユーザの嗜好を正確に反映させることができる。」
（刊行物１の記載、以上）
　
２　刊行物１に記載された発明
（１）受信装置
　「本発明は、映画、音楽等のデジタルコンテンツを放送する放送システム及びその受信装置に関するものである。」（段落【０００１】）によれば、
　刊行物１には、『受信装置』の発明が記載されていることは明らかである。
　
（２）受信したデジタルデータからユーザの嗜好にあったプログラムを選択する受信装置
　「放送されるデジタルデータには、映画，音楽，テレビジョン番組，ゲームデータ，コンピュータデータ，コマーシャル等の各種プログラム、・・・とが含まれている。」（段落【００１７】）、
  「受信装置３は、放送局２から放送されたデジタルデータを、例えばアンテナ１０により受信し、受信した信号をチューナ１１により復調及びエラー訂正処理等をする。復調等をされたデジタルデータは、フィルタ部１２に送られる。」（段落【００２０】）、
　「フィルタ部１２には、プログラムと属性情報とからなるデジタルデータがチューナ１１又は記録再生部１４から供給される。フィルタ部１２は、ユーザの嗜好を示す選択情報が設定され、この選択情報と各プログラムに含まれる属性情報とを比較し、供給されたプログラムをフィルタリングして、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力する。」（段落【００２１】）によれば、
　「受信装置」は、「放送されたデジタルデータ」を「受信」し、
　「受信した」「デジタルデータ」は、「テレビジョン番組」「等の各種プログラム」を「含」み、
　「フィルタ部１２」において、「デジタルデータ」に含まれる「プログラム」に対して「フィルタリング」することで、「ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力する」ものである。
　そうすると、刊行物１には、
　『テレビジョン番組等の各種プログラムを含むデジタルデータを受信し、このデジタルデータに含まれるプログラムに対してフィルタリングすることで、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力する受信装置』
が記載されている。
　
（３）属性情報を取得する属性情報取得手段
　「放送局２は、例えば、衛星放送、ケーブルネットワークや地上波放送等を用いてデジタルデータを放送する。放送されるデジタルデータには、映画，音楽，テレビジョン番組，ゲームデータ，コンピュータデータ，コマーシャル等の各種プログラム、放送されるプログラムのタイトル情報と放送チャンネルとが一覧で示される電子プログラムガイド（ＥＰＧ）とが含まれている。また、各プログラムには、そのプログラムの属性を示す属性情報が付加されている。」（段落【００１７】）、
　「受信装置３は、放送局２から放送されたデジタルデータを、例えばアンテナ１０により受信し、受信した信号をチューナ１１により復調及びエラー訂正処理等をする。復調等をされたデジタルデータは、フィルタ部１２に送られる。」（段落【００２０】）、
　「フィルタ部１２は、プログラムに付加されている属性情報と、内部に設定されている選択情報とを比較して、選択情報に合致した属性情報のみを選び出し、選び出した属性情報が付加されているプログラムを選択する。」（段落【００３１】）、
　「デジタル放送システム１では、上記属性情報及び選択情報は、ベクトル情報とされている。以下、属性情報をｎ次元（ｎ≧２）の属性ベクトルＡとする。」（段落【００４６】）、
　「ここで、ａ1，ａ2，ａ3，・・・，ａnは、属性ベクトルＡの要素で、プログラムの属性を示す各属性項目の強さを表している。」（段落【００４９】）によれば、
　「受信した」「デジタルデータ」は、「テレビジョン番組」「等の各種プログラム」を「含」み、「各プログラム」には、「そのプログラムの属性を示す属性情報が付加され」ており、
　この「プログラムに付加されている属性情報」は、「内部に設定されている選択情報」と「比較」して「選択情報に合致した属性情報のみを選び出」すことで、この「属性情報が付加されているプログラムを選択する」ために使用される。
　そうすると、「プログラムに付加されている属性情報」は、「選択情報」と「比較」するために使用されるものであるから、受信した「デジタルデータ」から「属性情報」が取得されていることが理解でき、
　当然、「受信装置」は、「属性情報」を取得する属性情報取得手段を備えているといえる。
　
　また、「属性情報」は、「ｎ次元（ｎ≧２）の属性ベクトルＡ」で表され、「属性ベクトルＡの要素」である「ａ1，ａ2，ａ3，・・・，ａn」は、「プログラムの属性を示す各属性項目の強さを表」すものであるから、「ｎ次元（ｎ≧２）の属性ベクトルＡ」の各「要素」は、「属性項目」として「プログラムの属性を示す」ものといえる。
　
　以上によると、刊行物１の「受信装置」は、
　『上記プログラムに付加されている属性情報であって、ｎ次元（ｎ≧２）の属性ベクトルＡで表され、この属性ベクトルＡの各要素が属性項目としてプログラムの属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段』
　を備えることが記載されている
　
（４）操作に関する情報を取得する操作情報取得手段
　「このユーザの嗜好を示すための選択ベクトルＳは、例えば、ユーザが再生した複数個のプログラムの平均を取ることにより生成される。例えば、ユーザが自分が視聴したプログラムを５０個選択したとする。このとき、以下のように選択された各プログラムには属性ベクトルＡ１〜Ａ５０の平均を取ることにより、選択ベクトルＳを生成することができる。」（段落【００５５】）、
　「この選択ベクトルＳを求めるための複数の属性ベクトルＡは、例えば、再生したプログラムのみならず、ユーザが録画予約をしたプログラムを用いても良い。」（段落【００６５】）によれば、
　上述の「受信装置」は、「選択ベクトルＳを生成する」ために、「ユーザが再生した」「プログラム」若しくは「ユーザが録画予約をしたプログラム」を「複数個」得るものであり、
　ユーザが“再生した”、若しくは、ユーザが“録画予約した”は、操作に関する情報といえ、
　これらによると、「ユーザが再生した」「プログラム」若しくは「ユーザが録画予約をしたプログラム」を得るために、“再生した”若しくは“録画予約した”という操作に関する情報を取得していると理解でき、
　当然、「受信装置」は、“再生した”若しくは“録画予約した”という操作に関する情報を取得する操作情報取得手段を備えているといえる。
　そうすると、刊行物１の「受信装置」は、
　『ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報を取得する操作情報取得手段』
　を備えることが記載されている。
　
（５）選択ベクトルＳを生成する選択ベクトル生成手段
　「ユーザの嗜好を示した選択情報に基づきプログラムを自動的に選択する」（段落【００４４】）、
　「デジタル放送システム１では、上記属性情報及び選択情報は、ベクトル情報とされている。・・・また、選択情報は、ｎ次元（ｎ≧２）の選択ベクトルＳとする。」（段落【００４６】）、
　「このユーザの嗜好を示すための選択ベクトルＳは、例えば、ユーザが再生した複数個のプログラムの平均を取ることにより生成される。例えば、ユーザが自分が視聴したプログラムを５０個選択したとする。このとき、以下のように選択された各プログラムには属性ベクトルＡ１〜Ａ５０の平均を取ることにより、選択ベクトルＳを生成することができる。」（段落【００５５】）、
　「この選択ベクトルＳを求めるための複数の属性ベクトルＡは、例えば、再生したプログラムのみならず、ユーザが録画予約をしたプログラムを用いても良い。」（段落【００６５】）によれば、
　上述の「受信装置」は、「ユーザが再生した」「プログラム」若しくは「ユーザが録画予約をしたプログラム」を「複数個」得、この「複数個のプログラム」に付加された「属性ベクトル」の平均を取ることにより、「選択ベクトルＳ」を「生成する」ものであり、
　上記（４）のとおり、操作情報取得手段にて取得された、ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報から、「ユーザが再生した」「プログラム」若しくは「ユーザが録画予約をしたプログラム」を「複数個」得ている。
　これらのことから、操作情報取得手段にて取得された、ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報に基づいて、「ユーザの嗜好を示す」「選択ベクトルＳ」を「生成する」といえ、
　当然、「受信装置」は、選択ベクトルＳを生成する手段を備えているといえる。
　そうすると、刊行物１の「受信装置」は、
　『上記操作情報取得手段にて取得された、ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報に基づいて、ユーザの嗜好を示す選択ベクトルＳを生成する選択ベクトル生成手段』
　を備えることが記載されている。
　
（６）フィルタ部１２
　「このプログラムを記録再生メディア１５に記録するかどうかを判別するため、以下の式（５）に示すような演算を行う。」（段落【００７２】）、
　「ここで求められた選別値Ｐの値に基づき、判断を行う。」（段落【００７４】）、
　「ベクトル空間において、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳのなす角をθとすると、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとの内積Ａ・Ｓは、以下の式（６）に示すようになる。」（段落【００７６】）、
　「即ち、選別値Ｐは、ｃｏｓθを表すこととなる。」（段落【００８０】）、
　「そこで、受信装置３では、例えば、選別値Ｐ＞０．３ならば記録するとフィルタ部１２に設定する。このことにより、興味の薄いプログラム、興味のないプログラム、或いは、嫌いなプログラムを記録せずに、興味の強いプログラムを記録することができる。」（段落【００８６】）によれば、
　「フィルタ部１２」は、「属性ベクトルＡと選択ベクトルＳのなす角をθ」のときに「ｃｏｓθを表す」「選別値Ｐ」を「属性ベクトルＡと選択ベクトルＳ」とから「演算」し、「演算」された「選別値Ｐ」が「選別値Ｐ＞０．３」の条件を満たす「プログラム」をのみを「記録再生メディア１５」に記録させるものである。
　そうすると、刊行物１の「受信装置」は、
　『属性ベクトルＡと選択ベクトルＳのなす角がθのときにｃｏｓθを表す選別値Ｐを属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとから演算し、演算された選別値Ｐが所定の条件を満たすプログラムを自動的に選択することで記録再生メディアに記録させるフィルタ部１２』
　を備えることが記載されている。
　
（７）刊行物１発明
　上記（１）〜（６）によれば、刊行物１には、次の「刊行物１発明」が記載されていると認められる。
　
　「テレビジョン番組等の各種プログラムを含むデジタルデータを受信し、このデジタルデータに含まれているプログラムに対してフィルタリングすることで、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力する受信装置において、
　上記プログラムに付加されている属性情報であって、ｎ次元（ｎ≧２）の属性ベクトルＡで表され、この属性ベクトルＡの各要素が属性項目としてプログラムの属性を示す属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報を取得する操作情報取得手段と、
　上記操作情報取得手段にて取得された、ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報に基づいて、ユーザの嗜好を示す選択ベクトルＳを生成する選択ベクトル生成手段と、
　属性ベクトルＡと選択ベクトルＳのなす角がθのときにｃｏｓθを表す選別値Ｐを属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとから演算し、演算された選別値Ｐが所定の条件を満たすプログラムを自動的に選択することで記録再生メディアに記録させるフィルタ部１２と、
　を備える受信装置。」
　
３　対比
　本願発明と刊行物１発明とを対比する。
　
（１）「情報処理装置」
　刊行物１発明の「受信装置」は、受信したデジタルデータに含まれているプログラムをフィルタリングして、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力するものであり、デジタルデータである「情報」に対してフィルタリングという「処理」を行う「（受信）装置」であるから、本願発明と同様に、「情報処理装置」に関するものといえる。
　
（２）「ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置」
　刊行物１発明の「受信装置」は、「フィルタリング」することで、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力するという“処理を実行する”ものといえ、
　この「プログラム」とは、テレビジョン番組等のことを指しているから、“コンテンツ”といい替えることができ、
　「受信装置」が、“情報処理装置”といい得ることは、上記（１）のとおりである。
　そうすると、刊行物１発明も、
　『ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置』
ということができ、この点において本願発明と相違しない。
　
（３）「前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段」
　刊行物１発明の「属性情報」は、受信したデジタルデータに含まれるプログラムに付加されているものであって、そのプログラムの属性を示す情報であるから、“プログラムの属性情報”といえ、
　この「プログラム」が、“コンテンツ”といい得るものであることは、上記（２）のとおりである。
　そうすると、刊行物１発明も、
　『前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段』
を備えているということができ、この点において本願発明と相違しない。
　
（４）「前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段」
　刊行物１発明の「ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報」は、ユーザが“再生という操作”を行った、若しくは“録画予約という操作”を行ったという情報であるから、ユーザの操作履歴といえ、
　そのようにいうとき、刊行物１発明の「操作情報取得手段」は、操作履歴取得手段ということもできる。
　以上によると、刊行物１発明も、
　『前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段』
を備えているということができ、この点において本願発明と相違しない。
　
（５）「前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段」
　刊行物１発明の「選択ベクトルＳ」は、ユーザの嗜好を示す情報であるから、ユーザの嗜好を示す“嗜好情報”といえ、
　そのようにいうとき、刊行物１発明の「選択ベクトル生成手段」は、嗜好情報生成手段ということもでき、
　「ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報」、「操作情報取得手段」は、それぞれ、操作履歴、操作履歴取得手段といい得るものであることは、上記（４）のとおりである。
　また、刊行物１発明の（嗜好情報といい得る）「選択ベクトルＳ」は、ユーザが再生した若しくは録画予約したという操作に関する情報に基づいて、生成されるものであるところ、
　ユーザが再生という操作を行う、若しくは、録画予約という操作を行うとは、ユーザがそのテレビジョン番組等のプログラムの視聴、若しくは、録画を希望していることといえ、この操作は、嗜好の正の要因を示しているということができる。
　そうすると、刊行物１発明の（嗜好情報といい得る）
「選択ベクトルＳ」は、“嗜好の正の要因を示す嗜好情報”ということもできる
　これらのことから、刊行物１発明と本願発明は、
　『前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好を示す嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段』
といい得る点で相違しない。
　もっとも、「嗜好情報」が、
　本願発明では、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す嗜好情報」である点、
では相違が認められる。
　
（６）「前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段」
　
　（ａ）「前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出し、」
　刊行物１発明の「フィルタ部１２」は、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳのなす角がθのときにｃｏｓθを表す選別値Ｐを属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとから演算するものであり、一般にθが０に近付くほどｃｏｓθが大きな値となることから、θが０に近付くほど、すなわち属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとが類似するほど、ｃｏｓθによって表される選別値Ｐは大きな値となるといえ、
　このことから、刊行物１発明の「選別値Ｐ」は、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとの“類似度”を示すものといえ、
　刊行物１発明の「属性ベクトルＡ」は、属性情報を表し、刊行物１発明の「選択ベクトルＳ」は、嗜好情報といい得るものであることは、上記（５）のとおりである。
　これらによると、刊行物１発明も『前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出』するものといえる点で、本願発明とは相違しない。
　もっとも、上記（５）の相違するとした点に関連して、
　「嗜好情報」と、「類似度」が、
　本願発明では、「第１の嗜好情報」、「第２の嗜好情報」と、「第１の類似度」、「第２の類似度」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「嗜好情報」、「類似度」であり、
　（後述する）「ユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、
　本願発明では、「前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出」するのに対して、
　刊行物１発明では、「前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出（し、）」する点
では相違が認められる。
　
　（ｂ）「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出し、」
　刊行物１発明の「フィルタ部１２」は、選別値Ｐが所定の条件を満たすプログラムを自動的に選択するものであり、この自動的に選択されたプログラムは、ユーザの嗜好にあったプログラムであることから、刊行物１発明の「選別値Ｐ」は、“ユーザの嗜好にあったプログラムを決定するために用いられる値”といえ、
　このようにいうとき、「選別値Ｐ」を、“ユーザの嗜好にあったプログラムを決定するために用いられる値”としているといい替えることもできる。
　また、刊行物１発明の「選別値Ｐ」が、属性ベクトルＡと選択ベクトルＳとの“類似度”を示すものといい得ることは、上記（ａ）のとおりであり、
　刊行物１発明の「プログラム」が、コンテンツといい得ることは、上記（２）のとおりである。
　これらによると、刊行物１発明は、『
類似度を、ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値とし
　
　また、上述の
類似度（選別値Ｐ）を、ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値とし
類似度から、ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導
　
　そうすると、刊行物１発明は、『
類似度から、ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導
　
　一方、本願発明は、「『ユーザの嗜好と合致したコンテンツ』を選択する処理を実行する情報処理装置」において、「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記『ユーザに視聴を推薦するコンテンツ』を決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出」するものであるところ、
　本願発明は、大量のコンテンツの中からユーザの嗜好にあったコンテンツを抽出しているのだから、本願発明の「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」とは、「ユーザの嗜好と合致したコンテンツ」のことといえ、
　「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出」するとは、類似度から、「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」（ユーザの嗜好と合致したコンテンツといい得ることは上記の通りである。）を決定するために用いられる値を導くともいい得る。
　そうすると、本願発明は、「類似度から、ユーザの嗜好と合致したコンテンツを決定するために用いられる値を導く」といい替えることもできる。
　
　以上によると、刊行物１発明と本願発明とは、『前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、』といい得る点で相違しない。
　もっとも、「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」が、
　本願発明では、「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」である点
では相違が認められる。
　さらに、上記（５）、上記（６）（ａ）の相違するとした点に関連して、
　「前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、」が、
　本願発明では、「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出（し、）」するのに対して、
　刊行物１発明では、「前記類似度を」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値とし、」ている点、
では相違が認められる。
　
　（ｃ）「この値に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段」
　刊行物１発明の「フィルタ部１２」は、選別値Ｐが所定の条件を満たすプログラムを自動的に選択することで記録再生メディアに記録させるものであり、選別値Ｐに基づいて、記録再生メディアに記録させるプログラムを自動的に選択する手段といい替えることもできる。
　また、上記（ｂ）のとおり、刊行物１発明の「選別値Ｐ」は、“ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値”といえ、
　刊行物１発明の「プログラム」が、コンテンツといい得ることは、上記（２）のとおりである。
　そうすると、刊行物１発明のフィルタ部１２は、『ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値に基づいて、記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択する手段』といえる。
　
　また、上記フィルタ部１２は、「記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択する手段」であるところ、「記録再生メディアに記録させるコンテンツ」とは、ユーザの嗜好にあったコンテンツであって、「コンテンツを自動的に選択する」ために、コンテンツに関する情報を生成しているといえることから、刊行物１発明の「フィルタ部１２」は、『ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値に基づいて、ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段』といい替えることもできる。
　
　一方、本願発明の「推薦情報生成手段」は、この値（前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値）に基づいて、前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成するものであるところ、「ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報」とは、ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報ともいえる。
　そうすると、本願発明の「推薦情報生成手段」は、「前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するために用いられる値（ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値といい得ることは、上記（ｂ）のとおり。）に基づいて、ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」といい替えることもできる。
　
　以上によると、刊行物１発明と本願発明とは、『この値（ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値）に基づいて、ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段』といい得る点で相違しない。
　もっとも、上記（ｂ）の相違するとした点に関連して、
　「ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、
　本願発明では、「前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択するフィルタ部１２」である点、
では相違が認められる。
　
　（ｄ）まとめ（推薦情報生成手段）
　上記（ａ）〜（ｃ）によると、刊行物１発明は、
　『前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出し、前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、この値に基づいて、ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段』
を備えている点で、本願発明とは相違しない。
　
　もっとも、「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」が、
　本願発明では、「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」であり、
　「ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、
　本願発明では、「前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択するフィルタ部１２」である点、
では相違が認められる。
　さらに、「嗜好情報」と、「類似度」が、
　本願発明では、「第１の嗜好情報」、「第２の嗜好情報」と、「第１の類似度」、「第２の類似度」であるのに対して、
　刊行物１発明では、「嗜好情報」、「類似度」であり、
　「ユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、
　本願発明では、「前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出」するのに対して、
　刊行物１発明では、「前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出」するものであり、
　「前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、」が、
　本願発明では、「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出（し、）」するのに対して、
　刊行物１発明では、「前記類似度を」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値とし、」ている点、
では相違が認められる。
　
４　一致点・相違点
　本願発明と刊行物１発明とは、
　
［一致点］
　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置において、
　前記コンテンツの属性情報を取得する属性情報取得手段と、
　前記ユーザの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、
　前記操作履歴取得手段により取得された前記操作履歴を基に、前記ユーザの嗜好を示す嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
　前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出し、前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、この値に基づいて、ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段と
　を備える情報処理装置。
　である点で一致し、
　
［相違点１］
　「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」が、
　　本願発明では、「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」であるのに対して、
　　刊行物１発明では、「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」であり、
　「ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、
　　本願発明では、「前記ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段」であるのに対して、
　　刊行物１発明では、「記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択するフィルタ部１２」である点。
　
［相違点２］
　「嗜好情報」が、
　　本願発明では、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報」であるのに対して、
　　刊行物１発明では、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す嗜好情報」であり、
　「類似度」が、
　　本願発明では、「第１の類似度」、「第２の類似度」であるのに対して、
　　刊行物１発明では、「類似度」であり、
　「ユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、
　　本願発明では、「前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出」するのに対して、
　　刊行物１発明では、「前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出」するものであり、
　「前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、」が、
　　本願発明では、「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出（し、）」するのに対して、
　　刊行物１発明では、「前記類似度を」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値とし、」ている点。
　
　で相違する。
　
５　判断
（１）相違点１について
　「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」が、刊行物１発明では、（「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」ではなく）「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」であり、
　「ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、刊行物１発明では、「記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択するフィルタ部１２」である。
　
　刊行物１発明は、ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値に基づいて、記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択する（自動録画する）ものであるところ、
　ユーザの嗜好と合致したコンテンツを選択する処理を実行する情報処理装置として、ユーザに視聴を推薦するコンテンツを決定するための条件に基づいて、ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成して、ユーザに提示する、番組の視聴を推薦する装置は、周知のものである｛例えば、周知例１：特開２０００−２８７１８９号、周知例２：特開２０００−１３７０８号公報、等参照｝。
　そして、刊行物１発明のような、自動録画するものは、ユーザによる確認の手間が省けるといえるところ、上記周知の装置のような、ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成して、その推薦情報をユーザに提示するものは、ユーザが確認してから視聴もしくは録画することができるといえるものであり、それらの利点を考慮しながら両者を置き換えようとすることは、当業者なら普通に想起することといえ、刊行物１発明において、記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択することに代えて、ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成するようにすることは、当業者が容易に想到することである。
　
　そうすると、刊行物１発明の「ユーザの嗜好にあったコンテンツに関する情報を生成するユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」として、「記録再生メディアに記録させるコンテンツを自動的に選択するフィルタ部１２」に代えて、「ユーザに視聴を推薦するコンテンツを示す推薦情報を生成する推薦情報生成手段」とすることは、当業者が容易になし得ることである。
　そして、そのようにするとき、刊行物１発明の「ユーザの嗜好にあったコンテンツ」を「ユーザに視聴を推薦するコンテンツ」とすることは、ごく自然になされることである。　
　以上によれば、本願発明の上記相違点１に係る構成は、上記周知技術に基づいて当業者が容易になし得ることである。
　
　（ａ）周知例（下線は当審にて付与）
周知例１：特開２０００−２８７１８９号
　「【発明の属する技術分野】
　本発明は、テレビ放送受信システムに適用されるテレビ番組の視聴管理装置に関する。」
（段落【０００１】）
　「好適番組選択部８は、視聴履歴解析部５および録画履歴解析部１１によって判定されたユーザ毎に
優先度の高いテレビ番組を視聴推奨番組および録画推奨番組としてユーザに紹介する処理を行う
（段落【００３２】）
　「次に、ユーザ毎の視聴履歴に基づいて当該ユーザに適したテレビ番組を推奨する処理について説明する。」
（段落【００４４】）
　「図６にかかる処理の手順を示す。はじめに制御部３は、本テレビ放送受信システムを利用しているユーザのＩＤを取得するようユーザ識別部７を制御する（ステップ６０１）。ユーザＩＤが取得されると、続いて制御部３は、ユーザが視聴したテレビ番組の属性情報を番組管理情報記憶部１３から取得し、その結果をユーザ視聴録画履歴データベース６に視聴履歴として記録する（ステップ６０２）。なお、その間に前述したユーザ毎の視聴制限が行われてもよい。」
（段落【００４５】）
　「次に、制御部３は、ユーザ視聴録画履歴データベース６に記録されている当該ユーザの視聴履歴を解析するよう視聴履歴解析部５に指示を出す。この指示を受けて視聴履歴解析部５は、ユーザ視聴録画履歴データベース６から該当するユーザの視聴履歴を取り出し（ステップ６０３）、この取り出されたユーザの視聴履歴を一定のルールに従い解析して、この視聴履歴に含まれる各テレビ番組の優先順位を求める（ステップ６０４）。」
（段落【００４６】）
　「図７に、ユーザ視聴録画履歴データベース６に記録されているユーザ視聴履歴の例を示す。同図に示すように、視聴履歴は、ユーザＩＤ、同ユーザが視聴した番組のチャンネル番号とそのチャンネル視聴合計時間、同ユーザが視聴した番組ジャンルとその番組ジャンルの視聴合計時間、放送時間帯とその放送時間帯の単位時間毎の合計視聴回数などの情報で構成される。なお、放送時間帯の合計視聴回数は、任意に設定された単位時間（たとえば１時間単位）を一回の視聴として数えるようにしてもよい。このようにしてユーザ視聴録画履歴データベース６に視聴履歴を記録して行き、視聴推奨番組の判定に必要な数の視聴履歴が蓄積されたならば（ステップ６０５）、制御部３は視聴履歴解析部５に対し視聴推奨番組の判定を指示する。」
（段落【００４７】）
　「この指示を受けた視聴履歴解析部５は、ユーザ視聴録画履歴データベース６より、視聴合計時間の長い上位ｎ位までのチャンネル番号と番組ジャンルをそれぞれ取り出す。そして、この取り出された
チャンネル番号と番組ジャンルの条件を同時に満たすテレビ番組が現在放送中及び／又は放送予定のもののなかにあるか否かを番組管理情報記憶部１３の内容を調べて検索する。もし、該当するテレビ番組があれば、それを視聴推奨番組として判定する
（段落【００４８】）
　「図８にこの処理例を示す。上位ｎ位までの番組ジャンルＡと上位ｎ位までのチャンネル番号Ｂを同時に満足することを条件として、現時間帯に放送されているテレビ番組の中から最適なテレビ番組が検索される。たとえば、現時間帯に放送されているテレビ番組の中に７８９ｃｈのスポーツ番組があれば、このテレビ番組が視聴推奨番組として選択される。」
（段落【００４９】）
　「次に、制御部３は好適番組選択処理部８を起動する。
好適番組選択処理部８は、視聴履歴解析部５によって検索された視聴推奨番組をジャンル別またはチャンネル別に選択してモニタ１２を通してユーザに紹介する
（段落【００５０】）
　「以上により、ユーザはそのユーザの趣味嗜好に適合したテレビ番組の紹介を随時受けることができ、これを基にユーザは現在放送中及び／又は放送予定のテレビ番組の中から自分の視聴したいテレビ番組を効率良く選択して、視聴することができる（ステップ６０９）。」
（段落【００５３】）
　「このように、この実施形態では、ユーザ毎の視聴履歴に基づいてそのユーザに適した視聴推奨番組を検索することにより、複数ユーザでテレビ放送受信システムを共用する環境においても、個々のユーザにそれぞれ最適な視聴推奨番組を紹介することができる。また、時々刻々と変化するユーザの必要や好みの変化に追従しながら視聴推奨番組の検索を行うことができる。」
（段落【００５４】）
　
周知例２：特開２０００−１３７０８号公報
　「【発明の属する技術分野】
　本発明は視聴者によるテレビ番組の選択を支援する方法に関わり、特に放送のデジタル化によりテレビ放送の多チャンネル化が進んでいるが、視聴者が多くの番組の中から視聴する番組を選択するのに好適な方法および装置に関する。」
（段落【０００１】）
　「また、７０４―７１２の視聴要素は視聴要素分析表（６００）の各視聴要素に対応しており、
嗜好度計算の対象とする番組について、番組情報データベース（３００）と視聴要素分析表（６００）の各視聴要素との対応から、視聴要素ごとに該当する視聴点の合計、または視聴点の合計／要素該当番組数の値を参照して、嗜好度換算表（７００）に記入される、その合計（７１４）が計算される
（段落【００１９】）
　「図１２は、上述した番組毎の嗜好度（３１３）の値から録画する番組を決定するスケジュール決定プログラム（１２００）の処理手順を示す図である。スケジュール決定プログラム（１２００）は推薦番組分析プログラム（１１００）の終了後に起動する。よって、推薦番組分析プログラム（１１００）と同様にＥＰＧが更新される毎か、あるいは、ある期間の決められた時間毎に起動する。本プログラム（１２００）は起動すると、まず、視聴者による明示的な録画予約をセットするために、番組予約用データ（８００）を参照して、番組、番組名、キーワード、人名のリストに該当する番組を番組情報データベース（３００）から検索し、録画スケジュール（１８００）に記入する（１２０２）。録画スケジュール（１８００）は図１８に示すように、放送日（１８０１）、チャンネル／チャンネル名（１８０２）、開始時刻（１８０３）、終了時刻（１８０４）、番組名（１８０５）、予約方法（１８０６）で構成される。予約方法（１８０６）には、視聴者による番組指定は“ＵＰ”，視聴者による番組名指定は“ＵＰＮ”，視聴者によるキーワード指定は“ＵＫ”、視聴者による人名指定は“ＵＮ”，システムによる自動録画指定は“Ａ”と嗜好度を換算したシステムの自信度が記入される。番組受信装置（１０２）のチューナが一つの場合は同時に複数の番組を録画することが不可能なため、視聴者が録画を指定した番組を優先的に録画するために、これから放送される番組に対して、録画スケジュール（１８００）を参照して、視聴者による録画が設定されている時間帯を除いた番組の嗜好度順のリストを作成する（１２０３）。」
（段落【００３０】）
　「次に、録画予約候補の番組が時間的に録画できるかどうかを判断するために、録画予約候補の番組時間が録画装置（１０５）の録画可能時間よりも短いかどうかをチェックし（１２０５）、録画予約候補の番組時間の方が短い場合には録画予約候補の番組の録画を録画スケジュール（１８００）に登録し（１２０６）、ステップ１２０７に進む。ステップ１２０７では、番組の嗜好度順リストから、予約した番組を削除し、番組受信装置（１０２）のチューナが一つであるか、あるいは、番組録画装置（１０５）が単数の録画機能の場合は、予約した番組と同じ時間帯の番組も番組の嗜好度順リストから削除し、ステップ１２０４に戻る。ステップ１２０５において録画予約候補の番組時間の方が長い場合には、システムにより録画した番組、あるいはシステムによる録画予定番組の嗜好度と録画予約候補の番組の嗜好度を比較し（１２０８）、システムにより録画した番組、あるいはシステムによる録画予定番組の中で一番嗜好度の低い番組の嗜好度が、録画予約候補の番組の嗜好度よりも低い場合は、該当する最低嗜好度の番組を削除し（１２０９）、ステップ１２０５に戻る。」
（段落【００３２】）
　「ステップ１２０８において、録画予約候補の番組の方が嗜好度が低い場合は、録画予約の設定をとりやめてプログラムを終了する（１２１０）。これらの処理により、視聴者の嗜好度がより強いと予測される番組を録画することが可能となる。より多くの番組を録画するためには、録画済番組のなかで、既に視聴した番組を次々に削除する作業や、視聴者の嗜好の変動に伴い、同じ番組でも嗜好度が変化するため、嗜好度を計算しなおす処理が必要となる。自動録画した番組の消去に関しては、一度視聴した番組については、番組視聴後に削除するか否かをシステムから視聴者に問い合わせたり、視聴後は嗜好度を低くすること、また、一定期間以上視聴されない番組は自動的に消去するなどの処理が考えられる。」
（段落【００３３】）
　「次に、本発明の第三の実施例を図に従って説明する。図２３は番組選択支援装置を録画装置に適用せずに、番組予約に適用した場合のブロック図である。ほとんどは、第一の実施例と同様であるが、異なるのは番組録画装置（１０５）の代わりに番組予約装置（１１０）が接続されている点である。第三の実施例では、第一の実施例における録画スケジュール（１８００）を番組予約のスケジュールに置き換え、
録画する代わりに予約時間になったら番組を受信し、テレビジョン表示装置（１０４）に表示する、という処理を行う
（段落【００５６】）
　「次に、本発明の第四の実施例を図に従って説明する。図２４は第一の実施例の図１における番組録画装置（１０５）を接続しない場合のブロック図である。従って、スケジュール決定プログラム（１２００）と録画スケジュール（１８００）は本実施例では省かれる。予約プログラム（１５００）と番組予約データ（８００）については、システムにより、省く場合と省かない場合とがある。省く場合のシステム構成によると、
システムはＥＰＧを表示する際に、視聴者の好みの番組を予測して、システムからのおすすめ番組として番組表に表示することができる
本番組表（２５００）は現在放送中の番組の番組表を表示しているが、これから放送される番組についても、システムの推薦する順に番組を表示することができる
（段落【００５７】）
　「図２６は図２５と別の表示方法による個人番組表２（２６００）の画面例である。現在視聴中の番組（２６０１）が画面に表示されている。操作手段（１０６）を用いてシステムが推薦する番組の情報を表示する操作を視聴者が行うと、システムはそれに対応して、現在放送中の番組の嗜好度を計算し、嗜好度の高い順にテロップにて画面上に表示する（２６０２）。これらの処理により、個人に合った番組表や番組情報を提供することができるようになる。視聴者は多くの番組表や番組情報のなかから、苦労して番組を選択することなく、自分の好みに合った番組を選択することが容易にできるようになる。さらに、チャンネル数が増加するに従ってザッピング操作による番組選択は困難になることが予想されるが、おすすめ番組情報（２６０２）を表示する手段を設けることにより、あらかじめチャンネル数をしぼることが可能となり、ザッピング操作による番組選択を支援することができるようになる。」
（段落【００５８】）
　「【発明の効果】
　本発明ではＥＰＧと呼ばれる電子番組表と視聴した番組の履歴から視聴者の番組に対する嗜好を抽出し、これから放送される番組に関して、視聴者の嗜好に合った番組を視聴者に提示する。視聴者の番組視聴の履歴を利用するため、視聴者は嗜好を入力せずとも、従来と同様にテレビ番組を視聴するだけでよい。その結果、視聴者は従来のテレビ番組視聴方法を変更することなく、自分の嗜好に合った番組の選択が容易にできるようになる。」
（段落【００６２】）
　　
（２）相違点２について
　「嗜好情報」が、刊行物１発明では、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す嗜好情報」であり、
　「類似度」が、刊行物１発明では、（１つの）「類似度」であり、
　「ユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、刊行物１発明では、「前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出」し、
　「前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導き、」が、「前記類似度を」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値とし、」ているものである。
　
　ここで、刊行物１の段落【００４０】には、以下の記載がある。
　
「【００４０】
　なお、以上受信装置３では、選択情報と属性情報とを比較して、ユーザの嗜好に合致したプログラムを使用するようにしているが、これとは反対にユーザの視聴意思がないパラメータが登録された選択情報をフィルタ部１２に設定して、ユーザが視聴したくないプログラムを積極的に排除するような処理を行っても良い。」
　
　この記載によると、刊行物１には、選択情報（を表す選択ベクトルが、「嗜好の正の要因を示す嗜好情報」とをいい得ることは、上記「３（５）」のとおり。）を用いて、ユーザの嗜好に合致したプログラムを選択すること以外に、ユーザの視聴意思のないことを表す選択情報を用いてもよい旨の技術が記載されているといえる。
　そうすると、刊行物１には、ユーザの嗜好に合致したプログラムの選択に、「嗜好の正の要因を示す嗜好情報」以外に、視聴したくない、すなわち、負の嗜好情報のような情報を用いることもできるとの示唆が存在しているといえる。
　
（ａ）刊行物２
　一方、原査定の拒絶の理由に引用され、本願出願日前である平成９年１１月４日に頒布された特開平９−２８８６８３号公報（以下、「刊行物２」ともいう。）には、図面と共に以下の記載がある。
　
「【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子または光等を媒体とする記憶装置や情報通信網から必要な情報を取り出し易くする情報フィルタ装置及び情報フィルタリング方法に関するものである。」
　
「【０００６】本発明は上記従来の課題を解決するものであり、初心者にも精度の高い情報フィルタリングができ、かつ使用者にとって必要性の高い情報を取り出し易い情報フィルタ装置を提供することを目的とする。」
　
「【００６３】さて、本発明において重要な点は、いかに必要性信号（或「情報」が必要であったとの教師信号）を計算するかである。
　【００６４】好ましい実施の形態では、必要性信号は概念的に次のような量として計算される。
　【００６５】上述べた如く、入力された「情報」にキーワードが添付されている場合を考える。一人のユーザーを考えると、そのユーザーが必要としている「情報」に高い頻度または確率で付いているキーワード集合Ａと、不要としている「情報」に高い頻度または確率で付いているキーワード集合Ｂと、さらにはいずれにもよく付く、または付かないキーワード集合Ｃとを考えることができる。
　【００６６】したがって、前記キーワード集合Ａに属するキーワードには正の数値を、前記キーワード集合Ｂに属するキーワードには負の値を、前記キーワード集合Ｃに属するキーワードには値０をそれぞれ割り振る。
　【００６７】そして、新たに入力された「情報」についている１つ以上のキーワードについてそれぞれが前記キーワード集合Ａ、Ｂ、Ｃのどのキーワードグループに属するかを判定し、前記割り振られた値を積算するように構成する。
　【００６８】このように構成すれば、前記新たに入力された「情報」に付いていた複数のキーワードを、キーワード集合Ａに属するキーワードが数多く含まれた「情報」（ユーザーが必要とする可能性の高い情報）に対しては大きな正の値を示し、キーワード集合Ｂに属するキーワードが数多く付いている「情報」（ユーザーが不要とする可能性の高い情報）に対しては大きな負の値を示す数値に変換することができる。
　【００６９】こうして、前記数値を用いてユーザーの必要性に予測することができる。本発明では、提示した「情報」とその「情報」に関するユーザーの必要／不要の評価とからキーワード（キーワード共起を含む）への値の割り振りを自動的に行い精度の高い必要性信号の計算を実現し、精度高く必要性の高い順に「情報」を並べ変えることを実現している。
　【００７０】そのために、実施の形態１では、「情報」に付けられた複数のキーワードを一つのベクトルに変換し、ユーザーが必要とした場合と不要とした場合について、別々に前記ベクトルの自己相関行列を計算している。ユーザーが必要と答えた「情報」についていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＹを用いて、ベクトルＶの長さＳＹを（式は省略。）と計算する。
　【００７１】なお、以下、必要と答えた「情報」についていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＹを「肯定メトリック信号」、不要と答えた情報についていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＮを「否定メトリック信号」と呼び、長さＳＹを肯定信号と呼ぶ。
　【００７２】この長さＳＹは、ベクトルＶの元となった複数のキーワードの中に、ユーザーが必要とする「情報」によく含まれているキーワードが数多く含まれていれば、長さＳＹは大きな正の値をとり、そうでない場合には０に近い値をとるから、必要性信号を計算する上で有効である。」
　
「【００７５】まず、情報フィルタリングユニット５０に相当するブロックの構成を説明する。
　【００７６】情報フィルタリングユニット５０は、個々の「情報」につけられた複数のキーワード（正確には、分類コードを含む文字列）をベクトルに変換する部分と、ユーザーがどんな「情報」を必要／不要としたという履歴を表現した肯定メトリック信号及び否定メトリック信号を用いてある種のスコアを表す肯定信号と否定信号を計算する部分と、この肯定信号と否定信号とから「情報」の必要性をよく反映する必要性信号を計算する部分と、この必要性信号の大きい順に情報を並べ変える部分からなる。以下、情報フィルタリングユニット５０に相当するブロックの構成を、図１に即して説明する。
　【００７７】図１において、１は「情報」に付けられたキーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換するベクトル生成部、２はキーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換するための符号辞書信号を記憶した符号辞書記憶部である。この符号辞書記憶部２に記憶された符号辞書信号は、「情報」についているキーワードなどの文字列Ｗを数字Ｃに変換する対応表をnofDCK個有するコードブック」
　
「【００７９】であり、ベクトル生成部１はキーワード数信号nofKsとnofKs個のキーワード信号からなるキーワード群信号Ks＝（Ｋ［１］，・・・，Ｋ［nofKs］）とを受けキーワード群信号Ksと前記符号辞書信号DCKを用いてベクトル信号Vに変換する。３はスコア計算部で、ユーザーに提示された「情報」を必要／不要と評価した結果から計算された肯定メトリック信号ＭＹ、否定メトリック信号ＭＮを用いて、ベクトル生成部１で変換された２つのベクトル信号Ｖの長さ、肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮに変換する。５は（nofDCK×nofDCK)行列である前記肯定メトリック信号ＭＹを記憶する肯定メトリック記憶部、６は（nofDCK×nofDCK)行列である前記否定メトリック信号ＭＮを記憶する否定メトリック記憶部である。８は判定パラメータ信号Ｃを記憶する判定パラメータ記憶部、７は前記肯定信号ＳＹと前記否定信号ＳＮを受け前記判別パラメータ記憶部８から判定パラメータ信号Ｃを読み出し必要性信号Ｎと信頼性信号Ｒを計算する必要性計算部である。９は「情報」の本文である情報データＤとキーワード数信号nofKsとキーワード群信号Ｋｓと必要性信号Ｎと信頼性信号Ｒとを所定の手続きに従って後述する未読データ記憶部１０に書き込む味読データ書き込み制御部、１０は前記「情報」の本文である情報データＤと前記キーワード数信号nofKsと前記キーワード群信号Ｋｓと前記必要性信号Ｎと前記信頼性信号Ｒとからなる最大nofURD個の未読データ」
　
「【００８１】を記憶する未読データ記憶部、１３は最大nofTD個の教師データ信号」
　
「【００８３】を記憶する教師データ記憶部である。次に、図２で示したインタフェースユニット５１のブロックの構成を説明する。
　【００８４】図１において、１１は制御信号ＤＯを受け未読データ記憶部１０から未読データ信号ＵＲＤ［１］を読み出し、表示信号ＤＤを出力し、その表示信号ＤＤがユーザーにとって必要か否かを示す教師信号Ｔをユーザーから受け、前記教師信号Ｔと前記未読データ信号ＵＲＤ［１］のキーワード数信号nofKs［１］とキーワード群信号Ｋｓ［１］とを所定の手続きに従って教師データ記憶部１３に書き込む未読データ出力制御部であある。
　【００８５】次に、図２で示した学習ユニット５２に相当するブロックの構成を説明する。学習ユニット５２は、ユーザーから入力された教師信号Ｔを用いて肯定／否定メトリック信号を修正するメトリック学習を行う部分と、肯定／否定信号から必要性信号を計算するためのパラメータ、判定パラメータ信号、を修正する部分からなり、各部分は学習制御部によって制御される。
　【００８６】図１に示したメトリック学習を行う部分の構成は次のようである。図１において、１９は肯定メトリック記憶部５に記憶された肯定メトリック信号ＭＹと前記否定メトリック記憶部６に記憶された否定メトリック信号ＭＮとを修正するメトリック学習部である。このメトリック学習部１９は、教師データ記憶部１３から前記教師データＴＤを読み出し、学習ユニット５０のベクトル生成部１と同じ機能である学習用ベクトル生成部２０で複数のキーワードをベクトルに変換し、自己相関行列を計算することで、肯定／否定メトリック信号を修正する。
　【００８７】判定パラメータ信号の学習を行う部分の構成は次のようである。図１において、２２は学習用肯定信号計算部２２１と学習用否定信号計算部２２２とからなる学習用スコア計算部である。この学習用スコア計算部において、２２１は学習用ベクトル生成部２０からの学習用ベクトル信号を受け学習用肯定信号ＬＳＹを計算する学習用肯定信号計算部、２２２は学習用ベクトル生成部２０からの学習用ベクトル信号を受け学習用否定信号ＬＳＮを計算する学習用否定信号計算部である。２１は学習制御部１４からの判定パラメータ学習制御信号ＰＬＣを受けて所定の方法で判定パラメータ記憶部８の判定パラメータ信号を書き換える判定面学習部、１４は学習開始信号ＬＳを受けてスイッチ１６、１７、１８とメトリック学習部１９と学習用ベクトル生成部２０と学習用スコア計算部２２と学習用否定信号計算部２３と判定面学習部２１とを制御する学習制御部である。
　【００８８】以上のように構成された情報フィルタ装置について、各ユニットごとに図面を用いてその動作を説明する。
　【００８９】情報フィルタ装置の好ましい初期状態の一例は、肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮとを（nofDCK×nofDCK）零行列、未読データ記憶部１０の未読データＵＲＤ［ｉ］の全ての必要性信号Ｎ［ｉ］（ｉ＝１,・・・,ｎｏｆＵＲＤ）を使用するハードウエアが表現可能な最小の値Ｖｍｉｎ、教師データ記憶部１３の教師データＴＤ［ｊ］の教師信号Ｔ［ｊ］を全て−１とした状態である。
　【００９０】最初に、情報フィルタリングユニット５０の動作を説明する。まず、情報データ入力端子１００から情報データＤが入力され、キーワード数信号入力端子１０１から情報データに付けられたキーワードの個数を表すキーワード数信号nofKsが入力され、キーワード信号入力端子１０２から複数のキーワードであるキーワード群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，Ｋ［２］，・・・，Ｋ［nofKs］）が入力される。
　【００９１】ベクトル生成部１によってキーワード群信号Ｋｓは、文字列の集まりからベクトル信号Ｖへと変換される。この変換によって、キーワード群信号の類似性をベクトルの距離として計算できるようになる。ベクトル生成部１の動作を図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。まず、キーワード数信号nofKsとキーワード群信号Ｋｓを受けると（図３ステップ（イ））、内部のベクトル信号Ｖ＝（Ｖ［１］，Ｖ［２］，・・・，Ｖ［nofDic］）を（０，０，・・・，０）に、キーワードカウンタ信号ｉを１にセットする（同図ステップ（ロ）、（ハ））。次に、辞書カウンタ信号ｊを０セットした後辞書カウンタ信号ｊを１だけ増やす（同図ステップ（ニ））。
　【００９２】次に、内部にnofDCK個の符号辞書信号ＤＣＫを有する辞書記憶部２から辞書カウンタｊが指定するキーワードと数字からなる符号辞書信号ＤＣＫ［ｊ］を読み出し、符号辞書信号ＤＣＫの文字列部分Ｗ［ｊ］とｉ番目のキーワード信号Ｋ［ｉ］とを比較する（同図ステップ（ホ））。両者が等しくない場合には、辞書カウンタｊを１だけ増やす（同図ステップ（ヘ））。両者が一致するか、辞書カウンタｊの値が辞書記憶部２に格納された符号辞書信号の個数nofDiCと等しくなるまで図３ステップ（ホ）〜（ト）の処理を繰り返す（同図ステップ（ト））。
　【００９３】キーワード信号Ｋ［ｉ］と等しいＷ［ｊ］が見つかると、ベクトル信号のｊ番目の成分Ｖ［ｊ］を１にし（同図ステップ（チ））、キーワードカウンタ信号ｉを１だけ増やす（同図ステップ（リ））。以下、同様の処理をキーワードカウンタ信号ｉがキーワード数信号nofKsより大きくなるまで実行する（同図ステップ（ヌ））。
　【００９４】こうして、ベクトル生成部１において、文字列信号からなるキーワード信号の集合体であるキーワード群信号Ｋｓは、０と１でコード化されたnofDCK個の成分を持ったベクトル信号Ｖに変換される。
　【００９５】次に、肯定信号計算部３１は、キーワード群信号Ｋｓに過去にユーザーの必要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる肯定信号ＳＹを計算する。この目的のために、肯定信号計算部３１は、前記ベクトル信号Ｖを受けて、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを読み出し、肯定信号ＳＹを」
　
「【００９７】と計算する。否定信号計算部３２は、キーワード群信号Ksに過去にユーザーの不要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる否定信号ＳＮを計算する。この目的のために、否定信号計算部３２は、否定メトリック記憶部６から否定メトリック信号ＭＮを読み出し、否定信号ＳＮを」
　
「【００９９】と計算する。肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮは、後述するようにキーワード群信号Ｋｓとユーザーの応答に基づいて決められる。本発明では、このように計算された肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮを用いて、図９に示したように縦軸に肯定信号ＳＹをとり横軸に否定信号ＳＮをとった２次元空間上の１点に、情報データＤを対応させることができる。この２次元空間における情報データＤの分布は、ユーザーが必要とするもの（○で表示）は主に左上部に分布し、ユーザーが不要とするもの（×で表示）は主に右下部に分布するようになる。したがって、図１０に示したように適切な係数Ｃを定めることにより、ユーザーが必要とる情報データＤと不要な情報データＤとを分離できる。
　【０１００】さらに、以下に述べるこの係数Ｃを用いて計算される必要性信号Ｎは、上述の２次元空間で左上にある程、すなわち、必要性の高いと予測される情報データＤほど大きな値となる。したがって、必要性信号Ｎの大きい順に情報データＤを並べて提示すれば、ユーザーは必要な情報を効率よく手に入れることができる。必要性信号Ｎと直交する方向の信頼性信号Ｒは、大まかにはキーワード群信号Ｋｓに含まれていたキーワードのうちどのくらいのキーワード信号が辞書に含まれていたかを示す信号である。したがって、この信頼性信号Ｒの大きさは、情報フィルタが計算した必要性信号Ｎがどれだけ信頼できるのかを示す。
　【０１０１】次に、必要性計算部７は、前記肯定信号計算部３１から出力される前記肯定信号ＳＹと前記否定信号計算部３２から出力される前記否定信号ＳＮとを受け、判定パラメータ記憶部８から判定パラメータ信号Ｃを読み出し、過去必要であった情報についていたキーワードが多数あり、不要であった情報についていたキーワードがほとんどない時に大きな値となる必要性信号Ｎを
Ｎ＝ＳＹ−Ｃ・ＳＮ
と計算し、信頼性信号Ｒを
Ｒ＝Ｃ・ＳＹ＋ＳＮ
と計算する。
　【０１０２】未読データ書き込み制御部９の動作を、図４に示したフローチャートを参照しながら説明する。まず、それぞれの入力端子から前記情報データＤと前記キーワード数信号nofKsと前記キーワード群信号Ｋｓと受け、必要性計算部７から前記必要性信号Ｎと前記信頼性信号Ｒとを受け、未読データ部指示端子１１０から出力する未読データ処理信号ＷＩを０から１に変える（図４ステップ（イ））。次に、ｉ＝１とし（同図ステップ（ロ））、未読データ記憶部１０に記憶された未読データＵＲＤ［ｉ］の必要性信号Ｎ［ｉ］（ｉ＝１，・・・，ｎｏｆＵＲＤ）を順次読み出し、前記必要性信号Ｎと比較し（同図ステップ（ハ））、前記必要性信号Ｎが未読データＵＲＤ［ｉ］の必要性信号Ｎ［ｉ］より大きくなる（Ｎ≧Ｎ［ｉ］）最初の未読データの番号ｉ１を検出する（同図ステップ（ニ）（ホ））。
　【０１０３】ｉ１番目以降の未読データを
  ＵＲＤ［ｉ＋１］＝ＵＲＤ［ｉ］  ｉ＝ｉ１，・・・，ｎｏｆＵＲＤ
と置き換え（同図ステップ（ヘ）〜（リ））、その後、ｉ１番目の未読データＵＲＤ［ｉ１］を
Ｎ［ｉ１］    ＝Ｎ
Ｒ［ｉ１］    ＝Ｒ
nofKs［ｉ１］ ＝nofKs
Ｋｓ［ｉ１］  ＝Ｋｓ
Ｄ［ｉ１］    ＝Ｄ
と前記必要性信号Ｎ等で置き換える（同図ステップ（ヌ））。この置き換えが終了すると、未読データ部指示端子１１０から出力する未読データ部指示信号ＷＩを０に戻し（同図ステップ（ル））、処理を終了する。
　【０１０４】次に、未読データＵＤＲを読みだし、ユーザーの応答（教師信号Ｔ）を付加して教師データ信号ＴＤをつくるインターフェースユニット５１について説明する。インターフェースユニット５１の動作を図５に示したフローチャートを参照しながら説明する。
　【０１０５】データ読み出し開始信号入力端子１０３から、データ読み出し開始信号ＤＯが入力される（図５ステップ（イ））。未読データ出力制御部１１は、前記未読データ記憶部１０から１番目の未読データＵＲＤ［１］を読み出し（同図ステップ（ロ））、未読データの必要性信号Ｎ［１］が最小値Ｖｍｉｎより大きい場合には、未読データ信号ＵＲＤ［１］の情報信号Ｄ［１］を表示情報信号ＤＤとしてデータ表示端子１０４に出力し、待機する（同図ステップ（ハ）、（ニ））。未読データの必要性信号Ｎ［１］が最小値Ｖｍｉｎに等しい場合には、表示情報信号ＤＤを「データなし」としてデータ表示端子１０４に出力し、待機する（同図ステップ（ホ））。
　【０１０６】ユーザー（図示せず）は、データ表示装置（図示せず）に表示された表示情報信号ＤＤを見て、それが必要な情報である場合には教師信号Ｔ＝１、必要でない場合には教師信号Ｔ＝０、処理を終了する場合には教師信号Ｔ＝−１として、教師信号入力端子１０５に返す（同図ステップ（ヘ））。教師信号Ｔ＝−１の場合、処理を終了し、教師信号Ｔ≠−１の場合には（同図ステップ（ト））、未読データ出力制御部１１は、教師データ記憶部１３の（数２）で表わされる教師データを
  ＴＤ［ｉ］＝ＴＤ［ｉ−１］，  ｉ＝２，・・・，ｎｏｆＴＤ
と置き換え（同図ステップ（ル））、１番目の教師データＴＤ［１］を前記教師信号Ｔと前記未読データのキーワード数信号nofKs［１］とキーワード群信号Ｋｓ［１］とを用いて
Ｔ［１］      ＝Ｔ
ＴnofKs［１］ ＝nofKs［１］
ＴＫｓ［１］  ＝Ｋｓ［１］
と置き換え（同図ステップ（ル）、（ヲ））、前記未読データ記憶部１０の未読データＵＲＤを
  ＵＲＤ［ｉ］＝ＵＲＤ［ｉ＋１］，  ｉ＝１，・・・，（ｎｏｆＵＲＤ−１）
とし（同図ステップ（ワ）、（カ））、nofURD番目の未読データの必要性信号を
Ｎ［nofURD］＝（最小値Ｖｍｉｎ）
とする（同図ステップ（ヨ）、（タ）、（レ））。」
　
「【０１０７】次に、学習ユニット５２の動作について図６〜図８に示したフローチャートを参照しながら説明する。
　【０１０８】図６に学習制御部１４の動作の概略を示すフローチャート示し、詳しく説明する。
　【０１０９】図６において、まず、学習開始信号入力端子１０６から学習開始信号ＬＳが入力され、学習制御部指示信号出力端子１０７から出力される学習制御部指示信号ＬＩを０から１に変え（図６ステップ（イ））、処理中を示す。次に、スイッチ１６とスイッチ１７とスイッチ１８とをメトリック学習部１９と学習用ベクトル生成部２０が接続する様に切り替える（同図ステップ（ロ））。
　【０１１０】次に、図７のステップ（ハ）に対応するメトリック学習部１９を動作し（同図ステップ（ハ）、判定面学習部２１を動作させた後（同図ステップ（ニ））、ＬＩを０として（同図ステップ（ホ））、処理を終了する。
　【０１１１】次に、メトリック学習部１９がユーザーの応答（教師信号Ｔ）とキーワード群信号Ｋｓとを用いて、肯定／否定メトリック信号を修正する動作を図７を用いて説明する。
　【０１１２】図７は、メトリック学習部１９の動作のフローチャートであり、同図において、前記学習制御部１４からメトリック学習制御信号ＭＬＣを受けた（図７ステップ（イ））メトリック学習部１９は、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを、否定メトリック記憶部６から否定メトリック信号ＭＮをそれぞれ読み出す。
　【０１１３】次に、メトリック学習部１９は、教師データカウンタｃの値を１にする（同図ステップ（ロ））。次に教師データ記憶部１３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ［ｃ］を読み出し（同図ステップ（ハ））、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］を調べる。前記教師信号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）には（同図ステップ（ニ））、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワード群信号ＴＫｓ［ｃ］とを出力する（同図ステップ（ホ））。前記教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワード群ＴＫｓ［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２０は、前述の情報フィルタリングユニット５０のベクトル生成部１と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号ＬＶを出力する（同図ステップ（ヘ））。メトリック学習部１９は、前記学習用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合には（同図ステップ（ト））、肯定メトリック信号ＭＹを
ＭＹ［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
（ここで、ｉ，ｊ＝１〜ｎｏｆＤｉＣ）と修正する（同図ステップ（チ））。
　【０１１４】この処理により、肯定メトリック信号ＭＹは、ユーザーが必要とした情報データＤについていたキーワード信号（複数）に対して大きな値を持つようになる。その結果、前述の肯定信号ＳＹが、ユーザーが必要とする情報データＤに対して大きくなるようになる。否定メトリック信号ＭＮも以下のように同様の処理がなされる。
　【０１１５】前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場合には、否定メトリック信号ＭＮを
ＭＮ［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
（ここで、ｉ，ｊ＝１〜ｎｏｆＤｉＣ）と修正する（同図ステップ（リ））。
　【０１１６】教師データカウンタの値を
ｃ＝ｃ＋１
と１だけ増やす（同図ステップ（ヌ））。
　【０１１７】以下、メトリック学習部１９は、同様の動作を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ［ｃ］＝−１になるかまたはｃ＝ｎｏｆＴＤとなるまで繰り返す。Ｔ［ｃ］＝−１またはｃ＝ｎｏｆＴＤとなると（同図ステップ（ヲ））、メトリック学習の処理を終了し、メトリック学習制御信号ＭＬＣを学習制御部１４に送る。
　【０１１８】学習制御部１４は、メトリック学習部１９からのメトリック学習制御信号ＭＬＣを受けて、スイッチ１６を学習用ベクトル生成部２０とスコア計算部２２とが接続するように切り替え、スイッチ１７とスイッチ１８を学習用ベクトル生成部２０と判定面学習部２１とが接続するように切り替える。学習制御部１４は、判定面学習制御信号ＰＬＣを判定面学習部２１に送る。」
（刊行物２の記載、以上）
　
（ｂ）刊行物２に記載された発明
　刊行物２の上記摘記事項によれば、「刊行物２に記載された発明」として、以下のようなものを認定できる。
　
　「使用者にとって必要性の高い情報を取り出し易い情報フィルタ装置」（段落【０００６】）において、
　「ユーザー（図示せず）は、データ表示装置（図示せず）に表示された表示情報信号ＤＤを見て、それが必要な情報である場合には教師信号Ｔ＝１、必要でない場合には教師信号Ｔ＝０」（段落【０１０６】）とし、
　「教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワード群信号ＴＫｓ［ｃ］とを出力」して、「前記教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワード群ＴＫｓ［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２０は、前述の情報フィルタリングユニット５０のベクトル生成部１と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号ＬＶを出力する」（段落【０１１３】）ものであって、
　「前記学習用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合には（同図ステップ（ト））、肯定メトリック信号ＭＹをＭＹ［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］」（段落【０１１３】）とし、
　「前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場合には、否定メトリック信号ＭＮをＭＮ［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］」（段落【０１１５】）とし、
　一方、「情報データ入力端子１００から情報データＤが入力され、キーワード数信号入力端子１０１から情報データに付けられたキーワードの個数を表すキーワード数信号nofKsが入力され、キーワード信号入力端子１０２から複数のキーワードであるキーワード群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，Ｋ［２］，・・・，Ｋ［nofKs］）が入力され」（段落【００９０】）、
　「キーワード群信号の類似性をベクトルの距離として計算できるように」するために、「ベクトル生成部１によってキーワード群信号Ｋｓは、文字列の集まりからベクトル信号Ｖへと変換され」（段落【００９１】）、
　「キーワード群信号Ｋｓに過去にユーザーの必要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる」ように、「肯定信号計算部３１は、前記ベクトル信号Ｖを受けて、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを読み出し、肯定信号ＳＹを」（段落【００９５】）計算し、
　「キーワード群信号Ksに過去にユーザーの不要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる」ように、「否定信号計算部３２は、否定メトリック記憶部６から否定メトリック信号ＭＮを読み出し、否定信号ＳＮを」（段落【００９７】）計算し、
　「次に、必要性計算部７は、前記肯定信号計算部３１から出力される前記肯定信号ＳＹと前記否定信号計算部３２から出力される前記否定信号ＳＮとを受け、判定パラメータ記憶部８から判定パラメータ信号Ｃを読み出し、過去必要であった情報についていたキーワードが多数あり、不要であった情報についていたキーワードがほとんどない時に大きな値となる必要性信号ＮをＮ＝ＳＹ−Ｃ・ＳＮと計算」（段落【０１０１】）して、
　「必要性信号Ｎ」の大きい順に、「未読データ」を「置き換える」（段落【０１０２】）「情報フィルタ装置」（段落【０００１】）。
　
　刊行物２に記載された発明の「肯定メトリック信号ＭＹ」は、表示された表示情報信号ＤＤが必要な情報である場合に、その情報に対するキーワード群をベクトル化したＬＶを既に蓄積されている肯定メトリック信号ＭＹに追加加算することで得るものであるから、ユーザの必要性に関する正の要因を示す“第１の情報”といえる。
　
　刊行物２に記載された発明の「否定メトリック信号ＭＮ」は、表示された表示情報信号ＤＤが必要でない情報である場合に、その情報に対するキーワード群をベクトル化したＬＶを既に蓄積されている否定メトリック信号ＭＮに追加加算することで得るものであるから、ユーザの必要性に関する負の要因を示す“第２の情報”といえる。
　
　刊行物２に記載された発明の「ベクトル信号Ｖ」は、入力された情報データＤと一緒に入力されるキーワード群をベクトル化したものであるから、情報データＤの“属性情報”といえる。
　
　刊行物２に記載された発明の「肯定信号ＳＹ」は、ベクトル信号Ｖと肯定メトリック信号ＭＹとから、過去にユーザーの必要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となるように計算されるものであって、キーワード群信号の類似性をベクトルの距離として計算するものであるから、ベクトル信号Ｖと肯定メトリック信号ＭＹとの“第１の類似度”といえ、
　上述のとおり、「ベクトル信号Ｖ」は、情報データＤの“属性情報”といい得るものであり、「肯定メトリック信号ＭＹ」は、ユーザの必要性に関する正の要因を示す“第１の情報”といい得るものであるから、
　刊行物２に記載された発明の「肯定信号ＳＹ」は、第１の情報と属性情報との“第１の類似度”といえる。
　
　刊行物２に記載された発明の「否定信号ＳＮ」は、ベクトル信号Ｖと否定メトリック信号ＭＮとから、過去にユーザーの不要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となるように計算されるものであって、キーワード群信号の類似性をベクトルの距離として計算するものであるから、ベクトル信号Ｖと否定メトリック信号ＭＮとの“第２の類似度”といえ、
　上述のとおり、「ベクトル信号Ｖ」は、情報データＤの“属性情報”といい得るものであり、「否定メトリック信号ＭＮ」は、ユーザの必要性に関する負の要因を示す“第２の情報”といい得るものであるから、
　刊行物２に記載された発明の「否定信号ＳＮ」は、第２の情報と属性情報との“第２の類似度”といえる。
　
　刊行物２に記載された発明の「必要性信号Ｎ」は、肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮとを用いて、過去必要であった情報についていたキーワードが多数あり、不要であった情報についていたキーワードがほとんどない時に大きな値となるような値を、情報データが入力される毎に計算するものであるから、“必要性の度合いに応じた値”といえ、
　上述のとおり、「肯定信号ＳＹ」は、“第１の類似度”といい得るものであり、「否定信号ＳＮ」は、“第２の類似度”といい得るものであるから、
　刊行物２に記載された発明は、第１の類似度と第２の類似度を用いて、“必要性の度合いに応じた値”を入力された情報データ毎に算出して、その“必要性の度合いに応じた値”順に情報データを置き換えるものといえる。
　
　以上によると、刊行物２に記載された発明は、
　「ユーザにとって必要性の高い情報を取り出し易い情報フィルタ装置において、
　ユーザの必要性に関する正の要因を示す第１の情報と入力された情報データＤの属性情報とから第１の類似度を生成し、
　ユーザの必要性に関する負の要因を示す第２の情報と入力された情報データＤの属性情報とから第２の類似度を生成し、
　第１の類似度と第２の類似度を用いて、必要性の度合いに応じた値を入力された情報データ毎に算出して、その値順に情報データを置き換える」
ものといえる。
　
（ｃ）刊行物２に記載された発明の適用の容易性
　刊行物１発明は、受信したテレビジョン番組等のプログラムから、ユーザの嗜好にあったプログラムのみを出力するものであり、刊行物２に記載された発明は、ユーザにとって必要性の高い情報を取り出すためのものであるから、刊行物１発明と刊行物２に記載された発明とは、共に、大量のデータの中からユーザが望むデータを抽出することを目的とするものであるといえる。
　
　そして、刊行物１発明は、ユーザの嗜好の正の要因を示す嗜好情報から類似度を算出し、この類似度をユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値とするものであるところ、
　刊行物２に記載された発明は、刊行物１発明と同様の目的である、大量のデータの中からユーザが望むデータを抽出することを達成するために、ユーザの必要性に関する正の要因を示す第１の情報と、ユーザの必要性に関する負の要因を示す第２の情報との情報から２つの類似度を算出し、これら２つの類似度を用いて、必要性の度合いに応じた値を入力された情報データ毎に算出するものであり、
　上述したように、刊行物１には、嗜好の正の要因を示す嗜好情報以外に、負の嗜好情報のような情報を用いることができるとの示唆も存在していることから、
　刊行物１発明に刊行物２に記載された発明を適用しようとすることは、当業者が容易に想起することといえる。
　
　そうすると、刊行物１発明の「嗜好情報」として、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す嗜好情報」を、「前記ユーザの嗜好の正の要因を示す第１の嗜好情報と、前記ユーザの嗜好の負の要因を示す第２の嗜好情報」とすることは、当業者が容易に想到できることといえ、
　そのようにする際、刊行物１発明の「類似度」を、「第１の類似度」、「第２の類似度」とし、刊行物１発明の「ユーザ嗜好コンテンツ情報生成手段」が、「前記嗜好情報と前記属性情報との類似度を算出」するものを、「前記第１の嗜好情報と前記属性情報との第１の類似度、および、前記第２の嗜好情報と前記属性情報との第２の類似度をそれぞれ独立に算出」するようにすることは、ごく普通なことといえ、
　また、刊行物２に記載された発明は、「２つの類似度を算出し、これら２つの類似度を用いて、必要性の度合いに応じた値を入力された情報データ毎に算出する」ものであることから、刊行物１発明の「前記類似度から、前記ユーザの嗜好にあったコンテンツを決定するために用いられる値を導（き、）」くこととして、「前記類似度を」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値とし、」を、「前記第１の類似度および前記第２の類似度を用いて」（前記ユーザの嗜好にあった）「コンテンツを決定するために用いられる値を、前記コンテンツに対して算出（し、）」するようにすることも、当業者が容易に想到し得ることといえる。
　
　以上によれば、本願発明の上記相違点２に係る構成は、刊行物２に記載された発明に基づいて当業者が容易になし得ることである。
　
（３）まとめ（判断）
　以上のように、本願発明の上記相違点１、２に係る構成は、いずれも当業者が容易になし得ることであり、上記相違点を総合しても、想到することが困難な格別な事項は見出せない。
　
６　効果等
　本願発明の効果についてみても、上記構成の採用に伴って当業者が当然に予測し得る範囲内のものであり、同範囲を超える格別顕著なものがあるとは認められない。
　
７　まとめ
　したがって、本願発明は、刊行物１、２に記載された発明、及び周知の事項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。
　
第５　むすび 
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、刊行物１、２に記載された発明、及び周知の事項に基づいて、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。
　したがって、本願は、請求項２ないし３６について検討するまでもなく、拒絶すべきものである。
　
　よって、結論のとおり審決する。