【事件の表示】
　平成　８年特許願第３３４９７８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１０−１６２０２７〕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１４項、すなわち、 
　
「【請求項１】
　情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段により、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いずれか一方又は双方からなり上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成ステツプと、
　上記情報検索装置の検索手段により、上記初期ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザ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】
　上記初期ユーザモデルを上記特定ユーザの情報選択履歴によつて補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成ステツプと
　を具え、
　上記検索ステツプでは、
　上記学習ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した情報を検索する
　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３】
　上記一般ユーザ選択嗜好データは、連続データが離散データに変換されてなり、
　上記初期ユーザモデル形成ステツプでは、
　所定の補間手法を用いて上記離散データを補間することにより上記連続データを算出する
　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４】
　上記補間手法は、上記ユーザ属性及び又は上記情報利用状況に応じた補間手法である
　ことを特徴とする請求項３に記載の情報検索方法。
【請求項５】
　上記一般ユーザ選択嗜好データは、連続データが離散的データに変換されてなり、
　上記初期ユーザモデル形成ステツプでは、
　上記離散的データを所定の対応関数を用いて上記連続データに変換する
　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】
　上記初期ユーザモデル形成ステツプでは、
　上記離散的データでなる上記一般ユーザ選択嗜好データを上記特定ユーザ固有の連続データに変換する
　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】
　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いずれか一方又は双方からなり上記ユーザ属性ごとの情報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情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成手段と、
　上記初期ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザ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８】
　上記初期ユーザモデルを上記特定ユーザの情報選択履歴によつて補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成手段と
　を具え、
　上記検索手段は、上記学習ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した情報を検索する
　ことを特徴とする請求項７に記載の情報検索装置。
【請求項９】
　上記記憶手段は、連続データを離散的データに変換してなる上記一般ユーザ選択嗜好データを記憶し、
　上記初期ユーザモデル形成手段は、上記離散データを所定の補間手法を用いて補間することにより上記連続データを算出する
　ことを特徴とする請求項７に記載の情報検索装置。
【請求項１０】
　上記記憶手段は、上記補間手法を特定する識別子を上記離散データとともに記憶する
　ことを特徴とする請求項９に記載の情報検索装置。
【請求項１１】
　上記記憶手段は、連続データを離散的データに変換してなる上記一般ユーザ選択嗜好データを記憶し、
　上記初期ユーザモデル形成手段は、所定の対応関数を用いて上記離散データを上記連続データに変換する
　ことを特徴とする請求項７に記載の情報検索装置。
【請求項１２】
　上記対応関数は、上記離散データとともに上記記憶手段に記憶される
　ことを特徴とする請求項１１に記載の情報検索装置。
【請求項１３】
　上記初期ユーザモデル形成手段は、上記離散的データでなる上記一般ユーザ選択嗜好データを上記特定ユーザ固有の連続データに変換する
　ことを特徴とする請求項１１に記載の情報検索装置。
【請求項１４】
　上記記憶手段の一般ユーザ選択嗜好データを待避用記憶手段に記憶させるデータ待避手段と、
　上記記憶手段の上記一般ユーザ選択嗜好データを書き換える書換手段と
　を具えることを特徴とする請求項７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１４項、すなわち、 
　
「【請求項１】
　番組検索装置の初期ユーザモデル形成手段により、ユーザ属性によつ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によつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成ステツプと、
　上記番組検索装置の検索手段により、上記初期ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した番組を検索する検索ステツプと
　を具えることを特徴とする番組検索方法。
【請求項２】
　上記初期ユーザモデルを上記特定ユーザの番組選択履歴によつて補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成ステツプと
　を具え、
　上記検索ステツプでは、
　上記学習ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した番組を検索する
　ことを特徴とする請求項１に記載の番組検索方法。
【請求項３】
　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因子分析した結果を上記ユーザ属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４】
　上記一般ユーザグループは、上記番組の視聴に関する態度又は行動を所定の因子に関して分析した結果に基づき形成された複数クラスタを上記ユーザ属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５】
　上記一般ユーザ選択嗜好データは、連続データが離散的データに変換されてなり、
　上記初期ユーザモデル形成ステツプでは、
　上記離散的データを所定の対応関数を用いて上記連続データに変換する
　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６】
　上記初期ユーザモデル形成ステツプでは、
　上記離散的データでなる上記一般ユーザ選択嗜好データを上記特定ユーザ固有の連続データに変換する
　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】
　ユーザ属性によつ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上記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関する嗜好を表す基本的番組選択嗜好データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成手段と、
　上記初期ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザ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８】
　上記初期ユーザモデルを上記特定ユーザの番組選択履歴によつて補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成手段と
　を具え、
　上記検索手段は、上記学習ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した番組を検索する
　ことを特徴とする請求項７に記載の番組検索装置。
【請求項９】
　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因子分析した結果を上記ユーザ属性として分類されている
　ことを特徴とする請求項７に記載の番組検索装置。
【請求項１０】
　上記一般ユーザグループは、上記番組の視聴に関する態度又は行動を所定の因子に関して分析した結果に基づき形成された複数クラスタを上記ユーザ属性として分類されている
　ことを特徴とする請求項７に記載の番組検索装置。
【請求項１１】
　上記記憶手段は、連続データを離散的データに変換してなる上記一般ユーザ選択嗜好データを記憶し、
　上記初期ユーザモデル形成手段は、所定の対応関数を用いて上記離散データを上記連続データに変換する
　ことを特徴とする請求項７に記載の番組検索装置。
【請求項１２】
　上記対応関数は、上記離散データとともに上記記憶手段に記憶される
　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】
　上記初期ユーザモデル形成手段は、上記離散的データでなる上記一般ユーザ選択嗜好データを上記特定ユーザ固有の連続データに変換する
　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１４】
　上記記憶手段の一般ユーザ選択嗜好データを待避用記憶手段に記憶させるデータ待避手段と、
　上記記憶手段の上記一般ユーザ選択嗜好データを書き換える書換手段と
　を具えることを特徴とする請求項７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、本件補正前後の特許請求の範囲第３，４項に関して、
　
　特許請求の範囲第１項中の「一般ユーザ選択嗜好データ」の補完に関する規定を付加していたものから、
　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ものに変更すること、
　
　及び、
　
　本件補正前後の特許請求の範囲第９，１０項に関して、
　特許請求の範囲第７項中の「一般ユーザ選択嗜好データ」の補完に関する規定を付加していたものから、
　特許請求の範囲第７項中の「一般ユーザグループ」に関する規定を付加するものに変更すること、
　
　を含むものである。
　
　
　なお、審判請求人は、特許請求の範囲第３，４，９，１０項に対する本件補正に関して、平成２０年７月４日付け回答書において、
「平成１８年５月３１日付け手続補正書で補正された請求項３、４、９及び１０は、審査官殿が前置報告書において指摘されたように、補正前の請求項３、４、９及び１０をそれぞれ減縮したものとはいえない。
　しかしながら、補正後の請求項１及び７は、審査官殿が前置報告書において指摘されたように補正前の請求項１及び７をそれぞれ限定的に減縮したものである。そして請求項３及び９は、補正後の請求項１及び請求項７における「一般ユーザモデル」の分類要因である「ユーザ属性」を、「番組を視聴する態度に関する価値観を因子分析した結果」にそれぞれ減縮する従属項であり、請求項４及び１０は、補正後の請求項１及び請求項７における「一般ユーザモデル」の分類要因である「ユーザ属性」を、「番組を視聴する態度又は行動を所定の因子に関して分析した結果に基づき形成された複数クラスタ」にそれぞれ減縮する従属項である。」
　と主張している。
　
　
（２）本件補正前後の特許請求の範囲第３，４，９，１０項に対する判断 
　
　本件補正前後で請求項の数に変更はないので、本件補正のうち特許請求の範囲第３，４，９，１０項に対する補正は、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、本件補正のうち特許請求の範囲第３，４，９，１０項に対する補正が、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。
　したがって、本件補正のうち特許請求の範囲第３，４，９，１０項に対する補正は、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。
　
　
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）
　
　
　更に、本件補正のうち特許請求の範囲第３，４，９，１０項に対する補正が、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、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】
　情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段により、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いずれか一方又は双方からなり上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成ステツプと、
　上記情報検索装置の検索手段により、上記初期ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザ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
　
　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」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。」
　
　
　以上の引用例の記載によれば、引用例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り、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索に関する特性を表す情報」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り、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索に関する特性を表す情報」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、
　引用例には、「質問項目生成装置のパターン照合手段により、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り、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索に関する特性を表す情報に、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により、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り、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索に関する特性を表す情報に、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、
　引用例には、「質問項目生成装置の対応知識適応手段により、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。
　
　
　以上の引用例の記載によれば、引用例には下記の発明（以下、「引用例発明」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により、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り、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索に関する特性を表す情報に、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により、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。」
　
　
　
３．本願発明と引用例発明との対比
　
（１）
　引用例発明の「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」、「特定ユーザ固有の初期ユーザモデル」、「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いずれか一方又は双方からなり上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」は、
「・・・いずれか一方又は双方からなり・・・」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り上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する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、引用例発明の「質問項目生成装置のパターン照合手段により、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り、上記家族数、世帯主の年齢、部屋数ごとの、電話機情報検索に関する特性を表す情報に、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「情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段により、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いずれか一方又は双方からなり上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成ステツプ」
（ただし、本願発明の「情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段により、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り上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期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り上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する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関する特性を表す基本的情報選択特性データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期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」が初期ユーザモデルを形成するのに対し、引用例発明では、「質問項目生成装置のパターン照合手段」が初期ユーザモデルを形成する点、
・本願発明では、「情報選択に関する特性を表す一般ユーザ選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択に関する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、「情報選択に関する特性を表す基本的情報選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択に関する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）
　引用例発明の「質問項目生成装置の対応知識適応手段により、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、
　
　本願発明の「上記情報検索装置の検索手段により、上記初期ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した情報を検索する検索ステツプ」とは、
　
　「上記初期ユーザモデルに基づいて、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、「特定ユーザに適合した情報」を検索しているのに対し、引用例発明では、その点が不明瞭な点、
　で相違する。
　
　
（４）
　したがって、本願発明と引用例発明とは、
　
「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り上記ユーザ属性ごとの情報選択に関する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関する特性を表す基本的情報選択特性データによつて補正することにより、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成ステツプと、
　上記初期ユーザモデルに基づいて、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」が初期ユーザモデルを形成するのに対し、引用例発明では、「質問項目生成装置のパターン照合手段」が初期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、「情報選択に関する特性を表す一般ユーザ選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択に関する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、「情報選択に関する特性を表す基本的情報選択特性データ」は『嗜好』に関する「情報選択に関する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、
　
　そのため、
　
　本願発明では、「特定ユーザに適合した情報」を検索しているのに対し、引用例発明では、その点が不明瞭な点、
　
　
　
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）、
　初期ユーザモデルの形成する機能に着目して、これを「初期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、当該手段が初期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、ユーザの嗜好に適合した情報を検索するべく、
　「情報選択に関する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「情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データ」としたり、
　「情報選択に関する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「情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データ」としたりすることによって、
　引用例発明において、「特定ユーザに適合した情報」を検索できるように構成することは、
　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、引用例発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、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。