【事件の表示】
　平成　８年特許願第３３４９７９号「情報検索方法及びその装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１０年　６月１９日出願公開、特開平１０−１６２０２８〕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　手続の経緯 
 　本願は、平成８年１１月２９日の出願であって、平成１８年３月２７日付けで拒絶査定がなされ（発送日同年３月３１日）、これに対し、平成１８年５月１日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、平成１８年５月３１日付けで手続補正がなされたものである。 
　
　
　
　
第２　平成１８年５月３１日付けの手続補正についての補正却下の決定 
　
〔結論〕
　
　平成１８年５月３１日付けの手続補正を却下する。
　
〔理由〕
　
（１）補正内容
　
　平成１８年５月３１日付けの手続補正（以下、「本件補正」という）は、特許請求の範囲の補正を含むものであって、 
　本件補正前の特許請求の範囲第１乃至１８項、すなわち、 
　
「【請求項１】
　情報検索装置の特定ユーザモデル形成手段が、ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目と上記ユーザ属性ごとの情報利用状況に基づく情報内容との双方または一方からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステツプと、
　上記情報検索装置の登録手段が、複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録ステツプと、
　上記情報検索装置の検索手段が、上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を検索する検索ステツプと
　を具えることを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】
　上記検索ステツプは、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を、上記特定ユーザに推薦する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項３】
　上記検索ステツプは、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を、上記特定ユーザに推薦する際、所定の表示形態に従つて表示手段に表示させる
　ことを特徴とする請求項２に記載の情報検索方法。
【請求項４】
　上記特定ユーザの基本的情報選択嗜好データは、特定ユーザによつて入力された特定ユーザプロフアイルによるデータである
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項５】
　上記検索ステツプは、
　上記複数の特定ユーザモデルに基づいてグループユーザモデルを形成し、当該グループユーザモデルに基づいて上記情報を検索する
　ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項６】
　上記検索ステツプは、
　上記グループユーザモデルを記憶しておき、ユーザの要求に応じて読み出すことにより上記情報を検索する
　ことを特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項７】
　上記グループユーザモデルを形成する手法は、
　上記複数の特定ユーザモデルの最大値を選択する最大値モードである
　ことを特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項８】
　上記グループユーザモデルを形成する手法は、上記複数の特定ユーザモデルの最小値を選択する最小値モードである
　ことを特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項９】
　上記グループユーザモデルを形成する手法は、上記複数の特定ユーザモデルの平均値を選択する平均値モードである
　ことを特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項１０】
　ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目と上記ユーザ属性ごとの情報利用状況に基づく情報内容との双方または一方からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを記憶する記憶手段と、
　上記記憶手段から読み出される上記一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成手段と、
　複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録手段と、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を検索する検索手段と
　を具えることを特徴とする情報検索装置。
【請求項１１】
　上記検索手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を、上記特定ユーザに推薦する
　ことを特徴とする請求項１０に記載の情報検索装置。
【請求項１２】
　上記検索手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を、上記特定ユーザに推薦する際、所定の表示形態に従つて表示手段に表示させる
　ことを特徴とする請求項１０に記載の情報検索装置。
【請求項１３】
　上記特定ユーザの基本的情報選択嗜好データは、特定ユーザによつて入力された特定ユーザプロフアイルによるデータである
　ことを特徴とする請求項１０に記載の情報検索装置。
【請求項１４】
　上記情報検索装置は、
　上記登録手段によつて登録されている上記複数の特定ユーザモデルに基づいてグループユーザモデルを形成するグループユーザモデル形成手段を具え、
　上記グループユーザモデルに基づいて上記情報を検索することを特徴とする請求項１０に記載の情報検索装置。
【請求項１５】
　上記情報検索装置は、
　上記グループユーザモデルを記憶するグループユーザモデル記憶手段を具え、
　ユーザの要求に応じて上記グループユーザモデル記憶手段から上記グループユーザモデルを読み出すことにより上記情報を検索する
　ことを特徴とする請求項１４に記載の情報検索装置。
【請求項１６】
　上記グループユーザモデル形成手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルの最大値を選択してグループユーザモデルを形成する
　ことを特徴とする請求項１４に記載の情報検索装置。
【請求項１７】
　上記グループユーザモデル形成手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルの最小値を選択してグループユーザモデルを形成する
　ことを特徴とする請求項１４に記載の情報検索装置。
【請求項１８】
　上記グループユーザモデル形成手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルの平均値を選択してグループユーザモデルを形成することを特徴とする請求項１４に記載の情報検索装置。」
　
　であったものを、本件補正後の特許請求の範囲第１乃至２０項、すなわち、 
　
「【請求項１】
　番組検索装置の特定ユーザモデル形成手段により、ユーザ属性によって分類された一般ユーザグループそれぞれにおける生活場面ごとの番組のジャンル別視聴状況に基づいた、番組選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの番組選択に関する嗜好を表す基本的番組選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステップと、
　上記情報検索装置の登録手段により、複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録ステップと、
　上記情報検索装置の検索手段により、上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した番組を検索する検索ステップと
　を具えることを特徴とする番組検索方法。
【請求項２】
　上記検索ステップは、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した番組を、上記特定ユーザに推薦する
　ことを特徴とする請求項１に記載の番組検索方法。
【請求項３】
　上記検索ステップは、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した番組を、上記特定ユーザに推薦する際、所定の表示形態に従って表示手段に表示させる
　ことを特徴とする請求項２に記載の番組検索方法。
【請求項４】
　上記特定ユーザの基本的情報選択嗜好データは、特定ユーザによって入力された特定ユーザプロファイルによるデータである
　ことを特徴とする請求項１に記載の番組検索方法。
【請求項５】
　上記検索ステップは、
　上記複数の特定ユーザモデルに基づいてグループユーザモデルを形成し、当該グループユーザモデルに基づいて上記番組を検索する
　ことを特徴とする請求項１に記載の番組の番組検索方法。
【請求項６】
　上記検索ステップは、
　上記グループユーザモデルを記憶しておき、ユーザの要求に応じて読み出すことにより上記番組を検索する
　ことを特徴とする請求項５に記載の番組検索方法。
【請求項７】
　上記グループユーザモデルを形成する手法は、
　上記複数の特定ユーザモデルの最大値を選択する最大値モードである
　ことを特徴とする請求項５に記載の番組検索方法。
【請求項８】
　上記グループユーザモデルを形成する手法は、上記複数の特定ユーザモデルの最小値を選択する最小値モードである
　ことを特徴とする請求項５に記載の番組検索方法。
【請求項９】
　上記グループユーザモデルを形成する手法は、上記複数の特定ユーザモデルの平均値を選択する平均値モードである
　ことを特徴とする請求項５に記載の番組検索方法。
【請求項１０】
　上記一般ユーザグループは、上記番組を視聴する態度に関する価値観を上記ユーザ特性として分類されている
　ことを特徴とする請求項１に記載の番組検索方法。
【請求項１１】
　ユーザ属性によって分類された一般ユーザグループそれぞれにおける生活場面ごとの番組のジャンル別視聴状況に基づいた、番組選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを記憶する記憶手段と、
　上記記憶手段から読み出される上記一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの番組選択についての嗜好を表す基本的番組選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成手段と、
　複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録手段と、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した番組を検索する検索手段と
　を具えることを特徴とする番組検索装置。
【請求項１２】
　上記検索手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した番組を、上記特定ユーザに推薦する
　ことを特徴とする請求項１１に記載の番組検索装置。
【請求項１３】
　上記検索手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて検索した、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した番組を、上記特定ユーザに推薦する際、所定の表示形態に従って表示手段に表示させる
　ことを特徴とする請求項１１に記載の番組検索装置。
【請求項１４】
　上記特定ユーザの基本的情報選択嗜好データは、特定ユーザによって入力された特定ユーザプロファイルによるデータである
　ことを特徴とする請求項１１に記載の番組検索装置。
【請求項１５】
　上記番組検索装置は、
　上記登録手段によって登録されている上記複数の特定ユーザモデルに基づいてグループユーザモデルを形成するグループユーザモデル形成手段を具え、
　上記グループユーザモデルに基づいて上記番組を検索することを特徴とする請求項１１に記載の番組検索装置。
【請求項１６】
　上記番組検索装置は、
　上記グループユーザモデルを記憶するグループユーザモデル記憶手段を具え、
　ユーザの要求に応じて上記グループユーザモデル記憶手段から上記グループユーザモデルを読み出すことにより上記番組を検索する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の番組検索装置。
【請求項１７】
　上記グループユーザモデル形成手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルの最大値を選択してグループユーザモデルを形成する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の番組検索装置。
【請求項１８】
　上記グループユーザモデル形成手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルの最小値を選択してグループユーザモデルを形成する
　ことを特徴とする請求項１５に記載の番組検索装置。
【請求項１９】
　上記グループユーザモデル形成手段は、
　上記複数の特定ユーザモデルの平均値を選択してグループユーザモデルを形成することを特徴とする請求項１５に記載の番組検索装置。
【請求項２０】
　上記一般ユーザグループは、上記番組を視聴する態度に関する価値観を上記ユーザ特性として分類されている
　ことを特徴とする請求項１１に記載の番組検索装置。」 
　
　に補正するものである。 
　
　つまり、本件補正は、
　
　本件補正前の特許請求の範囲第１０乃至１８項を、１つ繰り下げることによって、本件補正後の特許請求の範囲第１１乃至１９項とした上で、
　本件補正後の特許請求の範囲第１項中の「一般ユーザグループ」に関する規定を付加する請求項を追加する補正を行うことによって、本件補正後の特許請求の範囲第１０項とし、
本件補正後の特許請求の範囲第１１項中の「一般ユーザグループ」に関する規定を付加する請求項を追加する補正を行うことによって、本件補正後の特許請求の範囲第２０項とすること、
（以下、「本件補正１」という。）
　
　及び、
　
　本件補正前の特許請求の範囲第１項中の「・・・特定ユーザモデル形成手段が、・・・する特定ユーザモデル形成ステツプ」、「上記情報検索装置の登録手段が、・・・登録ステツプ」、及び「上記情報検索装置の検索手段が、・・・検索する検索ステツプ」という記載を、
本件補正後の特許請求の範囲第１項に記載されているように、それぞれ、「・・・特定ユーザモデル形成手段により、・・・する特定ユーザモデル形成ステップ」、「上記情報検索装置の登録手段により、・・・登録するステップ」、及び「上記情報検索装置の検索手段により、・・・検索する検索ステップ」と補正すること、
（以下、「本件補正２」という。）
　
　を含むものである。
　
　
　なお、審判請求人は、本件補正に関して、平成２０年７月１４日付け回答書において、
　本件補正１に対して、「審査官殿が前置報告書においてご指摘された通り、請求項１０及び請求項２０を追加した補正は、限定的減縮、誤記の訂正、明りょうで記載の釈明のいずれにも該当しないと思慮します。」と、
　本件補正２に対して、「審査官殿が前置報告書においてご指摘された通り、補正前の請求項１−９の「・・・が」を、補正後の請求項１−９の「・・・により」にする補正について、限定的減縮、誤記の訂正、明りょうで記載の釈明のいずれにも該当しないと思慮します。」と、
　主張している。
　
　
（２）本件補正に対する判断 
　
　本件補正１によって請求項の数が１８から２０に増加し、本件補正２によって請求項の数は変化していないので、
本件補正１及び本件補正２は、特許法第１７条の２第４項第１号に規定された「請求項の削除」に該当しない。
　
　
　次に、本件補正１及び本件補正２が、特許法第１７条の２第４項第２号（以下、単に「第２号」という。）に規定された「特許請求の範囲の減縮（第三十六条第五項の規定により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つて、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当該請求項に記載される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に限る。）」に該当するか否かを検討する。
　
　第２号は、特許請求の範囲の減縮を行う補正のうち、「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当該請求項に記載される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」（同号かっこ書き）についてのみ、これを認めることとしているものである。
　そして、上記かっこ書きの文言からすれば、第２号の規定は、補正が認められる特許請求の範囲の減縮といえるためには、補正後の請求項が補正前の請求項に記載された発明を限定する関係にあること、及び、補正前の請求項と補正後の請求項との間において、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ことを必要とするとしたものであり、ここで、上記の「限定する」ものであるかどうか、「同一である」かどうかは、いずれも特許請求の範囲に記載された当該請求項について、その補正の前後を比較して判断すべきものであり、補正前の請求項と補正後の請求項とが対応したものとなっていることを当然の前提としているものと解するのが相当である。
　また、一般に、特許請求の範囲の補正の態様としては、その量的な面（請求項の数）と内容的な面（技術的内容）とが考えられるが、特許法第１７条の２第４項第１号（以下、単に「第１号」という。）は、そのうち量的な面（請求項の数）に着目して「請求項の削除」の場合のみを規定したものであり、第２号の特許請求の範囲の減縮は、特許請求の範囲の内容的な面に着目して、その拡張等以外の「減縮」について定めたものということができる。このような第１号と第２号の関係や、第２号かっこ書きにおいて、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「当該請求項」に記載される発明とが対応する関係に立つことが前提とされていることからすると、第２号の規定は、請求項の発明特定事項を限定して、これを減縮補正することによって、当該請求項がそのままその補正後の請求項として維持されるという態様による補正を定めたものとみるのが相当であって、当該一つの請求項を削除して新たな請求項をたてるとか、当該一つの請求項に係る発明を複数の請求項に分割して新たな請求項を追加するというような態様による補正を予定しているものではないというべきである。
　つまり、一つの請求項に記載された発明を複数の請求項に分割して、新たな請求項を追加する態様による補正は、たとえそれが全体として一つの請求項に記載された発明特定事項を限定する趣旨でされたものであるとしても、第２号の定める「特許請求の範囲の減縮」には当たらないというべきであり、第２号の定める「特許請求の範囲の減縮」は、補正前後の請求項に係る発明が一対一の対応関係にあることを必要とすると解するのが相当である。
　よって、本件補正１は、第２号の定める「特許請求の範囲の減縮」にはあたらない。
　
参考：増項補正に関する判決： 
 平成１７年(行ケ)第１０１９２号（東京高等裁判所平成１６年(行ケ)第１５３号）審決取消請求事件　平成１７年２月２８日口頭弁論終結 
（http://www.courts.go.jp/hanrei/pdf/D788B253C6D143904925710E0009231F.pdf）
　
　また、本件補正前の特許請求の範囲第１項中の「・・・特定ユーザモデル形成手段が、・・・する特定ユーザモデル形成ステツプ」、「上記情報検索装置の登録手段が、・・・登録ステツプ」、及び「上記情報検索装置の検索手段が、・・・検索する検索ステツプ」という記載を、
　本件補正後の特許請求の範囲第１項に記載されているように、それぞれ、「・・・特定ユーザモデル形成手段により、・・・する特定ユーザモデル形成ステップ」、「上記情報検索装置の登録手段により、・・・登録するステップ」、及び「上記情報検索装置の検索手段により、・・・検索する検索ステップ」と補正することによって、
　各種手段が動作主体となって実現されるステップであることを限定しているものから、
　各種手段が動作主体となって実現されるステップ、及び各種手段（を人間が操作すること）により実現されるステップ、の両方を包含するものに拡張された。
　よって、本件補正２は、第２号の定める「特許請求の範囲の減縮」にはあたらない。
　
　したがって、本件補正１及び本件補正２は、特許法第１７条の２第４項第２号に規定された「特許請求の範囲の減縮（第三十六条第五項の規定により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つて、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当該請求項に記載される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に限る。）」に該当しない。
　
　
　更に、本件補正１及び本件補正２が、特許法第１７条の２第４項第３号に規定された「誤記の訂正」、及び特許法第１７条の２第４項第４号に規定された「明りようでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）」に該当しないことは明らかである。 
　
　
　
（３）むすび 
　
　したがって、本件補正は、本件補正１及び本件補正２という特許法第１７条の２第４項の各号に掲げるいずれの事項を目的とするものにも該当しない補正を含んでおり、同法第１７条の２第４項の規定に違反するものであるから、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。 
　
　
　
　
第３　本願発明について
　
１．本願発明の認定
　
　本件補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明は、平成１８年２月１４日付け手続補正書の特許請求の範囲第１項に記載されたとおりのものと認められるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
　
「【請求項１】
　情報検索装置の特定ユーザモデル形成手段が、ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目と上記ユーザ属性ごとの情報利用状況に基づく情報内容との双方または一方からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステツプと、
　上記情報検索装置の登録手段が、複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録ステツプと、
　上記情報検索装置の検索手段が、上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を検索する検索ステツプと
　を具えることを特徴とする情報検索方法。」
　
　
２．引用例の認定
　
（１）原査定の拒絶の理由に引用された、特開平６−３４８７６１号公報（以下、「引用例１」という）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
（なお、以下、表記上、丸数字をカッコで表わしている。例として、「○」で囲まれた「１」を「（１）」で代用している。）
　
（ア）
「【０００１】
　　【産業上の利用分野】
　本発明は、質問項目生成装置に係り、特に、ユーザに対して質問を行い、その回答を情報として、問題解決を行う問題解決器のフロントエンドとなる質問項目生成装置に関する。」
　
（イ）
「【００１２】
　　【課題を解決するための手段】
　図１は本発明の原理構成図である。
【００１３】
　本発明は、問題解決に必要な項目の値を入力して問題解決を行う問題解決装置１４に入力するための情報をユーザ１００から入手して質問する項目を生成する質問項目生成装置１において、
　予めユーザ１００の特性項目の値をパターン化した複数個のユーザモデルパターンからなるユーザモデルライブラリ５と、
　特性項目の重要度を記述した選択基準７を有し、ユーザモデルライブラリ５を用いて選択基準７によりユーザモデルを決定するための質問項目を生成し、ユーザに質問する特性選択手段２００と、
　各特性項目の値の類似度を記述した照合基準８を有し、照合基準８を用いてユーザモデルライブラリ５内の各ユーザモデルパターンと、特性選択手段２００で生成された質問項目に対するユーザ１００からの回答との照合を行い、最も類似したパターンを選択し、ユーザ１００のユーザモデルを生成するパターン照合手段３００と、
　予めユーザ１００の特性値と問題解決器１４が必要とする必要項目の値との関係を表した対応知識９を有し、パターン照合手段３００で生成されたユーザモデルと対応知識９から決定されない必要項目の値を決定するための質問項目を生成し、生成した質問項目によってユーザから入手した情報とユーザモデルと対応する知識により得られる情報によって問題解決器１４へ入力する必要項目の値を決定する対応知識適応手段４００とを有する。」
　
（ウ）
「【００３３】
　以下、問題解決器１４として電話機のデータベース検索器を例として、具体的に上記の機構の実際の動作を説明する。」
　
（エ）
「【００３５】
　最初に、ユーザモデル決定用の質問生成方法について説明する。
【００３６】
　図４（ａ）は、ユーザモデルパターン６の形式例であり、パターン名及び特性項目から構成され、同図（ｂ）はユーザモデルパターン６の具体例を示す。
【００３７】
　ユーザモデルパターン６は、図４（ａ）のように特性項目とその項目の値のデフォルト値（空白も許容）を対にして並べた形からなり、予め必要なパターン数を生成しておく。具体的には同図（ｂ）に示すように“パターンＡ”については“家族数、世帯主の年齢、部屋数、常時在宅、子供の年齢、通話時間帯、通話時間、通話回数、…”等の特性項目に対応する値が設定されている。従って、このユーザモデルパターン６はカスタマ情報と同様のものである。」
　
（オ）
「【００３８】
　また、図５は選択基準７の例であり、各特性項目の重要度や項目間の順序性を考慮して予め生成しておく。同図の例では、“家族数”は質問に対して必須であることを示している。また、“子供の年齢”については家族数≧３である場合には必須としている。
【００３９】
　さらに、図７は照合基準８の例であり、各項目について項目値の類似度を点数化して照合基準８を生成する。
【００４０】
　対応知識は図９（ａ）のようにｉｆ部が特性項目の値、ｔｈｅｎ部が必要項目の値または、新たな特性項目の値であるようなｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールで生成しておく。
【００４１】
　必要項目１３は問題解決器１４から図１０のように項目名とその項目のデフォルト値（空白も許容）を対にして並べた形で与えられているものとする。」
　
（カ）
「【００４２】
　上記のユーザモデルパターン、基準及び知識等を用いて以下に具体的な動作を説明する。
【００４３】
　（１）特性選択機構２は、ユーザモデルパターンの項目としてユーザモデルライブラリ７のユーザモデルパターン６より“家族数、世帯主の年齢、部屋数、常時在宅の有無、子供の年齢、通話時間帯、通話時間、通話回数、…”を取得する。
【００４４】
　（２）次に、図４に示す選択基準７を用いてユーザパターン項目のうち項目“家族数、世帯主の年齢、部屋数、子供の年齢、…”等を選択する。選択基準７は、家族数、世帯主の年齢、部屋数は必須項目とし、子供の年齢が“家族数≧３”である場合に必須とし、“家族数＝１”である場合には空白とする。また、通話回数は家族数≧３の時は不要とする等の基準が予め設定されているので、その基準に基づいて選択される。
【００４５】
　（３）特性選択機構２により選択されたユーザモデル決定用質問項目１１をユーザに提示する。
【００４６】
　（４）ユーザはユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を行う。このユーザからの回答を図４に示す。但し、この場合には、並び変えの必要な項目はないので、並び変えは行わず、そのままユーザモデル決定用質問項目１１としてユーザに提示する。例えば、ユーザモデル決定用質問項目１１の項目の“家族数”に関するユーザからの回答が“１”であったとすると、“家族数”は必須項目であり、その他の選択基準は設定されていないので、図６のユーザの回答欄にはそのまま“１”と設定される。また、“家族数”が“１”であるため、子供がいないことがわかるので、図５に示す選択基準７により図６に示すようにユーザモデル１０の子供年齢の欄には“−”が設定される。」
　
（キ）
「【００４７】
　（５）次に、ユーザモデルの生成方法について説明する。
【００４８】
　ユーザの全回答が図６に示すパターンであったとすると、パターン照合機構３は、このユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を取得し、図７に示すパターン照合基準８を用いて、図４（ｂ）に示す各ユーザモデルパターンと図６に示すこの回答とを比較する。この場合、図４（ｂ）に示すパターンＡが最も類似しているものとして選択される。このパターンに、ユーザの回答を上書きして図８に示すユーザモデル１０を生成する。これが、あるユーザに関するユーザモデルとなる。」
　
（ク）
「【００４９】
　（６）次に対応知識適応機構４による問題解決用の質問項目生成方法及び必要項目の充填方法について説明する。
【００５０】
　まず、対応知識適応機構４は、図８に示す生成されたユーザモデル１０を参照して、適応可能な対応知識９を全て選び出し、それらを用いて必要項目の値を充填する。この場合、図９（ｂ）に示す知識３．
　　ｉｆ　　　　　　　常時在宅　＝　ＮＯ
　　　　　ｔｈｅｎ　　音声蓄積　＝　ＯＮ
により、図９の必要項目“音声蓄積”の値が“ＯＮ”と決まり、知識５．
　　ｉｆ　　　　　　　世帯主の年齢　＝　２０代
　　　　　　　ｏｒ　　世帯主の年齢　＝　３０代
　　　　　ｔｈｅｎ　　コードレス　　＝　ＯＮ
により必要項目“コードレス”の値が“ＯＮ”と決まる。
【００５１】
　（７）次に、値の埋まっていない必要項目をみながら、後ろ向きに適応可能な対応知識９を全て選び出し、そのｉｆ部を質問項目としてユーザに提示する。その質問に対するユーザの回答を取得し、対応知識９が適応可能であれば、それらを用いて必要項目の値を充填する。この場合、必要項目“ドアホン”を埋めるために、図９（ｂ）の知識６．
　　ｉｆ　　　　　　　来訪者数　＝　多
　　　　　ｔｈｅｎ　　ドアホン　＝　ＯＮ
を後ろ向きに適応し、そのｉｆ部の“来訪者数”を質問項目としてユーザに提示する。
【００５２】
　（８）ユーザの回答によって図９（ｂ）の対応知識９が適応できなかった場合または、適応できる対応知識が存在しない場合には、必要項目を直接質問項目としてユーザに提示し、その回答を取得する。この場合、質問項目“来訪者数”に対し、ユーザの回答が“多”であれば、必要項目“ドアホン”の値は“ＯＮ”に決定するが、ユーザの回答が“少”であれば、直接“ドアホン”を質問項目として提示する。また、“色”を決定する対応知識９は存在しないので、これも直接“色”を直接質問項目としてユーザに提示する。」
　
（ケ）
「【００５３】
　上記のように本実施例では、問題解決に必要な情報を獲得する過程でユーザモデルのパターンを特定する。これによりユーザモデルパターンから自動的に判定される項目の質問を行わずに問題解決器１４に入力するための情報を得ることができる。」
　
　
　以上の引用例１の記載によれば、引用例１には以下の事項が開示されていると認められる。
　
（ａ）
　引用例１の上記（ア）の「本発明は、質問項目生成装置に係り、特に、ユーザに対して質問を行い、その回答を情報として、問題解決を行う問題解決器のフロントエンドとなる質問項目生成装置に関する。」という記載、
　引用例１の上記（ウ）の「以下、問題解決器１４として電話機のデータベース検索器を例として、具体的に上記の機構の実際の動作を説明する。」という記載から
　引用例１には、「電話機のデータベース検索方法」が開示されていると認められる。
　
（ｂ）
　引用例１の上記（ウ）の「以下、問題解決器１４として電話機のデータベース検索器を例として、具体的に上記の機構の実際の動作を説明する。」という記載（なお、「電話機のデータベース」を検索するによって、電話機そのものが検索されるのではなく、電話機情報が検索されることは明らかである。）、
　引用例１の上記（エ）の「図４（ａ）は、ユーザモデルパターン６の形式例であり、パターン名及び特性項目から構成され、同図（ｂ）はユーザモデルパターン６の具体例を示す。・・・（中略）・・・ユーザモデルパターン６は、図４（ａ）のように特性項目とその項目の値のデフォルト値（空白も許容）を対にして並べた形からなり、予め必要なパターン数を生成しておく。具体的には同図（ｂ）に示すように“パターンＡ”については“家族数、世帯主の年齢、部屋数、常時在宅、子供の年齢、通話時間帯、通話時間、通話回数、…”等の特性項目に対応する値が設定されている。従って、このユーザモデルパターン６はカスタマ情報と同様のものである。」という記載、
　引用例１の上記（オ）の「さらに、図７は照合基準８の例であり、各項目について項目値の類似度を点数化して照合基準８を生成する。」（なお、図７には、照合基準で取り扱う一致項目として、家族数、世帯主の年齢、部屋数が挙げられている。）という記載、
　引用例１の上記（キ）の「ユーザの全回答が図６に示すパターンであったとすると、パターン照合機構３は、このユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を取得し、図７に示すパターン照合基準８を用いて、図４（ｂ）に示す各ユーザモデルパターンと図６に示すこの回答とを比較する。この場合、図４（ｂ）に示すパターンＡが最も類似しているものとして選択される。」という記載（なお、「図７に示すパターン照合基準８」によってユーザモデルパターンが選択されるのであるから、当該ユーザモデルパターンは「図７に示すパターン照合基準８」によって分類されているともいえることは明らかである。）から、
　引用例１には、「家族数、世帯主の年齢、部屋数によって分類されたユーザモデルパターンに基づく特性項目からなる、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索についての特性を表す情報」が開示されていると認められる。
　
（ｃ）
　引用例１の上記（ウ）の「以下、問題解決器１４として電話機のデータベース検索器を例として、具体的に上記の機構の実際の動作を説明する。」という記載（なお、「電話機のデータベース」を検索するによって、電話機そのものが検索されるのではなく、電話機情報が検索されることは明らかである。）、
　引用例１の上記（カ）の「特性選択機構２は、ユーザモデルパターンの項目としてユーザモデルライブラリ７のユーザモデルパターン６より“家族数、世帯主の年齢、部屋数、常時在宅の有無、子供の年齢、通話時間帯、通話時間、通話回数、…”を取得する。・・・（中略）・・・特性選択機構２により選択されたユーザモデル決定用質問項目１１をユーザに提示する。・・・（中略）・・・ユーザはユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を行う。このユーザからの回答を図４に示す。」という記載（なお、「このユーザからの回答を図４に示す。」は、「このユーザからの回答を図６に示す。」の誤記であると認められる。）から、
　引用例１には、「回答するユーザの電話機情報検索に関する特性を表わすユーザモデル決定用質問項目に対するユーザの回答」が開示されていると認められる。
　
（ｄ）
　上記（ｂ）の「家族数、世帯主の年齢、部屋数によって分類されたユーザモデルパターンに基づく特性項目からなる、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索についての特性を表す情報」という開示、
　上記（ｃ）の「回答するユーザの電話機情報検索に関する特性を表わすユーザモデル決定用質問項目に対するユーザの回答」という開示、
　引用例１の上記（イ）の「本発明は、問題解決に必要な項目の値を入力して問題解決を行う問題解決装置１４に入力するための情報をユーザ１００から入手して質問する項目を生成する質問項目生成装置１において、・・・（中略）・・・各特性項目の値の類似度を記述した照合基準８を有し、照合基準８を用いてユーザモデルライブラリ５内の各ユーザモデルパターンと、特性選択手段２００で生成された質問項目に対するユーザ１００からの回答との照合を行い、最も類似したパターンを選択し、ユーザ１００のユーザモデルを生成するパターン照合手段３００と、・・・（中略）・・・とを有する。」という記載、
　引用例１の上記（キ）の「ユーザの全回答が図６に示すパターンであったとすると、パターン照合機構３は、このユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を取得し、図７に示すパターン照合基準８を用いて、図４（ｂ）に示す各ユーザモデルパターンと図６に示すこの回答とを比較する。この場合、図４（ｂ）に示すパターンＡが最も類似しているものとして選択される。このパターンに、ユーザの回答を上書きして図８に示すユーザモデル１０を生成する。これが、あるユーザに関するユーザモデルとなる。」という記載から、
　引用例１には、「質問項目生成装置のパターン照合手段が、家族数、世帯主の年齢、部屋数によって分類されたユーザモデルパターンに基づく特性項目からなる、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索についての特性を表す情報に、回答するユーザの電話機情報検索に関する特性を表わすユーザモデル決定用質問項目に対するユーザの回答を上書きすることにより、上記ユーザ固有のユーザモデルを生成するステップ」が開示されていると認められる。
　
（ｅ）
　上記（ｄ）の「質問項目生成装置のパターン照合手段が、家族数、世帯主の年齢、部屋数によって分類されたユーザモデルパターンに基づく特性項目からなる、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索についての特性を表す情報に、回答するユーザの電話機情報検索に関する特性を表わすユーザモデル決定用質問項目に対するユーザの回答を上書きすることにより、上記ユーザ固有のユーザモデルを生成するステップ」という開示、
　引用例１の上記（イ）の「本発明は、問題解決に必要な項目の値を入力して問題解決を行う問題解決装置１４に入力するための情報をユーザ１００から入手して質問する項目を生成する質問項目生成装置１において、・・・（中略）・・・予めユーザ１００の特性値と問題解決器１４が必要とする必要項目の値との関係を表した対応知識９を有し、パターン照合手段３００で生成されたユーザモデルと対応知識９から決定されない必要項目の値を決定するための質問項目を生成し、生成した質問項目によってユーザから入手した情報とユーザモデルと対応する知識により得られる情報によって問題解決器１４へ入力する必要項目の値を決定する対応知識適応手段４００とを有する。」という記載、
　引用例１の上記（ケ）の「上記のように本実施例では、問題解決に必要な情報を獲得する過程でユーザモデルのパターンを特定する。これによりユーザモデルパターンから自動的に判定される項目の質問を行わずに問題解決器１４に入力するための情報を得ることができる。」という記載、
　引用例１の上記（ウ）の「以下、問題解決器１４として電話機のデータベース検索器を例として、具体的に上記の機構の実際の動作を説明する。」という記載（なお、「電話機のデータベース」を検索するによって、電話機そのものが検索されるのではなく、電話機情報が検索されることは明らかである。）から、
　引用例１には、「質問項目生成装置の対応知識適応手段が、上記ユーザモデルに基づいて電話機のデータベース検索器へ入力する必要項目の値を決定し、上記電話機のデータベース検索器により、上記必要項目の値に基づいて情報を検索するステップ」が開示されていると認められる。
　
　
　以上の引用例１の記載によれば、引用例１には下記の発明（以下、「引用例１発明」という。）が開示されていると認められる。
　
「質問項目生成装置のパターン照合手段が、家族数、世帯主の年齢、部屋数によって分類されたユーザモデルパターンに基づく特性項目からなる、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索についての特性を表す情報に、回答するユーザの電話機情報検索に関する特性を表わすユーザモデル決定用質問項目に対するユーザの回答を上書きすることにより、上記ユーザ固有のユーザモデルを生成するステップと、
　質問項目生成装置の対応知識適応手段が、上記ユーザモデルに基づいて電話機のデータベース検索器へ入力する必要項目の値を決定し、上記電話機のデータベース検索器により、上記必要項目の値に基づいて情報を検索するステップと
　を具えることを特徴とする電話機のデータベース検索方法。」
　
　
　
（２）原査定の拒絶の理由に引用された、芝温子、ほか，ユーザの嗜好を反映する図書検索システム，第５２回（平成８年前期）全国大会講演論文集（６），社団法人情報処理学会，１９９６年３月６日，６−３７３〜６−３７４頁（以下、「引用例２」という）には、図面とともに以下の技術事項が記載されている。
　
（コ）
「１　はじめに
　専門知識から教養・趣味の情報まで広範囲をカバーする情報収集手段として、図書検索を行う電子図書館システムは今後の開発・実用化が期待されている。
　現在一般に広まっている図書検索方式は、著者名やキーワード等の条件にあうものを検索する書誌情報検索方式であり、明確な目的意識・要求を持ったユーザを対象としている。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　（第６−３７３頁左欄第１乃至８行）
　
（サ）
「一方近年、対象情報に対するユーザの評価情報を蓄積し、検索者との嗜好類似度で重み付けした評価平均から推薦情報を決める方式：ソーシャルフィルタリング方式〔１〕〔２〕〔３〕が研究・開発されてきた。この方式では、ユーザ評価を利用することで「質の良い情報」を得られる可能性も高くなる。またあらかじめ対象情報への評価を入力しておけば、陽に条件を指示しなくても好みに応じた情報が得られるため、要求に潜在しているユーザに対して有効と考えられる。」
　　　　　　　　　　　　　　　　（第６−３７３頁左欄第９乃至１７行）
　
（シ）
「２　ソーシャルフィルタリング方式
２．１　概要
ソーシャルフィルタリング方式は、以下のような手順でユーザへの提示情報を作成する。
１．対象情報に対するユーザ評価の収集
検索対象である各情報をユーザが採点し、評価情報として蓄積する。例えば音楽情報の推薦を行うＭＩＴのシステム：’Ｒｉｎｇｏ’〔２〕では、ユーザは１〜７の離散値を各ミュージシャンへの評価として入力する。
２．対象ユーザの嗜好を反映した予測評価の算出
上記の評価に基づき、ユーザ（検索者）と他のユーザ（検索者意外）との嗜好の類似度（ピアソン積率相関係数等）を計算する。嗜好類似度が閾値以上のユーザ評価を、嗜好類似度で重み付けした平均を算出し予測評価とする。
３．推薦情報の生成
予測評価が高いほどユーザの嗜好にそった情報と判断しユーザに推薦する。」
　　　　　　　　　　（第６−３７３頁左欄第３０行から同頁右欄第６行）
　
（ス）
「３　ソーシャルフィルタリング方式と書誌情報検索方式を融合した検索方式
　ユーザが入力できる条件として、１）書誌事項条件、２）嗜好反映度、３）対象ユーザ条件の３つを用いる。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　（第６−３７４頁左欄第１乃至４行）
　
（セ）
「４　システム構成
　図２に前章の融合検索方式を実現するシステム構成を示す。対照ユーザ条件としては、一般ユーザでも比較的分かりやすい条件として、ユーザの年代、性別、職業等を考えている。書誌事項条件、対照ユーザ条件、嗜好反映度はそれぞれ、書誌事項検索部、対照ユーザ検索部、予測評価算出部に送られる。書誌事項検索部、対照ユーザ検索部ではそれぞれ、送られてきた条件に一致する図書ＩＤ集合、ユーザＩＤ集合を検索する。予測評価算出部では、その図書ＩＤ集合内の図書に対するユーザＩＤ集合部内のユーザの評価情報を検索する。そして評価情報に基づき、検索者と他のユーザの嗜好類似度を計算し、嗜好反映度を加味して閾値の設定と重み付けした評価の平均を求め予測評価とする。出力情報生成部では、図書ＩＤと各図書への予測評価を受け取り、書誌事項検索部を通じて図書のタイトルを取得し予測評価値の順に並べる等を行い出力情報を生成する。」
　　　　　　　　　（第６−３７４頁左欄第３３行から同頁右欄第１２行）
　
　
　以上の引用例２の記載によれば、引用例２には以下の事項が開示されていると認められる。
　
（ｆ）
　引用例２の上記（コ）の「専門知識から教養・趣味の情報まで広範囲をカバーする情報収集手段として、図書検索を行う電子図書館システムは今後の開発・実用化が期待されている。」という記載、
　引用例２の上記（サ）の「一方近年、対象情報に対するユーザの評価情報を蓄積し、検索者との嗜好類似度で重み付けした評価平均から推薦情報を決める方式：ソーシャルフィルタリング方式〔１〕〔２〕〔３〕が研究・開発されてきた。この方式では、ユーザ評価を利用することで「質の良い情報」を得られる可能性も高くなる。」という記載から、
　引用例２には、「ユーザ評価を利用することで『質の良い情報』を得られる可能性を高める情報検索方法」が開示されていると認められる。
　
（ｇ）
　引用例２の上記（サ）の「一方近年、対象情報に対するユーザの評価情報を蓄積し、検索者との嗜好類似度で重み付けした評価平均から推薦情報を決める方式：ソーシャルフィルタリング方式〔１〕〔２〕〔３〕が研究・開発されてきた。・・・（中略）・・・またあらかじめ対象情報への評価を入力しておけば、陽に条件を指示しなくても好みに応じた情報が得られるため、要求に潜在しているユーザに対して有効と考えられる。」という記載、
　引用例２の上記（セ）の「予測評価算出部では、その図書ＩＤ集合内の図書に対するユーザＩＤ集合内のユーザの評価情報を検索する。そして評価情報に基づき、検索者と他のユーザの嗜好類似度を計算し、嗜好反映度を加味して閾値の設定と重み付けした評価の平均を求め予測評価とする。」という記載（なお、「ユーザＩＤ集合内のユーザの評価情報を検索」するのであるから、「ユーザの評価情報」を「ユーザＩＤ」に対応させておく（すなわち、「ユーザ」に対応させておく）必要があることは明らかである。）、
　引用例２の「図２：システム構成図」には、「予測評価算出部」が「ユーザ評価情報データベース」に対してアクセスできることが図示されていること（なお、データベースに複数の情報を登録しておくことは常套手段である。）から、
　引用例２には、「ユーザ評価情報データベースに、複数のユーザの評価情報をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップ」が開示されていると認められる。
　
（ｈ）
　引用例２の上記（セ）の「図２に前章の融合検索方式を実現するシステム構成を示す。対照ユーザ条件としては、一般ユーザでも比較的分かりやすい条件として、ユーザの年代、性別、職業等を考えている。書誌事項条件、対照ユーザ条件、嗜好反映度はそれぞれ、書誌事項検索部、対照ユーザ検索部、予測評価算出部に送られる。書誌事項検索部、対照ユーザ検索部ではそれぞれ、送られてきた条件に一致する図書ＩＤ集合、ユーザＩＤ集合を検索する。予測評価算出部では、その図書ＩＤ集合内の図書に対するユーザＩＤ集合内のユーザの評価情報を検索する。そして評価情報に基づき、検索者と他のユーザの嗜好類似度を計算し、嗜好反映度を加味して閾値の設定と重み付けした評価の平均を求め予測評価とする。出力情報生成部では、図書ＩＤと各図書への予測評価を受け取り、書誌事項検索部を通じて図書のタイトルを取得し予測評価値の順に並べる等を行い出力情報を生成する。」という記載（なお、「『ユーザＩＤ集合』内のユーザの評価情報を検索」することに関して、理論的には空集合の場合も有り得るものの、通常、検索によって１以上の検索結果を得ることを目的としている。したがって、「ユーザＩＤ集合」に対して、１又は複数の「ユーザＩＤ」の集まりを想定することは明らかであるから、「ユーザＩＤ集合内のユーザの評価情報を検索」する場合、１又は複数の「ユーザ評価情報」を検索することになることも明らかである。）から、
　引用例２には、「１又は複数のユーザの評価情報に基づいて情報を検索するステップ」が開示されていると認められる。
　
　
　以上の引用例２の記載によれば、引用例２には下記の発明（以下、「引用例２発明」という。）が開示されていると認められる。
　
「ユーザ評価情報データベースに、複数のユーザの評価情報をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップと、
　１又は複数のユーザの評価情報に基づいて情報を検索するステップと
　を具えることを特徴とする、ユーザ評価を利用することで『質の良い情報』を得られる可能性を高める情報検索方法。」
　
　
　
３．本願発明と引用例１発明との対比
　
（１）
　引用例１発明の「家族数、世帯主の年齢、部屋数」、「ユーザモデルパターン」、「特性項目」、「電話機情報検索」、「回答するユーザ」、「ユーザ固有のユーザモデル」、「上書き」、「電話機のデータベース検索方法」は、
　
　それぞれ、
　
　本願発明の「ユーザ属性」、「一般ユーザグループ」、「分類項目」、「情報選択」、「特定ユーザ」、「特定ユーザ固有の特定ユーザモデル」、「補正」、「情報検索方法」に相当する。
　
　
（２）
　本願発明の「ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目と上記ユーザ属性ごとの情報利用状況に基づく情報内容との双方または一方からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」は、
「・・・双方または一方からなる・・・」という記載から、
　本願発明は、「ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」を発明特定事項として含むものである。
　
　そうすると、引用例１発明の「質問項目生成装置のパターン照合手段が、家族数、世帯主の年齢、部屋数によって分類されたユーザモデルパターンに基づく特性項目からなる、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索についての特性を表す情報に、回答するユーザの電話機情報検索に関する特性を表わすユーザモデル決定用質問項目に対するユーザの回答を上書きすることにより、上記ユーザ固有のユーザモデルを生成するステップ」と、
　
　本願発明の「情報検索装置の特定ユーザモデル形成手段が、ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目と上記ユーザ属性ごとの情報利用状況に基づく情報内容との双方または一方からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステツプ」
（ただし、本願発明の「情報検索装置の特定ユーザモデル形成手段が、ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステツプ」を発明特定事項として含むものである。）とは、
　
　「ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての特性を表す一般ユーザ選択特性データを、特定ユーザの情報選択についての特性を表す基本的情報選択特性データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステツプ」である点で一致し、
　
・本願発明では、「情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段」が特定ユーザモデルを形成するのに対し、引用例１発明では、「質問項目生成装置のパターン照合手段」が特定ユーザモデルを形成する点、
・本願発明では、「情報選択についての特性を表す一般ユーザ選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」であるのに対し、引用例１発明では、『嗜好』に関するデータなのか否かが不明瞭である点、
・本願発明では、「情報選択についての特性を表す基本的情報選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データ」であるのに対し、引用例１発明では、『嗜好』に関するデータなのか否かが不明瞭である点、
　で相違する。
　
　
（３）
　引用例１発明の「質問項目生成装置の対応知識適応手段が、上記ユーザモデルに基づいて電話機のデータベース検索器へ入力する必要項目の値を決定し、上記電話機のデータベース検索器により、上記必要項目の値に基づいて情報を検索するステップ」では、
　「必要項目の値」を介して、「ユーザモデル」に基づいて「情報」が検索されるのであるから、検索された「情報」は「ユーザモデル」に適合した「情報」であることは明らかである。
　
　そうすると、引用例１発明の「質問項目生成装置の対応知識適応手段が、上記ユーザモデルに基づいて電話機のデータベース検索器へ入力する必要項目の値を決定し、上記電話機のデータベース検索器により、上記必要項目の値に基づいて情報を検索するステップ」
（すなわち、「質問項目生成装置の対応知識適応手段が、上記ユーザモデルに基づいて、上記ユーザモデルに適合した情報を検索するステップ」を発明特定事項として含む。）と、
　
　本願発明の「上記情報検索装置の登録手段が、複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録ステツプと、上記情報検索装置の検索手段が、上記複数の特定ユーザモデルのうち１つ又は複数の特定ユーザモデルに基づいて、上記１つ又は複数の特定ユーザモデルに適合した情報を検索する検索ステツプ」とは、
　
　「上記特定ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザモデルに適合した情報を検索する検索ステツプ」である点で一致し、
　
・本願発明では、「情報検索装置の検索手段」によって所望の情報を検索しているのに対し、引用例１発明では、「質問項目生成装置の対応知識適応手段」及び「電話機のデータベース検索器」によって所望の情報を検索している点、
・本願発明では、「上記情報検索装置の登録手段が、複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録ステツプ」を具えているため、複数の「特定ユーザモデル」に基づいて検索可能であるのに対し、引用例１発明では、そのようになっていない点、
　で相違する。
　
　
（４）
　したがって、本願発明と引用例１発明とは、
　
「ユーザ属性によつて分類された一般ユーザグループに基づく分類項目からなる上記ユーザ属性ごとの情報選択についての特性を表す一般ユーザ選択特性データを、特定ユーザの情報選択についての特性を表す基本的情報選択特性データを用いて補正することにより、上記特定ユーザ固有の特定ユーザモデルを形成する特定ユーザモデル形成ステツプと、
　上記特定ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザモデルに適合した情報を検索する検索ステツプと
　を具えることを特徴とする情報検索方法。」
　
　の点で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明では、「情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段」が特定ユーザモデルを形成するのに対し、引用例１発明では、「質問項目生成装置のパターン照合手段」が特定ユーザモデルを形成する点、
　
　及び
　
　本願発明では、「情報検索装置の検索手段」によって所望の情報を検索しているのに対し、引用例１発明では、「質問項目生成装置の対応知識適応手段」及び「電話機のデータベース検索器」によって所望の情報を検索している点、
　
　
（相違点２）
　本願発明では、「情報選択についての特性を表す一般ユーザ選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」であるのに対し、引用例１発明では、『嗜好』に関するデータなのか否かが不明瞭である点、
　
　及び、
　
　本願発明では、「情報選択についての特性を表す基本的情報選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データ」であるのに対し、引用例１発明では、『嗜好』に関するデータなのか否かが不明瞭である点、
　
（相違点３）
本願発明では、「上記情報検索装置の登録手段が、複数のユーザごとに形成された上記特定ユーザモデルをそれぞれのユーザに対応させて登録する登録ステツプ」を具えているため、複数の「特定ユーザモデル」に基づいて検索可能であるのに対し、引用例１発明では、そのようになっていない点、　
　
　
　
４．相違点の判断
　
（１）相違点１について
　
　機能が共通している複数の手段をひとつの手段に纏めること（または、複数の手段を纏めてひとつの手段と称すること）、及びその纏めたものにその機能に因む名称を付すことは情報処理分野における常套手段であることを鑑みれば、
　引用例１発明において、「質問項目生成装置」及び「電話機のデータベース検索器」を、情報検索という機能に着目して「情報検索装置」というひとつの手段に纏めること（または、「質問項目生成装置」及び「電話機のデータベース検索器」を纏めて「情報検索装置」と称すること）、
　引用例１発明において、「質問項目生成装置の対応知識適応手段」及び「電話機のデータベース検索器」を、（情報）検索という機能に着目して「情報検索装置の検索手段」というひとつの手段に纏めること（または、「質問項目生成装置の対応知識適応手段」及び「電話機のデータベース検索器」を纏めて「情報検索装置の検索手段」と称すること）、
　特定ユーザモデルの形成する機能に着目して、これを「特定ユーザモデル形成手段」という名称を付すことは、
　当業者が容易に想到し得ることである。
　
　つまり、引用例１発明において、
　「情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段」を採用し、当該手段が特定ユーザモデルを形成したり、
　「情報検索装置の検索手段」によって所望の情報を検索するように構成したりすることは、
　当業者が容易に想到し得ることである。
　
　
（２）相違点２について
　
　引用例１の上記（カ）の「ユーザはユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を行う。このユーザからの回答を図４に示す。」という記載（なお、「このユーザからの回答を図４に示す。」は、「このユーザからの回答を図６に示す。」の誤記であると認められる。）、
　引用例１の上記（キ）の「ユーザの全回答が図６に示すパターンであったとすると、パターン照合機構３は、このユーザモデル決定用質問項目１１に対する回答を取得し、図７に示すパターン照合基準８を用いて、図４（ｂ）に示す各ユーザモデルパターンと図６に示すこの回答とを比較する。この場合、図４（ｂ）に示すパターンＡが最も類似しているものとして選択される。このパターンに、ユーザの回答を上書きして図８に示すユーザモデル１０を生成する。これが、あるユーザに関するユーザモデルとなる。」という記載から、
　ユーザモデルは、ユーザからの回答に基づいて生成されることになる。
　
　また、引用例１の上記（ク）には、ユーザモデルに基づいて生成された、台数、音声蓄積、コードレス、料金管理などの必要項目の値に基づいて、電話機のデータベース検索を行うことが示唆されている。
　
　更に、「ユーザの嗜好」とは、一般に、「ユーザの嗜み好むこと」である。
　
　つまり、引用例１では、ユーザからの回答に基づいて生成されるユーザモデルに基づいて生成された、台数、音声蓄積、コードレス、料金管理などの必要項目の値に基づいて、電話機のデータベース検索を行っていることから、
　引用例１には、ユーザの嗜好に適合した所望の電話機情報を検索することを目的として、ユーザが回答を行っていることが示唆されている。
　
　一方、ユーザの好みを反映した情報（又はユーザの嗜好に適合した情報）を得るために、データベース検索を行うことは、一般的に行われていることである。
　
　したがって、引用例１発明において、ユーザの嗜好に適合した情報を検索するべく、
　「情報選択についての特性を表す一般ユーザ選択特性データ」を、本願発明の如く、『嗜好』に関する「情報選択についての嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」としたり、
　「情報選択についての特性を表す基本的情報選択特性データ」を、本願発明の如く、『嗜好』に関する「情報選択についての嗜好を表す基本的情報選択嗜好データ」としたりすることは、
　当業者が容易に想到し得ることである。
　
　
（３）相違点３について
　
　引用例２発明には、
「ユーザ評価情報データベースに、複数のユーザの評価情報をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップと、
　１又は複数のユーザの評価情報に基づいて情報を検索するステップと
　を具えることを特徴とする、ユーザ評価を利用することで『質の良い情報』を得られる可能性を高める情報検索方法。」
　が開示されている。
　
　そして、より『質の良い情報』を得るために、引用例１発明に対して引用例２発明を適用することによって、
「複数の『特定ユーザモデル』をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップ」を具えて、
　１つの「特定ユーザモデル」に基づいて検索可能とするだけでなく、複数の「特定ユーザモデル」に基づいて検索可能とすることは、
　当業者が容易に想到し得ることである。
  　
　なお、上記「複数の『特定ユーザモデル』をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップ」を具える場合、
・「特定のユーザモデル」は、「相違点１」で検討した「情報検索装置」（引用例１発明の「質問項目生成装置」及び「電話機のデータベース検索器」をひとつの手段に纏めたもの）によって形成されたり、検索に利用されたりするのであること、
・情報処理装置に対してある処理ステップを実行させるために、当該処理ステップの動作主体となる手段を情報処理装置内に具えることは、情報処理分野における技術常識であること、
　を鑑みれば、
　「特定のユーザモデル」の形成や検索に関係する、「複数の『特定ユーザモデル』をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップ」を、「情報検索装置」内に「登録手段」と称する手段を具えることによって実行させることにより、
　「情報検索装置の登録手段」が、「複数の『特定ユーザモデル』をそれぞれのユーザに対応させて登録するステップ」とすることは、当業者が容易に想到し得ることである。
　
　
　
５．むすび
　
　したがって、本願発明は、引用例１及び引用例２に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法２９条２項の規定により特許を受けることができないから、他の請求項について検討するまでもなく、本願は拒絶されるべきものである。
　
　よって、結論のとおり審決する。